讲者1：的过程当中，电竞只是你生活调剂的一个部分，而不是你生活的全部内容。 第二，我为什么鼓励他玩电竞？ 因为颜恼手能够高度的协同，在某种程度上来讲，对你的智力发育对你寻找解决问题的方法有很大的帮助。 第二，我们有电竞的玩家 player 在这里他们对电竞的玩法比我们要了解的很多，所以他们在电竞当中所遇到的各种各样的通关，他们的决策是什么，他们的决策成功的概率有多大，以及他们在不断地重复玩的时候，真正的能够了解内在的规律和逻辑是什么。 我们有两位非常强悍的玩家，一位叫周航，一位叫郑琳凯。 周航是咱们星际二比赛当中的 8 次的冠军咱们郑林凯不用讲了，我主持的最强大脑要获得年度的总冠军是难上加难的。 因为大家知道这项大脑的选手都来自清华大学北京大学对吧，复旦大学、上海交通大学等等都是强中的强手。
讲者1：那么我们还有一位商汤科技副总裁、商汤研究院副院长，那么是在人工智能领域当中的专家。 那么还有一位是我们商唐科技的研发执行的总监史建平女士，他是什么呢？ 我们所有的研发的东西我们都希望能够做适当的迁移，而是这种迁移希望对社会生活有所注意。 所以我们请来的这几个方面的专家就这样一个问题进行讨论，我相信会激荡出一些非常好的智慧。 所以掌声有请参加 panel 的所有的嘉宾，我们有请周航曾令凯、严俊杰、石建平。
讲者1：好，我们今天讨论的是这个人工智能跟电竞怎么结合在一起的话题。 首先问一下周航，因为我在去年的时候和今年初的时候就看到一些消息，比如说这个 AI 玩游戏，而且跟人比结果两次实验都把人给什么打败了，特别是你玩的这个星际，所以站在人的角度怎么看机器的能力。
讲者2：我觉得在人工智能，大家都在说智能它到底有多智能，其实大家就要拿它去。 那跟人比所以在游戏领域，在这些项目里面就跟人是就是比较好，大家做比较的。 然后一开始大家是在一些小游戏，像俄罗斯方块，大家比谁得的分更高，然后后来再到围棋，大家直接跟人做博弈，看谁获胜。 但是在这些领域为这些人工智能就彻底地统治了人类，他们完全地战胜了人类。 但是只有在星际中，在目前星际是作为一个就是目前为止最复杂也不是就是最复杂。 然后最难的就是是我们公认的最难最复杂的游戏之一。
讲者2：在这个领域，人工智能没有真正的向人类最顶尖的选手发起过挑战，他前面和人类只是有过一些交锋。 但是我觉得可能研究员也觉得没有真正做好准备，和人类来一场正式的较，最顶尖的选手来一场正式的较量。 所以说在星际领域，我觉得我是很期待我也是非常感兴趣。 能够如果说他他我我插一句。
讲者1：所以我们得到的这些信息，星际二人机大战的时候，实际上机器战胜的不是最顶尖的选手。 是的，也就是说不是你。
讲者2：我跟他们被战胜的选手是差不多一个水平的。 但是我还有更厉害的，就是真正最厉害的选手。
讲者1：那我就也好奇了，他当时为什么不寻找一个？ 当然你谦虚了，他战胜的选手是跟你一个水准的，有点谦虚。 那我的问题来了，他为什么当时不找一个？ 在你看看来是比你一个 liver 稍微高一点的选手去对垒呢？
讲者2：这是他们自己也是在一步一步尝试，先从一般的普通的选手，然后再到厉害一些的，然后再到最顶尖的他们。 现在就是在现在星际的人工智能的水平上是卡在一个最就是一个普通职业选手的水平，他还没有做好准备去挑战一个职业选手。 因为我觉得如果作为一个研究者，要想真正的发起这波挑战，他是要有那个信心去战胜。 他明白。
讲者1：这也就是说技术还没有成熟到那个程度。 对，那么我再问你一个问题，根据现在你所观察的，你也是商汤的研究员。 什么时候能够成熟到可以跟顶级的星际的选手叫板？ 这个时间你有一个估计吗？
讲者2：我觉得应该在三年内。
讲者1：三年内。 好。 第二个问题更加的有挑战性，你也不要因为有挑战的问题不答，三年内能够研究出战胜星际的顶级的人类的选手的这个研究成果有可能在周航身上吗？
讲者2：我想贡献一份力量。
