智匯八方、博采眾長，讓“智慧樹”在重慶落地生根、開花結果

2018年8月23日至25日，首屆中國國際智能產業博覽會在我市成功舉辦。智博會期間，舉行了系列交流活動，來自政、產、學、研各領域的國內外嘉賓，聚焦智能產業發展的前沿方向等重大問題進行了深入探討，碰撞出許多“智慧的火花”，奉獻了一場“智慧的盛宴”，許多觀點和見解對我市推動大數據智能化創新發展很有啟示和借鑒意義，本期選編了出席2018中國國際智能產業博覽會大數據智能化高峰會的11位嘉賓的主旨演講觀點，以饗讀者。

數智技術與智能創新

騰訊公司創始人、董事局主席

馬化騰

在新的形勢下，我們應當如何發展數字技術和智能產業呢？下面我想借這個機會，從行業一線從業者的角度和大家分享幾點個人的看法。

第一，我們需要沉下心來，學會“打逆風球”。過去20年，是全球互聯網和科技行業發展的黃金期，中國互聯網行業獲得了高速發展。尤其在移動互聯網興起之后，中國移動網民數量的比例甚至超過了發達國家。我們基于移動互聯網的應用創新層出不窮，吸引了不少國際同行的關注。

“打逆風球”既需要我們穩住陣腳，頂住壓力，把手中的每一個球打好，還需要我們堅定信心，緊緊抓住轉型升級的發展軌道不松手。今天，智博會的盛況讓我很振奮。重慶制造業是中國制造業的一個縮影，目前正處于一個轉型期，我們看到這里的創新主體正在迅速增加，各種創新要素也在不斷集聚，我相信重慶一定能實現從高速度增長向高質量發展轉變。

第二，我們要做好跑馬拉松的準備。在全球新一輪科技和產業革命的推動下，我們正在面臨一場前所未有的數字化變革。從廣度上來看，中國的數字化進程已經從經濟領域擴展到民生、政務等領域，而且開始覆蓋到社會經濟的方方面面；從深度上來看，數字創新正在和各個垂直領域深度融合，并開始下沉到各行各業。

所以，無論從廣度還是深度來看，數字化的進程都不可能一步到位，還需要我們發揚數字“工匠精神”，從外到內打磨每一個細節，而不是熱衷于概念的炒作。同時，也需要我們幫助更多的人跨過數字鴻溝，把數字產品和服務向下兼容，帶動弱勢群體和老少邊窮地區的人們分享數字紅利。

對于互聯網和科技行業的從業者來說，我們每一個人都要做好跑下一場馬拉松的準備。騰訊正在積極和重慶各行各業合作，共同推動數字化進程。比如，重慶交通運輸控股（集團）有限公司正在和騰訊一起探索如何讓信息流跟隨人流、物流一起跑起來，把空運、陸運、水運三個通道的物流信息打通，借助可視化的物流大數據隨時調控各個通道的物流資源，幫助重慶物流行業降本增效，打造國際交通大通道。

第三，我們永遠不要放棄踢世界球的夢想。在今年世界杯的時候，大家也許都有一個愿望，就是有一天能看到中國隊在大賽上有精彩的進球。在科技領域，我們也有這樣的心愿。從產業角度來講，大家可以看到，做基礎技術投入很大，回報遙遙無期，因此我們一般會選擇做相對比較簡單的應用，但長期下來，我們基礎研究的實力依然薄弱，獨到的創新不多。我想現在是政、企、學、研幾方面一起努力改變現狀的時候了，我們不應該放棄我們在科技賽場上踢出世界球的夢想。如何讓科學家得到真正的尊重，如何為科研人才營造一個好的環境，如何打通技術銜接的綠色通道，這些都是我最近思考得比較多的問題。

今天我們看到重慶也在朝這個夢想努力，在長江和嘉陵江交匯的地方，我們期望數字技術和傳統行業能夠交匯融合，實現智能創新。騰訊也希望能長期扎根在重慶，與重慶一起打造“兩點”，建設“兩地”，實現“兩高”。

人工智能=

大數據分析+機器學習+云計算

澳大利亞科學院院士、澳大利亞工程院院士

拉瑪莫哈那勞·哥達吉利

人工智能是一個知識的金字塔，我們首先獲得數據，通過數據獲得信息、得到知識，最后再將知識進行應用，形成智慧，這也是整個文明的發展進程。我們所觀察到的一個現象就是，當我們來關注整個事件的發展進程時，數據的發展是非常快的。

當然，在這個過程中雖然有計算機的幫助，但依然有很多的限制，因為我們知道，僅僅有巨大數量的數據是不夠的，我們還要知道怎樣去利用它，這才能讓我們更好地利用到所擁有的知識和智慧，這就是我們今天來這里討論大數據、討論人工智能的意義所在。

