訊飛輪值總裁胡郁：大數(shù)據(jù)是人工智能產(chǎn)業(yè)落地的必要保障｜BDTC 2019

【導(dǎo)讀】12 月 5-7 日，由中國計算機學(xué)會主辦，CCF 大數(shù)據(jù)專家委員會承辦，CSDN、中科天璣協(xié)辦的中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會（BDTC 2019）在北京長城飯店隆重舉行。

100+ 頂尖技術(shù)專家、1000+ 大數(shù)據(jù)從業(yè)者齊聚于此，以“大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能+”為主題，聚焦智能時代大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展曲線，圍繞大數(shù)據(jù)與社會各行業(yè)相 結(jié)合的最新實踐，進行了深度解讀和討論。

在主論壇上，科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人、輪值總裁胡郁發(fā)表了題為《人工智能從技術(shù)到產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑》的演講。

胡郁是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信號與信息處理專業(yè)工學(xué)博士，教授級高工； 國 務(wù) 院特殊津貼專家；科技部新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會委員；科技部863類人智能重點項目首席專家；語音及語言信息處理國家工程實驗室執(zhí)行 主任；中科院人工智能產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新聯(lián)盟應(yīng)用規(guī)劃組組長；中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職教授、博士生導(dǎo)師；中國人工智能學(xué)會副理事長，會士；中文信息學(xué)會的常務(wù)理事；湖畔大學(xué)二期學(xué)員。

演講核心觀點：在當前人工智能技術(shù)發(fā)展進展下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)合大數(shù)據(jù)成為技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然路徑，發(fā)展過程中需要 結(jié)合產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新來獲取真實的應(yīng)用數(shù)據(jù)，同時實現(xiàn)人工智能應(yīng)用落地，并將應(yīng)用得到的商業(yè)回報繼續(xù)投入到核心技術(shù)研究中，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)互相迭代、同步發(fā)展的漣漪效應(yīng)。

以下內(nèi)容為演講實錄：

很高興來到 BDTC，今天講講《人工智能從技術(shù)到產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑》，特別是人工智能和大數(shù)據(jù) 結(jié)合的最新進展。

人工智能不斷進化

人工智能在過去幾年中非?；馃?，但凡是跟人工智能沾點光的都會說自己是做人工智能的，就像前幾年大家都說自己是做云計算的、做互聯(lián)網(wǎng)的、做大數(shù)據(jù)的一樣。

但是在過去幾年當中，我們一直提出來要對人工智能進行明確的分類，大家都知道世界上第一臺計算機被發(fā)明的目的是做人類不擅長做或者做得不好的方面，比如運算，計算機的特點是算得快、存得多，第一臺計算機的使命是為了分析炮彈在空中飛行的軌跡這樣復(fù)雜的問題，直到 2017、2018 年，炒得非常熱的 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石九段等，在利用人工智能的方法方面并沒有太大的突破，都是利用人工智能的運算能力。

但是為什么人類和動物不擅長運算智能呢？因為人類祖先在非洲大草原上要生存不需要計數(shù)，但是他們一定要眼觀六路，耳聽八方，一定要知道如何捕獵和逃跑。Nature 上有篇文章專門研究了動物捕食者和被捕食者的感知到運動的神經(jīng)回路，發(fā)現(xiàn)它們是一樣的。人和動物當年在非洲大草原上競爭，需要的是感知智能和運動智能。

機器在這方面的發(fā)展很快，感知智能這兩年在語言和圖像上不斷實現(xiàn)突破，運動智能是向工業(yè)機器人和服務(wù)機器人方向大力發(fā)展。那么這些方面是否就是人工智能發(fā)展的最高目標？其實不是的。人類區(qū)別動物的一個重要方向就是人類有認知智能，我們首次把認知智能方向提出來，很高興現(xiàn)在很多研究團體也把感知智能和認知智能作為將來主要的研究方向。

人類的認知革命

為什么講認知智能是計算機的研究方向？我們看個小故事，非?；鸬囊陨心贻p歷史學(xué)家 Yuval Noah Harari 寫了《人類簡史》這本書，提出人類歷史經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命、科學(xué)革命和技術(shù)革命，但是人類之所以區(qū)別于動物，其實是非常重要的基因上的突變。他發(fā)現(xiàn)，地球上原來的猿人有很多種，其中我們?nèi)祟愃械淖嫦榷紝儆诜侵薜闹侨撕蟠?，而其他猿人都逐步被走出非洲的智人打敗，從此銷聲匿跡了。為什么走出非洲的智人有這么大的能力？所有猿人都會用火、用工具，但是非洲的猿人有什么特點？

