让虎嗅作者听到懵逼的演讲，到底有多硬核？

自从第一期深流联盟封闭讨论会在北京圆满结束之后，其他地区的虎嗅作者们就陆续变成了羡慕嫉妒的柠檬精：什么时候轮到上海/深圳？请多来我们这儿办活动吧！

5月25日，受到召唤的虎嗅空降“魔都”，终于将上海本地和从深圳、杭州远道而来的深流联盟成员与虎嗅作者聚在了一起。

硬核的嘉宾和演讲，来自不同领域的行业大咖，注定了这场活动的高质量输入输出。而“网友”面基，也让大家发现了一些在线上仰慕的作者，现实中也竟是如此有趣。

延续第一期“边缘计算学习”的惯例，深流联盟的第二期华东区封闭讨论会主题，照样非常硬核——

金勇斌先生

Arm中国生态发展副总裁、Open AI Lab创始人

演讲主题：《基于技术架构的产业结构的变迁》

闵万里博士

中国下一代人工智能咨询委员会委员

演讲主题：《产业AI的价值创造新模式》

硬核到听得小姐姐一脸懵逼（笑）——

AI的发展历史与产业AI的价值创造，两个重量级嘉宾、两段精彩演讲串起了与AI相关的所有思考。

不止是堆砌套路PPT与宣传故事，而是犀利地表达自己的“反传统”——技术不是AI的关键，应用才是。

难得一聚，信息饱和度超高的三个小时，当然要让虎嗅作者们一次性听到爽。

闵万里博士慈祥（误）的微笑

今日份“读后感”分享

虎嗅作者 @余亮

同一天本来还收到学术界一个年会的邀请，权衡了一下还是来了虎嗅的活动，果然没有失望。相比学术界的理论，这里能接触到创业和生产一线令人兴奋的事物。

两位AI界的分享人，不再是讲讲All in AI、智能流、智慧城市之类宣传故事，也不再是用PPT列一堆产业数据，他们都有扎实的下沉操作经验。

金勇斌先生在打造对接各种算法框架和上层应用的中间件，创造AI世界的“枢纽”工程。闵万里博士深入到企业当中，带给我们和制造业生产线有关的真实故事。他们的AI发现了老工匠也没有发现的光伏生产线缺陷。制造业才是数据财富的真正源泉，看来真的有AI在为实业服务，这是个好消息。

饭桌上还听到一个年轻作者讲了一个去工厂应聘岗位的故事。与社会学家去工厂研究工人不同，创业者是为了打造一个蓝领服务APP项目。小伙子冒充农民工了解应聘流程，是瞄准了企业招工难的痛点。为了利润而上山下乡似乎没有为了祖国上山下乡高尚，但敢于上山下乡就是好汉。“宰相必起于州郡，猛将必发于卒伍”，好产品必生于现实的生产生活。这些故事值得学术界关注和学习。

唯一缺憾就是晚餐的座次安排，男女自动分开了，这个很不好，会导致妹子们桌上食物过剩。虎嗅需要好好教育作者，男女搭配，吃饭不累。（虎嗅君表示竟然无言以对）

虎嗅作者 @毛琳

（以下内容部分为闵万里博士的演讲摘录）

1. 所有AI都是摸着石头过河，需要不断试错，很多公司和无论是AI还是ET根本想不清使用场景，或者说只有最基础的转化场景，这就限制了AI的想象空间。落地的AI使用场景是不断摸索出来的，只有不断试错才有价值。

2. 所有AI必须CEO直接负责。AI真正价值应用是反人性的，也需要和人性对抗，当然也需要不断试错，只有CEO直接掌舵，AI才有尚方宝剑协调各方，CEO如果认识不到AI价值，那公司的AI注定做不起来。

3. 数据的最大价值在流动和使用。数据不等于价值，新鲜的数据才有价值，如果数据当下不流动，数据的有效性将大大降低，甚至直接丧失活性。

4. 数据的价值在于落地，特别是产业上下游的落地。数据的最大价值在交叉复现，也在于提供行业的解决方案，所以数据如果不能落地，不知道如何使用就没有价值，而对于非BAT生态企业来说，自己单公司的数据使用将极大限制企业AI的发展，将企业自有AI能力做成行业解决方案，反哺行业上下游的终端解决方案是AI的最大价值，比如旅行行业用AI去引导目的地旅游就是最大的AI应用场景。

5. 技术并不是AI的关键，实际应用才是。对于AI企业来说，并不是技术全球领先就能获得最大化的价值，实际使用才能带来价值，而在某些基础性产业，AI的领先程度和实际的应用效果并没有直接关系，或者说并不需要如此高的精度。

虎嗅作者 @pamirs

数字化转型已经成为政府及企业关注的重点，认为数字化转型是传统企业求生的万能良药，但具体该如何转型，现在的探索还有限。

大部分人理解的数字化转型从字面意义出发，认为传统企业需要机器换人、增加自动化生产线、传感器、做一个平台系统等等，但往往巨大的硬件成本让很多中小企业无法负担，对于转型产生疑虑，众多的系统上马也无法很好的协同。

在追求数字化转型的道路上，从硬件入手相对容易，也更容易讲出故事，但更重要的却是数字化理念的形成，如何运用技术工具让数据产生价值？在中国缺乏数据思维的环境里，转变思维、重视数据、并通过数据分析来指导行为，需要一个长期的过程。

