新一代中國人工智慧重大規劃箭在弦上

導讀：

6月29日，由天津市政府與國家發改委、科技部、工信部等主辦的 世界智能大會在天津開幕 。開幕式演講中，科技部部長萬鋼表示， 面向2030年的人工智慧發展規劃已完成， 新一代人工智慧重大項目規劃即將發布。會上，百度李彥宏、阿里馬雲、聯想柳傳志等科技領袖，以及工程院院士潘雲鶴都圍繞人工智慧發表演講。本文綜合各方報道，梳理演講要點，並附李彥宏、馬雲、柳傳志和潘雲鶴演講全文供讀者參考。

正文：

今年 2 月中旬，科技部在新聞發布會上發布消息，「科技創新 2030 重大項目」已啟動試點，近期或將新增「人工智慧 2.0」。3月11日，十二屆全國人大五次會議新聞中心舉行記者會，科技部部長萬鋼在回答記者提問時表示，正起草促進人工智慧創新發展規劃，不久后即將與大家見面。

就在剛剛過去的6月29日，在天津舉行的世界智能大會開幕式演講中，萬鋼部長宣布，新一代人工智慧發展規劃和重大項目規劃即將發布，這將是面向2030年的人工智慧發展規劃。

科技部長萬鋼：面向 2030 的新一代人工智慧已經啟動

萬鋼在會上表示，新一代人工智慧發展規劃主要推動四個方面建設：

第一，加強人工智慧能力建設。

包括持續夯實人工智慧的基礎，實施新一代人工智慧核心項目，突破人工智慧基礎前沿領域的技術，力爭取得更多的早期收穫。此外，還將加快人工智慧人才聚集及人才儲備，布局建設高水平的人工智慧創新基地，促進協同創新及開源開放。

第二，加快人工智慧的成果嚮應用轉化。

包括加快智能化基礎設施建設和人工智慧產業領域的深度融合，培育具有人工智慧引領作用的核心關鍵技術，通過開源眾智平台推動大眾創業。

第三，強化政策儲備，注重風險防範。

對人工智慧進行長期監測，重視其帶來的社會倫理、就業結構、個人隱私、國家安全等方面的挑戰，通過完善政策法規以確保人工智慧走上安全可控的發展軌道。

第四，加強國際合作，實現人工智慧全球發展的統籌協調。

將加快國內人工智慧企業與國際人工智慧領先機構的緊密合作，鼓勵國外人工智慧企業在國內建立研究開發中心，圍繞「一帶一路」推動人工智慧的國際研究基地、研發中心、人員培訓項目。此外還將加強人工智慧國際問題及相關標準規範的研究。

百度李彥宏：人工智慧時代是大家的時代

同樣在會上，百度創始人、董事長李彥宏也發表了主題演講。李彥宏表示，人工智慧時代已來。他說，智能技術將是未來 30 到 50 年推動世界經濟發展最重要的力量。回顧技術的發展，李彥宏指出，像百度這樣的搜索引擎公司一直在引領技術的創新，其中一個典型的例子便是在世界範圍內率先創建 GPU 集群。

5 月 4 日，百度宣布改變成立 18 年以來的使命，將口號從「讓人們最平等便捷地獲取信息，找到所求」改變為「用科技讓複雜的世界更簡單」。因為，智能技術可以讓生活和世界更簡單。

接下來，李彥宏結合百度在人臉識別、語音識別等方面的應用，指出在人工智慧方面的優勢，並表示這種優勢有目共睹。李彥宏認為，人工智慧時代需要新的思考方式，要「Think AI」。

人工智慧時代不是某一家公司或者某幾家公司的專利，相反它是很多公司合在一起來做的事情

最後，李彥宏說，，「比如說現在百度在無人駕駛上做了好幾年，積累了很多的技術，但是我們仍然覺得，靠我們一家公司做這個事是做不成的，我們需要把像大陸、博世這種等 Tier 1(一級供應商)的廠商引進來，也要把汽車製造商引進來，也需要把共享出行的運營商引進來。在晶元的層面，我們和英特爾合作，我們跟英偉達這樣完全靠 GPU 起來的一個公司也要有合作，跟 HTC 等等很多公司合作。大家一起合作才能把智能技術推向一個新的高潮。」

以下為李彥宏演講全文：

大家早上好，非常榮幸能夠在世界智能大會上跟大家分享一些我的觀點。感謝進鵬書記的介紹，過去十年我們經常在一起探討各種各樣關於人工智慧方面的問題，他本人也是人工智慧方面的專家，我們有非常多的共同語言。

首先，我要祝賀天津，在人類剛剛進入智能時代的時候，恰逢其時地舉辦了這麼一個世界智能大會，能夠把興趣相同的人聚集在一起，大家一起探討。不管是智能科技給人們未來帶來的收益，還是將來我們有可能面臨的風險，這些都是非常有意義的話題，所以我們在這個時候一起探討是非常好的。

人工智慧時代已來，智能科技是推動經濟發展最重要的動力

我和剛才幾位發言嘉賓一樣，我們都認為人工智慧時代已經到來了，未來的幾十年、可能 30 年到 50 年，推動世界經濟發展的最重要力量很可能就是智能科技的進步。為什麼這樣說呢?我們看一看歷史，也基本上會得出來同樣的結論：過去 100 年，世界經濟的成長主要是靠技術革新、靠創新來推動的，不是靠人口增長來推動的。過去 100 年，大多數的經濟增長總量是發達國家創造的，發達國家的經濟增長不是人口增長帶來的，而是人們生產效率提升帶來的。如果我們看一下過去 40 年，很明顯的一個特點就是技術革新主要發生在 IT 領域。我可以講，過去 40 年世界經濟增長的主要推動力是 IT 技術的革新。

