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怀进鹏张建伟刘自鸿等对话:前沿科学与新技术论坛

编辑:hardy | 发布时间:2016/3/28 11:40:40

  邓中翰:尊敬的马书记,许市长,各位领导,各位嘉宾,各位IT领袖们,欢迎走进我们第八届数字中国IT领袖峰会的科技前沿和新技术的论坛。

  我们首先有请我们论坛的三位嘉宾,他们是国家信息产业部副部长怀进鹏院士;德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息科学系多模态技术研究所所长张建伟教授;以及深圳柔宇科技的创始人、国家“千人计划”专家刘自鸿

  邓中翰:众所周知,我们的宇宙从诞生来到今天136亿年,而我们人生的文明五千年,在这之间是非常短暂,特别是刚刚过去的一百多年,我们的近代的科学取得了长足的发展,人类的智慧和文明走到了一个新的高度。我们创造了近代的物理学、近代的化学,使得我们人类掌握了非常关键探索自然和实现生活、文明进步的新的进步,从对核技术的掌握、半导体、元器件等的研究给我们带来了巨大的进步。

  就在去年,我们大家都熟悉的一件事,包括像人类第一次探测到引力波,使得我们增加了对于我们的宇宙和对我们自然科学获得了更多的证明的办法和探索的办法。而去年,屠哟哟又作为中国科技界的代表,获得了诺贝尔的医学奖。

  而在世界发展非常快速的情况下,刚刚吴鹰主席也提到了,AlphaGo在人工智能这方面取得了很多成绩。IT界发展随着摩尔定律发展下来50多年了,在这里,我想由我们的嘉宾给我们今天来会的嘉宾谈一谈我们在科学技术的前沿以及在我们IT领域未来能够感受到的大的事件以及新的发展。

  首先我想有请我们这次论坛的嘉宾,我们怀进鹏副部长,给我们大家谈一谈最近你最关心的,最关注的一些科学的前沿和新技术的前沿。

  怀进鹏:谢谢中翰!特别高兴,我想讲个故事。科学科技的产业,我们既然是IT,其实1900年的8月8号,希尔伯特在数学大会上讲过这样一句话,在这个大会提了23个科学问题,至此带来了整个国际数学界19世纪的繁荣和发展,我们现在很多是通过这个来的。其中有一个问题就是关于是不是计算机的,一般的同事都会讲,原来做计算机的人都会知道这个问题。到了1936年,他在1936年的一篇论文就说,讨论计算数和他的科学性的问题,他回答了,不是所有的问题计算机都能解决,这个问题实际上再接着演化它给出了很多的东西,也就是现在计算机的基本原始结论。

  计算机的诞生我就讲简单的一个故事,后来在50年代他又提了一个图灵测试,什么叫做人工智能,或者计算机有人类的智慧,有人类的智慧就是人类社会长期的追求。

  这个例子让我们回顾计算机的产生和发展,来自相当长时间的努力,在1945年设计了计算机的新的体系结构,实现了这个东西。在这个过程中,30年代、40年代,一直从哈佛大学的科学方法论,聚集了这样一批人,一直到二战期间,仍然有一批科学工作者不断探讨,那段时间也出现了很多奇迹,出现了相容的信息论,这些人员在不同的场合的交流,不同学科的交叉的结合,实际上创造了至今为止我们还享受的一些科学和技术。

  第二个故事我想讲,因为今天是IT领袖峰会,其实有两个人,是在我们计算机行当比较著名的,一个叫诺比(音),一个叫斯多普(音),这两个人二十五六岁的时候到IBM去实习,他想做这件事情的时候,IBM没有特别关心,但IBM给他们特别的支持,说你们来了,可以做你们两人共同感兴趣的事情,他们两个人把原来的方向,他们想做新的方式,这两个人二十五六岁在那干了一段时间,后来取得了著名的成就,他们两个人获得了诺贝尔奖。他们的工作对我们现在也有影响,文本检索、文本智库很多都是他们研究的问题,包括算法的设计。

  所以我觉得科学对技术的影响,技术对产业发展和创新对我们很多人的影响,这在我们IT领域当中有很多很多特别有意思的故事,这两个故事我觉得我们的企业家能够为大学的学者青年人能倡导一个空间,做他们喜欢的事,只要他们持之以恒,我觉得对未来是非常重要的。

  我最后想说一句话,每个时代有它自己时代的科学问题,所以一个能提出自己问题的学科,才是一个有生命力的学科,IT是处于不断挑战自己提出新问题的,越是新问题越多,这个领域就越来越具有提升的空间,IT是智能共享,可以创造不一样的时代,谢谢!

