智汇八方、博采众长，让“智慧树”在重庆落地生根、开花结果

2018年8月23日至25日，首届中国国际智能产业博览会在我市成功举办。智博会期间，举行了系列交流活动，来自政、产、学、研各领域的国内外嘉宾，聚焦智能产业发展的前沿方向等重大问题进行了深入探讨，碰撞出许多“智慧的火花”，奉献了一场“智慧的盛宴”，许多观点和见解对我市推动大数据智能化创新发展很有启示和借鉴意义，本期选编了出席2018中国国际智能产业博览会大数据智能化高峰会的11位嘉宾的主旨演讲观点，以飨读者。

数智技术与智能创新

腾讯公司创始人、董事局主席

马化腾

在新的形势下，我们应当如何发展数字技术和智能产业呢？下面我想借这个机会，从行业一线从业者的角度和大家分享几点个人的看法。

第一，我们需要沉下心来，学会“打逆风球”。过去20年，是全球互联网和科技行业发展的黄金期，中国互联网行业获得了高速发展。尤其在移动互联网兴起之后，中国移动网民数量的比例甚至超过了发达国家。我们基于移动互联网的应用创新层出不穷，吸引了不少国际同行的关注。

“打逆风球”既需要我们稳住阵脚，顶住压力，把手中的每一个球打好，还需要我们坚定信心，紧紧抓住转型升级的发展轨道不松手。今天，智博会的盛况让我很振奋。重庆制造业是中国制造业的一个缩影，目前正处于一个转型期，我们看到这里的创新主体正在迅速增加，各种创新要素也在不断集聚，我相信重庆一定能实现从高速度增长向高质量发展转变。

第二，我们要做好跑马拉松的准备。在全球新一轮科技和产业革命的推动下，我们正在面临一场前所未有的数字化变革。从广度上来看，中国的数字化进程已经从经济领域扩展到民生、政务等领域，而且开始覆盖到社会经济的方方面面；从深度上来看，数字创新正在和各个垂直领域深度融合，并开始下沉到各行各业。

所以，无论从广度还是深度来看，数字化的进程都不可能一步到位，还需要我们发扬数字“工匠精神”，从外到内打磨每一个细节，而不是热衷于概念的炒作。同时，也需要我们帮助更多的人跨过数字鸿沟，把数字产品和服务向下兼容，带动弱势群体和老少边穷地区的人们分享数字红利。

对于互联网和科技行业的从业者来说，我们每一个人都要做好跑下一场马拉松的准备。腾讯正在积极和重庆各行各业合作，共同推动数字化进程。比如，重庆交通运输控股（集团）有限公司正在和腾讯一起探索如何让信息流跟随人流、物流一起跑起来，把空运、陆运、水运三个通道的物流信息打通，借助可视化的物流大数据随时调控各个通道的物流资源，帮助重庆物流行业降本增效，打造国际交通大通道。

第三，我们永远不要放弃踢世界球的梦想。在今年世界杯的时候，大家也许都有一个愿望，就是有一天能看到中国队在大赛上有精彩的进球。在科技领域，我们也有这样的心愿。从产业角度来讲，大家可以看到，做基础技术投入很大，回报遥遥无期，因此我们一般会选择做相对比较简单的应用，但长期下来，我们基础研究的实力依然薄弱，独到的创新不多。我想现在是政、企、学、研几方面一起努力改变现状的时候了，我们不应该放弃我们在科技赛场上踢出世界球的梦想。如何让科学家得到真正的尊重，如何为科研人才营造一个好的环境，如何打通技术衔接的绿色通道，这些都是我最近思考得比较多的问题。

今天我们看到重庆也在朝这个梦想努力，在长江和嘉陵江交汇的地方，我们期望数字技术和传统行业能够交匯融合，实现智能创新。腾讯也希望能长期扎根在重庆，与重庆一起打造“两点”，建设“两地”，实现“两高”。

人工智能=

大数据分析+机器学习+云计算

澳大利亚科学院院士、澳大利亚工程院院士

拉玛莫哈那劳·哥达吉利

人工智能是一个知识的金字塔，我们首先获得数据，通过数据获得信息、得到知识，最后再将知识进行应用，形成智慧，这也是整个文明的发展进程。我们所观察到的一个现象就是，当我们来关注整个事件的发展进程时，数据的发展是非常快的。

当然，在这个过程中虽然有计算机的帮助，但依然有很多的限制，因为我们知道，仅仅有巨大数量的数据是不够的，我们还要知道怎样去利用它，这才能让我们更好地利用到所拥有的知识和智慧，这就是我们今天来这里讨论大数据、讨论人工智能的意义所在。

