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人工智能是撬動教育這門生意的那個支點嗎?

曉楓說 2017-12-21 10:30

教育是門好生意。學習者收獲“改變命運”的巨大價值，施教者付出知識、勞動或者技術，時下，教育圈每一位參與者都遵循著等價交換的“生意”原理。

教育是門大生意。數萬億的市場規模，剛需且用戶需求蓬勃，客單價又高，關鍵行業集中度還不高，細分賽道眾多並各有機會，各路玩家近幾年紛紛崛起入局。

“給我一個支點,我可以撬起地球。”這是古希臘物理學家阿基米德家喻戶曉的一句名言。在“互聯網+”大潮之下，在線教育領域的玩家們再次高調發起新的征程，尋找撬動教育這門生意杠桿的新支點——人工智能（AI）的賦能。

從互聯網到AI：萬億的市場 新賽道的競合

即使是在線教育迅速發展的這幾年，教育行業依然過於傳統和笨拙，本質上更多還是個資源驅動和勞動力密集的行業，投資周期長，學習效果不盡如人意，規模不經濟等等因素，掣肘明顯。教育行業長期存在著持續增長的個性化需求和日益稀缺的師資之間的基本矛盾，互聯網+並不能解決這一矛盾，以解決教育的地域和時間問題為主要目的的1.0時代事實上也是背離用戶核心需求的。在線教育發展了幾年，目前也不過1000多億的量級，可謂狼多肉少。

甚至我們可以這樣下個判斷，教育這門生意，只靠互聯網，短期內迎來爆發增速的機會有限，但隨著AI的介入，時下有了新的契機。得益於AI這兩年的爆炸式發展，教育成了其落地應用的最佳場景之一，進入2017年，我們可以看到，AI+教育這股浪潮幾乎席卷了整個行業，並且是以雷霆般的速度，新東方、好未來、滬江、VIPKID、英語流利說……大小玩家幾乎是步調一致的將在線教育瞬間推進到了智能教育的新階段，用教育突變這個詞來形容並不為過。

這樣的集體狂歡現象，好壞都有。好處是，AI在提升學習“效果”、解決師資矛盾、打破發展瓶頸、搶占市場份額上充滿想象空間，也行它真的能行呢？正如艾瑞咨詢在《2017年中國成人在線外語教育行業白皮書》中指出的，以滬江為代表的在線教育企業正在加速布局“人工智能+教育”，這將幫助企業樹立全新的競爭壁壘，引領行業開啟個性化、定制化以及多樣化教育時代。

趨勢不等人，布局總歸要趁早。而且，90甚至95後年輕群體正在成為消費主流，各類型知識付費也在不斷爭奪碎片化的用戶註意力，能否用喜聞樂見的形式、體驗感更強的形式來強化他們對智能教育產品的認知和使用習慣，幾乎也是勢在必行。

當然，壞處是，當所有人都湧向一個賽道的時候，所謂彎道超車、換道超車就幾乎不存在了，最後比拼的還是內容、運營、服務的精耕細作。另外的問題是，當所有人都高舉著AI的時候，他們都是真AI嗎？AI真的有效嗎？這樣的AI真是用戶所需要的嗎？

AI+教育這一年：亟需一場勝利的佐證

亂花漸欲迷人眼，無論是“對AI+教育我們是認真的”好未來推出的ITS系統或魔鏡系統，還是“投了15億卻感覺像打了水漂”的新東方最新發布的第一個智能學習產品RealSkill，亦或是VIPKID全新升級的Homework系統、51talk的Air Class空中教室、作業幫有些模糊的人工智能技術、噠噠英語還沒研發出來的人臉識別技術……等等，AI在教育上的應用已經基本涵蓋了學、練、改、測、評各個層面，盤點下來其實讓人有點懵，作為用戶最大的感受恐怕是——這麽多牛叉的人工智能技術，幹我何事？我不過是想讓口語更麻溜一點。

換句話說，群雄逐鹿的AI+教育戰場上，大家紛紛拿出自己的智能武器，但卻又有意無意避談這些武器的實用性究竟如何。當然，從行業發展的角度來看，這些不同維度的智能技術一定程度上對效率的提升是有助益的，不過關鍵的問題仍然在於，有別於在線教育的1.0時代，靠人工智能進階的2.0時代，最主要解決的應該是“效果”這一核心難題啊。原則上來講，在教育這個語境里，效果應該是用戶的核心訴求，是關乎商業模式能否形成閉環的關鍵。

我想，正如阿里、京東每年都要挑選一個節點來盤點發展、宣告階段勝利一樣，AI+教育洶湧發展的這一年，也是時候需要一場像樣的勝利來佐證它的有效性和普適性了。

最近，垂直領域押註人工智能最兇猛的滬江，用一份更實際的雙十二學習趴業績捷報，給出了自己的答卷，數據顯示，數百萬滬江網校用戶體驗了3.0版本Uni智能課程，相比非智能課程，用戶對智能課程的報名意願提升了150%；而其主打真人實景角色演練與場景式教學的成人口語品牌Hitalk，基於豐富的數據采集和自適應學習匹配，還原了近千種真實的口語應用場景，學習全程介入智能教育，自7月10日上市以來，累積吸引了超過45000名學員前來體驗實景角色演練課程。這至少說明兩個問題，一是用戶對智能課程的付費意願很強，二是用戶對智能課程的接受度和滿意度大幅度提高。

不難理解，數據和應用場景，是人工智能技術強大與否的保證。沒有數據，人工智能根本無從談起，正如筆者曾指出的，智能教育的普及和成功，海量數據是基礎，這不僅包括歷史數據還要有實時性最新數據，這意味著，大量用戶需要參與進來，才能驗證並持續改進智能教育的有效性。當然，即便有了數據、跑通了模型，缺乏合適的場景來驗證，同樣是假把式。滬江創始人兼CEO伏彩瑞不久前表示，在教育方面，沒有場景的“人工智能+教育”是沒有意義的，人工智能是一個底層技術，你怎樣應用到你的產品、用戶、客戶上是非常重要的。

從這兩個維度來看，國內大部分教育企業恐怕很難將故事講得圓，如果用戶池子不夠大、沈澱的用戶數據和課程內容數據不夠多，人工智能就很有點“巧婦難為無米之炊”的感覺，更難把人工智能如何有效提升了用戶的學習效果這個故事講得令人信服。

智能化教育新常態的三點猜想

當然，必須承認的是，在整個教育行業都在all in AI、越來越多的用戶有意或無意被裹挾進各類人工智能應用的當下，智能化教育成為新常態已經是趨勢之必然。但同樣，在新常態下的競爭也將異常激烈，個人認為，競爭的聚焦點至少會集中在技術層面、用戶層面，以及對抗知識付費的侵蝕層面。

1、技術的挑戰背後 是人才與技術的軍備競賽

如前文所述，AI與教育的融合算得上是一次突變，這句話的另一層意思是，兩者的融合太過迅速，甚至還算不上融合只是在嘗試，教育本身是一個慢行業，一年太短、三五年不長，立竿見影不現實，必須要有耐心。更何況，人工智能的發展也依然處於初級階段，目前的技術水平距離商業化應用依然顯得很差。

這意味著，人工智能技術本身的發展和人工智能在教育領域的發展很可能會雙軌並行，等待人工智能技術本身的發展、試圖靠拿來主義實現彎道超車並不明智，正如馬化騰在烏鎮大會上所說的，企業要從新技術的跟隨者變成驅動者、貢獻者，諸如好未來、滬江這樣的業內實力玩家，恐怕要做好主動投入大量資金、人才推動人工智能在教育領域的技術進步和有效融合，才有可能在大家都有AI這把“鐮刀”的情況下，造一把更有威懾力的“砍刀”出來。事實上，教育領域針對人工智能人才的爭奪已經開始了，並且是全球化的。

2、沒有億級用戶的高價值數據AI你玩不轉

而圍繞用戶的爭奪，依然是未來的主戰場。前文提到的數據和場景驗證可能只是第一層面的競爭，不過，只是這個層面的競爭，可能就會將大部分玩家淘汰出局或踢出競爭主陣營，這是因為，教育的細分賽道眾多，並且用戶群體都各有獨立性，譬如K12和成人教育，無論是用戶特性還是內容屬性都差別巨大，數據的采集和挖掘難度大幅提升，能否讓數據在特定領域形成足夠密度也是個挑戰，更何況，交叉性的數據對於全面沈澱用戶數據也有價值，像滬江的在線學習數據庫，每天都有過萬以TB級為單位的數據處理任務，而這些苛刻要求恐怕不是大多數玩家能夠玩的轉的。

