8月28日，由中國中文信息學(xué)會(huì)和中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)聯(lián)合主辦的首屆語言與智能技術(shù)高峰論壇(Language Intelligence Summit)在北京召開，主題為 語言與智能的未來 。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、中國科學(xué)院院士張鈸，中國科學(xué)院院士、計(jì)算機(jī)軟件專家懷進(jìn)鵬，微軟亞太研發(fā)集團(tuán)主席、微軟亞洲研究院院長洪小文，香港科技大學(xué)教授、美國人工智能協(xié)會(huì)(AAAI)Fellow楊強(qiáng)，美國卡耐基梅隆大學(xué)邢波，百度副總裁王海峰，科大訊飛輪值總裁胡郁等人工智能領(lǐng)域?qū)＜壹皩W(xué)者到場參會(huì)并發(fā)表主題報(bào)告。

會(huì)上，懷進(jìn)鵬表示，人工智能在技術(shù)發(fā)展當(dāng)中仍然出現(xiàn)計(jì)算的基本瓶頸問題，雖然計(jì)算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計(jì)算機(jī)。但現(xiàn)在處理結(jié)構(gòu)帶來了很多新的思考，包括學(xué)習(xí)效率等，這些都是所看到的新問題。

同時(shí)，他表示，面向2020年，信息經(jīng)濟(jì)將會(huì)成為中國非常非常重要，信息消費(fèi)規(guī)模將達(dá)到6萬億，而他對GDP的比重從現(xiàn)在的27%將達(dá)到40%以上，所以未來得人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)對整個(gè)信息經(jīng)濟(jì)的影響是相當(dāng)重要的。

另外，他認(rèn)為人工智能需要大家準(zhǔn)確把握發(fā)展的窗口期，準(zhǔn)確的把握和發(fā)展的階段是非常重要的，特別是如何來尋找和產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的痛點(diǎn)，找出把握好市場和政府推動(dòng)的關(guān)系。在這段關(guān)系當(dāng)中將會(huì)圍繞中國制造2025，特別是制造業(yè)的發(fā)展，來打造智能制造、智能工廠，或者中國的方式是兩化融合來推動(dòng)，我們會(huì)重點(diǎn)做五大類的工作：一是在技術(shù)方面，二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，三是公共平臺，四是培育重大的應(yīng)用，最后搭建一個(gè)公共的服務(wù)平臺。

談到人工智能的應(yīng)用，他表示：智能汽車是一個(gè)值得關(guān)注的企業(yè)，既有未來2020年5G的發(fā)展，也有高端服務(wù)業(yè)、汽車，這三個(gè)行業(yè)之間的疊加創(chuàng)造了新的維度，也是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)。

以下為懷進(jìn)鵬全部演講內(nèi)容：

懷進(jìn)鵬： 尊敬的李生理事長、高文理事長，尊敬的洪小文院長，王堅(jiān)總裁，還有各位朋友。今天非常高興受邀來參加這個(gè)會(huì)，見到了很多的專家。

就像剛才兩位理事長所提的人工智能現(xiàn)在風(fēng)生水起。前一段時(shí)間開會(huì)的時(shí)候，信息領(lǐng)域的投資者好象不談人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)就覺得已經(jīng)OUT了，這反映了一個(gè)情況，這個(gè)產(chǎn)業(yè)在快速生長和發(fā)展，大家在談的幾個(gè)熱詞，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)非?；?，現(xiàn)在是AI、VR、區(qū)塊鏈，現(xiàn)在只要搞技術(shù)的人，搞產(chǎn)業(yè)的人都在關(guān)注這方面，這本身對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)有很多的期待，特別是語言智能引起了很多人的聯(lián)想，使物有人一樣的智能，是人一直的追求，就像登月一樣。今天在這里我想跟各位簡單交流一下對這方面技術(shù)理解和思考，期待我們共同努力，能夠?qū)夹g(shù)產(chǎn)業(yè)未來得發(fā)展出一點(diǎn)力。