让很多学者感到面临巨大挑战的，其实就是巨大量数据的三个方面：第一个是数据的体量。当我们有了物联网以后，我们所收集的数据体量之大，以至于我们必须要有一种非常方便的方法来处理。第二个就是这些数据的类别，有的时候它们是非常简单的一些数据，有的时候它们以图片或者视频的形式存在。第三个就是静止的数据和变化的数据，也就是所谓的数据的速率。比如说，我们是否能够预算20分钟内交通方面的相关信息，这个信息就需要有一个模型来判断是动态的还是静态的。所以我们就需要收集各种各样的知识和数据，所有这些方面都是相互联系的。

当然，我们还有数据的不同类型，我们有太空方面的数据，有农业、医疗方面的数据等等，这些都会深刻改变我们的生活。所以问题就是，我们现在要怎样应对知识管理以及知识发现的巨大挑战，用一种有效的方式来处理数据。

在计算科学领域，我们建立了一些数据库和一些集成的方法。现在数据库建模和集成也一直是信息技术研究和开发的重点，商业应用是它的一个经典案例。对数据集成的关注就是如何处理拥有的这些信息和数据，因为现在大量的数据和采集设备都普及了，并且这一趋势在可以预见的未来将不断持续下去。以核磁共振为例，核磁共振是对我们人体特定健康状况的一个检测，它能创造出非常复杂、丰富的数据集，我们用核磁共振这个技术，可以诊断疾病的类型，所以现在核磁共振在医疗领域扮演着非常重要的角色。

再比如，做一个扫描全基因组的测试，现在大概只需要几百美元就可以了，在这个过程中，我们能够获得很多数据和知识。在这些数据当中，生命科学创造了非常多的数据，有极高的维度，数亿个维度点。对计算科学家而言就面临了很大的挑战——有的时候因为数据太多了，不知道怎样提取出对我们最有利的信息。

当前的计算方法并不能处理如此大规模和多维度的数据，其中一个解决方法就是使用非常大规模的GPU云计算，或者说我们去利用一些人工智能的方式来计算。举个例子，今天的医学领域能帮助我们解决一些问题，就是因为我们利用了一些非常复杂的、最新的技术。我最小的女儿是一名肾病方面的医学专家，她在攻读博士学位的时候，同时也要去读一个跟计算机科学有关的学位，所以她就必须要知道在这个过程中如何利用到计算机技术。我们面临的主要问题就是数据的规模、数据的质量以及数据的隐私程度，这也是一个主要的关注点。

无论是在生物学方面，还是在其他很多学科方面，计算机都在扮演着越来越重要的角色。其实很多信息都是隐藏的，不是那么显而易见的，我们要知道什么信息是有用的，并且将它提取出来。对于人工智能来说，其实是没有限制的，我们能够不断将它发展下去帮助整个社会的发展与进步。

“我眼中的未来汽车”

中国工程院院士、中国人工智能学会理事长

李德毅

我想跟大家说一说我眼中的未来汽车是什么样子。

大家知道，科学技术是第一生产力。重庆市去年电子信息产业占了5000亿元产值，汽车产业又占了5000亿元产值，加起来就是1万亿元。那么在今后的二三十年内，这1万亿元的产业格局将发生什么样的变化呢？

未来已来，说的是智能化时代已来；过去未去，说的是信息化时代还未过去。从科学技术的发展史来看，100多年的汽车发展，经过了技术的改造，到今天大概处在信息化时代还没过去、智能化时代已经到来的交接期。

科学技术的发展已经从认识客观世界、改造客观世界进入到认识人自身的阶段。真正的无人驾驶汽车不仅是自动的，更应该是自主的，它应该像驾驶员一样具有学习能力，能够应对各种状况。

机器人将成为人类认知自然与社会、扩展智力、走向智慧生活的重要伴侣。对于一个人工智能工作者来说，汽车就是一种轮式机器人，它不但应该改变人类的出行方式，还应该改变人类的生产活动、经济活动和社会生活，所以重庆的这两个5000亿元产业如果往这个方向走前景会很大，智能产业也将蓄势待发。

未来的汽车应该是会学习的轮式机器人。人类走过了农耕社会、工业社会、信息社会，即将走入智能社会。人和轮式机器人不仅仅是控制和被控制的关系，更应该是教和学的关系、交互和协同的关系。我非常赞同刚才领导说的一句话，人工智能重要在人、为人服务。