讓很多學者感到面臨巨大挑戰的，其實就是巨大量數據的三個方面：第一個是數據的體量。當我們有了物聯網以后，我們所收集的數據體量之大，以至于我們必須要有一種非常方便的方法來處理。第二個就是這些數據的類別，有的時候它們是非常簡單的一些數據，有的時候它們以圖片或者視頻的形式存在。第三個就是靜止的數據和變化的數據，也就是所謂的數據的速率。比如說，我們是否能夠預算20分鐘內交通方面的相關信息，這個信息就需要有一個模型來判斷是動態的還是靜態的。所以我們就需要收集各種各樣的知識和數據，所有這些方面都是相互聯系的。

當然，我們還有數據的不同類型，我們有太空方面的數據，有農業、醫療方面的數據等等，這些都會深刻改變我們的生活。所以問題就是，我們現在要怎樣應對知識管理以及知識發現的巨大挑戰，用一種有效的方式來處理數據。

在計算科學領域，我們建立了一些數據庫和一些集成的方法。現在數據庫建模和集成也一直是信息技術研究和開發的重點，商業應用是它的一個經典案例。對數據集成的關注就是如何處理擁有的這些信息和數據，因為現在大量的數據和采集設備都普及了，并且這一趨勢在可以預見的未來將不斷持續下去。以核磁共振為例，核磁共振是對我們人體特定健康狀況的一個檢測，它能創造出非常復雜、豐富的數據集，我們用核磁共振這個技術，可以診斷疾病的類型，所以現在核磁共振在醫療領域扮演著非常重要的角色。

再比如，做一個掃描全基因組的測試，現在大概只需要幾百美元就可以了，在這個過程中，我們能夠獲得很多數據和知識。在這些數據當中，生命科學創造了非常多的數據，有極高的維度，數億個維度點。對計算科學家而言就面臨了很大的挑戰——有的時候因為數據太多了，不知道怎樣提取出對我們最有利的信息。

當前的計算方法并不能處理如此大規模和多維度的數據，其中一個解決方法就是使用非常大規模的GPU云計算，或者說我們去利用一些人工智能的方式來計算。舉個例子，今天的醫學領域能幫助我們解決一些問題，就是因為我們利用了一些非常復雜的、最新的技術。我最小的女兒是一名腎病方面的醫學專家，她在攻讀博士學位的時候，同時也要去讀一個跟計算機科學有關的學位，所以她就必須要知道在這個過程中如何利用到計算機技術。我們面臨的主要問題就是數據的規模、數據的質量以及數據的隱私程度，這也是一個主要的關注點。

無論是在生物學方面，還是在其他很多學科方面，計算機都在扮演著越來越重要的角色。其實很多信息都是隱藏的，不是那么顯而易見的，我們要知道什么信息是有用的，并且將它提取出來。對于人工智能來說，其實是沒有限制的，我們能夠不斷將它發展下去幫助整個社會的發展與進步。

“我眼中的未來汽車”

中國工程院院士、中國人工智能學會理事長

李德毅

我想跟大家說一說我眼中的未來汽車是什么樣子。

大家知道，科學技術是第一生產力。重慶市去年電子信息產業占了5000億元產值，汽車產業又占了5000億元產值，加起來就是1萬億元。那么在今后的二三十年內，這1萬億元的產業格局將發生什么樣的變化呢？

未來已來，說的是智能化時代已來；過去未去，說的是信息化時代還未過去。從科學技術的發展史來看，100多年的汽車發展，經過了技術的改造，到今天大概處在信息化時代還沒過去、智能化時代已經到來的交接期。

科學技術的發展已經從認識客觀世界、改造客觀世界進入到認識人自身的階段。真正的無人駕駛汽車不僅是自動的，更應該是自主的，它應該像駕駛員一樣具有學習能力，能夠應對各種狀況。

機器人將成為人類認知自然與社會、擴展智力、走向智慧生活的重要伴侶。對于一個人工智能工作者來說，汽車就是一種輪式機器人，它不但應該改變人類的出行方式，還應該改變人類的生產活動、經濟活動和社會生活，所以重慶的這兩個5000億元產業如果往這個方向走前景會很大，智能產業也將蓄勢待發。

未來的汽車應該是會學習的輪式機器人。人類走過了農耕社會、工業社會、信息社會，即將走入智能社會。人和輪式機器人不僅僅是控制和被控制的關系，更應該是教和學的關系、交互和協同的關系。我非常贊同剛才領導說的一句話，人工智能重要在人、為人服務。

人和輪式機器人在一起工作會有幾種工作狀態呢？我們可以做一個浪漫的遐想：首先人開車，機器學習，你開你的，我把傳感器放在車上，你說你開了三個月，我悄悄學會了；第二個階段是機器人開車，人監控，當你不能做的時候我幫你忙，我們可以叫做增強學習；第三個階段是機器人開車、機器人自己學習，我們叫做凈化學習；還有一個很重要的階段，就是機器人教你開車，機器人是教練，人是教練的教學對象，這樣一來，全國各地的駕校就要失業了。我是這樣看人與機器人的四種狀態。

