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中国目前在人工智能领域紧随美国，是全球推进人工智能最积极的国家之一。同时，中国也是全世界最大规模建设视频监控的国家，行业里除了像海康威视、大华股份、东方网力等企业在做人工智能相关的研发外，还有IT互联网背景的人工智能企业跨界过来做相关的视频应用，相关的科技人才也顺着这种跨界路径转移了过来，作为一个科学人才，吴惟心的经历就是如此。
东方网力首席科学家 吴惟心
人工智能发展下的科技人才团队构建
吴惟心拥有从硬件企业到互联网企业，再到创业公司，再被亚马逊收购到产品上线并在全世界应用的经历。这一经历给吴惟心的启示就是，一个专业人才除了在专业技术方面有深入的理解和积累外，还需要有纵深行业的应用背景。
吴惟心选择了这样一条职业发展道路，根本原因是他看到了产业的发展趋势。即任何成熟的技术，先是以一个单一的技术呈现，以服务的方式提供给用户，成熟的技术集成度会越来越高，然后集成在某一个行业里应用。当几个单项技术或产品整体成熟后，加上人工智能的技术进行整合集成应用，这是计算的发展趋势。
可以预见，当中国视频监控应用的高热度与人工智能的热度形成碰撞和融合，相关的优秀科技人才也在顺着这个产业的热点去寻找自身的价值点，并与安防产业结合，进而推动产业的发展，这会成就一批人工智能科学家，也会成就一批优秀的中国企业。所以，观察安防业界的几家领军企业，都在加强人工智能方面的研究以及人才团队的构建，例如由东方网力与商汤科技合资成立的深网视界，以及由东方网力作为LP发起建立的万象人工智能研究院。
软件、硬件、数据、人才是推动人工智能发展的几个关键维度，安防企业在人工智能基础技术的研发、产品的研发，行业应用的研发方面都需要着力，而且这三个方面都与人工智能科技人才的培养积累直接相关。
吴惟心认为，应用科学家一方面要具有人工智能的技术，包括对数据、建模、软件、硬件等的理解和积累；另外要经历包括检测、跟踪、分类等在多个项目上的历练，这就是基础项目研发所需要的积累。这些人主要负责获取最好的训练数据，并且把给定的训练数据用到最好，达到最好的效果。基础技术研发还包括对软件训练框架的选择、选取、修改，对数据的把握、估计。
另一方面是对产品的研发，就是技术成果的转化。拿到这个模型做成好的服务，产品以某种方式提供服务或行业应用，把结构化服务等整合到一起，形成好的解决方案。
科学家在人工智能发展中的价值
科学技术是没有国界的，当全球各个国家不同的科学家在不同的维度、节点上去研究、创新和突破，再把全球科学家的智慧成果结合起来，就可能推动一次产业革命。但科学家的研究工作，以及科学技术成果的落地，是需要合适的土壤的，哪里的土壤最好，最适合他们去做这些事情，他们就会去哪里生根、发芽、开花、结果。
随着中国各个行业的发展，例如安防行业的发展，尤其人工智能技术的引入，加快了吸引国内、国际的优秀科技人才加入的节奏。这些科学家对于中国的人工智能发展会有哪些核心的作用，或者会带来哪些最核心的价值？
吴惟心表示现在最需要的是应用科学家，应用科学家与传统的科学家是不一样。因为除了机器学习理论、深度学习的理论、计算机视觉、自然语言处理，应用科学家还需要懂得GPU架构、计算架构、互联网通信，需要知道怎么把服务提供出去。这些能帮助上下游数据工程师，软件工程师来打造完整的AI产品和服务，这是现在的应用科学家所应该具备的能力条件。
科学家在企业发展中有哪些价值？个人经历让吴惟心看到了几个阶段，就是从0到0.1，从0.1到1，以及从1到100的三个发展阶段。这是研究本身，研究与产业接合，产业的发展三个典型阶段。科学家在这三个阶段，都有可能发挥很强的推动和引导作用（阶段性的）。就美国来看，科学家在高校里基本上做的就是从0到0.1的事，从0.1到1是很多创业公司做的事，这在硅谷比较明显。
在这三个发展阶段中，科学家主要在0到0.1，以及0.1到1层面发挥了巨大的作用，而在1到100环节，科学家起到的是一个研究，整合以及质量监督的作用。在人工智能的发展上，科学家应该也要在这三个环节上起到重要作用。
万象人工智能研究院的目标：做好积累，支持产业和企业的发展
今年3月，由东方网力拟作为LP之一发起建立的万象人工智能研究院宣布成立。作为万象人工智能研究院第一批研究员的吴惟心表示，在微观上，研究院就是做人才的积累，以及经验、数据的积累，可以给科学家创造一个好的环境，提供合适的条件，先去解决我们首先看到的问题，这个过程其实也是人才的积累。通过解决问题，也实现了经验的积累，中间还有数据的积累，硬件与软件在这过程中也会积累起来。