人和轮式机器人在一起工作会有几种工作状态呢？我们可以做一个浪漫的遐想：首先人开车，机器学习，你开你的，我把传感器放在车上，你说你开了三个月，我悄悄学会了；第二个阶段是机器人开车，人监控，当你不能做的时候我帮你忙，我们可以叫做增强学习；第三个阶段是机器人开车、机器人自己学习，我们叫做净化学习；还有一个很重要的阶段，就是机器人教你开车，机器人是教练，人是教练的教学对象，这样一来，全国各地的驾校就要失业了。我是这样看人与机器人的四种状态。

我希望我们的轮式机器人应该会开车、会学习、会交互、有个性、有悟性，这叫做“三会两有”，它不是一个自动化的控制工具。轮式机器人的重要部件有三大块：第一块就是需要一个灵活的腿脚，我们把它叫做“肌肉机器”，就好像一个体操运动员翻了几个跟头，最后定在那里不扣分，什么原因？因为肌肉的功能；第二块是强大的心脏，新能源，这叫动力机器；第三块尤其需要智慧的大脑，我在最近几年就做了一件事，研究了一个“驾驶脑”，我申请了一个商标叫做“驾驶脑”，已经获得批准，要把一个驾驶员关于驾驶这块的知识放在一个物理的盒子里。

自主驾驶难在不确定性驾驶，我们叫做边缘驾驶。要把“最后一公里”问题当做“最先一公里”来解决，自主应对驾驶过程中常常遇到的，但又是偶发的这种情况。如果这个问题你解决不了，老百姓就不敢坐你的车。

“驾驶脑”就是驾驶员的智能代理。作为无人驾驶车不单单是车的问题，还要考虑人的问题，要把人的智能变成一个“驾驶脑”，这里面涉及计算、智能，更多涉及记忆智能、交互智能，它能够学习并替代驾驶员的驾驶认知能力，能够积累他的驾驶技巧。只有这样，我们的道路才能够变得平坦一点。

轮式机器人将成为移动社会的传感器、大数据的重要源泉；轮式机器人驾驶认知的进化速度将超过自然人；边缘计算和云计算一同产生群体智慧。我们希望“驾驶脑”和“驾驶超脑”，不仅是中国的，更应该是世界的！

当前，全球有70亿人口20亿辆车，中国的汽车保有量大概是2.8亿辆，年产新车1亿辆。一旦量产自主驾驶车上路，且占比越来越大，“驾驶脑”成为汽车必配，驾驶数据累积得越来越多，“驾驶脑”越来越聪明，人类的出行方式就真的变了。

给机器以智能，给服务以平台

华为公司董事长

梁华

自工业革命以来，人类不断发明各种新的制造技术，并将其铸造成机器，帮助社会大幅度提升了生产效率，促进了社会的分工协作和新的商业模式形成。但是，经过两百年的发展，单纯依靠机器提升人类社会生产效率的方式已经遇到了瓶颈。

根据经济合作与发展组织OECD的数据，从2000年到2017年，36个OECD国家的制造企业生产效率仅仅提升了1.3%。得益于机器的发展，企业中的制造部门通过制造应该产生了很多价值，同时制造单位效率有了持续提升，单位成本的持续下降也是非常明显的。大家回顾从第一次工业革命以来，通过机器，整个制造活动的生产效率都得到大幅提升。

但是，不是以制造活动为主的企业，很多部门依然还得依靠大量有经验的人。我们以企业客户服务为例，现在企业的售后服务仍然是一个客户问题的接口，没有和企业的销售系统、运营系统、供应系统真正打通，不能对客户给予有效反馈和现场问题的及时解決，难以从根本上改善客户的体验。

未来进一步提升服务质量必须建立在对顾客全方位的理解和大数据的分析之上，这已经超过了人的一些经验和现有机器的能力。同时，在企业整体运营效率改进方面，提升的空间依然是非常大的，比如在研发领域，虽然我们已经有了计算机辅助设计系统，但是硬件、软件、设计、开发等各个子系统没有有效的经营模型和仿真来连接成一个高效的系统，不能进行时时的仿真反馈、验证和高效的迭代，所以创新和研发效率不高。

同时，研发和销售、制造、供应、服务也没有建立一个统一的数据共享平台以及共享机制。没有基于数据运营的企业云系统，就难以从根本上提升企业的整体运营效率，降低运营成本。

根据我们的研究，单纯依靠给生产以机器，难以解决提高生产效率、改善客户服务体验和提高企业运营效率等诸多问题，这就需要我们给机器赋予新的引擎，给机器以智能，让机器拥有客户的语言、视觉、逻辑分析、数据处理、运动分析等能力，通过智能服务进一步提升生产制造特别是服务领域的潜能。