我希望我們的輪式機器人應該會開車、會學習、會交互、有個性、有悟性，這叫做“三會兩有”，它不是一個自動化的控制工具。輪式機器人的重要部件有三大塊：第一塊就是需要一個靈活的腿腳，我們把它叫做“肌肉機器”，就好像一個體操運動員翻了幾個跟頭，最后定在那里不扣分，什么原因？因為肌肉的功能；第二塊是強大的心臟，新能源，這叫動力機器；第三塊尤其需要智慧的大腦，我在最近幾年就做了一件事，研究了一個“駕駛腦”，我申請了一個商標叫做“駕駛腦”，已經獲得批準，要把一個駕駛員關于駕駛這塊的知識放在一個物理的盒子里。

自主駕駛難在不確定性駕駛，我們叫做邊緣駕駛。要把“最后一公里”問題當做“最先一公里”來解決，自主應對駕駛過程中常常遇到的，但又是偶發的這種情況。如果這個問題你解決不了，老百姓就不敢坐你的車。

“駕駛腦”就是駕駛員的智能代理。作為無人駕駛車不單單是車的問題，還要考慮人的問題，要把人的智能變成一個“駕駛腦”，這里面涉及計算、智能，更多涉及記憶智能、交互智能，它能夠學習并替代駕駛員的駕駛認知能力，能夠積累他的駕駛技巧。只有這樣，我們的道路才能夠變得平坦一點。

輪式機器人將成為移動社會的傳感器、大數據的重要源泉；輪式機器人駕駛認知的進化速度將超過自然人；邊緣計算和云計算一同產生群體智慧。我們希望“駕駛腦”和“駕駛超腦”，不僅是中國的，更應該是世界的！

當前，全球有70億人口20億輛車，中國的汽車保有量大概是2.8億輛，年產新車1億輛。一旦量產自主駕駛車上路，且占比越來越大，“駕駛腦”成為汽車必配，駕駛數據累積得越來越多，“駕駛腦”越來越聰明，人類的出行方式就真的變了。

給機器以智能，給服務以平臺

華為公司董事長

梁華

自工業革命以來，人類不斷發明各種新的制造技術，并將其鑄造成機器，幫助社會大幅度提升了生產效率，促進了社會的分工協作和新的商業模式形成。但是，經過兩百年的發展，單純依靠機器提升人類社會生產效率的方式已經遇到了瓶頸。

根據經濟合作與發展組織OECD的數據，從2000年到2017年，36個OECD國家的制造企業生產效率僅僅提升了1.3%。得益于機器的發展，企業中的制造部門通過制造應該產生了很多價值，同時制造單位效率有了持續提升，單位成本的持續下降也是非常明顯的。大家回顧從第一次工業革命以來，通過機器，整個制造活動的生產效率都得到大幅提升。

但是，不是以制造活動為主的企業，很多部門依然還得依靠大量有經驗的人。我們以企業客戶服務為例，現在企業的售后服務仍然是一個客戶問題的接口，沒有和企業的銷售系統、運營系統、供應系統真正打通，不能對客戶給予有效反饋和現場問題的及時解決，難以從根本上改善客戶的體驗。

未來進一步提升服務質量必須建立在對顧客全方位的理解和大數據的分析之上，這已經超過了人的一些經驗和現有機器的能力。同時，在企業整體運營效率改進方面，提升的空間依然是非常大的，比如在研發領域，雖然我們已經有了計算機輔助設計系統，但是硬件、軟件、設計、開發等各個子系統沒有有效的經營模型和仿真來連接成一個高效的系統，不能進行時時的仿真反饋、驗證和高效的迭代，所以創新和研發效率不高。

同時，研發和銷售、制造、供應、服務也沒有建立一個統一的數據共享平臺以及共享機制。沒有基于數據運營的企業云系統，就難以從根本上提升企業的整體運營效率，降低運營成本。

根據我們的研究，單純依靠給生產以機器，難以解決提高生產效率、改善客戶服務體驗和提高企業運營效率等諸多問題，這就需要我們給機器賦予新的引擎，給機器以智能，讓機器擁有客戶的語言、視覺、邏輯分析、數據處理、運動分析等能力，通過智能服務進一步提升生產制造特別是服務領域的潛能。

同時，我們想通過給服務以平臺，讓數字技術、數字平臺幫助企業建立數據驅動的運營系統，構建數字化生產、數字化商業模式，顯著提高運營效率的可靠性、可預測的能力。在這個過程中，應該是以智能化、平臺化的方式，實現企業從制造環節的產品增值向運營環節的服務增值轉型，而不僅僅是靠買單一的技術或者買單個的產品。

