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记者服务广场:人工智能产业发展现状及未来发展趋势 现场实录

北极星电力会展网 来源:高交会组委会 2017-11-20 09:37:57

记者服务广场人工智能产业发展现状及未来发展趋势

  时间:2017年11月18日  14:30

  地点:深圳会展中心5楼向日葵厅

  实录内容:

(记者服务广场现场)

(主持人:高交会新闻中心 陈杰卡)

主持人: 大家下午好!为方便记者朋友获得更多新的线索,及时了解高交会信息,新闻中心每届都会举办数场记者服务广场活动。今天是本届高交会第二场记者服务广场活动,我是高交会新闻中心的陈杰卡。

这几天来,在高交会乃至深圳各个地方都能看到记者朋友们忙碌的身影,通过各种渠道我们也了解到记者朋友们辛苦的付出,在此,我谨代表第十九届高交会新闻中心向各位的辛勤工作表示衷心的感谢!

今天记者服务广场的主题是“人工智能产业发展现状及未来发展趋势”。从智能手表、手环等可穿戴设备,到服务机器人、无人驾驶、智能医疗、AR/VR 等热点词汇的兴起,智能产业成为新一代技术革命的急先锋,人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链,构建AI生态,提升算力,研究算法。同时,中国、美国、英国等政府相继推出人工智能国家战略,人工智能相关领域及产业发展已成为全球科技创新的新焦点,期待在未来竞争中占据先机,人工智能产业也迎来第三次发展浪潮。“人工智能”也首次作为新兴产业的代表,被写入2017年的中国政府工作报告,国务院也在7月20日正式印发《新一代人工智能发展规划》,2017年,中国人工智能将迎来真正的新纪元。今天,我们很高兴邀请到了四位人工智能领域的大咖与大家进行交流。

首先由我来介绍一下四位嘉宾,他们是:

深圳市人工智能行业协会会长、中兴通讯股份有限公司副总裁 董振江 先生

驭势科技有限公司联合创始人兼首席构架师 彭进展先生

深圳云天励飞技术有限公司首席科学家 王孝宇 先生

深圳市索菱实业股份有限公司车联网业务中心产品经理 张杨 先生

今天到会的四位嘉宾都是人工智能领域的专家,下面请允许我向大家作详细介绍:

董振江先生现为深圳市人工智能行业协会会长,中兴通讯副总裁,云计算及IT研究院副院长,国家级领军人才、中国人工智能学会常务理事。

彭进展先生目前专注于为自动驾驶提供最优的系统解决方案,让自动驾驶实用,安全和可靠。曾是英特尔Edison芯片平台研发的主要系统架构师,该平台获CES''2014四项大奖。创业前任英特尔中国研究院机器人系统实验室主任。一直致力于研发整合数字世界和物理世界的智慧机器系统,以提升整个社会的运行效率。

王孝宇先生是密苏里大学哥伦比亚分校电子计算机工程博士,计算机视觉、人工智能专家。曾担任Snap研究院首席研究员和计算机视觉领域主席,负责计算机视觉技术尤其是嵌入式手机端视觉智能技术的研究,是Snap研究院创始人之一。曾担任NEC美国研究院研究员,是NEC嵌入式人脸技术、图像搜索技术和无人车技术发明人。曾受邀在多个国际会议,斯坦福大学,加州大学等国际知名高校做主题演讲和学术报告,是多个国际顶级期刊长期审稿人,并担任国际会议领域主席。

张杨先生是深圳市索菱实业股份有限公司车联网业务中心产品经理。

下面,请四位嘉宾分别介绍一下人工智能产业发展的相关情况。首先,请董振江先生介绍一下。

(嘉宾:深圳市人工智能行业协会会长、中兴通讯股份有限公司副总裁 董振江)

董振江: 人工智能在这次浪潮中是最热话题,大家如果不谈人工智能好像就落伍了。这次人工智能真正的发展起来,我觉得跟几个因素有关。第一个是跟数据相关,大量的数据。第二个是计算能力的提升,特别是云计算,使得计算成本下降。第三个是深度学习算法的结合,使得原来很多事情看不到,做不成的事情做成了,让数据加上算法,再上计算能力把很多做得更为实用了。

