响铃：人人都在喊“ALL IN AI”，真姿势和假动作到底差在哪？
曾几何时，不论规模体量大小，要是一个互联网科技企业不对外宣称自己“AI了一下”，都不好意思呆在科技企业圈子里。
百度All inAI后，中小玩家更是对AI趋之若鹜，BAT开放式的惯常玩法为AI提供了数据与计算力，这让很多中小从业者沉迷于比拼智商而不依赖资源的算法，但即便有了这样的开发环境，除了百度Apollo等少数项目，也未见太多成功的AI商业化落地应用项目。
究其原因，中国AI搞“内圈循环”仍然比较多，与外界特别是AI前沿的美国交流贫乏，那些被电话、邮件、微信反复邀请的“XX人工智能大会”，一到场就发现和上次一样，“套话开端、不认识的知名嘉宾讲话、广告”素质三连已成为标配，偶尔还要收费分果子。
被狭窄而不自知的知识体系甚至偏见桎梏，如此，叫得越大声，只会飞得越高越难以落地。对AI这样一个需要大量交流的技术形态来说，缺乏足够有深度的大会来汇聚全球行业顶尖专家指引从业者往前走，已经成为发展过程中的不足之一。
这一次，由O'Reilly和Intel主办的AI Conference要在4月登陆北京，来自硅谷和中国知名公司的人工智能专家，包括百度、谷歌、eBay、Bonsai、Uber、微软、阿里巴巴、亚马逊、SAS、Unity、SalesForce、IBM、伯克利、斯坦福及牛津大学等，将为参与者带来技术深度及实用的业务内容。
这个主打“探索在业务中应用人工智能的机会”的会议，显然是冲着“实操”而来，要从产业进程的层面推动AI脱离空谈走向实用。
而这，正是中国AI从业者所需要的。
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拒绝空谈，AI实操有四个层面的现实问题
在一个国家意志推动的执行力超强的国度里，两会多次提及AI代表着关于AI的外围讨论或猜测更加没有意义，一场实干的比拼即将来临，这已经是最后的时间窗口了。
只等待行业大势给自己带来红利，在AI这种新兴技术行业行不通了。但是，我们是否真的弄清楚了如何才能把人工智能应用到商业项目当中去？至少有四个层层细化的现实问题，还需要我们从知识和实操层面解决：
1、如何找到人工智能应用到商业项目的切入点？毕竟，并不是什么领域都能“一AI就灵”的。
2、如何完整实施一个人工智能项目，毕竟，那些成功上马并完成的现成项目经验太少。
3、如何完善人工智能产品的交互体系，毕竟，这是用户体验（包括B端和C端）的关键部分。
4、如何不断优化与商业应用匹配的模型方法，突破那些经常遇到的技术瓶颈，毕竟，让程序员早点回去看看女儿也很重要。
好在，AIConference邀请到的重量级嘉宾们，就是来解决这些实操问题的。
百度副总裁王海峰、UnityTechnologies副总裁Danny Lange、微软亚洲研究院院长Hsiao-Wuen Hon、Matroid的创始人及首席执行官Reza Zadeh等皆会悉数到场，不论是前瞻性技术还是适用性的商业洞察，最新研究成果和观点都将被分享出来。
比如，机器视觉领域领先全球的Matroid公司Reza Zadeh将以计算机视觉产品为例，使用案例、建议和经验教训，从现实角度帮助我们一定程度上找到上述问题的答案。这位获得KDD最佳论文奖和Gene Golub杰出论文奖的斯坦福大学兼职教授，曾经推出了Twitter使用的第一个机器学习算法产品“Who-to-follow系统”（为用户推荐应该关注的其他用户）。
这些才是AI从业者应该关注的商业实操内容，才有营养和态度。
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弯道超车？AI也许不必如此
比尔盖茨说中国AI不能弯道超越美国，引发舆论阵营的对抗，外媒对此的多数评论却是中国AI产业正在超越美国，国内媒体也在纷纷提问“事实究竟如何？”
