CMU 宣布成立中国社区，目标成为 AI 界意见领袖

InfoQ11 月 9 日消息，第一届卡内基梅隆大学中华区科技峰会「科技的未来」在上海举行。大会宣布，CMU 中国社区正式成立，并宣布由 Pivotal 中国常务董事兼研发中心总经理、CMU 校友冯雷和各地校友会主席担任中国社区负责人。近日，InfoQ 对话冯雷，了解到了 CMU 中国社区的诞生记以及接下来它的“行动”计划。

CMU 成立中国社区

据冯雷介绍，CMU 中国社区由上海校友会、深圳校友会、北京校友会等组织设立，其定位是成为“AI 行业的意见领袖”。它致力于输出 CMU 在 AI 领域的影响力，关注 AI 领域的技术创新、产业应用，知识传播、创投趋势，促进 AI 创业项目与资本的对接、未来 AI 人才与 CMU 高校的对接，推动 AI 的传播和产业发展。

CMU 中国社区的组织架构将以 CMU 分散在各地的校友会为骨干力量，并将服务群体延伸到校友家长、CMU 创业公司、CMU VC、IT 技术从业者等人群。

CMU 中国社区的诞生源于一个“无心插柳柳成荫”的举动。

最初，CMU 上海校友会想办一个校友峰会活动，没想到，在筹备的过程中，接洽到的很多非校友会组织如资本、创业公司、政府等非常有意向参与进来。这些“意外的”外部支持力量最终推动冯雷和他所在的团队决定，将校友会升级成覆盖范围更广的中国社区。经过三个月的筹备，中国社区现在到了要“问世”的时候。

“这可以说是天时、地利、人和了，这是我们第一次走出校友会的范围，走向一个 CMU 社区的概念，第一次拓展到校友家长、CMU 投资的资本、围绕着 CMU 技术创业的公司等校友以外的概念“，冯雷表示。

CMU 总部对中国社区的成立予以大力支持，第一次峰会就派出了卡内基梅隆大学发展资深副校长 Pamela Eager、卡内基梅隆大学计算机学院院长 Martial Hebert 等多位学者为其站台、提供建议支持。此外，校方希望以中国社区为根据地加大在中国的投入力度，将支持社区将教授的课件、优秀观点、计算机科学教材等知识体系系统化做系统化的构建和输出，并分享给中国社区的技术爱好者。

冯雷告诉 InfoQ，就任 CMU 中国社区负责人后，他将主要从以下四个方面展开工作：

1、推动 CMU 等美国高校计算机、AI 领域专家来中国交流。为对 CMU 技术感兴趣的用户服务，将 CMU 的技术知识系统地传播给国内的粉丝。

2、对接风险投资基金与创业公司。经过多年发展，CMU 各级校友创办的创业公司/VC、及 CMU 投资的 VC 们已经形成了一个生态圈，中国社区会建立一个系统化、组织化的平台来将这些创业公司与风险投资基金进行对接，孵化优秀的创业项目。

3、培养未来的技术领导者。CMU 中国社区将对接全国的大学、高中，并就 AI 或大数据教育方面展开合作。社区还将开展为优秀学生对接 CMU 教育资源，为 CMU 毕业生对接名企工作机会等服务工作，目标是培养未来的 AI 人才，扩大 CMU 品牌在中国 AI 界的认同感和影响力。

4、推动 CMU 的技术体系与冯雷所在的 Pivotal 公司相关的一些技术体系对接和合作，Pivotal 后续会为 CMU 中国社区提供技术资源等方面的支持。

接下来的 3 个月，冯雷将赴 CMU 总部与校方一起研讨中国社区具体的运营工作。

AI 技术将帮助提高 CMU 社区运作效率

硕士毕业于 CMU 的冯雷对母校感情深厚。他是刚宣布 CMU 上海校友会新主席，也是校友会活动的积极分子，也正因此，他被推选为 CMU 中国社区的负责人。另一个很重要的原因是，冯雷在 Pivotal 的 Greenplum 中国社区运营方面经验丰富，后者目前是国内大数据领域排名前列的社区。

未来，中国社区将代表 CMU 与内地高校、中国的创业公司展开合作和交流，冯雷计划借鉴此前运作 Greenplum 社区成功的经验，运用大数据、AI 等技术为中国社区建立一个数据软件平台，届时所有人都能在该平台上进行对接，打破信息不对称的壁垒、提高沟通效率。

