曠視科技成立學術委員會，姚期智擔任首席顧問，並解答人才、跨學科研究、論文等問題。
11月5日，曠視科技聯合清華大學、清華交叉信息學院以「人工智能的本質創新」爲主題在清華大學舉辦了一場研討會，在會上，曠視科技宣佈曠視研究院成立學術委員會，邀請姚期智先生擔任其首席顧問。
姚期智是中國科學院院士，首位圖靈獎華人獲得者。作爲現代密碼學、理論計算機科學、量子計算等領域的奠基人，姚期智創辦的「姚班」培養出了大批計算機科學領域的人才，曠視科技的三位創始人——印奇、唐文斌、楊沫就正是「姚班」的學生，而在曠視科技內部，也有相當數量的員工來自於「姚班」。
據曠視科技首席科學家孫劍表示，學術委員會主要的功能，在於爲公司提供一些無論是學術角度還是工業角度，都超出當前事業的見解。
印奇表示，爲什麼選擇在現在成立學術委員會，是因爲在公司技術創新過程中，以及將技術應用到業務的過程中，看到了一些更本質的問題，需要藉助更好的理論框架去解決。而曠視科技作爲行業的領軍企業，有責任解決更本質的問題，做本質創新。
「我們創業初期的時候，很難有機會談未來三年五年十年，隨着現在的發展，思考眼前一年半年以外，也要思考未來如何，當我們在有一定實力的情況下，我們要在正確的方向上，給予大力的投入，這也是成立學術委員會的原因。」楊沐補充道。
在這個活動上，姚期智和印奇、楊沫、唐文斌以及孫劍一同探討了人工的本質創新以及人工智能未來的發展，曠視科技的三位創始人分享了曠視未來的三年計劃、融資觀點等，而姚期智也從自己的角度分享了他對人工智能領域人才、論文、PhD等的看法。
一，曠視未來三年的計劃
印奇：未來三年，最重要的事情是什麼，我們內部有兩句話——「賦能機器之眼，構建城市大腦」，這是未來三年要做的事情。
賦能機器之眼，安防是未來城市和物聯網的雛形，現在安防行業以政府型的項目爲主，以硬件爲主要的產品，未來一定是偏網絡化、中心化的解決方案，是真正多層級的系統。在這其中，我們定位很簡單，就是「賦能機器之眼」，我們非常強調軟硬結合，未來互聯網終端設備越來越豐富，我們希望成爲未來的技術核心，技術核心不是SDK這種，而是雲和端的結合。其中，賦能的本質是如何能夠打通數據鏈路，而非單獨的封閉的閉環，這是我們在這個產業中對自己的定位，希望我們是賦能者。
構建城市大腦，我們最核心的定位是，把數據連通，智能化形成平臺化的計算範式，構建大的趨勢，把安防、金融、零售甚至智能物流、金融、製造結合在一起。
唐文斌：「賦能城市之眼，構建城市大腦」，具體來說，第一，我們作爲賦能者，廣泛地跟廠商合作。第二，由於現在技術成熟是分週期的，不是一上來就很完美，所以技術與產品怎麼結合，技術與場景怎麼結合，技術與最後解決方案怎麼結合，客戶的價值怎麼體現，需要結合場景、技術和算法的邊界，權衡各類問題之後，提供綜合方案，我們自身也會作爲整體的方案提供商，幫助構建城市大腦的邏輯。
二，關於C輪4.6億美元的融資
印奇：某種程度上來說，我們不需要那麼多錢，但爲什麼要融？第一，某種情況下，這能證明曠視在這行業的領導地位。第二，希望我們有這樣的實力，樹立一個正確的評價標準。
人工智能行業和O2O不太一樣，希望大家不僅要關注融資，還要關注錢用在哪了，這個行業是不是有更本質的創新和發展。人工智能行業目前還不是燒錢的階段，現在有一個不好的現象是，大部分人工智能企業融的錢並沒有很好的價值傳導，唯一效果是讓人才的價格水漲船高。我們爲什麼要選擇這輪融資，是因爲我們選擇了大的產業方向，金融安全、城市大腦、手機智能，三個方向都有上下游整合的趨勢，我們希望更多地把行業做深，融的錢在行業落地。人工智能行業是技術驅動，產業驅動，而不是完全資本驅動，我們希望把融來的錢用得其所，這是我們的融資觀。所以希望不要以融資額評判公司的好壞，而是要關注這些公司究竟有沒有給行業帶來價值，產品的落地如何，從大的輿論環境樹立更好的標準。中國人工智能行業有機會比美國做得更好，我們不要錯失這樣的機會，也需要更好的大環境，也是我們一直強調的。