  邓中翰:怀部长本人就是中国科学院的院士。当院士走到部长这样一个位置上,我们就看到了我们国家、我们的信息产业在发展中正在走的就是从科学到技术、产业这样一种推动。让我们再次给怀部长热烈的掌声。

  刚刚怀部长讲了一些非常好的故事,特别在计算机发展的早期,跟我们以前学的很多知识都连接的起来。在这里我们有来自德国汉堡大学信息学科学的教授,也是德国汉堡学院的院士,张建伟教授,请他谈谈在新的科学前沿、新的技术领域最新关注有哪些重要的进展。

  张建伟:今天非常高兴第二次参加IT领袖峰会。十年前,帮助深圳先进院建立了一个技术中心,也是成长的非常好。现在在医疗自动化、康复自动化方面落地了几个具体的项目。所以今天非常高兴在这里跟大家共享汉堡大学人工智能、机器人方面我的感受。

  30年前我在清华大学计算机系跟人工智能马院士做人工智能机器人路径规划。在那会儿,自动驾驶、机器人的自动规划全都做过。但是中间也有经历过一些低潮、低谷。最近在大数据、万物互联、计算性能高度提高的情况下,我们迎来了人工智能应用的春天。这里头感受还是非常不错的。从传统的人工智能只是大脑这部分做符号性的推理,到中间过渡带知识的智能,用上所有万物互联的数据,到现在我们更大的概念:认知系统。这里面包括传统的符号推理,规划,也包括很多的感知、记忆、学习、感情和意识,这就是刚才怀部长提到的我们人有一个非常美丽的梦想。最后对我们科学的重大挑战,这个世纪对我们重大挑战,就是认知系统最终的实现。

  我们一方面要理解我们作为一个人,我们的情感是怎么形成的,我们的记忆为什么能够存储,是不是能够存储到云里头、存储到机器人里头,使我们灵魂不死。另外我们意识是一个怎么样的表达方式。所以我们对理解我们自己人的本身是一个非常大的谜。这也是认知科学、心理学、脑科学一个非常重要的动力源泉。

  另一方面,从应用来讲。认知系统里头,刚才我们讲的智能系统和认知系统是一个在所有领域、所有的行业都可以应用的一个范围。现在IBM把智能服务主要的工作,以后所有单位怎么用智能系统的技术来提高各个环节的教育,满足动态的性能,满足系统自认识性,处理大脑处理不过来的信息的环境。这里怎么基于大数据,包括工业4.0现在实现的非常非常多的,可预测的,还有把我们工厂、企业、城市、国家,甚至我们地球的神经系统建立起来,在这个神经系统里头每一层认知结构和它的形态和它的预测,这里头我想对我们的挑战,从学习来讲,深度学习,用得非常多。ALPHAGO用到了深度学习,估计一些状态的直函数。他解决的问题,基本上知识是一类的知识,也是单独的一个问题。今后的挑战我们是面对多模态数据,包括数据、听觉、触觉以及其他的第六感。另外我们面临的知识不是单独领域的知识,是跨领域的知识。大家开玩笑说ALPHAGO能够挑战围棋,还挑战不了麻将。麻将用的知识不止是一个领域,而是多个领域。如果我们扩展到更大领域里,包括机器人里头,还有更多更多进展。

  邓中翰:刚才您说ALPHAGO是一个单模态,张教授是研究多模态人工智能。如果机器有了情感的时候或者有了喜怒哀乐的时候,这样的机器跟人下棋的时候还能像现在这样吗?还是作为一个单纯的人工智能机器在一个工作上能够做得比人好,如果具有人的因素,他还能比人更加的智能、更加优越吗?这是一个小问题。

  张建伟:下一代机器人,他有了多个日常生活的知识,这个里头的应用,以后不止是下棋了,不止是打麻将了。而是真正对日常环境的理解,助老助残,娱乐、教育,都会有应用。开一个玩笑,如何把大象关到冰箱里,现在机器的做法是把冰箱打开,把大象放进去,关上门。这违反了我们的日常知识。我们用多层次办法,终生学习、增强学习的办法,跨模态终生学习,把日常最底层的物理世界数据和上层的符号、知识连在一块,对知识的理解、运用都有非常重要的作用。

  邓中翰:对人工智能方面我们都很有兴趣,ALPHAGO围棋这个事件导致我们对这个领域非常关注。能不能给我们描绘一下从人工智能发展,刚才你讲了多模态学习,人是不是将来他的灵魂、知识、感受都能够被一个机器学会,从而这个机器将来可以让人长生不老、让他的精神长生不老,是不是可以做到呢?

