“目前，我觉得中国最大的优势就是有我们这样的一批人存在。”

８月２３日，深圳前海微众银行股份有限公司首席人工智能官杨强教授出席人工智能企业「来也科技」南区开业仪式，被「来也科技」ＣＴＯ胡一川问到“人工智能时代，您认为中国相较于欧美有什么样的优势？”时，他斩钉截铁的表示最看好“中国的人！我们这批人！”

他说：“我在深圳平时喜欢坐地铁，一到地铁上看到的都是年轻人，就会对深圳这个城市抱有很大期望，感觉到她非常有朝气。“

杨强教授致力于研究人工智能３０年，尤其看好深圳的人工智能发展。他早期在美国，从加拿大又到了香港，现在定居在深圳，每次提到深圳，他都充满信心和期待。

他说：“人工智能也好，科学也好，都是有基因的，需要大家不断地去努力去学习，这个方面大家要继续努力。像ＡＩ落地，这就好像一个技术的落地实现，需要相应的框架和管理机制的建立。也许这个具体的方法论就会在深圳这块土地上发展起来。深圳真的是科技铸造的一个城市，现在正是深圳科技发展的好时代。你们来得真是时候，‘来也’来对了！“

他还提到深圳的各家企业都在发挥各自的优势去助力科技发展，而杨强教授的科技优势之一就是“联邦学习”。

人工智能ＡＩ要发挥能力，需要依靠大量的数据来支持。但其实很多时候数据分散在不同企业中，由于数据安全、商业机密等原因，很难让各企业共享数据。因此，有人说深度学习受到了很大威胁，人工智能会因此衰落。

杨强教授却看到了人工智能的新机会，他提供了一种机制，让大家不用去打通和共享数据就能够共同训练一个强大的ＡＩ模型，这种机制就是“联邦学习”　。

联邦学习，把各方看作一个联邦，然后让他们去共享一个模型。这个模型是依据各方数据来做的，但在建立这个模型的过程中，各方数据都在本地，只是大家在沟通的时候会分享一些加密参数。这就好像是大家在一起写一本小说，一起沟通进度，但互相看不到各自写的具体内容，还能确保最后合起来是一本完整的小说。

在这样的一个状态下，既可以满足各方的需求，也可以消除之前各方对于数据安全的恐惧。尤其在金融、医疗等行业，对这个技术有明确需求。

关于如何能有效地让企业参与到这个机制中，杨强教授表示：“现在这个社会，并不是技术完善到百分之百，它就能自动地做什么事。联邦学习，不仅需要技术方面的创新，同时需要建立一套经济机制、建立一个经济市场，让大家加入这个市场并且都能受益，这才能吸引更多人不断地加入。”

杨强教授还特别强调：联邦学习这种机制，主张交易价值，而不是交易数据本身。目前，杨强带领的团队和政府一起在建立一个国家标准，同时在国际上也希望能建立标准，也在吸引一些欧盟的人、美国的人加入。希望联邦学习这样的技术可以推行到各行各业。

胡一川继续追问：”这在某种程度上像互联网时代的ＴＣＰ／ＩＰ协议，让所有计算机用同样的方式实现互联互通。那是不是所有的企业都应该去学习ＡＩ，研究算法呢？“

杨强教授坚定的认为：需要，但是没有必要。

他觉得，企业要把ＡＩ落地，有ＡＩ产品经理就可以了。ＡＩ产品经理能够发现业务中存在的问题，并且知道能用什么样的ＡＩ工具包来解决这个问题，能找到人去实现它，最后能够衡量ＡＩ带来的价值。不管是「来也科技」正在做的ＲＰＡ（机器人流程自动化）、ＡＩ，还是微众银行的联邦学习，到最后都能变成一个可衡量的标准，这个标准可以用减少了多少工作量来计算，也可以用它的价值来算，这就是企业里的ＡＩ产品经理需要做的工作。

从香港科技大学讲座教授，到微众银行的首席人工智能官，杨强教授经历了从学术界到工业界的转变，而「来也科技」的ＣＥＯ汪冠春、ＣＴＯ胡一川都是从美国博士一毕业即创业，他们专门向杨强教授请教“实现这一转变最需要学习的是什么？”

杨强教授回答：“我觉得我在企业里每天都是一个小学生，我是很快乐的。”

他说：学习是一件很幸福的事。在工业界，首先是要明确目标，怎么衡量一件事情做的好坏，在机器学习里这叫目标函数，一个好的目标函数很重要。在学术界目标可能是发一篇论文获得很高的ｃｉｔａｔｉｏｎ，但在工业界目标是很不一样的。

其次，周边要还有一个好的朋友圈，这个朋友圈可以是各色各样的。

最后，杨教授补充说：“要学会合作，而且有的时候处于一个既合作又竞争的状态，这是一个非常有趣的事情。我也还在学习当中。”