另一個層面的競爭，和用戶本身有關，也就是如何消解用戶的學習惰性問題。單就教育行業來說，這個問題的重要性我甚至覺得要高於人工智能本身。大部分人天然是懶惰的，沒有足夠的動因，再強大的技術也沒辦法驅動學習的長期進行，但如果不能有效消解惰性問題，就必然會影響學習效果的達成，進而波及AI+教育的根基，形成惡性循環。這個難題在傳統教育里不明顯，一方面有應試教育的強驅動，另一方面還有一些情感和社交因素的影響，目前各大在線教育企業則更多是采用一些激勵措施來應對，至於效果如何就很難說了。

3、知識付費洗禮下 你永遠成不了“咪蒙”

知識付費正在風口上，很多人認為知識付費正在侵蝕教育領地，我倒是覺得，隨著對用戶註意力的爭奪愈加激烈，教育與知識付費未來必有一戰，不過更大的可能是教育將會逐漸蠶食掉所謂知識付費的大部分生存空間，用戶或將逐漸回流和反哺教育。

從目前來看，知識付費基本是基於用戶興趣而存在，背靠大V、意見領袖們獨特的個人魅力或特質，向用戶輸出經驗、觀點或技能，刺激用戶付費。知識付費和教育目前的交叉點就在這里，諸如滬江這樣產品生態較齊全的教育企業，已經沈澱了很多基於興趣和技能教育的品類，只是個人屬性比不上知識付費領域的頭部大V們。當然，二者的區別也在這里，目前大多數“知識付費”產品只提供了“教、學”的場景，還沒有打通“練、測”的能力，相比之下在線教育則更加系統、服務更重。

不過，我覺得知識付費這件事其實有一個很大的悖論，就是無論你付多少費、聽多少次大V們的言傳身教，你幾乎不太可能成為和那個大V一樣的人，否則收費的那個人就變成你了，你成不了蔡康永，也成不了咪蒙，回到現實生活中，你還是會把蔡康永的“情商”拋之腦後，也不太可能靠咪蒙的“指導”就拿到月薪5萬。我想，知識付費虛火過後，也許就是教育行業把握機會之時，那些真心想做好知識交付的個體/平臺很可能會像教育行業一樣，開始關註基礎設施建設，提供更厚重的服務，演變成教育行業的一份子

當然，可能有人會說，我就是對蔡康永們感興趣，單純想聽聽他們、消磨下時間而已。如果真如此，那倒也不用擔心知識付費侵蝕教育領地的問題了，完全兩種群體嘛。不過，誰又能保證現在正在肆意消磨時間的人，能一直消磨下去呢？畢竟，生存壓力那麽大，那麽多人都那麽焦慮，不管怎麽說，教育——依然是留給每個人的退路。

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比特幣：人類抵抗人工智能統治的最後一道防線

遠讀重洋 2017-12-27 11:39

來源 | 遠讀重洋（ID：readabroad）

作者 | 吳顯昆

北京的中山公園一進門，穿過圓頂的亭子，後頭有一個相親角，大約每天有幾百位著急子女婚姻的大爺大媽在這里像擺攤一樣展示出子女的條件，以尋覓合適的女婿/兒媳。

其實你不要以為這里的男男女女都是因為條件不佳而遲遲沒有找到對象，恰恰相反，這里處處都是“留美博士”、“阿里巴巴高級數據分析師”之類的優秀人才，比起普通的人才市場不知道高到哪里去了。

所以，即使你為子女寫上非常光彩的履歷，也很少能引起大量關註。

然而這個周六我在中山公園閑逛，卻發現有一位大爺面前里三層外三層圍了好幾圈，我好奇，就上前看看這個大爺的孩子到底是何方神聖。

我擠上前，見大爺的面前就放了一張白紙，上面寫了十個大字：

“我兒子有一百個比特幣”

1

2017，比特幣之年

上面的故事當然是個段子，但比特幣無疑是今年熱度最高的事情。甚至有人為那些沒有比特幣的人專門造了一個詞，叫“Nocoiner”，意思就是“沒有比特幣的人”。

一枚比特幣今年年初的價格還不到 1000 美元，然而一年過去了，一枚比特幣的價格已經高不可攀，一度達到了 20000 美元。比起比特幣的漲勢，“萊特幣”、“以太幣”等其他“虛擬貨幣”（又稱“加密貨幣”）的價格更是翻了近百倍。

就拿萊特幣來說，如果你在 2017 年年初，以 20 元人民幣的價格花 2 萬購入 1000 枚萊特幣，那麽現在這筆錢已經變成了接近 200 萬人民幣。

不光中國陷入了一種投資“虛擬貨幣”的狂熱中，美國、韓國、日本，世界各地都被這些看不見摸不著的“貨幣”神魂顛倒。所以在美國亞馬遜 12 月商業分類的榜單上，畢業於斯坦福大學的阿蘭•諾曼（Alan T. Norman）所著的《加密貨幣投資聖經（Cryptocurrency Investing Bible）》，超越大熱的《原則（Principles）》和《導師天團（Tribe of Mentors）》，成為了排名第一的暢銷書。

這是比特幣瘋狂暴漲的一年，所以，年末，我們不如來借著這本書，重新審視，或者好好了解以下兩個問題：

1.到底什麽是比特幣？

2.比特幣會給我們帶來什麽？

不論你認為這種瘋狂的暴漲是不是一種“泡沫”，我相信你都有必要去好好了解一下這到底是一個什麽樣的東西，畢竟，投資的本質是認知的變現，只有不斷提高認知，才有可能坐上下一輛通往暴富之路的車。

2

到底什麽是比特幣？

2009 年，一位名叫“中本聰”的神秘人物發布了一篇論文《比特幣：一種點對點的電子現金交易系統（Bitcoin: a Peer-to-Peer Electronic Cash System）》，宣告了比特幣的誕生。

但是從“一種點對點的電子現金交易系統” 的定義中我們確實很難真正理解比特幣到底是什麽。對此，我深有體會，因為在 2011 年的時候，我還在上高中，一位很好的朋友向我介紹了他在百度貼吧里看到的一個叫“比特幣”的新東西。

彼時他以數十元的價格購入多枚比特幣，幸運的是，他在比特幣漲到數百元一枚的時候決定將它們賣掉換一部最新的智能手機，不幸的是，他沒有想到後來比特幣可以漲到 2 萬美元一枚。

可惜，我沒有搞清楚它和 Q 幣到底有什麽區別，因此錯過了第一次和比特幣的親密接觸，一部智能手機都沒有賺到。所以，都是“虛擬貨幣”，比特幣和 Q 幣到底有什麽區別？

比特幣和 Q 幣的最大不同在於發行機制。

就拿 Q 幣來說，是由騰訊公司發行的虛擬代金幣，騰訊公司作為發行機構，它想發多少就發多少，Q 幣的數量完全由騰訊公司所控制。只要你願意用足夠的錢來兌換 Q 幣，就一定會有足夠的 Q 幣來跟你兌換。

所以問題就出現了，由於 Q 幣是可以由一個特定的機構無限發行的，它的數量沒有上限，所以很容易出現貨幣濫發超發的現象。

但比特幣是不同的。它沒有一個特定的諸如中國人民銀行和騰訊公司這樣的發行機構，而是被人“算”出來的。

可以打一個不太恰當的比方，在比特幣的網絡里，系統自動出了一道非常難的數學題目，大家一起協作來解出這道難題。當系統給出的這道數學題被解開以後，參與解題的人就可以根據貢獻獲得一定數量的比特幣作為獎賞。這種獎賞不是由某個機構來分配的，而是由客觀的計算來度量的。

而且比特幣已經在系統設計上定死了，一共只會發行 2100 萬個比特幣，因此也不會出現超發濫發的情況。

簡單來說，Q 幣是由騰訊公司來發行的，我們稱之為“中心化的貨幣發行機制”，但比特幣是通過計算，經由貨幣網絡來發行的，我們稱之為“去中心化的貨幣發行機制”。

2013 年的時候我再次與比特幣相遇。2011 年的疑惑還沒有解決，新的問題就來了，當時我開始比較頻繁的使用支付寶、網銀等“在線支付”工具，那麽這些“在線支付”、“電子現金”又和比特幣有什麽區別呢？

比特幣和支付寶/網銀最大的區別在於是否存在第三方清算機構。

網銀和支付寶本質上是一個“工具”，在這些工具里的數字是人民幣或者其他貨幣。貨幣通過這些工具來進行網絡上的流通，但是本質上，是在改動銀行的數字大賬本。

比如說，你利用網銀給 A 轉賬 1000 元，那麽在銀行的賬本上，你的數字減少 1000 元，A 的數字增長 1000 元。但是在比特幣網絡中的轉賬，不需要經過第三方的機構的清算，而是在整個網絡上進行確認的。也就是說，在這個網絡上，每一個人都有賬本，記錄網絡上所有的轉賬。

