当我们构建一个大型系统时，我们需要更多的系统思维、动手能力、以及喜欢构建系统的人才……自诞生以来，致远就肩负着三项重要任务：一、构建一个社区。
二是打造真正适合青年科学家成长的平台。
三是聚焦那些可能产生原始创新和长期影响的领域。
北京致远人工智能研究院张宏江董事长 在AIR，每个人的工作目标都是确保我们的研究和技术能够对行业产生影响，或者赋能现有行业，或者孵化新企业。
在数据和人工智能的世界里，研究员和工程师的界限更加模糊，所以我们会和有大量数据和真实场景的公司合作。
张亚勤 清华大学智能产业研究院院长 3月27日，应康奈尔中国中心邀请，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤与北京致远人工智能研究院（BAAI）董事长张宏江开幕。
一场关于“人工智能”的巅峰对话。
两位人工智能学术界和产业界知名的资深人士再次成为中国人工智能研究和创新的先驱者践行者。
他们如何看待人工智能的现状和未来，如何思考构建面向未来的科研生态系统以及青年科学家的培养。
？同时，他们还围绕清华大学智能产业研究院（AIR）和北京致远人工智能研究院（BAAI）这两个极具代表性的创新人工智能研究机构的建设和发展，阐述了创新科学研究。
理想和思想如何在今天的中国扎根。
两位美国学者，来自康奈尔大学康奈尔科技校区的院长和副教务长格雷格·莫里塞特，以及来自康奈尔大学计算与信息技术学院的院长和计算机图形学专家卡维塔·巴拉参加了讨论。
人工智能正在加速变革。
学术研究界如何适应变化？过去几年，人工智能在云计算、大数据、物联网等多重技术浪潮的洗礼下，再次成为创新的引领者。
关键力量——正如 Kavita Bala 所说：“我们都知道人工智能将产生的影响。
无论你的研究领域是什么，这都是一个激动人心的时刻。
”但人工智能相关技术的进一步发展仍面临诸多问题。
特别是对于研究人员和教育工作者来说，人工智能不仅是一个极其庞大的学科集合，而且技术变革的自我加速效应尤为明显。
几乎每隔一段时间，我们就能看到相关领域令人兴奋的技术突破。
：DeepMind的GPT-3、AlphaFold2以及致远刚刚发布的“五道1.0”超大规模预训练模型都在不断吹响技术创新的号角。
学术界和科研界应该如何面对人工智能技术驱动的日益变化的世界？参与对话的学者认为，主动转型进化似乎才是应对技术变革的正确之道。
Kavita Bala甚至将计算与信息技术学院（CIS）和康奈尔科技校区的建立形容为康奈尔大学的两个“赌注”。
她认为，康奈尔大学始终引领变革，通过超越同时代其他大学的跨学科研究尝试，在特定研究领域保持领先地位。
清华大学智能产业研究院早期定位的三大研究方向也具有学科交叉的特点。
张亚勤指出，人工智能作为重要的使能技术，将为各行业创造重大机遇。
首先，在IT行业，利用人工智能技术支撑新研究、新技术、新产品、新架构是普遍现象。
其次，人工智能正在改变甚至颠覆很多传统行业，比如教育、健康养生、工业自动化、交通运输等，几乎每个行业都面临颠覆性变革，需要积极拥抱变革。
第三，人工智能还会创造一些新的产品、模式甚至产业。
清华大学智能产业研究院也可以看作是“适应变化”的结果。
张宏江认为，“未来，或许很多‘传统’的知识和技能都会被人工智能掌握”。
传统方法需要受到挑战，帮助新一代年轻人工智能学者和学生更好地成长。
他说：“目前，在一些研究领域，致远也正在与业界的一些AI团队进行研究合作。
在我们过去的传统中，我们经常人为地将团队分为研究员和工程师。
但我相信，面向未来的研究机构需要更多有系统思维、有实践能力、热爱系统建设的人才。
在致远，你不会因为没有博士学位而无法成为研究员。
“研究员”或许会直接放到工程师的位置上——就就业而言，这样的改变看似很小，但对于一向看重文凭、忽视实践能力的中国科研界来说，或许也有新的启示。
Greg Morrisett也认为，在新的科技形势下，在打造科研生态系统的过程中，需要兼具科技素养和商业洞察力的人才参与其中。
