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以往创业者、资本蜂拥而至造成的“人工智能狂欢”的热潮，到近两年已经慢慢开始退烧，越来越多的企业在应对人工智能落地和应用时变得更加理性和严肃。 文｜Alter 过去的一年可以说是人工智能产业发展的重要一年。 以往创业者、资本蜂拥而至造成的“人工智能狂欢”的热潮，到近两年已经慢慢开始退烧，越来越多的企业在应对人工智能落地和应用时变得更加理性和严肃。 同时政府、社会对于人工智能的理解不断深化，人工智能产业的落地变得更加实用和符合商业价值需求，行业的应用也更加规范化和规模化。 尤其是一部分 AI 科技的优秀企业已经在全球崭露头角，人工智能的发展在变得越来越成熟。 5月27日的数博会“人工智能”高端对话上，李培根、郑叶来、裴健等围绕“人工智能”的话题，给出了自己的理解和见解。 在这场对话中，或许可以进一步认识人工智能的现状和未来。 李培根：融合与超越 在中国工程院院士李培根看来，第四次工业革命的标志性是CPS，即数字世界或者信息世界和物理世界的融合，包括虚拟空间与现实空间的融合，软件和硬件的融合，制造商与客户的融合。 对于企业而言，一个重要的融合就是制造商与客户的融合，表现为如何满足客户的存在感。比如有些给孩子玩的机器人产品，一开始会特别高兴，但是玩了两天就不玩了，就是没有考虑到小孩的存在感。 同时在这个融合的时代，还需要有超越。 一是超越经典的科学认知。从前的科学技术解决的是确定的、有固定模式的东西，数字技术和人工智能技术的应用，让非确定的、没有固定模式的问题也能较好解决。 二是超越时空的认知。现在购物空间被突破了，医生可以远程指挥手术，未来可以在家中漫游超市，还有很多很多会超越人们感知和想象力的事情，这需要超越时空的意识。 郑叶来：数权和AI的产权问题 华为云BU总裁郑叶来主要探讨了数据+AI的两个问题。 第一个是“数权”问题。 在以前是人和人产生数据，未来是机器和人交互产生更大的数据。这里面一个问题不能回避的，数据的主权是谁的？ 人类管理物理世界的物权有几千年的历史。对数字世界的数权的理解与管理才刚刚开始，作为AI的基础之一的数据，必须被合法、合规尊重，这其中最重要的是服务方要有明确的边界意识，对用户的数据保持清晰的边界与足够的敬畏。 第二个是数权和AI的产权问题。 这个问题到了企业和政府上云的时候，变得不能回避。服务方要有必须的边界，数据之权和AI的主权能被拿出来讨论，总的来说是基于大家次的契约和共识，否则无解。 裴健：产业、智能与计算需要紧密结合 国际计算机学会会士裴健认为，我们的产品和服务往往以云计算、大数据、人工智能三者独立维度提供的，因此需要企业自己的集成和组合。因为没有足够的人才、技术把这三者结合起来，令中小型企业苦不堪言。 因此需要一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新。 比如说现在很多深耕产业供应链的企业，缺乏一个联动式的全供应链的信息平台：把云计算的基础数据、人工智能、基础服务、大数据以这种多元化包装起来，使得用户能够以业务为口径，支持用户的生态和快捷开展智能供应链整个服务、业务创新。 朱光：AI贯穿金融全价值链 度小满金融CEO朱光认为金融的本质是数据和数据处理，和人工智能的本质很相近。 过去3年中，百度在大数据、算法、算例方面取得很好的成果，发现人工智能的技术涵盖了所有传统金融的价值链，产生非常大的价值。度小满金融帮助银行管理上千亿的资产，利用人工智能技术服务他们服务不了的客户。 在中国，不论是财富管理领域，还是消费金融领域，人工智能都在发生非常深刻的变化，贯穿全价值链，而这才刚刚开始。 吴强：用技术保护数据隐私 地平线公司 CTO吴强认为，人工智能和边缘计算拓展了人工智能的场景，数据是人工智能的重要因素，但是把数据应用起来仍有很多挑战。比如说数据的处理能力，数据的隐私问题，和数据孤岛问题。 为了解决这些问题，近来年推出了很多技术，其中基础之一就是边缘计算。把计算去中心化，尽可能靠近用户终端，并且把计算量分配在边缘端和云计算端，让他们合理配合，以保护数据隐私。 袁辉：对人工智能行业的两点忧虑 小i机器人创始人袁辉提了两点对行业的忧虑： 第一个是大环境。人工智能是全球化的一件事情，数据、算法的全球化的合作，对人工智能的发展至关重要。对产业的从业者来说，如何全球化合作，一起沟通推动人工智能发展是有忧虑的。 第二是技术演进上的方向。今天人工智能面临更大的挑战在于，今天所有的技术基本没有逃出过去60年的理论框架体系，如果人工智能要有新的突破，那么这个理论框架体系需要被突破和颠覆。 无需否认的是，人工智能离我们的生活并不遥远，家庭场景里的智能音箱，超市购物时的人脸识别支付，甚至是智能手机上的语音助手。可直到今天，人工智能领域还未出现“杀手级”应用或产品。 所幸，在数博会上的这场“人工智能”对话中，无论是行业专家还是企业高管，并没有对人工智能的美好前景夸夸其谈，而是在主动思考人工智能所存在的问题，以及可能解决问题的答案，至少在向好的方向发展。 |
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