關於 廉價航空對傳統航空的影響 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

投資乃後現代斬叉燒傍身之技

從前很多人在移民前，即使本身是會計等專業人士，仍擔心到外國找不到合適工作，都會多學一門手藝傍身，最流行的可能是學做燒臘斬叉燒。據聞近年移居到台灣的港人，不少也是開港式燒臘茶餐廳。

從去年暴亂開始，香港經濟已嚴重不濟，今年加上疫情，雪上加霜，經濟已衰退超過一年，第二季收縮9%，失業率亦升至6.2%！

暴亂成因有很多，近因是反修例事件，但冰封三尺非一日之寒，背後亦有長遠的房屋、經濟和社會問題。基層人士的生活固然不易過，即使中產人士，很多亦有不滿，不止樓價太貴，更對前途感到絕望。他們感覺社會在變，愈來愈難找到所謂有前途的工作，例如大型科技企業和銀行等。雖愈來愈多內地機構到香港發展，但即使港人被取錄，也未必能適應企業文化，亦覺得缺乏晉升機會。過去十年外資投行，僱用港人的數量已非常少，請的更多是內地人，在普通話和對內地情况了解，都有一定優勢。

近年也流行創業。但因寫字樓和尤其店舖租金長期高昂，加上香港市場太細，成功例子實在不多。近月加上疫情，無數餐廳、零售店和中小企都已倒閉。周末經過灣仔、銅鑼灣一帶，滿目瘡痍，周街吉舖。

不少人又再改為網上創業，在instagram和facebook等社交平台，推銷各樣食物、產品和服務，例如海膽（推薦朋友@uni_brother）、壽司、水餃、#homakase、寵物用品（推介朋友https://www.vetstepshk.com/）、美容和修甲等等。網上創業成本較低，但競爭也非常激烈，最後有多少人成功，仍是未知之數。

傳統中國人熱中房地產，認為是投資致富的不二之選。事實上過去數十年，不少人是投資地產而發達的。尤其過去20年，恒生指數停滯不前，似乎遠遠跑輸地產投資。內地情况也一樣，上證指數表現亦遠遠跑輸北上廣深等大城市樓價。

投資永遠是向前望的，正所謂過去表現不代表未來，現在的情况又如何？在美國零息和無限QE政策下，本應對任何風險資產包括股票、債券，甚至地產都有利，但今年住宅樓價仍微跌，個別成交更差，某新界別墅屋苑，業主持貨20多年，仍大蝕離場。實體經濟差，加上不少人真的在考慮移民，所以住宅樓市偏弱。商舖和寫字樓當然更差，有些已大跌三成甚至一半。何止香港，內地樓市亦已弱了一段長時間，上海、北京二手樓價都已跌兩成。美國實體經濟也很差，1300萬人仍失業，上百萬宗房屋按揭有違約風險；但同時因為很多人害怕在人口密集的城市感染COVID，而選擇搬到較空曠的郊區，屋面積較大，適合WFH和小朋友線上上課，因此出現不少買家爭奪戰。

今年美股表現異常好，好到與實體經濟脫節，簡直是對慘被疫情連累到失業甚至破產的人的一種諷刺。何止美股，恒指雖仍疲弱，但不少個別港股和A股，例如阿里（9988）、美團（3690）和A股寧德時代等龍頭股票，表現都非常好。早前台股亦創下歷史新高，近日連歐洲表現都不錯。個別美股的表現更誇張，蘋果今年升近八成，市值2.2萬億美元，成為世界一哥。Zoom更瘋狂，今年升了5倍，一如數周前所料，市值1100億美元，已超越波音，代表視像會議正式開始取代浪費資源的航空年代！

估值不廉宜 美股隨時有調整風險

美股是否已到泡沫階段，會否爆破？估值肯定不廉宜，今年標指PE超過22倍，即使經濟重開，明年PE仍必在20倍以上。3個主要指數的RSI為75至83，有隨時調整的風險。