怎麼來證明它呢?大家來看一下，1977 年的時候，美國股市上最大的 5 個公司主要是汽車、能源領域的公司，只有一個跟 IT 相關的是 IBM。到 2017 年，現在前 5 家公司已經全部都是 IT 領域的公司。為什麼是這樣的?因為過去這麼多年，無數的 IT 方面的進步在不斷地推進著世界經濟的發展。現在，的阿里、騰訊也是逐步地在進入這樣的狀態。

從雲計算到人工智慧，搜索引擎公司引領技術創新

我作為一個技術出身的人主要想看一下，如果我們把時間再拉近一點，過去 20 年，主要的 IT 領域創新發生在什麼地方?可能有人聽過一個詞叫「去 IOE」，我最早聽到這個詞的時候不是很理解，什麼叫「去 IOE」?就是去 IBM、Oracle、EMC。像我們這種互聯網公司、搜索引擎公司，從成立的第一天起就沒有用過 IOE。最早的時候用戶量很大，大家都有需求要上網找東西，但是我們不能買 IBM 那麼貴的伺服器，我們也不能買 Oracle 那麼貴、而且還慢的資料庫管理系統。因為我們要處理的是非結構化數據，所以就重新開發了一套處理非結構化數據的技術，用很便宜的 PC 伺服器，用自己開發的軟體程序，就能夠同時支持幾千萬人、幾億人進行搜索。所以，「去 IOE」在搜索引擎公司一開始的時候就解決了這個問題。再到後來，搜索技術不僅可以在搜索里用，也可以在很多應用方面去用，怎麼樣大規模地并行化地處理非結構化數據?把這些原來只為搜索準備的技術 generalise (普及)之後，後來我們在其他地方也可用。Generalise (普及)之後叫什麼呢?就是雲計算。大家知道雲計算這個概念是谷歌提出來的，他們公布說雲計算基礎是 GFS、BigTable、MapReduce這套東西。

開始進入人工智慧時代以後，又是搜索引擎公司最先利用原有的基礎再接著創新，更往前推進一步，不僅是軟體層面的創新，也到了硬體層面。大家知道 GPU 原來是用來玩遊戲的，現在人工智慧的深度學習計算基本上都是 GPU 來完成的。吳恩達以前在谷歌的時候，據說很不爽，因為谷歌不讓他買 GPU，他們不相信這個方向。後來他到百度之後可以隨便買，結果我們就有了全世界最大的 GPU 的人工智慧深度學習計算系統。再往後 FPGA 也是新一代的系統架構，它可以更便宜更 flexible (靈活地)去解決相關的問題。這就說明了為什麼百度網盤還在支撐著，而其他的網盤都撐不住了，因為我們所用的架構成本更低。過去 20 年，搜索引擎公司在技術方面對計算機科學有著相當大的貢獻，無論是「去 IOE」、雲計算，還是 FPGA、GPU 的廣泛使用，都跟搜索引擎公司首先面臨這個問題，並且解決它是分不開的。

去年我在百度的聯盟峰會上講「下一幕是人工智慧」，其實僅僅過了一年時間就不是「下一幕」了，而是「這一幕」。現在所有的人都意識到了，我們處在人工智慧時代。

智能技術，讓生活和世界變得簡單

人工智慧時代有新的東西在不斷出現，每當我們看到這些東西的時候都覺得非常興奮。2009 年，谷歌開始了他們的自動駕駛項目，大家知道今天全球無論是互聯網公司，還是汽車廠商都已經意識到自動駕駛代表著汽車工業的未來。2013 年的 1 月份，百度成立了 IDL(Institute of Deep Learning，百度深度學習實驗室)，這是全球第一家以深度學習命名的企業研究院。今天，任何一個會一點深度學習技術的人，別的不敢說，找一個高薪的工作是沒問題的。2014 年 12 月份，亞馬遜開始內測 Echo，這個東西非常有劃時代的意義。過去我們都在用手機，今天如果用 Echo 這樣的東西，它可以遠場地進行語音識別。PC 時代大家是用滑鼠、鍵盤來和計算機交互，智能手機時代我們用觸摸屏來和計算機交互，那麼在人工智慧時代很可能用語音和圖像來和計算機進行交互。2015 年 12 月，百度宣布我們語音識別技術的精準度已經超越了人類人工識別。2016 年、2017 年，微軟和谷歌也分別宣布他們的語音識別精準度超越了人類水平。如果更近一點，我們看到 2016 年 12 月 5 日亞馬遜推出了無人值守的線下零售商店 Amazon Go，以後你進商店不管是挑東西還是付款都不需要人工操作，完全靠機器可以解決。

5 月 4 日，我們宣布改變了百度的使命。百度成立快 18 年的時間，前 17 年的時候，我們是說「讓人們最平等便捷地獲取信息，找到所求」，大家能感覺到這是帶有互聯網特色的使命，它是連接人和信息。但是隨著人工智慧時代的到來，我們覺得我們能做的事情遠遠不只這些，智能技術可以改變更多，可以讓複雜的世界變得更簡單，所以我們就說是「用科技讓複雜的世界更簡單」。

為什麼我們說這個世界還是複雜的呢?你現在去機場還得要記著帶身份證、過安檢，為什麼不能不帶身份證不過安檢直接刷臉就上飛機呢?我們每天要出行，很多人都選擇開車，但開車還要學習，有的人要花一個月的時間甚至更長的時間，再花幾千塊錢上駕校學習才能學會開車，為什麼不能我坐到車裡想去哪它就幫我開到哪呢?這樣的事情，我們覺得智能技術可以使世界變得更加簡單。包括我們天天在使用的電視機搖控器，有幾十個按紐，大多數人其實從來不用那些按鈕，也不知道那些按鈕是幹嗎用的，為什麼不能我說調到天津衛視它就調到天津衛視，為什麼不能我說讓它音量大點就大點，我問說那個女演員叫什麼它就告訴我叫什麼，這完全可以用語音技術來解決。世界將來會變得這麼簡單，而它變簡單的途徑就是靠智能技術。

