李彥宏三項兩會提案，全部關於人工智慧！

【編者按】2017全國兩會今日召開，各委員在兩會期間的一些提案也開始陸續公布。今天，全國政協委員、百度公司董事長兼CEO李彥宏將在2017年全國兩會上提交三項提案，三項提案均聚焦人工智慧。並稱，人工智慧堪比工業革命。

本文發於新浪科技，作者李根；經億歐編輯、刪減，供業內人士參考。

3月3日上午消息，新浪科技今日獲悉，全國政協委員、百度公司董事長兼CEO李彥宏將在2017年全國兩會上提交三項提案，並且這三項提案均與人工智慧有關。

分別是：

1、用人工智慧技術來解決兒童走失的問題；

2、用人工智慧技術調交通信號燈；

3、人工智慧和各個行業的結合。

這是李彥宏第五次以全國政協代表的身份提交提案。之前他曾在2014年提出建立「大腦」，用國家力量布局人工智慧和深度學習技術。

而就在3月2日，深度學習技術研究應用實驗室正式被國家發改委批複，該國字型大小人工智慧實驗室將由百度牽頭籌建，百度深度學習研究院院長林元慶將任職該實驗室主任。

此外，百度方面還對最近一些外界核心關注的問題，做了李彥宏觀點彙集，包括「兩會代表感受」、「人工智慧和工業革命的比較」、「搜索引擎和人工智慧的關係」、「百度當前的核心戰略」、「百度最近的變革思考」、「是否出於公司形象轉變參加《越野千里》」，以及「政商關係觀點」等。

以下為李彥宏2017兩會提案具體內容和核心問題觀點：

三項提案聚焦人工智慧

今年有三個提案，基本上都是跟人工智慧有關的。

第一，是用人工智慧技術來解決兒童走失的問題。

這個方面的技術已經比較成熟了。百度的人工智慧技術，就可以拿著特小的小孩照片來對比她現在長大以後是什麼樣子。在很小的時候就走失的孩子，再進入公眾視線可能已經上國小了，辦學生證的時候需要拍個照片，這種情況下通過人工智慧比對，就可能比以前更高效地找到走失的兒童。我覺得這個技術可以應用到公安機關等相關的部門。

第二的提案是用人工智慧技術調交通信號燈。

根據百度做的技術，推論出來這樣是可行的。我們做了一些實驗，在百度周邊后廠村這塊兒做了一些實驗，也是根據機器學習，最後給交管局提了建議，說這個方向的紅綠燈應該怎樣，那個方向的紅綠燈應該怎樣，做了之後，平均的等待時間明顯減少了。但是，我這個提案不是說簡單批量地處理一下、根據統計結果重新設置紅綠燈時間，而是實時識別現場的交通狀況。

這個也涉及到百度過去幾年的一項技術，就是識別汽車。我們做自動駕駛，需要用機器的方法識別周邊哪兒有汽車、它的速度多少。現在這個技術我們在全球的比賽當中已經是第一位，準確率達到90%多。有90%多的車輛識別準確率的話，就可以實時根據車輛的多少來調整紅綠燈的等待時間，我們也覺得這個對解決城市擁堵問題會有明顯幫助。

第三的提案更加宏觀一點，就是人工智慧和各個行業的結合。

其實每個行業跟人工智慧結合都有很多可以創新的點，可以發展的機會。從政府的角度來講，我是希望各大部委都能根據他們所管理的行業、制定相應的產業政策，來鼓勵這個行業和人工智慧技術進行結合。像剛才講的交通，怎樣才能出台一些政策允許無人車上路。像製造業，過去製造還是靠成本優勢在做，未來要靠智能，要靠人工智慧技術與製造業的結合來做相應的事情，在這方面需要制定相關的標準、相關的鼓勵政策。

五年參會很有成就感

我覺得這五年還是學到不少東西。參加了幾次政協會議之後，讓我越來越清楚一個國家是怎麼管理的。尤其是這樣一個成功的大國，在過去四十年中經歷了高速成長，這在全世界的歷史中都是少見的。這樣一個國家是怎麼管理的，在四、五年的時間當中讓我學到了很多東西。

