山西新增境外输入确诊病例2例来自波兰

中新网10月12日电 据山西卫健委网站消息，2020年10月11日0-24时，山西省本地无新增新冠肺炎确诊病例。累计报告确诊病例134例，治愈出院134例。现有疑似病例0例。

2020年10月11日0-24时，山西省新增境外输入确诊病例2例(波兰输入2例)。累计报告境外输入性确诊病例74例，治愈出院69例，现有在院隔离治疗病例5例(均为国际航班经停太原入境人员，无山西省内生活及自由活动轨迹)。现有疑似病例0例。

2018年12月4日，作为“军地民”三方协同管理平台的四川省低空空域协同管理运行中心在成都自贸试验区挂牌成立。双流自贸试验区紧紧抓住创新改革机遇，依托成都的国际航空枢纽优势，遵循通航产业发展规律，积极参与探索“目视自主飞行”的低空管理新模式，极大地盘活了低空空域资源，促进了通用航空事业健康有序发展。

14:18分，塔台通报机组，气象部门说02号这边条件要稍微好一点，但情况不是很稳定。

三年里成都向全国端出12项创新“佳肴”

通过这些改革创新，助力成都形成先进制造业、新兴服务业和新经济产业竞相高质量发展的新格局。

15:33分，机长向塔台报告可能在进跑道前接地了，请场务去跑道头检查，同时发现轮胎受损，请机务检查飞机。

13:24分，ZH9247航班被移交至攀枝花塔台指挥。因攀枝花机场能见度低于20号RNP进近标准，塔台指挥机组飞往ZH931等待并询问机组可等待多久，机组回答其油量满足1小时以上的等待。随后，机组报告ZH931附近有天气，申请在机场上空等待并得到塔台同意。

民航西南地区管理局将对 FDR、CVR和 QAR数据进行译码，对现场勘察收集的音频、视频和文字资料进行整理，并进行相关分析，形成最终调查报告，提出安全建议，以及后续问责等。

14:32 分，塔台指挥机组B脱离，见引导报。

天府新区围绕贯彻落实“放管服”改革要求，以“流程最短、效率最高、成本最低、服务最优、体验最好”的服务理念为标准，积极营造“高效、简便、透明、公开、可投诉、可追责”的政务服务环境，同时依托互联网和大数据技术，以智慧化、工程化、项目化方式为抓手，构建新型政企、政民关系，打造国际化、法治化的“亲”“清”政务服务营商环境，释放市场活力和社会创造力。

攀枝花机场属高原机场，虽然高度不到2000米，但因起降难度系数高、天气状况也不稳定，被业内戏称为“航母机场”。报告显示，当天12时至21时，因攀枝花机场天气原因，共有12个航班受到影响，其中备降3架次，返航2架次，取消7架次。

据悉，彭昱畅为了演好“搓澡工”角色，在片场练就“十八般武艺”，搬水桶、揉面团、削土豆、掰玉米棒，一出别开生面的“片场打工记”令人捧腹。此次发布的剧照也看点十足，“富二代”彭昱畅与“搓澡工”乔杉正面交锋，曾出演过《驴得水》的“二次元少女”卜冠今正式加入澡堂家族，“富二代表哥”金世佳眼神中透着神秘的光。

不仅如此。在这里，税务登记表和工商注册登记表单实现了“一表申请”，减少了5个表单的填写，企业资料提交缩减了20%；打破了先工商后印章再税务的登记传统，变单线审批为多部门同步审批，办理时间压缩近50%；将跑工商、税务、公安、印章、银行5个窗口“多头跑路”转化为“仅跑一次”。

在中国-欧洲中心底层，成都对外开放展示中心、四川自贸试验区展示中心，集中展示了成都对外开放、四川自贸试验区建设和改革创新的现在和未来。在自贸区展示中心内的一面墙前，媒体记者们纷纷驻足观看、拍照、提问……

不仅如此，同样吸引采访团媒体记者的，还有实时监测布满了飞机的一张低空空域图——四川低空空域改革试点正在加速推进，今后乘坐直升机游览青城山、峨眉山等景区并不遥远……

外贸企业首条增值电信业务经营许可证、首创多式联运“一单制”、国内首家获得网约车牌照的外资公司营业执照……在位于中国-欧洲中心的四川自贸区展示中心，一面墙上挂满了“创新作品”，这面名为“自贸制度创新展品”的展示墙，述说着自贸区建设历程中一桩又一桩的制度创新故事。

紧接着，媒体采访团来到了第二站——成都天府新区政务服务大厅，在熙熙攘攘的大厅里，一个名为“72号窗口”同样也引起了媒体记者们的关注和兴趣。通过这个服务窗口，成都经营者不用跑去重庆，就可以当天申领到重庆的工商营业执照……

14:29:03，机组报告马上到ZH803了，塔台发布落地指令。

据严智介绍，为解决通航飞得顺畅、飞得出去的迫切需求，四川在成都平原飞行异常密集的区域，划出了“四点三片一通道”首批协同管理空域。这是四川试点的第一片低空空域“试验田”，如今这片“试验田”取得了很不错的成果，试点空域运行与管理新规则不断完善，让四川的低空空域改革走在全国前列，也将为进一步推进改革打好了坚实基础。

据四川天府新区成都管委会行政审批局审批服务处副处长王雅林介绍，按照功能集成、服务多元的原则，天府新区以政务服务为1个基础，推行口袋政务、书香政务等N种政务服务新模式，推出“e窗通”“证照通”“选择办”“银证通”等多项政务改革。其中，“证照通“1+X”审批模式改革、集群注册企业“信用预审”监管模式”两大案例入选2019年中国（四川）自由贸易试验区第四批可复制可推广制度创新成果。而成立至今，天府新区政务大厅共累计办理审批服务事项654万余件，服务注册资本7707.36亿元。?