现在最好的是视觉和语音取得更好的成绩,后面可以应用的领域会非常多。但是要做好,一个核心的因素,我觉得是要找到一个刚需的应用,找到一个场景的应用,不是纯粹做技术,纯粹做技术可能在这次浪潮中不见得做得好,或者有很好的收益,无论是做产业的,还是做应用的,大家都要考虑这个。要找到实际的一个刚性需求这个点到底在哪里。第二个你在做的时候,你能拿的数据,跟技术结合之后,能不能达到实际应用的水平,如果这两者结合做好了,我觉得就可以在这个行业中立住脚,否则的话就可能是跟着看热闹,到最后大潮退去,也许你什么都捞不到。

再往后,因为人工智能会对所有的行业都造成革命性影响,至少是变革性的影响,大家要关注一下在你的行业里会不会有一些利用工智能的野蛮人出现把你们革命掉了,如果你不去做会有人做的。

主持人: 谢谢董振江先生的介绍,下面请彭进展先生介绍一下相关情况。

(嘉宾:驭势科技有限公司联合创始人兼首席构架师 彭进展)

彭进展: 大家好,我们目前在一些真正的场景落地了,就跟董总讲的,人工智能的东西,必须要落地才能真正去训练它,一方面是吸引我们用户,展现它的价值;另一方面,能真正让它成熟起来。我们现在做的事情,就是用电脑的世界取代人的世界,一个人的世界是怎么成长起来的?肯定是经过很多里程的训练,包括各种路况,慢慢成长起来的,学会碰到异常情况怎么处理。电脑的司机也是这样,如果它一直在实验室里面,一直在专家里面训练的话永远不会成熟。我们在无人驾驶,自动驾驶领域,最顶级的公司就是谷歌,为什么谷歌相比其他的公司领先一大截?就是因为他过去把无人驾驶的训练了很多年,训练非常重要,这是我的一个观点。

另外一个观点,人工智能这个东西不仅是对行业的影响,人工智能发生之后,我们发现一个现象,什么现象呢?行业的界限消失了,领域的界限消失了,职业的界限消失了。我们以前做视觉的,做互联网的,做IT的,完全不懂汽车的也可以过来在汽车行业这么一个大的、非常重的行业里面从事工作,推动这个行业发展。本身也说明了未来我们在很多方面,不一定这个野蛮人是从这个行业里面来,可能是从别的行业里面来,甚至可能本身这个行业会受到影响,会消失,不一定是别人主动攻击你,是由于副作用,就像科幻片讲的消灭你与你无关。这就是我的两个观点,谢谢大家。

主持人: 谢谢彭进展先生,下面请王孝宇先生介绍一下情况。

(嘉宾:深圳云天励飞技术有限公司首席科学家 王孝宇)

王孝宇: 我可以结合我们公司做的事情,让大家感受一下人工智能是怎么改变一个行业的。我来自云天励飞,我们是一家人工智能领域的初创公司,我们目前在做的是在安防领域,帮助警方解决棘手的案件,提高破案效率。我们目前部署了全国最大规模的动态人脸图像识别系统。 我们是怎么解决这个行业痛点的?比如发生一个案件,传统的破案方式是我们把所有的监控拿出来,抽调几十个、几百个警力一张一张地翻,一个视频一个视频地看,看这个嫌犯在什么地方出现过,我们要追踪他,要看事情的经过,这个非常耗时耗精力,而且对于有些案件,比如儿童被拐案件是有时间效力的,如果24小时之内解决不了问题,你可能就错过了最佳的处理这个案件的时间。通过人工智能的智能分析,我们如果知道罪犯的身份证照或者类似的一张生活照片,我们可以在一秒的时间内搜索整个城市所有的摄像头的数据,上亿的数据我们可以在一秒钟之内解决,可以把他所有的轨迹画出来。这个根本上提高了它的生产效率。这个行业被人工智能革命那是理所当然的事情。

AI是一种新形式的电力。 这次人工智能浪潮就像董总以及彭总分享的情况一样,实际上它基本的原理是差不多的,它打破了一些行业的限制。比如刚才董总介绍的,我们有超算能力,有GPU,有大数据,有新的神经网络的模型,我们做研究的会发现,在图像里面,在语音识别里面以及在自然语言处理里面,这是被认为人工智能最大的几个方向,机器人增强学习这些我就不说了,我们都可以用深度学习去攻克技术难关。你拿了一个技术做所有的行业,这个技术壁垒高不高呢?它的技术壁垒又不是特别高,所以带来的改变特别大。我个人直观的感受,不光在我国,当然我国已经把人工智能列为国家战略了,在美国人工智能的人才也极其缺乏,我以前一致认为人工智能对每个行业的变革是顺序而来的,我们先语音有了突破,语音突破了之后做计算机视觉,计算机视觉突破以后把医疗图像搞定,把无人车做完,再做自然语言处理。实际上不是这样的,它的变革是并行的,是呈指数级增长。我觉得非常有意义。