當然，我也希望能夠在這當中發揮一些積極作用，每年都有若干提案會提上去，有些也能收到不錯的反響。所以，既學了東西，也能夠在這裡頭起到一定的作用，也沒有什麼特別驚天動地的事情，但是我覺得每一步都是讓自己更了解了這個國家，讓自己更有一種成就感。

很多東西至少從我的角度出發，我不是在為一個企業說話，我是希望能夠為這個國家、為我們這個國家的人民能夠說一些話，做一些事情。

我從回國的時候就給自己制定了一個標準，叫做「營造小環境，適應大環境」。百度這個公司就是小環境，做公司的成就感更多是按照自己的意願去做喜歡並擅長的事情。適應大環境，之前看來提的稍微有點消極，很多人覺得大環境你是改變不了，只有去適應。

但後來做了政協委員之後，卻發現其實不完全是這樣，因為有些東西你看到不合理，你是可以提的，你提了會有人來管。雖然不是完全自己可控，但是自己可以影響，而且可以影響的是一個巨大的國家，所以我覺得也是很不錯的。

往年提案有不同程度落地

每個提案到相關部門他們都是會認真回復，政協委員的提案回復率是相當相當高的。很多東西我們在提的時候會對它的可行性做一些調研。提過去之後，相關部門也會根據他們實際情況給一些回復，有些是部分採納，有些也會給你解釋。總體來講，我覺得這些提案都促進了相關部門在這個方向上的改進和提升。

像去年我提過，建議開放低空空域，可以讓飛機的正點率提升。我了解到，一方面民航總局確實給我了一個很長的回復，解釋他們都採取了哪些措施提升正點率，有很多非常專業的東西。

在這之後，我也接觸到的一些民航業的人，他們也表示很高興，說你能夠提這個東西真的是太好了，因為你不在這個領域裡頭，但還能夠幫著我們說話，別人也會更信任一些。種種這些，我覺得都還是很正面的，我們確實能起一些作用。像「大腦」也是一樣的，今天發改委讓我們來牽頭做深度學習的國家工程實驗室，也是對「大腦」的一個回應。

人工智慧堪比工業革命

人工智慧會給這個社會帶來的改變應該說是堪比當年的工業革命、或者電力革命。所以有一個說法是，「人工智慧是新時代的電力」，會對任何一個行業都會產生巨大的影響。所以，百度在這方面做了很多基礎性的工作，但是，我們覺得它的應用其實也確實已經到了一個臨界點。原來我們認為不能做的，現在都變得可能了。

像百度自己在嘗試的幾個方向，比如無人駕駛汽車，我們已經做了幾年了，到現在，其實世界上主流的汽車廠商也基本上都接受了一個觀點，就是在2021-2022年之間，無人車會實現商用。這也已經成為一個行業的共識。

百度雲，我們也不是簡單的雲服務，它確實是跟人工智慧的各項技術，比如語音識別技術，自然語言理解技術，圖像識別技術相結合，為很多行業可以提供不一樣的解決方案。度秘，剛剛推出的時候只是一個寄生在手機百度里的一個功能，今天它已經可以作為一個物聯網的操作系統了，並可以植入到任何一個電器中，甚至那些目前還不通電的、比如桌子，將來都是可以變成智能的。

所以，這樣一個操作系統可以讓人和工具進行自然語言的交流和對話。過去，人都是要學習工具的使用方法，我要學習怎麼調冰箱的溫度，人類每發明一個工具，買來之後都要拿一個說明書看說這個東西怎麼用，其實這個是很反人類的。其實真正符合人性的用法，應該是任何的工具都能聽得懂人話，我覺得這是人工智慧帶來的改變。

其實類似的機會以及我能舉出來的例子都是我們看過、且仔細研究過的，但是大多數行業我也不了解，一旦了解的人能跟人工智慧現在的技術進行結合的話，就一定會想出很多過去我們覺得不可能、不現實的東西，現在都是可以做的。

我覺得人工智慧是一場革命，有人問我，既然是一場革命，它會不會帶來很多讓人們不適應的地方？我自己感覺，對於大多數人來說不會感覺不適應的。

因為人工智慧其實是用機器在模擬人的各種各樣的能力，所以技術提升也好，對市場的影響也好，更多是潛移默化的，你不知不覺就享受到其中的紅利，而不是說要突然改變一下自己什麼樣的習慣，覺得很彆扭。