盡管數字化技術的發展是一個非常痛苦的歷程，但從長遠來看，數字化非常重要。今天我們都在討論智能化，但是智能化如果說沒有以自動化和數字化為基礎，那么智能化可能也沒有牢靠的基礎。所以我們希望通過自動化、數字化、智能化來結構性地解決問題。

歷史證明，基礎研究才是產業誕生和產業振興的根本。沒有基礎研究，產業不可能有牢固的基礎。作為前沿技術，人工智能發展必須打好基礎，需要長期重視基礎研究，同時也不能為了人工智能而人工智能，也不能為了泡沫化而趕風口。要針對實際應用場景，充分利用算法、算例和數據積累，來產生實際效果和收益。

未來二三十年，無論科技革命如何變化，無論世界局勢如何變換，為百業提質增效，為實體經濟賦能，都值得我們長期對基礎研究進行投入和中短期對商業問題進行解決。通過給機器以智能、給服務以平臺，華為愿與大家一起擁抱美好的未來。

智能新機遇 連接鑄未來

美國高通公司全球總裁

克里斯蒂安諾·阿蒙

30多年來，高通一直在引領創新，我們幾乎經歷了每個主要通訊技術的轉型階段。在上個世紀90年代末，我們開展了芯片業務，把手機連接到互聯網，幫助行業從傳統的臺式機進化到移動計算。同時我們也預計手機將取代其他消費類電子產品，就像上個世紀80年代我們經常會用到的相機、音樂播放器一樣。現在，我們前瞻性地看到了智能手機的改革，以及它是怎樣變革我們的社會和生活的，這僅僅只是一個開始。在未來30年，我們還將看到移動的技術達成萬物互聯。我們現在正處在行業變革新的開端，也就是5G和無線技術的開端，我們將會加快萬物互聯的速度。

非常有意思的一個見解就是，5G時代我們看到移動的通訊技術因為很快的寬帶技術得到了發展，促進了多媒體用戶的能力提升。在5G時代，人工智能賦能的5G技術，能夠推動移動通訊技術提高5G的速度，從而提高我們的通訊速率，同時也能夠提高機器學習的能力，其經濟影響是非常大的。我們看到5萬億美元的商業價值，也就是到2025年人工智能增強技術將創造5萬億美元的商業價值，而2035年它的商業價值將會高達12萬億美元。

更重要的一個信息就是大數據和人工智能。如果要擴大計算的話，我們的計算必須要從云端達到終端，也就是邊緣計算。我們通過把計算連接到網絡的終端，連接到數據的終端，讓它們能夠來到我們身邊的這些電子設備上。非常重要的是效率以及反饋的效率需要非常快，而5G對于云端的聯系也可以把很多處理的能力從設備端轉到云端，把設備端的人工智能和虛擬智能的這些功能變得非常容易。

我們來看一些具體的例子，大數據和人工智能是怎樣變革汽車行業的。重慶是汽車產業的重地，我們看到最大的變革就是在汽車行業將會更安全、更高效，我們叫VRX的蜂窩技術，它會形成一個基礎設施網絡，使你的手機可以和汽車互聯，也會提供一些智能的地圖，保證駕駛的安全。今天我們已經實現了這個技術，我也非常高興能在首屆智博會上與大家分享這個消息，就是世界上第一個針對不同廠商供應的芯片組，它是由蜂窩車聯網技術支持的，由大唐電信和高通共同開發，會在2019年開始支持我們的商業部署、合作伙伴，比如汽車制造商和基礎設施的制造商，這將是中國汽車行業一個很好的增長機會。

再往前看，另外一個在移動性方面的例子就是物聯網。我想要再談一談工業領域，5G技術現在可以提高工業以太網的服務，提高可靠性，做到低于1毫秒的延遲。我們把每個網和線放在了工業的環境當中，我們未來的工廠都是無線化可重置的，5G將在這個系統當中很好地進行復制，把設備相連，給我們創新的機會，提高效率、生產力，同時傳送一些智能實時的數據。

我們對未來IT的發展非常樂觀，因為每一件事情都變得更加智能化了。我們非常關注與中國合作伙伴的關系，高通也致力于促進中國相關產業的發展，推動了一些雙贏的合作模式。未來在重慶，我們有一個非常重要的合資公司叫做創投聯達（音），這是與中科創達共同成立的。我們將加速物聯網的開發和創新，比如，我們已經推出了一個智能網聯汽車協同創新實驗室，未來我們還會尋找其他機會。