主持人: 谢谢王孝宇先生,下面请张杨先生介绍一下情况。

(嘉宾:深圳市索菱实业股份有限公司车联网业务中心产品经理 张杨)

张杨: 各位媒体同仁,下午好,我这边从公司目前所做的事情做一个简单的概述,索菱成立于1997年,致力于提供车联网及无人驾驶等专业领域的解决方案。下面,我从人工智能在当前汽车领域的应用端做一些介绍,目前人工智能在智能车领域,包括无人驾驶领域大的趋势和方向,比如谷歌在做的Google X无人驾驶方案,以及主流汽车制造商正在做的L0-L4的解决方案。索菱主要围绕车载智能硬件和车联网平台,专注于提供L0到L3级别的自动驾驶解决方案。包括目前车内基于人工智能的智能语音AI交互,通过人工智能的自然语言的交互的方式解放我们的双手,让我们通过智能语音交互的方式来控制车内导航、车内驾驶操作控制导航,控制车载的操作。另外是关于人工智能这块,借助人脸识别技术,比如针对司机的面部表情,针对道路路况和周边环境识别,以及提供整个人工智能基于在车载领域的应用场景。谈到人工智能的趋势,基于语音识别、自然语言交互、图像处理这块都可以在汽车行业中有一个很充分的发展应用。我的介绍大概就这样。

主持人: 非常感谢四位嘉宾的精彩介绍,人工智能是我们大家都非常感兴趣的一个课题,今天也来了很多媒体朋友,相信大家对人工智能发展可能会有很多的问题。下面,我们就把时间交给各位记者,稍后记者们有什么问题需要提问可以举手,提问的时候先自报家门,是来自哪家媒体的。

提问: 我是深圳日报的记者,我有两个问题,第一个问题是高副市长在发布会的时候说过前面是谈互联网+,现在越来越多AI+,您预计AI跟哪个行业的情景结合是最好的?第二个能否简单地谈一谈深圳市在AI技术引进,特别是与国外AI技术领先的国家合作的情况?

董振江: 第一个是哪些行业最好,这个确实不大好说清楚。我们中兴所在的通信行业本身就是非常好的应用领域。每个行业都是非常有前景的,包括彭总做无人车的,自动驾车也是非常好的方向。其他的几个方向,我们看得见的在金融领域是一个非常好的点。再有一个教育也是非常好的点。你说哪个行业好,回到我刚才那句话,我觉得想在这个行业里面靠AI帮助你解决哪些原来人不好解决的,或者人解决起来比较烦琐的问题,如果你做好了两类,一类是提高效率类,原来人干得不太好,不太愿意干的,比如呼叫中心,接电话的客服,这是离职率非常高的行业,因为每天接几个小时的电话是非常难的,把这种替代了。在每个行业都有这种烦琐性的工作,如果这个能替代,这是一个非常有前景的应用。第二类是原来人不能做的事情,通过数据打通了以后,使得原来一些做不了的事情可以做了。比如教育,原来所有老师的教育是一个老师面向所有人,相当于一人对着千人来做的,未来是千人千面的,完全个性化的。在每个行业都去找这样的点,只要能找到了,就会有非常好的前景,说哪个最好我也不好说。

第二个问题是深圳跟外面交流的情况,我觉得深圳是一个非常好的AI创新氛围,环境是非常好的,现在很多AI技术在深圳可以找到落地的地方,现在做人工智能有需要把价值链各环节打通的,深圳在这方面具有很多地方不具备的优势。我昨天在展厅里面转了一圈,从显示器到做机器人,做方案的,做投资的,所有人都在这里。只要你能有一个好的想法,同时现在的技术具备了一定的条件,你就能把它做好。刚才说到跟外部的交流,涵盖了跟国外和国内其他地方的交流,只要这个需求找到了,大家就会找到你,这种交流不成问题。我们协会也起到了这个作用,专委会里面有很多是国外的专家,而且都是在一些学校里面做得非常知名的教授,他们有很多技术成果。国内也有很多老师,不单限于深圳自身,在各个地方都有,技术的打通是做得不错的,国外的触角和桥梁已经有了。剩下的事情就是各个行业能找到自己的刚需,找到自己的应用点,你要找技术、找资金还是找生产,在深圳都能找到,我们协会也希望能起到这个作用,把各种资源连接起来。