同时，我们想通过给服务以平台，让数字技术、数字平台帮助企业建立数据驱动的运营系统，构建数字化生产、数字化商业模式，显著提高运营效率的可靠性、可预测的能力。在这个过程中，应该是以智能化、平台化的方式，实现企业从制造环节的产品增值向运营环节的服务增值转型，而不仅仅是靠买单一的技术或者买单个的产品。

尽管数字化技术的发展是一个非常痛苦的历程，但从长远来看，数字化非常重要。今天我们都在讨论智能化，但是智能化如果说没有以自动化和数字化为基础，那么智能化可能也没有牢靠的基础。所以我们希望通过自动化、数字化、智能化来结构性地解决问题。

历史证明，基础研究才是产业诞生和产业振兴的根本。没有基础研究，产业不可能有牢固的基础。作为前沿技术，人工智能发展必须打好基础，需要长期重视基础研究，同时也不能为了人工智能而人工智能，也不能为了泡沫化而赶风口。要针对实际应用场景，充分利用算法、算例和数据积累，来产生实际效果和收益。

未来二三十年，无论科技革命如何变化，无论世界局势如何变换，为百业提质增效，为实体经济赋能，都值得我们长期对基础研究进行投入和中短期对商业问题进行解决。通过给机器以智能、给服务以平台，华为愿与大家一起拥抱美好的未来。

智能新机遇 连接铸未来

美国高通公司全球总裁

克里斯蒂安诺·阿蒙

30多年来，高通一直在引领创新，我们几乎经历了每个主要通讯技术的转型阶段。在上个世纪90年代末，我们开展了芯片业务，把手机连接到互联网，帮助行业从传统的台式机进化到移动计算。同时我们也预计手机将取代其他消费类电子产品，就像上个世纪80年代我们经常会用到的相机、音乐播放器一样。现在，我们前瞻性地看到了智能手机的改革，以及它是怎样变革我们的社会和生活的，这仅仅只是一个开始。在未来30年，我们还将看到移动的技术达成万物互联。我们现在正处在行业变革新的开端，也就是5G和无线技术的开端，我们将会加快万物互联的速度。

非常有意思的一个见解就是，5G时代我们看到移动的通讯技术因为很快的宽带技术得到了发展，促进了多媒体用户的能力提升。在5G时代，人工智能赋能的5G技术，能够推动移动通讯技术提高5G的速度，从而提高我们的通讯速率，同时也能够提高机器学习的能力，其经济影响是非常大的。我们看到5万亿美元的商业价值，也就是到2025年人工智能增强技术将创造5万亿美元的商业价值，而2035年它的商业价值将会高达12万亿美元。

更重要的一个信息就是大数据和人工智能。如果要扩大计算的话，我们的计算必须要从云端达到终端，也就是边缘计算。我们通过把计算连接到网络的终端，连接到数据的终端，让它们能够来到我们身边的这些电子设备上。非常重要的是效率以及反馈的效率需要非常快，而5G对于云端的联系也可以把很多处理的能力从设备端转到云端，把设备端的人工智能和虚拟智能的这些功能变得非常容易。

我们来看一些具体的例子，大数据和人工智能是怎样变革汽车行业的。重庆是汽车产业的重地，我们看到最大的变革就是在汽车行业将会更安全、更高效，我们叫VRX的蜂窝技术，它会形成一个基础设施网络，使你的手机可以和汽车互联，也会提供一些智能的地图，保证驾驶的安全。今天我们已经实现了这个技术，我也非常高兴能在首届智博会上与大家分享这个消息，就是世界上第一个针对不同厂商供应的芯片组，它是由蜂窝车联网技术支持的，由大唐电信和高通共同开发，会在2019年开始支持我们的商业部署、合作伙伴，比如汽车制造商和基础设施的制造商，这将是中国汽车行业一个很好的增长机会。

再往前看，另外一个在移动性方面的例子就是物联网。我想要再谈一谈工业领域，5G技术现在可以提高工业以太网的服务，提高可靠性，做到低于1毫秒的延迟。我们把每个网和线放在了工业的环境当中，我们未来的工厂都是无线化可重置的，5G将在这个系统当中很好地进行复制，把设备相连，给我们创新的机会，提高效率、生产力，同时传送一些智能实时的数据。

我们对未来IT的发展非常乐观，因为每一件事情都变得更加智能化了。我们非常关注与中国合作伙伴的关系，高通也致力于促进中国相关产业的发展，推动了一些双赢的合作模式。未来在重庆，我们有一个非常重要的合资公司叫做创投联达（音），这是与中科创达共同成立的。我们将加速物联网的开发和创新，比如，我们已经推出了一个智能网联汽车协同创新实验室，未来我们还会寻找其他机会。