舉個例子，如果想要改動你在網銀上的轉賬，那麽其實，只要改動銀行的賬本就行了。但是如果你在比特幣的網絡上完成了一筆轉帳，那麽在這個網絡上所有人的賬本都會記錄這一筆轉賬，顯而易見，如果想要進行改動，那麽就得對每個人的賬本進行改變。

簡單來說，網銀上的轉賬清算是記載在銀行的大賬本上的，我們稱之為“中心化的貨幣清算機制”，比特幣上的轉賬是記載每一個人手上的賬本的，我們稱之為“去中心化的貨幣清算機制”。

所以你看，其實所謂“電子貨幣”、“網絡轉賬”都不是比特幣的獨創，而比特幣真正的本質就是在於這四個字，“去中心化”。

當然，“去中心化”並不是這個世界天然正義的運營方式，我們更需要討論的是，所謂比特幣，所謂“去中心化”，到底能給我們帶來什麽？

3

比特幣和“去中心化”的意義

2017 年，除了“比特幣”，另外一個重要的現象無疑是“人工智能”了。從我們之前在《信仰經濟》和《生命 3.0》的解讀和學習中，我們不難得出這麽一個結論：比特幣和人工智能是我們這個時代的兩大覺醒符號。

那麽比特幣和人工智能又有什麽聯系呢？

簡單來說，由於人工智能的飛速發展，人類的工作最終肯定會被人工智能替代的，甚至人類本身最後要被人工智能替代的。

但是問題在於，第一，馬克思說，人類的本質是勞動，如果剝奪了人勞動的權利，那麽人存在的意義是什麽？我們恐怕要在這件事真的發生之前把這個終極問題思考清楚。而在當下，人們往往是被消費主義的幻想迷惑了的。第二，如果人工智能不僅剝奪了人勞動的權利，而且要完全支配人類，我們還能為爭取獨立自主的權利，而做出最後努力嗎？

而比特幣就承擔了這兩個歷史任務。如果它失敗了，那麽人們在大夢初醒之後就會反思我們的人生以及我們這個世界運作的方式。如果它成功了，“去中心化”的屬性會讓我們能夠再多抵抗人工智能一會兒。

且聽下面的分析。

1. 如果比特幣失敗了，那它就是我們這個時代的 LSD

LSD 是一種 60 年代嬉皮士運動非常流行的迷幻藥物，服用這種藥物以後你可以產生 4 到 12 小時的感官、感覺、記憶和自我意識的強烈化與變化，想象力突然變得非常豐富。

在服用 LSD 之後，你可以在大腦里構建出來一個逼真的虛幻世界，所以在這個過程中，你無法分清現實和虛幻。

那為什麽說比特幣是一次會崩潰的泡沫，就是我們這個時代的 LSD 呢？

我們來對比分析一下曾經用 LSD 這種藥物驅動下的嬉皮士運動。這些年輕的男女用藥物構建了一個虛幻世界，然後反過來解構這個世界，展示這個世界的荒誕和不合理，號召人們遵從內心，不要被“現實”的幻像蒙蔽了雙眼。

但是，嬉皮士運動的結局是失敗的，他啟發了一部分青年的覺醒，但是對這個世界的根本秩序沒有什麽撼動。其實也是說明了這種虛無主義的覺醒運動是不可能給人們帶來真正的覺醒的。

然而，比特幣作為一種“迷幻劑”，是從極度現實主義的角度出發的。

你可以認為比特幣是一場泡沫，但是在這場泡沫中，我們創造了價格、指數、完整的經濟理論、現代信息技術、龐大的組織協作，一切人類引以為豪的理性文明的要素，都可以在一層泡沫中得到構建。

那麽，我們過去認為理性的、堅實的、唯物的各種文明，是否也有可能是更為隱蔽的泡沫呢？因為我們過去證明某一個事物合理存在的論據，都可以從比特幣的世界中找到，不論是人還是理論。

房子是不是泡沫呢？

互聯網是不是泡沫呢？

紙幣是不是泡沫呢？

人類文明當前的運作方式是不是泡沫呢？

如果比特幣不斷增長不斷增長，以至於所有人都被裹挾到這一次瘋狂的迷幻實驗里，當泡沫破滅，大夢初醒，我相信會比嬉皮士運動更能啟發人們對人生的本質的思考。

所以，如果比特幣失敗了，那麽它對於人類的意義就是一次偉大的迷幻實驗。

2. 如果比特幣成功了，那它就是抵抗 AI 的最後一道防線

當然，比特幣一定會失敗嗎？我倒無法判斷。如果比特幣一敗塗地，那麽探討“去中心化”沒有什麽意義，而如果比特幣最終成功（雖然成功與失敗的標準不好確定），那麽“去中心化”的意義就會在人工智能的時代無限放大，成為我們抵抗人工智能統治的最後一道防線。

為什麽這麽說呢？道理其實很簡單，因為“挾天子以令諸侯”比“民主選舉獲勝”要簡單得多。

舉個例子，假設人類全盤接受了“去中心化”的想法，人類的所有權力都是由絕對透明的選舉產生的，那麽如果人工智能希望用非武力的方式讓人類接受他們的統治，必須要取得大多數人的同意，形成“共識”，才能統治人類。

而如果人類的組織形式是中心化的，那麽人工智能只要控制權力組織就可以啦。如果沒有透明的“去中心化”，那麽人工智能想要控制選舉也是易如反掌的。

再舉個具體的例子，如果人工智能希望獲得財富然後雇傭人類為他們工作，或者雇傭人類“聽他們的話”，他們在“中心化”的社會只需要修改銀行的大賬本就可以了。

如果我們這個世界使用比特幣作為貨幣，那麽人工智能是無法修改這個大賬本的，因此很難輕易地獲取大量財富。

所以說，如果沒有“去中心化”，那麽人工智能根本就不需要暴力手段就可以“文明地”完成統治人類的目標。

但如果比特幣為代表的去中心化的運作方式成為了我們這個世界的底層運作邏輯，那麽顯然很大程度上增加了人工智能統治世界的難度，因為在許多事情上，都需要和大部分人類形成“共識”，才能推進執行。

不過，在更遠的未來，人工智能可能再也不需要人類的存在了，那麽不管我們是用比特幣還是萊特幣，都沒有太大的意義了，所以我說，比特幣只能是最後一道防線，而不是不能突破的一道防線。

所以你看，站在整個人類的高度，比特幣的意義絕不是17世紀郁金香泡沫式的投機狂熱那麽簡單，不管你認為他將要失敗還是成功，我認為你都有必要去深入了解比特幣背後“去中心化”的深刻含義。

所以本文的意圖不是寫一篇比特幣知識大百科，其實只想提綱挈領，直達事物的本質。拋開紛繁複雜的幻象，你最應該搞懂的就是比特幣所代表的“去中心化”哲學的意義。

我們人類社會過去數千年都是中心化的運作方式，在人工智能的時代生而為人，面臨人工智能未來可能的拷問，我們必須要去思考怎麽樣才能應對這樣一個嚴峻的考驗？也許，“去中心化”就是一個解。

這就是比特幣的真正意義。

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面對掌控人工智能的巨頭們，區塊鏈是我們假裝負隅頑抗的最後武器？

劉武鋒 2018-01-24 18:23

人工智能企圖把人類的大腦當養料；區塊鏈試圖將所有人的大腦按既定規則連接成一個新大腦。 

人工智能會讓絕大部分人淪為無用階層；區塊鏈企圖讓普通人找到最後一絲尊嚴。

BAT巨頭爭先恐後提出用人工智能給老百姓“賦能”；而FB紮克伯格希望用區塊鏈給老百姓“賦權”！

三十年來，互聯網將整個世界顛覆折騰得“面目全非”。然而，這一切竟然還不夠，專家學者們說，人工智能和區塊鏈都將帶來更為巨大的革命性顛覆。咱們這一代人老慘了，日子過得顛簸流離，一條小命要被反複革幾次。

在反複出生入死之間，我總算悟到：人工智能和區塊鏈之間的死也不能分離的關系。上帝同時把這兩種武器交給人類，當然不是隨便挑的。

這兩門技術，看上去完全不同流派：一個高富帥，血統高貴，不是教授專家學者還不能輕易染指，全世界最富有的那票人都引以為傲；而另一個出身卑微含糊，不受待見之下還劣跡斑斑，一舉成名時，還在世俗輿論的風口浪尖中飽受驅逐、辱罵和詆毀。它們怎麽會扯到一塊，而且死不能分呢。