智慧城市的AI新思維

百度公司創始人、董事長兼首席執行官

李彥宏

人工智能是一個新事物，大家的認知非常不一樣，還有不少誤區在里面，或者說是誤解。今天，當我們閉上眼睛想象人工智能這個概念的時候，你頭腦當中是一個什么樣的畫面？很多人可能會想到一個長得像人的機器，我覺得這就是一個誤區。人工智能長得不應該像人，我們的精力不應該花在怎樣去造出一個機器來長得像人，不應該花在讓這個機器怎么學會走路、怎么學會跑步、怎么學會上下樓梯，這是一個機械時代的思維。如果要讓這個機器去替代人的體力，我們在工業化時代就已經解決了這個問題，我們現在要解決的問題是如何讓機器能夠像人一樣思考。

那么第二個誤區就是機器怎么像人一樣思考？現在，有很多的研究都是研究人腦怎么工作的，我認為這條路也走不通。人工智能不是仿生學，現在人工智能的技術，各種各樣的算法以及近些年的創新，跟人腦的工作原理其實沒有太大關系。事實上，我們人類根本還沒有搞清楚人腦是怎么工作的，又何談用機器來模仿人腦的工作原理？所以人工智能不是模仿人腦的工作原理，而是要用機器的方式實現人腦能夠實現的價值或者作用。

第三個誤區，就是人工智能的“威脅論”。很多人擔心有一天人類會被機器所控制，有一天我們自己創造出來的技術會毀滅我們，這個我覺得也是完全沒有必要的擔心。因為我們在做技術方面的研究時，會發現比我們想象的要難得多，讓機器像人一樣思考，就是所謂的AGI實現，其實離我們還非常遠。

其實“AI”這個詞如果仔細去琢磨就會發現它是人工的，也有假的意思，所以它離真的人的思維方式、能力以及有可能出現的風險還非常遠。因此，我們更應該擔心的是技術成熟得不夠快等問題。剛才李德毅院士也講了，自動駕駛其實還有很多技術難題沒有解決，我們今天看到的所謂的這種智能，很多時候還是假的。

比如說智能音箱今年賣得很火，我們也看到網上有各種各樣去逗這種智能音箱的視頻，這種插科打諢讓大家覺得很有趣，但它真的能理解你的意思嗎？大多數時候是不能的。你問它唐朝是怎么滅亡的，它能回答嗎？所以我們努力的方向不是造出一個長著腦袋、有四肢的機器人，我們努力的方向是當你跟機器說話的時候，它能不能聽懂你的意思。因為它首先得明白你是什么意思，才能夠按照你的意思為你提供服務。我們雖然在不停地向這個方向努力，但其實離理想狀態還差得很遠。

自動駕駛或者說無人車也是一樣的，除了剛才李院士講的技術上的挑戰之外，事實上這個產業本身也有它自己的規律。我們做互聯網的、我們做人工智能的，通常會覺得原來的手機是一個功能鍵，我把它變成電腦之后就改變了整個世界。但是大家想一下，人們換手機的頻率大概是18個月一次，人們換一臺車的頻率是多少？一臺車會在路上跑十幾年，所以即使你的技術達到了，市場也不會那么快。

但這并不是說我們可做的東西不多了，恰恰相反，我們要做的東西非常多，能夠改變的東西也非常多，比如我們能夠改變交通。我看到一些統計數字，在美國因為交通擁堵所造成的損失1/5發生在洛杉磯，一個超級大城市。大家知道美國人住得很分散，很少堵車，所以大多數時候堵車都是發生在這種超級大城市。而在我們中國，重慶就有三千多萬人，兩千多萬人的城市有好多個，幾乎每一個城市都有堵車的問題。那自動駕駛能解決什么問題呢？

在完全開放的自動駕駛被人們接受以前，我們已經可以解決泊車的問題。美國統計人們開車時有30%的時間是用來找停車位的，中國有可能更長。如果我們用機器來實現這個東西，對人們時間的節約、效率的提升、感知的滿足是非常明顯的。所以我們非常希望能夠通過我們自己的努力，通過技術的手段，推動技術產業、推動交通、推動各行各業向智能化發展，提升人們的滿足感。

用人工智能建設美好世界

科大訊飛董事長

劉慶峰

人工智能改變世界，究竟會用一種什么樣的產品來改變？可以是機器人，也可以是無人車，也可以是無所不在的后臺系統……其實對于這個新物種，人們有著無窮的想象力，所以我們說“人工智能+”才是今天改變世界的方式，是賦能的方式。

我想和大家分享的一個觀點，是人工智能的發展絕不是一個簡單的概念。人工智能第三次浪潮是基于大數據、云計算、移動互聯網，更基礎的是深度神經網絡的突破。

在這個基礎上，中國的人工智能在全球處于什么樣的地位？當然，人工智能2006年的深度學習算法主要還是歐美國家提出來，后來全世界在這個基礎上進行創新。《新一代人工智能發展規劃》出臺后，我們國家計劃在語音交互和視覺交互上領先全球，我認為是完全恰當的。在7月份最新一次語音合成比賽中，科大訊飛不僅是全球第一，而且是全球唯一一家超過真人說話的。下一步的關鍵是什么？其實一方面是技術上要進一步突破，使得我們可以在小樣本上學到更多的知識；另外一方面，腦科學我認為是未來非常重要的突破口，將內腦計算和現在的數據建模神經網絡相結合，有望實現重大的突破和騰飛。