調整肯定有，但再次大跌三分之一的股災機會不高，Don't fight the Fed的金科玉律仍有效。記得我早前的分析嗎？即使疫情嚴重加社會動亂，都未必出現股災，超寬鬆貨幣政策，加大規模財政刺激，足以撐住股市。白宮跟國會雖未能達成下一輪刺激協議，但美國聯儲局宣布新的Average Inflation Targeting政策，表明將容忍通脹超過2%一段長時間，才會開始加息。以現時通脹只有0.6%，和過去10年都低於目標來看，相信未來兩年內加息機會極低。在這政策環境下，消費通脹會否回升仍未知，但資產通脹就幾乎是肯定的！

除此之外，疫情亦成為經濟加速雲端化、遊戲化，電商崛起和WFH的催化劑，加上互聯網的Network Effect，就製造出贏家通吃的現象。蘋果、亞馬遜、微軟、Google和臉書等成為最大長期贏家。對它們的最大威脅只有《反壟斷法》，國會聽證會開了，但暫時仍是無牙老虎。中國情况亦相近，ATMX已擁有巨大優勢，但請留意中國市場的競爭比美國更激烈，有更多充滿創意的挑戰者，例如拼多多和字節跳動。

零息刺激 傳統估值方法未必適用

第三個有助延長牛巿的是新一代的投資文化。我未必完全認同，但在零息刺激下，傳統估值方法，包括P/E、P/B、Sum of the Parts、Prem /Disc to NAV等已基本上不再適用，即使較鬆的PEG、EV/EBITDA，甚至更新的growth adjusted EV/EBITDA等估值方法，都不一定有用。新投資者着重的是市場想像空間有多大的TAM，生意模式有多少disrupt傳統行業的能耐，其次就講究不擇手段增加市佔率的速度。在2000年的科網熱1.0，Pets.com的起落被當作笑話，但今日的Chewy，是一家增長非常快的真實企業！

最近CNBC訪問被譽為Dean of Valuation、NYU教授Aswath Damodaran，從前他經常批評Tesla的估值過高，但如今連Damodaran都接近投降，竟然認為FAANG等股票估值接近合理，更認為臉書和Netflix抵買！

但提醒大家，著名揭發金融騙案專家Jim Chanos在早前FT訪問中指出，炒風濃烈的時候，亦是金融騙案的黃金期，今年已出現瑞幸和Wirecard，肯定陸續有來！想深一層，各央行的QE手法，其實亦極接近「左手交右手」的經典操控市場手法，但只許州官放火，不許百姓點燈，就變成合法。

大量美國人失業，大量Free Time，政府又大派Free Money，加上Robinhood以Free Commision吸引客戶，在3Free推動下，散戶再次成為最新市場動力。當然Robinhood和其他「免佣」平台的生意模式有問題，主要倚靠出賣客人流量給大型對冲基金如Citadel，即是故意容許他人front run客戶，是另一最古老欺詐手段。去年這兩家公司已曾被SEC罰款（為何非刑事？），近日又再有新調查。Robinhood近日再融資，估值110億美元，不低但不算高，我雖不認同，但幾乎肯定仍有巨大增長空間，亦即這股散戶新勢力只是剛起步，尚未見頂。

中國高科技新經濟亦已逐漸成熟，恒生科技指數的推出非常合時，近日一些基金公司更已開始推出相關ETF。當然中國科技界深度仍略遜美國，且指數並不包括只在A股和美國上市的公司，有些成分股質素只一般，但仍是個值得鼓勵的好開始。

港人學好投資致富 毋須怨天尤人

今天的重要建議是香港人，根本毋須怨天尤人，整天投訴沒有晉升機會和創業難，少數甚至做出違法破壞社會，損人不利己的事情。勸喻大家努力學好投資，是一門能幫補收入，甚至可以發達的「手藝」！我稱之為後現代斬叉燒傍身之技！

港交所（0388）在2000年以3.88元上巿，至今升近100倍。可惜只有極少當年用會籍換為股票的經紀，至今仍持有全數股票（我認識幾位，恭喜）。反而好幾位賣了股份，轉買了當時正推出的禮頓山，有點回報，但當然跟港交所不可同日而語。騰訊（0700）是另一個更大神話，從2004上市至今，升了超過700倍。過去港股這些例子不多，但相信隨着更多優質公司來上市，將愈來愈多。美國當然更多神話，雖然大部分最富人士如Bezos、Gates和Musk等是創業家，但投資而致巨富的也不少，包括Buffett、Soros和Icahn等。其實只因早期投資了在他們的基金或公司而致富的人更多，不少亦成為了億萬富豪。