讲者1：好，掌声给周航讲得非常的滴水不漏。 好，接下来郑林凯，林凯问你一个游戏玩家的心态的问题好不好？ 好，我是他说的玩俄罗斯方块的那一代人太早了。 我们我记得在 90 年代初期的时候，是 IBM 那个电脑唯一能够玩游戏的就是俄罗斯方块。 我想问一下林凯，当你跟一个对手在进行对弈的时候，输的老是你的，如果输的老是你，你还有兴趣玩吗？
讲者3：那舒乐老师我的话可能心态真的有可能会崩，然后可能也不会愿意说，就是接着往下玩。 就一开始可能会觉得说我不服，我再来几句。 对，但可能你要后边还是接书的话，可能这个不服可能就慢慢地服了。
讲者1：是那你有没有想到说参与到 AI 跟电竞的这个事业当中。
讲者3：我觉得就就是也不算挖坟墓。 大概就是给他的一种就是新的视角。 就你你怎么说人外有人，天外有天那种对。
讲者1：当然我这讲得比较绝对，因为对我来讲老是输的话我就不想玩了，你知道吗？ 玩俄罗斯方块也是这样。 那刚才的话题周航已经打开了，就是说我们看星际作为案例来讲，人机在这样挑战的过程当中还没有能够战胜顶级的选手。 但是我们发现从围棋从国际象棋等等一步一步。 那么人工智能所解决问题的能力都非常强，所以你怎么看这样的一种变化？
讲者3：就是我觉得人工稳定，人工智能其实它解决问题在不断地变得更加复杂，随着它就是技术的一些研发，还有一些创新上。 我自己是觉得说可能在就未来吧可能会越来越多的，就是我们觉得说人工智能不能解决问题题。 嗯他可能就会在一步一步地在被，就是在技术发展中被不断地慢慢地去解决，去优化，然后到最后做得比人类还好。
讲者1：好，那么谢谢林凯接下来问咱们这个研究院的朋友，所以我相信你已经观察了很多人机在这个电竞方面的一些案例，从这些案例当中，您从你研究的角度来讲，你觉得人工智能它的优势在哪？
讲者4：这个人工智能的优势有很多了，比如说它首先反应很快。 就是在很多游戏里面，它的反应时间基本上是0，但是游戏人需要比如 100 毫秒。 那有个反应时间。 那第二块的话是说 AI 的这个计算能力可以无限，因为人脑的话只有一个，然后 AI 的话我们可以后面对不同的更多越来越多的计算资源，分布式可以提升它的计算效率。 但是其实这个 AI 也有一些比较缺陷的这样一个地方。 人的话是因为人的话是说大脑，人可以不停来学习人从小到大，人因为人脑是一个非常综合的这样一套一套智能体。 哼 AI 的话是比较单一的。 它并且很难做一些抽象对，所以说我觉得就是说整体上来看就是 AI 的话处在这种越来越进步。 像您说的从最开始打赢俄罗斯方块，到那个能够下赢围棋到下赢到打赢信息争霸。 大概是每一代它的难度可能会提升大概。 比如说几个数量级。 是然后那个人基本上就固定了，人的话我们就只能这么聪明了，不能变得像郑云凯，他就不可能五年之后聪明十倍。 但是机器有可能可以。
讲者1：对五年之后聪明十倍啊。
讲者4：像郑林凯，比如说他的智商假设是230，他 5 年之后可能还是230。 但是像机器的话，我们现在可能虽然只有100，但是可能 5 年之后可能就是 1 万了。
讲者1：你看对。 严雄，我一看就是个理工男，他说机器能够在五年之后聪明十倍，而郑林凯不行。 但是李功南没有回答我一个问题，在什么样的应用场景下，大家想想看，如果郑林海谈第一次恋爱的时候，你会感觉到很蠢。 但这三次恋爱谈过了以后，他处理感情的能力不是飙升 10 倍，30倍都有可能。 所以我要问一下李功楠严院长，机器。
讲者4：对这是一个非常这是一个非常好的问题。 然后的话就是就是机器在这个一些比如说情感这样一个事情上，比如说有一些这种人机对话，那现在的话除在一个比如说就是做这种非常枯燥的对话的这样一个阶段。 然后然后但是我们还是挺相信是说就是机器它因因为因为机器的话是一个优化目标，机器的它的这个它的计算能力是它的基础的智商在只要我们往这个情感上面来优化，我们还是很。
讲者1：你下棋的时候他没情感。 人下棋赢的时候有赢的情绪。 如果处在劣势的时候，有劣势的那种情绪，这种情绪会影响到它采取的博弈的策略。 所以我认为完美的人工智能也应该让机器有情感。