四川省低空空域协同管理运行中心，是采访团当天走访的最后一站。走进该中心的一楼大厅，显示屏上的一张低空空域图立即映入眼幕，上面实时监测的飞机密密麻麻，除了民航运输飞机，还有通用航空飞机，沿着航路不停运动的飞机，显现出空域一片忙碌的景象。

14:29:34，塔台通报机组接地带还是有一些低云，快要移到跑道上来了，并提醒机组小心注意。

在外地申办企业，不用跑到当地去，在“家门口”就可以申领营业执照，你觉得可能吗？这在天府新区政务服务中心就实现了。今年7月6日，成都的经营者冯强就在这里成功注册申办到了名为“重庆安小小科技有限公司”的营业执照，当天提交申请当天就申领，若按照传统方式，他至少要跑到重庆去申办。

14:43分，ZH9247航班机长从飞机上下来，在未通报塔台管制的情况下，自行前往02号跑道头检查。

截至今年6月底，四川自贸试验区累计新增市场主体12.1万家、注册资本超1.2万亿元，引进外资企业近1200家、亿元以上项目近300个，综保区、跨境电商综试区等重大开放平台实现全覆盖。

乘坐飞机游览都江堰和青城山等不再遥远

作为国内首个投入运营的自贸试验区基金小镇，天府国际基金小镇目前已成功引入包括IDG资本、中金资本、渤海华美等相关机构650家，主分镇管理社会资金总规模达到5500亿元，已备案基金规模达到1600亿，成为中国西部最大基金产业园区，成长为全国排名第二的基金小镇。

8月28日，由中央网信办主办、四川网信办承办、成都网信办等组织实施的“行走自贸区”网络主题活动四川站正式启动。当天，由人民网、新华网、央广网、国际在线等中央驻川以及省、市主流网络媒体记者组成的采访团，走进了四川自贸试验区成都天府新区片区进行深入采访。

2020年10月16日上午11:32分(北京时间，下同)，深圳航空A319-100/B-8667号机执行ZH9247(西安至攀枝花)航班。机上共计99人(含3名飞行机组、6名客舱机组、1名跟机机务和89名旅客)。

14:19分，塔台报告能见度3(光学)4800米，接地带低云消散，机组决定进近。塔台指挥机组直飞 ZH806，然后沿程序下降高度。

14:30:10，机组询问地面有无降雨，塔台报有小雨。

今天（8月29日），媒体采访团将继续走进成都青白江铁路港片区、川南临港片区进行采访。

10月20日，关于10月16日深圳航空ZH9247航班在攀枝花机场遇险着陆的初步调查报告面世，民航西南地区管理局将其描述为“跑道外接地事件”。从报告描述来看，ZH9247航班落地时机场天气不好，前后两架航班均选择了备降其他机场。

从民航西南地区管理局初步调查情况的报告来看，ZH9247航班降落时确实出现了“跑道外接地”的不安全事件。一名资深飞行员告诉记者，“跑道外接地”表示飞机没有准确的落在跑道上，而是落到了跑道外，且跟地面发生了接触，“这可能会造成机身毁损、人员伤亡等事故。”这是因为跑道外的地面硬度远远低于跑道地面的硬度，在机身自身重力作用下，轮子可能会陷进地面中，造成机身倾斜、机身撕裂等严重后果，进而可能发生机身变形、机身撕裂等次生灾害，造成机上人员伤亡和机场设施破坏。

“另外补充维他命C和D，补充硒元素，饮食适当，多吃蔬菜和绿色食品，不要沉迷于甜食。”

一堵墙的“述说”：自贸制度创新

13:24分-14:18分期间，塔台多次报告能见度不稳定，低云持续覆盖跑道接地带。

一张空域图瞻望：改革红利分享

8月28日，除了中国-欧洲中心、天府新区政务服务大厅，采访团还先后走进了天府国际基金小镇、四川自贸区法院、双流综保区等深入采访，探寻成都自贸区建设中的精彩故事，感受现在、洞悉未来。而四川省低空空域协同管理运行中心，是当天采访团的最后一站。

紧接着，采访团来到双流综保区，参观全国首个自贸试验区妇女之家，采访海关围绕通关便利改革所做的举措。目前，双流综保区是四川自贸试验区内唯一投运的海关特殊监管区域。双流综保区先后引进了仁宝电脑、纬创资通、四川国际航空发动机维修、川航APU航空动力装置维修等大型企业。今年上半年，双流综保区实现进出口总额284.4亿元，同比增长20.20%；实现电脑产量824万台、产值237.29亿元，分别同比增长38.90%、23.07%；维修航空发动机84台，维修收入20.4亿元。

13:09分，ZH9247航班首次与攀枝花塔台管制员(以下简称塔台)取得联系，申请着陆条件。塔台通报：使用威宁19号进港(HX-19A)，20号RNP进近，地面风070度4米/秒，风向040-110，能见度21600米，20号RVR450-2000米，小雨，轻雾，局部有雾，满天云033，温度13度，修正海压1025。