他说：“一些科技工作者有过创业的经历，即使创业失败了，他们也可以从失败中吸取教训，继续创办其他公司，或者回到学校、课堂分享自己的经验。
这是一个很好的生态循环。
”成立仅两年的北京致远人工智能研究院，正试图以独特的方式刷新产学研合作模式。
——与传统学校或企业控制的实验室和研究所不同，致远打造了一个高水平的平台，让来自国内多家顶尖院校、背景不同的研究员可以在一个平台上从事同一个项目——张宏江强调：“致远研究院成立之前，清华大学、北京大学等中国顶尖大学，以及中国科学院，有很多优秀的科学家。
作为创新个体，他们每个人都在自己的专业领域努力工作，推动着科技的进步，但我们能否将他们的才华汇聚在一起，建设一个新的世界呢？一个生态系统？在科研领域，很多人希望能有一些不一样的改变，所以我们成立了致远研究院。
自诞生以来，致远就肩负着三项重要任务：一是构建社区，融合人工智能。
情报研究人员和行业工作者齐聚一堂，释放更大合力。
二是打造一个真正适合青年科学家成长的平台，让他们打破学校与企业的界限，在这个平台上取得成功。
思想与灵感的交流与碰撞。
三是重点关注那些可能产生原始创新和长期影响的领域，包括过去投入和关注不足的领域。
”这三项任务催生了“智者学者”计划。
该计划旨在为中国有才华和潜力的人工智能学者提供宽松、不间断的研发环境。
近两年，已有多名科学家成为“IP智能学者”，超过100名科学家成为“IP智能学者”。
其中一半是35岁以下的“IP智能资深科学家”。
除了发现和培养新一代人才，致远研究院还在一年前启动了“技术加速器”项目，连接一些有想法但有缺点的初创企业与致远平台上的数据和技术领域的学者、研究人员聚集在一起，为他们提供各种帮助，不断提高自身的创新能力。
经过6个月到1年的时间，“毕业”的初创公司往往可以在技术和系统方面提升能力。
与致远研究院的“大生态”模式相似但又不同。
张亚勤创办的清华大学智能产业研究院一方面依托清华大学，另一方面与众多行业领先企业建立了可靠的联系。
“AIR是一个平台级组织，用核心技术服务行业，让技术成为行业的驱动力。
AIR 每个人的目标之一是确保我们的技术能够带来真正的产品或孵化新业务。
在人工智能和数据的世界里，很难区分研究员和工程师的角色，所以我们会和有真实数据的公司合作。
”张亚勤表示。
这种模式可以保证研究所的创新方向始终紧贴行业变革前沿，最大限度地缩短研究与应用之间的距离。
作为世界顶尖大学之一，康奈尔大学科技校区也在积极探索加强产学研联系的方式 Greg Morrisett介绍了学校的两个特色项目——一个是Startup Studio，主要培训学生如何创业，通常学生来自跨学科团队。
是一个创新的博士后项目，主要为想要从科学家转型为企业家的学生提供培训和帮助，从2010年至今，这两个项目总共孵化了70家公司。
除了技术、教育和人才等话题外，四位学者还就人工智能技术和伦理等方面进行了讨论。
过去工业文明发展的例子有很多——几乎所有新技术在实际应用过程中都会伴随着一些新的社会问题，比如数字化伴随的安全和隐私挑战等。
对此，张亚勤认为技术人员不应只关注算法：“道德和伦理原则是一方面，但我们还应该利用技术来辅助决策过程，比如让算法更少偏见、更透明、更灵活。
”此外，早在成立之初，致远研究院就成立了人工智能伦理与可持续发展研究中心（AISD）。
2017年，致远AISD联合多家大学、研究所和产业联盟发布《人工智能北京共识》，确立了指导人工智能研发的15条基本原则，并得到了包括麻省理工学院、牛津大学、剑桥大学在内的国内外大学的支持。
正面回应。
更重要的是，许多中国企业已经开始将这些原则应用到日常技术研究和产品开发中。
之所以成立这个研究中心，张宏江认为，产学研各方在加速推进人工智能技术创新的同时，也必须考虑一些基本原则，即团队产出的技术是否是否会对社会的可持续发展做出贡献，是否可能产生巨大的负面影响——他希望这些原则不仅是未来的原则，而且能为决策者提供指导。
、创新者甚至用户带来一些思维方式的改变。