提问: 各位好,我是21世纪经济报道的记者,我有两个问题,一个是关于人工智能在国际竞争的格局下,中国现在大概是处在什么样的位置,不管是从顶层的基础架构,或者通用技术,以及未来各个行业应用的情况?第二个问题,刚刚王总提到,包括美国都存在人才短缺的情况,想问一下中国现在的情况具体体现在什么方面,是技术人才的缺乏,还是说跨学科、跨领域的人才缺乏?从短期或者是中长期的情况来看,它是依赖于什么来解决?

董振江: 我们人工智能协会前两天开会,大家也讨论到这些问题,我说几个例子,现在在发论文里面,中国人已经排到最前面了,至少从量上已经上到世界最好的水平。再加上投资界和业界的热心,现在中国的在世界上应该处于比较好的水平,但是原创性还有待于提高。这两位都在国外待过,可能有更多的发言权说这个事情。中国将AI作为一个国家战略,现在发了国家规划,两天前在北京,科技部专门发了召开多部门参加的启动会推动这个事情,从来没有一个国家把这个事情上升到国家层面来推。中国至少在应用层面,我相信很快在世界上能处于领先和比较好的位置。

你刚才提到人才的事情,我有一个非常直接的感受,我们今年招人的时候非常困难,大家都在抢人,价格一再加码。我们正在推一个事情,国家在推的,也是人工智能学会在推动的,想把人工智能做成国家的一级学科,有一定的进展,大家有一个目标,希望在几年内能在中国大学里面成立100个人工智能学院,中科院大学、西电都已经成立了人工智能学院,我相信人才的培养供应量会慢慢上来,但是短期内还是比较紧缺的。我们在招人的时候,发现物理、数学、电子的现在都在搞人工智能了,人才短缺是阶段性的,只要需求真的到这里,不是泡沫炒起来的,我相信人慢慢会培养起来。

彭进展: 我补充第一点,我刚才讲到人工智能最重要的是要落地应用,这很简单,我们中国有最丰富的场景,无论各行各业,尤其是无人驾驶,我们自由训练出来的系统肯定要比美国人在他们的环境下训练出来的更强。人工智能最重要的一个是计算力,架构很多都是现成的,一个是计算力,另外一个是数据力,这方面我们中国有非常强的优势。所以从未来的竞争来看,我们在人工智能方面的发展优势其实是非常强的。

董振江: 在人脸上,我们中国现在是最好的。

王孝宇: 我说一下人才的事情,我觉得分几个方面,缺肯定是都很缺,中国尤其缺,尤其是我回来之后招人的时候发现,这本质上不仅仅是学科设计的问题,其实也有其他的问题,我在国内也读过两年的博士,后来在美国拿的学位,国内和国外的博士培养不太一样,国外有很多非常冷门的学科,学生物的基本都出国了,为什么?他出来即使找不到工作也能对这个学科支持得很好。为什么这次人工智能美国的人才比其他地方多得多?因为他们对基础研究非常支持,即使你找不着工作。我2008年去美国读的博士,那时候计算机视觉是冷门的学科,出来都不一定能找到工作。我们在培养模式上也要稍微有些改变,我们虽然发了很多文章,刚才说水不水,其实挺水的,我们跟国外原创性的工作差距还是非常大。我们在培养模式上要做一些改变。我倒不是很担心未来会缺乏这些人才,因为我们国家的应变能力很强,如果这个方面很火的话,会发现做物理的也做人工智能,所以会在短时间内看到很多能够做一般性工作的,普适性工作的人工智能人才。这次改变这么多行业应用场景的技术壁垒并不是那么高,实际上你有基本的数学能力,有基本的学科知识,你能够跨行业地去做这个事情。我倒不担心未来会有很大的问题,只不过短期对创业公司来讲,你需要招聘人工智能人才,你需要耗费的成本会非常非常高。我们在美国招一个刚毕业的做计算机视觉方面的博士年薪是在30-40万美元,这是一般的博士,如果是很牛的话就是case by case,的确有一些壁垒和阻碍,但是我们也看到资本对人工智能的狂热。在资本的推动下,这个问题也会被解决掉。我对整个行业的发展趋势,尤其是中国的发展趋势还是非常有信心。因为中国在好几个方面,第一政府比较主导这个事情,也鼓励大家用大数据的方法,国家也注意到数据的重要性,推动人工智能向前发展。数据是非常重要的,美国在这一方面走得就稍微落伍一点,比如人脸识别,现在跟中国已经不是一个技术水平上的了,这个已经变成数据驱动动的技术。我觉得我们在这次还真的有赶超各个发达国家的潜能。

