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近日，世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)·互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展論壇——“人工智能：育新機(jī)、開新局”分論壇在烏鎮(zhèn)舉行。與會(huì)嘉賓就如何更好地發(fā)揮人工智能的創(chuàng)新引領(lǐng)與賦能作用，深化人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域融合創(chuàng)新等內(nèi)容進(jìn)行研討。小編摘錄部分嘉賓發(fā)言干貨，帶你回顧大會(huì)精彩。

王懷民

中國科學(xué)院院士

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有人說，智能算法將成為未來控制這個(gè)世界的“超人”。我不以為然。

人工智能算法固然重要，但我理解人工智能來自于人類行為大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)空間的匯聚，再加上算法，形成了機(jī)器對(duì)人類行為的再支持，從而促進(jìn)人類行為的數(shù)據(jù)再流動(dòng)、再貢獻(xiàn)，這是一個(gè)相互賦能的過程。

未來是人機(jī)混合的群體智能。這個(gè)群體是每一個(gè)人，而不簡(jiǎn)單指科學(xué)家，每一個(gè)人都在貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)帶來的智能。自然智能和人工智能的相互賦能已經(jīng)是現(xiàn)實(shí)可期的了。

張亞勤

清華大學(xué)講席教授兼智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士(視頻致辭）

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IT產(chǎn)業(yè)發(fā)生的最重要的事無疑是數(shù)字化。數(shù)字化1.0從80年代中期開始，那時(shí)候主要是內(nèi)容的數(shù)字化，比如音樂、圖片、視頻、文檔的數(shù)字化。數(shù)字化2.0從90年代中期開啟，一開始是企業(yè)的數(shù)字化，比如ERP、CRM、Supply Chain，還包括BI工作流，后來大型的數(shù)據(jù)倉庫以及云計(jì)算開始出現(xiàn)，后期移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始出現(xiàn)， 移動(dòng)支付、數(shù)字貨幣、共享經(jīng)濟(jì)迎來發(fā)展 。

現(xiàn)在我們正處于數(shù)字化3.0時(shí)代，它是信息、物理和生物世界的一種融合。3.0時(shí)代與1.0時(shí)代、2.0時(shí)代相比有很大不同，最明顯的是數(shù)據(jù)量極大地提高了。

比如，無人車每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就是5-10T，基因測(cè)序每一次產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大約是3T左右。這些數(shù)據(jù)更多的是給機(jī)器看的，而不是給人看的，因?yàn)闄C(jī)器要進(jìn)行更多的智能決策，所以在3.0時(shí)代人工智能算法有很大進(jìn)展。

王海峰

百度公司首席技術(shù)官

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現(xiàn)在人工智能技術(shù)應(yīng)用非常普遍，人們不需要從零開始開發(fā)，這形成了社會(huì)很重要的基礎(chǔ)設(shè)施，即深度學(xué)習(xí)的框架和平臺(tái)，它向下對(duì)接芯片，向上承接各種應(yīng)用。

2016年，百度大腦1.0的版本開始開源開放，現(xiàn)在已開放到6.0，逐漸從軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺(tái)成為現(xiàn)在的AI基礎(chǔ)設(shè)施。目前百度大腦整體已有超過270項(xiàng)的AI能力，每天調(diào)用次數(shù)過萬億，同時(shí)有230多萬個(gè)開發(fā)者和企業(yè)正基于該平臺(tái)開發(fā)自己的產(chǎn)品，做自己的業(yè)務(wù)。

除開源開放之外，依托百度智能云向行業(yè)輸出我們已經(jīng)有行業(yè)的應(yīng)用、行業(yè)的解決方案，比如：在面向城市方面，百度智慧城市的解決方案致力于打造安全、從容、通暢、宜居的智能城市；醫(yī)療AI技術(shù)應(yīng)用于篩查、診療以及慢病管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。

周伯文

京東集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席、京東智聯(lián)云總裁

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2020年最大的特點(diǎn)就是不確定性，但是作為一個(gè)企業(yè)家特別是科技企業(yè)家來講，我們的使命就是在不確定性中尋找確定性。而在2020年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，我認(rèn)為確定性最大的有兩個(gè)：第一是技術(shù)，第二是持續(xù)發(fā)展。

通過四次工業(yè)革命，我們發(fā)現(xiàn)每一次技術(shù)發(fā)展都會(huì)給整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶來巨大突破，從而普惠社會(huì)。

以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新技術(shù)成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新驅(qū)動(dòng)力，產(chǎn)業(yè)數(shù)智化變革是當(dāng)前時(shí)代最大的機(jī)遇。未來十年到二十年，在產(chǎn)業(yè)數(shù)智化加持下，原料提供商格局將發(fā)生變化，加工商的分工會(huì)更加細(xì)化，同時(shí)品牌會(huì)進(jìn)一步分層，零售渠道會(huì)更加扁平化并且提升效率。

從消費(fèi)者角度來講，未來每個(gè)人都能獲得自己想要的個(gè)性化產(chǎn)品。倘若認(rèn)可產(chǎn)業(yè)數(shù)智化是產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)平衡的發(fā)展方向，那么在產(chǎn)業(yè)數(shù)智化的浪潮下，人工智能將發(fā)揮引領(lǐng)作用。

