而人工智能研究的重中之重是跨界创新 ， 跨行业、跨学科是大趋势 。 周礼栋对澎湃新闻（www.thepaper.cn）表示 ， AI要真正落地 ， 就必须和行业打通 。 而那些了不起的AI创新 ， 从根本上看是通过加速物理、化学、生物等学科创新反映出来的 。
比如DeepMind公司在Nature期刊上宣布已将人类98.5%的蛋白质预测了一遍 ， 计划今年底将预测数量增加到1.3亿个 ， 达到人类已知蛋白质总数的一半 。
“DeepMind或许已经解决了一些问题 ， 向着‘了不起的成就’迈出了第一步 。 他们给我们的一个很大的启发是 ， 一定要从计算机科学走出去 ， 和不同学科做结合 ， 还要培养跨界人才 ， 这是一个长久的过程 。 ”
周礼栋说 ， 研究院不能“只在象牙塔里做单纯的人工智能研究” ， “如果我们对实际问题不了解 ， 也没有真实的数据 ， 那么对我们真正需要解决的难题也不会有非常深的认识 。 ”因此首先要能放下身段“接地气” ， 了解行业面临的实际问题 ， 哪些难点可以用新技术改进 。
与此同时 ， 在人工智能领域 ， 能调参、做模型的AI人才并不短缺 ， 真正稀缺的正是跨界人才 。
周礼栋说 ， 懂算法、系统、编译器 ， 也懂计算机体系结构、硬件 ， 这样的人才在当下越来越短缺 。 在计算机之外 ， 如果既懂人工智能的思维方式 ， 又懂物理、化学或生物 ， 就能在前沿科研的探索中起到关键作用 。
“我们现在也非常重视跨领域的人才 。 ”微软亚洲研究院近几年招收了跨学科人才 ， 包括物理学、生物学、心理学、语言学等 ， 也招收了本科中文系后又继续攻读计算机自然语言处理专业的研究员 ， “中文背景为他做研究提供了独特的视角 ， 这是非常了不起的 。 ”
周礼栋认为 ， 计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科 ， 计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握 ， 就像我们要识字一样 。 计算机和人工智能的教育会越来越融入在通识教育里 ， 不管是文科、理科 ， 还是工科 ， 这些能力都需要有一定的掌握 。
“我不是觉得文科生或理科生应该转到计算机专业 ， 而是他们学习计算机以后 ， 对他们自己的领域可能会带来很大突破 。 ”
人工智能也是上海三大核心产业之一 。 对于上海的人工智能发展 ， 周礼栋表示 ， 这里有得天独厚的优势 。
一方面 ， 跨界合作和创新不只是扶植人工智能产业 ， 还要让人工智能研究与各行各业结合起来 ， 这是打破界限的重要方式 。 而上海每个区的产业组成不一 ， 对AI的定位也不尽相同 ， 因此能在上海尝试新的合作模式 。
另一方面 ， 产学研结合非常重要 ， 对人才的培养和对将来的判断要有独特的见解 ， 这方面上海有非常大的优势 。
上任微软亚洲研究院院长后 ， 周礼栋9月底回到母校复旦大学 ， 并获聘兼职教授 。 “我们与复旦大学计算机学院的老师一起探讨 ， 未来怎样用计算机学院的实力去真正帮助其他院系 。 ”
“复旦也好 ， 上海交大也好 ， 其他高校也好 ， 都有机会对人才培养体系和架构做一些非常重要的创新 。 比如怎样培养下一代跨领域人才 ， 怎样把AI、计算机变成通识教育的一部分 ， 这些问题复旦大学已经在考虑了 ， 非常了不起 。 ”
做研究不是发多少论文 ， 不为短期目标牺牲研究本来的意义
周礼栋本科毕业于复旦大学 ， 拿到计算机科学学士学位后在美国康奈尔大学深造 ， 先后获得计算机科学硕士及博士学位 ， 2002年博士毕业后进入美国的微软研究院工作 ， 曾任微软硅谷研究院研究员、微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员、微软亚洲研究院常务副院长 。