  张建伟:这是一个非常争议的问题。我上个月在汉堡,给汉堡各行各业领袖做了一场机器人报告,谈到这个问题。德国人非常非常保守。他们认为这个问题应该是神圣的,应该在教堂里谈的。很多人认为不应该谈用机器来取代人的灵魂的问题。但是我说从技术层面我们完全可以讨论这个可能性。当然它有一些今后的伦理问题,人都长生不老之后,这个世界会不会总是一帮人总是在那里晃来晃去,没有新的生命更新这个世界。但是从技术来讲,我们可以用植入、非植入的办法把我们整个脑信号、大数据腾出来,把人的情感、意识、知识表达、行为方式,把这个东西做出模型、做成存储。用智能和生物能综合的办法读出来、存储起来。我们的灵魂我想在在50年内,最晚在一个世纪的任务,理解我们的认知系统,把我们整个灵魂、记忆存储起来,放在机器上,用机器的办法做到灵魂不死,这个从技术上来讲应该是这个世纪能实现的很好的题目。但是这个不一定是我们追求的唯一的智能的产品实践。但是在这个过程中我们可以做出很多有意义的东西。

  包括我们现在做2.0版的机器人,我们现在提的帮助人做2.0人类,这是我们提的一个新的概念。尤其在欧洲讲人的意识,不能够完全是脱离了了最后为人类主要服务的目的,一味发展全智能系统,这是2.0要实现的。包括VR、可穿戴、包括机器人。这些用上后,我们已经不是传统意义的人类了。用这些东西加上云计算以后,我们就可以把人类技能提高很多很多。包括助老助残,包括中国制造2025,技能的提高。从技术上来讲,计算、存储、网络,我们一直都在考虑。如果考虑机器人,我们更多考虑用传感技术。大数据用主动的传感技术,IOT,制造新的传感器。另外他的驱动也有发展,能源的供给,还有材料,这个融合在一块就是新的下一代智能机器人的雏形。同时传统都是工科。包括脑科学融合,包括材料的融合,包括社会学、心理学的融合。在这里我们可以创造出更加有意义、有价值的技术来。

  邓中翰:张教授给我们描述了一个未来。未来就是人都可以长生不老,并且人是1.0,未来人是2.0,各个方面都要强的。这个是我们工信部考虑的未来叫中国制造要走向的领域,人工智能和未来的人类,包括机器人和人类交融。这会是我们国家发展的重点吗?

  怀进鹏:这是一个很大的问题。我只是说说个人观点。贝多芬是机器人能做出来吗?我说他确实是从一批人对付一个人。一批人拿了一大批十年更长的数据。这个给我们带来了新的机会。因为我的知识和想象力有限,我觉得在挑战我们人类,我就想最高的智慧和我们人类文明还是有相当大的差距。人可以无限使用机器,学习都是从过去看现在,但是综合过程中也许会从现在想到未来。但是他能像人类一样能提出重大问题,像希尔伯特那样吗?他40年后期的时候有一个著名的建议,人总是有限的。未来发展在后工业化时代,人们会从以生产为主转换到以基因存储信息。现在ALPHAGO所做的,实际上在大数据、人工智能上还有另外一种。三岁的孩子看三两张汽车模型,下一步汽车走在路上他能够认识,他不是大数据。所以解决智能的问题,他可能有多种方式去探索。所以我们人类认狗这些东西,三两张图片就够了。所以我们对人的认识有相当曲线的。用这个曲线去做一个具有挑战的事情的时候,我觉得这个本身就需要一个再认识。就像我们对脑科学的研究,用这种局限做研究,我们作为计算机,也不是说在封闭社会,它的完备性的问题。通过不同方式来寻找人类共同的梦想,解决社会当中人类理性不足的问题,当然也要面临技术恶意无效应用。这里也涉及到伦理问题,涉及到设计当中。

