8月28日，由中國中文信息學(xué)會和中國計算機學(xué)會聯(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)計算機系教授、中國科學(xué)院院士張鈸，中國科學(xué)院院士、計算機軟件專家懷進(jìn)鵬，微軟亞太研發(fā)集團主席、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(AAAI)Fellow楊強，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)者到場參會并發(fā)表主題報告。

會上，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)計算的基本瓶頸問題，雖然計算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計算機。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，他表示，面向2020年，信息經(jīng)濟將會成為中國非常非常重要，信息消費規(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)實對整個信息經(jīng)濟的影響是相當(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，找出把握好市場和政府推動的關(guān)系。在這段關(guān)系當(dāng)中將會圍繞中國制造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，我們會重點做五大類的工作：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，這三個行業(yè)之間的疊加創(chuàng)造了新的維度，也是一個難得的機會。

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，王堅總裁，還有各位朋友。今天非常高興受邀來參加這個會，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。前一段時間開會的時候，信息領(lǐng)域的投資者好象不談人工智能和虛擬現(xiàn)實就覺得已經(jīng)OUT了，這反映了一個情況，這個產(chǎn)業(yè)在快速生長和發(fā)展，大家在談的幾個熱詞，云計算、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)入一個新的時代，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當(dāng)中，從AIphaGo之后，無人機、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因素在推動技術(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，實際上給信息技術(shù)的處理和信息應(yīng)用帶來更多的機會。三是關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施，比如說手機，三年前的手機已經(jīng)相當(dāng)于40年前的一個計算機，現(xiàn)在手機以蘋果5S為基礎(chǔ)，已經(jīng)相當(dāng)于當(dāng)時的計算機。如果按照計算能力的提升，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算。2018年的時候，大概我們的計算機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。

微軟前一段時間做人工智能的報告也在講，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，從計算產(chǎn)生我們的技術(shù)。也許人工智能第一個重要的路徑就是走向上數(shù)據(jù)計算的發(fā)展模式，數(shù)據(jù)計算、商業(yè)計算，以及我們現(xiàn)在說的云計算。

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)驗計算模式就會產(chǎn)生差別。第一個差距，工業(yè)革命以來所有的計算是采樣計算，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節(jié)點上，如果做飯的時候，炒青菜不熟的時候我們會嘗一嘗，在大數(shù)據(jù)時代，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。在這個過程當(dāng)中，我們現(xiàn)在依賴的仍然是基于統(tǒng)計學(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、深度來解決自動化，這個自動化，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候不是一樣，所以這里就會有很多新的方式。

在這里分享一下我們實驗室對這個問題主要從數(shù)據(jù)和智能方的思考，第一，如果人工智能走向產(chǎn)業(yè)或者成為一個獨立的門類，那它的科學(xué)性在什么地方?無論計算能力多么好，無論數(shù)據(jù)多大，總有一個基本的問題，就是數(shù)據(jù)科學(xué)的科學(xué)是什么?所以計算機科學(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，過去每一個時點在計算復(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)，在這個過程當(dāng)中就會有一些新的變化。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)，因為我們畢竟對它的邏輯和因果關(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)。這是第一個問題，數(shù)據(jù)是否能成為科學(xué)，表現(xiàn)在計算的領(lǐng)域和對話系統(tǒng)是不是有機會。二是計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轉(zhuǎn)折點，這個轉(zhuǎn)折點表表現(xiàn)在器件和系統(tǒng)。因為最近關(guān)于非意識存儲所呈現(xiàn)的計算聯(lián)動的新的架構(gòu)的重新思考，這為技術(shù)的工程化實際上業(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)中的新的機構(gòu)，以便創(chuàng)造出新的應(yīng)用的方式。自然的一個想法是計算和存儲的融合是不是一個重要的支撐點。

分布式系統(tǒng)層面中，有很多新的機會，包括內(nèi)存計算為基礎(chǔ)的，所謂數(shù)據(jù)流的計算、圖計算的系統(tǒng)，這樣一個計算系統(tǒng)為我們處理計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了社會在學(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)計算的基本瓶頸問題，就是雖然計算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計算機?，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，這個領(lǐng)域也有很多工作開展。

對應(yīng)前面計算產(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工作，特別是最近幾年，美國和歐盟分別啟動了重要的腦科學(xué)的計劃，也在不斷的探索這個領(lǐng)域的發(fā)展模式，所以說到這里，計算產(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)和計算產(chǎn)生智能，來看待這個特征，因為我們理解上的局限性會影響我們研究問題的有效性。但是這兩種方式，如果最后是一種計算系統(tǒng)，我們就可以把計算機在外部模擬計算和重要的方法和計算模式有效的和腦科學(xué)結(jié)合，也許會產(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方向。

北航在北京市的支持下成立了一個大數(shù)據(jù)科學(xué)和腦機智能的工作，期望通過在計算方面、系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計與仿真方面、認(rèn)知機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告一下對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。對人工智能，上個月底和楊強教授討論，他說應(yīng)該分析一下我們產(chǎn)業(yè)中的痛點，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)的時候是不是有改變我們現(xiàn)代現(xiàn)實的一部分的需求。MIT也專門講，人工智能走向三個階段，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)在上個月做了一個新興技術(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年將會對產(chǎn)業(yè)的形成和發(fā)展起到很重要的作用。