上個星期，Facebook 也正好宣布改了使命，6 月 22 日，扎克伯格在芝加哥參加 Facebook 的活動的時候，他說我們過去的使命是 「Make the world more open and connected」，這個話也是非常具有互聯網時代特色的，就是開放、連接。現在他也意識到這個東西不夠了，他說我們要 「Bring the world closer together」，怎麼才能 「closer together」 呢?還是要通過用戶畫像、通過人工智慧的技術，找到人和人之間相同的興趣，把他們連接在一起。兩個人相隔千里，如果大家都對牡丹花感興趣，他們靠用戶畫像可以把彼此匹配起來。牡丹花有 1000 多個品種，有姚黃、魏紫之類的各種各樣，然而當你說這樣一個話的時候，周圍沒有一個人聽得懂，但是千里之外可能有另外一個人他也感興趣這個東西，他能聽得懂，兩個人就可以連接起來，become closer。說起來有點像貼吧，但這確實是 Facebook 的新使命。

人工智慧優勢得天獨厚

重視人工智慧已經成為全球的共識。過去這一年，如果你和世界任何一個國家的領袖交談，講起人工智慧的話題，他都可以跟你講幾句，因為人工智慧對人類社會的影響不僅在經濟層面，在政治、文化各個層面都有非常大的影響力。我們看到去年全球科技巨頭在 AI 的投資有 300 億美元，人們對AI的關注也是前所未有的高。我們看到百度搜索「人工智慧」這個詞的媒體指數，2016 年比 2015 年上升了 632%，2017 年上半年在這麼高的基礎上又上升了 45%。

在人工智慧方面還是非常有優勢，我們有很大的市場，我們有很多的人才，大家看人工智慧方面的論文，好多都是人寫的，我們可能天生就適合干這個事，我們也有很多的資金。更重要的是人工智慧技術要想往前推進的話，需要有大量的數據積累進行訓練，全世界沒有一個市場是有 7 億多的網民，說的是同樣的語言，他們遵循的是同樣的文化和道德標準，遵循的是同樣的法律。你再也找不到這樣一個市場，在這樣的市場當中，你在人工智慧方面真的是如魚得水。我們不領先世界，真的是說不過去的。

所以外媒也注意到了，《華盛頓郵報》說「已在人工智慧研究方面領先美國」，《紐約時報》講「正在人工智慧領域超越美國」，雖然媒體的話總有點語不驚人死不休，他們的話總是說的更極端一些，但是在人工智慧方面的成就應該說是舉世矚目的。

人工智慧在應用方面，每天都有新的東西出現，正在加速進入各種各樣的場景。比如說人臉識別，就是在昨天，在南陽機場已經實現了刷臉登機，不用登機牌人就可以直接過去。這樣在過去我們很難想象的事情已經實實在在地發生了。而無人駕駛呢?全球的共識大概是在 2021 到 2022 年之間無人駕駛會成為現實。目前互聯網公司、汽車運營公司以及汽車製造公司、汽車零件公司都已經加入到了無人駕駛的研究和開發行列，這個大潮是誰都擋不住的。

我們也嘗試用 AI 的技術、用人臉識別技術去幫助尋找走失的親人，最近的案例是重慶一個孩子在四五歲的時候走失，27 年以後他生活在福建，通過人臉識別的比對找到了他的親人。還有一例是陝西的一對老夫婦帶著他智力障礙的兒子到北京看病，兒子走丟了，因為有智力障礙，說不出來自己姓什麼叫什麼。他們在北京徘徊八個月之後，還是靠我們人臉識別的技術給他比對上了，找到他的時候，他已經滿臉絡腮鬍了，跟平時見到的本人照片已經完全不一樣了，但是機器可以識別出來。智能語音的交互，像對電視說話、用語音來控制電視現在也已經實現了，在長沙就已經落地了，有這樣的機頂盒它完全可以用語音來進行操控。你問它這個演員是誰，它真的知道是誰。

Think AI：人工智慧時代思維方式的不同

我最近也在講，人工智慧時代的思考方式跟互聯網時代是非常不一樣的，我總結了一些。第一，我們覺得智能手機已經完全普及，手機仍然會長期存在，但是移動互聯網的機會已經不多了，如果今天你再重新創業，干一個什麼事，想要靠移動互聯網起來，這已經非常困難了。

第二，需要把思維方式從 Think Mobile 變成 Think AI。Mobile 時代是什麼樣的思維方式呢?就是什麼東西都要用手滑來滑去，在設計的時候很關注這個字體大小是什麼樣的，那個導航要放在什麼位置，是純軟體的東西，但是進入人工智慧時代，你必須要思考軟硬體的結合，我們在公司內部開會的時候就很明顯，做移動產品的產品經理就很關注這個功能要用幾個字來描述，字體大小應該是什麼樣的，什麼顏色;而人工智慧方面的產品經理從兜里掏出一個晶元說，我這個晶元現在可以做到 58 塊錢一片，這裡有什麼功能。這是兩種完全不同的思維方式。