智慧城市的AI新思维

百度公司创始人、董事长兼首席执行官

李彦宏

人工智能是一个新事物，大家的认知非常不一样，还有不少误区在里面，或者说是误解。今天，当我们闭上眼睛想象人工智能这个概念的时候，你头脑当中是一个什么样的画面？很多人可能会想到一个长得像人的机器，我觉得这就是一个误区。人工智能长得不应该像人，我们的精力不应该花在怎样去造出一个机器来长得像人，不应该花在让这个机器怎么学会走路、怎么学会跑步、怎么学会上下楼梯，这是一个机械时代的思维。如果要让这个机器去替代人的体力，我们在工业化时代就已经解决了这个问题，我们现在要解决的问题是如何讓机器能够像人一样思考。

那么第二个误区就是机器怎么像人一样思考？现在，有很多的研究都是研究人脑怎么工作的，我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学，现在人工智能的技术，各种各样的算法以及近些年的创新，跟人脑的工作原理其实没有太大关系。事实上，我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理？所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。

第三个误区，就是人工智能的“威胁论”。很多人担心有一天人类会被机器所控制，有一天我们自己创造出来的技术会毁灭我们，这个我觉得也是完全没有必要的担心。因为我们在做技术方面的研究时，会发现比我们想象的要难得多，让机器像人一样思考，就是所谓的AGI实现，其实离我们还非常远。

其实“AI”这个词如果仔细去琢磨就会发现它是人工的，也有假的意思，所以它离真的人的思维方式、能力以及有可能出现的风险还非常远。因此，我们更应该担心的是技术成熟得不够快等问题。刚才李德毅院士也讲了，自动驾驶其实还有很多技术难题没有解决，我们今天看到的所谓的这种智能，很多时候还是假的。

比如说智能音箱今年卖得很火，我们也看到网上有各种各样去逗这种智能音箱的视频，这种插科打诨让大家觉得很有趣，但它真的能理解你的意思吗？大多数时候是不能的。你问它唐朝是怎么灭亡的，它能回答吗？所以我们努力的方向不是造出一个长着脑袋、有四肢的机器人，我们努力的方向是当你跟机器说话的时候，它能不能听懂你的意思。因为它首先得明白你是什么意思，才能够按照你的意思为你提供服务。我们虽然在不停地向这个方向努力，但其实离理想状态还差得很远。

自动驾驶或者说无人车也是一样的，除了刚才李院士讲的技术上的挑战之外，事实上这个产业本身也有它自己的规律。我们做互联网的、我们做人工智能的，通常会觉得原来的手机是一个功能键，我把它变成电脑之后就改变了整个世界。但是大家想一下，人们换手机的频率大概是18个月一次，人们换一台车的频率是多少？一台车会在路上跑十几年，所以即使你的技术达到了，市场也不会那么快。

但这并不是说我们可做的东西不多了，恰恰相反，我们要做的东西非常多，能够改变的东西也非常多，比如我们能够改变交通。我看到一些统计数字，在美国因为交通拥堵所造成的损失1/5发生在洛杉矶，一个超级大城市。大家知道美国人住得很分散，很少堵车，所以大多数时候堵车都是发生在这种超级大城市。而在我们中国，重庆就有三千多万人，两千多万人的城市有好多个，几乎每一个城市都有堵车的问题。那自动驾驶能解决什么问题呢？

在完全开放的自动驾驶被人们接受以前，我们已经可以解决泊车的问题。美国统计人们开车时有30%的时间是用来找停车位的，中国有可能更长。如果我们用机器来实现这个东西，对人们时间的节约、效率的提升、感知的满足是非常明显的。所以我们非常希望能够通过我们自己的努力，通过技术的手段，推动技术产业、推动交通、推动各行各业向智能化发展，提升人们的满足感。

用人工智能建设美好世界

科大讯飞董事长

刘庆峰

人工智能改变世界，究竟会用一种什么样的产品来改变？可以是机器人，也可以是无人车，也可以是无所不在的后台系统……其实对于这个新物种，人们有着无穷的想象力，所以我们说“人工智能+”才是今天改变世界的方式，是赋能的方式。

我想和大家分享的一个观点，是人工智能的发展绝不是一个简单的概念。人工智能第三次浪潮是基于大数据、云计算、移动互联网，更基础的是深度神经网络的突破。

在这个基础上，中国的人工智能在全球处于什么样的地位？当然，人工智能2006年的深度学习算法主要还是欧美国家提出来，后来全世界在这个基础上进行创新。《新一代人工智能发展规划》出台后，我们国家计划在语音交互和视觉交互上领先全球，我认为是完全恰当的。在7月份最新一次语音合成比赛中，科大讯飞不仅是全球第一，而且是全球唯一一家超过真人说话的。下一步的关键是什么？其实一方面是技术上要进一步突破，使得我们可以在小样本上学到更多的知识；另外一方面，脑科学我认为是未来非常重要的突破口，将内脑计算和现在的数据建模神经网络相结合，有望实现重大的突破和腾飞。