研究表明，非洲猿人最大的特點是經(jīng)歷了基因突變，他們大腦的顳葉轉(zhuǎn)化了一個小的組織，這個組織產(chǎn)生了語言，而正是因為語言的使用，非洲的智人可以非常好地描述周圍環(huán)境，特別是人類與生而來非常擅長的一個能力，叫做“八卦”，因為八卦，人類社會得以建立，因為八卦，我們研究了可以組織成更多的群眾。大家可以想象一下，現(xiàn)在的類人動物，比如大猩猩，一個群族只能有 50 頭，超過就要分家，沒有語言無法很好組織更大的社會活動。

另外一個非常重要的優(yōu)勢是有了語言以后人類就有了夢想，人類可以創(chuàng)造宗教、創(chuàng)造經(jīng)濟，所以他們也把這種革命叫做“人類的認知革命”，而計算機實現(xiàn)認知革命還有非常遠的距離。

認知智能包括：語言理解、知識表達、邏輯推理、最終復(fù)雜決策，認知智能是現(xiàn)在人工智能的最大挑戰(zhàn)，自然語言處理作為認知智能的第一步得到非常多國際上大佬的 關(guān)注和支持，但同時也是現(xiàn)在人工智能突破的一個攔路虎。

人工智能的實現(xiàn)路徑

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

按研究方向和方式分類，我認為人工智能主要分為三大類：第一種，是現(xiàn)在大家大說特說的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用大數(shù)據(jù)、超級計算能力和非常復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，第一次實現(xiàn)了感知智能、運動智能的部分進展，特別是在感知智能方面取得的突破尤其大。

但是這里有一個小小的問題，大家有沒有思考過這些數(shù)據(jù)從哪里來的？利用感知智能和大數(shù)據(jù)智能的方法實現(xiàn)人工智能，需要大量真實的大數(shù)據(jù)，這點和人類的學(xué)習是完全不一樣的，人類的學(xué)習是小樣本學(xué)習，不需要太多大數(shù)據(jù)，特別是在語音和圖像上面。

全腦模擬

第二種人工智能實現(xiàn)路徑，是由美國歐洲提出的“腦計劃”，這些提出者有一個想法，隨著超級計算機的進一步發(fā)展，對人腦理解更加深入，是否有可能像超級計算機模擬核爆炸全球氣象一樣模擬人類大腦中的所有拓撲結(jié)構(gòu)和放電現(xiàn)象？因為人類大腦也就 1 千億個神經(jīng)元而已，最新報道已經(jīng)有人把果蠅甚至小白鼠神經(jīng)系統(tǒng)完全還原出來，某天計算機如果完全可以模擬所有大腦的放電情況，我們是否就得了一個智能？這個方向是腦科學(xué)的科學(xué)家提出來的，且不講這個方向是否能實現(xiàn)，但是得到這樣的系統(tǒng)似乎并不是我們現(xiàn)在利用電子計算機的方向。

智能動力學(xué)

第三種方案是我們正在做的。我們希望就像人類研究鳥類飛行一樣，最后人類研究出“空氣動力學(xué)”，造出比鳥更好的飛機，它不用像鳥一樣吃喝拉撒，但比鳥還快，因為飛機遵循鳥類羽毛空氣動力學(xué)的基礎(chǔ)理論。

隨著我們對人類大腦理解越來越深入，對人類大腦拓撲結(jié)構(gòu)和學(xué)習機制理解更深，我們完全有可能發(fā)明一種“智能動力學(xué)”的東西，它可以在學(xué)習人腦的學(xué)習機理、人腦結(jié)構(gòu)后，與計算機的速度快、存得多的特點完美 結(jié)合在一起，產(chǎn)生強人工智能甚至超人工智能的可能性，這是我們的研究方向，后面講的很多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用是建立在大數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)上的。

漣漪效應(yīng)推動A.I.從技術(shù)向產(chǎn)業(yè)發(fā)展

從 2006 年推出深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)以來，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了很大的成功，但是有一個關(guān)鍵點決定我們在大數(shù)據(jù)人工智能中的成敗。訓(xùn)練大數(shù)據(jù)人工智能需要很多真實的大數(shù)據(jù)，很多情況下真實的大數(shù)據(jù)只能來自于真實的應(yīng)用中，那么問題來了：當你的人工智能訓(xùn)練還不夠好的時候，從哪里得到真實的大數(shù)據(jù)？又有什么樣的人去用它？這里我們提出一個非常重要的設(shè)想，并且把它實施了，取得了很好的效果，我們叫它“漣漪效應(yīng)”。這是什么意思呢？