在宏观上，研究院如果做得比较好，也可以支持和帮助其他需要转型的企业。人工智能本质上它并不局限于某一个行业，而是一种通用技术，这就决定了研究院要保持它的活力，需要有足够的合适的问题来让它来解决，以及怎样去解决。如果让它局限于某一个行业，有可能做研究的人员就没有足够的问题去解决，而某些需要解决的问题他们又没有办法去做。
当然，从发展趋势上看，东方网力将不仅是一家安防企业，它对人工智能的期待有它更大的目标，这也是万象人工智能研究院和相关科学家要努力的目标。
图灵奖，是美国计算机协会（acm）于1966年设立的，又叫“a.m. 图灵奖”，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家阿兰·图灵，这个奖设立目的之一是纪念这位科学家。获奖者的贡献必须是在计算机领域具有持久而重大的技术先进性的。大多数获奖者是计算机科学家。 图灵奖是计算机界最负盛名的奖项，有“计算机界诺贝尔奖”之称。图灵奖对获奖者的要求极高，评奖程序也极严，一般每年只奖励一名计算机科学家，只有极少数年度有两名以上在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。目前图灵奖由英特尔公司赞助，奖金为100,000美元。 每年，美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人，并附加一份200到500字的文章，说明被提名者为什么应获此奖。任何人都可成为提名人。美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的评审，并最终确定当年的获奖者。 截止至2005年，获此殊荣的华人仅有一位，他是2000年图灵奖得主姚期智。 编辑本段历年图灵奖获得者 2007 edmund m. clarke、allen emerson和joseph sifakis 获奖原因：在将模型检查发展为被硬件和软件业中所广泛采纳的高效验证技术上的贡献。而ddj则将三人的贡献称为“在发现计算机硬件和软件中设计错误的自动化方法方面的工作”。 2006 fran allen 获奖原因：对于优化编译器技术的理论和实践做出的先驱性贡献，这些技术为现代优化编译器和自动并行执行打下了基础。 2005 peter naur 获奖原因：由于在设计algol60程序设计语言上的贡献。algol60语言定义清晰，是许多现代程序设计语言的原型。 2004 vinton g. cerf、robert e. kahn 获奖原因：由于在互联网方面开创性的工作，这包括设计和实现了互联网的基础通讯协议，tcp/ip，以及在网络方面卓越的领导。 2003 alan kay 获奖原因：由于在面向对象语言方面原创性思想，领导了smalltalk的开发团队，以及对pc的基础性贡献。 至理名言：预测未来的最好方法是创造它。 2002 ronald l. rivest、adi shamir、leonard m. adleman 获奖原因：由于在公共密钥理论和实践方面的基础性工作。 2001 ole-johan dahl、kristen nygaard 获奖原因：由于面向对象编程始发于他们基础性的构想，这些构想集中体现在他们所设计的编程语言simula i 和simula 67中。 2000 andrew chi-chih yao(姚期智) 获奖原因：由于在计算理论方面的贡献而获奖，包括伪随机数的生成算法、加密算法和通讯复杂性。 1999 frederick p. *s, jr. 获奖原因：由于在计算机体系架构、操作系统以及软件工程方面所做出的具有里程碑式意义的贡献。人月神话的作者。 1998 james gray 获奖原因：由于在数据库、事务处理研究和相关系统实现的技术领导工作。 1997 douglas engelbart 获奖原因：由于提出了激动人心的交互式计算机未来构想，以及发明了实现这一构想的关键技术。 1996 amir pnueli 获奖原因：由于在计算科学中引入temporal逻辑以及对编程和系统认证方面的杰出贡献。 1995 manuel blum 获奖原因：由于在计算复杂性理论、密码学以及程序校验方面的基础性贡献。 