人工智能产业发展其实有非常重要的涟漪效应，我想这也是重庆的机会所在。因此，我们可以看到人工智能一定要赋能到各行业。科大讯飞平台上的开发团队总数已经超过50万个，每天使用量有47亿人次，而我们已经决定在重庆建立西南总部，我们大家都看好重庆未来的发展。

最后我想说的是，人工智能其实是一个伟大的历史进程，绝不仅仅是少数科学家和少数企业的事情，因为这其中还涉及社会伦理和法律，人工智能时代一定要从现在就开始研究社会伦理和法律体系的相关问题。我非常高兴的是，在2015年底科大讯飞就将这一问题提了出来，今天人工智能不光有技术的合作，更要有伦理、法律、社会相关技术的引导，因此更需要全球合作。我想我们有必要在今天与所有在座的行业合作伙伴、所有在座的科學家以及世界各国朋友一道，携手从人工智能未来的技术发展、应用突破、涟漪效应以及人文和伦理来共同协作，使得人工智能能够真正成为每一个老百姓都能享受的美好未来。

人工智能

帮助制造企业赢在新时代

德国思爱普全球高级副总裁

李强

刚才很多嘉宾都谈到了人工智能，重庆是西部制造业重地，接下来我来谈一谈人工智能为制造业带来的革命性变化。

首先，我们来看一组数据。毫无疑问，过去20年中国的数字经济取得了举世瞩目的成就，特别是在消费互联网领域，中国今天已经是消费互联网的领军国家。但也正是因为我们在消费互联网领域的成功，使得我们的企业、创业者和资本在新的一轮人工智能热潮中继续向消费互联网倾斜。我们对中国过去三年最大的300项人工智能作了分析，23.4%的投资是在商业及零售领域，18.3%的投资是在自动驾驶领域，而作为制造大国的中国，与制造业相关的人工智能投入不到1%。而与此形成鲜明对比的是，制造业恰恰是人工智能应用场景最具潜力的领域，人工智能能够大幅度提升劳动生产力，推动GDP的增长。

根据分析报告，到2030年，因为人工智能的推动，全球将会新增15.7万亿美元的GDP，而中国就高达7万亿美元。到2035年，人工智能能够推动劳动生产力提升27%，因此能够产生的GDP就高达27万亿美元，年均劳动生产改善率达到2%。

为什么说人工智能能够极大地提升制造业，帮助制造业在关键指标上优化、进入指数级增长的时代？从1990年代到现在，过去20多年劳动生产力的提高和关键级的优化率基本在1%以下，总生产力的优化率是0.74%，但是未来的五年由于人工智能的推动，劳动生产力的提升和优化率将会在5%左右，是之前的7倍，人工成本的优化率高达9倍，物流和运输成本的优化率达11倍，资金库存占比使用优化率达12倍，当然交互也会更加及时，会达到13倍。

重庆是制造业的重地，我们就以汽车工业为例来说明一下。

我们来看一个真实的案例，SAP和奥迪合作，在奥迪我们打造了一个智能化的未来工厂，几乎所有的科技，無论是机器人、可穿戴的盔甲、无人的小车以及虚拟或者增强现实技术都得到了应用，但最重要的一点是，我们把传统的流水线变成了各自独立的工作岛，然后实现智能化的模块生产。无人驾驶的AGV运载待加工汽车，可以任意组合生产的工具以及工艺，对于一些应急非标的零部件甚至可以采取用无人机运输的方式。

而这些如此复杂的零部件供应路线、生产工艺的组合、生产不同车间的需求，在背后都是由人工智能在进行调动。人工智能使得我们能够同时满足效率和个性化定制的要求，在产品配置大幅提升的基础之上，生产效率仍然提高了20%。这点是非常重要的，刚刚提到我们在生产效率提升的情况下，也就是说我们既能满足消费者不断增加的个性化需求，也能够缩短交货的时间，甚至控制交货的成本，人工智能作为幕后的调动起了决定性作用。

量子科学与信息技术

中国科学技术大学常务副校长、中国科学院院士

潘建伟

在上世纪初，物理学有两大发现，就是提出了量子论和相对论，这两个理论提出以后直接催生了现代信息技术。为了进一步检验相对论，我们发展了非常精明的量子原子钟，利用它和相对论结合，给今天的导航奠定了基础。所以从某种意义上讲，智能技术的发展不仅需要计算能力和网络感知能力，也需要量子力学。量子力学不仅催生了智能技术，本质上也为它提供了各种各样的发展基础。有位科学家说，如果没有量子力学，我们马上就退回到了18世纪。