  所以人工智能ALPHAGO在解决一个复杂问题,靠人类理性有局限的问题,是非常有效。但是不等于这种方式,深度学习和强化学习就可以解决所有问题。所以这里有更多的想象。同时我们数据可以为我们做很多事情,这种期待,人们会非常乐观地看到他的到来。

  邓中翰:我们多年来紧追的就是人工智能,在软件硬件等各方面对未来我们的IT产业的发展所产生的影响可能是巨大的,我们想请在深圳创新创业的刘自鸿,他曾经在斯坦福三年荣获了博士,在IBM也工作了好几年,后来通过千人计划在深圳开始创立了一个超薄的显示器的技术公司,并且在去年双创周的活动中,克强同志非常关心,还专门参观了他的技术,你可不可以给我们介绍一下,作为一个青年的创业者,在高科技领域里面,你所看到的最新的黑科技有哪些?你认为这些黑科技,包括你的显示技术里面,有哪些会改变我们未来的手机、电脑,使得我们最近这些公司老板们睡不着觉的黑科技有哪些?

  刘自鸿:今天非常荣幸有机会跟三位院士一起探讨一下IT技术的未来。刚才张院士说他30年前就已经开始在研究人工智能,我30年前还穿着开裆裤呢。其实在我之前的这些经历里面,我是一直在从事自然科学和工程技术这一块的学科,我其实一直在想,人类对于自然科学的技术,无非在回答两件事情,科学在回答的一件事情是,怎么会这样?就是科学一直在弄明白每件事情怎么都是这样的,这个事情,比如物理原理怎么是这样的,所以牛顿原理是产生物理原理最初的想法,数学里面有这么多的公示也是搞明白为什么要这样算,今天很化学都是在搞明白怎么会这样。

  工程技术是在回答另一个问题:就是怎么别这样。因为技术试图在解决人类社会中存在的一些问题,看到这些问题的时候我们要想到怎么别这样,我觉得这是科学技术对人类社会解决的两个核心问题,一个是怎么会这样,一个是怎么别这样。我们学了很多数学物理原理,把这些怎么会这样的原理搞明白之后,然后再去创造一些东西,去解决我们在生活当中的一些问题,我觉得这是我们今天所有做创新创业的一个基础,就是我们要解决我们生活当中的问题。

  我将我自己的经历谈一谈对科技创新的看法,大概十年前的时候,我刚去斯坦福,然后有一段时间我就天天躺在学校的草坪上,那时候我就在想我将来做一件什么样的事情,自己本身从事IT行业的,所以我就在想说,人类技术发展的过程当中,我们有什么样的一些事情可以跟随着我们人类的发展一直存在,那个时候我就在想,其实我们人类无非就是人跟人、人跟物、人跟大自然的一种交互,在所有的这些交互当中,人类接触信息的基本方式有五官、视觉、听觉、嗅觉等等。在这些交互中,视觉占到人类交互方式的70%左右,所以我就在想,未来人类视觉方向如果有一些新的技术它应该会长期发展存在,所以我当时就在想,人类过去历史中存在什么样的显示技术。

  咱们想想,在古代,还没有任何今天的信息技术之前,人跟大自然交互就是靠一些大自然本能的东西,比如说太阳存在,我们知道去看太阳来判断几点钟,这是一种交互方式。再到后来,我们人类一开始会自己点烽火台,去传播信息,这也是一种交互方式,那时候的交互方式加上光。再到后来书法也是一种交互方式,也是觉得一种体现方式。再到后来是电子,于是开始出现了电影、电视机、再到今天无处不在的手机。

  其实所有的变化过程,离不开一种人际交互的变化,大家想想,我们今天在谈论互联网和移动互联网,最大的一个变化是人机交互界面的变化,就是显示屏的变化,显示屏变了之后,所有的操作系统,所有的商业应用模式都变了,甚至广告的方式都变了。那时候我想问一件事情就是我在想,我们有没有一种方式能够解决我们现在存在的需要的矛盾,人的本能需求有两个:一个是对于便携性的需求,也就是今天为什么有这么多手机,因为人类本能的希望看到自己想要看到的东西;第二种是人本能的追求一种视觉的愉悦感,所以他追求高清大屏的享受,电影院的显示器你是搬不动的,所以这两种需求是存在矛盾的,我们有没有一种办法能解决这种矛盾,就会带来新的未来的可能性。

