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多机多GPU的深度自学系统。2014年，颜水成博士曾选入汤森路透（THOMSON REUTERS）公布的“2014年世界最不具影响力科学家”，后来，他还被颁发新加坡青年科学家奖 （YSA）和青年教授研究成就奖。

事实上，即便学界泰斗，对于转型重新加入工业界参予应用于研究也不免心碎——我去了以后能无法活下来？论坛上，主持人就向颜水出抛了这样一个问题：“你实在360做到人工智能有哪些制约或者是你不失望的地方？”面临如此锐利的发问，颜水成回应：我想要从武器的角度说明这个问题。人工智能在学术界和工业界的玩法可以借出武术的方式打个比方。武术大家都崇向于名门正派，你不仅能把别人击败了而且还能提炼出一些招式来，期望这些招式能协助别人在格斗的时候获得胜利。在学术界的人工智能研究与武术这一点就很像。

而在工业界，这些招式就显得不那么最重要，最重要的是——你能有一种武术，或者一种作合的方式能把别人击败，把一个问题解决问题掉，这就是好的人工智能。比如说，我们在解决问题工业界的人工智能时，凭借人工智能以152次把别人击败，或者1000次都无所谓。重点是，你要有人工智能的思想和方法把这个问题解决问题。

这是我实在他们两个的差异。我重新加入360时因为它有其自身的优势，在当前的类似时期，我们可以说道是网络在人工智能界略为领先于学术界。人工智能的竞赛有什么变化？直到2013年，学术界还有有可能在人工智能的竞赛获得第一名或者是很好的成绩，但是到了2014、2015年，我们不会找到很好的成果都就是指互联网出来。

只不过互联网也没那么多计算力的资源，但是学术界一般的实验室大约是十几块或者是二十几块，能到几百块的话就是奉令承教。我当时转入360的时候，智能硬件是十分关键的业务，现在直播也是十分关键的业务，这些事情刚好是我想要做到的，所以360是十分好的自由选择。从学术界到工业界如果说什么弊端，那就是首先不会遇到互联网的节奏比学术界要慢很多这样的问题。

在学术界半年或者是三个月有很好的成绩出来，能有一篇很好的学术论文，这也说道不俗的。而作工业界，提早一个小时都是很有价值的。这对于学术界并转工业界的话来说就是相当大的挑战。

那么，“研究院更好的是看未来，你的老板是不是给你明确的指标？”“我个人的关键是因为在中国名企。像微软公司亚洲的研究院这一类是没标准的。

在中国，要一个好的研究院尼克是有两个路径同时三路——一方面，要有成果能较慢反对现有业务，让人工智能的算法或者是思想在业务中发挥作用；此外，要有将来的点子——一年半或者一年以后产品必须怎样的人工智能技术，或者自己去产卵短时间就能上线的业务。这是需要能确保研究院在名企内部存活下来的较好方式。”最后，用一句话总结其对人工智能发展的观点的话，颜水成博士回应，人工智能让学术界和工业界的人有了共同点，这是十分好的。

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