例如：在一片泥泞的土路上，什么东西在拖着马车？答案是马在拖着马车。方法是同时用一个问题的文本的深度学习模型，一个图像的深度学习模型，最后将两个模型融合。

　　笔者想到今年一次听合唱时，不同人唱不同声部，可以很快的根据口型动作和声音确定声音的发出者，从直观感受来讲，这应该是大脑将连续的图像和声音一起作为输入，做了一个联合模型的识别。随着研究的深入，未来语音、文字、图像等输入源的联合输入，一定会做出更加有趣和实用的产品。同样，最后芮勇老师也给出了计算机视觉进一步发展的三个关键因素：机器学习算法的进步、各个垂直领域的科学家和从业者合作、高质量的海量数据。

　　（李明院士）

　　滑铁卢大学教授李明院士、前Google senior staff 科学家林德康老师也分别介绍了用深度学习做自然语言处理和自动问答技术的主题演讲，这里不过多介绍。

　　|如何做好AI产品？

　　目前做AI的创业公司很多，各种语音助手、各种功能的机器人公司风起云涌，各个团队都有很强的学术背景和技术能力。好技术不意味着能够做出好产品，做好产品仍需很多其他因素。

　　小米联合创始人黄江吉先生在演讲中表示小米对于人工智能的观点是： 产品+大数据+机器学习。制造各种智能硬件的产品，生成高质量的大数据，利用机器学习创造人工智能，进而应用在各个产品上，使产品更加智能。

　　搜狗CTO杨洪涛先生认为 好的产品要满足三个条件：叫好、卖座、赚钱。并提出“只有使用AI技术的好产品才能创造价值，一个是给用户提供一个好的办法，第二个是真正能生产数据，从而使自己迭代。”

　　这点跟小米黄江吉先生的看法一致。 “欲望先于手段”。用产品和功能来满足用户在特定场景下的欲望，而并非用已有技术手段去寻找用户的需求，欲望在手段之前，反过来 “拿着锤子看哪里都是钉子”就是走错了方向。

　　个人认为好的人工智能产品要能落地，有载体，能切实改善人们的生活。

　　拿笔者所在的出门问问为例，我们一直致力于做场景化的语音搜索，有独立的语音识别、语义分析、垂直搜索、智能推送技术。14年底发布了自主的智能手表系统Ticwear，并提供Android wear在中国的语音搜索技术。我们自己的硬件产品Ticwatch和将要上市的智能车载产品问问魔镜，就是希望人工智能技术落地，方便用户使用人工智能技术提高生活品质。这次大会上也给问问颁发了人工智能&机器人Top25企业奖杯。

　　可能谁也无法预测AI的未来，作为一个从业者，我们能做的是脚踏实地做好AI技术和产品，一点点地提高全社会的生产效率，并将人们从单调可重复的工作中解放出来。

　　希望AI能让生活更美好。