对话微软古卓伦：微软研发能力强，但也需要竞合 原创

至顶网CIO与应用频道 11月23日 北京消息：11月1日，2017微软技术暨生态大会（Microsoft Tech Summit）在京召开，这是微软中国年度最盛大的科技峰会，活动上分享了微软的最新动态，以及微软在云计算、大数据、混合现实、人工智能、量子计算等领域的最新布局。微软公司全球资深副总裁、人工智能核心团队负责人、微软人工智能研究事业部首席技术官古卓伦（David Ku）在会后接受了媒体的采访，他介绍了微软的愿景以及在AI方面所做出的努力。

古卓伦：感谢诸位百忙之中拨冗前来，我们今天非常高兴，因为这个活动代表了微软对于中国的承诺，尤其是技术方面的。包括我们一直以来都十分关注的人工智能，这是我们深信不疑的信念，作为一家公司我们有独特的角色。这样一个角色实际上能够助理于人和公司，能够使他们竭尽所能。

所以我们可以看到萨提亚自担任CEO以来，我们有更强的感觉，而且我们有一个更强的使命感，有更强的一个势头，我们感觉非常荣幸，也深感兴奋。

今天上午在萨提亚的主题演讲过程中，还有包括我们已经谈到了关于人工智能AI发展的过程当中，大家可以了解我们有一个AI广泛的战略。实际上这是基于我们的信念和使命，我们觉得AI最佳的范例必须是我们能够和其他人携手共进，赋能于其他人，能够打造一个独特的AI的体验，我们觉得这对于我们的愿景来说是非常具有核心意义的。

实际上微软的产品研发能力很强，但是除此之外，我们也希望能够和大家深度形成合作伙伴关系，因为我们觉得同心同德，共同的目标才能指引我们共同向前，非常感谢大家百忙之中拨冗前来参加今天的媒体对话，大家可以提一些问题，能够跟大家进行分享。

今天早上微软提到了和华为的合作，实际上华为不仅是一个硬件厂商，它在中国也有云服务，所以您能不能介绍一下，今天的这个合作到了怎样的一个深度？因为你们在一定程度上也是竞争对手。

古卓伦：我们现在所处的时代，实际上是一个竞合的时代。因为很多公司，都会在同一个领域开发产品，所以竞争是不可避免的，但是也可以看到的是，这些公司之间的联系也越发紧密，不可分割了。但是归根结底，我们的最终目的，都是帮助我们的客户取得成功。

所以当华为在打造他们产品的时候，我们就在想，可以在哪些方面提供价值。就像我们微软自己打造产品的时候，我们的目标是赢得客户，因此在一些领域可能会有竞争，但是在另外一些领域我们是希望进行合作的。这是微软的核心要义，实际上就是密切的合作关系。尽管他们有一些产品可能会跟我们产生竞争关系，但是我们深信不疑的一个信念就是助力这些企业，即便是潜在的竞争对手，微软也希望能够予力他们，所以我们和这些公司建立了合作伙伴关系，他们的产品都非常好。这也是对微软一些理念的一个反映。

包括在人工智能方面，我们只是迈出了最早的几步而已，路漫漫其修远兮，所以没有人知道，现在哪一个战略一定会成功。但是我们有一个坚定的信念，携手共进会变得更好，我们希望能够打造我们的平台，能够接触彼此。所以你可以看到微软跟其他的公司进行携手共进，进行合作，这是我们战略的核心。

我们今天着重讲了AI，。在前几年大家都是用GPU提供服务，但是微软也开始尝试FPGA的方案，这个是怎么考虑的？包括谷歌也提出了定制化的ASIC的GPU，微软有没有这方面的打算？

古卓伦：AI需要什么新能力？我们知道需要很大的培训和计算能力，打造一个模式的过程当中，你必须要进行推理，要演进，把它进行运行。所以常规的CPU还有传统的架构就显得不够强大了。