▌時代大背景：你竟然不知道，你正在親身參與人類歷史上最偉大的戰爭？

很多人忙著吃雞、王者榮耀，大概是看不到目前全球範圍內最為劇烈也是歷史上最為至關重要的爭霸戰爭：人工智能爭霸（量子計算爭霸賽也屬於其中一部分）。

在很多保守人士的懷疑下，人工智能完全不顧世俗眼光，馬不停蹄夜以繼晝地成長，並試圖在數百個領域同時跟人類展開瘋狂競爭。

有人喜歡說，巨頭碾壓之下，寸草不生；但很快有人會說，超人工智能碾壓之下，寸巨頭不生。

無論我們這些旁觀者有沒有在吃瓜，在那些政客和專家眼中，顯然是這麽認為的：誰掌握了超人工智能，誰就能主宰全世界。

還不清楚身處情況的同學也沒必要自責，你一點都沒錯過人類歷史上最偉大的戰爭。只要你有上網，你就已經在源源不斷地為人工智能提供孵化的養料：大數據。

這場戰爭，首要爭奪的最重要資源自然就是各種數據——最好就是人腦產生的數據。計算機自己能日夜不停地生產很多數據，但據說那個沒用，沒營養。人腦才有營養。好吧，腦子很重要，每個人都有，或大或小。

但是《未來簡史》卻很不客氣地告訴我們：未來在你們親腦豢養的神一般的超人工智能下，你們中的絕大部分人，終究會是淪為“無用階層”，這境況比奴隸階層當然是還悲催的。

▌現實大問題：老百姓還有沒希望擺脫“無用階層”的歸宿？

大數據來自我們每一個人，但現在，全球七大互聯網巨頭（中國有3）不光壟斷了由全體人類不斷制造的數據，還圈養了幾乎所有頂尖人才，以致人工智能李開複不無怨恨地說：“世界七大“黑洞”深深傷害了人工智能”。

有這種哀怨的人，當然不光只有李開複。

徐小平跟韓鋒（哥倫比亞大學訪問研究員，華為中央研究院區塊鏈顧問）的對話中提到：“大數據就是能源，大數據就是黃金，但是今天的大數據確確實實和產生大數據的人沒關系，這不是一種矛盾嗎？這不是一種占有嗎？你用我的消費數據，走到哪里，用了什麽，買了什麽，這個成了別人企業可以賣出去的資源。”

遠見卓識的韓顧問認為解決這個問題，唯有區塊鏈，讓每個人的大數據可以確權，可以變成財富：“如果這一點靠區塊鏈做到了的話，我們所有的經濟領域一下子，就會冒出跟發現大金礦一樣的全新的信用資源。我們人類歷史上第一次進入了每個人可以產生自己的黃金，其實你的黃金就是你的大數據，因為大數據它有價值，這一點已經沒有人懷疑了。阿里巴巴掌握大數據，騰訊掌握大數據，把它的市值已經升到幾千億美元，當然它沒有確權。其實這個事從中國房地產一眼就看出來了，曾經我們的政府在1959年以後把土地全都收回國有，表面上看全國的土地，房地產都屬於國家，單位只能分房。但是恰恰那20年我們是最窮的，我們什麽時候富有的呢？標誌就是1998年我們能有房產證了，每個人的房子確權了，然後轉移可以合規了，法律可以保護，房地產才變成了財富。要沒有這個的話，單位分房時代，房地產絕對不是財富，沒有價值，所以現在我們的房地產財富相當於多少？相當於我們4倍的GDP，這是我們中國每個家庭都享受的未來財富，變現未來。”

▌宇宙大道理：分久必合，合久必分

徐小平跟韓鋒的對話是2018年1月23日，而就在前一天，號稱拿遍除了諾貝爾獎之外所有獎的斯坦福終身教授張首晟，發了一篇文章，標誌著人類互聯網歷史的一個重要轉折點，當然是比斯大林格勒戰役更轉折。因為連騰訊帝國的小馬哥都轉發了，而且這還是小馬哥首次公開表達了對區塊鏈的看法。

張教授的立場和意見都非常清晰明確的。而馬化騰的這個發言卻是很微妙含糊的，但跟馬雲回答對比特幣的看法卻是驚人相似，兩位“帝國”領袖對區塊鏈的首個應用比特幣，是那麽含蓄委婉深不可測，這難免又激起天下眾生紛紛來各種揣摩聖意。

我當然要沐浴更衣虔誠拜讀《張首晟教授：區塊鏈技術是互聯網世界新的分合轉折點》，張教授顯然是洞穿了蘊含在宇宙深淵的真諦，從開頭高屋建瓴地說了很多精辟的大道理，當然，我也看不太懂，但說在後面的最重要的觀點，粗人卻是能懂的。“人工智能現在碰到了一個很大的瓶頸，因為如果 AI 要非常大的進步，它必然要需要很大的數據，但是現在的數據提供方都沒有足夠的激勵機制提供極大量的數據。但一旦有了區塊鏈之後，如果創造數據能被價值化、共識化，就會形成一個大的數據市場，使得人工智能也能夠更往前進一步。”

讀完讀懂韓鋒老師和張教授的文章後，大家是否應該拋棄因比特幣造成的各種成見，拿起棍子撥開糊在區塊鏈上那層屎，好好研究一下這個可以讓每個老百姓擺脫無用階層的宿命，重新變成黃金的守護平民的技術？

你也許還是不願稍微動動腦子去理睬一下區塊鏈，沒關系，不少憂國憂民的仁人誌士們已經覺悟了，他們正自作多情地要用區塊鏈保護你們這些人呢。

昨天，韓老師還說了不少敏感的話：其實中國的央行也是最積極要發行數字貨幣的，央行我覺得還是看得非常清楚，它叫“用數字貨幣保護消費者數字權益”，這話說的其實非常本質，就是我剛才舉的那個例子，只不過現在阿里他們不願意做了。如果央行將來真的要打這種旗號滅阿里，阿里是沒法反抗的能力。這個邏輯就是，我發行數字貨幣滅你的支付寶，但我保護消費者的數字權益，你阿里保護不了，阿里敢抵抗嗎？從這點來說就是爭奪主動權，在跟阿里爭奪主動權。

徐小平：這個話可以傳給馬雲。

韓鋒：這個還是不要了，不然連5000塊都不給我了。

這些話就被他們這麽當眾說出來了。我當然為我的馬爸爸緊緊地捏緊了拳頭。

▌讓互聯網回歸真正“互聯”

互聯網讓價值越來越集中，並形成似乎是不可逆轉的趨勢，而人工智能會讓價值進一步的加速集中，而區塊鏈卻企圖讓價值分散。馬總們苦心經營十余年，建立起來的絕對可控的中央樞紐“支付寶大廈”，怎麽可能就此去中心化？

巨頭們的角色等級已經升到最高，再加上人工智能這樣的神級裝備，自然是天下無敵的。

但我們普通老百姓，還是應該拿起區塊鏈這把不太像話的武器，稍微做做負隅頑抗的樣子吧。要不，巨頭征服我們的時候會很沒樂趣。而且這個武器如果我們不使用，巨頭們也會揀去用，到頭來，你還是要乖乖交出你的大腦。

但另一方面，我們還是要保持天真樂觀，要相信馬總們早已經禪修進入了佛界，他們之所以爭先恐後建立這麽巍峨磅礴的大廈，就是為了有一天看著它壯觀得崩塌，以此換得新生。

▌總結：如果區塊鏈真是我們負隅頑抗的最後武器，那我們就撿起來看看吧。

未來是無法預計的，但幻想一下總可以吧？ 

人工智能企圖把人類的大腦當養料；區塊鏈試圖將所有人的大腦按既定規則連接成一個新大腦。

人工智能會讓絕大部分人淪為無用階層；區塊鏈企圖讓普通人找到最後一絲尊嚴。

BAT巨頭爭先恐後提出用人工智能給老百姓“賦能”；而FB紮克伯格希望區塊鏈給老百姓“賦權”！

面對人工智能這場浩瀚的巨人對決，我等宵小之輩自然插不上手，但我仍然期待能以自己的螻蟻之軀為拯救這個世界而貢獻幾斤力量，為喚醒人民而跟著領頭大哥吶喊小小一聲：請大佬們在人工智能成為巨獸以前，發發善心，象征性地用區塊鏈鎖一鎖它，雖然這也是一種徒勞。但能構建錫安，對抗機器大帝的說不定是一個區塊鏈。