李老師講過今年AIphaGo所引起的廣泛影響，人們預(yù)測再過30年，大概人類的文明將進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)代，有關(guān)這方面的表述也特別多，但是更多我們可以看到在社會(huì)當(dāng)中，從AIphaGo之后，無人機(jī)、無人駕駛，人工智能新材料，特別是語言的理解、語音的理解方面，一下子全都集中起來，實(shí)際這些年在這些方面取得了非常重要的進(jìn)步。如果人工智能最近這些年在應(yīng)用當(dāng)中發(fā)生了很大變化，我們思考其中有三個(gè)因素在推動(dòng)技術(shù)的形成和進(jìn)一步的應(yīng)用發(fā)展。一是數(shù)據(jù)本身是智能產(chǎn)生的一個(gè)原材料，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)資源的快速積累，給人工智能創(chuàng)造了很多發(fā)展的前提。二是深度學(xué)習(xí)在這十年左右，實(shí)際上給信息技術(shù)的處理和信息應(yīng)用帶來更多的機(jī)會(huì)。三是關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施，比如說手機(jī)，三年前的手機(jī)已經(jīng)相當(dāng)于40年前的一個(gè)計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在手機(jī)以蘋果5S為基礎(chǔ)，已經(jīng)相當(dāng)于當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)。如果按照計(jì)算能力的提升，71年有了第一款數(shù)據(jù)處理器，人們也在按照摩爾定律簡單地做計(jì)算。2018年的時(shí)候，大概我們的計(jì)算機(jī)晶體管的集成度將要超過以前，創(chuàng)造了數(shù)據(jù)處理的新變化。

第一個(gè)層面的思考，有了大量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理能力的時(shí)候，是不是就能夠產(chǎn)生智能?從語法到語義，人除了數(shù)據(jù)還有情感，數(shù)據(jù)到情感這條路線、這個(gè)橋梁是怎么過渡過來的，所以語法和語義的區(qū)別是基于數(shù)據(jù)和情感的，和人們的認(rèn)知和決策是有區(qū)別的。

微軟前一段時(shí)間做人工智能的報(bào)告也在講，我們也都在問，他知道他在說什么嗎?他能知道他在說什么嗎?過來知道他曾經(jīng)有過什么?有關(guān)這樣的一些問題，也就是從認(rèn)知方面，是不是我們還有很多新的機(jī)遇?如果我們?nèi)ズ唵卫斫獾脑?，一些無關(guān)的數(shù)據(jù)是否能被認(rèn)為有關(guān)的知識或者信息，我們也希望按照數(shù)據(jù)處理的方式，從無序到信息、到知識，再到所謂我們的智慧，能夠真正構(gòu)造出這樣一種方式，從數(shù)據(jù)而來，從計(jì)算產(chǎn)生我們的技術(shù)。也許人工智能第一個(gè)重要的路徑就是走向上數(shù)據(jù)計(jì)算的發(fā)展模式，數(shù)據(jù)計(jì)算、商業(yè)計(jì)算，以及我們現(xiàn)在說的云計(jì)算。

過去5年大家都很清楚，數(shù)據(jù)的突破帶來很多智能性的發(fā)展，包括計(jì)算技術(shù)、感知處理的技術(shù)和數(shù)據(jù)處置技術(shù)，也有很多重大輔助系統(tǒng)和問答系統(tǒng)的出現(xiàn)。同時(shí)數(shù)據(jù)處理有關(guān)人類智能方面的很多工作，特別是用機(jī)器的方式來發(fā)展。

從數(shù)據(jù)的智能到人類的智能過程當(dāng)中究竟還有多遠(yuǎn)?我們舉一個(gè)簡單的例子，數(shù)據(jù)的處理是不是能給我們創(chuàng)造智能?但數(shù)據(jù)處理和我們傳統(tǒng)的理解，經(jīng)驗(yàn)計(jì)算模式就會(huì)產(chǎn)生差別。第一個(gè)差距，工業(yè)革命以來所有的計(jì)算是采樣計(jì)算，都是精確的、均勻的。在發(fā)展過程中到信息數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的時(shí)候，由于大規(guī)模數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，也不可能處理到每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，如果做飯的時(shí)候，炒青菜不熟的時(shí)候我們會(huì)嘗一嘗，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，嘗一嘗的方式已經(jīng)失效了，已經(jīng)很難反映出這樣的規(guī)律。在這個(gè)過程當(dāng)中，我們現(xiàn)在依賴的仍然是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本假設(shè)。

第二是精確與非精確，精確性不再是絕對追求目標(biāo)，需對宏觀趨勢給出快速預(yù)測，如果買一雙鞋不會(huì)跑遍北京所有商店，當(dāng)然現(xiàn)在上網(wǎng)就可以買，不用到所有的都比較完之后再買，現(xiàn)在可以做定點(diǎn)銷售，做畫像，以更好的去傳播。