“晒太阳很有帮助，人们不太了解，但这确实很有好处。当我有机会时，就会晒太阳，在都灵这要难一些，但我一直试图得到20到30分钟的日光浴。我喜欢在我的平台上晒太阳，这很重要。”

13:13分，塔台范围内另一MU5269航班收到气象条件后决定备降昆明。

14:33 分，塔台更改指令为A脱离。

成都日报·锦观新闻 记者 杨富 

“而随着更多的通航用户参与四川低空试点改革工作，通用航空更多的应用场景将逐步寻入百姓日常生活，今后乘坐乘坐热气球鸟瞰成都公园城市，乘坐直升机游览都江堰、青城山、峨眉山等世界闻名的美景，将不再是遥远的事儿。”严智说。

成都经营者在“家门口”申领到重庆营业执照

14:04分，塔台向机组通报跑道南头条件要好一些，能见度5000米，云底高120米，地面风080度10米/秒。

累计追踪到密切接触者5535人(含境外输入病例密切接触者)，尚在医学观察的密切接触者55人。

“我祝你们所有人健康，希望你们不要害怕病毒，面对现实，重视它。”

天府新区政务服务大厅工作人员罗琳硝称，今年上半年，成渝两地积极推动政务协作，设立了两江天府政务服务合作示范窗口，成都天府新区政务服务中心推出了“两江新区企业专窗”服务，这个名为“72号”的服务窗口就是专门为成都经营者到重庆经营发展提供便利和高效服务，实现经营者在“家门口”就可以申领异地营业执照。与此同时，重庆经营者到成都申办企业，也可以通过重庆的政务服务中心实现在“家门口”申领成都的营业执照。

自2018年12月24日协同管理空域首飞起至今年4月30日止，协同管理空域共计飞行5.9万架次，1.5万小时，日均飞行120架次、30小时。截至今年4月30日，在低空空域协同运行中心注册的单位达59家。

14:39:21，塔台向ZH9247后面的深圳航空另一架成都至攀枝花ZH8276航班发布落地指令，并提醒机组接地区还是有低云，注意掌握标准。随后，ZH8276机组报告复飞，并决定备降丽江。

今年疫情防控期间，四川在全国率先出台应对疫情深化自贸试验区改革开放的“9条措施”以来，截至今年7月，自贸试验区进出口增长46.4%、高于全省24个百分点，实际到位外资增长150.8%，在稳定外贸外资基本盘中大秀了一把“肌肉”。

该协同运行中心是我省低空空域协同管理试点工作的管理服务平台。该中心负责人严智称，该中心探索出“目视自主飞行”的低空管理新模式，通过推行飞行报备制度，将“三个环节”简化为“一个步骤”，极大的简化了飞行申报环节，提升了通航的灵活性、便捷性。同时，通过设置低空目视通道，将原来偏远、小散、孤立的空域连接到一起，通航的通达性有所提升。

离开中国-欧洲中心，采访团记者们便来到了第二站——成都天府新区政务服务中心。整个大厅里熙熙攘攘，整个现场秩序井然，显得十分忙碌。

从2013年12月1日开始，这里正式对外开展政务服务。如今，已集中了注册登记（含融合e窗）、商标受理、综合服务、公安户籍、出入境、税务、劳动保障和其他功能服务等8个服务功能区，共设置133个办事窗口，可集中办理450项审批服务事项。

一个窗口的融合：营商环境优化

据成都自贸办相关负责人介绍，截至今年7月7日，党中央、国务院赋予成都自由贸易试验区的155项改革试验任务已实施151项，实施率达97.4％。围绕产业发展过程的“堵点、痛点、难点”，坚持“大胆试、大胆闯、自主改”，破解市场主体发展难题，累计形成制度创新成果430多项。其中，中欧班列集拼集运新模式、“铁银通”铁路运单金融化创新、“自贸通”综合金融服务、冰鲜水产品两段准入监管模式、空铁联运一单制货物运输模式、分布式共享模式实现“银政互通”等12项改革经验在全国复制推广或学习借鉴。

10月16日晚，深圳航空官方微博发布通报，称当天ZH9247航班落地后检查发现轮胎扎伤，不符合放行标准，后续航班取消。通报没有说明飞机轮胎扎伤原因。不过当时网传，ZH9247航班在攀枝花机场落地时发生不安全事件，“落地阶段疑似机腹擦挂跑道监控天线，起落架提前接地，到位后检查轮胎有扎伤痕迹。”

飞行经过(报告原文摘录)

制度创新是自贸区建设的核心任务。这堵墙，也立即深深吸引了敏锐的采访团记者们，他们纷纷驻足仔细观看和聆听每一则制度创新故事，一边拍照一边向现场工作人员提问作补充了解。

2020年10月11日0-24时，山西省无新增无症状感染者。尚在医学观察无症状感染者1例。

15:07 分，机长返回飞机。

天府新区法院（四川自贸区法院）2018年7月12日正式挂牌成立，是全国首家以省域自由贸易试验区全域冠名的法院。建设西部首家依托微信搭建的智能电子诉讼平台——“天府智法院”。通过微信小程序在线申请调解、立案、参加庭审等，足不出户打“官司”，也是省内首家实现线上“30秒立案、1秒缴费”的法院。

最近，国务院印发通知向全国复制推广自贸试验区第六批共37项改革试点经验，来自于四川原创的有5项，其中成都占3项。而成都自贸试验区挂牌三年来，先后已有12项改革经验在全国复制推广或学习借鉴。