讲者4：对，这是一个是吧非常好的方向。 好。
讲者1：那这是我当然这个徐丽请我来主持，我就会有文科的思维，多一点来考虑这个问题。 我想问一下建平，您对刚才的话题就是人机在这个电竞当中这样一种交流到今天的这样一个发展步骤，你有什么样的考虑？
讲者5：对，其实这个电竞是一个非常好的这样的一个决策的这样一个场景。 因为我们打游戏的时候其实是有一个非常直接的这样的一个反馈的。 比如说我现在赢了还是输了，甚至是我现在能够和打游戏的时候能拿多少分。 对，这个其实是一个非常直接的这样一个判断。 那游戏会有这样一个反馈告诉大家比如说这个你什么样的决策可能是好的，什么样的决策可能是不好的。 对，但当我们走到实际的这样的一些应用中，其实很多的应用它可能能拿到这样的一个结果，可能是更长的。 比如说其实举一个简单的例子，比如说我们现在在做的这种无人驾驶的相关的这样的一些应用。 那我其实在一个很拥堵的路上，我可以选择比较 aggressive 地去超车。 对，那我也可以选择比较安全地在后面去逐步地去等待，去做一个保守安全这样的一个策略。 那什么样的策略其实是一个更好的策略呢？ 其实他要考虑的因素很多。 然后他对未来的不确定性也很强。 那其实这样的一些问题在实际过程中其实是更难解决的，也是。
讲者1：我们选择一个最优的路径对吧，最优的策略其实就可以提高各种各样的效率，我提高我自己效率的同时我也可以提高别人的效率这点非常的重要。 所以研究这个人工智能跟电竞的结合，表面上看好像是跟游戏有关，但实际上我们沉淀出来的或者积累出来的那种最优的决策的这样的一种技术解决方案，在生活当中有很多的广谱性的一些应用。 那么接下来就想这个问几个问题，就是比较具体化的，因为周航你是游戏玩家出身，这个郑林凯当然也在学习，但是对游戏也比较投入，但是他不影响他的学习我必须要讲，否则最强大脑，我的这个年度总冠军你也拿不到。 我想问两位，就中航游戏玩得好好的。 为什么？ 考虑到商汤来是游戏赚钱少还是什么。
讲者2：这个其实当初投入游戏也是为了什么梦想。
讲者1：你说。
讲者2：梦想当然就是跟那些体育竞技的选手一样的梦想是要拿冠军吗？ 对，然后其实我的个人简介在后面，但我一直想把这个简介其中两个字给改掉，哪两个字要改？ 我想把中国全国冠。
讲者1：军改成世界冠军。 是你已经是世界冠军了还是一个目标是我不是世界冠军。
讲者2：所以说也是我以前的一个梦想，但是梦醒了。 然后现在我加入商汤是因为我觉得我自己因为其实电子竞技还是看年龄看天赋。 我基本上是触到自己天花板的，所以选择激流勇退。
讲者1：然后你这样讲的话，人家你看我们汤教授和徐丽在这边情何以堪？ 我商汤就是专门受那些激溜勇退的人。
讲者2：后半段还没讲到后半段来。 其实那正好我在就是职业生涯后半段，也因为我以前专业也是跟 I 相关的。 然后在结合 VI 和游戏是我很感兴趣的两个方向。 明白。 然后刚好商汤也在研究这一块。 然后也给我提供好这么好一个平台。 所以选择加入商汤。 然后我想我以前没法战胜的对手，我想自己训练 AI 来把它战胜。
讲者1：这掌声鼓励一下对，有时候梦想就是这样，梦想 A 对吧，没有办法实现梦想 B 我实现了。 但是 A 和 B 的背后都是我，我觉得这点非常的重要来林凯这个这项大脑的拿到总冠军了，而且现在也在清华念书是吧。 对。 而据说最近没有太多的时间研究电竞的一个很重要的原因是想继续深造吧？ 是直升它的硕士？ 对，就你硕士加。
讲者3：多智能体这方面的一些东西。 Ok。
讲者1：那为什么在这个特别忙的时候选择加入到商汤的这个团队当中来？ 哪怕是说实习或者见习，为什么。