所以我們也覺得，第三，未來在智能時代，軟體和硬體的結合會越來越明顯。第四， 很多人講數據秒殺演算法，馬雲講了 DT 時代好多年了，上個月我們在大數據峰會上也碰到，而且特別巧的是我們倆是一個平行論壇。我當時覺得壓力很大，大家都去聽馬雲講不聽我的怎麼辦?但是還好，我那場也挺滿的。我講的是真正推動社會進步的是演算法。到最後閉幕的時候，馬化騰出來總結說其實他們倆說的都不對，最重要的既不是數據，也不是演算法，是場景。其實沒有必要去做這樣的爭論，甚至我覺得這些都是套路，大家說的本不矛盾。我在當時講話時，除了講演算法推動社會進步，我也講了過去的創新來自於大學、實驗室，未來的創新會來自於數據和場景 。第五，因為我們已經進入了 AI 的時代、智能的時代，用 AI 的思維做互聯網產品會有非常大的優勢。

人工智慧時代不會出現寡頭，人工智慧時代是大家的時代

所以，我在這裡希望大家能夠把握人工智慧的廣闊前景，因為它確實是可以改變任何一個行業，它會改變醫療健康行業、教育行業，剛才聯合國教科文組織知識社會局局長也講到，有很多知識我們積累起來了，但怎麼讓人能夠更加高效地、更加簡單地學會這些知識?人工智慧在個性化學習教育上會有很大的潛力，金融方面現在也廣泛地運用人工智慧技術。幾乎每一個行業，比如製造、安防等都會受到人工智慧技術非常大的影響。今天下午的很多論壇都是一個一個行業地在探討人工智慧的影響力，所以我就不在這裡細講了。

我想講的是人工智慧時代不是某一家公司，或者某幾家公司的專利，相反它是很多公司合在一起來做的事情。最近我看到李開復在《紐約時報》上撰文，他說未來人工智慧時代很殘酷，最後機會都會變成大公司的。全球可能有 7 家公司，真正能夠從人工智慧時代獲益變成很大的公司。

其實我不同意這個觀點，要想做成一件事情，比如說現在百度在無人駕駛上做了好幾年，積累了很多的技術，但是我們仍然覺得，靠我們一家公司做這個事是做不成的，我們需要把像大陸、博世這種等 Tier 1(一級供應商)的廠商引進來，也要把汽車製造商引進來，也需要把共享出行的運營商引進來。在晶元的層面，我們和英特爾合作，我們跟英偉達這樣完全靠 GPU 起來的一個公司也要有合作，跟 HTC 等等很多公司合作。大家一起合作才能把智能技術推向一個新的高潮。

阿里馬云：智能時代，想象力決定競爭力；中美聯合起來解決事情才有意義

馬雲也會上發表演講，談了他對人工智慧、智能，以及未來人類機會的看法。

馬雲說，智能世界有三個最主要的要素，第一互聯網，第二大數據，第三雲計算。互聯網是個生產關係，大計算計算能力，雲計算是生產力，而大數據是生產資料。馬雲認為，智能時代，不要讓機器去模仿人類，而讓機器去做人做不到的事情，「讓機器去發展自己的智能的力量，尊重機器，敬畏機器」。

不過，只要人類仍然能夠創新，仍然擁有想象力，人類就還有機會。馬雲說，我們不能改變未來，那就學會改變自己，人工智慧的發展勢不可擋，人類只能學會改變自己。

堅信換道超車，不太相信彎道超車，因為「彎道超車十超九翻」，

對而言，他正是因為在不同的賽道上競爭，才會有互聯網的發展，互聯網金融的發展。

不是看百度或者騰訊，我們應該看谷歌走到哪裡，IBM 走到哪裡了

馬雲說，機器智能和人工智慧發展的前提是海量數據，獨特的國家優勢，還沒有出現大量所謂的信息壟斷和數據壟斷。有機會走出一條獨特之路。「。」但是，這也不是競爭，馬雲強調，中美之間任何的對抗都沒有意義，中美之間聯合起來解決問題才是有意義的事情。

以下為馬雲演講全文：

我挺喜歡「世界智能大會」這個詞，或者叫智能，因為我們很快進入智能世界，我對有些詞的翻譯，至少是翻譯得不對，「人工智慧」這幾個字我聽起來就很生氣，我覺得這是不對的，人把自己看得太高大，把自己過分的提升。大數據這兩個字也是有問題，大數據很多人講，這個「大」誤解很大，人家以為大數據就是數據量很大，其實大數據的「大」是大計算的大，大計算加數據稱之為大數據。人是有智慧的，機器是講究智能的，動物是有本能的。計算機釋放了人的腦力，但是並沒有讓計算機去按照人腦一樣去思考。人類必須要尊重、敬畏機器的智能，機器必須要有自己獨特的思考，這是我自己的一些看法。

智能世界三要素：互聯網、大數據、雲計算

其實智能世界有三個最主要的要素，第一互聯網;第二大數據;第三雲計算。互聯網首先它是個生產關係，大計算計算能力，雲計算是個生產力，而大數據是生產資料，有了生產資料、生產力和生產關係，這三個合在一起才可能，天下沒有單獨的一台機器是可能智能的，它是不可能智能的，所有的數據基於互聯網為基礎設施，基於互聯網是一個生產關係，基於所有的數據連通，基於強大的計算能力，只有這種可能性，我們才能進入到一個所謂的大的智能世界，智能世界是一個系統性思考而不是單一的東西。

智能時代，要讓機器去做人做不了的事

第二智能時代到底為了什麼?我的理解，智能時代是解決人解決不了的問題，以及了解人不能了解的東西。機器做人能做的事情，我覺得沒什麼了不起的，機器要做人做不到的事情才了不起。剛才那個機器人在我看來是很愚蠢的，把一個東西推倒讓它自己爬起來，兩歲的孩子都能做的，人工智慧搞了半天還是搞出來的不如人靈活。我們要搞的是——我前段時間發現，很多美國的學者特別是腦外科的專家進入到了人工智慧的研究，並且講出人腦怎麼怎麼樣，機器要向人腦學習，我覺得這是一個悲哀，我們人類對大腦的了解不到 5%，我們希望機器去學 5%，那不是愚蠢嗎。