自2017年4月正式挂牌以来，四川自贸试验区坚持“大胆试、大胆闯、自主改”，围绕产业发展过程的“堵点、痛点、难点”，自主开展改革创新，破解市场主体发展难题，释放改革红利，不断提升对企业的吸引力。

走进大厅，“融合服务E窗区”几个大字格外醒目，柜台前聚集着不少办理事项的人，工作人员面对服务对象聚精会神地忙碌着，在面露微笑的解答和沟通服务中流露出了专业和热情。

“多做运动。很多人不喜欢，但步行很重要。另外要睡眠充足，一夜充足睡眠是最好的药。把一切都关掉，不开灯，感谢上帝我每晚睡得很好，一天睡八九个小时。”

钟前沃尔沃第三季度净销售额为769亿瑞典克朗同比下降22%

本文来自合作媒体：TechWeb，作者：小狐狸。猎云网经授权发布。

10月16日消息，据国外媒体报道，今日，瑞典汽车制造商沃尔沃公布了2020年第三季度财报。财报显示，第三季度，该公司的净销售额为769亿瑞典克朗，与上年同期的987.2亿瑞典克朗相比，同比下降22%。

这项协议意味着，沃尔沃将把Waymo的自动驾驶技术整合到其未来将部署的自动驾驶电动出租车车队中，这将使得沃尔沃与特斯拉在开发自动驾驶出租车车队的竞赛中展开直接竞争。

对于热刺主帅穆里尼奥来说，国家队比赛周最让他烦恼的就是英格兰队的用兵，哈里-凯恩身体状况不佳，但对丹麦一战仍可能会被索斯盖特用作首发，而戴尔又添新伤，这会让穆帅更加不快。在热刺，戴尔被作为主力中卫使用，在赛季初的比赛中是球队的重要一员。

第三季度，该公司的营业利润为75.08亿瑞典克朗，低于上年同期的108.85亿瑞典克朗；调整后的营业利润为72.17亿瑞典克朗，低于上年同期的108.85亿瑞典克朗。

目前，沃尔沃正在推进电动汽车的发展。该公司计划，在未来五年内，每年推出一款全电动汽车。

在交通方面，今年10月1日—4日，海口港秀英港区和新海港区的进岛车流量和旅客量，较去年同期相比明显增加。从5日开始，海口港方面将迎来返程客流高峰期。

此前，该公司曾表示，到2025年，它销售的一半汽车将是全电动汽车，并预计届时来自于电动汽车的利润率将与使用内燃机的汽车相当。

去年2月底，沃尔沃旗下的高性能豪车品牌Polestar在线上推出纯电动汽车Polestar 2，这款车是沃尔沃承诺推出的五款纯电动汽车中的首款电动汽车。去年12月份，沃尔沃表示，Polestar 2已经在中国开始试生产，预计2020年交付。

沃尔沃表示，第三季度，该公司的净利润下降至57.2亿瑞典克朗，而去年同期为74.5亿瑞典克朗；每股收益为2.81瑞典克朗。

在海南儋州的莲花山景区，不少游客还趁着假期邀约亲朋好友一同组团前往。而在琼中黎族苗族自治县，海南百花岭热带雨林文化旅游区开展丰富多彩的旅游文化活动，吸引岛内外游客纷纷前来游玩。

今年6月份，沃尔沃曾与Alphabet旗下的自动驾驶部门Waymo宣布，Waymo成为沃尔沃L4级自动驾驶全球独家合作伙伴。

一份来自贾扬清的AI青年修炼指南不存在算法工程师、调参侠没有市场

算法工程师不仅需要具备牛逼的算法能力，还要精通业务、善于沟通？（小本子赶紧记下来！）

8月23日晚，知乎直播“AI时代听大咖聊”邀请到AI领域的两个大神，分别是阿里云智能高级研究员贾扬清，以及知乎CTO李大海。

在接车仪式上，乌克兰基础设施部部长克雷克利难抑激动。他说，乌克兰以往都是作为中国和欧洲货运班列的中转站，而今天第一次成为中欧班列的终点站，从此拥有了从中国定期开来的直达货运班列。

另外，AI算法的创新在逐渐变慢。比如说，Bert在NLP领域，ResNet在CV领域都已经比较成熟。虽然算法创新还可以稍微提升一下，但算法已经不是一个核心的differentiate（区别点）。在这种情况下，怎么样找到实际应用场景，如何把算法和应用结合起来，我觉得这是最能体现出价值的地方。所以，如今AI的突破可能不是在算法上，而是“算法+系统+应用”，而且应用可能会变得越来越重要。

个人认为：“当年”那些模型所用到的技巧对于培养机器学习的能力和解决现实问题是非常重要。

里面讲到，当我们手上有一把钻子的时候，很容易想到的是我拿着钻子可以干嘛？但其实很多时候，用户可能只需要钻一个孔来挂衣服。所以，如果你想的总是“如何提高钻头的合金程度”、“让它变得更好看”，这可能根本就不是用户想要的。

贾扬清：首先，国内外的工程师都很用功，而且都追求最新的技术。个人认为国内的工程师更关注如何把方法与业务结合起来，而国外在AI方面有一些很好玩的事情。

对于未来中欧班列在乌克兰的发展前景，乌克兰国家铁路总公司代理董事长尤里克认为，随着货运量增加，将来乌克兰其他一些主要城市也有望开行直达班列。

谈到中欧班列的便捷可靠，波利休卡说，目前从中国到乌克兰的大多数集装箱都是通过海运，交货时间要45天左右。而武汉至基辅的中欧班列只需要15天左右，交货速度大大提高。