1994 edward feigenbaum、raj reddy 获奖原因：由于他们所设计和建造的大规模人工智能系统，证明了人工智能技术的重要性和其潜在的商业价值。 1993 juris hartmanis、richard e. stearns 获奖原因：由于他们的论文奠定了计算复杂性理论的基础。 1992 butler w. lampson 获奖原因：由于在个人分布式计算机系统及其实现技术上的贡献，这包括：工作站、网络、操作系统、编程系统、显示、安全和文档发布。 1991 robin milner 获奖原因：由于在可计算函数逻辑(lcf)、ml和并行理论(ccs)这三个方面突出和完美的贡献。 1990 fernando j. corbato' 获奖原因：由于组织和领导了多功能、大规模、时间和资源共享的计算机系统的开发。 1989 william (velvel) kahan 获奖原因：由于在数值分析方面的基础性贡献。 1988 ivan sutherland 获奖原因：由于在计算机图形学方面开创性和远见性的贡献，其所建立的技术历经二、三十年依然有效。 1987 john cocke 获奖原因：由于在编译器设计和理论、大规模系统架构以及开发risc等方面的重要贡献。 1986 john hopcroft、robert tarjan 获奖原因：由于在算法及数据结构设计和分析方面的基础性成就。 1985 richard m. karp 获奖原因：由于在算法理论方面，特别是np-completeness理论方面，连续不断的贡献。 1984 niklaus wirth 获奖原因：由于开发了euler、 algol-w、 modula和pascal一系列崭新的计算语言。 1983 ken thompson、dennis m. ritchie 获奖原因：由于在通用操作系统理论研究，特别是unix操作系统的实现上的贡献。 1982 stephen a. cook 获奖原因：由于其于1971年发表的论文，奠定了np-completeness理论的基础。 1981 edgar f. codd 获奖原因：由于在数椐库管理系统的理论和实践方面基础性和连续不断的贡献，关系数据库之父。 1980 c. antony r. hoare 获奖原因：由于在编程语言的定义和设计方面的基础性贡献。 1979 kenneth e. iverson 获奖原因：由于在编程语言的理论和实践方面，特别是apl，所进行的开创性的工作。 1978 robert w. floyd 获奖原因：由于在如何开发高效、可靠的软件方法论方面的贡献，这包括：建立分析理论、编程语言的语义学、自动程序检验、自动程序综合和算法分析在内的多项 计算机子学科。 1977 john backus 获奖原因：由于在高级语言方面所做出的具有广泛和深远意义的贡献，特别是其在fortran语言方面。 1976 michael o. rabin、dana s. scott 获奖原因：由于他们的论文"有限自动机与它们的决策问题"，被证明具有巨大的价值。 1975 allen newell、herbert a. simon 获奖原因：由于在人工智能、人类识别心理和表处理的基础贡献。 1974 donald e. knuth 获奖原因：由于在算法分析和程序语言设计方面的重要贡献，计算机程序设计艺术的作者。 1973 charles w. bachman 获奖原因：由于在数据库方面的杰出贡献。 1972 e.w. dijkstra 获奖原因：由于对开发algol做出了原理性贡献。 1971 john mccarthy 获奖原因：由于其讲稿"the present state of research on artificial intellegence"，对人工智能领域的贡献。 1970 j.h. wilkinson 获奖原因：由于其在数值分析方面的研究工作。 1969 marvin minsky 获奖原因：人工智能理论及软件 1968 richard hamming 获奖原因：由于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作。 1967 maurice v. wilkes 获奖原因：由于设计和制造了第一台内部存储程序的计算机edsac。 1966 a.j. perlis 获奖原因：由于其在先进编程技术和编译架构方面的贡献。