之所以我们能够去进入FPGA，实际上是因为我们需要更大的模型，我们用它进行机器翻译，机器学习等等。在必应当中，我们有一个叫做Q&A环节的，是通过深度学习了解到这些文件的背景，让你问任何问题都可以。这样的模型是非常大的，在CPU上的运行肯定是不够了，所以我们需要进行创新，这样也就产生了新的需求。这样的话才能够打造我们的FPGA的架构。所以我们希望加速硬件，因为你可以看到AI打造了这样一个平台，能够让其他的用户把他们的模型放到其中。

但是GPU本身还是很好，我们还在投资，他们对培训还是很管用的。除此之外，一些初创公司，包括芯片的运营商，我们也在考虑。从我们的角度，微软会希望找到一个方法，最终把所有的技术连接在一起。有一些我们自己来进行创新，有一些我们和其他人进行联合创新，但是我们希望说能够把他们结合在一起，对我们的客户还有企业来说，他们使用起来就更加简单了。

所以我们要考虑一下，为了在人工智能的世界保持前沿，你必须要确保找到正确的途径进行创新。所以这就是为什么我们和一些芯片供应商合作，还有包括和媒体公司合作，甚至还会跟其他的公司合作，只要他们和我们的精神，和我们的目的是一样的，想要打造开放的AI生态，我们就和他们合作。

我们深信不疑的一点就是硬件、软件的创新是非常重要的，所以FPGA我们将会持续投资，在芯片方面持续投资。

刚才您在会上讲了一个观点和主张，我们在加速从研究向产品的转换，我们现在有什么具体策略可以推进这个速度？

古卓伦：当我们把研发集团还有产品集团结合在一起的时候，不代表这两个团队之前没有协作，我们以前一直有良好的协作，已经很多年了。可以看到很多技术之所以被开发出来，就是因为我们的研发集团和产品集团携手共进。但是我们有这样一个欲望，就是把它们结合的更紧密，我们希望能够打造一种方法，能够把一些设想进行快速的推动，使他们能够从研发快速过渡到生产，我觉得最好的创新就是做一些突破。做突破最好的方法就是了解商业问题，了解产品问题，了解产品方面的机会才行。所以我们想做的一点，就是把研发和产品部门结合在一起。这样他们可以更加深入的合作，一起看到全球的问题，解决全球的问题，这样会创造很多创新的观点。

那么这么一来，从结构上来讲也会更加简单，如果一个研究人员想做产品，或者有做产品的想重新回到研发职能，这样就会很容易实现，可以说是非常无缝的连接，非常的顺畅。所以我们可以看到研究和人员之间，产品线这块有很强的能力，我们可以做得更多。

大家可以看到这样一个模型，实际上我们和外部的研究集团也可以进行合作，包括学术界，包括其他的研发集团等等。我们可以看到当人们看到共同的问题，他们一起考虑这个机会的话，创新的潜质就更大，所以我们希望乐见彼此的发生，我们希望创建这样一个环境，让大家变得更加容易，流畅度更高。

有没有细节告诉我们？协同方式的变化，管理方式的变化。

古卓伦：我刚才讲了两个指引的原则，说了我们怎么能够降低产品线和研究职能之间的摩擦。微软把自己的一些技术用来打造我们的产品，像Cortana，Office 365，还有包括AI、机器学习的工具和实验。我们想确保同样的技术能够通过Azure提供给大家，而且能够提供给我们第三方商业的客户。当我们打造一个产品或者技术的时候。我们希望它能够让我们和我们的客户获得收益，这样一来我们能够更快的迭代，我们在同一个堆栈当中有同样的应用，这是第一个原则。

第二，我们想要拥抱开源，在研发职能过程当中，当他们发布他们产品的时候，他们想要打造一个模型，把这个模型变成一个开放给大家。所以我们想让我们的平台变得更加开源，能够去欢迎，并且拥抱这样一些来自我们自己内部的创新，但是任何外部大学的创新我们也欢迎，只要他们是开源，包括TensorFlow等等。

