2018年6月20-21日，新加坡国立大学苏州研究院成功举办第四届中新国际科技交流与创新大会（Innovfest Suzhou 2018）。今年的中新国际科技交流与创新大会以推动中国-东盟科技创新合作为主题，依托新加坡国立大学及BLOCK71创业创新生态系统在东南亚及全球的国际资源，邀请新加坡、印度尼西亚、马来西亚等东盟国家及全球其他地区众多科技项目和企业来苏州寻求合作与发展，推动中国-东盟科技创新资源深度对接与合作。
中新国际科技交流与创新大会由新国大苏研院主办，自2015年以来每年举办一次，已连续举办四届。2018大会共吸引696家单位参会，其中包含法国赛诺菲、美国辉瑞、中芯国际、海尔等316家科技公司、来自中国和东盟的67所著名高校研究院以及80家投资公司机构，共计1160余人，集中展示了100多个高科技项目。大会依托BLOCK 71 Suzhou创业创新生态系统，服务两国科技与产业双向交流，促进国际优秀科技成果来苏州落地发展，致力于搭建全球顶尖科技、企业对接交流的国际化平台。
新站点作为特邀合作新媒体，对本次活动的参赛项目、评委嘉宾进行了采访，听他们交谈创业人生。
本期英雄
蔡达成，新加坡国立大学计算机学院创院院长、KITHCT讲席教授、清华大学—新加坡国立大学下一代搜索技术研究中心主任
1983年蔡达成博士毕业于英国利茨大学，主要研究方向为多媒体信息检索、社交媒体分析。目前担任新加坡国立大学－清华大学联合媒体搜索中心（NExT）主任。
蔡教授在国际学术领域十分活跃。他组织了一系列计算机图形学、多媒体和文本处理国际会议，担任顶级国际会议ACM Multimedia 2005、ACM SIGIR 2008和知名国际会议CIVR 2005、ACM Web Science 2015的会议主席，ACM SIGIR 2011程序委员会主席；担任ACM Trans. on Information Systems、IEEE Trans. on Multimedia、The Visual Computer、Multimedia Tools and Applications等国际期刊副主编（Associate Editor）。蔡教授是国际多媒体检索会议(ICMR)、国际多媒体建模会议(International Multimedia Modeling Conference)的指导委员会主席及国际计算机图形学协会(Computer Graphics Society) 指导委员会委员；欧盟大型系列科研计划的国际评审委员。在工业界，蔡教授是CITPM和COMIT主席和多个新加坡上市公司的独立董事，两家创业公司创始人。
Prof. Marcelo H. Ang Jr.新加坡国立大学先进机器人中心主任
Marcelo H. Ang, Jr.分别于1981年和1985年在菲律宾德拉萨尔大学和美国夏威夷大学获得机械工程学士学位和机械工程硕士学位，在罗彻斯特大学获得电气工程学博士学位， 1988年在纽约成为电气工程助理教授。1989年，他加入新加坡国立大学机械工程系，现任高级机器人中心副教授和代理主任。他的研究领域涉及机器人、机电一体化、自动化系统以及智能系统应用等，主要从事机器人技术、创造力和创新、应用电子和仪器、计算机、设计以及其他相关课题的教学工作。除了学术和研究活动，他还作为创始人兼董事长积极参与新加坡机器人运动会以及作为顾问委员会成员参加世界机器人奥林匹克运动会。
Rishi Israni，Zimplistic 联合创始人、首席执行官
Rishi曾多次创业，是核心技术专家。在创立Zimplistic之前，Rishi是tenCube的创始人和首席技术官，tenCube是由McAfee收购的一家新加坡移动安全公司，Rishi负责该公司的整体技术和产品路线图。 Rishi编写了Rotimatic固件的第一个版本，并从他领导的技术工作中获得了六项专利。
蔡达成，新加坡国立大学计算机学院创院院长
Q：未来机器智能会超越人类吗？
A：我认为在一些特殊领域机器可以做得比人类好，但它只是一台机器，并不能用大家都能理解的方式解释结果。机器也有可能无法以人类的方式把不同的视图结合起来。研究一两天案例之后，我可以提出新的发现或新的科学，但对机器来说会很难 。10年后有人会把所有东西连接起来 ，然后机器就可以交叉使用数据分析，它们甚至可以和人类一样好，但我认为这仍然是一个很好的方法。
Q：新加坡教育发展的未来方向？