贏家通吃年代 研究龍頭企業已足夠

香港稅率低和簡單，沒有資本增值稅，是投資者天堂。沒有資本控制，資訊發達，投資全球都很方便。新投資文化對普通投資者亦非常有利，無可否認，複雜的投資分析的重要性已降低不少（有點擔心但確如此），某程度上可說遊戲變得較「平等」，專業和業餘投資者的差距縮小了。再者，投資標的也簡化了很多，在贏家通吃的年代，根本毋須花時間在中小型公司，莊家老千股更避之則吉，只需集中研究譬如全球最大的50家企業，主要在美國和中國，如有能力再加些印度、日、韓、台和歐洲的龍頭企業，已非常足夠！大家當然擔心股災，但看長線，以標指為例，從1928年起計，近百年的ERP（Equity Risk Premium，股票風險溢價）約5%，加上所謂無風險的美國國債回報，每年複式回報率高達9.7%！其間包括了世界大戰、大蕭條、大衰退、多次股災和今次獨特的疫情大流行，仍有如此可觀的長期回報，何須擔心？投資者的最經常錯誤正是過度短線和頻密的交易。

不要讓政治偏見影響投資決定

最後，我給予投資者4個實在可行建議：

（1）起步時，每個人必須奉公守法，努力工作和養成良好儲蓄習慣，逐漸建立資本。

（2）資產配置仍是最重要投資決定。從1928年至今，標指回報超過5000倍，美國國債回報只80倍。過去中國人沉迷「磚頭」，中國資本市場仍未成形，大部分人又不熟悉美國市場，可以理解。但現在全球投資非常容易方便，中國資本市場快速增長，所以股票配置比例應頗大幅提升，債券亦有平衡組合作用，但需要多一點專業知識。近日很多人討論黃金，我無特別意見，配置些少無妨，但老實講，可有可無，對長遠總回報幫助不會很大。

（3）請不要戴上政治色彩眼鏡去投資。中美修昔底德式鬥爭必然維持10年以上，如幸運地能逃過戰爭，兩邊都必出現很多好的投資機會。極大概率中國名義GDP，必在不到10年，甚至5年內超越美國，主因是人口差距超過4倍，每年中國STEM畢業生更比美國多8倍，怎可能不超越？請留意蘋果Tim Cook解釋在中國生產的原因，早已不是廉價勞工，是因為中國具有大量高質素的工程師和勞動力，美國根本沒有！

美國仍有大量如蘋果般的優質企業，加上美元仍擁有exorbitant privilege（高昂專權），Don't fight the Fed仍是對的。唯一需要小心的是數年後，當中國名義GDP逼近美國時，會否損害美元的「高昂專權」。

新加坡資深學者兼外交官Kishore Mahbubani，剛出版一本書《Has China Won？》，訂了但未收到，已知大綱。同意中美關係並非零和遊戲，大家共坐地球這條船，必須合作努力，才能克服COVID和氣候變化等挑戰。我不認為中國「已贏」，但更肯定中國不會輸，所以中國也充滿愈來愈多的投資好機會。請大家對美國和中國投資，都培養多點長期信心，不要讓政治偏見影響投資決定。

ESG投資回報好 利己利人

（4）投資者反而應戴上ESG眼鏡來投資。出發點當然包括阻止氣候變化，這目的遠比投資回報更重要。只有特朗普這類過時老人，才會想把煤礦業復興，最近連Exxon Mobil都被道指剔出了！除拯救地球外，有研究顯示過去10年，大部分ESG基金回報竟跑贏大市，殊不容易！提到ESG，一般人只想起太陽能，但我已討論了再生能源的Holy Trinity多年，包括太陽和風能、電動車和儲能，缺一不可。最快被世人接受的是電動車，我開了Tesla的車已6年，在本欄多次討論，單是今年回報已超過4倍，6年來更升了17.5倍！ESG為己為人，回報又好，何樂而不為？

（中環資產持有蘋果、亞馬遜、微軟、Google、facebook、Netflix、阿里、騰訊、美團、小米、港交所、拼多多、瑞幸、寧德時代、Zoom、Chewy及Tesla的財務權益）