唐文斌：我覺得融資的核心目標是做紮實，雖然我們的團隊可以靠自己養活，但是細化來看，很多東西沒有做紮實，從技術到產品到本質創新，到業務的落地，到交付給用戶的價值，之前頂多是85分的狀態，我們希望做到99分、100分。
三，關於曠視的本質創新
孫劍：人工智能有理論的創新，工程創新，算法創新。我從算法的角度來看，算法的核心是解決一個特定的問題，算法上最本質的創新，在於對需要解決的問題的深刻理解，新的視角，新的觀點，這是第一個層次。
第二個層次，在一個特定時期認定了一個問題，求解這個問題的算法，我看重兩方面，它是不是具有通用性，比如說我們做萬物識別，兩萬種物體，我們並不希望一種算法，只能識別貓或者狗，通用性越強，算法影響力越大。另外，別人是不是可以重複使用這個算法，我們不希望論文發表了，沒人關心，沒人關心說明沒有解決問題的痛點，沒有觸及到問題的本質。那麼，我們希望在算法上創新之後，讓其他同行從業者、產業界的人看到算法，主動去應用算法，在算法研究中解決問題。這就說明這個算法做到本質創新，解決了痛點，觸及了問題的本質。
唐文斌：我們把不太本質的創新，用另外一種方式，相對本質的解決。我們在深度學習框架內，突破了現在的框架，突破了深度學習現在的邊界，另外我們嘗試各種模型，哪個數據更好用，通過這樣的組合，我們基於人腦的搜索，搜索出來哪個東西解決了這個問題，我跟楊沐在公司裏做的工作就是，能夠流程化、工程化，通過一套系統把邊界內搜索的工作，真正變成一個系統，這個系統能夠自動嘗試各種模型的類型，去做模型的搜索，把這個東西變成一套系統，不本質的創新，用本質的方法解決了他，這是我們現在做的一些工作。
印奇：我們在產業界的創新，舉一個例子，在金融領域，有非常好的市場和產品，服務很多客戶。做人臉識別三四年之後，在這個行業裏面另外一項技術，就是如何驗證這是一張真人的臉，而不是一張照片或者視頻。這樣的創新對行業來說是非常本質的，而爲什麼能有這樣本質的創新，是因爲我們深扎到行業和場景，發現了這些問題，和最優秀的科學家解決了問題。第二，我在微軟研究院，開始做人臉識別，到今天快十年了，當你在不同的數據量的情況下，你解決問題的方法從不本質到本質，而工業界、產業界給你一個最真實的問題，從最正確的方向上解決問題，屏蔽掉一些並不本質的創新或者甚至質量較低的創新，企業界跟理論界有更好的結合，會互相促進，使得創新做得更好。
四，關於人才
姚期智：人工智能領域的人才，最重要的特質就是聰明，這可能比其他學科更爲明顯。由於機器學習的發展，對很多人來說，有一個好處，如果用人工智能解決問題，很多以前要學的東西都可以不學。如果你是一個本科的學生，努力學習了一兩個學期，如果你夠聰明的話，就有可能馬上脫胎換骨對尖端的問題也能做出貢獻，所以聰明是一個很大的優勢。當你瞭解這些已經知道的算法之後，下一步就是必須要有足夠的在工業界的實戰的經驗。比如你在武當派練內功以後，劍法學得很好，但沒有實戰經驗，出去碰到高手可能一下子就被解決了，所以實戰經驗非常重要。在一些人工智能公司，會有一些新的問題，對於聰明的好強的有野心的人，這是非常好的事情，因爲可以激勵他解決問題的決心。解決問題，對這個領域就有貢獻，對人類社會就有貢獻。
五，如何看待PhD
姚期智：這要根據個人的興趣，和將來工作的方向來定。因爲不同的人在這個領域想做的事情不同，覺得最有意義的事情也不一樣。要讓每一個人決定他最想做的，最有意義的事情是什麼，才能真正發揮他的聰明才智。
