业内每每谈到人工智能，都离不开“学科交叉”这四个字。美国卡耐基·梅隆大学计算机学院机器学习系教授邢波或许是最有发言权的人之一，因为他自己就是一位横跨物理、生物和计算机“三界”的交叉型人才。在机器学习领域十几年的科研经历，加上在业界的工作实践，让邢波对自己长期以来的研究领域有了新的思考：如何让人工智能像物理学一样成为一个更加正规、严密的科学和技术？

美国卡耐基·梅隆大学计算机学院机器学习系教授邢波

也因为这个思考，如今，邢波又有了新的兴趣点——将人工智能算法与计算机操作系统相结合。“希望可以通过我现在做的研究项目，让人工智能不再是一个‘黑匣子’，而是可以工程化。”自业界回归卡耐基·梅隆大学，邢波就开始着手搭建一个可以让各种人工智能或机器学习算法“即插即用”，并且还能与不同计算机系统相衔接的“通用系统”，他将此称之为“Petuum”。

为何一定要让人工智能技术工程化？邢波认为，这将有利于人工智能技术无论从规模上，还是应用上都能真正落地，同时让其解决方案达到可重复性、可维护性、更高稳定性的要求，让普通人也能用低廉的价格使用到人工智能技术。“这其实是将标准化的概念引入到人工智能学科当中。” 在做了一系列理论、应用和工程方面的研究工作之后，Petuum日益规模化，邢波在此基础上建立了自己的公司：“我想把这些技术都商业化，真正产生对社会有用的产品。”

从金融、城市管理到教育、农业，当下，人工智能技术被越来越多地应用到生活相关领域。这是否意味着人工智能的发展已突破“瓶颈”？邢波一针见血地指出，目前的人工智能与人的智能还相差甚远，还有很多“瓶颈”需要突破。比如人的智能可以明白哪些内容是自己不知道的，但人工智能目前无法感知之前没有“学习”过的领域。“这就是没有边界感。”邢波指出，有了边界感，探索和创造才会有方向感。在工程方面，邢波认为，人工智能技术还如同一个“工艺品”一般，缺乏工程上的严谨和可重复性，也没有严密的工业流程，“这正是我的团队正在试图突破的一个‘瓶颈’。”

面对人工智能技术发展的新一轮浪潮，上海也不想错过。土生土长的上海人邢波对家乡充满了希冀：“上海在发展人工智能方面具备了很大的潜力。”上海位于长江三角洲的龙头，新中国建立以来的发展逐步形成了完备的工业基础，还拥有很多优秀的大学和科研院所，在邢波看来，这些都为上海发展人工智能铺就了“地利人和”的环境。“上海务实、沉稳的城市性格特点，与金融、工业、海港等特色产业相结合，探索产业与人工智能的最好交集，即拥有了未来发展人工智能产业的巨大潜力。”