所以我個人覺得，不要讓機器去模仿人類，而讓機器去做人做不到的事情。人是造不出另外一個人的，人不要說造不出人類一樣聰明的東西，人連蚯蚓都造不出來，所以我自己覺得，我們應該讓機器去做人類做不到的東西，讓機器去發展自己的智能的力量，尊重機器，敬畏機器，一個巨大的系統的誕生，它會與眾不同地做出不一樣的東西。其實數據最可怕的是我了解你像你了解自己一樣，未來的機器一定比你更了解你，人類最後了解自己有可能是通過機器來了解的。

智能意味著人必須改變自己，未來想象力決定競爭力

第三，智能會給我們帶來什麼?我們不能改變未來，那就學會改變自己，我認為人工智慧你是改變不了的，這是一個巨大的趨勢，你只能改變自己。對於未來來講，30 年 50 年也好，人類的衝擊一定是非常之大，而且一定會非常疼痛，任何高科技帶來的問題，帶來的好處同時也會帶來了壞處，有好一定有壞。互聯網帶來好處也一定會帶來很多社會治理的問題，我們天天想人活得長一些，我告訴大家，互聯網以後啊，由於大數據和計算能力的提升，人將會活得越來越長，這是好事壞事我不知道，各位專家應該比我懂。人類在年均年齡只有 20 歲的時候，我們只有七八億人口，人均年齡到了四五十歲的時候，到了 20 億人口，現在人均年齡到了六七十歲的時候，人類已經到了 76 億人口。請問，如果人均年齡到了 100 歲的話，想象這個世界該有多少人?我們該怎麼解決這些問題?

現在 70 多億人，我們已經覺得地球的資源不夠了，如果到了人均年齡 100 歲，出現 200 多億人口的時候，我們這個世界會往哪兒去?現在大數據很厲害，所以數據技術的分析師很重要，我告訴大家，大數據要靠人分析基本就完了，這個行業以後就沒有，一定是計算機進行分析。剛剛開始出來鐵路的時候，人人討厭，那些挑夫的就業沒有了，但是鐵路出來以後，至少增加了 200 多萬的鐵路工人，這些東西都是產業之間的一種變革。無人機、無人汽車、無人駕駛出來后，大批的司機可能就沒有了，不是說就業沒有了，但是每次技術革命都會誕生很多新的就業，只是人類要去做更多有價值的東西，做人類應該做的事情而不是做機器要做的事情。過去幾百年，工業的發展，人類讓工業做了很多人類做的事情，我們覺得很輕鬆，但是人從來沒找到什麼可以使自己做得最好最舒服，人應該要有的東西。我自己覺得，對就業需要有新的價值的發現，對就業要有價值的判斷，這是我們要解決的。有一點是肯定的，30 年、50 年以後的就業一定比今天多，工資一定會比今天好，但是未必是你，如果你不改變，你就沒機會。

所以，我們這代人還算比較有運氣，但是我們的孩子如果不改變，麻煩就大了，而改變孩子在這樣的社會，我們作為父母還是有很大的決定權。

我自己覺得教育也一樣，我最近在搞一些教育試點，我在教育里不必讓你當第一名，就做最好的自己，每個人性格都不一樣，成為最好的自己才是我們應該努力的方向。以前我們在工業時代，農業時代我們可能一輩子只去 3 個地方，到了工業時代去 30 個地方，到了數據時代我們一輩子可能去 300 個地方或者 3000 個地方，人永遠在路上，所以這個世界的變革和機會是遠遠超過你的想象的，沒有想象力，人和機器有什麼區別?

堅信換道超車，不太相信彎道超車；中美聯合起來解決事情

對而言，我堅信換道超車，不太相信彎道超車，彎道超車十超九翻，我們應該在不同的道上競爭。由於我們在不同的道上競爭，才會有今天整個互聯網的發展，整個 IT 技術太差，才會導致的電話太差，傳統的電話實在太差，才導致移動互聯網迅速崛起，傳統 IT 的基礎設施太差，才會有可能進入互聯網和大數據，原來的商業零售環境太差，才有電子商務，原來的金融體系太不好，才會有互聯網金融。 所以「不好」是機會，關鍵是你怎麼樣在「不好」的過程中尋找機會。

機器智能和人工智慧發展的前提是海量數據，獨特的國家優勢，我們以前基礎設施的優勢發揮了巨大作用，還沒有出現大量所謂的信息壟斷和數據壟斷。有人說要防範今天的數據壟斷，太幼稚了，今天的數據跟物聯網十年以後的數據來講什麼都不是。數據的時代才剛剛開始，連零頭都沒有到，有機會走出一條獨特之路。未來的競技如果把它比作一萬米跑步，只有跑了 3000 米后你才知道誰是對手， 我不是看百度或者騰訊，我們應該看谷歌走到哪裡，IBM 走到哪裡了。 中美之間任何的對抗都沒有意義，中美之間聯合起來解決問題才是有意義的事情。

如何做好準備？ 培養創新力、想象力和好奇心

下一個問題，我們探討一下如何做好準備。數據時代的到來，我們不能讓我們的孩子去承擔這些衝擊。最重要的是我們必須進行教育的改革，要重新認定、重新思考我們的教育方式。過去兩三百年知識積累的教育，讓人類取得了巨大的紅利。但是，未來知識會讓機器越來越聰明，什麼是聰明?就是記性比你好，算術比你快，體力還比你強，這三樣東西人類跟機器法法比。電腦從來都算得比你快，記憶也不會忘掉，插上電會一直工作。如果今天的教育依然圍繞著孩子的算數算的快，背書背的好可能就麻煩了，但是我們沒有說要放棄，教和育是兩回事，教讓人具備知識，育讓人成為真正的人。