我们会有一个更顺利的转型，是把一个观点，研发验证的观点为起点，然后把它和我们的生产线条连接在一起，能够快速的达到用户可以使用的状态，所以我觉得这令人振奋。微软和斯坦福大学的合作就是一个案例，大家对流媒体进行分析，自动发现一些一场，并进行分析。

这都是非常好的创新，我们要做的是快速将这些模型和我们的系统对接，并且在实际的使用场景中获得反馈，这就是研发和实际工作的对接。不光是我们自己的研发团队，还有外部的研发团队。

第一个问题，在您上午的PPT上谈到，微软已经将语音识别错误率降到了5.1%，所以我想问一下，这样的结果对于现在的商业化起着怎样的影响？会不会改变、取代某些职业？第二个问题，就目前小冰更新的功能和技术来看，您觉得聊天机器人下一步的关键技术是什么？谢谢。

古卓伦：我先回答第一个问题，人工智能这个技术就像PC技术，PC技术经历了巨大的变化，改变了人们工作的方式。人工智能其实也是如此，当我们开始思考与客户互动的方式，优化库存的方式，以及企业运营的方式，我们需要新的能力，而这些新的能力会带来技术的新需求，需要新的人才来打造这些能力。当然它会去替换现有的形式、方式。

正如萨提亚所说的，新的能力会带来新的责任，我想会有一些新的技术，会替代一些人类的工作但是我们非常的乐观，技术是一种善行，我们要做教育，培训，提供工具，与学界合作，帮助社会更好地理解人工智能所带来的机会，并且抓住这些机会。但是并不是意味着所有的人都以同样的方式获得这样的机会，我们现在强调的是合作，新的变化必然带来颠覆。我们要以负责任的态度来做。因为这并不是一家公司的工作，而是整个技术产业界，都需要意识到的巨大的影响力和机会的诞生。

有关您提出来的小冰的问题。小冰让我们学到了很多东西，它教我们如何理解和感知，比如说文本的理解，图像的理解，现在还可以对话，理解人们的语气、主题，小冰开始建立这种对话的感觉。下一个小冰的演进阶段就是让小冰赋能企业，能够让企业和自己客户有更加密切的交互方式。比如说在日本，小冰在日本叫做Rinna。我们和罗森这家连锁便利店合作，通过Rinna带来更好的服务体验。Rinna在日本帮助罗森超市连锁获得更大的业务成功。小冰已经拟人化了，正是这种拟人化可以与人之间建立情感的纽带，正是这样的一种能力，我们正在不断地推向前沿。

所以下一个演进是把这个能力进行更加做商业化的探索，已知的很多，但是未知的也有很多，不管如何，机会是巨大的。最终人与人之间的沟通应该超越逻辑。这就是给客户的一种承诺，我们认为小冰之后的技术是非常好的一种构建模块，能够让人工智能更加拟人化，更加的触手可及。所以这就是人工智能的一个演进，是更好的人机之间的互动。

请您更多的介绍您所领导的人工智能核心小组是一个怎样的团队，然后在组织架构，做事方式上面有什么特点，有没有什么事情是您特别想要团队做到的，但是目前还没有完成的？

古卓伦：首先，我来描述一下我们的组织结构，就是人工智能研发队伍的组织架构。首先我们有四个群组，一个是消费级的人工智能产品，这是针对终端用户的。比如说小娜，还有小冰，这是直接针对消费者推出的产品。这是第一个集群。

第二个群组，叫做企业级商用的人工智能，我们有云、AI平台。比如说认知服务，机器学习工具，另外还包括了业务人工智能，这是第三个集群，主要是打造客户服务，还有自动化，端到端的人工智能解决方案。

