“我们要立足于传承与创新，尤其从清华的角度来看，关键还是在于创新！”

12月19日，担任中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长、清华校友总会AI大数据专委会会长的张钹院士在“健康医疗+AI大数据”高峰论坛上如是说。

据了解，参加本次论坛的人员均为清一色的清华毕业生，且是该领域的创业者，如计算机系92级的孙宇熙和环境系的刘思燕，与其他校友身份有别的是，两人既是生活伴侣也是创业拍档。

校园、校友、学以致用的创业者……这就不难理解张钹院士在致辞中饱含的期许和希翼，同时亦是该活动主办方之一——清华校友总会成立并举办活动的主旨：汇智清华、创新中国。

清华校友与张钹院士（中）合影；右一：刘思燕；右二：孙宇熙

长久以来，中国的经济发展以投资驱动为主。作为经济主体的企业，大部分资金主要投向了前端建设与运营，其产品的核心技术主要依赖于引进，而自主研发、创新驱动能力明显落后于外国的国际化企业。大家都在反思中国为什么出不了特斯拉，但在现实中总会被各种问题掣肘。

高投入、高门槛、高技术、长周期，众所周知，以技术核心驱动的创新型企业避不开这“三高一长”的现实，尤其是基础科研领域。如今广为人知的人工智能、大数据、云计算、芯片等，基础科研是实现其智能化应用的基石，无此，无异于沙地建塔、空中起楼。

“我们应该承认原始创新能力很弱。”在演讲中，张钹院士进一步指出了基础科研的关键挑战。“你想想集成电路是从什么时候开始的，是1958年，此后每18个月就翻一番，到现在我们想要去赶超，这种可能性有多大？ 那么我们要怎么做呢？以人工智能为例，我们已经在第一、第二代人工智能上落后了，怎样再追到同一起跑线上呢，靠的就是第三代人工智能来实现。”

作为致力于图数据库及图计算领域的创业者，刘思燕对“同一起跑线”这一概念深有同感且深表赞同。

据了解，目前图数据库及图计算相关技术在国内起步较晚，与之相关的讨论和技术文档在国内也相对较少，甚至很多人不甚了解。但反之，诸如Oracle、TeraData等经营传统关系型数据库、数据仓库的大公司海内皆知。

但随着互联网流量爆发式的增长，越来越多的应用对低延时、高并发、高可用、高可扩展性和多模态数据类型支持提出更高的要求，这是传统型数据库难以应对的，尤其是其在存储关系数据时效率低下，查询逻辑复杂缓慢等问题，而图数据库的设计恰恰弥补了这些缺陷，能从根本上解决关系数据库存储和处理复杂数据功能较弱的问题。这也从技术发展的角度，给了科创企业通过创造世界下一代图数据库产品，与国际企业同台竞技所带来的新机遇和新挑战。

在本次峰会上，Ultipa创始人孙宇熙与其他13名校友新增为清华校友总会AI大数据专委会理事，同时作为多年耕耘研究云计算和大数据的专家，他表示，数字化的本质是数据化和数智化，在这一前提下，我国的数据库科研面临着难得的发展机遇。这中不仅仅是图数据库相对于传统数据库及其它大数据系统运算性能与效率的优势，同时在商业上，图计算与图数据库是新一轮万亿美金数据库、大数据处理技术升级换代的核心驱动技术。

互联网正在深刻地改变着世界，数字化转型已成为一个不可阻挡的趋势。AI大数据作为基础性和战略性的支撑，如何构建一个良性生态呢？张钹院士表示，“大家用很多形容词来形容大数据，石油？财富？我觉得都不对，石油开采出来，价值在于卖一个好价钱，而大数据研发出来是为了共享，它不是消耗性资源，而且是用的人越多，它的价值就越大！但恰恰在这个问题上，我们需要注意两个问题，一个公平性，一个安全性，要双管齐下。”

就安全性，张钹院士还着重强调了对AI医疗健康大数据中敏感数据积利除弊的思考。“必须要从技术上去解决原来的局限性。其中包括应用场景有限的问题和克服人工智能不安全、不可靠、不可信，不可扩展的问题！”

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