“5G是一个小儿科的事情，未来最大的变革是人工智能。”
在新科技对话节目中，任正非坦言，人工智能时代的到来，将使人类变得更加繁荣。
AI医疗、智慧家庭、自动驾驶、智能交易，人工智能的发展不断颠覆着企业的商业模式，也在改变着我们的生活方式。而随着5G时代的到来，低延时、高速率、广连接的特点，无疑将拓展人工智能的活动边界，为其提供更大算力和更多的储存空间，人工智能助力产业创新升级的可能性也在无限延展。
4月26日上午11点，陆家嘴创投课、亚商投顾、掌门人正经塾主办的《掌门人说》线上沙龙特邀信中利美国创投公司创始管理合伙人，数字信号处理、人工智能、移动网络专家王维嘉先生，在线解读5G时代下的人工智能如何赋能产业创新升级。同时，正经塾将向参会人员开放在直播间与王维嘉先生问题互动的机会。
AI+5G
数据统计显示，2G基站参数仅有500个，3G基站1500个，到了4G时代，每个基站的参数接近3500个，5G参数将更多，而这仅是无线接入网部分而已。毫无疑问，5G将是一个各种网络形式的大融合时代。如何解决大融合之下的网络复杂性？又如何在复杂网络下维持高稳定性和高可靠性？仅靠人工操作已不可能实现，人工智能才是网络重构下5G的绝佳搭配。5G拓宽了人工智能的发展可能，而人工智能又将如何反向赋能5G未来？
AI+医疗
目前，亚马逊、西门子、IBM、Optum、通用电气医疗保健系统、Mayo Clinic、纪念斯隆-凯特琳癌症中心及美国山间医疗集团正在持续开发患者记录，为人工智能算法训练提供医疗数据，使其通过识别模式进行学习，从而实现关键预测。
近年来，随着人工智能技术的发展，其在医疗领域的应用越来越多，语音录入病历、医疗影像辅助诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析、在线问诊、虚拟护士，甚至是新药和疫苗的研发。
应用的背后资本的投入也在“升级”。市场情报公司Tractica的数据显示，预计到2025年医疗人工智能技术领域的投入将超过340亿美元。
随着和医疗的深入结合，未来人工智能又将如何改变传统的医疗场景？随着人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的建立，市场所一直担忧的人工智能安全和管控问题能否得到解决？
AI+金融
自2017年AlphaGo连续打败世界围棋高手之后，智能投顾、智能银行、智能信贷、智能保险甚至是智能监管等“AI+金融”场景被不断开发，具备数据优势的互联网公司以及专门的技术开发商之间的合作也越来越多，涉及领域也从人脸识别拓展到语音识别、知识图谱等更丰富的领域。
继国务院《新一代人工智能发展规划》将金融列为人工智能应用试点示范和产业智能化升级的重点领域之一后，2019年8月，中国人民银行发布的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》明确要求，统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。政策东风叠加技术更新下，未来人工智能又将拓展何种新的金融场景？对现有的金融机构从业人员而言，又该如何应对即将到来的技术颠覆？
4月26日上午11点，陆家嘴创投课、亚商投顾、掌门人正经塾主办的《掌门人说》线上沙龙特邀信中利美国创投公司创始管理合伙人、数字信号处理、人工智能、移动网络专家王维嘉先生，在线解读5G时代下的人工智能如何赋能产业创新升级。同时，正经塾将向参会人员开放在直播间与王维嘉先生问题互动的机会。
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主讲嘉宾
王维嘉
信中利美国创投公司创始管理合伙人
数字信号处理、人工智能、移动网络专家
硅谷风险投资公司AimTop Ventures 创始合伙人
王维嘉博士，斯坦福大学电气工程系博士，师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗教授。他是数字信号处理、人工智能、移动网络专家，拥有 12 项可穿戴计算、移动互联领域的美国发明专利。他在硅谷创办的美通无线，开发出世界上第一个无线互联网终端和基于TCP/IP的无线网络。
曾任美国太平洋贝尔光纤宽带设计，蜂窝数据公司移动网络架构师，英特威尔可穿戴计算高级研究员，是中国企业家论坛创始终身理事，数字中国/中国 IT 互联网峰会创始常务理事，欧美同学会2005委员会共同创始人第三届理事长，阿拉善企业家生态协会创始终身会员第三届副会长，中国企业研究所创始理事长，同时也是中国大陆畅销书《暗知识》的作者。
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“AlphaGo”战胜了世界围棋，但无论是聂卫平还是设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋，这就是人工智能中令人困惑的“不可解释性”问题。作者从这个问题出发，发现了一类全新的知识——“暗知识”。
一直以来人类的知识可以分为两类：“明知识”和“默知识”。明知识就是那些可以用语言、字或公式清晰表达和描述的知识；默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述的知识，也即我们常说的“只可意会，不可言传”的那类知识。今天，人工智能突然发掘出了人类既无法感受又无法表达和描述的暗知识—隐藏在海量数据中的万事万物间的关系。
当前人工智能技术发展迅速，特别是其中一个当前比较重要的流派——神经网络的兴起，突然发现了海量的“暗知识”，即隐藏在海量数据中的相关性，或者万事万物间的隐蔽关系，这些暗知识隐藏着超越人想象的魔力。对暗知识的理解与运用，充满了巨大的想象空间。机器学习能发掘出什么样的暗知识？为什么能够发现这些暗知识？这些暗知识对我们每个人有什么样的影响？
《暗知识》像一架望远镜，带你看向机器主导的未来。
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