吳恩達簡介

吳恩達（1976-，英文名：AndrewNg），華裔美國人，是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任。吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一。吳恩達也是在線教育平臺Coursera的聯合創始人（withDaphneKoller）。

吳恩達與人工智能的升級制造加工產業

當地時間12月14日，吳恩達再一次通過英文自媒體平臺Medium公布了自己的下一個創業項目——Landing.ai。吳恩達說，該項目旨在幫助傳統產業借助人工智能轉型升級，將為傳統企業提供從技術到架構調整再到員工的培訓，目前Landing.ai已經跟富士康等達成戰略合作。

吳恩達與富士康董事長兼首席執行官郭臺銘合影

該項目公布后，吳恩達完成了自己離開百度后創業的第三步。此前，他已成立deeplearning.ai，該項目整合優化資源，專做深度學習，面向學生和開發者，提供人工智能的課程教育。之后，根據美國證券交易委員會官網信息，吳恩達注冊了一個1.5億美元的面向人工智能的風投基金——AIFund。

“許多公司都在探索如何應用人工智能。人工智能的轉型之路并不容易。許多人工智能技術仍然很復雜，很少有團隊能夠完全理解并且有效地運用這些技術。在IT行業以外，人工智能人才更是稀缺。”吳恩達寫道。

因此，吳恩達表示自己將從制造業開始，利用Landing.ai幫助企業應對這些挑戰。目前，Landing.ai正在開發一系列的人工智能轉型項目，包括提供新技術，幫助調整組織結構到員工培訓等等。

在文章中，吳恩達還曬出了自己在富士康無菌廠房的照片，以及與富士康董事長兼首席執行官郭臺銘的合影。自今年7月以來，Landing.ai就與富士康一起合作開發了基于兩家公司核心競爭力的人工智能技術、人才培訓等項目。

吳恩達在無菌廠房中

“作為世界領先的大型跨國科技提供商之一，富士康為Landing.ai在全球范圍內提供了一個開發及部署AI技術及培訓方案的良好平臺。”吳恩達說。

除了幫助制造業從技術和架構上轉型升級外，吳恩達認為，對人工智能時代的人才進行培訓更是一件極具挑戰的事情。據悉，Landing.ai團隊已投入大量的時間和資源，為有可能失業的工人創造再就業解決方案。他們還正在與包括地方政府在內的各種合作伙伴商談培訓計劃。

吳恩達出生于1976年，華裔美國人，是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一，也是谷歌大腦計劃的創始人。吳恩達早期的另一項工作是theSTAIR（StanfordArTIficialIntelligenceRobot）project，即斯坦福人工智能機器人項目，項目最終開發了廣泛使用的開源機器人技術軟件平臺ROS。2013年，吳恩達入選《時代》雜志年度全球最有影響力100人，成為16位科技界代表之一。

2014年5月，吳恩達加入百度，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院的領導工作，尤其是BaiduBrain計劃。在他的帶領下，百度在人工智能領域取得了長足的發展。曾擔任斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任。他的研究領域為機器學習和人工智能，研究重點是深度學習（DeepLearning）。

關于人工智能

早期的另一項工作是theSTAIR（StanfordArTIficialIntelligenceRobot）project，即斯坦福人工智能機器人項目，項目最終開發了廣泛使用的開源機器人技術軟件平臺ROS。

2011年，吳恩達在谷歌成立了“GoogleBrain”項目，這個項目利用谷歌的分布式計

算框架計算和學習大規模人工神經網絡。這個項目重要研究成果是，在16000個CPU核心上利用深度學習算法學習到的10億參數的神經網絡，能夠在沒有任何先驗知識的情況下，僅僅通過觀看無標注的YouTube的視頻學習到識別高級別的概念，如貓，這就是著名的“GoogleCat”。這個項目的技術已經被應用到了安卓操作系統的語音識別系統上。

擁抱人工智能新技術實現制造業轉型升級

而另一個與制造業相關的熱門話題則是：上周在阿里云云棲大會的廣東分會上，作為國內公共云領域巨頭的阿里云，向制造業企業伸出了橄欖枝——包括提供更具性價比的公共云計算能力，還將在混合云領域加快推進速度，同時也會在人工智能領域探索更多可能性。

上述兩則新聞放在一起看頗有意思，一方面是外部市場變化的倒逼，另一方面則是新技術帶來的產業轉型可能性。倘若前者還存在一種或多種可變的可能，那么后者則是不變的事實——只有擁抱云計算、人工智能這樣的新技術，讓數據智能逐步成為制造業企業發展的新動能，才能真正實現制造業的轉型升級。

理解制造業轉型發展的三個維

不管是德國的「工業4.0」，還是中國的「中國制造2025」，這些國家級的制造業發展規劃都對制造業做了三個維度的區分：1．市場銷售層面：通過新技術更好地連接企業和客戶，技術聽到客戶的心聲；2．生產制造層面：通過新技術讓生產制造更有效率，包括供應鏈體系、生產計劃、車間廠房管理等等；3．物流層面：通過新技術加快產品的流通速度，讓產品更快地傳遞到客戶手上。

以上三個維度里，市場銷售和物流層面在過去幾年都有不小的發展。比如市場層面，基于電子商務的普及，越來越多的企業步入在線銷售領域，通過互聯網這個平臺，企業不僅能夠更好地觸達消費者，了解他們的需求，還能進一步擴大銷售額，這個趨勢可以從歷年天貓雙十一活動強勢增長中可見一斑：

在物流層面，借助電商業務（B2C、B2B）帶來的輻射效應，中國物流市場的發展速度和市場規模增長迅速，下圖的數字來自德勤研究出品的2015年中國物流產業投資促進報告：

阿里云今年在人工智能領域已經有不少積極探索。產品層面，從小AI機器人預測「我是歌手」冠軍歸屬到進化版的ET發布，以及淘寶Chatbot客服機器人，在十月杭州的云棲大會上，阿里云的人工智能更進一步——參與到杭州政府的項目中，共同研發杭州城市數據大腦。技術層面，來自阿里云語音團隊的最新數字顯示，該團隊在深度學習改進的LC－BlSTM模型上取得突破，使得在線語音識別的解碼速度提升了3倍，從而改變了過去只能離線語音識別的應用困境。

當下，基于深度學習的語音識別、圖像識別、自然語言交互在內的各項技術模塊都在逐步云端化，包括阿里云在內的云計算廠商正在將技術和運營實踐開放給更多的個人開發者、大小企業等。這些來自不同領域的人工智能實踐經驗和技術突破，會帶給制造業怎樣的驚喜，十分令人期待。

而兩個預測數據也進一步佐證了「人工智能＋制造業」的巨大市場空間：波士頓咨詢的一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15％—25％的提升，額外創造附加值4—6萬億元。另一個來自中國電子學會副理事長兼秘書長徐曉蘭的數字則顯示，2015年中國智能制造產業銷售收入已經突破到了1萬億元。

全球范圍來看，制造業依然是國家競爭的核心戰場。從德國的「工業4.0」到中國的「中國制造2025」以及新一屆美國政府對于制造業回流的推動，新一輪制造業的競爭悄然啟動。但與之前所不同的是，人工智能、云計算、大數據如何與制造業融合將成為左右此次競爭的重要要素。

對于中國制造業而言，新挑戰也帶來新的發展機遇。除了正在蓬勃發展的國內電子商務市場和流通市場，云計算領域的阿里云已經連續第六個季度增幅領跑全球，并持續在人工智能領域以及海外市場持續發力，所有這些都構成了中國制造業產業升級的巨大利好，接下來，我們有理由期待中國從「制造大國」真正跨入「制造強國」。