▌順便說說：之後我們將討論軟件開發領域的區塊鏈

其實，迫於輿論關系，巨頭們是不能公開表態他們在利用手中的大數據去訓練人工智能的。而且，他們其實也同樣遭遇了瓶頸，各行各業因為競爭關系或企業核心機密的問題，許多寶貴的數據連互聯網巨頭都難以獲取。

例如，早在2013年老牌巨頭IBM的人工智能Watson與MD安德森癌癥中心的合作發起了AI醫療項目。但5年之後，Watson進展緩慢、難堪大用，究其原因，是有許多醫療行業客觀存在的桎梏因素，比喻數據匱乏、昂貴。各大醫院完全沒有意願分享其寶貴的臨床數據。

同樣的情況發生在人類的每個行業每個領域，包括軟件開發領域（請關註後續）。

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這位“華人AI前10大牛科學家”，如何用“AI中間件”跨越人工智能和行業應用的鴻溝？

黑智 2018-02-07 10:09

AI和產業的結合，已經漸成趨勢。

作為AlphaGo的研究團隊，DeepMind在大眾中的知名度似乎不及自己的產品。而就在去年烏鎮擊敗了世界圍棋第一人的柯潔後，AlphaGo宣布退役，DeepMind也更加關註AI算法在醫療、能源等產業中的落地應用。

大數據、超算力，還有機器學習，已經開始對產業格局產生影響。但是，不同於下圍棋，這一切還處於發展的初期，AI技術和行業應用之間，還隔著一條鴻溝。AI技術和算法需要找到AI應用的場景，而多數企業，卻仍然缺乏數據處理的專業人員、訓練AI所需的資源，以及高層對如何應用AI改變業務的了解。

這道鴻溝之間需要一條有效的橋梁，就如同在軟件產業中，是通過中間件，連接起不同的獨立應用程序和操作系統。

這也是雲腦科技（CloudBrain）推出行業“AI中間件”的初衷。

在業界，雲腦科技創始人張本宇已經有了19年的人工智能和大數據的研發經驗，在微軟亞研院、Google和Facebook先後就職，也曾被創新工場譽為“華人AI前10位大牛科學家”之一。

和DeepMind相類似，雲腦科技也是將人工智能和深度學習領域的積累和研發成果，引入企業的智能化進程，讓AI技術讓行業應用場景落地。而它更想做的，是打破AI企業應用的“黑箱”。不同於以往的AI解決方案，雲腦科技推出“行業AI中間件”，以產品的形式，實現AI和行業的融合。目前，雲腦科技開發的AI中間件，已經覆蓋了通信、金融、能源、人力等幾大行業。

2017年7月，雲腦科技獲得了翊翎資本和中經合集團領投的數千萬元A輪融資。在此之前，雲腦科技還曾獲得峰瑞資本的天使輪融資。

“矽谷谷歌系算法研發+國內阿里系產品服務”體系

張本宇離開Google創業時，他已經在人工智能領域浸潤了16年。從微軟亞洲研究院，再到Facebook和Google，他在AI方面已經握有150項美國專利，在國際一流期刊和會議發表的45篇論文已經被引用超過了6000次。

但科學家張本宇的心中，卻一直有著躍躍欲試的創業夢想。雲腦科技並不是他的第一次創業嘗試，在早年，張本宇曾經做過一款互聯網語音聊天產品。雖然最終他結束了這一項目，投入人工智能技術學習和研發，但和一般人印象中埋頭實驗室的技術人不同，張本宇對於商業，一直保持著自己的敏感度和理解。

在2014年，創業的念頭再次在張本宇的心中升起。在當時，雖然國內的創投領域對於人工智能還了解不深，但是張本宇覺得，時機已經到了。

2014年，深度學習已經取得了長足進展，在圖像處理和語音識別、自然語言理解等領域，已經開始應用。大數據、算力的提高，以及越來越多的模型投入使用，人工智能開始獲得了實際性的商業應用成果。

在之前的工作中，張本宇更是直觀地感受到了AI算法和模型的應用，給這些公司帶來了多大的效益提升。“但是，無論微軟、Google、Facebook，都是偏互聯網行業的。而實際上，不僅於此，在互聯網之外，人工智能還可以應用到更廣泛的行業和場景中去。”

但是，對於國內的很多公司而言，這還是件“不可能完成的任務”。企業運營數據中包含大量的歧義和模糊性，如何處理它們和從中獲得價值，以及如何讓AI了解企業的具體業務流程，是件困難的事情。

張本宇決定出來創業，做一家針對B端企業客戶的公司，將前沿的AI技術，引入國內企業的業務中。“深度學習技術發展到一定階段之後，是可以幫助AI工程師進入更多的行業，進行跨行業服務和研發的。”

2015年5月，雲腦科技在矽谷成立。2016年，AlphaGo戰勝了李世石，點燃了全球對人工智能領域的關註度，人工智能創業的時代，洶湧而來。

這一年，雲腦科技也從最一開始張本宇的“單人獨騎”擴充到了10多個人，雲腦科技的創始團隊逐漸成型。雲腦科技聯合創始人、COO龍誌勇曾任阿里高級產品專家，和張本宇在矽谷相識後，由於對創業和商業方向的不謀而合，2016年10月，龍誌勇加入雲腦科技，擔任聯合創始人、COO。

2016年底，杭州雲腦科技成立。有了國內的實體公司，雲腦科技的公司架構也確定下來。雲腦科技采取了美中雙中心協作的方式，矽谷團隊由張本宇帶領，成員包括從業AI二十多年的原Google資深專家劉亞新，以及核心算法工程師樊向軍、徐昊等，負責核心算法研發；國內團隊由龍誌勇負責，包括原阿里巴巴高級技術專家陳鵬、原微軟亞洲研究院數據工程師、美麗說數據團隊負責人黃頌等成員組成的核心團隊，直接對接行業客戶，推進公司技術和產品的商業化落地。

在“矽谷谷歌系算法研發”和“國內阿里系產品服務”的基礎上，雲腦科技不斷探索AI落地的途徑。從2016年開始，雲腦科技即建立了和中大型國有企業的合作。作為銀聯的合作夥伴，雲腦科技和銀聯共同開發了“智惠觸達Farcaster”營銷觸達平臺，基於銀聯的海量消費數據，可以自動學習並動態更新用戶。利用這一模型，銀聯可以根據已有用戶，自動發現新用戶，更高效地獲客。

此外，雲腦還開發了國家電網“臺區低壓負荷預測系統”，提高電網的負荷預測準確度。

但是，雲腦科技給自己的任務，是搭建起AI技術和企業應用場景之間的橋梁。在2017年，雲腦科技將重點放在為特定行業打造的核心產品“行業AI中間件”上。

在GMIC峰會上，張本宇和《機器學習》作者Tom Mitchell

行業AI中間件，連接數據和場景

張本宇並不想單純做通用平臺和AI解決方案。對於傳統領域企業而言，AI平臺的門檻較高，也很難通過短時間內，和企業的業務相結合。在張本宇看來，很多企業雖然渴望AI賦能，但它們實際的IT能力不夠，直接進入AI世界是很困難的；而AI技術本身在高速發展中，一個平臺的層面要把門檻降到能夠簡單使用的界面，算法的妥協代價太大。

針對不同行業，雲腦科技推出了不同的AI（X）中間件。雖然借鑒了軟件“中間件”的概念，但雲腦科技的AI中間件，是針對該行業內的需求，把相應的AI技術/平臺用行業應用“包”起來，去解決行業場景。傳統的“中間件”連接的是軟件應用程序和操作系統，而雲腦科技的AI(X)中間件，是AI技術、算法，連接起企業的數據和場景，為企業實現智能匹配、分類預測、精準營銷、風險控制等方面的應用。

在企業的AI應用中，經常需要解決的是“數據如何選擇和導入”、“模型和技術如何組合”和“輸出如何集成到業務”三個核心問題，雲腦科技則將軟件和服務分成AI數據處理、建模策略和業務集成三大功能，直接面向企業業務。

這對客戶而言，是更容易理解和接受的一種方式。應用行業AI中間件產品，客戶不需要再去關註如何訓練和測試數據、如何發布最新模型，AI的應用門檻大大降低；AI中間件直接面向業務部門，提供相關接口，更容易嵌入業務應用。

