吴恩达简介

吴恩达（1976-，英文名：AndrewNg），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（withDaphneKoller）。

吴恩达与人工智能的升级制造加工产业

当地时间12月14日，吴恩达再一次通过英文自媒体平台Medium公布了自己的下一个创业项目——Landing.ai。吴恩达说，该项目旨在帮助传统产业借助人工智能转型升级，将为传统企业提供从技术到架构调整再到员工的培训，目前Landing.ai已经跟富士康等达成战略合作。

该项目公布后，吴恩达完成了自己离开百度后创业的第三步。此前，他已成立deeplearning.ai，该项目整合优化资源，专做深度学习，面向学生和开发者，提供人工智能的课程教育。之后，根据美国证券交易委员会官网信息，吴恩达注册了一个1.5亿美元的面向人工智能的风投基金——AIFund。

“许多公司都在探索如何应用人工智能。人工智能的转型之路并不容易。许多人工智能技术仍然很复杂，很少有团队能够完全理解并且有效地运用这些技术。在IT行业以外，人工智能人才更是稀缺。”吴恩达写道。

因此，吴恩达表示自己将从制造业开始，利用Landing.ai帮助企业应对这些挑战。目前，Landing.ai正在开发一系列的人工智能转型项目，包括提供新技术，帮助调整组织结构到员工培训等等。

在文章中，吴恩达还晒出了自己在富士康无菌厂房的照片，以及与富士康董事长兼首席执行官郭台铭的合影。自今年7月以来，Landing.ai就与富士康一起合作开发了基于两家公司核心竞争力的人工智能技术、人才培训等项目。

“作为世界领先的大型跨国科技提供商之一，富士康为Landing.ai在全球范围内提供了一个开发及部署AI技术及培训方案的良好平台。”吴恩达说。

除了帮助制造业从技术和架构上转型升级外，吴恩达认为，对人工智能时代的人才进行培训更是一件极具挑战的事情。据悉，Landing.ai团队已投入大量的时间和资源，为有可能失业的工人创造再就业解决方案。他们还正在与包括地方政府在内的各种合作伙伴商谈培训计划。

吴恩达出生于1976年，华裔美国人，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，也是谷歌大脑计划的创始人。吴恩达早期的另一项工作是theSTAIR（StanfordArTIficialIntelligenceRobot）project，即斯坦福人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2013年，吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。

2014年5月，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是BaiduBrain计划。在他的带领下，百度在人工智能领域取得了长足的发展。曾担任斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。他的研究领域为机器学习和人工智能，研究重点是深度学习（DeepLearning）。

关于人工智能

早期的另一项工作是theSTAIR（StanfordArTIficialIntelligenceRobot）project，即斯坦福人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。

2011年，吴恩达在谷歌成立了“GoogleBrain”项目，这个项目利用谷歌的分布式计

算框架计算和学习大规模人工神经网络。这个项目重要研究成果是，在16000个CPU核心上利用深度学习算法学习到的10亿参数的神经网络，能够在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频学习到识别高级别的概念，如猫，这就是著名的“GoogleCat”。这个项目的技术已经被应用到了安卓操作系统的语音识别系统上。

拥抱人工智能新技术实现制造业转型升级

而另一个与制造业相关的热门话题则是：上周在阿里云云栖大会的广东分会上，作为国内公共云领域巨头的阿里云，向制造业企业伸出了橄榄枝——包括提供更具性价比的公共云计算能力，还将在混合云领域加快推进速度，同时也会在人工智能领域探索更多可能性。

上述两则新闻放在一起看颇有意思，一方面是外部市场变化的倒逼，另一方面则是新技术带来的产业转型可能性。倘若前者还存在一种或多种可变的可能，那么后者则是不变的事实——只有拥抱云计算、人工智能这样的新技术，让数据智能逐步成为制造业企业发展的新动能，才能真正实现制造业的转型升级。

理解制造业转型发展的三个维

不管是德国的「工业4.0」，还是中国的「中国制造2025」，这些国家级的制造业发展规划都对制造业做了三个维度的区分：1．市场销售层面：通过新技术更好地连接企业和客户，技术听到客户的心声；2．生产制造层面：通过新技术让生产制造更有效率，包括供应链体系、生产计划、车间厂房管理等等；3．物流层面：通过新技术加快产品的流通速度，让产品更快地传递到客户手上。

以上三个维度里，市场销售和物流层面在过去几年都有不小的发展。比如市场层面，基于电子商务的普及，越来越多的企业步入在线销售领域，通过互联网这个平台，企业不仅能够更好地触达消费者，了解他们的需求，还能进一步扩大销售额，这个趋势可以从历年天猫双十一活动强势增长中可见一斑：

阿里云今年在人工智能领域已经有不少积极探索。产品层面，从小AI机器人预测「我是歌手」冠军归属到进化版的ET发布，以及淘宝Chatbot客服机器人，在十月杭州的云栖大会上，阿里云的人工智能更进一步——参与到杭州政府的项目中，共同研发杭州城市数据大脑。技术层面，来自阿里云语音团队的最新数字显示，该团队在深度学习改进的LC－BlSTM模型上取得突破，使得在线语音识别的解码速度提升了3倍，从而改变了过去只能离线语音识别的应用困境。

当下，基于深度学习的语音识别、图像识别、自然语言交互在内的各项技术模块都在逐步云端化，包括阿里云在内的云计算厂商正在将技术和运营实践开放给更多的个人开发者、大小企业等。这些来自不同领域的人工智能实践经验和技术突破，会带给制造业怎样的惊喜，十分令人期待。

而两个预测数据也进一步佐证了「人工智能＋制造业」的巨大市场空间：波士顿咨询的一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15％—25％的提升，额外创造附加值4—6万亿元。另一个来自中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰的数字则显示，2015年中国智能制造产业销售收入已经突破到了1万亿元。

全球范围来看，制造业依然是国家竞争的核心战场。从德国的「工业4.0」到中国的「中国制造2025」以及新一届美国政府对于制造业回流的推动，新一轮制造业的竞争悄然启动。但与之前所不同的是，人工智能、云计算、大数据如何与制造业融合将成为左右此次竞争的重要要素。

对于中国制造业而言，新挑战也带来新的发展机遇。除了正在蓬勃发展的国内电子商务市场和流通市场，云计算领域的阿里云已经连续第六个季度增幅领跑全球，并持续在人工智能领域以及海外市场持续发力，所有这些都构成了中国制造业产业升级的巨大利好，接下来，我们有理由期待中国从「制造大国」真正跨入「制造强国」。

来源：中国机器人网