這和我們歷次的工業革命，包括計算機革命都不一樣。大家用筆記本電腦，人們不是一生下來就會盲打敲鍵盤的，這是後天學的。但是，人工智慧到來之後，人們幾乎不用學習，你會說話了，就能和所有的機器、工具進行交流，人們會覺得很自然。今天人們在用手機百度的時候，你對著它說話，它就能有很高的識別率能識別出你說的是哪幾個字。可能你都不知道你說的是哪幾個字，但你對著手機百度說它會知道這些個字是什麼。

這些改變天天在發生，人們不會覺得不舒服。比如百度的閘機，我們叫做「人臉閘機」，員工在那兒停一下馬上能識別出來他是不是員工，是的話就讓他進來，不是的話就進不去。

我覺得這個讓人們來適應是非常容易的，不是一個要改變人們習慣的那麼難的事情。相反，過去的那種做法是不人性的，如果手裡拿著東西再去刷工卡就是不方便的。所以很多改變讓人越來越舒服和方便的。

但是它確實會使得某些職業受到挑戰。比如無人駕駛時代到了，專職的司機有可能會被取消掉，至少要受到威脅。再比如翻譯，不同語種之間的翻譯，這個我覺得在不遠的將來也是一個可以完全靠機器來解決的事情，可能有大量的人要去轉崗、或者去干別的事了。

我覺得這個特點跟歷次的工業革命都是一樣的，蒸汽機發明以後，電力發明以後，確實也淘汰掉了很多工種和職位，這可能需要包括國家的相關部門提前做一些準備工作，要考慮到這些職業的消失會對社會產生什麼樣的影響。

搜索引擎技術推動人工智慧創新

過去20年，計算機科學的任何一個創新都跟搜索引擎的發展是有關係的，大多數的創新甚至都可以說是搜索引擎技術推動的，因為它走在整個產業的最前沿，最先碰到各種各樣的問題，所以它是開始解決問題，慢慢就產生了各種各樣的創新。

其實人工智慧也不例外。人工智慧最早被大家發現它有很大的威力，也是因為跟搜索相關的。具體到百度來說，是2012年前後，我們發現了深度學習的演算法在圖像識別上效果非常好，就是我拍一下這個植物，它馬上告訴你這是什麼。過去的關鍵字搜索是很難表達這樣的需求的。

所以，我就在思考一個問題：這是一個個案、還是一個趨勢？如果是個案，說明它也許只能應用在以圖搜圖的場景；代表趨勢的話，說明這套東西可能很多很多領域，尤其是百度所涉及的這些個領域都能夠有比較大的作用。我思考了之後，覺得是後者，就是它是代表趨勢。

人工智慧這個詞提出來有60年的歷史了，我在美國讀書的時候其實也特別喜歡人工智慧這門課，這也是我的個人愛好。我學的成績挺好，但是老師告訴我這個東西沒用，在工業界沒有人認這個東西，也就是說畢業之後想找一個人工智慧的工作，是沒有的。

所以，當時雖然喜歡，但是只能把這種喜歡埋在心裡，說再看吧。等到2012年我重新發現深度學習有這麼大威力的時候，它既然是我的愛好，我就要從企業家的角度判斷它是不是真的能夠起作用。

我為什麼判斷能起作用呢？因為我們所面臨的這個世界跟過去不一樣了，從計算機科學的角度來講有什麼不一樣呢？第一就是計算能力有了大幅度的提升，跟我們當時讀書的時候相比有幾十萬倍的提升。計算資源的價格在不斷下降，摩爾定律大家都知道，每18個月計算能力翻一倍、價格降一半。所以，過去我們覺得不可能的事，其實它不是真的不可能，它就是太貴了。

你說我要算一個什麼東西，人家會告訴你這不可能，不可能的意思有可能是需要一萬億美金、需要五千年，這就叫不可能。隨著計算能力越來越強大，價格越來越低，有一天我們發現，其實這是可能的。

還有一個很大的趨勢就是，數據越來越豐富，過去即使計算能力強，沒有數據讓你可算，這也不行。互聯網這些年的發展，尤其像BAT這些大型的互聯網公司每天都有很多很多數據，用這些數據，用好的演算法，用強大的計算能夠，最後就能夠獲得跟過去非常不一樣的結果。

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