第三是所有推進(jìn)的邏輯基礎(chǔ)都是基于因果與關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)之間的聯(lián)系是不是改變了我們的方式或者從科學(xué)價(jià)值的角度來說，我們一致認(rèn)為科學(xué)有因果關(guān)系，我們是按照想象建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，最后圖譜以后最后形成最后的因果關(guān)系，我們才能得到邏輯，因此從數(shù)據(jù)作為分析的基礎(chǔ)，能產(chǎn)生智能來看，我們還有一些需要思考和待繼續(xù)研究的問題。以我們已經(jīng)假定的事情來解釋，從解釋當(dāng)中進(jìn)一步開展工作。所以除了過去的人工要求以外，可以通過多層、深度來解決自動(dòng)化，這個(gè)自動(dòng)化，人類對問題的理解的差異性，就像我們常講的三歲小孩兒來看圖識子的時(shí)候不是一樣，所以這里就會(huì)有很多新的方式。

在這里分享一下我們實(shí)驗(yàn)室對這個(gè)問題主要從數(shù)據(jù)和智能方的思考，第一，如果人工智能走向產(chǎn)業(yè)或者成為一個(gè)獨(dú)立的門類，那它的科學(xué)性在什么地方?無論計(jì)算能力多么好，無論數(shù)據(jù)多大，總有一個(gè)基本的問題，就是數(shù)據(jù)科學(xué)的科學(xué)是什么?所以計(jì)算機(jī)科學(xué)當(dāng)中算法是重要的，復(fù)雜性是來提供重要的基礎(chǔ)。有關(guān)這方面的內(nèi)容，不展開講，過去每一個(gè)時(shí)點(diǎn)在計(jì)算復(fù)雜性都有重大的突破，但是二十世紀(jì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們經(jīng)常說從IT到DT，從IT到新IT，傳統(tǒng)的信息技術(shù)到智能技術(shù)，在這個(gè)過程當(dāng)中就會(huì)有一些新的變化。二是有沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就能成為科學(xué)，計(jì)算的復(fù)雜性也是重要的。第二，我們是否能夠有它的工業(yè)系統(tǒng)能給出的技術(shù)，因?yàn)槲覀儺吘箤λ倪壿嫼鸵蚬P(guān)系不太了解，所以我們知道哥德爾定律，對的就是一定能證明的，能證明的東西必須是對的。在這樣一個(gè)開放系統(tǒng)下，通過這樣數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)是否能建立因果關(guān)系?

數(shù)據(jù)庫的成長，從早期外設(shè)問世，催生數(shù)據(jù)管理需求，將數(shù)據(jù)庫從文件系統(tǒng)中分離出來。面對新的問題，數(shù)據(jù)庫的發(fā)展本身也面對很多挑戰(zhàn)。這是第一個(gè)問題，數(shù)據(jù)是否能成為科學(xué)，表現(xiàn)在計(jì)算的領(lǐng)域和對話系統(tǒng)是不是有機(jī)會(huì)。二是計(jì)算模型是否存在重要的突破，問題表現(xiàn)在是不是走到了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)表表現(xiàn)在器件和系統(tǒng)。因?yàn)樽罱P(guān)于非意識存儲(chǔ)所呈現(xiàn)的計(jì)算聯(lián)動(dòng)的新的架構(gòu)的重新思考，這為技術(shù)的工程化實(shí)際上業(yè)提供了一種思考。

左邊這張圖表達(dá)的是從過去摩爾定律之后特別是沿著傳統(tǒng)的路線發(fā)展過程當(dāng)中，我們看到從硬盤再到Flash過程當(dāng)中的新的機(jī)構(gòu)，以便創(chuàng)造出新的應(yīng)用的方式。自然的一個(gè)想法是計(jì)算和存儲(chǔ)的融合是不是一個(gè)重要的支撐點(diǎn)。

分布式系統(tǒng)層面中，有很多新的機(jī)會(huì)，包括內(nèi)存計(jì)算為基礎(chǔ)的，所謂數(shù)據(jù)流的計(jì)算、圖計(jì)算的系統(tǒng)，這樣一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)為我們處理計(jì)算的方式是不是完整的，這樣模式的延伸就是現(xiàn)在處理最重要的。