鄭葉來

華為副總裁、華為云計(jì)算董事長(zhǎng)

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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能受制于數(shù)據(jù)和算法模型，當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的研究集中在深度學(xué)習(xí)，局限在于需要大量的人工干預(yù) 。

大量數(shù)據(jù)需要靠人工處理，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要人工設(shè)計(jì)，應(yīng)用場(chǎng)景需要人工挑選和選擇，智能系統(tǒng)需要經(jīng)過人工適配，人工智能主要是“人工+智能”。

AI的目標(biāo)是真正要模擬人類的智能行為，在AI發(fā)展過程中，經(jīng)歷了知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩個(gè)階段，但知識(shí)驅(qū)動(dòng)人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能實(shí)際都有三個(gè)維度，知識(shí)驅(qū)動(dòng)人工智能需要知識(shí)、算法、算力，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能需要數(shù)據(jù)、算法和算力。

新一代人工智能正是把知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合起來，同時(shí)利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算力和算法四個(gè)要素構(gòu)建更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，從三維走向四維，這是AI走向“批量應(yīng)用”的必然趨勢(shì)。

黃曉慶

達(dá)闥機(jī)器人創(chuàng)始人兼CEO

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從某種意義上講，機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展，為我們未來的人類社會(huì)指明了方向。疫情期間大量的機(jī)器人被投入到各種場(chǎng)景的使用中，這其實(shí)展示了機(jī)器人的使命就是幫助人類從事一些人類不便于做的工作。

未來機(jī)器人核心應(yīng)用中，最重要的領(lǐng)域是養(yǎng)老。2025年中國60歲以上的老人將接近3億，2035年65歲的老人也將接近3億。此外，無接觸零售、物業(yè)管理和教育領(lǐng)域也面臨發(fā)展機(jī)遇。

要把機(jī)器人做好，一個(gè)非常重要的核心技術(shù)就是柔性關(guān)節(jié)技術(shù)。人類身體有350多個(gè)關(guān)節(jié)，機(jī)器人的關(guān)節(jié)是越多越好，現(xiàn)在我們看到很多機(jī)器人，特別是服務(wù)機(jī)器人，它們眼睛不好使，也沒有手，所以從動(dòng)物學(xué)的角度來講，機(jī)器人未來的發(fā)展首先要把眼睛練好，其次是手，它的關(guān)節(jié)很重要。

張劍秋

伊利集團(tuán)執(zhí)行總裁

當(dāng)前，中央提出要加快構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局?？萍紕?chuàng)新是夯實(shí)雙循環(huán)根基的關(guān)鍵。作為新興技術(shù)的人工智能，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

伊利近年來不斷深化人工智能在產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游的應(yīng)用，推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，助力乳業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)，更好地滿足消費(fèi)者個(gè)性化、多元化的需求。

近期我們?cè)诮ㄔO(shè)乳產(chǎn)業(yè)集聚項(xiàng)目中，融入了 大量 人工智能，比如引入智能服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛送樣車、無人園區(qū)安防、自動(dòng)泊車、智慧識(shí)別、智慧場(chǎng)物管理等，實(shí)現(xiàn)了人工智能在乳產(chǎn)業(yè)中的廣泛應(yīng)用。

柯曼

SAP全球高級(jí)副總裁、SAP全球研發(fā)網(wǎng)絡(luò)總裁（視頻演講）

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AI 能幫助我們解決什么挑戰(zhàn)？首先是能夠解決企業(yè)危機(jī)， 比如疫情期間，一些供應(yīng)商由于突發(fā)原因無法交付產(chǎn)品了，但很多公司沒有預(yù)見到這種情況。將來，這會(huì)很容易應(yīng)對(duì)， AI軟件可以告訴你若B國的供應(yīng)商 A無法供貨，你可以從哪里獲得貨源。其次是運(yùn)營本身， 我們已經(jīng)證明與以往基于Excel的系統(tǒng)相比，通過應(yīng)用一款更加高級(jí)的算法，可以將一個(gè)擁有機(jī)器人配送人員以及動(dòng)態(tài)的專業(yè)人員的倉庫效率優(yōu)化40%， 這最終確實(shí)會(huì)大大提高生產(chǎn)率。

AI應(yīng)用仍面臨一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)。第一是共同框架。這意味著我們還需要在AI的使用方和生產(chǎn)方之間進(jìn)行協(xié)商，以便就其使用、價(jià)值以及效益達(dá)成共識(shí)。第二我們需要找到能處理大量數(shù)據(jù)的機(jī)制。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量很龐大，外部數(shù)據(jù)需要與內(nèi)部數(shù)據(jù)融合，但到目前為止這個(gè)問題仍然沒有解決。第三是勞動(dòng)力的問題，在勞動(dòng)力方面我們需要彌合技能差距。

我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？這一切都要從構(gòu)想起步，要從一開始就考慮設(shè)計(jì)，考慮算法的可行性。