訊飛大數(shù)據(jù)能力總覽

當人工智能算法給業(yè)界和大眾使用時，算法并非一瞬間就擴展到所有人，總是有些人先接觸，有些人后接觸，這些先接觸的人會持續(xù)地為人工智能的算法貢獻數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)不斷地提高人工智能系統(tǒng)的性能，總有一天就像水波紋在水面擴散一樣，水波紋剛落下去時影響水面范圍比較大，但是錯誤率比較多，隨著系統(tǒng)越來越好，總有一個時刻水波紋還沒擴散到水面時趨近于零，人工智能正確率已經(jīng)達到非常高的高度，實現(xiàn)大量人員使用的保證，所以我們講深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)，將應(yīng)用產(chǎn)品和人工智能 結(jié)合在一起是非常重要的。

科大訊飛的大數(shù)據(jù)能力可以分為四個層面，首先是大數(shù)據(jù)資源，即我們通過各種產(chǎn)業(yè)和業(yè)務(wù)獲得的真實應(yīng)用數(shù)據(jù)，再往上是大數(shù)據(jù)能力平臺，再往上是業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)，各個業(yè)務(wù)中，教育、醫(yī)療、政法、智慧城市里都有這樣的大數(shù)據(jù)，最上面一層叫大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，就是在廣告與推薦、在征信等各個方面利用大數(shù)據(jù)，完全可以成為一種虛擬的業(yè)務(wù)來實行。

科大訊飛有一套 Odeon 平臺，將大數(shù)據(jù)方面，包括數(shù)據(jù)的清洗、數(shù)據(jù)的挖掘、數(shù)據(jù)的標簽系統(tǒng)，從收集、存儲、計算、服務(wù)形成了閉環(huán) 。在大數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)上，2004 年推出了訊飛超腦計劃，希望實現(xiàn)從“能聽會說”到“能理解，會思考”的轉(zhuǎn)變過程。

在新一輪基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，我們發(fā)現(xiàn)有兩層放大器的效果，第一層，現(xiàn)在的人工智能不僅包括語音、圖像、自然語言處理，它們都統(tǒng)一到一個框架上，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把深度神經(jīng)網(wǎng)吃透了，這些核心技術(shù)會產(chǎn)生非常大的平臺性提升。在這些核心技術(shù)基礎(chǔ)上，我們又能與各個行業(yè) 結(jié)合，包括消費者、教育、醫(yī)療、政法和智慧城市。

AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩大方向

將來人工智能會在哪兩方面應(yīng)用到人類社會中？我們把其中一個方面叫做“自然交互智能”，大家想象一個乞丐他不識字，但是他可以按照你的要求去辦事，你給他 5 英鎊，他可以幫你買一盒煙，他可以用視覺、聽覺、嘴巴跟你交流。將來每個機器都有自然交互的能力。還有一個方面是文字發(fā)明以后產(chǎn)生很多專業(yè)，所以人工智能有一個應(yīng)用領(lǐng)域是研究專業(yè)行業(yè)大數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)可以幫助很多行業(yè)解決行業(yè)里最稀缺的資源問題，最稀缺的資源就是專家。

今天從 3 個案例分享科大訊飛大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向：

應(yīng)用案例一：

所聽即所見，即“訊飛聽見”系統(tǒng)。在漣漪效應(yīng)助力下，從一開始語音識別不好用，到 2010年首次在手機上實現(xiàn)了語音識別的系統(tǒng)，經(jīng)過 3-4 年的發(fā)展，成為世界上第一個中文能夠突破實用技術(shù)的門檻。到了 2015 年，能夠識別更多類型的語音并且上屏。

這中間使用了很多基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)，比如麥克風陣列聲學(xué)處理和語音處理融合的技術(shù)，引入基于圖像處理的因素，并融合了更多專業(yè)性的算法、自然語言處理的知識。

在世界上最高水平的 CHiME 語音識別大賽上，訊飛包攬四項識別冠軍。在各種各樣的噪聲干擾下，原來系統(tǒng)的識別率非常低，經(jīng)過處理以后我們把識別率提高到百分之百。在漣漪效應(yīng)的助力下，使用人數(shù)不斷增加，錯誤率不斷下降，真正由人產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)幫助訊飛語音識別邁過了實用化的門檻。

最終，訊飛面向一系列消費者的產(chǎn)品落地，包括“聽見”網(wǎng)站、手機  APP、錄音筆、辦公本、全球唯一一個全離線語音轉(zhuǎn)文字系統(tǒng)。