三是我們經(jīng)常在一起討論的智能一致性的問題，群體智能的可行性問題。通過整合其他學(xué)科的知識對億我們認(rèn)知的能力進(jìn)行不斷的完善，在這個(gè)領(lǐng)域像李生理事長所講的是智能的最高階段，也是我們期待的過去想超越的，在原來圖靈測試基本方式又走向了新的應(yīng)用。這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展空間現(xiàn)在非常多的，而且也出現(xiàn)了很多積極的效果，這方面的效果也推動(dòng)了社會(huì)在學(xué)術(shù)界、產(chǎn)學(xué)界的新期待。

總體來說，我覺得人工智能在技術(shù)發(fā)展當(dāng)中仍然出現(xiàn)計(jì)算的基本瓶頸問題，就是雖然計(jì)算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計(jì)算機(jī)?，F(xiàn)在處理結(jié)構(gòu)也給我們帶來了很多新的思考，最后是學(xué)習(xí)效率，這些是所看到的新問題。人們期待的通過一種通用的模型，再加上對人腦計(jì)算的發(fā)展來進(jìn)行思考，所以如果順著第二第三條方式交叉的話，設(shè)務(wù)腦可能也是一個(gè)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，由此引入第二條研究的途徑，對腦科學(xué)的認(rèn)識和模擬是否能夠?qū)χ悄墚a(chǎn)生重要的影響，這些領(lǐng)域我也把前面第三個(gè)問題和它相關(guān)的聯(lián)系在一起，表現(xiàn)的對話系統(tǒng)和一些記憶芯片，這個(gè)領(lǐng)域也有很多工作開展。

對應(yīng)前面計(jì)算產(chǎn)生智能，數(shù)據(jù)作為源頭來開始，在認(rèn)知和模擬腦方面一直在開展這項(xiàng)工作，特別是最近幾年，美國和歐盟分別啟動(dòng)了重要的腦科學(xué)的計(jì)劃，也在不斷的探索這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展模式，所以說到這里，計(jì)算產(chǎn)生智能，人腦和腦科學(xué)的研究也在于智能，以前開玩笑，張老師跟別人調(diào)侃，我們作為人來說，對腦的認(rèn)識是有局限的，有局限的人的腦力去研究人的腦，是不是我們進(jìn)入了一種新的悖論，所以應(yīng)該從數(shù)據(jù)和計(jì)算產(chǎn)生智能，來看待這個(gè)特征，因?yàn)槲覀兝斫馍系木窒扌詴?huì)影響我們研究問題的有效性。但是這兩種方式，如果最后是一種計(jì)算系統(tǒng)，我們就可以把計(jì)算機(jī)在外部模擬計(jì)算和重要的方法和計(jì)算模式有效的和腦科學(xué)結(jié)合，也許會(huì)產(chǎn)生不一樣的事情。怎么去融合這兩條路徑?我覺得從事信息領(lǐng)域的人和從事神經(jīng)科學(xué)的人也正在探討這個(gè)方向。

北航在北京市的支持下成立了一個(gè)大數(shù)據(jù)科學(xué)和腦機(jī)智能的工作，期望通過在計(jì)算方面、系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計(jì)與仿真方面、認(rèn)知機(jī)理方面來開展一些有選擇性的工作，所以今天看到這么多年輕的新的面孔，也歡迎各位多交、溝通，推進(jìn)這項(xiàng)工作，我們也希望能夠透過數(shù)據(jù)智能或數(shù)據(jù)的分析，來為數(shù)據(jù)的科學(xué)基礎(chǔ)和技術(shù)的準(zhǔn)備做些貢獻(xiàn)。

簡要在這里跟各位報(bào)告一下對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。對人工智能，上個(gè)月底和楊強(qiáng)教授討論，他說應(yīng)該分析一下我們產(chǎn)業(yè)中的痛點(diǎn)，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)中的大概具備的基本條件，以便我們說應(yīng)用過程當(dāng)中，講產(chǎn)業(yè)的時(shí)候是不是有改變我們現(xiàn)代現(xiàn)實(shí)的一部分的需求。MIT也專門講，人工智能走向三個(gè)階段，從邏輯推理、專家系統(tǒng)到現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)發(fā)展，也認(rèn)為這是人工智能的第三次浪潮。扎赫特(音)在上個(gè)月做了一個(gè)新興技術(shù)的預(yù)測，其中把人工智能作為重要的內(nèi)容，我們看到相當(dāng)多的發(fā)展空間，最好的預(yù)測未來25年將會(huì)對產(chǎn)業(yè)的形成和發(fā)展起到很重要的作用。