李大海：我想补充一点。有段时间我订阅过arXiv上面的 topic，但我发现这是个坑。arXiv最近在机器学习领域非常火热，每天都大量的论文发布出来，其中包含很多不同领域的或大或小的突破，这其实会让人眼花缭乱。所以在这种情况下，我给学生们的建议是：自己先抓住一个重点（领域），至于其他领域，简单了解那些技术和突破是什么就好。

具体而言，阿里在开发和工程平台上基本上有三方面的应用，首先是AI和大数据的结合，目的是在传统机器学习领域里，如何让应用工程师、或者数据科学家更加容易使用数据和算法。换句话说，更加丰富、更加成熟、更加高效的算法的结合，目的是为公司提供需要的场景化的解决方案。最典型的例子有两个，一个是搜索推荐，另外一个是金融风控。这两个领域对AI存在强需求。如果存在场景化的解决方案，那么就能让其更容易将领域数据和AI相结合。

综上，对于在校生来说，拥有对算法的理解能力是非常重要的特质。虽然算法工程师都喜欢自黑，称自己是“调参侠”，但除了调参之外，还需要知道算法背后的原理。我们现在处于深度学习时代，但是在“前深度学习时代”有很多浅层模型，这些模型因为没有深度学习碾压式的表达能力，所以在浅层模型上做了很多思考。

第二点是算法工程师需要培养业务能力，即对业务的理解。工程师首先要掌握业务应用的知识。业务场景非常多，但每个场景所面临的问题是不一样的，所以算法工程师一定要理解业务到底是需要解决什么问题，具备定位问题、发现问题、拆解问题和解决问题的能力。

范先荣说，今年是武汉与基辅结为友好城市30周年，这一国际友城班列，跨越千山万水，满载的不仅仅是乌克兰应对新冠疫情和恢复经济所需要的物资，还有两国人民在艰难时刻守望相助的深情厚谊。

贾扬清：在我学生时代，当时大家了解深度学习的算法是通过看论文，看完论文后大概就知道怎么做架构设计。在看论文的过程中会有非常多的输入，比如我们学到，人们最开始写深度学习框架的时候（Torch是2000年左右出来的，Theano是2008年出来的），它们的架构设计怎么做神经网络、怎么做layer（层数）等等，这对我们后来设计其他的框架，像Caffe、MXNet、PyTorch等等，是非常有帮助的。再比如说，我们怎么样做模型civilization的格式化等等，这时候谷歌的ProtoBuf又是一个很好的测试框架，如G test。这些现有的工程实践以及设计有现成的代码、文档和应用，看这些其实能够在实际中提升自己的能力。

Q5：想请问两位 AI从业者，你们觉得跟其他AI从业者比，你们最大的优势是什么？

另外，作为Caffe、PyTorch和Tensorflow曾经的核心开发者，他还提到，深度学习框架并不会出现大一统的局面，因为现实中需求很多，并没有一家机器学习框架能够囊括所有的需求。

从感知的角度来说，今天已经相对较成熟。例如2014年，图像识别的正确率在一个限定的范围内已经超过人类。

举两个例子：一个是，如今很多农产品（比如黄瓜）在运去超市前需要筛选出大小、质量等许多方面合格的产品。以前都是用手分拣的，很麻烦，但自从有了深度学习的框架TensorFlow之后，有精通工程的年轻农民就结合算法，使用机器学习自动对黄瓜进行分类，实现了：大一点的黄瓜送超市，小一点的拿去做零售。

感知大神VS决策白痴

但是有许多缺口需要AI工程师补充，所以，AI工程师也需要积累算法。因此，从这个角度来看，AI工程师既需要懂架构，又需要懂算法。对于学生或者刚进入工作的职场新人而言，需要好好塑造自己的方法论，快速补充自己，根据自己的业务需求让自己的能力变强。

小板凳蹲阿里、知乎的AI展望

波利休卡介绍，班列在运行初期每周开行一班，今后会逐渐增加到每周两班、四班。他说，乌克兰拥有优质的木材、丰富的矿产和农业资源，在不久的将来，这些产品都将通过中欧班列输往中国；同时，中国的电子产品、高端仪器、农业设备、医疗物资也将陆续运抵乌克兰。

作为这一项目的亲历者，基辅利斯基货运中心副总经理亚历山德拉·波利休卡感触颇深。

但说到应用，我们可以看到，人工智能在许多领域里已经打败人了，比如说图片分类。所以在应用层面上我是很乐观的。人工智能的历史始于20世纪初，后来经历了一些起起伏伏。

李大海：我们还处于AI的应用层。AI现在已经是一个非常大的框，里面可以放非常多东西，领域也非常广。我觉得我们更像是AI行业的从业者，是把AI当成一个功能强大的工具去使用。

我们的团队内部曾经很喜欢一个国外经济学家写的一本书，叫《与运气竞争》。

前来参加接车仪式的中国驻乌克兰大使范先荣说，“武汉-基辅”中欧班列的开行，标志着“一带一路”建设在贸易畅通方面在欧洲方向取得新的发展。中乌“一带一路”合作将更加紧密，乌克兰作为欧亚物流中心枢纽地位优势将得到更好发挥，中乌经贸合作将更加快捷便利，两国人民将由此获得更多实惠。