讲者3：怎么说是首先就是我就我就站在一个普通的角度，就毕竟冠军其实也是一年多一年前多才获得的。 但对，然后前面其实就是一个比较普通人的角度，所以我能收到的信息就是各种网络媒体上的信息。 然后在在几年前其实有个很火的事情就是阿发购。 对，然后其实我也是从那个事件我才注意到，就是说人工智能在解决某些复杂游戏的时候，它的他的怎么说就是我我非常感兴趣，就是他到底是怎么样去下围棋的，就围棋很复杂。  OK 对，然后所以说就是我对这我对 AI 解决复杂问题非常感兴趣。 然后后边商汤也给了我一个机会，就是他们在弄这个 A 就从 AI 走到那么从电竞走到 AI 然后他们在想着说我们要怎么用那个人工智能去打，就星期二这个比围棋还复杂非常多倍的是对，所以我的好奇心其实就被吊起来了。 对，然后我所以因为就我很好奇，所以我才加入就是商探这个。 那怎么商探这个集体，然后我其实自己也受益匪浅的，非常有趣。
讲者1：再问一句。 你别看汤教授，也别看徐先生，也别看严先生石先生你进了商汤以后，你会发现他跟你原先想的有距离吗？
讲者3：没有距离。 他直接的就是干活怎么说干活就开始研究了，反正对我其实就是现在这样子。
讲者1：我把这个问题再翻译一下，就是你到了商汤以后，你觉得商汤在人工智能跟电竞结合方面提供给你的研究的资源平台符合你的预期吗？
讲者3：这个比我想象的要多。 对，就是无论是老师怎么说无论是帮助我就是先入门。 毕竟我那时候其实就是也才大一大二，就然后反正就懂的东西不多，其实是需要一个入门的。 对，然后我觉得就很多人都帮助了就帮助我特别多是以及就是一些资源上，就是一些就是怎么说训练的一些资源上。 然后还有就是算我觉得知识沉淀上也比我想象中的要多得多。
讲者1：好，接下来问严先生，我刚才问他他们为什么来第二个问题，其实这个问题的另外一面就是他们来了总要有人要对吧，结果你们要了就问题很简单，就是为什么商汤会考虑去招或者是去邀请他们参加到商汤的这个研究的平台当中来，特别是像周航对吧，他希望梦想能够在电竞方面能够做到世界的顶级。 林凯她本身对这个有兴趣，他的专业可能跟这也有关系。
讲者4：为什么？ 对，是这样的，就是商汤，我们在过去五年半，我们其实也积累了非常多的这种计算机视觉深度学习相关的非常专业的人才。 对，并且在上面的话我们也取得了很多的进展。 接下来我们发现是说我们在一些计算机视觉各种各样的应用里面，我们发现我们已经到了一些无人区，就在这在这区域里面的话，我们计算机的视觉已经做得非常非常深厚了。 但是如果要比如说跟行业的落地取得一些更大的进展，它就需要一些这种新的这样一些知识。 这种新的知识现在整个全世界也没有一些非常成熟的技术体系。 所以只能靠商汤自己这样来探索。 那我们然后再回顾一下这种科学的历史。 基本上是说一般是到了这种技术攻坚的阶段，她基本上都是说这种多个学科不同辈的人来相互交叉，他才有可能产生这种大的突破。
讲者4：那正好就是商汤，我们在这样一个阶段，然后我们也有一个比较强的这样一个研发能力。 所以我们在这个阶段就果断地选择是说来来扩大我们这种人才储备的这种深厚程度。 来这种多学科不同背景的人来这种相互交叉。 然后就基本上是基于这样一个背景，然后但是我顺便也要补充一下。 周航他虽然是说电竞选手，但是他但是我猜他应该基本上是中国电竞选手里面学历最高的虽然不一定是水平。
讲者1：尤其是他的学历。
讲者2：是。
讲者4：只是本科生。 他的。
讲者1：然后他然后等会等会，我们的电竞选手普通普遍的学历都。
讲者4：这样的，因为电竞选手的话，他的黄金生涯一般是实际。
讲者1：18 号二手年纪比较小。
讲者4：对，然后并且招行它本科的毕设，其实就是做这个的是对也是好多人对好。
讲者1：那这个本科生是不是跟它没打到世界顶级也有关系，它如果不是本科生的话就顶级了，也有可能。
讲者2：我也觉得是被学业耽误了。