這個(gè)內(nèi)容大家都知道，在世界經(jīng)濟(jì)論壇預(yù)測未來10-15年產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)新的拐點(diǎn)當(dāng)中提出了六大趨勢，其中第四點(diǎn)就把大數(shù)據(jù)和人工智能作為重要的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，需要引起重視。它不是專門的咨詢機(jī)構(gòu)，而是眾多的州和全球在多個(gè)領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注的焦點(diǎn)，并把它凝練出來，做了相當(dāng)長時(shí)間的研究和分析。它對大數(shù)據(jù)和人工智能未來對產(chǎn)業(yè)化的影響更多的是理解對決策的思考方式，而從這里我們看到，人機(jī)物的互聯(lián)，計(jì)算、通信和存儲(chǔ)新的影響，以及物聯(lián)網(wǎng)，IOT，還有分享型經(jīng)濟(jì)和數(shù)字化。說白了，這些都對我們現(xiàn)在看的人工智能有新的突破和新的支撐。

據(jù)BBC的報(bào)告，大概到2020年，全球人工智能的市場規(guī)模達(dá)到183億，總規(guī)模并不是很大，但是增長率是非常高的。投資領(lǐng)域的規(guī)模，從2013年2015年他們做了一個(gè)基本的對比，整個(gè)的投資金額、筆數(shù)也處于快速發(fā)展的過程當(dāng)中。亞洲發(fā)展的速度也挺快，中國現(xiàn)在號稱人工智能公司非常多的，就像每一個(gè)內(nèi)容興起一樣。

真正的人工智能是否進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的拐點(diǎn)，有幾個(gè)基本的標(biāo)志，有沒有規(guī)模化的痛點(diǎn)或者能改變產(chǎn)業(yè)的內(nèi)容。這里人們講深度學(xué)習(xí)是否是為人工智能提供了大規(guī)模的商業(yè)化水平，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是不是人工智能成長的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而資本的持續(xù)投入是不是對它的成長更有好處，但是人們更加關(guān)注規(guī)模應(yīng)用和它發(fā)展的痛點(diǎn)。所以我想在這里有一個(gè)基本的情況跟各位報(bào)告一下，人工智能和制造業(yè)的發(fā)展。

因?yàn)闄C(jī)器人和無人機(jī)或者未來發(fā)展的自動(dòng)駕駛，確實(shí)有可能對這個(gè)行業(yè)產(chǎn)生變革，就跟第一次蒸汽機(jī)、紡織機(jī)出現(xiàn)以后，大量的農(nóng)民和工人失業(yè)了。改變行業(yè)的狀態(tài)，麥肯錫預(yù)測，10年之后制造業(yè)和服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人可能會(huì)取代4千萬到7千萬全職工人。Gartner預(yù)測，2025年1/3被機(jī)器人或智能軟件代替無人駕駛，使300萬卡車司機(jī)失業(yè);牛津大學(xué)，47%的就業(yè)面臨 危險(xiǎn) 。所以人們在講，凡是人類在進(jìn)行重復(fù)性或者可進(jìn)行流程化管理工作，機(jī)器代替人是一種比較流行的方式。這種方式也可能是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最最主要要推動(dòng)的在這些領(lǐng)域當(dāng)中，投資的幅度相對高，也會(huì)相對快。