比如在手機行業，雲腦科技推出了包括終端數據特征挖掘、端加雲協同訓練、快速深度交叉學習、特征流水線工程框架等Mobile AI中間件產品和服務，為手機終端的人工智能提供了加速引擎。而在金融監管方面，雲腦科技提供了挖掘市場未知的隱含關聯關系、量化市場間的影響程度、刻畫市場波動傳導路徑和市場消息影響分析的證券AI中間件，在滿足金融行業對人工智能技術的可解釋性和高效性等要求的同時，幫助交易所提高現有監管業務效率，提升對市場風險的預研預判能力，為進一步強化監管奠定基礎。

目前，雲腦科技已經推出了4款行業中間件，分別是：通信AI（T）、金融AI（F）、能源AI（E）與人力AI（H），目前已與銀聯、上海證券交易所、南方電網、金立、實習僧等公司建立了合作。

數據是根本驅動力

什麽類型的企業適合應用雲腦科技AI中間件？在張本宇看來，可以應用AI中間件的企業，都具備可以被量化評估、可解釋性較強的場景，量化指標具有非常大的提升空間。“它們所處的行業足夠大，都是萬億級規模的市場，具有強勁的需求；在這些行業內，產生了海量數據；數據和場景切合AI技術應用；並且，這些行業我們已經發展了較好的合作夥伴，我們更加了解企業的真實需求，以及什麽樣的客戶才是我們的重點客戶。”

能夠和雲腦科技合作的客戶，基本上，都是具備大量的數據分析需求的企業。在研究深度學習多年的張本宇看來，數據，也是AI技術能夠在行業應用中落地最重要的一環。“它們理解數據，也擁有數據。”

大多數傳統行業的企業，對AI非常感興趣，但是由於對人工智能技術不夠了解，有時也會有“不切實際”的期待。“AI不是金手指，它也需要對數據足夠的積累和認識，充分利用企業過去積累下的電子化的數據，把這些數據，從占用它們存儲空間的成本，變成真正的價值。”

在實際上，擁有數據的企業數量眾多，但是“大數據孤島”問題時至今日也仍然存在。大量的數據出於隱私保護需求，並沒有放在雲端，訪問性是受限的。如何達到數據的訪問合規，同時保護數據安全，訓練深度學習模型，是張本宇認為，亟需解決的問題。

在2017年，雲腦科技研發的重點，也放在新算法的研發，以及如何提高對數據訪問的安全性和隱私保護上。在新的一年，深挖四個主要行業，以及拓展頭部客戶，仍然是雲腦科技運營上的重要部分。

從一開始，張本宇就很清楚地規劃了雲腦科技AI中間件的產品落地策略。行業客戶呈一個“金字塔”的形態，雲腦科技的銷售人員並不算多，從主要推動產品在標桿客戶中的落地，逐漸向中型企業拓展。AI中間件基本上是效仿SaaS的收費模式，按照應用和效果付費。根據企業的不同規模和所在行業的特點，付費形式也會有所調整。

在AI中間件這個概念上，目前在市場上，還鮮少有雲腦科技的同類企業存在。這是片極為廣闊的市場，但同時，也是一塊需要長期開辟和投入戰力的戰場。AI產品和解決方案與平臺不同，它對行業的具體應用場景和需求了解度的要求更高。而熟悉行業需求、挖掘出企業數據的價值，從而推動產品和算法的研發，這對雲腦科技而言，也是最有價值的“壁壘”所在。

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BAT與華為，誰將會是未來人工智能時代的主導？

消費電子資訊網 2018-02-20 08:46

由馬雲執掌的阿里巴巴現如今如步青雲，風聲水起，不僅在電商生態領域取得絕對優勢，在其它領域也是闊步前行，如螞蟻金服，阿里雲，量子研究團隊，湖畔大學教育理念等都走在了前沿，不得不佩服馬雲的能力，對未來趨勢的精準把握，和個人在世界上超強影響力。

馬雲在布局人工智能領域，首先基於未來對人工智能的發展方向和使用場景的預判，即針對每個人的大數據分析而畫像出個性化、差異化和訂制化等人工智能優化精準推薦的生動場景，而結合未來的無人駕駛汽車的車內工作和生活消費場景打造的阿里ALiOS系統驅動萬物智能，不僅在IoT領域持續增加投入，面向汽車、IoT（物聯網）終端、IoT芯片和工業領域研發物聯網操作系統，並整合原YunOS移動端業務，還配備了觸控電容屏，以地圖為桌面，除了可實現精微語音交互、遠程控制、智能地圖等功能外，還能在雲端開啟“自學習”等技能，享受豐富的出行生活服務。不難看出阿里的方向是準確的，行動是迅速的！ 

騰訊在溫文爾雅、低調沈穩的馬化騰的帶領下，多年的狼性發展使得騰訊穩坐國內社交第一把交椅無人能撼，一個微信使得十幾億人每天都離不開它，不僅工作，學習，交流交際方面，而且在情感溝通和娛樂及消費處處都會用到，實在是細致全面到強大！

騰訊在人工智能領域的布局同樣重點有汽車領域，騰訊雲通過與蔚來汽車合作打造智慧出行，真正落地“智能+汽車”場景，騰訊雲利用自身智能交通雲平臺，打造安全的車聯網環境。在互聯互通的全球網絡中實時監控每輛車的安全運行數據; 並通過應用人臉識別、語音識別等AI能力，讓汽車變得更加智能，讓用戶的駕乘體驗充滿樂趣和想象，打造未來智能移動空間。騰訊雲的打法是一方面將自身在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理等核心能力以“AI即服務”的形式開放出來，讓用戶“按需獲取”；另一方面，整合騰訊內部AI Lab、優圖實驗室等領先AI技術，結合實際場景打造強針對性，高可用的解決方案，從不同層面全面滿足各行各業的智能化轉型需求。

除此之處，騰訊在智能快遞，智能醫療影像分析等領域也頗有成效，可以看出騰訊是想與阿里並駕齊驅，爭奪人工智能的制高點。

百度走的技術路線，百度領頭人李彥宏不僅使百度超越了搜索工具範疇，在人工智能領域更是極早的深耕，培養了國內人工智能領域的超強的前沿核心人才，人工智能概念也是由李彥宏在國內首先提出並倡導，可見李彥宏的技術和眼光的超前過人之處。

百度這兩年雖然在廣告領域有所詬病，也不時有官司纏身帶來此負面影響，但不可否認百度的技術發展是非常肯定的。百度的語音識別能力，百度的度秘，百度地圖的強大智能化，百度搜索引擎的圖像識別，文字識別能力等都很強大，只是小編愛琢磨研究，所以懂得，相信很多人每天看著百度搜索欄都沒註意它的強大，沒去試用。

記得有次互聯網大會BAT聚首，當時李彥宏稱贊馬雲當過老師的管理能力就是強，而看人管人洽洽是李彥宏的弱項，致使百度費盡心血培養出來的人工智能的核心人才，在人工智能將要爆發前夕悄然離職另起爐竈，不僅感嘆人心叵測，也應了那句老話，人不能太善，李不夠狠心，管理寬松卻促使某些人的私欲澎漲，使得百度人工智能領域領先的優勢受到影響，但這不會影響到百度的前行。百度希望效仿谷歌的安卓系統，營造一個人人都能嘗試創造優秀產品的環境，未來讓自動駕駛汽車制造商依賴阿波羅，就如同安卓在智能手機廠商心目中的地位。

阿波羅平臺由核心軟件、許多雲服務和GPS（全球定位系統）、攝像頭、激光雷達、雷達等自動駕駛汽車硬件組成。若該項目成功運行，將可能幫助百度後發制人，趕上那些早已研發自動駕駛技術的競爭對手。可見無人駕駛技術方面百度在國內要超越另外幾家公司。

華為在老將任正非的帶領下，經過多年持續的狼性瘋狂發展，不僅通信基礎領域傲視全球，而且在5G的大勢中掌握主動權。硬件方面手機銷量持續擴大，先進的處理器自己研發，並將新一代Ai芯片第一個用於手機上，並和百度強強聯手，在人工智能領域做足了功課和準備。華為在人工智能領域是少數幾家真正具有端、雲、芯開發能力的公司。

華為提出在智慧互聯時代，要實現端、雲、芯協同的智能體驗，通過華為終端、華為雲服務、華為芯片，為消費者提供全連接服務、流暢和穩定安全的綜合體驗。 

華為的設想是要打造智能手機、PC、可穿戴設備、智能家居、車聯網以及VR、AR等全場景智能生活體驗。 可見華為的這顆人工智能芯片既可集成化到麒麟SoC中，也可獨立應用於多類型、品牌終端中，實現人工智能所有終端全場景覆蓋。