讲者1：这个话不要当我面上说，等我走了再说。 对，我这个在学校里面当老师的人，还是希望你加入我们这个行列多一些，但是我还是那讲并行不悖。 我现在还想问，就是说我们到了这个用我们的话来讲，比如说 AI 跟电竞结合起来，总体上来讲它是一个决策型的 AI 对吧，我们进入到这样一个赛道，就像您刚才讲的，我们希望有更多的应用场景商汤利用它积累的这个可技术积累的研发能够渗入下去。 那么我们再把这个想象扩得更开一点，我们这种决策型的 AI 将来在什样的一些应用场景当中，我们要有所布局。
讲者4：好就事实上的话就是虽然相关的技术我们可能是在去年才开始来做。 但是在过去一年，其实在很多行业里面也已经有了非常多的这种应用了。 然后我举一些具体的例子比如说刚才大家提到很多的这个交通灯的问题，对这个问题确实对大家的出行都息息相关。 然后并且之前也有一些传统的方案。 那然后比如说直到有举例子，比如说大概在今年上半年的时候，我们去一个全国非常先进的城市，就应该是最先进的城市。 基本上然后它的交通灯实际上还是有人在后面来手工控制的。 部分手工控制的。 然后大家可以想象一下这样一个领域发展这么多年还处在这样一个阶段。 然后我们大概在过去就三个月。 就是从搭建一些这种演示的系统，包括在一个区域里面来这样来试验。 包括这一些就是真正的跟一些这种交警来交互。 他就花了三个月。 其实是已经把那个区域的效率已经给提升了，大概有15%，就是在一些这种交通出勤的效率。 对，然后我再举一些例子。
讲者1：只能举一个了，因为时间不够了。
讲者4：然后再举个例子，比如说他在轨道交通里面，刚才徐丽提到了刷脸乘车，其实那只是第一点。 那再往后的话我们发现比如说在轨道交通里面的很多，车的这种调度，包括那个在一个车展里面的这些人流应该怎么怎，应该怎么来引导。 这个都是一些这种决策性的这种问题。 那我们也通过这种电竞的 AI 搭建了一套这种通用的基础体系，基本上是说只要是决策性的问题，可以用这套体系可以系统性地来解决这样的问题。 所以说就在很多行业里面都可以取得比较多的落地12，这也只是一个开始了。 其实也认为在接下来好多年。
讲者1：我觉得非常有这样的爆发，特别是谈到人流的控制问题，你像这个景区每一年到五一、国庆或者是相重要的节日当中，人流控制都是一直非常重要的问题。 我想这些决策当中能够应用到那些应用的场景很大的帮助。 所以这个建平您主要是研发执行总监。 从研发执行的角度来看，我们做这样的一种研究的项目，它对研发执行或者将来包括应用。
讲者5：您的角度是什么？ 对，其实就是我这边其实在其实在公司主要负责驾驶的方向。 这个其实是一个非常垂直的这样一个领域了。 那其实目前我们其实也看得到非常多的产品，其实已经在大家的这样的一个日常生活中了。 比如说其实大家现在可以非常方便地买到特斯拉，甚至特斯拉在我们上海临港已经建了厂，对是，然后更便宜的可以买到了。 那其实我自己也去试乘过同事的这个特斯拉的车。 还蛮有意思的，就是它在上海基本上所有的高架上其实都是可以开启自动驾驶功能的，明白整个体验其实还是蛮好的。 但是他的这个这里的一些决策其实很多还是需要人参与的。 比如说我们其实需要拨一下这个转向灯，然后我来告诉这个车我接下来想要去做这个换道的这样一个操作。 那这个机器接下来它就会选择一个合适的时间去过去。 它其实并没有做完全的整个全系统的这样的这样的一些功能，就是它现在的自动化程度还没有那么高，但是它已经逐步地去解决它。
讲者1：最近说了一个要到 L5 级的一个应用，对吗？
讲者5：对。 我觉得就是艺龙 mask 是一个想象力非常丰富的人，他是一个非常大胆的人，是所以其实我们这样很多的新的技术其实是需要这样的一些人来先去能够告诉诉大家这个事情是可实现的。 嗯哼其实最开始特斯拉来去做自动驾驶的时候，大家也。 位置，我们已经可以看到很多的车已经在路上去跑了。 对是。 那另外一些方面，比如说这种 L4 的，我们就可以完全把司机在某一个固定区域去撤下来这样的一些无人驾驶的这样一些方案。