那麼PhD有一個好處，相當於它強迫你要晚一點成熟，比如，你的武當派老師傅說，你現在出師可以行走江湖，如果你多學十年再出師，學到的內涵更多，將來成就跟大。PhD過程中的一個好處就是，理念比較規範，更有可能在本質上深入地解決問題。如果你出師得早，一開始就完全來解決問題，那麼你可能會覺得解決問題的魅力非常大，就會想一個一個自己來解決問題，就不大可能思考什麼是人工智能的本質，這些問題你可能就沒有解決。
六，如何看待論文
姚期智：我覺得發表論文，也有一些道理。論文是一個相對客觀的衡量標準，使一般的機構或大學能夠有一種方法，能夠成爲一個大家覺得比較公正的平臺。另外，對於做研究而非做產品的人來說，做出來的工作，能夠變成論文，接觸到雜誌或者會議，對他精神上能起到鼓勵的作用，表明他做的事情，至少還有人認可。
但從實際的角度來說，這並不是最好的理由。比如在實際的工作中，你有方法能夠判斷這個人才如何，判斷他做的工作如何，這個工作或許兩三年能做出新的產品，或許三五年纔會領悟出新的結果。但對於大多數研究院或研究機構，除非最優秀的地方，基本上沒有能力判斷，所以需要一個替他把關的標準，論文是一個沒有辦法的辦法。
二十年前，靠雜誌和會議來評判研究機構的研究人員做得好不好，那時需要從很低的水平，達到現在一般的水平，在當年是無可厚非的，現在還需要有名聲的雜誌來判斷，主要是還沒完成這個轉變。大家也在看如何纔能有更好的方法做評判。我們不能完全相信論文數量，但是它的存在還有一定的意義。
七，如何進行跨學科的研究
姚期智：如果要進行跨學科的研究，你要對好幾個學科都有相當的認識，我認爲最重要的就是數學和計算機科學。但是，我們對如何訓練跨學科人才，並沒有那麼瞭解，所以還是要依賴年輕的同學們自己的經驗與體會。跨學科探索，不是每個人都應該做的，有很多人做這個事情，反而不能達到本來可以做的事情。有一些人，他喜歡這種高挑戰性、冒險性的，可以尋找同伴跟同伴一起，深入思考要探索的問題，逐漸發現自己的不足，去摸索。
孫劍：跨學科研究，我們自己看是從上往下，看到幾個方向，但是我在曠視科技看到了從下往上，我們接觸產業，接觸產業中的實際需求，看到了跨學科的需求，比如計算機視覺，我們接觸到了工業製造、智能製造的很多需求，比如做機器人，這裏面不光是感知的事情，還有交互，裏面有大量的小的問題，有非常強的需求，把不同的東西連接一起，能解決重大影響性的問題，我們公司還有很多姚班的同學，姚老師培養的有跨學科潛質的同學，放在一起可以產生好的環境，也可以產生跨學科的研究工作。
八，人工智能的路徑
姚班同學：關於人工智能的路徑，以前爲了解決飛翔的問題，人類和生物界用了不一樣的方法，至今人類也造不出鳥兒翅膀那樣精巧的結構，造了一個壓氣機，效率不怎麼高，但是也能往上飛，大規模使用。那麼。人工智能將來是一種什麼樣的途徑？
姚期智：這個問題很大也很好。人類科技的發展，確實到了能讓我們想得更大的時候。開始一兩萬年，人類都是懵懵懂懂的，最近一兩百年，好像突然厲害起來。所以現在到了一個程度，我們來想想看，我們能不能和老天競爭。
世界很美麗，也非常了不起，這個世界裏面最壯觀的到底是什麼，自然界給我們什麼東西？我覺得有兩樣。第一，自然界本身的精妙程度完全超乎我們想象，比如，宇宙中有黑洞，天空中有鳥在飛，身體裏面的DNA，看起來有人設計了自然界。那我們能不能用相應的方法，用人造去做。人類想要模仿自然界，這是最後的一個關口，我們一旦做好量子計算機，就能夠模仿宇宙的各種東西的運轉，包括設計材料，我們可以把量子計算，看作是我們跟老天競爭的第一個事情。
第二，最近十幾年的發展，讓我們至少部分做理論研究的人認識到，我們要有新的方法來做，我們要有跨學科的精神，如果計算機科學不能在研究方法和解決問題的方式上，打開我們的心胸，建設一些適合解決問題的理論的話，我覺得我們會被淘汰，如果很多問題我們不解決的話，會有別的學科用他們的方法來解決這些計算的問題。