這個內(nèi)容大家都知道，在世界經(jīng)濟論壇預(yù)測未來10-15年產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)新的拐點當(dāng)中提出了六大趨勢，其中第四點就把大數(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構(gòu)，而是眾多的州和全球在多個領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注的焦點，并把它凝練出來，做了相當(dāng)長時間的研究和分析。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，人機物的互聯(lián)，計算、通信和存儲新的影響，以及物聯(lián)網(wǎng)，IOT，還有分享型經(jīng)濟和數(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年他們做了一個基本的對比，整個的投資金額、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，有幾個基本的標(biāo)志，有沒有規(guī)?；耐袋c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。所以我想在這里有一個基本的情況跟各位報告一下，人工智能和制造業(yè)的發(fā)展。

因為機器人和無人機或者未來發(fā)展的自動駕駛，確實有可能對這個行業(yè)產(chǎn)生變革，就跟第一次蒸汽機、紡織機出現(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)域的機器人可能會取代4千萬到7千萬全職工人。Gartner預(yù)測，2025年1/3被機器人或智能軟件代替無人駕駛，使300萬卡車司機失業(yè);牛津大學(xué)，47%的就業(yè)面臨 危險 。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)展最最主要要推動的在這些領(lǐng)域當(dāng)中，投資的幅度相對高，也會相對快。

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)計算和模式將會改變我們對問題的理解，除了我們過去在網(wǎng)絡(luò)計算下考慮的互聯(lián)網(wǎng)，我們添加了設(shè)備計算的、智能計算，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，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，特別是移動設(shè)備智能終端的興起，對整個產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了新的拐點，這個拐點將會是 重啟IT革命 。從這樣發(fā)展中我們看到它列入了八個領(lǐng)域，在這八個領(lǐng)域中包括感知計算，特別談到智能存儲，也談到下一類的制造范式，而且提出所謂Insight Computing(洞察計算)?，F(xiàn)在很搞人工智能的公司和咨詢公司也在談Insight。這樣一個領(lǐng)域發(fā)展也有另外一個領(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、云計算作為未來很重要的一點。

經(jīng)濟應(yīng)用，世界經(jīng)濟論壇也提出未來分享經(jīng)濟是重要的一種。分享經(jīng)濟，2010年《時代周刊》作為改變世界的10大想法之一。最近出現(xiàn)了一個按需經(jīng)濟，在這樣一個巨大的新興技術(shù)和市場發(fā)展過程中，對過去工業(yè)時代的規(guī)律和經(jīng)濟模式會有一個必然的變化。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)實技術(shù)上不斷發(fā)展，不斷應(yīng)用，不斷推動產(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和培育新應(yīng)用模式就會非常重要。在我們預(yù)測趨勢的時候，也對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點，轉(zhuǎn)折的方式給予思考，也許我們會更加有效的對它做出判斷。

在這個領(lǐng)域中國又有很多的機會，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)和實體經(jīng)濟結(jié)合作為一個重要的領(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。因為我們的產(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)濟已經(jīng)成為整個國家經(jīng)濟發(fā)展的新動能，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)濟將會成為中國非常非常重要，信息消費規(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)實對整個信息經(jīng)濟的影響是相當(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)濟社會的貢獻(xiàn)和可能產(chǎn)生的重大影響也包括社會現(xiàn)代化和治理，都將會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，機器人、無人機、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，找出把握好市場和政府推動的關(guān)系。我們在這段關(guān)系當(dāng)中將會圍繞中國制造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，我們會重點做五大類的工作：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，最后搭建一個公共的服務(wù)平臺。

整個的層次結(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，也將會對機器人，特別是在服務(wù)機器人當(dāng)中創(chuàng)造很多的空間。智能汽車是一個值得關(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，這三個行業(yè)之間的疊加創(chuàng)造了新的維度，也是一個難得的機會。

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)布了一個兩化融合，推動互聯(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)展和社會技術(shù)應(yīng)用的平臺，同時為了在制造業(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，有一個新點就是感知計算、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)擴散的方式。

另外一個問題是創(chuàng)造性的問題，我在這里特別加了兩頁PPT，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)還會帶來問題。我想大家都有印象，當(dāng)時在20世紀(jì)30年代的時候，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，而在同時參加方法論聚餐的活躍人士都在一起，那時候有控制論的鼻祖，也有神經(jīng)生理學(xué)家，信息論的鼻祖，還有博弈論的，電子計算機創(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)。那個時候在自己獨立分割的領(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)會和計算機學(xué)會，坐在一起開這個會，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，我覺得這個領(lǐng)域?qū)ι鐣囊饬x、對經(jīng)濟的意義都是非常重大的，值得我們?nèi)ヌ剿鳎瑫r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機會跟各位分享觀點，謝謝各位!

責(zé)任編輯：hang

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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