信息技术的发展目前正面临两个比较重要的问题：第一个，随着智能社会的到来，我们对信息安全提出了更加严格的要求，但目前网络遭遇着各种各样的威胁，尽管几千年前人类就试图解决信息的安全传输问题，但是大家发现设立的密码随后都被破解了，几年以前大家已经建议用2048位或者更高位的密钥，但随着算法复杂度的提高，我们来加密它所用的时间和资源的消耗就变得越来越多，非常不好用。与此同时，大家还有一个怀疑，历史的经验告诉我们，依赖于计算复杂度的经典加密算法原则上都会被破解，所以大概100多年前就有人做了一个怀疑，他说人没办法造出一个破解不了的密码，所以信息安全成了一个永久的话题。

与此同时，为了充分发挥未来大数据和人工智能的优势，我们会对计算能力提出非常高的要求，但实际上我们的计算能力是非常有限的。目前全世界计算能力的总和一年内只能由一个大数据库完成搜索，原来的晶体管工作原理不再适用。再有怎么解决能耗的问题？非常有意思的是量子力学在第二次世界技术革命以后，催生了近代的信息技术，同时经过近百年的发展，已经为解决这些问题做好了准备。

这里面有一个基本的概念，所谓的量子、原子、分子都是小颗粒，这都是量子的范畴，其实光也是由量子组成的，一个15瓦的电灯泡大概每秒钟有万亿颗小颗粒。到了微观不再小分的东西，有一个特征就是，利用这样一些东西我们一旦能够掌握对量子状态进行主动操纵，就提供了一些新的学科发展方向，利用量子保密通讯可以在人类历史上首次提供一种原理上是无条件安全的通讯方式。与此同时，计算能力上也是非常强大的，可以提供一种非常好的精密测量手段，就是对环境的感知手段，这是基于量子力学基础检验所发展起来的量子信息。

在党和国家的支持下，我国在这方面的发展是比较早的，在2007年的时候就把从前安全通讯的距离由几百米、几公里拓展到了近百公里，随后到点对点，在光纤里面能够做到400公里。如果要做得更远，在没有光的地方怎么办？这个时候我们就要借助卫星的帮助。2016年，我国发射了首颗“墨子号”卫星，通过国际已经实现了中国和非洲、亚欧之间的全球化的量子分发。

在计算方面，去年首次达到了量子超越经典计算机，在超导量方面，我们在阿里巴巴的支持下也取得了比较好的进展。在未来，希望通过10—15年的努力，能够构建有量子密钥分发的安全网络。与此同时，我们希望在5—10年实现数百个量子比特的相干操纵，对特定的问题计算能力超过目前全世界计算能力综合的100万倍，可以为未来人工智能、各种大数据的发展奠定非常好的基础。

从芯到云 铸就智能科技基础

紫光集团董事长

赵伟国

大家都在讨论智能世界的高楼大厦，紫光集团是给智能世界的高楼大厦的建造者提供建筑材料和钢筋水泥的。今天我们所说的万物互联，它的基础是前面的通讯和计算，通讯和计算的基础都是基于两个非常基础的东西，紫光主要做的就是和这两个东西有关。

我们努力在集成电路领域工作，去年大概总共提供了34亿颗芯片，其中包括手机芯片，从数量上来讲高通市场分量第一，我们是第三，大概每年有六七亿套，还包括智能卡，智能卡我们在世界排第一，在座各位的身份证就有一个智能卡，可能每3个人当中就有一个是我们的。

另外在专用的CPU领域，我们也有很多重大的成果，在很多领域获得应用。我们还有一部分就是存储这块，这次在全球的存储峰会上，我们也发布了在存储领域的一个重大成果。我们会在今年年底量产32层64G的存储器，在明年会量产64层128G的存储器，我们也同步研发128层256G的存储器。

我们在云网方面，今年有600亿元的收入，集成电路200亿元，网络和计算大概400亿元，我们也有一点做得不错，在云方面我们主要提供云的基础构架技术来支持行业，包括和很多央企和政企的工作，我们是真正把技术和能力拿出来，去赋予这些行业和大的企业，支持它们的发展。