贾扬清：阿里有很多团队在研究AI，例如阿里的PAI团队致力于AI的开发和治理的平台，基本上阿里的所有工程师都会在上面做开发，达摩院的同学就会在上面构建很多应用和落地的算法，包含图片、语音等等。

在具体的应用过程中，调参只是一个手段。例如，在无人驾驶领域，其场景和机场的云点识别的场景非常类似，但是其数据的分布不一样，所要做的事情不一样。应用工程师更多的是了解其背后的业务场景差距和限制，例如传统的约束满足问题(CSP)。所以，应用工程师更多的是对端到端进行整合，找到最优的方向进行调参，也就是说，调参只是一个手段。综上，调参侠没有市场，现实中只存在算法科研人员和应用工程师。

总的来说，工具非常重要，我们对于 AI的理解和AI前沿技术的跟踪也很重要，但更重要的事情是：用户的需求到底在哪里，我们能解决什么问题。

另一方面，对于结构化的应用工程师来说，当存在推荐系统的需求时，所需要的并不是把所有的代码写出来，而是通过更加灵活的“拖拉拽”等方式。因此，过去是从大数据的角度进行AI落地，而未来一到两年内需要从系统的层面，推动非结构化深度学习场景和结构化“传统经济学产品”进步。

乌克兰中国问题专家奥莉加·德罗博丘克说，乌克兰搭乘中欧班列的快车将在联通欧亚贸易中扮演更加重要的角色，而中国的技术和资金也将随中欧班列的开通，陆续进入乌克兰，为当地经济发展注入新动力。

李大海：目前的AI工作和场景结合紧密。抽象来看，（知乎）有三大方向：一是内容生产，如何利用AI让内容生产进行更有效率，例如创作者匹配、激活创作者；二是内容理解，建立内容概述，对内容质量有初步把握，例如内容底线内容在哪里？内容是不是带有辱骂性质？是不是有极端（仇恨）情绪；三是内容分发，这个方向建立在第二个方向基础之上，但不再仅仅局限在内容的理解上，还需要对用户进行理解。具体而言有两种情况，一是用户主动搜索，将AI算法赋能到搜索引擎里；二是，被动推荐，将高质量内容推荐给合适用户。

贾扬清：我来讨论可能相对比较有争议性的话题：个人认为没有算法工程师这个角色，只有两个角色，一个是算法的研究人员，一个是应用的工程师，而“调参侠”没有市场。因为，有的调参工作只需要写for 循环语句即可。

李大海：我非常赞同扬清的观点，就是在学校的时候我们会更关注代码的算法上是否足够精妙，但是对架构和工程的关注度是不够的。我自己在早年的时候也犯过这样的错误，像我们数学系毕业的，在工程上接受到的培训是偏少的，但进入公司以后，工程实践却变得很重要。扬清之前在一次线下分享中曾提到的一句话我也很赞同，就是：AI是一个系统工程，90%的时间里所做的事情都跟算法无关。在现实中也确实是这样。

算法的科研人员更多是攻坚“更好的算法”，例如在计算机视觉领域，可能要把模型做得更大、更准，在某些问题上需要把模型做得更小。当然，在具体量化的过程中，需要在两者之间进行平衡。也就是说，科研人员更多是思考如何在一些“普遍”的场景下对算法进行创新。

另外，从工程的角度补充两点：第一，如何获取最新的技术和算法？现在整个开源领域进展迅速。其实，不光是开源，也有很多开发支持平台。所以，大家可以保持好奇心，然后多带着玩的心态进行尝试。例如三年前，名为叫Neural Style Transfer的AI应用，将拍的照片上传之后，就可以转换成一张类似梵高风格的艺术照。

Q3：假设一个同学已经入职了，已经成为算法工程师，他可能会经历初级、中级、高级三个阶段。所以，关于初级算法工程师怎么晋升到中级算法工程师，以及中级算法工程师怎么晋升到高级算法工程师，两位有何看法？

第二是，“摸透”应用的实现流程。落地应用是“昙花一现”，但应用背后所涉及的工程步骤，例如把算法快速地迭代出来、如何做算法优化、如何把算法放到手机上，如何上线，等等。这种实际操作的流程和只看论文和demo是不一样的。今天，我们有GitHub这类的开源社区，很多实际操作都比以前更加容易。

第三是更加成熟的工程化的AI算法的部署，旨在解决模型的稳定程度和弹性以及检测模型的性能。再者，如果有新的模型上线，如何进行A/B 测试？如何回流模型的用户反馈？等等都是需要考虑的问题。

贾扬清：我觉得挺重要的一点是学习是所谓的engineering practice（工程实践）。很多时候，我们在写研究代码时，跟研究本质是一样的，因为研究是快速迭代，不需要做工程实现。假如，今天要上线一个功能，不仅要保证它的整个foundation（基础）是solid（坚固）的。这时候，我们怎么做代码的管理、协同、review（审查）、测试、CD和上线？怎么做 performance（性能）的benchmark（基准）跟profiling ？这一系列的工程流程也挺重要。

在讨论中，贾扬清认为：没有算法工程师这个角色，只有两个角色，一个是算法的研究人员，一个是应用的工程师，而“调参侠”没有市场。

综上，无论是算法还是工程，其基础能力和学习能力非常重要。

贾扬清：为什么今天我们说云和AI是一个强结合的状态呢？我觉得原因可能有两点：一是算力，二是数据。从算力的角度来说，以前我们在学校做实验或自己创业的时候都搭过机器。搭机器很痛苦，而且运维机器在一定程度上不产生价值，然后AI又对GPU有非常强烈的需求。GPU又是一个很恶心的事，有时候运行不错，有时候又会过热，有时候又需要我们做资源的调度等等。任何一个实验室都会遇到资源调度问题：一个是科研人员在那找GPU的时候发现找不着，然后系统工程师跑去一看，说：“哇天啊！利用率好低！”一边是starvation（饥饿），一边是satiation（饱和）。