中環資產投資行政總裁

[譚新強 中環新譚]

DeeCamp2020結束了，特別驚喜地看到同學們今年的作品，跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項，但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

本文來自創新工場微信公眾號
………………………………

創新工場DeeCamp2020完美落幕，兩團隊並列總冠軍獎金翻倍，共克真實世界難題

過去的2個月裡，200餘名來自全球高校的學生，聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課，透徹理解了科技與創投核心規律；分組挑戰開放命題AI創新大賽，用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

2020年8月5日，DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮，在創新工場北京總部隆重舉行。

經過節奏緊湊的立項、研發、測試，DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo，其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果，角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

最終，兩支團隊並列奪得總冠軍，分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍，兩支隊伍各獲得10萬元獎勵，其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目，專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆，培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，旨在召集科技領軍新人才，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響，DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

創新工場董事長兼CEO李開復博士，創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛，創新工場運營合夥人黃蕙雯，華為雲首席戰略官餘虎，聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷（Beate Trankmann），路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場，予以專案點評，並為優勝隊伍頒獎。

華為雲首席戰略官餘虎表示：“華為一貫非常注重AI人才的培養，我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃；通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台，以及端側的Hilens kit等算力平台，在高校，跟學校一起，聯合開展教材設計，課程設計；並且舉行無人車大賽，聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校，形成了良好的合作，培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽，幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端，更好的掌握AI技能，發揮想像力，基於AI工程化落地的視角，用AI解決真實的產業和生活難題，給社會和生活帶來更多的改變。”

聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示：“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活，甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案，然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學，促進變革，通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示：“從2019年開始，路孚特成為DeeCamp合作夥伴，為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據，並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一，北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才，增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

▌6支 AI Demo競逐總決賽，兩支並列總冠軍，10萬獎金翻倍

DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊，分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午，通過雲端連線的方式，6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

經過評委打分、討論，自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊，最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍，兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

為什麼最終選出兩個冠軍？評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說，這兩個項目評委打分相同，難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼，這說明在今天，黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝，讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望，幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組，任何一個單獨奪冠，都不能完整表達DeeCamp代表的精神，所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

▍總冠軍：方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：自動積木建模

AI+積木？聽起來如此跨界的兩件事，會有什麼奇妙的組合？

來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊，用AI玩轉積木，為創意插上了翅膀。

他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”，簡單上傳一張頭像照片，就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來，只需一鍵下單，百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

怎麼實現呢？他們先根據輸入的圖像，抽取特徵向量，比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應的積木零件，然後生成積木模型和拼裝步驟。

“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創造力的源泉，“AI時代，更要注重創造力培養”。

▍總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景，神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行，這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下，設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略，將物體看作點，使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上，實現產品的落地，帶來商業回報。模型反覆運算速度快，可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高，能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

未來，該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上，使其智慧化，具備行車預警功能；二是可以部署到安防監控中，使用模型自動過濾篩選，將視頻中有車輛的場景加以保存，節省存儲空間，也節省人員重播視頻的時間。

▍教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題：網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

線上教育是未來趨勢，但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上，難以避免冗餘重複，造成學生積極性差、完課率低等問題。

來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊，希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet，實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

通過視頻切割，尋找知識結構中斷點，可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓使用者利用碎片化時間學習；通過大綱提取，借助整理好的知識大綱進行跳轉，讓使用者快速瞭解知識內容的結構；通過知識搜索，可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

目前，線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分，但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司，這項低成本的視頻切割自動標注技術，可以説明他們豐富視頻內容，實現精准推薦，從而提升用戶體驗和轉化率。

▍醫療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題：通過深度學習識別生物電信號

在DeeCamp，AI+醫療也可以大顯身手！

由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目，是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏，並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統，進行定量分析判斷使用者的健康狀況，實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣，可自動推薦附近的醫院。未來，“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測，也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

值得一提的是，“聽醫聲”的脈搏波資料集，通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作，共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料，把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準，實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

▍創新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：科幻小說自動/輔助生成

你能想像一個AI構建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創造一個全新的寫作時代。

來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊，基於Open AI 的GPT-2模型，在百億級中文大規模語料上重新訓練，打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