讲者5：明白其实现在也是一个非常火热的这样一个 topic 那它其实要处理的问题就更复杂了，那因为已经没有司机的这样的交互，所以我们其实各种这种这个车上路上的这种各种场景，其实我们都要自己去 handle 明那在这个过程中其实怎么解决是最安全的或者是最高效的。 然后对人来说体验最好的这里其实问题是非常非常多。
讲者1：是这里面可能吗？ 还有分，比如说有些城市它的交通秩序相对比较好，但可能到了有一些城市它的情况下，在中国的应用场景会更丰富一点。 是的，是的是。 好，最后两三分钟的时间，请各位简短的回应我一个问题，特别是你们两个回应我一个问题，你们俩回应我的先从你们俩开始。 就是我们现在比如说这个人工智能的研究，讲到商汤，我很自然地会想到其他的公司，比如说 deep mind whatever 和这些公司。 所以商汤现在的这个人工智能研发的水平进行国际比较的话处在一个什么方位？ 未来的五到 10 年，我们想达到什么样的一个目标从严先生这边开始，然后石女士给我补充一下。
讲者4：对，我觉得我们那个预测未来可以先回顾一下。 历史。 对。
讲者1：这个时间不长。
讲者4：对，我就很，我就很快。 然后大概就是在 5 年前的时候，就是商汤刚开始成立的时候，那个时候的计算机视觉就商汤现在做的这个主业的技术方向上，其实就是国外的研究是比较领先的。 对，但是国内但是就是说有很多落地场景。 并且中国的公司其实是非常愿意来具体来落地，这样来迭代。 所以说其实大概可以看，就过去 5 年时间，基本上就是中国的这些公司在这个基金数据的落地上，其实就已经远远走在这个比较领擎的水平了。 虽然说我们的这样一些底层的研究能力可能还需要进一步来提升。 那我们现在比如说我们这个潘东讨论的这个决策型的 AI 状态也很类似。 我们可以看这个决策型的 AI 的国际的顶尖论文和会议，基本上所有的作者基本上就基本上都是外国人，就很少有华人。 可能比如说一个团队里面，比如像 Google 丁曼的他们大概一个团队里面，比如说五六十个人可能只有两三个华人。 那在这一块其实我们整体可能在底层研究上还是比较弱的明白。 但是我们的好处是说中国有非常多的落地的场景，商汤也愿意跟很多场景具体来迭代，那通过来迭代来推动这样一个技术的快速的补齐甚至超越。
讲者4：那其实基于这样一个观察，我们是非常相信在接下来比如说像周航说的三年，然后能够真的打赢世界冠军。 比如说同时的话，比如说我们跟很多场景结合。 如果真的是说实现这种绝对性 AI 的在众多行业的这种普遍的开发落地。 是的，这个是我们非常有信心能够实现的。
讲者1：好，那接下来问一下是女士，您负责比较垂直的汽车这一块，我的问题也非常简单，因为 AI 的这个决策在很多的应用当中，可能比人的决策要更聪明一点，反应更快一点。 如果商汤在这个垂直的领域我们进行深耕和发展的话，在未来的三到五年之内，我们要做的重点的一个研究方向，或者是说研发的一个项目是什么？ 它所带来的效益会是什么？
讲者5：就我们这边自己来做的这样的一些方向来说，首先其实我们在驾驶这个方向，我们其实首先我们要做更聪明的这样的一个更可靠的这样一个感知系统。 我们要能更好地能看到这个世界发生了什么，路上发生了什么，路边的行人怎么样。 那么接下来其实我们要做的其实就是怎么更聪明地去做决策。 然后最终到怎么更安全的能够把这个车开起来。 那在这个过程中，其实它也有分阶段的不同等级的这样的一些无人驾驶。 那我们希望我们的技术更快地能够参与到这个产业链条中，然后更快地能获得一些 feedback 然后在中国的这样的一个整个的其实还是有非常多人车，包括车企这样的一个环境中。 然后我们能更快地拿到反馈，然后更快地去做迭代。 然后我们相信其实三五年之后，我们的技术应该行业是非常领先的。

Answer: 如今人工智能与电竞的结合还在起步阶段，虽然随着技术创新在不断优化，但是与人类还与所差距；AI的优势在于在训练中不存在限制可以无限进步，并通过逻辑选择出最佳决策方案，因此有广大的进步空间和广泛的应用前景，在未来还应不断提拓宽，拓展人类的认知，拓宽人类的想象力。