第三个集群，我们把它称之为人工智能核心集群，人工智能核心的集群就是所有AI的内核，不管是消费级，还是商用业务的AI都有这些。比如说所有的数据基础设施、人工智能工具、知识管理，比如说我们说创造知识，从Bing创造知识，从Office创造知识，把它们连接起来形成体验，同时我们还有一种叫做Office的能力汇入，不光是我们把价值引入自己的产品，像小娜，小冰，还有Office、Dynamics，我们有一个专门的组来支持这种Office 365之后的智能，比如说像知识图谱等等。能够更加的有预测性，知道我下一步这个会往哪些方面发展，这些技术都是我们提供的。

这是我刚才谈到的三个群组，针对消费者的AI产品，针对商用企业级的产品，还有核心的AI技术的群组。也是微软的研究院，或者是实验室做根本性的研究，同时我们还有一些所谓大的项目组，比如说生物计算，量子计算，这是一些非常前沿性的。比如说基因做这样一种编程，让他们回溯看一下，当我们把所有的结合在一起会发生什么，我们会研究这个。不同的组合会带来什么样的结构，这些都是大的类似于登月的项目。是持续的，为什么我们要聚焦于量子计算？因为在今天这样的计算架构肯定会触及一个极限瓶颈，计算具有如此大的能量，有这么大的可用性，从根本上改变了硬件和硬件部署的方式。当然我们要在这个领域这样做，这就是我们的第四个集群，就是基础性研究的集群。我们也非常密切和微软其他的业务集团，比如说Office集团进行跨团队的合作。比如说Office是一个团队，我们的团队负责把智能引入到Office365，事实上是由我们的这个工具，帮助Office 365智能能力的开发。

萨提亚确实给我们带来了比较振奋的一点，就是Windows、Office、Dynamics、Azure，这些不同的业务组群之间变得更加的互通互连。当我们思考客户的时候，我们不会想这是Office的，或者是Dynamics的客户，我们认为是更多个性化的，不同的企业客户，不管你是用Windows，小娜，还是Dynamics？我们会不断的减少客户获得价值可能其中会产生的摩擦。这是非常强大的一种合力，能够让我们微软内部不同业务组之间更加的上下团结，目标一致。这是一种文化的变革，在过去的几年微软内部萨提亚本人就是这样一个人的象征。

萨提亚有这种使命感，明确感，他的同理心，他的耐心，我认为我们目前微软大量的能量就是来自于我们的领导萨提亚，有这样一种使命感，我们的使命是强大的，我们的文化也在演进，因此我们非常兴奋。事实上我们目前还有很多的工作不能做，但是我们应该做的。我们有这样一种使命感，最终能使得微软实现自己的差异化，与其他的企业不同。

您刚才演讲中提到了将人工智能注入每一个产品，这过程是否需要对产品代码进行重新编写？如果需要的话这个过程需要多久？

古卓伦：举一个例子，我们知道重新编码说特别难。很多情况下你根本没办法重新把旧的代码改编还不如重新编码，比如说你有一个工厂，说有供应链、司机等等，说我们要立刻变化，有了云我们可以把这些所有的远程信息打造成一个信息流的活动，我们开始创造这样一个云端，它与实际的物理设施之间传感器相联，也就是现有的设施也是运行的，但是在此之上考虑我是否能够运用人工智能和在一个位置相关的信息，可能是城市信息和供应链信息，这是图谱能发挥作用的领域，如果我知道这样的一个信息流让我把其他相关的上下文信息业融入进来，我就知道这个点到底在发生什么，比如有交通的拥堵，有一个颠覆或者知道了停机的情况。