應(yīng)用案例二：

智學(xué)，是教育領(lǐng)域一個非常重要的應(yīng)用點。教育領(lǐng)域利用人工智能的方法輔助教學(xué)是最近幾年的熱點，也是一個剛需。以教育為代表，醫(yī)療、安全、政務(wù)、金融，都需要利用產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來共同建立新一代的專家系統(tǒng)。

這中間應(yīng)用到了圖像識別技術(shù)，在圖像領(lǐng)域，訊飛先后做了手寫在線識別、離線識別，和針對自然環(huán)境下拍照內(nèi)容的識別。在國際最高水平 ICPR MTWI 測試中，訊飛獲得單字識別、版面分析、公式識別三項冠軍。在頂會 ICDAR 2019 的多項評測中訊飛也獲得冠軍。

在教育中還需要用到自然語言處理的能力。在自然語言能力處理上有模擬人類大腦的神經(jīng)元系統(tǒng)DNN，有模擬大腦的感覺性記憶和短時記憶 RNN-LITM，還有模擬人類大腦視覺分析層等算法。

訊飛獲得的最新獎項是在 2018 年國際語義評測的數(shù)學(xué)問答競賽中在代數(shù)、幾何和應(yīng)用領(lǐng)域獲得第一名。國際上最高水平的 SQuAD 上，訊飛的機器閱讀水平在兩項評測標準中超過人類水平。

在全球首個醫(yī)師資格考試中，訊飛利用理解機器人學(xué)習醫(yī)院的教科書和知識，并應(yīng)用在醫(yī)學(xué)資格考試上。為什么能做醫(yī)學(xué)資格考試？這要從  2013 年開始，國家科技部和 863 計劃做一個高考機器人，希望這個高考機器人學(xué)習數(shù)學(xué)、語文、地理、歷史的題目之后參加高考，并最終能夠考上一本大學(xué)，考上清華北大。一開始大家都覺得這非常難，但是經(jīng)過 5 年多不懈的努力，現(xiàn)在項目第一期已經(jīng)結(jié)束，我是這個項目的 863 首席專家，最后機器人數(shù)學(xué)考了 120 分，語文考到90 分，地理和歷史項目考到四五十分。利用認知能力，智醫(yī)助理在滿分 600 分的醫(yī)學(xué)資格考試中獲得 456分 ，而 360 分就及格了。

核心技術(shù)在教育領(lǐng)域會有什么用處？我們可以看到，它們可以讓卷面批改完全實現(xiàn)自動化，先掃描試卷和學(xué)生答題內(nèi)容，之后進行識別，根據(jù)識別的結(jié)果用人工智能的算法， 結(jié)合原來老師評分的經(jīng)驗和知識，最后形成一個能夠自動生成考試作業(yè)成績的系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)教育的人工智能系統(tǒng)還能干什么？中國幾千年的教育夢想是”因材施教”?，F(xiàn)在，人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)自動批改的結(jié)果，即后臺大數(shù)據(jù)和知識圖譜的知識點，來判斷學(xué)生對哪些知識點掌握得不夠，根據(jù)這些知識點再生成出需要的作業(yè)，而不是所有學(xué)生都是千篇一律的練習題。使用了這個系統(tǒng)以后，學(xué)生作業(yè)負擔降低了  30%，學(xué)生的學(xué)習興趣也得到了很大的提高。

在整個教育大數(shù)據(jù)中，現(xiàn)在訊飛圍繞老師、家長和學(xué)生的需要，在教、學(xué)、考、評、管的很多方面推廣人工智能和大數(shù)據(jù)的平臺，相信再過幾年，我們就會看到在中國越來越多的學(xué)生是通過個性化的、針對性的學(xué)習來提高能力，學(xué)生將摒棄題海作業(yè)戰(zhàn) 術(shù)，而是利用學(xué)生自身的差異來完成這個工作。我們相信，這樣的機會一定能夠改造教育的現(xiàn)狀，并讓中國有更好的未來。

AI+大數(shù)據(jù)是科技創(chuàng)新型公司的必然選擇

綜上所述，大數(shù)據(jù)和人工智能的 結(jié)合是科技創(chuàng)新型公司必不可少的一條路徑。我認為科大訊飛不是一家移動互聯(lián)網(wǎng)公司，而是一家科技創(chuàng)新型公司，就像美國的 Facebook、亞馬遜和 Google 一樣，因為當你做核心技術(shù)時，要保證技術(shù)在全球最先進的，在過去 20 年當中，訊飛的很多技術(shù)，包括語音技術(shù)、人工智能技術(shù)都在國際上最高水平的比賽中獲得了很好的成績，有的更是突破了中文在全球的門檻。

第二條，作為一家企業(yè)，其必要條件是要能夠找到合適的產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，能夠獲得巨大的利潤。

