正文
王劲
：大家知道汽车行业现在面临着非常大的机会，或者颠覆和被颠覆的机会，世界上几个大国，都在这个上面发力或者全力以赴，尤其是中美德日这四个国家，在进行一个全面的竞争，这个竞争有三个方向：一个是技术和人才，第二个方面是产业的竞争，第三个方面是国家的法律法规和民众的接受度的竞争。
第一个竞争可以看到，无人车决定汽车未来产业省府的决定性的技术，这个方向从技术上来说，一辆无人车不是简单的传统汽车，是一辆传统的汽车，加上会开车的机器人，这个方面使得AI和汽车进行紧密结合。中国这个方向上尤其AI公司、教授在这个方面投入非常大，中国终于在一百多年汽车产业上有了机会，靠我们AI和技术上面的一些领先优势，来争夺这样的一个产业的领导权。
沈海寅
：汽车行业未来在AI上决定胜负的时间点，讲AI，汽车行业是无人驾驶和自动驾驶，其实我们在汽车当中，从应用角度来看的话，AI有非常得多应用，比如说计算机视觉可以用语义识别上，过去生活里看到新闻，出行父母把小孩留在汽车里，小孩因为热或者空气问题出现一些不幸，是否可以通过AI识别呢？也许可以通过摄像头，判断小孩在里面是一种开心状态还是非常不开心的状态，里面有没有大人在监控。通过这种方式可以自动地区启动一些像报警装置，或者自动能够把空调打开，或者把门窗打开，能够给我们车带来很多更安全的这样一些解决方案。
我们作为一个整车的制造商，我自己从互联网行业转型到这里面，应该给汽车行业带来一些不一样的认识。我们做自动驾驶的时候，我原来是360的，在金山软件做副总，我本人其实对这方面非常敏感的，我们自己的车做无人驾驶，我们更注重实用性，从计算机视觉、毫米波雷达两个融合起来做，计算机视觉起到非常重要的作用，如果的确把路标甚至一些东西做了混淆以后，人看起来没有问题，但是计算机视觉看起来有问题以后，这个的确可以给我们带来非常深的安全隐患，未来AI在汽车方面应用的确任重道远，但是学术界和产业界结合AI是很好的切入点。
熊伟铭：我们又是参与又是旁观者，我们看到非常少见的学界和产业界结合非常紧的行业，因为这里面有很多对于人才的竞争，我们的学生们无论在知乎上搜机器学习，大家都讨论，应该出国去斯坦福、伯克利，还是应该找周老师，去清华和比较出名的深度学习学校去学习。还不包括大家快毕业选择什么道路，在人才竞争上，所有的人去抓最聪明的学生们进入这个领域。李老师和宋老师，你们怎么看待，或者你们在美国市场上看到人才的竞争是什么样的格局呢？
李飞飞
：目前AI人才市场用四个字可以开阔，全球稀缺，不管学术界还是工业界全世界都迅速地意识到，我们是大大的供不应求，我现在既是在学术界，又是在产业界，给了我们很多机会和思考，学术界本身我们一直在倡导，需要更大规模的投入基础教育和研究，这个时刻的AI还是非常新的一个领域。
虽然大家看到了一些特别让人激动的效果和落地的场景，我们真的有一条很长的路要走，如果不对上游的教育和研究，加大力度支持的话，不管从人才的角度，还是从整个领域的角度，会出现一个危机。在产业界，因为我现在身处Google，我也看到了Google本身对于AI人才的重视，不光是到处挖掘人才，有很多木机会培养人才，我们强调AI普适化，我站在Google云的角度，也在从各个方面鼓励AI人才的增长，都有一些很好的机会。
Dawn SONG
：我完全同意。一方面大家确实是在看到对AI方面的人才是非常稀缺的，同时也是一个机会，大家都面临这样一个问题，所以真正能够把企业界和学术界结合在一起，大家共同努力，共同培养更多的AI人才。另外一点也是企业界现在很重视使用性AI，用现在的AI技术解决现在的问题。之所以我们现在有这种AI问题，其中一个原因也是因为我们现在虽然AI技术已经发展的很快，同时我们对真正深度AI理解完全不够的。我们其实并不知道这些深度学习的系统，为什么有效，怎么样有效，但是同时有什么样的问题，这些都是非常基本的，对学术方面的，对这个领域的理解，这种问题可能在企业界关心的可能会稍微少一些，因为并不是直接帮助你解决现有的问题，但是从长远来讲，对整个人类社会，整个世界应用AI，更好地发展AI，都是非常重要的。
虽然大家现在看到阿尔法狗可以打败围棋冠军，其实我们对真正AI理解，差得非常远。企业当中的应用发现很多问题希望用AI解决，但是AI这方面的能力还是远远不够，所以因为这些原因，我们更是要重视对AI基础研究的发现和大量的投入，希望大家感受到确实很重要，整个企业界或者学术界，这些还是非常新型的领域，需要很多研究、很大的投入，企业界和学术界共同合作的非常好的机会，大家都看到有同样的需求，可以共同地合作，能够把这些问题解决好。
熊伟铭：我们其实需要很多基础研究，我们内部经常讲一个笑话，如果看看铁臂阿童木，50年代对人工智能的期待，但是今天到哪了？今天AI处在的状态，如果做一个对比，或者如果跟互联的发展，如果看互联网的历史，69年发出第一个信号，我对互联网的影响完全属于雅虎这样早期公司，处在94、95年了。我们现在处在什么样的时代，什么样的节点，我们现在到95年了吗？从AI的角度来讲。
周志华
：这个问题不知道从哪说起，这个问题和刚才有一定关系，大家在AI学界之外的很多人士，对人工智能发生兴趣是最近五六年的事情，大家发现人工智能一下可以解决很多问题，其实人工智能上一拨热起来，80年代的时候，当时提出很多目标，当时没有达到，其实现在已经实现了当时的很多目标。最近关注人工智能技术，一下子爆发了，但是从学界来看不是这样，是一点一点往前走，今天人工智能应用在消费过去20年里人工智能学界积累起来的东西。
今天带来的问题，全世界人工智能人才稀缺，对于中国来说这个问题更加严重，中国真正人工智能严格意义上和国际比较接轨的人工智能研究大概也是最近十年左右时间，所以我们积累的人才量非常少。另外一方面我们现在国内的人工智能企业需求非常旺盛，大家都想到各个地方挖人，但是想到怎么样上游去培养人才，怎么样促进更多的年轻人才、未来人才储备这件事情，可能想的并不是太多，很多企业找我们，我开玩笑说，现在世界上比较有名的做AI的教授，都从学校到企业去了，过十年，你们以后只能到南京大学到我这边招学生了。