根据信号我们可以建立一个预测的模型，我们可以监控并且预测。

比如说我们可以做需求预测，我是否可以有更好的建议，所以我们一步步的来看，先来看数据流，然后用这样的模型日积月累，这就是我们认为大部分的人他先从数据开始，先从数据洞察开始然后建构模式，这些模式可以推动决策和建议，最终你再把旧有的东西去替代。到底这种大爆炸式的变化能不能实际去应用？我们非常务实的，实际上我们不断的投资于混合的架构，因为我们不能说从第一天开始就把旧的抛掉，完全切到云。其实有很多企业他们做这个切换都非常的麻烦，所以我们知道客户既有的技术，但是通过数据、通过工具来分析建立模型，我们认为有更好的方式能够让企业逐渐的建构自己的核心能力，然后逐渐的创造价值。

微软自己的产品，比如Office，它的AI化大概能多长时间完成一定数量的级的迭代？

古卓伦：以Office 365为例，大概两年半之前，我们有一个愿景，说你看一下我们Office的一些移动应用程序，会发现不仅仅是功能融合而已，它当中还有一些信息流，必须把它们穿针成线，两年半之前我们刚开始打造这样的一个机智的概念，就相当于组织之间相连的机制一样，所有的产品它们相互流动，彼此之间互通有无，在这个基础架构之中，无论是写或者包括读的互通这样的信息这个平台都可以得到。

这之上我们接入了AI的能力，一开始可以理解文本、可以理解Bing，除此之外让大家在工作过程中流通顺畅，在此之上我们打造了应用程序和只是图谱，这样可以把你公司里的邮件和外部的连接连在一起，大家想一下，如果这个人他不在公司，你可以看到这个过程中，我们也能知道这里面谁是专家。如果你想准备开一个会议就会做更好的准备。所以开始的时候专门花了一年半的时间打基础，所以我们在人工智能创新方面的能力非常的强。

从最根本上来讲我们是非常灵活的，管理数据灵活，而且我们能够快速的部署，所以花了这么长时间的部署，万里长征走很多了，为灵活计算已经打下了坚实的基础。

随着数据的发展，要考虑更多的计算和能力，这就是为什么考虑把FPGA放到这个集群中，深度学习放到这个集群中，因为大家想打造这些非常有趣的创新型模型，打这些基础需要一定的时间，当一家公司做到一定程度的时候，首先一个出发点就是要理解，我们要理解到的不仅仅AI的情境，要了解到它是具有转型性的，而且它背后的推动力是什么，数据推动、灵活、快速反应，这个平台基础打牢来才能快速部署。

我们把我们的平台提供给大家，我们想把它作为一个征程的起点，希望能够用我们的技术把这个应用程序送给大家。所以大家想一下，你打地基需要很多的能量，我们希望把花很多时间做出来这样的一个能力分享给大家，但是这个过程中还会有一些挑战。

您看来今天的AI和以往我们谈到的BI最大的差异是什么？

古卓伦：BI它是一个事后反应性的，是一个被动型的看业务的方式。也就是说这个事情是这样的，我分析一下过去发生了什么从中获取洞察，BI是一个很好的基石，可以看一下数据它的规律和它的一些模型，以及这里面有很多关于数据科学的模型，但是AI是以它为基础，但是我们采取切实的行动，有主动预测的权利，不仅仅是事实后通知信息，它可以推荐你的行为，代表你来采取行动，这是自然进化的一个部分。还说所有都是数据驱动的，灵活的，但是我们现在所处的时代，我们需要有预测的能力，而且必须要有预测接下来做什么的能力，它变得越来越重要，而且这一点变得越来越可能了。

另外一点，我们现在必须要试图找到方法，能够确保让我们终端用户真正能够完整得到这些全新的能力，让他们自己也心里有底。所以大家想一下，不去改变你的UI，要有人主动给你进行推荐，说你的供应链有点延迟了，所以为了使您产生您的商业影响力，我们想要从事后被动反应性的，被动的分析到主动模型主动预测的，这样可以提高你接下来的可见性，能够确保帮助您推动您对客户端所采取行动的质量，它是一个深思熟虑的连接方法，是我们的数字化征程中的整个链条。