這位元“科幻作家”，可以根據設定好的故事主線、人物角色等，互動式生成科幻小說內容，不僅可以遣詞造句，還可以創作構思，讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

“AI科幻世界”團隊在開發的過程中，借鑒作家創作小說的過程，受到認知心理學和文學理論啟發，提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式：用戶輸入第一句，機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重複形成情節閉環。

在人機協同的半自動模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下，可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事，揭開了創作的神秘面紗。

未來，科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中，提升內容的廣度和個性化，兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質，滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

▍商業賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題：人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊，針對外匯量化交易的歷史資料，提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成，並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

此外，聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

此外，DeeCamp還組織了學員互評，評選最受學員歡迎的作品，最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

▍自動駕駛賽道冠軍：“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上，經歷磨難，不斷成長探索。

團隊採用了業界先進的技術，從Backbone、Neck、Loss三個層面出發，設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型，並做出適配改進，進行算法針對性優化。

推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標，目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

同時，他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法，改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試，無論側視、後視、前視、夜景，都表現出了良好的遷移效果，測速、性能表現較好，達到了簡單場景下的車輛檢測要求，滿足了商業落地的要求。

該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品，做到了產品級別的實時呈現。未來，產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

此外，聯合國開發計劃署（UNDP）一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

▌74所高校200余名學生參與，12位大師授課

DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式，通過激烈競爭，200余位學員最終入選。

他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校，以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校，分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

學員中，碩士生占比56%，本科生占比26%，博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生，他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式，讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流，也可以與志同道合的小夥伴結隊，親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

在大師課上，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察，讓大家充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。

不同於常見的 AI 領域競賽，DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的，而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目，鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

因此，在賽題的設置上，DeeCamp聚焦社會熱點，關注真實世界與人們生活，共設置五大賽道14個新穎賽題，允許學生自由組隊。五個賽道分別是：

•教育賽道：AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道：用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道：自動駕駛的技術突破與前沿創新

據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹，這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點：

“更熱門”：2020年是特殊的一年，我們面對著最多的變化，最多的挑戰，也是最多的機會，因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題，如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

“更真實”：為了讓同學們最大限度地接觸真實世界，所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中，Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集，希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

“更接地氣”：賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中，人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分，因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業，有自學程式設計的經歷，這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性，更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

最終，共有9支隊伍選擇了商業賽道，10支隊伍選擇了自動駕駛賽道，5支隊伍選擇了教育賽道，6支隊伍選擇了醫療賽道，7支隊伍選擇了創新賽道，向這些難題發起挑戰。

▌你想用AI改變什麼？——DeeCamp學員的AI願望

人工智慧是一項偉大的技術，我們有幸生活在這個時代，也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

“你想用AI改變什麼？”在主辦方發起的一項徵集活動中，200多名同學用紙和筆，寫下了自己的AI願望：

o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境，為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式，讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
………

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營，鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

在專案期間，DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神：自發組織了13場分享會，涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯？泛？FUN？”談會中，學員們積極與各位大師雲上約飯，探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起，就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷，堅持公益屬性，將知識課程與項目實踐相結合，引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用，積累實踐案例經驗。

自2017年暑期首次開辦以來，DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請，已有 1000 余名學員順利結業。

DeeCamp的最大期待，就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中，真正解決來自真實世界的難題，將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案，用AI創造更美好的人類未來！

未來，DeeCamp 將繼續砥礪前行，不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路，為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

AI加持的物聯網：實現你對未來生活的一切幻想

2020年05月13日16:21 電子產品世界

人工智能和物聯網密不可分。人工智能的整個想法是從物聯網設備捕獲更多可行的數據，就像我們自己的人類意識一樣，人工智能可以依靠與人類相似的感覺來將他們的思維過程與我們的物理世界聯繫起來。

準確地說，人工智能更多是關於使機器具有智能行為，物聯網的功能是使這些機器連接起來。

物聯網幫助AI感知世界

物聯網提供了對傳感器的便捷訪問，從而使AI感知到世界—— 紅外“眼睛”使AI可以“看到”熱量變化，以及標準的對象檢測、計數和分類；超聲波“聽覺”，可以訪問超出人類頻譜的頻率範圍；加速度計可捕捉“觸覺”運動，其細節要比我們自己的指尖好得多；顆粒和化學傳感器提供了靈敏的“鼻子”。在許多不同的地方，獲得比我們人類更多的感覺輸入。