未來的孩子請多花點時間在琴棋書畫上，音樂讓孩子能夠產生智慧的源泉，下棋讓孩子懂得格局布局、舍和得，讀書和寫字讓人懂得執著和堅持，畫畫讓人有了向心力。培養創新力、想象力和好奇心，是這些孩子們未來必須具備的生存條件，如果孩子們喪失了創新力、創造力和好奇心，那人類一定會輸給機器，因為我們最怕的不是機器學人，我們最怕的是我們的教育讓人都開始學機器的時候，這個時代、這個世界才真正危險。

有擔當、有信仰，人類就有機會

下一個問題想談的是關於創新。創新的主體是企業，我們做人工智慧的研究和應用，已經十多年了，從支付寶第一天誕生，我們就用機器去學習什麼是犯罪行為，所以支付寶到今天為止沒有一分錢的差錯。

我們人類一定要明白，什麼事情是人類做得到機器做不到的，人類沒有必要害怕機器，機器是不可能取代人類的。人類要有足夠的自信，我們人類擁有信仰，機器永遠不可能有信仰，而人類失去信仰的時候，人類就不會創新，人類就沒有擔當。如果失去信仰了以後，你一定比不過機器，所以我覺得，我們對文化的自信，信仰的自信只要存在，這個世界還會很有機會的。

機器不應該成為人的對手，機器和人只有合作才能解決未來，我們應該聯合起來對抗人類未來共同的問題、共同的麻煩。競爭只是樂趣，商場如戰場，商場是你殺了他不等於你能活好。面對未來，面對我們的孩子，面對我們共同的挑戰，去解決這些問題，以不同的角度、深度和廣度看待這些問題，我們才有機會。

聯想柳傳志：科技創新，企業已經做好準備

在大會主題報告中，聯想控股股份有限公司董事長柳傳志發表演講《科技創新過去的坎坷和未來的光明》，總結過去，展望未來。

柳傳志說，「為什麼過去我們科技創新舉步維艱?一……是對企業創新主體的實質我自己認為了解還不認可……第二點就是國企的機制，有待改造……總書記……多次講話提到這點。第三點以前的民企實力是不夠的」。柳傳志認為，現在是關鍵時刻，已經具有優勢了，只要部署得當，一定能夠拔得頭籌。

以下是柳傳志演講全文：

尊敬的各位領導，各位嘉賓，今天這個大會呢，是考慮人類未來的會，我想呢在天津召開一定是天津的領導同志在為天津做未來戰略性的布局。

其實呢，我們親眼見過在咱們國家有這個若干個曾經資源非常豐厚的城市，就是由於沒有為未來做考慮，到了後來，資源枯盡、坐吃山空，現在天津市的領導手裡端著白米飯，但是忙著為未來的老百姓在燉鍋里的紅燒肉，所以我想為官者不僅在為老百姓的今天考慮，也是在為老百姓的明天考慮，這樣的領導確實值得我們尊敬!

智能科技呢，是一個帶有前瞻性話題的題目，但是在我們國家製造業裡邊，過去常年是受到詬病的，認為我們確實呢，是低水平的生產重複，技術含量低，科技創新不夠，那這是為什麼呢，難道企業家不懂得創新就更有競爭力，就有更高的利潤嗎，我自己的答案是：非不為也，實不能也，那麼到底是怎麼不能呢，我談幾個點看法。

不是不做，而是做不到：觀念上的原因

第一點觀念上我認為可能也還商榷的地方，比如說科技創新常談到說是以企業為主體這個是成了老生常談，但是我覺得還是很難有效的落實，我講三點。

第一我自己認為，技術和基礎科學是有根本不同的。如果技術本身轉不成效益，轉不成經濟效益，也就是不能換成錢，這個技術本身是沒有價值的，這個觀點我想經過這麼多年，這點基本是統一的。

第二，要想得到效益在哪得到，那隻能是在企業裡邊，這一點也基本是一致的，因為有了實驗室的成果你再怎麼樣要形成供應鏈，要預備資金，你要形成大量的產品推廣，你要有服務，不在企業里是做不到的。有一點分歧的我覺得是在第三點上。

第三，就是這個我們常習慣講科技轉化，其實做企業的人是另有一番感覺，覺得在競爭性對抗性很強的行業裡邊，企業本身沒有很強的科技隊伍，是沒法生存的，靠轉化是根本來不及的。

這點像過去日本領先的家電行業，人現在領先了，電腦行業、手機行業未來的大數據行業，直到今天我們所談的主題，未來的智能科技都是屬於競爭性極其劇烈的行業，在這個行業裡邊，企業本身必須得擁有非常強大的技術隊伍，不然難以生存，在這些企業裡邊，應該擁有院士。

所以我自己的想法是， 科技創新以企業為主體的實質是如何加強企業自己的科技隊伍 ，這一點密切的結合也是一種轉化，也是加強的一種，而不僅是轉化，但是這個呢，大家還有認識，逐漸要有一個過程吧，就是企業工作者，這個和各方各面的認識和形成還要有一個過程，這是第一點。

企業為什麼做不到？資金投入、企業家的眼光和制度

第二點不能是在哪呢，既然我們是認為以企業為主體了，那麼企業為什麼做不到呢，這裡邊呢我想說兩點。

企業為什麼以前核心技術總是不能有創新性突破。第一點你要通過技術創新取得核心性的突破，並且要得到規模效益的話是需要大量的長期的資金投入。我們回憶一下當年英特爾在做大規模集成電路，做 CPU 的時候，三星做觸摸屏的時候，包括當年 UMTS 的操作系統道乏開發的時候，每年要投入多少多少億的美金，那個時候在我們看來完全是天文數字，需要長期的投入的，這是第一點。