当我们谈到数字化转型，没有放之四海而皆准的公式，每一个公司都在问，如果我有没有另辟蹊径的方法，有没有我的心得可以跟大家分享，最终你要了解你的资产是什么，针对你的资产以此为基础采取行动。

能不能多介绍一下量子计算多语言这块的内容？

古卓伦：它是一个并行的一系列的模型建设，在此之上的编程语言是不同的。所以我们打造了这个编程的语言，这样一来能够把状态进行模型，相当于把很多变量存储其中，不同的操作者能够各司其则。也就是说，我们能够做的一点就是，你可以考虑再一个单点有无限的可能性，然后把这个可能性变成更多的子极，变成更多的可能性。我们有一个编程语言，我们用这样的编程语言做竞相，把现有的方法进行竞相的考虑。我们可以保证很快的在设计过程中有没有其他的设计方案，所以我们现在是做量子计算方面的服务了。也就是说同时的把不同的组合进行模型建设，但是很多事情我们需要进一步努力才行，这是重任，我们取得了很多进步，但是还有很多需要做竞相的事情，包括接下来该怎么走。我们现在正在朝这个方向努力，我的感觉是，再过几年之后大家想一下会有很多应用程序给大家呈现出来。

现在我们正在基于这样的能力确保打造一个可扩展的能力，当这方面取得进展了，我们会有模拟器能够模拟算法，当我们具备这样的能力就可以进行验证，去看一下我们在性能上有没有提高。我们现在已经有这个模拟器可以做到这一点，可以确保我们有一定的能力进行模拟建模，可以扩展化，这样可以确保我们一系列的算法都可以运行。

现在已经发生了很多进展，也许大家已经可以看到，我们最近做的一些公布，我们是有一个基于量子的算法。你可以看到，我们把不同的状态同时并行的进行一个模型的建立，它会有一些由量子直接反应的传统公式和算法，之后无论有没有量子都可以把它进行演进，这是一个极大的创新，它能够让大家更感兴趣，我们有无穷无尽的可能性，这是一个重任在肩的任务，我和量子团队密切合作，他们有很高的目标，志向非常远大。我们有全球在量子这个领域中最领先的人员，我们彼此之间开玩笑会说量子团队所做的工作，实际上10年、20年，我们可能会有诺贝尔奖选手从这个团队当中产生，他们把前沿不断的扩展，基本工作我们会做好，正式商用之前会把它做好。

所以无论是生物计算还是量子计算，至少有5到10年，需要从这个角度去考虑。我们觉得，我们需要齐头努力，为什么？这方面你需要投入很多才行，需要几亿美金才能打造一个真正世界级的机制，能够吸引最好的学术研究者加入到我们的集团当中，共同的去开启这个另人骄傲的征程。这是一个案例，让大家更多的了解微软怎么样进行研发孵化的，深感兴奋的一点，几年前我们在量子计算方面已经开始发力了，我在想真的很感兴趣，真的很了不起，真的太疯狂了。

我们知道谷歌推出了Clip Camera苹果的iPhoneX也用上了AI chip微软会计划推出了AI 和CUSTOMER Electronic Device

古卓伦：所以大家可以看一下Service的处理能力已经具备了一个很大的计算机引擎，我们也是量身打造的，这是一个非常正常的标准，总会有这么一天，所有硬件设备都会有优化的硬件模型，这样你会把好多的并行处理的能力，我们也会做这方面的工作。

对于开发者我们给他们什么样的能力呢？我们希望他们可以快速的获得这些计算能力，我们会有相似的方法可以让大家把所有的机器学习能力都运用起来，这样可以打造一个高性能AI包括物联网方面我们也有我们的合作伙伴，一起共同来进行打造，打造一些网关设备等等，这样一来，我们的想法就是，1+1会有很强的合力，他们生产也非常擅长，他们推向市场的策略也是非常令人振奋的。