第三條，要把獲得的利潤持續(xù)不斷投入到核心技術(shù)創(chuàng)新中去。

最后一條，訊飛原來做中文時是有優(yōu)勢的，因為語言保護了我們?，F(xiàn)在隨著國際形勢的變化，我們被迫要去做全球所有的語言處理，現(xiàn)在我們已經(jīng)走在這條道路上，相信再過 3-4 年就能夠保證我們在全球的近 50 個語種中實現(xiàn)非常好的核心技術(shù)突破。

就像機械時代的航空發(fā)動機一樣，人工智能是信息時代的航空發(fā)動機，我們有信心把人工智能做到最好。

在這個過程中，科大訊飛的人工智能和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)會緊密 結(jié)合，BDTC 發(fā)布的大數(shù)據(jù)趨勢報告也顯示，人工智能和大數(shù)據(jù)至少在現(xiàn)在以及將來的 10 年中將是緊密不可分的。

最后，相信訊飛一定能夠取得更好的成績，也能夠更好地反哺訊飛在大數(shù)據(jù)方面的成果。

Q&A：

Q：從技術(shù)到引領(lǐng)消費者，您原來是管花錢的，后來是管掙錢，這個過程中技術(shù)肯定還是不能丟的，那么您是如何很好地把握角色的轉(zhuǎn)換并堅持初心的？

A：我覺得有幾個方面轉(zhuǎn)換的因素。第一個，我發(fā)現(xiàn)做研究跟做產(chǎn)業(yè)有相似的地方，做研究有一個非常重要的能力，就是對前景預(yù)測的能力，要做什么領(lǐng)域的研究，這需要對這個領(lǐng)域?qū)淼陌l(fā)展有非常透徹的了解且有自己的想法，這樣才能跟上歷史的步伐，而不是被它甩開。

做產(chǎn)業(yè)也是一樣，當做一個具體的事情和方向時，首先最重要的是思考戰(zhàn)略方向是不是對的，戰(zhàn)略方向主要是來源于你對產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)先的判定 。就像我剛才提到的，我們?yōu)槭裁窗讶斯ぶ悄芊殖筛兄悄?、認知智能，為什么用大數(shù)據(jù)人工智能方法來做，為什么要提出我們的“智能動力學(xué)”，都是對將來很多事物發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)規(guī)律發(fā)展做出洞察，同時要調(diào)整方向去應(yīng)對。我覺得這是相同的部分。

第二，也有不同的地方，當我們做教育時，每個老師都希望自己發(fā)明一個技術(shù)有 1000 個地方都可以用，用得越多越好。但是做產(chǎn)業(yè)時會發(fā)現(xiàn)，不能因為你的技術(shù)能夠用在 10 個方向，就把10個方向全做了，這是不行的。當你有一個技術(shù)時，除了要判斷技術(shù)創(chuàng)新以外還是否有商業(yè)模式創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新的地方，還要用你自己的技術(shù)或者并不是你發(fā)明的技術(shù)，集中所有能量在最短時間能夠突破的一個方向上，才能夠?qū)崿F(xiàn)我講的技術(shù)創(chuàng)新的那四個步驟。這是不一樣的地方。

最后一點，我認為做研究和做產(chǎn)業(yè)，特別是核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)，有一點是都要做到的，就是要能夠耐得住寂寞，要能夠十年磨一劍，板凳能坐十年冷，要厚積薄發(fā)。因為這和互聯(lián)網(wǎng)的風口、移動互聯(lián)網(wǎng)的風口是不一樣的概念，它像爬山一樣，要慢慢積累知識不斷前行，最后要成為浪潮本身，而不是沖浪型的企業(yè)。就像我們講的，每次個人 PC 的浪潮中 ，那些真正成為浪潮本身的是什么？是芯片、是技術(shù)軟件、是基礎(chǔ)云計算的架構(gòu)、大數(shù)據(jù)的架構(gòu)。所以這兩年一定要耐得住寂寞，埋頭苦干，厚積薄發(fā)。

嘉賓簡介：

胡郁，科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人，輪值總裁。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信號與信息處理專業(yè)工學(xué)博士，教授級高工； 國 務(wù) 院特殊津貼專家；科技部新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會委員；科技部863類人智能重點項目首席專家；語音及語言信息處理國家工程實驗室執(zhí)行 主任；中科院人工智能產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新聯(lián)盟應(yīng)用規(guī)劃組組長；中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職教授、博士生導(dǎo)師；中國人工智能學(xué)會副理事長，會士；中文信息學(xué)會的常務(wù)理事；湖畔大學(xué)二期學(xué)員。

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