谈数字化转型时，从具体痛点出发，利用数据思维解决具体问题是更加适合企业的方式，闵博士也谈到，利用“软硬软”的快速迭代逐渐升级，才是数字化转型的正确路径。

虎嗅作者 @林华

AI的实际应用和大数据的根本逻辑能在一次分享中说透是非常难得的。

金勇斌先生上半场演讲描述了庞大复杂的AI产业链，用远焦揭示了从AI底层到应用层之间存在多平台、多架构的行业现状，又从近焦分析了在解决AI底层架构到AI应用的复杂适配中存在的巨大商业机会。

闵万里博士最有洞察的三个观点，其一是用逻辑和案例解释了大数据对包括企业和政府在内的使用者的首要挑战，在于要把数据作为决策的逻辑前提而不是局部策略；其二是在硬件底层的大工业中可以引进互联网的数据分析模式解决问题；其三是在一个组织围绕大数据改造为基础的战略布局中，快速的小步迭代往往比开始就立长远的flag更能适应多变的背景和环境。

虎嗅作者 @张强医生

整个医学领域，并不是孤立于社会而存在的。随着科技的进步和其他行业的发展，技术改变了社会相互连接的方式，也改变了老百姓对医疗的需求、以及我们所提供的医疗技术与模式。

第一位嘉宾说到，通过人工智能算法重新配置资源，把前端的设备变轻，我觉得这个对我影响特别大。

因为我们现在的医疗服务机构都是在最前端的，这个机构就是医疗医院。但一旦医院不适应环境，或不适应时代发展的时候，它的浪费是非常巨大的。

比如说三甲医院或很大的民营医院，当未来日间手术的发展不需要那么多床位的时候，但重资产的改变就很困难。

而在未来，分级诊疗模式应当成为主流。看病的资源会大量集中在像诊所这类轻型的医疗机构，再转到大型医院。医疗设备也一样，现在的CT机都是采集分析一体的，所以设备特别大。但未来可以尝试把采集和后处理分开。如果前端只有采集的话，设备资产就很轻，空间很小成本也很低。

所以，前端与后端类似理念都是可以运用到医疗行业的。

第二位嘉宾所提到的哲学思考，我觉得对我们创业者来讲，帮助特别大。

现在创业动不动就是做大平台，希望能把功能和用户一网打尽，但是许多都是浮在表面的。所以现在的中国确实缺少像华为这样的公司，能在垂直领域深耕进去的，深入之后获得的经验和技术，还可以复制到另外的垂直领域。

就像我们正在深耕下肢静脉曲张的这个领域，一旦解决了过去老百姓在看病和手术当中的痛苦，把体验做到极致，然后总结出来的经验，完全就可以复制到另外的垂直医疗领域。

最后总结一下我的感受吧。这种跨界交流对我们来说是非常必要的，而且虎嗅有着来自不同行业的精英的资源，这是非常难得的。因为只有在跨界的时候，我们才能近距离接触到一个全新的东西，产生更多化学反应。如果只是自己内部近亲繁殖，这种交流都会比较封闭。

虎嗅作者 @Jeremy_Yu

参加虎嗅闭门研讨会，有幸听取两位嘉宾的讲座。讲座里有不少关于工业互联网的深刻论述，听来颇有感触。

根据最早的业界定义，工业互联网就是物联网在工业领域的应用。GE则将工业互联网进一步“神化”，即所谓“工业互联网打破了智慧和机器的边界”。随着中国制造2025国家战略的发布和各路厂家的演绎，各种新概念层出不穷，并且都套上了工业互联网这顶帽子。

但归根到底，工业互联网还是姓“工”，要利用互联网的思维和技术，回到工业的本质，也就是降本增效、提升质量；工业互联网也不会是一张通用的“网”，全世界那么多不同品牌的工业设备，不可能短期内方便地实现互联互通。

根据国内某著名白皮书宣言，工业互联网上要聚集海量的工业APP。贝恩咨询的一项最新研究则表明，曾经最被看好的“杀手级”工业APP——“预测性维护”，发展其实不如预期。在各大制造业厂商纷纷推出自己的工业互联网平台、各大咨询公司纷纷给客户制定工业互联网战略规划之际，如闵博士所言，从Vertical入手，不贪大图全，踏踏实实做出几个高水准的工业APP，创造出传统制造业信息化无法体现的价值，才不会让工业互联网的概念最后只化作一地泡沫。

一窥虎嗅作者“真相”

看看华东区的大佬们，你认得出哪几位？

结语

在回顾的最后，要特别鸣谢此次活动的场地赞助方：奕桥 | RIDGEB+，以及餐饮赞助方：达达-京东到家。

而继第一期北京、第二期华东区的线下封闭讨论会之后，第三期即将在华南区开场，将继续由虎嗅邀请相关话题的顶尖分享者，仅开放给深流联盟成员以及受邀作者。但是这一次，虎嗅一定会吸取前两次的经验，在聚餐时好好安排座位——毕竟男女搭配，吃饭不累嘛。

此外，根据近期作者的内容创作数量与质量，深流联盟正在进行第二期改选与增补，欢迎保持关注。如果喜提入选通知，可千万不要意外喔！

附首期“深流联盟”正式成员名单：

个人：默尔索、岛上十点、评论尸、雷斯林、虫二、沈帅波、黄志杰、余晟

机构：叁里河、饭统戴老板、经济观察报、看理想、枪稿、量子位、神经现实、果壳、跳海大院、格隆汇（港股那点事）、机器之心

*鸣谢虎嗅作者王新宇拍摄本文所有图片

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