诚然，从企业、专利等数据来看，AI的世界大战主要是中美之战。但是，对于整体尚在起步期、十分依赖创新的技术形态来说，未来的变数太大，AI的应用完全不应该是一个零和博弈的比拼过程。
与航空发动机这样十分依赖积淀的技术强调封锁与PK不同，AI还处于能够从开放沟通中获取最大多边共赢价值的形态，是1+1＞2的过程，无论是对中国还是美国AI的发展都有现实意义。
也因此，与其猜测谁能胜出，倒不如都坐下来，用尽可能的充分沟通来做点对双方都有益的事。硅谷原装，生根北京的AI Conference与其说是一次AI峰会，倒不如说是将硅谷与中国融合的过程，创造一次不止中美而是全球人工智能专家难得的相聚机会，分享与获得知识让技术的价值实现复制式增长。
那些干得好的大公司，例如近年来频频放出AI大动作的百度，早已明白沟通协作的重要性，在大家还在迷醉中憧憬未来时，就已经着手各种深度的国际沟通，即便自身的AI技术实力早已超越那些中小企业。
AI Conference上，百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人、百度研究院院长王海峰将进行主题演讲。这位负责百度研究院、语音技术部、自然语言处理部、知识图谱部、大数据部、视觉技术部、人脸技术部、增强现实技术部、AI技术生态部及若干创新业务部门的副总裁，同时也是ACL（Association for Computational Linguistics）50多年历史上唯一出任过主席的华人，这样的商业实操分享值得期待。
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没有深套路，人工智能大会只有诚意交流
如果说某些中国AI峰会是上文所述素质三连+分果子的会议，那么AI Conference可以定义为硅谷顶级AI产业会议模式——无论从议题方式还是导师的甄选上。
参与这样标准的会议，没有“城市深套路”，只要准备一腔交流与学习的诚意。
1、实实在在的参会价值
除了重磅、数量及领域“够意思”，这次大会的嘉宾还可能有一些技术的惊喜，AI领域可能常常需要这样的惊喜。
来自移动环境中最受欢迎的游戏引擎Unity Technologies公司的AI和机器学习副总裁Danny Lange，曾担任过Uber机器学习负责人、亚马逊机器学习公司总经理、微软首席开发经理以及IBM研究院计算机科学家等诸多AI职务，这位游戏引擎公司的AI负责人宣称将介绍一种用于现实生活、彻底改变我们开发和测试、学习的算法方式，具体是什么，只有等会上揭晓了。
无论如何，与站在人工智能最前端的领袖一起分享，一定会是一种不一样的峰会体验，你能获得技术及商业知识、行业洞见以及国际视野，既有渔，也有鱼。
2、不随意的参会要求
套路式峰会不会给参会者提出太多要求，但如果你要让参与AI Conference这件事变得更有价值，结合AI技术的特征可能还有几个参与要点。
有独立立场，对AI有自己的看法，不人云亦云，否则在短时巨量信息轰炸下，难于保持初心学到自己想学的东西，最终流于形式；
有创新思维，不被已有的业界知识限制，敢于提出“惊人言论”，因为往往AI的机会就在这些奇思妙想中，与人交流打磨后挖出了富矿；
有分享精神，1+1+1+……＞N的过程中，你也是那个1；
不迷恋权威，即便是重量级嘉宾的观点，在学习的同时可以主动质疑，理越辨越明，你知道的你怀疑的嘉宾们未必完全知晓或正确；
对AI未来有足够信心，信心是未来的基础，也是诚心参与分享的必要。
3、参会方式的几个关键词
时间：中国历阳春二月春暖花开的时节——2018年4月10-13日。其中10-11日培训，包括“用TensorFlow进行深度学习”、“用deeplearning4j框架构建神经网络分析时间序列”、“人工智能和金融科技：量化金融信用与欺诈风险的评估”等课程；11-13日辅导课及会议。
地点：北京国际饭店会议中心。友情提醒，住同一酒店更利于参与社交及交流活动，你可能需要提前预定房间。