第二点是保持好奇心。其实任何一个公司的平台都是挺大的。拿阿里大数据和AI平台来举例子，像ODPS（Open Data Processing Service）大数据平台是10年前开始建造的，今天平台非常复杂，包括上层的C语言库、中间的 Query Optimization（查询优化）和底层的执行调度，肯定不能完全把握。在这个时候，算法工程师就要与他人保持交流，多提问、多讨论。就像T型，对系统的某一点了解特别深，对系统的其他部分就触类旁通。逐渐成为一个高级算法工程师之后呢，成为一个架构师所拥有的能力，其实也能使得我们在更看得更宽、看得更大的同时，有一个更加全局的系统架构的视野。

2018年，第六届中国国际友好城市大会在武汉举办。在这次会议上，乌克兰国家铁路总公司提出希望开通武汉至基辅的铁路货运班列。为实现这一目标，中乌两国的铁路工程人员和管理者准备了差不多两年的时间。

其实，无论是在谷歌还是在知乎，我们招聘工程师都有一个标准，即希望工程师足够聪明，能够快速学习，可以根据自己的业务补充“技能树”。

“专业”除草，没想到卖了3亿美元

第二是更加云原生、顺畅的AI的深度学习的体验。以往的大数据、深度学习平台其结构往往比较重，使用云原生“容器化”的能力可以构建出一个和“自己”的开发环境相符合的“产品”。例如在无人驾驶场景中，可以实现非常灵活的深度学习开发，构建灵活的深度学习应用。

Q4：扬清有没有一些具体的建议？比如说你在学生时代是怎么学习的？用什么途径获取到新的 AI资讯，遇到问题怎么解决？

在直播中，贾扬清与李大海就国内外AI研究区别、在校生/职场新人如何培养自己的AI才能、AI应用落地，以及AI在未来的发展趋势展开讨论。

Q6：现在人工智能处于什么发展阶段？它未来会给我们带来哪些改变？它的长期规划可能是什么样的？

Q8：AI工程师和AI算法工程师之间有何不同？各自的发展趋势是怎样的？两者会不会融合？

综上，分领域来看，人工智能在认知领域已经到达非常成熟的阶段，但在决策领域可能还处于初期的探索。

贾扬清：在AI领域里，在业界做得非常成功的人或团队都有一个特点，就是业务化。他们不光懂算法，而且懂得怎么用算法。因为在今天，算法已经迅速普及，找一个研究生，两分钟就能搞出ResNet。

贾扬清：同意大海的观点：分析问题，定义问题，然后解决问题的整个逻辑非常重要。在校生得到的训练更多是：如何解决问题的能力。但其实如果问题定义清楚了，解决问题的方法就会出现很多。

第二个是数据。前段时间，许多人关注深度学习领域，如图像、语音等等。但许多AI应用其实是跟结构化数据绑在一块的。咱们举个例子。比如说像知乎有大量的用户内容，这涉及到两方面：一方面是自然语言的处理，另一方面是用户和内容的匹配。这时候，其实是在一个大数据底座（像Hadoop和MaxComput）上面做结构化数据的人工智能。

这和一个大规模分布式系统是分不开的，因为我不可能今天说把这些数据放到一个GPU机器上面，拿三个SSD把它给接起来。所以这时候就需要一套比较完整的系统，从数据的存储、处理、分析到计算，到上层去进行任务的编排、模型的开发、模型的上线，以及数据的回流。无论用户是自己搭一个系统（我们叫“私有云”），还是在公有云上面进行，云都是AI不可或缺的一个环境。

如今，云可以很好地解决算力问题。30年前，所有的单位都有一个发电机，但今天没有人用发电机了，因为底层的基础设施已经非常成熟，可以低成本、大规模地给社会提供电力。在今天，云的计算力就像水电煤一般的基础设施，我们不需要担心哪天机器哪里出了问题。比如说，今天我突然要拉起一个大量的应用，这个时候云可以“soo”一声弹上来，不要了就放掉。这是算力方面。

李大海：我们一般称掌握了AI知识的同学为“算法工程师”。算法工程师在本质上首先是一个工程师，所以一个工程师所具备的能力，算法工程师也应该具备，例如说：1）代码能力，能够通过代码实现自己的想法；2）数据能力，即能够对数据进行分析，并发现数据所包含的重点，同时对数据进行处理；3）与人沟通的能力，因为算法工程师都是在团队里面工作，不是单打独斗，所以需要能够与同组的其他工程师、产品经理、测试和其他同事进行沟通。

算法工程师的未来“凶多吉少”

第二个是，我有一个研究生同学把Raspberry Pi放在后院，后院里有一个喂鸟的地方，松鼠经常过来，他就拿那个Raspberry Pi识别松鼠，松鼠一来就把它赶走。这些技术看着好像没有什么用处，但后来产生了非常多应用。硅谷有一个公司叫Blue River Technology，他们做的事情是运用技术在田间地头找杂草、除杂草，有点类似筛黄瓜、找松鼠。这个公司后来被美国最大的农机制造商约翰迪尔公司以3亿美元收购了。他们很多时候是出于纯粹的技术好奇心，但后来创造了一个产业。我觉得这是国外蛮有意思的一点。