彭进展: 我补充一下,王总他们是从国外回来的,我们需要把国外的华人研究人工智能的人招回来,他们是顶尖人才,我们公司也缺人工智能的顶尖人才,花很多钱都招不到人。我们希望更多的国外优秀人才能够回来,不管是创业还是一起合伙做大事。

董振江: 特别在应用领域,超过别的国家是大概率事件。

张杨: 整个中国人工智能的发展,刚刚几位都谈到,从学术上、人才培养上、产业政策导入上都有很好的发展前景。我们中国人的特质,我们愿意接受新鲜的东西,愿意去创新,愿意做一些与众不同的东西。也种特质导致我们中国人愿意投入时间、投入人力、投入研究,而且现在从国家层面,现在小朋友都知道人工智能,这是很欣喜的东西,对我们一代一代人来说,有长江后浪推前浪,一代更比一代强,人工智能一定会发展得很好,只是时间的问题。

提问: 在座有两位是做无人驾驶的,刚才一直提到无人驾驶的落地,现在落地的情况总体上是怎样的情况,哪些是已经实现的,哪些可能要在未来才能实现的东西?第二,刚才这位记者的问题,具体到无人驾驶这个领域,中国的这个水平在世界上,人脸识别已经是非常顶级的水平了,但是具体到无人驾驶这个领域,中国在世界上处于什么地位,优势刚才您提了一点,应用的场景非常丰富,所以使得算法的迭代比较厉害一点,除此之外还有没有其他的优势?

彭进展: 其实现在无人驾驶基本的工作是把一个新手的司机训练成一个老司机,现在基本还处于新手司机的阶段,什么时候变成熟练的司机还要一段时间,谷歌可能已经接近熟练的司机了,老司机真的要十年以上。我们可以想一想,即使是新手的司机,你把他放到路上去可能会有很多麻烦,但如果大家都是新手的司机开车那就可以了。我们现在推的场景化,我们在很多景区、园区、厂区甚至新区、新城,在这种情况下我们重新规划,重新设定管理规则,基本上以无人驾驶为主,然后再教育进入这个区域的人类司机,告诉他们这些都是新手司机,不要希望他们像老司机一样开得快,然后慢慢发展,积累数据、积累算法,这是我们认为很有可能成功的一个途径,这是第一点。

第二点,我们总是想着说有人司机和无人司机能够在路上开得很好,能够像老司机一样更加聪明、更加灵活。后来我们发现这个可能有点理解的误差,怎么讲呢?电脑司机,它的思维方式跟人是不一样的,电脑司机的优势在于效率,在于实时控制。我们可以想象一下人类司机开车的时候,你是无法接受周边任何信息的,你周边人如果打电话或者看视频肯定不行,别人把他的车的信息告诉你没有任何意义,你接收的信息是越少越好。而电脑司机是信息越多越好,最好是周围几百米的车,每时每刻它的刹车、油门、方向盘的信息全部告诉我,我可以做出最优的策略。一个很简单的例子,我们人开车,10公里间隔2米,50公里20米,100公里100米,电脑司机10公里间隔1米,50公里也是1米,100公里也是1米,这个完全不一样。我们应该从这个角度来讲,我们可能真的是要开辟一个重新思考未来的交通该怎么设计。科技改变我们的生活,不是科技适应我们的生活,是改变了我们的生活。我们老是以为科技要适应人类,其实是科技把我们人类改变了,我们现在天天看手机,看电脑,最终我们发现要适应电脑司机,它可能慢慢会变成熟练的司机,但是永远达不到老司机的世界,但是这个世界可能全部变成电脑司机来开,它能够提高我们的效率。