另外，我们紫光已落户重庆，重庆是一片可以成就事业的热土，祝重庆智能产业成功！

智慧引领未来

阿里巴巴集团董事会主席

马云

重庆举办这样的峰会，我觉得是站在未来的角度，用未来的方法去解决今天和明天的问题，我觉得极具战略意义。

全球这两年有非常密集的关于互联网未来的论坛和会议，这恰恰说明了技术变革之快，智能化的影响之大，所以业内人士经常聚在一起探讨思考这些问题，本身就是我们进步的关键。

首先，我认为这次技术革命所带来的变化将远远超过我们的想象。未来30年智能技术将深入到社会的方方面面，改变传统制造业、服务业，改变教育、医疗，我们所有的生活都离不开智能制造。未来不是我们这些互联网公司的天下，而是用好互联网公司、用好智能技术公司的天下。我自己这么觉得，新零售以后最重要的是新制造。

新制造必将重新定义新的制造，新制造必须是制造业和服务业的完美结合，新制造也必须是B2C走向C2B，也必须是实体经济和虚拟经济的完美结合。在今天的外部环境下，传统的靠资源消耗型的企业必定会越来越艰难，挑战也会越来越大。今天活得不错的传统制造业，其实都是把传统制造业和互联网营销做了很好的结合，因为电商的发展，因为新零售的发展，使得它们的销售非常好，数字至少看起来很好。

所以我希望所有制造业都要保持高度的清醒认识，不能安于现状，光靠互联网的营销今天带动了销售额，但不能代表自己的能力，必须思考未来制造业该如何做。中国制造业必须真正走向智能化，我们必须要从B2C走向C2B，必须利用好大数据、云计算、物联网去实现按需定制。跟互联网结合起来，跟市场结合起来，跟智能制造结合起来，去围绕着消费走，这才是改变中国制造业的关键一步。

新制造是制造业和服务业的完美结合，未来将没有纯制造业，也没有纯服务业，未来的制造业一定是服务业，服务业也必须是制造业，未来的制造业不是标准化和规模化，而是个性化、定制化、智能化。以前是以制造为中心，未来应该以创造为中心，未来的制造业不提供就业，制造业在未来不会成为就业的主要发动机，人工智能也好、机器人也好，确实会取代大量就业。

机器人会取代流水线上的很多工作，但是服务业会产生新的大量的岗位，因为制造业需要人来设计、需要体验、需要创新，所以未来制造业的引擎不是制造业，未来制造业的引擎是现代服务业。新制造也是实体经济和虚拟经济的完美结合，未来不一定是传统的实体经济，但一定是以拥抱互联网、拥抱智能化、拥抱新技术的新实体。实体经济和互联网以后谁也离不开谁，未来90%的零售额将在互联网上，90%的制造业会在互联网上。

另外，新制造是新经济转型的新动力，智能技术是新制造不可逾越的关键技术。全世界都在争夺未来的人才和技术，美国在过去20年基本完成了经济转型，中国正在进行供给侧结构性改革，推进“一带一路”建设，转型的关键在于技术、在于思想、在于境界和格局。

未来有三项核心技术：智能制造、IT、区块链。数据是新制造的关键要素，而用好数据则是智能技术的能力，是走向智能化不可逾越的关口。智能技术会在新制造中扮演越来越重要的角色。IOT和区块链技术正在推进互联网本身发生巨大的变化，今天的IOT不是真正意义上的IOT，我认为是很多卖硬件或者卖软件的人找个理由卖得更好而已。

最后，机器有智能，动物有本能，人类有智慧。我们要相信智能的力量、智慧的力量，但是改变世界的不是技术，而是技术背后的理想、梦想；引领未来的不是智能，而是智能背后人的智慧。我相信机器会变得比人聪明，但人比机器更智慧，人类拥有的智慧是机器永远无法获得的，聪明是我们知道自己要什么，而智慧是知道自己不要什么。机器可以更聪明、可以更快速、可以更精准，但机器不可能有价值观、不可能有梦想、不可能有爱，因为机器只有机心、芯片，而人类有爱心。

人机大战本身就是个笑话，我自己这么觉得，围棋是人与人之间的乐趣，围棋不是人与机器之间的较量。而且刚才讲机器会翻译得比人好，但翻译得再好的机器不可能让人体验语言的魅力，体验异域的文化和精髓，所以人类一定要有足够的自信，即使技术是一个必要的要素，但不是唯一的要素，更不是全部的条件，我们不是为了技术而技术，我们要为解决社会问题、解决未来问题而去追求技术。我们尊重技术，但没有必要为技术担心太多，只有那些不学习、不自信的人才会担心未来。

所以，我希望大家知道，我们做不到的，我们的孩子们能做到，今天做不到的，未来能做到，要相信人類的智慧，我们一定能够做到让智慧引领未来。

（本组文章系CQDK全媒体记者根据2018中国国际智能产业博览会大数据智能化高峰会嘉宾主旨演讲实录整理，本刊有删节。）