通過物聯網捕獲數據的能力在過去五年中爆炸性的大規模發展，傳感器現已應用於幾乎所有領域，這表明可以從每個事物或流程中實時收集無限多個數據。物聯網設備是製造環境以及客戶服務部門中數據收集過程的第一線，任何具有芯片組的設備都可以連接到網絡並開始24/7流數據傳輸。

AI增強了這些物聯網驅動的感覺輸入的感知和意義。物聯網有效地測量並指示物理數據屬性，而AI是使您能夠感知物理數據代表什麼的大腦。

低成本分佈式、計算功能(雲)的廣泛可用性、開源軟件的發展、機器學習的進步以及移動驅動的先進微電子(ARM)功能的出現，為最終連接提供了許多點，使AI成為現實。

隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現，物聯網設備的數量正在激增。根據Gartner的調查，到2020年，全球將有超過200億台互聯設備。物聯網設備的持續激增導致需要存儲和保留的數據激增，但物聯網領域的進步仍然受到可計算數據的速度和效率以及價值提取的約束。企業被這些設備產生的海量數據所淹沒，他們希望人工智能來幫助管理這些設備，並從這些大量的數據中獲得更多的見地和智慧。

有趣的是，當前人工智能技術的興起可能為當今數字世界所面臨的數據氾濫提供了解決方法。隨著這兩個領域的迅速創新發生，我們可以從它們的融合道路中期待什麼?

AI幫助物聯網實現想像

2016年7月，軟銀斥資243億英鎊收購了微芯片巨頭ARM。軟銀總裁孫正義認為，物聯網將引領下一輪技術爆炸，他指出：“物聯網與人工智能之間的關係就像眼睛和大腦使生物進化的關係。物聯網正在爆炸”。

從1956年人工智能學科被正式提出至今，人工智能的技術一直在不斷發展，但直到近幾年物聯網產業逐步走向成熟後，人工智能的發展才迎來了又一次發展的春天。如今，利用AI來幫助進行實時分析的互聯設備已經面世，並且廣泛採用的趨勢正在上升。例如Nest等智能恆溫器，它們利用AI來學習用戶的溫度偏好並相應地調整能源使用。

另外，通過顯式編程編寫算法的傳統方法太耗時且容易出錯，以至於許多物聯網設備都無法理解。為了有效地分析IoT數據，企業正在轉向基於機器學習的AI來尋找模式和相關性，以實現IoT的承諾。

在企業部門中，AI已經通過幫助實時決策制定了標誌。AI的功能對於企業同時有效處理與這些組件相關的事務(時間、金錢和風險)特別有價值。這可以包括銷售預測，信息管理和各種形式的自動化。

調查顯示，近一半(49%)的受訪者已經在他們的物聯網應用中使用人工智能。物聯網和AI方向的機會繼續增長。現在，業界將這種融合稱為“ AIoT”。最後一次如此大的融合發生在1990年代後期，手機和互聯網的碰撞改變了人類歷史的進程，人工智能與物聯網的融合將帶來更大範圍的類似革命。

硬件製造商和解決方案提供商已經在全力以赴，以利用這種技術融合併在不斷發展的工業環境中處於有利地位。諸如亞馬遜之類的創新公司正在為員工提供即將過時的工作職能方面的培訓和再教育機會，這種技術的融合正在推向市場。

實際意義上來說，AI在某種程度上可以幫助物聯網出現的突發情況進行迅速應對，這才是當今互聯網時代的智能優勢。我們可以看到在許多問題出現的時候，解決方案也相應出現，這些解決方案的計算能力也將隨著人類的需求的改變而進行延伸和發展。

人工智能在發展的早期，由於數據量少、運算速度跟不上等原因，一直發展比較緩慢。但近二年隨著物聯網的發展，促進了大數據和雲計算技術的發展，雲計算和大數據技術的進步，又使物聯網產生的大量數據的存儲和計算沒有了後顧之憂，而AI技術可以使這些數據發揮更大的作用。