所以大家可以考虑一下，接下来不久你就会有很多智能边缘计算的硬件是基于我们的架构，不断的建立这个模型提供给大家，所以这一天很快就会来临，我们会感到非常兴奋。

AI现在业务是让现有业务更智能，另一方面是利用AI让未来前沿的技术更智能，这两方面微软如何布局的，有没有一个比例？

古卓伦：我们一直在努力创新我们的工作方法，创新不是主观意识建设就可以发生的，需要采取行动。看一下我们的研发集团，它有基础研究，比如说我们孜孜以求的愿望，包括量子计算和主流产品把它进行分层，没有一个一刀切的方法，我们是对下一代技术投入最多的公司，全球数以万计研发者都在我们这儿。

现在有一个中间地带，这个中间地带不仅是微软贡献了很多想法，而很多合作伙伴也有很好的想法。我们的合作伙伴看到了大的点子，大的问题，他们有有了新的兴奋点与我们的研发团队合作，我们携手共同去做那些大的点子。也就是这样的一个场景，就是说我们可能不知道存在那么多的问题，但是我们的客户知道，我们的合作伙伴知道。所以我们共同投资于这些领域，我们的角度是，我们有一系列的技术赋能自己的产品，Office 365等等。

单纯技术研发上来说，您觉得中美AI上哪些方面可以加强合作？双方怎么互补？

古卓伦：如果说要发生巨大的突破，那就应该是在中国这样的环境。为什么呢？因为从某种程度上来说，中国是新技术，比如说移动技术还有传讯技术早期的采纳者，而且中国拥有大量的人才资源池。

还有软件加硬件，让我们可以打造新的一些尺寸的产品，比如说在深圳，非常繁荣的一个制造生态圈。在中国我们发现巨大的机会，重塑这样的一个市场，小冰就是一个创新的例子，正式因为有这样的创新环境，才有可能开发出这种产品。同样我们相信，在中国在人工智能方面会有非常令人惊喜的成果。

从专注点来说，中美两国有很多可以合作的领域，不一定是在技术本身的。比如说人工智能的实践，还有数据治理，因为人工智能是由数据来推动的。我们在数据的隐私责任是什么呢？我们已经花了很大的精力来去做。比如说善意的人工智能的作为，发展，我们认为政府和企业应该联手去奠定好这样一个人工智能发展的期望值。并不是简单的，这个产品和那个产品，这个技术和那个技术，更多的是责任，政策，以及如何把AI以抽象的方向去放到应用中。其实关键不是说大量的盈利，而是人工智能对人类的影响，对企业的影响。

从我的角度来说，我们希望可以有跨国的合作。当然还有很多工作还没有做，而且现在人工智能的局面还是方兴未艾。关键是要有一个深度的使命感。

量子计算和量子通信之间的关系，因为中国已经发布了世界上第一个量子通信卫星。所以我想知道，从上海到北京已经建立了光纤链接。

古卓伦：我想说这是不同的应用，但是相关，关键是如何微观去管理状态。量子计算是想用这种能力做数据建模，然后打造编程这样的一种方法，用于大规模的处理计算。从这个角度来说你可以把量子计算当作，比如说二进位、一个比特，而无需并行的这样的一些数据单元。比如我们有不同的运营商，但是也有不同的编程方式，量子通信方面的进步将会有益于量子计算，因为它能够为量子计算的可伸缩基础设施建设提供一个基础。但是还必须达到可制造这样的一个级别。我们这方面量子计算在此知道，能够让量子计算做到正常计算任务，最终我们还需要打造更多的可以计算，可以制造的这种能力。比如说量子计算需要极低的温度，有很多非常难解决的系统级的问题要去解决。我们非常高兴有多个行业在齐头并进的推动量子计算。

这个季度财报非常漂亮，因为中国是一个非常特殊的市场，像阿里云等等本土厂商表现比较强势一些，所以想问一下微软云在中国有没有一些目标或者具体的预期，在这块市场上有怎么样的一个目标？