A：在亚洲新加坡的教育水平，我认为可能和大多数顶尖大学一样好。在亚洲，我认为我们在某种程度上具有竞争力 ，但我们只重视短期发展，以至于没有那些长期思考的人。这就是为什么我们需要眼光放长远。我们不能只看对行业有利的事情，而需要更长时间研究更基本的东西。在学习方面，目前的技术状态在应用方面还不足。我们非常关注应用方面，我们缺乏的是更长远的眼光和研究，这是需要发展的事情。
Q :计算机科学如何为人们提供帮助？
A：视觉内容是最难理解的方面。多年来我们一直在研究文字。当你向某人发送一些消息时，你已发送了文字，但也许年轻一代他们会发送视频，我们越来越需要研究视频，例如微视频、音乐视频、抖音视频。很多人喜欢这些东西，不同的人会分享不同的视频，同时还会分享与之相同的文字内容，你可以建立这个人的档案。它是好是坏我不清楚但是我们有这种能力和技术你可以用正确的方式为他们提供帮助。
Q：机器和人类的未来发展关系？
A：过程总是在那里，我的意思是所谓的分类标签。我猜你肯定会想给内容分类，同样也很重要的是要标出不需要的内容，这样他们就能过滤掉这些内容。技术只能做到这一点，但它并不是很准确，对技术的要求是百分之百。从长远来看 ，我们希望计算机可以获取所有可能的情况并希望达到100％，然后基于这些可能情况，人们会过来看。我认为最有效的方式是将机器和人力结合起来，然后实际上应用于所有事情中以后你就会发现机器是无法代替人的，人类要做最后的检查和决策。
Q：对年轻创业者有何建议？
A：我并不鼓励那些刚从学校毕业的人在没有经验的时候创业，因为他们可能会浪费时间。创业很重要的是，如果你正在做b2b，当然你需要其他技术或者能够帮助你的东西，然后你需要找到你的商业模式，找到商业模式的一种方法是获得第一个客户。这是最困难的部分 。一旦你得到第一个客户，你需要做的是让他们持续的给你资金支持，因为你的第一个项目可能对他们来说很特别，有了他们你的想法才能变成产品。
Prof.Marcelo H.Ang Jr. , 新加坡国立大学先进机器人中心主任
Q：机器人科学技术与人类的联系？
A：机器人技术影响每个人，它是最有趣的技术和科学。无论你是穷人还是富人都受它的影响。一个机器人就是一台机器，好像终极机器，我想让一个机器人成为我的助手来帮助我这样我就可以轻松，帮我拿行李、叫醒我、为我做饭、 清理房间，这就是最好的机器。如果你想要这样一台可以帮到你的机器，可以成为你的助手，你可以打电话说，你回家给我拿这个、打扫我的房子，这是最好的，这就是机器人技术。在所有不同的技术中这是最接近人类生活的，可以帮助你的日常生活。它很有趣，我们不应该止步不前，人类天性就是要不断前进。它可以是助手，是家庭成员，可以帮助你的日常生活。因为有太多我们不应该做的事情，没有乐趣的事情，我称之为五个D：危险的任务、脏活、累活苦活、低级的活，第五个是驾驶。因为机器可以做得更好，我们可以享受生活。
Q：如何看待新加坡的机器人行业？
A：新加坡没有专门的机器人行业，我们不制造机器人，但有很多相关的行业。如制造电子产品，制造智能系统的传感器或AI或软件。新加坡对机器人有很多需求，特别是新加坡是老龄化社会，我们的婴儿出生率低，每个人都在变老。如果你变老了，你需要更高效。我们人口减少年龄增大，老年人无法做更多的事情，但是他们的智力仍然存在。你可以让机器人做事，让老年人的生活更有意义。我们想要更有意义，更有成效。他们想要创造价值，可他们做不到但机器可以帮助他们。他们还有智慧，机器人行业就像电脑行业一样。电脑是有产业的，但是谁来使用计算机？所有人。以后用机器人的人会更多，谁将使用机器人？所有人。新加坡和任何一个国家一样，人们可以做有创造性的工作，愚蠢的事情交给机器。我们的生活将更有意义。新加坡是一个非常小的国家，我们没有任何资源，唯一的资源就是人。我们没有石油，我们没有矿物，我们只有人，知识和智能。这就是机器人技术非常有用的原因，因此人们可以专注于机器无法做到的高价值智能的事情，但这些低级的事，这五个D让机器人来做。
Q：为什么要在新国大建立先进机器人中心？