另外在醫(yī)療培訓(xùn)和教育行業(yè)，這里也有相當(dāng)?shù)姆绞剑ㄎ覀円郧翱吹降腗OOC的模式，包括對醫(yī)生醫(yī)療。

數(shù)據(jù)計(jì)算和模式將會(huì)改變我們對問題的理解，除了我們過去在網(wǎng)絡(luò)計(jì)算下考慮的互聯(lián)網(wǎng)，我們添加了設(shè)備計(jì)算的、智能計(jì)算，而且?guī)砹撕芏嘈驴臻g。而正在開始的物理世界的互聯(lián)所形成的IOT或者叫做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。去年9月份，美國曾經(jīng)在討論，叫 重啟IT革命 ，他們認(rèn)為在過去的技術(shù)發(fā)展中IT已經(jīng)太沉寂了，缺乏新的亮點(diǎn)，而發(fā)展過程當(dāng)中，數(shù)據(jù)的快速增長和傳感器的大量部署，特別是移動(dòng)設(shè)備智能終端的興起，對整個(gè)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了新的拐點(diǎn)，這個(gè)拐點(diǎn)將會(huì)是 重啟IT革命 。從這樣發(fā)展中我們看到它列入了八個(gè)領(lǐng)域，在這八個(gè)領(lǐng)域中包括感知計(jì)算，特別談到智能存儲(chǔ)，也談到下一類的制造范式，而且提出所謂Insight Computing(洞察計(jì)算)?，F(xiàn)在很搞人工智能的公司和咨詢公司也在談Insight。這樣一個(gè)領(lǐng)域發(fā)展也有另外一個(gè)領(lǐng)域在支撐它，影響制造業(yè)的顛覆性技術(shù)以及未來制造業(yè)的革命性技術(shù)都把數(shù)據(jù)處理的方式、云計(jì)算作為未來很重要的一點(diǎn)。

經(jīng)濟(jì)應(yīng)用，世界經(jīng)濟(jì)論壇也提出未來分享經(jīng)濟(jì)是重要的一種。分享經(jīng)濟(jì)，2010年《時(shí)代周刊》作為改變世界的10大想法之一。最近出現(xiàn)了一個(gè)按需經(jīng)濟(jì)，在這樣一個(gè)巨大的新興技術(shù)和市場發(fā)展過程中，對過去工業(yè)時(shí)代的規(guī)律和經(jīng)濟(jì)模式會(huì)有一個(gè)必然的變化。所以需要我們?nèi)ニ伎忌a(chǎn)力之外的一些模式的問題。與此更重要的，我們也需要在人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)上不斷發(fā)展，不斷應(yīng)用，不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)化，這樣一些不確定性還沒有完全把握的過程當(dāng)中，如何有效的去理解并且推動(dòng)和培育新應(yīng)用模式就會(huì)非常重要。在我們預(yù)測趨勢的時(shí)候，也對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，轉(zhuǎn)折的方式給予思考，也許我們會(huì)更加有效的對它做出判斷。

在這個(gè)領(lǐng)域中國又有很多的機(jī)會(huì)，習(xí)總書記在4月19號還專門講到關(guān)于大力發(fā)展信息、拓展信息經(jīng)濟(jì)空間，其中重要的就是把信息化和工業(yè)化，互聯(lián)網(wǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合作為一個(gè)重要的領(lǐng)域。在這里，中國對人工智能產(chǎn)業(yè)有極大的發(fā)展空間，也有巨大的市場。因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)業(yè)規(guī)模是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和信息基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模世界最大，信息經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為整個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能，我們看到它占GDP的比值從2014年超過了25%，去年達(dá)到了27%。而信息產(chǎn)業(yè)也成了我們支柱型行業(yè)，有很多這方面的工作。

面向2020年，信息經(jīng)濟(jì)將會(huì)成為中國非常非常重要，信息消費(fèi)規(guī)模將達(dá)到6萬億，而他對GDP的比重從現(xiàn)在的27%將達(dá)到40%以上，所以未來得人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)對整個(gè)信息經(jīng)濟(jì)的影響是相當(dāng)重要的。所以產(chǎn)業(yè)雖然在發(fā)展階段，但是人工智能對經(jīng)濟(jì)社會(huì)的貢獻(xiàn)和可能產(chǎn)生的重大影響也包括社會(huì)現(xiàn)代化和治理，都將會(huì)有重要和積極的作用。這是跟各位分享的一些產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代的理解特別是和制造業(yè)和未來發(fā)展中，機(jī)器人、無人機(jī)、智能駕駛所創(chuàng)造了空間，這是一大部分，另外一達(dá)到是關(guān)于教育和培訓(xùn)。

最后對人工智能簡單講幾句話，人工智能需要我們準(zhǔn)確把握發(fā)展的窗口期，準(zhǔn)確的把握和發(fā)展的階段也是非常重要的，特別是如何來尋找和產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的痛點(diǎn)，找出把握好市場和政府推動(dòng)的關(guān)系。我們在這段關(guān)系當(dāng)中將會(huì)圍繞中國制造2025，特別是制造業(yè)的發(fā)展，來打造智能制造、智能工廠，或者中國的方式是兩化融合來推動(dòng)，我們會(huì)重點(diǎn)做五大類的工作：一是在技術(shù)方面，二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，三是公共平臺，四是培育重大的應(yīng)用，最后搭建一個(gè)公共的服務(wù)平臺。

