创新瓶颈，卡不住有心人

　　王冠，80后青年，辽宁大连人。上海交通大学宁波人工智能研究院智慧金融实验室主任，可之科技创始人，研究方向为可解释人工智能、交互式机器学习。率团队攻克中高考级全题型全自动人工智能批改等多项技术难题。
　　【青春之我】
　　在我看来，人工智能是第四次工业革命的代表，谁掌握了核心技术、谁能更高效地解决实际问题，谁就掌握了未来。
　　目前，在人工智能全产业链中，美国的领先优势显著。在业界，谷歌等公司拥有海量的数据、充裕的算力，大规模的研发团队，往往能较早地做到技术突破。对于关键技术，比如深度学习的丢弃法，虽然受到了业界的大量抗议，谷歌仍然成功申请到了专利。至于深度学习的核心硬件——显卡技术，则自始至终牢牢掌握在一些美国公司手中。
　　2017年，我带领团队创办了＂可之科技＂（Learnable.ai），致力于将强推理、强认知的强人工智能尖端技术研究与产业化应用深度结合。当时，团队关注到了这样一个现象：学校老师同时教上百名学生，难以给予每个学生个性化的学习方案；作业量大时，教师批改作业的压力会很大。于是我们想到，如果能用人工智能解决批改作业的问题，并基于数据为每个孩子量身定制学习方案，或许能解决这一＂痛点＂。
　　可要解决这个问题，技术挑战难于登天。当时，复杂手写图文识别的全球最高精度不到30%，而语义逻辑理解、答题正误判断、错因分析等难题，在整个国际学术界连成熟的理论都没有，更别提能用的产品了，自动批改被公认为＂二十年内不可能完成的挑战＂。
　　外国人做不出来，中国人未必不行。当时我们就下定决心，无论技术门槛有多高，无论数据问题有多难，为了在未来不被＂卡脖子＂，一定要独立自主研发。
　　想法是美好的，但过程非常艰难。科技创新是突破人类认知极限的过程，其间充满了未知。尤其是在面临技术难关的时刻，无数质疑扑面而来：这个问题理论上有没有解？需要多少时间、人力、数据、算力？要投入多少资源才能摸到门槛？
　　除了技术挑战，各种＂诱惑＂也层出不穷。我们的科研团队成员，大多来自世界知名学府，国外很多待遇优裕的机构伸来橄榄枝，但为了共同的理想，我们都放弃了。特别是2020年以后，国际形势日益复杂，我们愈发体会到＂科学无国界，科学家有祖国＂的含义，增强了与祖国同呼吸、共命运的信念。
　　几年的时间里，我们埋头钻研完整的技术流程，在数据稀缺、成熟理论匮乏的情况下，突破了行业天花板，攻克了这一难题。2021年，我们的人工智能产品正式应用在多个省市的中、高考阅卷工作中，支持多个学科、各类题型，圆满完成了人工智能自动评分试点任务。
　　为响应国家＂双减＂号召，可之科技将经过中高考实战检验的人工智能技术，应用于学校的日常教学评测与学生的个性化学习中，切实解决了学生累、老师苦、家长烦的作业难题，为孩子和家长减负。
　　作为青年科技工作者，当国家需要的时候，我们有责任迎难而上，掌握＂硬科技＂，解决＂卡脖子＂难题，服务社会民生。如今，正逢国家大力发展人工智能的历史契机，我们将竭尽所能，为社会建设的各个领域提供先进好用的人工智能解决方案。同时，我们也希望能在世界人工智能发展的历程中，贡献更多的中国智慧。