第二點不能的就是這個企業家要有眼光，要有正確的戰略布局，而這個呢，又是需要大量資金支持的，我拿我們這個電腦行業舉個例子，過去兩台 PC 之間的交換，用的是軟盤，也就是軟盤驅動性來互相進行交換，於是當我們發現大量的交換的時候，大量生產的同時現在突破產生了，改成用光碟了。光碟後來呢，在大量做光碟的時候，又改成為現在用的優盤了，而現在就是靠互聯網本身進行數據交換。每一層每一層的突破，本身這裡邊其實都是要有戰略布局同時要有極大的資金投入，這個另外像膠捲是照相到數碼相機這種大規模的突破創新，這種眼光和布局，都是要有實力撐著的。

那麼企業為什麼做不到呢，下邊我想說的一個問題就是國企是有錢的，但是原有的體制是做不到的，因為這種巨額的投資仍然要快速做出決定，比如說像對抗性的領域，馬上要進行變化，投了以後大概5年以後見成效，這個再勇敢再敢於擔當的國企領導人，其實做這件事情我想是體制本身造成了他們的困擾，所以在十八大以後聽到總書記多次提到的國企改革我知道天津也在進行深入的產權機制方面的改革，我想這就是為了挖掘這個寶庫。

而對民企來說，這些年來民企的資金需要有一個積累的過程，現在我覺得我們這個大頭的這個民企像 BAT 這些，資金積累已經足夠了，而且眼光的高度，需要靠經驗教訓去積累的，這個呢，應該講，相當成熟了。現在此刻應該講是世界的一個關鍵時刻，就像前面李彥宏講的，人類社會在近200年以來在這以前呢，整個科技對人類社會的影響幾乎是條平線而且很低很低，到了蒸汽機的發現，開始變成一個拋物線向上拐，拐點最快的地方應該講是在計算機特別是PC出現以後開始產生劇烈的拐點，在大幅度的向上，為什麼我要特別說出 PC 呢，因為第一，PC 確實是今天互聯網、AI 發展的一個基礎。

第二從 PC 這段開始，逐漸居於領先地位，第三聯想在這方面有貢獻，我得給自個兒做做廣告。

但是這個時候，確實應該講這個世界的不確定性因素很多很多，但是呢，科技的力量，將是在所有的力量中，將起最決定性的領導力量，所以未來的競爭、科技的競爭決定了這個世界的走向，決定我們的國家我們的企業甚至我們每個人的命運，現在真的是一個非常關鍵的時刻。而在這個時刻，光明的未來在哪，在智能互聯網的形成過程中，在這個發展中，智能社會形成的過程中，已經表現出優勢，它表現在這麼幾個方面，一個呢，就是在移動互聯網的應用方面，已經站在了世界的前列，這個大家都親眼目睹，前些日子馬雲到美國去的時候，引起了美國老百姓的轟動，我從美國那邊，老百姓那邊得到的反饋，是真的讓我很激動。老百姓這麼認可真的是很少很少。

企業有實力為未來科技布局：四大原因

另外，的企業已經有足夠的實力為未來的科技布局，我想講大概有四個方面。

第一我們已能夠用撒網式的方式來支持科技創新了，因為很多過去我們做企業的，非常強調這個市場被教育的程度和火候，因為你如果發明或者做了一個新的產品，市場不成熟的話是賣不出去的，而資金又有限所以經常是卡著點的，今天可就不一樣，的企業確實有了足夠的資金，而且社會、政府都特別的支持天使投資和風險投資。像北京的中關村，我覺得是 2000 年以後是錢到了，天使投資、風險投資等等錢到了以後這個才做得起來的，而現在我們已經有足夠的力量能夠為未來布局，用撒網式的方式，這是第一點。

另外一個呢，規模的企業，已經有實力把這個企業實驗室的成果變成產品，變成效益，真正花錢的地方不是在研究室，不是實驗室成果，而是小批量生產到大批量生產的過程。生產完了以後賣不出去，全蒙住了，得，那這應該說是多少億以上的損失。這個例子呢，很多很多，我在這就不具體舉了，大家可以想像到在電腦行業里，我們出來的時候，80年代初，是IBM第一名，後來就幾百名，因為當時電腦行業是一個中心行業，現在僅存的在前面大概還剩下惠普其他全都沒有了，這沒有的過程本身其實值得我們反思的。錢是怎麼用出去的，在什麼點上這個被打下去的。今天的企業呢，已經有了這種把它形成規模的能力。

另外第三點，我覺得在企業的科技隊伍裡邊，科技人員可以是混合編隊，就是既可以有人，也可以有外國人。因為我們在外國辦企業的時候，有大量的外國企業用人，其實中西方這個思路的開通開闊是開放的一種，我覺得的企業已經也到了這個時候，我知道阿里的隊伍、李彥宏的隊伍，也有很多的外國專家在裡邊，我認為其實這種打通是非常有必要的。

第四點，對於企業來說除了做技術研究以外我認為大的企業應該有實力進行基礎性的研究，對人類有貢獻的帶有發明性的研究我認為也到了這個時候。

最後我想說一段話：

為什麼過去我們科技創新舉步維艱，一個呢，就是對企業創新主體的實質我自己認為了解還不認可，這只是個人淺見。第二點就是國企的機制，有待改造，這個呢我覺得是得到總書記肯定的。因為他多次講話提到這點。第三點以前的民企實力是不夠的。

第二個內容是現在此刻是關鍵時刻。

第三個內容，已經具有優勢了，只要部署得當，一定能夠拔得頭籌。

完了，謝謝大家!