  所以那时候我天马行空的想,如果我们能够把传统的显示器变小,我从二维变成三维,这样我们就能把大屏折叠成小屏,就解决了,或者部分解决了便携和高清大屏的矛盾。那时候我就开始了柔性显示的研究。

  互联网和移动互联网或者显示器界面的改变也是一种融合,这种融合不仅仅影响到智能硬件本身的设计形态,还有可能会影响到操作系统,我们的内容,因为这种融合实际上就是把互联网和移动互联网能够融为一体,这是我看到柔性显示和新型显示。

  邓中翰:所以通过你的柔性显示器,能够将PC和手机都用一个屏幕,从而将来的PC手机,原来的操作系统、芯片都是不一样的,整个系统都是不一样的,但有了这样的大屏,既可以当作手机,又可以当作PC机来用,就导致了手机和PC最终的融合,是这意思吗?

  刘自鸿:对,对现在从移动互联网就是小屏和大屏的区别,在内容上其实也有一个交互界面大小的区别,我兜里有这样一个东西,这是我揣在兜里的东西,这其实是一个电脑,我可以把它拉出来之后变成一个计算机。

  (刘自鸿演示)

  刘自鸿:其实还有很多,我只是举个例子。

  邓中翰:我们下面也有很多做硬件的大老板、大咖,可能又会有另外一件让大家晚上睡觉的时候在想的,明天使PC和手机又进一步的融合,有了这样的技术,大家都改变了工作的业态,所以我想这点再次说明我们的科学技术的进步,往往带来颠覆性的变化。而这种颠覆性的变化,往往会对我们产业,对我们的甚至于每个人的生活都会产生巨大的深刻的影响。

  我们再进一步的讨论一下吧,今天我们论坛的题目是前沿科学和新技术,我想请我们三位不同的嘉宾来谈一谈,人工智能甚至人类的2.0这样一些新的科学技术的前沿以及包括新的这些技术的前沿,哪些有可能颠覆我们今天的,在未来五年之内,有没有可能颠覆我们今天的很多产业,甚至一些企业,我们看到过去手机里面有诺基亚、爱立信,很多大牌子,今天看到他们都已经消失了。我想在这个PC领域里面也有很多的,像IBM对我们联想的并购,三位嘉宾对未来的科学技术的进步,哪些你们认为会对下面的哪些公司产生重大影响的?

  张建伟:接着显示交互这个问题谈谈。实际上这是一个很好的例子,从传统的显示器形式,看得见的计算机,这里头我们再进一步发展,它里头的输入、感知也是多模态的。图像、声音甚至触觉、气味我们都可以感知来作为我们交互的大数据。

  然后输出部分,我们改变了传统平面二维、彩色显示的东西,而变成柔性、变成可携带,或者在空气里头,或者增加多模态的,包括声音、包括触觉甚至气味,这种交互的模式。从AR的角度,更是沉浸式,更真实、更自然这种交互性。我想对我们IT人机界面是一个大的挑战,也是非常好的机会。

  另外在计算方面,最近几天大家讨论摩尔定律极限到头了。传统的计算机不能解决计算的复杂性。所以我们现在也在探讨中国大脑计划。这里可以解决很多新的突破的问题,包括省电、包括并行计算,而且可以实现在线学习等等。这些从新的计算结果来讲,用内脑芯片计算,用量子方法来描述我们对复杂性问题的不确定性。这里头可能是在计算方面能够可以实现新的计算方法。

  另外在传感方面也是特别好的机会。现在大数据大家谈的很多,只是说我们在搜集已经可以有的数据。但是我们做机器人一直有一个派别,用主动的方式来收集数据。用新的设计方法来设计新的3D传感器,高分辨率、高动态性能的传感器,包括声音,包括图像、包括触觉,包括其他感知方面,主动的视觉感知的系统,也会带来不管是机器人、人机交互、AR,都会带来新的商业机会。

  邓中翰:刚才大家谈了很多新的科学技术的进展,对我们产业的影响,甚至是颠覆性影响。这几年我们在IT领袖峰会谈到很多一些新的模式、新的技术,都诞生了很多新的企业,从而颠覆了很多企业。