人工智能產業發展其實有非常重要的漣漪效應，我想這也是重慶的機會所在。因此，我們可以看到人工智能一定要賦能到各行業。科大訊飛平臺上的開發團隊總數已經超過50萬個，每天使用量有47億人次，而我們已經決定在重慶建立西南總部，我們大家都看好重慶未來的發展。

最后我想說的是，人工智能其實是一個偉大的歷史進程，絕不僅僅是少數科學家和少數企業的事情，因為這其中還涉及社會倫理和法律，人工智能時代一定要從現在就開始研究社會倫理和法律體系的相關問題。我非常高興的是，在2015年底科大訊飛就將這一問題提了出來，今天人工智能不光有技術的合作，更要有倫理、法律、社會相關技術的引導，因此更需要全球合作。我想我們有必要在今天與所有在座的行業合作伙伴、所有在座的科學家以及世界各國朋友一道，攜手從人工智能未來的技術發展、應用突破、漣漪效應以及人文和倫理來共同協作，使得人工智能能夠真正成為每一個老百姓都能享受的美好未來。

人工智能

幫助制造企業贏在新時代

德國思愛普全球高級副總裁

李強

剛才很多嘉賓都談到了人工智能，重慶是西部制造業重地，接下來我來談一談人工智能為制造業帶來的革命性變化。

首先，我們來看一組數據。毫無疑問，過去20年中國的數字經濟取得了舉世矚目的成就，特別是在消費互聯網領域，中國今天已經是消費互聯網的領軍國家。但也正是因為我們在消費互聯網領域的成功，使得我們的企業、創業者和資本在新的一輪人工智能熱潮中繼續向消費互聯網傾斜。我們對中國過去三年最大的300項人工智能作了分析，23.4%的投資是在商業及零售領域，18.3%的投資是在自動駕駛領域，而作為制造大國的中國，與制造業相關的人工智能投入不到1%。而與此形成鮮明對比的是，制造業恰恰是人工智能應用場景最具潛力的領域，人工智能能夠大幅度提升勞動生產力，推動GDP的增長。

根據分析報告，到2030年，因為人工智能的推動，全球將會新增15.7萬億美元的GDP，而中國就高達7萬億美元。到2035年，人工智能能夠推動勞動生產力提升27%，因此能夠產生的GDP就高達27萬億美元，年均勞動生產改善率達到2%。

為什么說人工智能能夠極大地提升制造業，幫助制造業在關鍵指標上優化、進入指數級增長的時代？從1990年代到現在，過去20多年勞動生產力的提高和關鍵級的優化率基本在1%以下，總生產力的優化率是0.74%，但是未來的五年由于人工智能的推動，勞動生產力的提升和優化率將會在5%左右，是之前的7倍，人工成本的優化率高達9倍，物流和運輸成本的優化率達11倍，資金庫存占比使用優化率達12倍，當然交互也會更加及時，會達到13倍。

重慶是制造業的重地，我們就以汽車工業為例來說明一下。

我們來看一個真實的案例，SAP和奧迪合作，在奧迪我們打造了一個智能化的未來工廠，幾乎所有的科技，無論是機器人、可穿戴的盔甲、無人的小車以及虛擬或者增強現實技術都得到了應用，但最重要的一點是，我們把傳統的流水線變成了各自獨立的工作島，然后實現智能化的模塊生產。無人駕駛的AGV運載待加工汽車，可以任意組合生產的工具以及工藝，對于一些應急非標的零部件甚至可以采取用無人機運輸的方式。

而這些如此復雜的零部件供應路線、生產工藝的組合、生產不同車間的需求，在背后都是由人工智能在進行調動。人工智能使得我們能夠同時滿足效率和個性化定制的要求，在產品配置大幅提升的基礎之上，生產效率仍然提高了20%。這點是非常重要的，剛剛提到我們在生產效率提升的情況下，也就是說我們既能滿足消費者不斷增加的個性化需求，也能夠縮短交貨的時間，甚至控制交貨的成本，人工智能作為幕后的調動起了決定性作用。

量子科學與信息技術

中國科學技術大學常務副校長、中國科學院院士

潘建偉

在上世紀初，物理學有兩大發現，就是提出了量子論和相對論，這兩個理論提出以后直接催生了現代信息技術。為了進一步檢驗相對論，我們發展了非常精明的量子原子鐘，利用它和相對論結合，給今天的導航奠定了基礎。所以從某種意義上講，智能技術的發展不僅需要計算能力和網絡感知能力，也需要量子力學。量子力學不僅催生了智能技術，本質上也為它提供了各種各樣的發展基礎。有位科學家說，如果沒有量子力學，我們馬上就退回到了18世紀。