我们中国的优势,我们总结下来最大的优势是政策优势,为什么?我刚才讲到,如果要这样做的话,新的科技、新的产品在一个全新的地方应用是最好的。我们中国有很多新区、新城,包括雄安新区,它的规划地面上全部是无人驾驶的公交和共享汽车,地下有人的,燃油的、轨道的走地下,一旦这个模式推广开来,我们就可以到别的地方去复制了,这是我们的优势。

张杨: 刚才彭总从车辆个体的角度介绍无人驾驶的发展趋势,我们不管再怎么提升车辆端的计算力以及云端的计算力,基于目前的技术都会一定的局限性。我们也要考虑车不是一个孤立的整体,需要运行在城市当中,对道路,对其他的车辆,对整个平台之间的通讯,这需要解决的不单单是车的问题,还要解决车与车之间通讯的能力,还有车与云端通讯的能力,所以到时候会有大量的传感器接入,高清摄像头捕捉、图片识别、激光雷达需要整个通讯能力提升起来,实现车辆与车辆之间的通讯能力,包括采集更多的信号,采集前车、道路基础设施、交通路灯、与其他车辆实时的轨迹预判,这都有助于未来无人驾驶发展的趋势。另外无人驾驶的发展也依赖于其他行业的推动,比如5G网络新一代物联网通讯技术以及标准规范。无人驾驶现在是处于新手阶段,新手需要借助更多的装备提高个人驾驶的本领。

王孝宇: 无人驾驶不一定非要想成一辆车随便在路上跑,它会有传感器在路上,有路灯之间的通信,有车之间的通信,美国的基础设施建设效率是极低的,修一条高铁可能需要50年的时间,这是我们国家的一个优势。我们有更复杂的测试环境,人工智能需要有测试的场景,你可以认为如果有一辆车能在中国随便跑一定能在世界随便跑,但如果一辆车能随便在美国跑就不一定能随便在中国跑。

提问: 国家发布了新一代的人工智能规划,这几天国家正式公布了四大平台,第一个问题是请教一下AI和VR的关系,第二个是它们的应用范围会是怎样的?两者的商业价值谁会更大一些?

王孝宇: AI和AR的相关性远远比AI和VR的相关性更大,AR需要覆盖现实中的场景,比如微软的HoloLens,AR有非常多的人工智能在里面,苹果以前开发过一个demo,你以后戴一个眼镜在路上看到的所有广告牌扫过之后就会有视频播放,首先你要检测到它是一个广告牌,第二要检测到它是什么样的广告牌,远距离的不能扫二维码,你要根据图片的内容来识别是一个什么广告。我回中国之前一直在Snapchat工作,Snapchat是第一个把AR做得非常大众化的,我们有3亿多的用户用AR的技术,比如我在脸上做一些修改,这是一个AR的效果。美国有一个创业公司Blippar,设计了很多AR的商业应用场景,包括跟厂家一起做商业广告,都可以用AR来做。这里面就涉及到很多人工智能,比如表面的检测,六个自由度的跟踪,在三维空间里面不会带给你突兀的感觉,这都是人工智能去增强它的技术。

VR也有,你要戴着不头晕的话,我对VR的理解可能稍微有点局限,VR可能你是戴着头盔看电影或者做其他的事情,去体验一些场景,去旅游这些都可以,这里面会涉及到追踪的技术,你当然可以在VR里面添加很多跟AR相关的技术,用AR的技术修改VR场景,这是可以的。我个人觉得这里面的相关性还不是那么强相关。但是VR,每次CES展可以看到有很多对VR的憧憬,我认为VR是非常有前景的,但还有很多技术有待突破,比如怎么低功耗驱动高分辨的视频显示,现在看VR设备还有小格子,用户观感是非常差的,我们首先要解决目前硬件上的技术壁垒才能大规模推广。

主持人: 谢谢大家,由于时间的关系,刚刚几位记者也提了很好的问题,我们各位嘉宾也作了非常精彩的解答,感谢大家的热情参与。高交会期间如果各位记者朋友在工作、生活上有什么问题也可以向我们新闻中心提出,我们会及时为大家服务。我们今天的记者服务广场就到这里,感谢各位嘉宾,感谢各位记者,谢谢大家。

(记者提问)

(记者服务广场现场)

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