以上描述不難看出，阿里騰訊和百度在人工智能領域是屬於軟件強大硬件稍遜的狀態。唯獨華為是硬件夠硬，軟件也不差的現狀，人工智能的心臟就就Ai芯片，血液就相當於阿里騰訊和百度等互聯網公司的大數據和人工智能處理算法，華為也有相當領域的大數據，小米、京東、頭條和美團等也是血液的各大分流，未來主導人工智能大潮的，小編認為很可能是以華為主導的Ai芯片處理器（心臟）連接各大互聯網巨頭（血脈）的人工智能生態大聯盟。

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科大訊飛胡郁：從智能語音轉型全面人工智能

“能讓我們的腰桿子硬起來的東西，我認為應該是‘硬通貨’的東西。”談到目前的中美貿易戰，科大訊飛執行總裁胡郁這樣對第一財經記者表示。

他稱，不少美國企業擔心的是中國正在崛起的芯片研發制造能力和人工智能的能力。“中國要有一股技術的力量去推動，科大訊飛也投資了這樣一批具有技術創新精神的企業，我們認為，中國需要更多企業來引導和弘揚科技創新的精神。” 

當天，獨角獸企業商湯科技宣布獲得阿里巴巴領投的C輪6億美元融資，估值達到45億美元，這是中國本土人工智能企業吸引資本的又一例證。事實上早在商湯科技估值2億美元時，科大訊飛就已投資了它。

去年7月，科大訊飛就曾在投資者互動平臺上回答投資者提問時透露，公司的全資子公司少量持股商湯科技。“科大訊飛主要的著力點是在語音和語言，商湯科技是在計算機視覺技術，雙方有很好的合作基礎，已經在安防等領域有合作的案例。劉慶峰董事長和湯曉鷗的私人關系也非常好。”他對記者說。

除了商湯科技，科大訊飛還投資了另外一家致力於人工智能芯片研發的獨角獸企業寒武紀。“科大訊飛在寒武紀只有5億人民幣估值的時候就投資了，現在寒武紀的估值也已經達到20億美元。” 

投資商湯科技和寒武紀，對科大訊飛而言，一方面兩者可以在人工智能及深度學習基礎研究方面合作，另一方面也暗示了科大訊飛有意從其語音智能及自然語言理解領域，向更廣闊的人工智能技術方向擴張。

胡郁對第一財經記者表示：“科大訊飛過去幾年從智能語音轉向更加全面的人工智能，與各個行業進行合作，比如安防和消費者業務。”他指出，過去科大訊飛占有語音技術市場80%的份額，但是近年來，科大訊飛的戰略正在發生根本的變化。

“我們不再賣技術，而是賣產品，向客戶提供全面的定制化的解決方案。”胡郁告訴第一財經記者，“語音技術是一種泛載性的技術，可以應用的領域非常廣闊。”

近幾年來，中國的科技巨頭BAT正在成為人工智能領域的主要玩家。胡郁認為，盡管科大訊飛在體量上不如BAT，但擁有深厚的積累，在未來得競爭之中依然有機會。

以翻譯產品為例，此前搜狗推出翻譯類硬件產品，騰訊正在博鰲論壇上展示了自家AI同傳翻譯技術，胡郁稱，目前科大訊飛正在布局機器翻譯市場的產品。“機器翻譯，我們和搜狗和百度、騰訊正在進行關鍵的競爭。”

“我相信在語言方面，中國是能夠引領全球的。但現在沒有看到太多在語言方面有絕對優勢的企業，亞馬遜、谷歌、微軟可能在海外占優；BAT也不錯，但是距離走向海外還有差距。”他透露，目前科大訊飛已經在日本等亞洲市場進行布局，也在與歐美市場談判。

人工智能激辯：不要恐懼，尋求協同

“有沒有人害怕AI？”在博鰲亞洲論壇的AI論壇現場沒有人舉手。這讓aNewDomin.net聯合創始人、美國暢銷書作家GinaSmith有點兒意外，現場觀眾似乎對這個問題都很淡定。

AI給人們的生活帶來了不少便利。在今年的博鰲亞洲論壇上，科大訊飛董事長劉慶峰帶著公司的翻譯器，用一塊現場實時大屏幕展示了科大訊飛雙語現場速記的功力。

說起人工智能落地，不會有人再覺得遙不可及。

恐懼緣於不了解

對AI的恐懼最初是緣於不了解。AI取代人工將導致社會結構變化曾經讓有遠見的人擔心，但是歷史證明了，盧德運動不能擋住歷史前進的腳步，而計算器並不能取代精算師。

“AI這個詞，可能會讓人誤解。人工智能是大數據，但不是我們說的人的智能，好比這個人什麽都知道。沒有誰可以什麽都知道，舉一個簡單的例子，有一些人知道內幕的消息可以賺很多的錢，但是這個人不能說是很智能，可能他是一個罪犯。”微軟全球資深副總裁、微軟亞洲研究院院長洪小文說。

人工智能對大部分人來說是一個黑匣子，因為它涉及了很多人不能擁抱的大數據。“不要害怕AI，也不要害怕計算機。我們有頭腦，我們有靈魂，AI只是一個部分，無法與之相較。”臺積電CEO劉德音說。

百度高級副總裁朱光則大膽預測，未來越來越多的公司會像十年前、二十年前重視互聯網+一樣，重視AI，此外會有一些平臺性的公司出現，專門為各行各業提供人工智能的基礎平臺技術為它們提供更好的工具、更好的算力、更好的算法，幫助它們在這個行業里面實現人工智能的變革。“比如百度，我們開放了語音、圖像、視頻的處理。很多的數據處理的能力已經開放給了開發者，現在我們已經有了50萬的開發者基於百度的自我開發能力進行創新。未來的五到十年，每一個行業都在深度地和人工智能的技術結合。”

相比單純的恐懼，劉德音提出隱私和倫理可能是更值得擔心的問題。“我們也擔心隱私的問題，我們需要更多的數據，也是通過智能的數據來解決問題。我們不可能把所有的這些人的語音全部都搜集起來，這是一種隱私的侵犯。我們可以來實現雲當中的人工智能，這樣子就可以提高我們隱私方面的人工智能的表現。”三星電子高級副總裁SHIMEunSoo說。

劉慶峰則以翻譯為例提供了一種解決方案的思路。據他透露，公司現在有40多億人次的語音識別，有一半是單機版本不需要聯網即可識別。這是為了考慮隱私和網絡不好的情況。“算法也可以做不斷的優化，很多的時候可以在芯片上操作和使用。我們覺得在AI的算法上，特別是深度的學習上，是有很多優化的余地的，加上芯片的優化，將來雲端和離線的結合是一個趨勢。用戶想要最好的效果和大家一起進步就到雲端，要自我學習就在本地。”

“我們正在努力地工作。其實短期內AI有兩個很好的應用，就是不依賴雲的單機應用，比如在手機上，或者是在終端上推出很多AI功能的App，第二個就是無人駕駛，雖然現在還有問題，有限制。”SHIMEunSoo說。

人機合作是未來主流

AI的發展如果不是完全取代人類，就要成為人類的好幫手。真正決定AI部署速度的是找到大腦和人工智能進行合作的方案。

“語言的不同，文化的不同，很多的翻譯可能會翻不出來，但是翻譯會不斷地改進。很多的翻譯工作可以讓機器來做，我們沒有必要把時間花在可以讓機器來做的事情上。沒有必要感覺AI會搶工作，問題是人怎麽樣和人工智能一起來合作。”劉德音說。

“我們知道怎麽樣使用這些機器來幫助我們的工作。”洪小文以翻譯為例，指出人和機器翻譯的方式不一樣，相比機器一句一句地翻譯，人會憑借對段落的理解用自己的方式翻譯後進行總結，有時一段翻出來可能只有一句，或者是一句有的時候需要翻譯成一段。他戲言幫助CEO翻譯時，曾經對CEO的講話內容“劇透”，讓CEO倍感詫異——“我沒說你就先翻譯了?”