冯雷认为企业做数字化转型主要分三个阶段：软件公司、数据公司、数学公司。Pivotal 的 Cloud Foundry 助力了企业成为软件公司，产生了大量数据。Greenplum 产品帮助企业成为数据公司，存储和管理了大量数据。但是数据库如何帮助企业利用这些数据？这其中需要支持机器学习、人工智能等数学模型，因此（企业）到了第三阶段也叫做数学模型公司。冯雷希望 CMU 也能帮助企业从数据公司升级成为一个数学模型公司，届时 Greenplum 数据库也将会运用到社区中，CMU 社区按需创建和调整模型，最终达到提高创新效率的目标。

冯雷表示，利用社区的概念将各方组织联动起来，对于中国的 AI 界来说很有意义。他坦言中国创业公司存在的一个很大问题是浪费，企业有很多实际问题找不到相应的团队来解决，而创业团队又常常不去解决企业和行业现有问题，而去花费精力搞一些别人已经做过的创新。这就造成了巨大的财力、物力、人智上的浪费，这与缺乏社区这样的组织来对接有很大关系。

在美国，社区的观念已经很成熟，中国也要慢慢开始强调社区融合的概念。CMU 中国社区成立后，就某一项 AI 问题，可以通过社区集思广益，“众筹”解决方案，这样可大大提高创新的效率，减少重复创新的成本。

在对接创业公司方面，CMU 中国社区已有可喜进展。冯雷透露，社区的“创业邦”联盟组织目前已联动了 20 多家中国 AI 公司。

深度学习进入到边际收益递减阶段

采访中，冯雷还就当下深度学习、大数据等 AI 技术的发展现状及趋势发表了自己的看法。

冯雷表示，深度学习是推动最近一轮 AI 发展的重要因素。这几年，图像识别、语音识别、无人驾驶等领域都取得了巨大进步，无疑是得益于深度学习。

“但不可否认地是，如果深度学习只是在里面反复地调校、创建模型、层数更多、变量更多，那么它可能已经到了一定的瓶颈，因此我鼓励大家沿着模型本身的创新再去探索一下，机器学习模型早在 20 年前就发明了，不要再在里面反复的‘添油加醋’、'反复翻炒’了”。冯雷强调，现在一些行业专家也认识到，一些机器学习的模型运用在他们的领域里面是否适合的问题，他们也开始考虑做在行业里做一些模型的创新。

另一方面是企业计算资源的门槛问题。大数据、机器学习的一个好处是数据量越多，模型结果会越好。对于大企业来说，不论服务器多贵、存储多贵，它们都是能买得起的。但对于一些小企业，压力就大了。如何降低企业使用计算资源的门槛？在这方面，Greenplum 软件做了很多“平民化‘的考量，比如用便宜的硬件，此外它还与阿里云弹性计算合作企业减少资本投入。

因为存在很多局限性，现在深度学习面临着不少质疑的声音，“衰退”、“见顶”…最近 AI 寒冬的论调也不时冒出来。冯雷表示，现在整个行业进入到一个边际收益递减的阶段，大家的耐心也开始受影响。

Gartner 技术生命曲线显示，当每一个新技术出现时，它会一下子跳到峰顶，然后它又会慢慢回落一点，然后再慢慢前进。“AI 技术亦是如此，之前人们对它抱的期望太高了！现在处于一个回调期“，冯雷判断，从历史的维度看，寒冬未来还会发生，但它的发展轨迹不是水平向上，而是螺旋型向上，这也就是为什么在每一轮寒冬期后都会迎来新一轮的增长。

冯雷依旧对 AI 的未来感到乐观，他坚定的看好数据智能，因为数字化是人类所追求的。他不喜往“热闹”里扎堆，相比语音识别、自动驾驶这些”高大上“的领域，他倒认为机会在那些能够有产出、可测量的且持续改进的细分行业，诸如银行、物流、制造业等领域。冯雷认为，关注细节行业的调优、能在细分领域深耕并逐步建立起自己的优势至关重要，尤其对于中小企业来说。

嘉宾介绍

冯雷(Ray Feng)是 Pivotal 中国公司常务董事和研发体系总经理，成立至今主持中国运营和研发体系。作为 Pivotal 全球产品关键领导人，冯雷为 Pivotal 公司的数字化理念建立和对应的软件产品提供战略输入。2010 年，冯雷创建 Greenplum 中国研发部门， 2013 年随着全球 Pivotal 组建，冯雷在中国 Greenplum 大数据和 VMWare 的 PaaS 云的基础上组建了 Pivotal 中国。此前，冯雷在 500 强企业甲骨文(Oracle)总部从事云计算产品研发，帮助甲骨文云产品在云计算资源调度领域成为意见领袖。曾参与或主编多部大数据和云技术著作，并持有两项美国云计算专利。冯雷拥有北京大学物理学和经济学双学士，卡内基梅隆大学硕士学位。