2016 年，人工智能在美好理想和残酷现实的夹缝中野蛮生长。
当从业者们认为，人工智能时代是“技术为王”的时代，但面对价格战、商务战、公关战时，技术似乎不再是唯一的信仰。当从业者们认为，手握学术大牛、刷爆各种榜单就能所向披靡时，“AI 产品经理比科学家重要”、“刷榜是没意义的”等反驳性观点也越来越被业内认可。当从业者们认为，招一大批名校博士就可与巨头比划时，虚高的薪水和拿不出手的产品让企业不得不开始考虑性价比的问题。
雷锋网第 100 期硬创公开课特邀余凯博士为大家做了一期以《人工智能的冰与火之歌：回顾 2016，展望 2017》为主题的公开课，分享了他对今年 AI 现象的看法以及对未来的展望。
嘉宾介绍：余凯，地平线机器人创始人兼 CEO，前百度研究院执行院长，曾领导百度深度学习研究院( IDL )、多媒体技术部（语音，图像）、图片搜索产品部等团队。2012年以来，余凯创建百度IDL，发起和领导了百度大脑、百度自动驾驶等一系列项目，并连续三次荣获公司最高荣誉——“百度最高奖”。余凯发表的论文被引用超过 11000 次，获 2013 年国际机器人学习大会( ICML )最佳论文奖银奖，曾任 ICML 和 NIPS 领域主席。他于 2011 年在斯坦福大学计算机系客座主讲人工智能课程，还曾率队于 2010 年获得首届 ImageNet 评测世界第一名。
公开课内容
1. AI 科技评论：2016 年 AI 圈最让你记忆深刻的几件大事 ？
AI 计算硬件：英伟达的股票在一年时间内从 100 亿美金 500 亿美金，震惊业界。背后的原因是处理器架构因为人工智能的需求正在被重新定义，Google 也推出 TPU 来做 Inference，除此之外，包括地平线机器人在内的不少公司正朝着这个方向去探索。
算法层面：如生成式对抗网络等算法的突破性进展，使我们看到除了CNN、RNN、LSTM，技术还在不断推陈出新，让这个行业变得越来越有意思。
开源平台：今年开源平台体系在不断成熟，如 TensorFlow、Caffe 等，特别是由中国学生发起的 MXNet成为亚马逊 AWS 官方训练平台这件事，很了不起。
AlphaGo 事件：改写全社会从街头百姓到政治对人工智能的认知，实现了大家均认为不能实现的事情。
人才流动：Hinton 的得意门生、CMU 副教授 Ruslan，最近耐不住寂寞加入苹果，担任苹果人工智能研究总监。斯坦福大学李飞飞教授也加入谷歌。
2. AI 科技评论：今年人工智能行业相比于去年有哪些宏观和微观的进步？
我感触最深的是从 2006-2016 年这十年间，是深度学习的普及和推广期，其在很多应用中取得突破性进展。但所有成果均为感知方面的东西，如图像识别、语音识别等。而从今年开始，最大的不同像 AlphaGo 和自动驾驶等人工智能系统开始从感知过渡到决策。这些系统基于对这个世界的理解，从而主动优化它的决策机制。因此从感知到决策是最大的变化，人工智能只有做决策才能真正改变世界。
我认为在未来的 10 年里，怎么优化地去做决策是人工智能的重点课题。
3. AI 科技评论：为何成立 OPEN AI LAB；为何选择做嵌入式人工智能？
历史上技术创新和商业模式的创新都是相伴相生的，我们也看到，开放总是会打败封闭，怎么打造良性的产业生态是我们非常关心的。因此最近地平线和 ARM、安创空间、全志联合成立 OPEN AI LAB，我们希望把技术向半导体厂商、开发者开放，大家一起去定义嵌入式人工智能的标准。至于为何要做嵌入式人工智能？过去推动人工智能的核心要素可以概括为大数据、大计算、大平台：其在互联网和云端做人工智能的技术与服务。如果朝更远的方向看，我们会发现除了从云端部署人工智能，其实很多场景下急需在设备端部署人工智能，使这些设备具备环境感知、人机交互、决策控制的能力。
以自动驾驶为例，如果有孩子横穿马路，当自动驾驶系统感知到之后，需要把信号传送到云端再做决策，假如当时网络不稳定的话，结果是不可想象的，因此我们需要本地计算去做实时决策。