工程院院士潘雲鶴：下一代人工智慧

工程院院士、工程院原常務副院長潘雲鶴帶來「新一代人工智慧」主題演講。

今天我想跟各位一起討論的題目是新一代 AI。2015年，工程院成立了一個重大的諮詢項目，名字叫人工智慧2.0發展戰略研究。為什麼叫2.0，因為項目專家組認為，從現在開始起，AI 不僅會有量的大發展，而且會有質的飛躍，應該以潛在性的研究儘快布局。

60年前，AI 在美國剛誕生。其基本任務，都是用計算機去模擬專業人士，模擬人的專業知識，模擬解題的人，模擬翻譯的人，模擬醫生的知識，模擬下棋人的知識，模擬學者的知識以及模擬人的各種動作。但是60年以後的今天，我們看到，環境和形勢起了巨大的變化。

有哪些變化呢，我看至少有三個方面的巨大變化。

第一個變化，是信息環境巨變。20年以前，我們還是幾個人圍著一台計算機轉，後來變成一個人用一台計算機，而現在呢，我們一個人已經有幾台計算機，計算機已經無處不在。不僅如此，我們還有互聯網，還有移動計算，還有超級計算，還有各種穿戴設備，還有物聯網，還有雲計算，還有網上社區，還有搜索引擎，所有這些是20年以前沒有的，這20年信息環境起了巨大的變化，已經不是一個計算機所創造的世界，而是計算機網路感測器和各種各樣的人和機器的互動，共同創造的這個世界。在這種情況下AI不能不變。

第二，社會需求也變了。沒有智能技術，智能城市很難深入。我們的智能醫療、智能交通、智能遊戲等，沒有新的AI技術的產生，這些都只能作為數據的統計，都只能作為過去的數據應用，這是顯然不夠的，達不到真正智能的目的，所以它呼喚著新的智能技術的出現。

第三，人工智慧的基礎和目標變了。AI 仍然是以數據驅動的，但是過去的數據是小的數據，是經過人編輯的數據，我們把它叫做知識表，而現在變了，人已經來不及編輯了，數據是如此之多，我們把它叫做大數據。現在，互聯網鋪天蓋地，每秒都承載著大量的這個數據，還有存在增強現實，虛擬現實，這樣在多媒體中間可以互動的這樣的一個數據的世界。

在這個基礎上的 AI 當然和原來不同，就看我們如何作出這個不同來。

我們的目標也變了，過去的 AI 是希望用計算機來模擬人的智能，後來很大一部分AI專家認為，用計算機來模擬人的智能是可以的，但是計算機的智能和人的智能畢竟不同。我們不可能得到完全一樣，而且各有千秋，計算機在某些方面，可以超過人的智能，人在某些方面可以達到計算機沒有辦法達到的境界，如果把這兩者結合起來，形成一個更加強大的智能系統，這可能才是解決問題最妙的方法。

而且我們現在有了互聯網，我們可以用網路，把很多很多的人和計算機組織在一起，這就是群體智能的概念。

在這樣的情況下面我剛才講了，至少這三個方面的變化，推動著 AI 必定要邁向新的階段，所以很多人看到了 AI 的勝利，但是我們更要看到 AI 的變化。

這些新的一代的變化已經出現了一些很重要的特徵，比如說第一個特徵，大數據上的深度學習，但是現在深度學習並不是 AI 今後發展的全部技術。第二個特徵，基於網路的群體智能。science 在去年發布了一個理念，群智理念，把這個難易程度分三個種類，第一個種類眾包，領導給群眾派任務，第二個種類複雜一點，工作業務模式，你做好我做，我做好你做，有一個先後的交替，第三個是更複雜的求解問題，美國的一些大學開始用群智來進行研究。第三個特徵，人和機器開始緊密結合在一起，共同營造一個混合的智能。第四個特徵，跨媒體的智能已經開始形成。計算機現在可以很好地處理圖像的信息，處理聲音的信息，處理文字的信息，也開始處理語言的信息，但是人在運用這些信息的時候，它不是分開運營，人在解決一個問題的時候，它是同時運用世界的信息，聲音的信息，語言的信息，共同來支撐它進行創新性識別和進行識別。計算機在前60年沒有完全解決這個問題，有一部分的科學家和世界各國的科學家一起沿著這個方向正在努力，我想在今後的60年中間，AI 2.0 應該在這方面取得重大的進展。第五個特徵是無人系統迅速發展。

新一代 AI 的重點方向將從以下五個方面進行：第一大數據智能，第二群體智能，第三跨媒體智能，第四人機混合的增強智能，第五自主智能系統。它的應用包含智能城市、智慧醫療、智能製造等。

我們看到新一代 AI 的應用，將和 AI 1.0 有巨大的不同。AI 1.0 基本上是模擬專業人士，而新一代 AI 除了模擬專業人士以外，它還可以廣泛地適用於複雜系統。它可以用於電子商務，用於智能城市，用於智能醫療，用於智能交通。它用於智能醫療的時候，並不是現在所聚焦的那樣——接近代替，而是輔助醫生形成一個巨大的醫療與健康系統。它可以和智能物流、智能製造、智能電網、智能社區結合到一起。尤其是當 AI 和 AR 結合起來的時候，AR 也許比 VR 還要發生得更快，穿戴式設備，總的去向 AI 將和的信息化工業化的發展融合在一起。

我們大家都知道信息化發展有三個階段，第一數字化，第二網路化，第三智能化，所以 AI 將和數字化和網路化結合在一起，把的信息化推向智能化。