整個(gè)的層次結(jié)構(gòu)分為四層，從基礎(chǔ)研究到技術(shù)基數(shù)以及重要行業(yè)應(yīng)用，這個(gè)部分已經(jīng)開始在產(chǎn)業(yè)部門已經(jīng)在布局，關(guān)于在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，主要是在智能制造機(jī)器人、智能汽車、無人系統(tǒng)包括智能駕駛主要的內(nèi)容，同時(shí)打造一些公共的服務(wù)平臺，但是在研究方面，在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)，特別是智能制造與機(jī)器方面的工作也是特別重要的，所以我們討論語言和智能的關(guān)系，語言和智能應(yīng)用的結(jié)果，也將會(huì)對機(jī)器人，特別是在服務(wù)機(jī)器人當(dāng)中創(chuàng)造很多的空間。智能汽車是一個(gè)值得關(guān)注的企業(yè)，既有未來2020年5G的發(fā)展，也有高端服務(wù)業(yè)、汽車，這三個(gè)行業(yè)之間的疊加創(chuàng)造了新的維度，也是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)。

我們現(xiàn)在圍繞中國制造2025去年5月份發(fā)的國務(wù)院的文件，作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，也在今年5月13號同樣發(fā)布了一個(gè)兩化融合，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)融合發(fā)展，在這份意見當(dāng)中，我們把制造業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)的融合，搭建雙創(chuàng)平臺，支撐中小企業(yè)發(fā)展和社會(huì)技術(shù)應(yīng)用的平臺，同時(shí)為了在制造業(yè)發(fā)展當(dāng)中更有效的走向智能制造，但是先要完成數(shù)字化的改造。在這一領(lǐng)域當(dāng)中，有一個(gè)新點(diǎn)就是感知計(jì)算、工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)云平臺支撐好智能制造的發(fā)展。

最后，信息技術(shù)的跨界融合處在新的發(fā)展和變化期，人工智能以他特有的魅力吸引學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的支持和發(fā)展，我也覺得在新一輪發(fā)展中特別重要的是如何把它和產(chǎn)業(yè)結(jié)合，如何抓好它的商業(yè)擴(kuò)散的方式。

另外一個(gè)問題是創(chuàng)造性的問題，我在這里特別加了兩頁P(yáng)PT，過去我們的科技技術(shù)都是在上世紀(jì)五十、七十年前的重大發(fā)明，我們現(xiàn)在的重大發(fā)明越來越少，新的一些技術(shù)還會(huì)帶來問題。我想大家都有印象，當(dāng)時(shí)在20世紀(jì)30年代的時(shí)候，一批年輕的科學(xué)家和一些重要的領(lǐng)軍人士不斷的開始在學(xué)術(shù)的創(chuàng)新和交叉性的討論，也在那個(gè)年代創(chuàng)造出很多現(xiàn)代的科學(xué)和產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，比如1948年控制論的形成，而在同時(shí)參加方法論聚餐的活躍人士都在一起，那時(shí)候有控制論的鼻祖，也有神經(jīng)生理學(xué)家，信息論的鼻祖，還有博弈論的，電子計(jì)算機(jī)創(chuàng)始人，還有神經(jīng)控制論的奠基人，都為現(xiàn)在很多人工智能的方式創(chuàng)造了基礎(chǔ)。那個(gè)時(shí)候在自己獨(dú)立分割的領(lǐng)域當(dāng)中，大家的交叉和結(jié)合創(chuàng)造的。所以中國中文信息學(xué)會(huì)和計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)，坐在一起開這個(gè)會(huì)，李生先生特別講到曾經(jīng)在一起交流，我覺得不斷的交流和討論，創(chuàng)造新的智慧是人工智能發(fā)展的幸事，也是必要的事情。

人工智能正在走向成熟，也正在開辟產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，我覺得這個(gè)領(lǐng)域?qū)ι鐣?huì)的意義、對經(jīng)濟(jì)的意義都是非常重大的，值得我們?nèi)ヌ剿?，同時(shí)也不要過度的浮躁，來把一切都進(jìn)行簡單的關(guān)聯(lián)。理性和積極的推動(dòng)它的發(fā)展，應(yīng)該是我們科學(xué)的精神和理性的態(tài)度，再一次感謝李生理事長和高文理事長給我這個(gè)機(jī)會(huì)跟各位分享觀點(diǎn)，謝謝各位!

責(zé)任編輯：hang

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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