AI科技评论对本次分享作了不改变原意的整理与编辑：

到今天，AI可能有一些泡沫，但这个泡沫其实是AI公司在商业模式上遇到的问题。但从技术层面上讲，AI这个工具越来越强大，数据量越来越大，这些都是毋庸置疑的事情，所以在应用层面上我是很看好的。

波利休卡的家距离利斯基货运站只有5分钟车程。为确保中欧班列顺利开通，在过去半年里，他和他的中国同事已经记不清有多少个周末待在车站里讨论班列运行细节。就在几天前，波利休卡还指挥工人们将车站前的老路进行维修翻新。

贾扬清：从历史的角度来看，计算机诞生的目的是为了更加智能化地处理人与世界交互的问题。在人工智能最早的时候，大家都在处理决策的问题。等决策系统做了一堆工作后，我们发现，其实我们首先都还不知道这个世界是如何从一个像素、语音“导入”到计算机逻辑的系统里。所以在前面这几年，深度学习其实是在从决策层面转到感知层面，从而来解决感知的问题。

波利休卡在利斯基货运中心工作了20多年，从一名普通员工到管理者，他从没想到有一天从中国开来的货运班列会直达基辅。他说，自己从未去过中国，班列通了，他一定要去一趟中国，去看看北京，看看武汉。

回过头来看决策，人工智能的决策发展还不行。比如说，在自动驾驶里，我能感知这里有一辆车、那里有一个人，但是知道后如何做决策？逻辑是什么？甚至在一些更复杂的场景，例如限速25，但前面的车都超速往前开了，这时候我又怎么办呢？这些事情都是要在决策层面上解决的。人工智能很有可能会先解决感知/认知问题，然后在感知的基础上做决策。

如何优雅入“AI”这个坑

国内工程师在创新方面与国外可能有一些差别。目前国内的AI应用场景已经很广。比如说，在知乎的工程团队里，大概1/6的人都是算法工程师。在工业界，算法确实已经渗透到应用场景的方方面面。第二点是，AI应用从互联网开始逐渐推向越来越多的传统企业和传统行业。但在个人层面，与国外相比，国内的工程师可能较少会自发去发现一些微小的创新机会，并实现它。

Q2：作为一个在校生，我要如何将学习与业务结合，如何培养自己的AI能力、才能进入比较好的互联网公司呢？

李大海：如果要判断AI目前处于什么阶段，我们得先知道AI的全景是什么样子，但这个很难预测。这时又会涉及到：人工智能最后到底能走到什么阶段？它能不能达到强人工智能的状态？我的观点是偏悲观的，我觉得强人工智能可能永远都达不到。

Q7：有一句话叫“AI是云的内核，云是AI的必然形态。”如何看AI和云的关系，以及AI在云里面扮演的角色。

Q9：AI的发展情况如何？在知乎和阿里有哪些技术沉淀？未来的应用情况、重点投入的AI方向是什么？

那知乎在文本方面（NLP）有哪些工作呢？主要有两个方面，一是分词，例如最近的一次迭代结果是：F1的值从91%上涨到93.5%。二是词性的判断，这类工作包括命名实体识别、消歧等等。

“武汉-基辅”中欧班列6月16日从武汉出发，装载着武汉及周边地区生产的化工原料、农业机械设备、铝边框、注射器、背包等，装载总量为43个集装箱。

我现在在做的工作是把AI和大数据进行结合。例如，前段时间我们发现：深度学习的工程师会发现目前的大数据平台不能满足需求。因为过去需要数据库管理结构化数据，而如今需要大数据逐渐向这种深度学习的应用领域进行改变。

那么，作为刚入职的同学，其实首先我认为入职已经晚了，在入职前就应该挑选一个在工程上相对规范的公司去入职。如果是一个小公司，自己又没有工程上的 sense（意识），那么你进入的是一个工程规范很乱的一家公司，这对于个人的职业发展和工程能力的培养是很有问题的。

李大海：在谷歌内部，AI的工作是普通的工程师在进行，只要把问题描述清楚，然后放到“系统”上，系统就能够给出一个大概的解决方案。在未来，随着技术的发展，AI和AI工程的门槛会越来越低。这就意味着AI工程师的从业门槛也会越来越低。

Q1：能否请两位聊一下国内外做AI领域的研究有什么区别？

李大海：扬清讲的这个公司我有印象，他们通过识别杂草、然后定点喷洒除草剂，杂草率可以降低到原来的10%。硅谷的公司一直有这个文化。当时我在谷歌的时候，Eric（谷歌执行董事长）曾经讲过一个很好玩的故事：当时在谷歌有一个柜子专门放T恤。在谷歌，无论发生什么，他们都会把事件印在T恤上，不定期往柜子里塞，然后大家去抢。当时柜子附近有一个摄像头，Eric就基于摄像头写了一些代码去监控这个柜子。一旦识别出这个柜子附近有人，摄像头就会发出“警报”来通知Eric，然后Eric一看到有人往柜子里面塞T恤就去抢。在美国，这些工程师会自发地去做这种（技术应用的）微创新。

今天的AI，越来越多会关注到系统、云。这也标志着AI未来发展的必然形态。目前，算法能够“单机”开发，但是如何运用算法，则需要算力和数据的支持，因此也会需要云和云相关的技术。