第三，其他的公司和微软公司一起合作，怎么样令AI帮助微软转型，我刚才提到Office，也提到Cloud，也提到Windows，我们一起做。同时我们把这样的一些技术拿出来给其他所有Microsoft开发者去做，今天我讲的终点一直都是在我们AI部门这么多年做出来，有很多的技术是从微软研究院做了几十年下来。

　　第四，对商业机会的挖掘。所有的商业应用都会被颠覆掉，在这里面微软正在选择哪些方向，哪些商业的AI这样的机会我们会挖掘，以后希望能够有机会跟大家再分享这边的进展。

　　2.长期培养人才进行科研

　　任何一个企业，一个单位，特别是大了以后，一定要去想短期的目标是什么，中期的希望是什么，长期的愿景是什么，一定要从这个角度去想。我的部门比较特别的地方就是，我除了AI以外，还管研究院。在研究院我们有1000多位科学家，刚才新智元的同事也问道，我觉得最重要的就是，要不断培养一代一代新的了不起的研究员，去做更了不起的技术。

　　例如我刚才提到，人工智能(更多在离散的空间做符号处理)和脑科学(更多在Neural神经元做连续处理)这两个空间的融合。符号可解释的空间和连续的脑空间之间的关系，三五年前基本上没有什么人研究这些方向。我认为更重要的就是应该培养新一代，看到这样的问题。如深度学习，要去解释它。

　　四、微软的人工智能产品之路

　　1.为什么一定要有产品?

　　对普罗大众来讲，他不会去看论文来判断你的研究成果，也不知道你的论文有多了不起。你要跟人解释，最容易解释的方法就是你给人看看你的产品，HoloLens马上就会被人看到，我们希望有机会做一些更了不起的产品，不光是对消费者，更多是针对企业用户的产品。我个人认为，三五年内，对AI而言最大的机会还是在企业市场中。

　　2.正确看待科研

　　很多人不明白，说这么多人做科研，怎么还没有产品化?科研就是一个很长期的东西，你要么就不要说自己做科研，要做科研就要有耐心。比如今天大家谈的热火朝天的量子计算，具体哪天量子计算机可以做出来，没有人知道。在这一点上，美国的这套系统还是值得我们学习：从大学开始，到研究所，再到工业界。以前的AT&T和IBM，再到现在的微软，很多公司愿意花很多的钱出来做长期的科研，而绝大多数的科研成果不仅仅属于本公司，只是自己的公司有可能得到利益。

　　这一点我们盖茨讲得非常清楚，比如苹果和微软早期的成功，很重要的就是图形用户界面，而 graphic interface 最早是施乐做出来的，我们跟他们学习。同样，今天微软做了很多了不起的事，但是可能其他一些公司，甚至一些初创公司还会做得更好，这都是很正常的。

　　而且，做科研是非常愉快的一件事情，做科研最愉快的事情就是根本不用担心别人在想什么，你自己拍拍脑袋想想就可以，要有一个了不起的想法——我以前是多么的享受做科研，后来被鲍尔默赶出来去做产品。

　　3.如何从技术研究到产品化

　　当然，我们不是一个公益的研究院，对公司是有责任的，包括最重要的一件事情，就是从技术到产品的转化。目前，AI本身今天很多的东西还在研究阶段，所以今天微软重组，把AI和研究院放在同一个部门——我觉得非常荣幸能够领导这样的部门——我们看到了非常多的机会。

　　怎么从技术到产品转化这个问题，可能今天最好的例子就是认知服务，其中大概2/3的技术是原来微软研究院做的，而且做了很多年，以前我们不是很清楚，一些计算机视觉的技术怎么转化成产品。但是因为有Azure，有认知服务这样的机会，很多很多的微软研究院的技术，都已经通过认知服务转化成为产品。

　　另外一个例子是HoloLens，它研发的过程是“研和发，研和发”不断循环的过程。HoloLens这些人之前就是做Kinect，Kinect做出来微软研究院就做了Kinect Fusion，又做了一个项目叫Holodesk，如果是三维的东西，你怎么样加一些三维的虚拟物体进去。后来微软有一批非常了不起的做产品和设计的工程师，他们想到要在此基础上做成HoloLens，在这个过程当中，里面很多计算机视觉、语音的技术都是微软研究院一起做的，是一个共同研发的过程。

　　4.AI部门的产品规划

　　可以挣一些钱，定个小目标，这是非常重要的。但是，更重要的事情是 AI 这个部门成立之后，我们要想清楚如果我们真的觉得AI会颠覆更多的行业应用，在颠覆的过程当中，我们的机会在哪。

　　(1)对现有产品AI化

　　比如Office等跟AI结合，将会有哪些颠覆性的内容产生，有什么新的产品出来，有什么新的功能出来，这边的话我们进展得非常好。

　　AI的三大方面：第一，你要有非常强大的运算能力;第二，你要有非常了不起的算法;第三，你一定要有自己的数据。

　　我用微软的例子来介绍一下，在微软，我们当然相信，微软所有的产品都必须要AI化，重新去定义这样的产品。