信息技術的發展目前正面臨兩個比較重要的問題：第一個，隨著智能社會的到來，我們對信息安全提出了更加嚴格的要求，但目前網絡遭遇著各種各樣的威脅，盡管幾千年前人類就試圖解決信息的安全傳輸問題，但是大家發現設立的密碼隨后都被破解了，幾年以前大家已經建議用2048位或者更高位的密鑰，但隨著算法復雜度的提高，我們來加密它所用的時間和資源的消耗就變得越來越多，非常不好用。與此同時，大家還有一個懷疑，歷史的經驗告訴我們，依賴于計算復雜度的經典加密算法原則上都會被破解，所以大概100多年前就有人做了一個懷疑，他說人沒辦法造出一個破解不了的密碼，所以信息安全成了一個永久的話題。

與此同時，為了充分發揮未來大數據和人工智能的優勢，我們會對計算能力提出非常高的要求，但實際上我們的計算能力是非常有限的。目前全世界計算能力的總和一年內只能由一個大數據庫完成搜索，原來的晶體管工作原理不再適用。再有怎么解決能耗的問題？非常有意思的是量子力學在第二次世界技術革命以后，催生了近代的信息技術，同時經過近百年的發展，已經為解決這些問題做好了準備。

這里面有一個基本的概念，所謂的量子、原子、分子都是小顆粒，這都是量子的范疇，其實光也是由量子組成的，一個15瓦的電燈泡大概每秒鐘有萬億顆小顆粒。到了微觀不再小分的東西，有一個特征就是，利用這樣一些東西我們一旦能夠掌握對量子狀態進行主動操縱，就提供了一些新的學科發展方向，利用量子保密通訊可以在人類歷史上首次提供一種原理上是無條件安全的通訊方式。與此同時，計算能力上也是非常強大的，可以提供一種非常好的精密測量手段，就是對環境的感知手段，這是基于量子力學基礎檢驗所發展起來的量子信息。

在黨和國家的支持下，我國在這方面的發展是比較早的，在2007年的時候就把從前安全通訊的距離由幾百米、幾公里拓展到了近百公里，隨后到點對點，在光纖里面能夠做到400公里。如果要做得更遠，在沒有光的地方怎么辦？這個時候我們就要借助衛星的幫助。2016年，我國發射了首顆“墨子號”衛星，通過國際已經實現了中國和非洲、亞歐之間的全球化的量子分發。

在計算方面，去年首次達到了量子超越經典計算機，在超導量方面，我們在阿里巴巴的支持下也取得了比較好的進展。在未來，希望通過10—15年的努力，能夠構建有量子密鑰分發的安全網絡。與此同時，我們希望在5—10年實現數百個量子比特的相干操縱，對特定的問題計算能力超過目前全世界計算能力綜合的100萬倍，可以為未來人工智能、各種大數據的發展奠定非常好的基礎。

從芯到云 鑄就智能科技基礎

紫光集團董事長

趙偉國

大家都在討論智能世界的高樓大廈，紫光集團是給智能世界的高樓大廈的建造者提供建筑材料和鋼筋水泥的。今天我們所說的萬物互聯，它的基礎是前面的通訊和計算，通訊和計算的基礎都是基于兩個非常基礎的東西，紫光主要做的就是和這兩個東西有關。

我們努力在集成電路領域工作，去年大概總共提供了34億顆芯片，其中包括手機芯片，從數量上來講高通市場分量第一，我們是第三，大概每年有六七億套，還包括智能卡，智能卡我們在世界排第一，在座各位的身份證就有一個智能卡，可能每3個人當中就有一個是我們的。

另外在專用的CPU領域，我們也有很多重大的成果，在很多領域獲得應用。我們還有一部分就是存儲這塊，這次在全球的存儲峰會上，我們也發布了在存儲領域的一個重大成果。我們會在今年年底量產32層64G的存儲器，在明年會量產64層128G的存儲器，我們也同步研發128層256G的存儲器。

我們在云網方面，今年有600億元的收入，集成電路200億元，網絡和計算大概400億元，我們也有一點做得不錯，在云方面我們主要提供云的基礎構架技術來支持行業，包括和很多央企和政企的工作，我們是真正把技術和能力拿出來，去賦予這些行業和大的企業，支持它們的發展。