A：我们希望建立科学和技术使机器人更有用。因为现在机器人技术还没有完全成熟，我们已经可以看到自驾车这样的例子，但并不多因为还需要很多研究。这项研究涉及两大领域，一个是智能人工智能，人工智能是使机器更智能的计算机科学，就像一个人类助手；第二是硬件，今天的大多数机器人看起来像机器工具，工厂中的工具。你不希望那种机器人出现在家里，那很吓人、不安全，它不适合人类和机器人的互动。它不应该是一个系统，我们需要新的机器人设计。因此即使我们没有机器人产业，但我们希望与大型机器人公司合作来设计新一代的机器人。不只是软件和硬件，你会看到软机器人软材料，它们不是金属的，我们需要改进才能做到这一点。我们正在软机器人领域研究，使用软材料。所以中心的工作有两个方面：在硬件改进方面与制造机器人的公司合作伙伴会谈，然后将这些机器人组合在一起；还有你已经看到机器人的软件不是改变设计，而是让它们通过机器学习和软件来变得更聪明。
Q：如何看待机器的深度学习？
A：深度学习是一种机器学习。机器学习有很多种，比如支持向量机等等。很多种类的机器学习，深度学习也是一种学习，它更像是一种黑盒学习。我认为深度学习是最接近人类学习的，因为整个深度学习机器都是基于神经网络的，它最适用于非常困难的问题，你不知道如何制定详细步骤的问题。另一种是支持向量机或模式识，你只需看模式就可以查看数据和聚类数据，只是寻找模式，只要在寻找模式就可以说在进行机器学习。但对于深度学习你甚至不需要说这些，你只需要给它数据它能自己发现模式，所以深度学习的潜力更大。
Q：其他国家机器行业的发展？
A：在亚洲，日本和韩国是最厉害的，因为它们不仅软件很强，硬件工艺也很强。欧洲德国在机电一体化方面非常好。在亚洲，除了日本和韩国以外，我看到中国在机器人领域的发展非常快。当我访问中国时我印象非常深刻，不仅在机器人技术方面还有AI方面，但是我没有看到AI和机器人技术的融合。如果你将它们结合起来将会变得非常强大，因为没有高智商的机器人是没用的，没有身体的高级智能也是没用的，有了身体才能发挥作用。中国在努力，新加坡也在努力。我们也有我们的优势，在机器人技术年度会议上我们看到了来自新街破的一小部分顶尖研究人员。
Rishi Israni，Zimplistic联合创始人 执行总裁
Q：如何度过创业过程中的艰难时刻？
A：和生活中的任何事情一样，有时候你非常努力地做一些新的事情时，我们会害怕，这是非常自然的。有时候，在艰难的阶段你会有点害怕，如果失败怎么办？因为你已经投入了太多。有一个非常简单的方法就是你不要想太多，保持放松。一个人的生命微不足道，即使你失败了也没什么，即使你成功了盈利也不一定大过成本，一旦我们理解了这个观点，你就会觉得成功或失败并不重要，你又可以回到你的旅程了。
Q：初创企业如何才能生存？
A：了解自己很重要，你无法教会别人生存。你需要明白自己想要什么以及为什么做这些事，为什么要这样做？我想如果你明白为什么要创业，如果你的原因非常强烈，其他一切都会自然地发展，这就是我的理论。如果你真正了解为什么，你就会活下来。你知道无论你被打倒多少次你都能站起来，如果你失败了没关，因为你已经非常努力了。
Q：企业创始人的驱动力是什么？
A：花一些时间安静思考很有帮助，花一些时间独处有助于更好地了解自己。当你独自面对需要解决问题的时候，有时候你会发现独处的重要性，你无法量化它但你有一种感觉。我们不知道市场到底有多大，也不知道你不想解决你是唯一的客户的问题。当你这样做，在一天结束的时候你会意识到这可能不会让你快乐，你会意识到投入这么多年只有很小收益是很不划算的。某种程度的影响是有意义的。我们凭直觉知道市场规模会更大，但我们可能严重低估了成本。我们认为我们能以一定的价格成交，但它比我们想象的要贵得多，但这是不可避免的过程。我们后来意识到当你做任何创新时候都会经历这个过程。当它第一次出现时，它可能更昂贵。也许它有一些小的缺陷但随着时间推移它会达到正确的价格点。
Q：如何面对不同发展阶段的问题？
A：我非常清楚地记得这一点：有一个艰难的阶段，你会克服它，我们的问题会变得更少，但突然间又有不同的挑战。我相信我喜欢问题，在我的生活中接受问题。我需要问题因为它们让我很兴奋。问题越多越好，所以每一个陈述都有一个新的问题，有一个成长的机会，有机会更好地了解自己，这是一个令人兴奋的事情。我期待更大更好的问题，但是我知道当你解决以后，你会感到疲倦，没关系你希望没有更多的问题发生，这是很有趣的现象。
Q：目前公司发展面临的挑战？
A：在我看来问题和挑战之间存在差异，我们已经从问题领域进入挑战领域，现在我们正在市场中发挥作用并且在为大众市场做准备。面临的挑战是大规模生产，大众市场制造，挑战在于如何管理和发展团队以帮助实现这些目标。而成长得太快也是对创始人的巨大挑战，因为创始人也需要不断成长，因此成长太快导致承担不了责任是一个更大的挑战，这些都是令人兴奋的，非常好的挑战。