7 月 22 日、 23 日，入駐騰訊AI加速器的 25 個項目進入了為期兩天的首次輔導。騰訊AI Lab六大技術專家——騰訊AI Lab機器學習負責人劉晗、騰訊AI Lab自然語言處理中心研究主管史樹明、研究員劉曉江博士，騰訊AI Lab計算機視覺中心專家研究員李志鋒博士、高級研究員孫鵬，騰訊 AI lab高級研究員王擎首次齊聚一堂，從實驗室走上課堂，以產(chǎn)品打造、AI技術為核心對入選學員展開定制化項目診斷。

騰訊AI Lab專家團

騰訊 AI Lab機器學習負責人劉晗、騰訊資深產(chǎn)品專家劉軍育、中國科學技術大學機器人實驗室主任陳小平等人別離基于本身的業(yè)務專研標的目的做了主題分享。兩日下午， 25 個項目成員被分為 5 組進行實戰(zhàn)訓練，打造已有想法但未曾落地的產(chǎn)品demo。

騰訊AI加速器首次輔導分組討論

現(xiàn)任美國 Northwestern University計算機系、統(tǒng)計系、工業(yè)工程與辦理科學系終身教授劉晗，曾執(zhí)教于普林斯頓大學運籌與金融科學系以及約翰霍普金斯大學生物統(tǒng)計與計算機科學系。專業(yè)標的目的為人工智能、運籌學、統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)科學。在主題分享中，劉晗對騰訊AI lab的核心能力進行了闡釋：“騰訊游戲、社交、內容等產(chǎn)品所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)以及應用場景，是騰訊AI的核心能力，這些數(shù)據(jù)和場景與騰訊AI能力結合之后，可以行成閉環(huán)，再進一步提升產(chǎn)品能力，產(chǎn)生更高質量的數(shù)據(jù)，進而形成一個AI發(fā)展的良性循環(huán)系統(tǒng)。”

騰訊 AI Lab機器學習負責人劉晗

此外，劉晗還分享了當下深度學習的痛點以及學術AI前沿與工業(yè)AI前沿的合作前景。他認為深度學習是典型的對人類很簡單、對機器很難的問題，解決方案還是要對大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析，從數(shù)據(jù)里抽取出問題回答的方法。AI發(fā)展到現(xiàn)階段，劉晗認為，非常看中場景和大數(shù)據(jù)，學術界和工業(yè)界可以建立更緊密的合作，讓已經(jīng)成熟的AI技術實現(xiàn)場景落地，鞭策AI產(chǎn)業(yè)化的突破性進展。

騰訊資深產(chǎn)品專家劉軍育

作為騰訊的資深產(chǎn)品專家，曾主導打造過騰訊微信話費和微信彩票的劉軍育，分享了騰訊的產(chǎn)品打造理念：一是找準用戶，界定產(chǎn)品能為用戶提供的核心價值；二是大道至簡，讓產(chǎn)品功能瘦身，聚焦在滿足用戶核心需求的功能；三是敏捷迭代，只有經(jīng)過用戶檢驗，不停迭代更新的產(chǎn)品才能日臻完美。他一再強調，根植在產(chǎn)品經(jīng)理內心的一種理念是從用戶角度思考。

中國科學技術大學機器人實驗室主任陳小平

陳小平領導的團隊自主研發(fā)的“可佳”機器人自 2011 年以來在國際辦事機器人尺度測試中連續(xù)連結世界前五， 2016 年 4 月，中國首臺特有體驗交互機器人“佳佳”誕生。陳小平提出了基于“開放知識”的機器人智能技術路線，并在“可佳”和“佳佳”智能機器人系統(tǒng)中進行了持續(xù)性研究和工程實現(xiàn)。作為“可佳”和“佳佳”開發(fā)團隊負責人，陳小平從產(chǎn)業(yè)應用角度分享了近年人工智能和機器人的發(fā)展成果以及創(chuàng)業(yè)前景。他認為，當前人工智能的發(fā)展趨勢表現(xiàn)在三個方面：一是一元方法論轉到二元方法論，從重視算法不重視數(shù)據(jù)到現(xiàn)在算法和數(shù)據(jù)是并重；二是過去集中做一些單向的技術，到現(xiàn)在就更加重視大系統(tǒng)應用；最后，基礎技術的研究正在向關鍵技術的研究躍進，他認為，單靠基礎技術做不可產(chǎn)品，行業(yè)要在基礎技術的基礎上做進一步實用技術的研究，才能促進技術產(chǎn)業(yè)化。

在陳小平看來，機械臂、傳感器以及機器人的應用前景非常廣闊。“在這幾個領域已有一些專項技術方面的成果，但也存在一些問題，，機器報答我們提供辦事的技術已經(jīng)基本上成熟了，主要的問題是成本比較高，手臂十幾萬，傳感器兩萬，過于昂貴，消費級產(chǎn)品將非常有市場。”

經(jīng)過兩天的加速課程， 5 個小組的學員都按照兩天所學所思以及價值矩陣構建功能組合，做了項目的Demo呈現(xiàn)，“小法博”法律機器人Demo經(jīng)過導師團的投票，成為Demo呈現(xiàn)的第一名，其小組成員共同獲得了騰訊AI加速器為學員準備的騰訊云 100 萬資源包。