另外，我們紫光已落戶重慶，重慶是一片可以成就事業的熱土，祝重慶智能產業成功！

智慧引領未來

阿里巴巴集團董事會主席

馬云

重慶舉辦這樣的峰會，我覺得是站在未來的角度，用未來的方法去解決今天和明天的問題，我覺得極具戰略意義。

全球這兩年有非常密集的關于互聯網未來的論壇和會議，這恰恰說明了技術變革之快，智能化的影響之大，所以業內人士經常聚在一起探討思考這些問題，本身就是我們進步的關鍵。

首先，我認為這次技術革命所帶來的變化將遠遠超過我們的想象。未來30年智能技術將深入到社會的方方面面，改變傳統制造業、服務業，改變教育、醫療，我們所有的生活都離不開智能制造。未來不是我們這些互聯網公司的天下，而是用好互聯網公司、用好智能技術公司的天下。我自己這么覺得，新零售以后最重要的是新制造。

新制造必將重新定義新的制造，新制造必須是制造業和服務業的完美結合，新制造也必須是B2C走向C2B，也必須是實體經濟和虛擬經濟的完美結合。在今天的外部環境下，傳統的靠資源消耗型的企業必定會越來越艱難，挑戰也會越來越大。今天活得不錯的傳統制造業，其實都是把傳統制造業和互聯網營銷做了很好的結合，因為電商的發展，因為新零售的發展，使得它們的銷售非常好，數字至少看起來很好。

所以我希望所有制造業都要保持高度的清醒認識，不能安于現狀，光靠互聯網的營銷今天帶動了銷售額，但不能代表自己的能力，必須思考未來制造業該如何做。中國制造業必須真正走向智能化，我們必須要從B2C走向C2B，必須利用好大數據、云計算、物聯網去實現按需定制。跟互聯網結合起來，跟市場結合起來，跟智能制造結合起來，去圍繞著消費走，這才是改變中國制造業的關鍵一步。

新制造是制造業和服務業的完美結合，未來將沒有純制造業，也沒有純服務業，未來的制造業一定是服務業，服務業也必須是制造業，未來的制造業不是標準化和規模化，而是個性化、定制化、智能化。以前是以制造為中心，未來應該以創造為中心，未來的制造業不提供就業，制造業在未來不會成為就業的主要發動機，人工智能也好、機器人也好，確實會取代大量就業。

機器人會取代流水線上的很多工作，但是服務業會產生新的大量的崗位，因為制造業需要人來設計、需要體驗、需要創新，所以未來制造業的引擎不是制造業，未來制造業的引擎是現代服務業。新制造也是實體經濟和虛擬經濟的完美結合，未來不一定是傳統的實體經濟，但一定是以擁抱互聯網、擁抱智能化、擁抱新技術的新實體。實體經濟和互聯網以后誰也離不開誰，未來90%的零售額將在互聯網上，90%的制造業會在互聯網上。

另外，新制造是新經濟轉型的新動力，智能技術是新制造不可逾越的關鍵技術。全世界都在爭奪未來的人才和技術，美國在過去20年基本完成了經濟轉型，中國正在進行供給側結構性改革，推進“一帶一路”建設，轉型的關鍵在于技術、在于思想、在于境界和格局。

未來有三項核心技術：智能制造、IT、區塊鏈。數據是新制造的關鍵要素，而用好數據則是智能技術的能力，是走向智能化不可逾越的關口。智能技術會在新制造中扮演越來越重要的角色。IOT和區塊鏈技術正在推進互聯網本身發生巨大的變化，今天的IOT不是真正意義上的IOT，我認為是很多賣硬件或者賣軟件的人找個理由賣得更好而已。

最后，機器有智能，動物有本能，人類有智慧。我們要相信智能的力量、智慧的力量，但是改變世界的不是技術，而是技術背后的理想、夢想；引領未來的不是智能，而是智能背后人的智慧。我相信機器會變得比人聰明，但人比機器更智慧，人類擁有的智慧是機器永遠無法獲得的，聰明是我們知道自己要什么，而智慧是知道自己不要什么。機器可以更聰明、可以更快速、可以更精準，但機器不可能有價值觀、不可能有夢想、不可能有愛，因為機器只有機心、芯片，而人類有愛心。

人機大戰本身就是個笑話，我自己這么覺得，圍棋是人與人之間的樂趣，圍棋不是人與機器之間的較量。而且剛才講機器會翻譯得比人好，但翻譯得再好的機器不可能讓人體驗語言的魅力，體驗異域的文化和精髓，所以人類一定要有足夠的自信，即使技術是一個必要的要素，但不是唯一的要素，更不是全部的條件，我們不是為了技術而技術，我們要為解決社會問題、解決未來問題而去追求技術。我們尊重技術，但沒有必要為技術擔心太多，只有那些不學習、不自信的人才會擔心未來。

所以，我希望大家知道，我們做不到的，我們的孩子們能做到，今天做不到的，未來能做到，要相信人類的智慧，我們一定能夠做到讓智慧引領未來。

（本組文章系CQDK全媒體記者根據2018中國國際智能產業博覽會大數據智能化高峰會嘉賓主旨演講實錄整理，本刊有刪節。）