古卓伦：首先，由世纪互联在中国运营的Microsoft Azure的云计算规模将在未来6个月完成三倍扩容，这件事我们还是要和合作伙伴一起做，我们在中国必须尊重而且理解本土的企业这些客户，我们需更多的合作伙伴，更多的合作。因为微软其实是提供多层的价值，有基础设施、有数据中心，还有同的计算层、软件层，最上面的是应用层。正如萨提亚说的，我们是全队战，我们把整个市场以一个全队战结构对待，我们将会追随客户的需求，和合作伙伴一起做。我们也看到有很多非常优秀的友商，也在打造像人工智能、云这方面的一些对于大众有益的事业。

其实不是那么多的说利用这个工具就可以完成这个工作了，不是，我们需要更多的学习、演进。当我们从这个角度看待的时候，并不是微软解决所有的问题，我们提供能力。这些能力帮助其他人解决问题。

不知道这样能不能回答你的问题，但是微软确实有自己的雄心壮志，我们有自己的定位，最终我们还是和客户一起合作，而客户对我们的提供是非常高兴、非常兴奋的。

微软把AI应用于Office之后，付费用户的反馈如何，是否达到了预期？微软在微信上的Office 365微助理的应用是否能够拷贝到其他的社交媒体上？

古卓伦：有关第一点，也就是人工智能集成到Office 365有什么新的期待？我们认识到一点，就是推动我们的商用方面，我们有更多的Office 365的活跃用户，也有更多的企业在这上面下注，还有我们应用自己开发的方式。我们不会说这些应用能够直接推动企业业务的增长，但是它能够提供更加智能的体验，我们确实看到了活跃用户数量的提高，不光是简单的复合增长率之类的。所以我们更多的认为云应该是以用量衡量，人工智能能够打造更好的互动的云使用体验。所以Office 365这样的一个提升客户参与度的产品，我们用了很多技术改善它，当然还需要更多的的工具，这是其中的一项工作。

第二个问题，Office 365和微信之间的合作，这种模式是不是能够移植到其他的社交媒体平台？Office 365接入多微信展示了，微软可以去跟踪客户的需求，客户在哪里我们就可以在哪里，我们可以减少客户在这些使用场景中产生的摩擦，我们可以打造一个与平台之间可信的关系，这些平台让我们进来，这就是我们的思考方式。

过去三年微软谈的是云为先、移动为先，谈的特别多，最近我们感觉到微软在AI这边发声也特别多，今天大会给了AI特别重的比例，萨提亚和您的演讲中都提到了全民化这个词，前两天朋友圈有一个刷屏，微软AI这块有5000人的团队，这是不是微软的战略升级，另外AI这块商业化进展，未来会不会成为独立的一块出现在财报中？

古卓伦：财报方面我不方便评论，几年之前萨提亚成为CEO的时候，他有一个想法就是世界已经不同了，所以他的思考其实是超越的，四年之前他已经考虑到了云和人工智能。而且是超越其上的思考，所以我们称为“移动为先、云为先”。现在我们又回到原来的主题，就是我们所说的，“无所不在的智能”，甚至是无形的智能。从这个角度来说，我们还是很坚定的，坚定地去打造技术、打造平台。

谈到我们将会对AI如何进行投资？我们现在正在采取一些步骤，我们希望在进行技术涡轮旋转过程中，这些积累可以很快的推动给客户和合作伙伴。我们之所以在这方面加大投资是因为客户有这方面的诉求，他们希望我们这么做。

客户的需求是什么，他们看到我们转型过程中，会说这个挺好的，我也希望站在我的客户角度考虑，应该重新考虑我的客户基础，重新定义我的价值。所以我们希望能群策群力，给大家以启迪，最终这是可以成为一个具备竞争力的方式，成为我们公司核心的竞争力。

我们还是重任在肩，现在只是万里长征第一步而已，还需要我们大家共同的努力。