物聯網、大數據、雲計算的發展為AI的發展提供了豐富的數據，而AI的發展也使得物聯網時代變得更加智慧。但是，對AI和IoT的全面優化還相距遙遠，在解決問題和信息可以改善所有利益相關者成果的情況下，這兩種技術現在正在跨行業組合。

隨著物聯網、人工智能的相互促進和滲透，各個行業也發生了一些變化，智能製造、智慧城市、智慧交通、智慧工廠、智能家居等大批“智能化”的新業態不斷出現。

揭秘AI和物聯網的力量

你對AI和物聯網如何統治科技世界有了解嗎？以下是一些重要的統計數據：

· Gartner表示，到2022年，將有80%的企業物聯網項目將AI作為主要組成部分。

· 41%的消費者認為人工智能將改善他們的生活。

· 每秒有127個IoT設備連接到互聯網。

· Statista報告稱，到2025年，預計全球將有440億個IoT設備。

物聯網和人工智能的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以通過物聯網收集數據並將其轉化為有用和有價值的信息。

當今企業在人工智能和物聯網方面面臨的共同挑戰是物聯網數據的應用、可訪問性和分析。如果您有來自各種來源的數據池，您可以使用這些數據進行一些統計分析。但是，如果你想在預測未來事件中採取積極主動的行動，一個企業需要學習如何辨別這種數據和分析過程。

企業正在以多種不同的方式實施支持人工智能的物聯網系統：有關解決方案公司開始提供打包好的代碼和模板，其中包括針對特定應用領域(如航運和物流、製造、能源、環境、建築和設施運營)的測試模型；其他公司正在創建客戶解決方案，構建和培訓自己的模型，利用雲供應商的外部CPU能力。

隨著消費者、企業和政府開始在各種環境中部署物聯網，我們的世界將發生巨大變化。它已經迅速地改變了從零售到供應鏈再到醫療保健的一切。

人工智能驅動的物聯網對各個行業的影響：

· 智能建築：智能傳感器通過預防火災、洪水或短路等事故來預測事件並提高安全性。

· 智能家居：智能家居的出現旨在為我們的生活提供一個機會，讓我們的設備無論在哪裡都能被控制。在美國，智能家居市場預計到2021年將覆蓋28%的家庭。

· 航空飛機：傳感器已經在飛機上被用來監測和預防各種錯誤和風險，甚至在它們發生之前。

· 石油勘探：這種類型的機器在無法正常工作時會給公司造成巨大損失，大多數石油工業公司傾向於在石油鑽探機械上投入大量資金。得益於物聯網，智能傳感器現在可以很容易地連接到機器上。這樣做意味著提供預防性維護分析，從而降低運營成本。

· 自動駕駛：自動駕駛系統結合了專用硬件，可以實現GPS、聲納、攝像機和前視雷達，從而可以充分利用數據並將其耦合到神經網絡體系結構中。這就像一個自封閉系統，可以從傳感器收集信息，並進一步使用神經網絡模型來確定汽車運動的下一個變化。

· 健康監測系統：構建醫療設備來監測、診斷身體狀況。用傳感器收集信息，AI來預測身體狀況。

· 智能電網：利用物聯網設備和傳感器網格的優勢，它們可以在系統中收集和傳輸數據，從而可以自動調節電流。可以實時將問題通知遠程管理器，如果有問題可以立即採取行動。

· 供應鏈：解決運營物流網絡的複雜性，正確實施AI可以幫助公司做出更明智、更迅速的決策。通過預測期望值，他們可以調整貨物數量並將貨物調配到預計最大需求的位置，降低運營成本。

· 智能倉庫：智能倉庫是完全自動化的設施，其中大部分工作是通過自動化或軟件來完成的。在此過程中繁瑣的任務得以簡化，操作變得更具成本效益。阿里巴巴和亞馬遜已經通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜最近推出了自動裝箱客戶訂單的機器。在亞馬遜倉庫中，機器人與人類並肩工作以提高生產力和效率。

物聯網設備的普及正使未來成為一個緊密相連、即時獲取信息的世界。現在需要人工智能來管理所有這些設備，並理解這些設備返回的數據。從某種程度上講，人工智能和物聯網是互利共生的，並將繼續保持相互交織的關係向前發展。

資料來源：https://tech.sina.com.cn/roll/2020-05-13/doc-iirczymk1423034.shtml