  所以,原始创新、创新驱动和颠覆性技术是非常重要的。如何在我们今天产业正在走向动力转换阶段,如何提倡我们企业,特别是我们IT领袖们,非常关注原始创新,在科学、在技术,在新的史文技术方面做一些更前瞻性的研发。像google做了ALPHAGO,他不仅仅是在技术上取得了很多进步,同时也是对他公司一个具体的宣传,这个宣传几乎把全世界所有相关的人都拉进来了。我们国内产业发展非常需要有这样一种精神,一种具有分享、能够挑战一些原始性创新的。在这方面请三位嘉宾在前沿科学技术论坛上谈谈你们的想法,有什么话想要告诉我们IT领袖们。三位不仅仅是科技界出身,一位是政府的领导,一位是国际的学者,一位是在深圳创新创业的创业者。你们三位从不同角度来谈谈在今天如何IT领域也好、产业领域也好,如何重视原始创新、颠覆性创新。

  刘自鸿:我们做柔宇显示这里头涉及很多材料,很多期间,这个东西不是一蹴而就,不是一天能做出来的。我们经历了很多挑战。最开始做的时候,还没有DEMO出来的时候,人家说你这个东西肯定做不出来。我们说没有关系,因为我们知道它的价值。2014年做出来后,很多人看到真的做出来了。然后很多人说这个东西离用还远着呢,不知道什么时候用。没有关系,知道它有价值,我们该怎么做还怎么做。

  邓中翰:风险投资家都很支持原始创新。

  刘自鸿:团队也要志同道合,相信你。这个很重要。我们在过程中会面临很多挑战、质问,这很正常。原始创新如果没有经过质问,说明创新还不够。

  邓中翰:你们在深圳,有没有深圳政府的资金支持、创业的支持?

  刘自鸿:这方面深圳做的非常好的地方,政府效率很高,敢于尝试一些很新的技术,这也是当时国外回来后,通过诚博国际海外高层次人才创新创业计划,包括孔雀计划、团队计划,落户深圳,这个对创新很有帮助。

  邓中翰:团队冒险精神、投资者的支持,是产业应有的一种精神。让我们给他一个掌声。请张教授。

  张建伟:我谈三方面,第一方面,交叉学科中长期的资助非常重要。我今年1月1日起拿到一个交叉学科大项目,里头包括了人工智能、脑科学、心理学三个跨度非常大的学科的科学家,这里头就刚才怀部长讲的传统的一个学科,光从计算角度,我们很多极限突破不了。但是在深度学习这种架构之外,我们还有很多别的办法,我们的脑子处理多模态自适应要比计算机强得多。在这方面我们要借助很多脑科学、心理学的模型。德国现在有一种基础学科资助方式,叫做合作研究项目。12年资助,用一个题目鼓励你做12年。中间也有技术输出。

  我们在这个题目来讲,在深度增强学习之后,我们在跨模态学习里头我们能够在世界方面能够提供新的,在这方面能够领先。这个在中国也越来越受到重视。

  第二,我们原始创新面向全世界最优秀的科学家。我讲的另外一个例子,除了Deepmind这个公司之外,他吸收了做深度学习、增强学习毕业的一些博士。现在另外一个博士,在硅谷另外一家新的公司,他收集了全世界10个做增强学习、深度学习创业的教授,我也是这十个博士之一。这里是真正面向深度的、终生的增强学习的方法。从知识方面来讲,最强的在这方面的头脑不管是做什么方向。这里头可能是它的应用范围包括机器人、教育、游戏、人机交互,等等,做一个真正的终生学习的平台。像这种公司,我们中国的通讯公司也应该在世界视野里面更加关注。

  第三,原创可以说是一个文化的问题。像德国的年轻人做科研、做研发的心态跟中国现在还不太一样。中国我们现在因为在一个很高速的经济发展过程中,大家对物质需求还是有一定的要求。为工资、为生存、为房子、为车工作的动力还是比较强。但是德国年轻人他们对吃穿非常非常不看重。但是做研究,他们有真正的兴趣。

  我们中国经济发展到一定程度后,我们现在也要鼓励年轻人,鼓励多样性。这里头容忍失败,容忍冒险。我想文化方面我们在深圳是在中国做得最好的,我希望这方面做得更好。

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