毫無疑問，AI有希望在不同的領域里成為專家。“人不是所有領域的專家，但是我們可以解決很多的問題。”洪小文說。

劉慶峰則進一步指出，人工智能改變世界需要三個要素的結合，第一個是算法的突破，深入學習相關的算法突破，第二個是訓練數據，第三是由專家共同打磨。

人機合作的體現或將首先出現在手機終端使用上，因為這是目前最大規模普及的智能終端產品。劉德音提到手機一年銷售18億部，所有的應用都希望在手機上運營。“如果應用足夠好，一年就可以推廣。所以智能手機對任何新的點子包括AI都是最好的驗證，希望開發者在手機上開發一些殺手應用，這是把AI應用在我們生活里最佳的方式和途徑。”

“未來應該每一個人都有一個人工智能的助手，幫助你生活得更輕松，幫助你的生活更有趣，我相信人工智能會創造一個真正的美好世界。”劉慶峰說。

朱光也對未來AI的應用充滿信心。“我們可以有更多的時間，在一生有限的時間里去探索，做我們更想做的事，生活的質量也會因為人工智能技術的提升，而得到一個全新的提升。”

借道上交會，刷臉準確率99%的人工智能技術進入非洲

“刷臉”這件事已經被飛速發展的人工智能技術征服，成為了生活中極為平常的應用。刷臉取款、刷臉購物，就算你戴著墨鏡和帽子，化著濃妝，甚至做了微整形，也不會影響刷臉的精度。

在第六屆中國（上海）國際技術進出口交易會（以下簡稱“上交會”）現場，雲從科技發布了首個國產結構光實物產品，該產品應用了其自主研發的“3D結構光人臉識別技術”。雲從科技副總裁張立告訴第一財經記者，這項技術在安全性、識別精度以及識別速度方面都有大幅提升。其準確率高達99%以上，速度由1~2秒縮短至毫秒級，還能防禦面具、視頻等欺詐手段。

值得一提的是，這項中國的人工智能技術即將借“一帶一路”的東風輸出到世界。在上交會的平臺上，越來越多中國本土的科技正在和世界上的科技快速交流，形成“走出去、引進來”的雙向合作。

中國人工智能技術助力非洲

目前，雲從科技已與津巴布韋政府簽訂了戰略合作框架協議，這是中國人工智能技術在非洲的首個項目，將為人工智能技術的出口作出嘗試，推動“一帶一路”的綠色發展。

被津巴布韋總統特派到中國參加簽約儀式的津巴布韋總統府特別顧問與科技部部長表示，中國的人工智能技術處於世界領先地位，津巴布韋期待中國人工智能在機場、安防等領域發揮作用，成為非洲人工智能應用的表率。

據張立稱，雲從科技的人臉識別技術已經覆蓋70%以上的國內銀行；在智慧機場領域，它也是國內人臉識別的最大供應商，大約80%的核心樞紐機場使用了雲從科技的人臉識別技術；在安防領域，公司也已與公安部等國家部門在人臉識別標準和重大項目方面有較多合作。雲從科技由中國科學院孵化，是參與制定國標、部標、行標的人工智能企業。未來還計劃把人工智能技術從銀行、公安、交通和零售領域延伸到教育和醫療行業。

上海文鰩與匈牙利企業合作跨境金融

4月19日下午，匈牙利摩根斯達集團與上海文鰩集團在第六屆上交會現場簽署了全面戰略合作協議。雙方約定將在跨境金融技術應用、移動支付技術應用、新一代科技與新技術投資上達成戰略合作。

作為全球第一個與中國簽署“一帶一路”全面戰略合作備忘錄的歐洲國家，匈牙利的地理優勢決定了它在“一帶一路”中的重要作用，是中國與歐洲國家經貿關系“向東發展”的窗口。

匈牙利摩根斯達集團和上海文鰩集團將在“一帶一路”倡議的指引下聚焦跨境貿易技術服務領域，提高中匈跨境貿易結算時效性。中國是移動支付全球領先的國家，雙方企業的合作將推進移動支付技術在匈牙利的落地，促進當地數字經濟的發展，實現基於當地國家金融體系的移動支付與智能支付平臺的建設。

上海文鰩是上交會孵化出來的企業，公司主要業務是為傳統農業、制造業、倉儲物流和商業零售業等行業提供數字化產品與服務，將輸出人臉識別、虹膜識別、指紋識別、一碼支付等多重驗證和智能移動電子支付技術系統，與摩根斯達共同建立移動支付入口，優化移動支付的便利。摩根斯達集團總部位於匈牙利，涉足國際貿易、文化交流、傳媒傳播、高科技研發、農業和教育等領域。

首席評論丨人工智能重塑未來生活

嘉賓

趙明 榮耀總裁

陳立明 平安科技CEO

谷俊麗 小鵬汽車自動駕駛研發副總裁

牛奎光 IDG資本合夥人

Tom Mitchell 卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習系主任

Michael Jordan 加州大學伯克利分校教授 人工智能專家

文字實錄

過去十年，移動互聯網從誕生到爆發，最終重構我們的生產生活方式。如今人工智能的發展，也正在被推向前所未有的高度，我們再次步入重構與再造的快車道上。

從去年底開始, 手機行業便悄然掀起一股AI風潮，不少手機新品中開始融入AI功能和元素。榮耀總裁趙明認為，AI將給手機帶來劃時代的變革，而榮耀也早在2016年便開始了對手機AI領域的探索。

趙明：其實我們從2016年12月，發布榮耀Magic，它是集中在手機的智慧操作系統。到2017年榮耀V10是集成麒麟970的芯片，它是一個專為人工智能打造的AI處理器。再到今天榮耀10，其實它是把AI處理器、AI智慧系統、AI引擎，以及AI應用所集成起來。AI，榮耀一直把它定義成是未來人腦的協處理器，它能夠幫助我們，延伸很多能力，縮短普通人跟任何專家之間的差距。

AI是人類能力的延伸 讓普通人成為“專家”

比如在手機當中的拍照，其實我們一般人拿著單反相機也拍不出一張好照片來。參數設置、取景，整張照片，人物在取景當中的結構，構圖是什麽樣的，這其實是我們（與攝影師）的差距。那現在我們用人工智能技術，學習攝影師的拍照技巧。比如人物照，一般人物照的構圖是什麽樣的，他處在照片中什麽位置，黃金比例的分割點是在什麽地方，把這些融入到人工智能手機當中，一下就把我們跟攝影師之間拍照的差距縮短了。

“中興事件”反映出我國以電子信息為代表的高新產業，在關鍵芯片、核心零部件方面的基礎薄弱。任正非在2012年曾說過，不自主研發，就永無安寧之日。加強關鍵領域的自主創新能力已成當務之急。業內普遍認為，AI芯片仍屬新興方向，中國有機會在此尋求突破。

一直堅持多芯片戰略降低供應鏈風險

趙明：我們在芯片策略上，一直采用的是既有自主研發，也有多方的合作，高通、MTK（聯發科技），其實全球的芯片我們是沒有障礙的，我們要以一種開放的心態去構建我們全球供應鏈的體系。第二，在核心的關鍵技術上，其實我們自己要有所突破和積累。在推出人工智能手機的時候，我們會打造自己的芯片，我們會打造自己的智慧引擎和系統。當你把核心的能力和戰略控制點，掌握在自己手里的時候，你的發展當中，依賴部分出現問題的時候，就不會出現致命的影響。舉例來說，到今天AI的智慧引擎，我們已經做了六年，那AI的芯片，我們十年的芯片積累，打造麒麟970，在AI處理能力上遠超現在行業內所有的手機處理芯片。

第三，AI應用，只有在頭兩方面都有強大的處理能力，給真正的AI體驗和應用帶來大幅度提升的時候，互聯網的公司和互聯網的應用才願意跟你合作。其實我們現在是把核心的應用，都在用AI的能力進行改造，抖音的改造，看到其實差別非常大，還有WPS，還有淘寶，大幅度提升我們日常的體驗。

人工智能的開啟，在迅速改變著金融生態與環境。以平安科技為例，通過將人臉識別，聲紋識別、圖片識別等AI技術應用於具體金融場景，智能認證、金融營銷、反欺詐、個人信貸、智能投顧等等，人們的使用方式和真實體驗都在發生著切實的改變。

陳立明：從金融來說，比如有個人貸款，你可以從一個手機APP，你自己上傳所有的文檔，然後用視頻跟我們的經理交流，在這個過程的背後，已經有人臉識別的應用，已經有聲紋識別的應用，同一時間連情緒、微表情情緒識別，也是包含在里面，所以我們每一個場景里面，都要很多不同的AI技術在背後。

車險定損僅5分鐘 AI技術助力效率提升

這提高是蠻明顯。舉例車險，如果有碰撞的時候，以前可能是要拍完照，填表格，現在只是用我們的APP，你如果把車碰撞的地方拍照片，立即上傳給我們後臺，機器學習，圖片的識別，立刻知道這車是不是你的車，然後也知道碰撞的嚴重性，再聯系我們零配件的數據庫，立刻知道碰撞應該大概要花多少錢來解決，如果客戶同意的話，整個過程從你上傳照片，到理賠到你的賬號，只是5分鐘的事情，以前可能要幾天，現在5分鐘過程就可以統統解決，所以效果是提升很高的。

但同時各項AI技術，在金融業落地推廣過程中，可能導致的潛在安全、隱私或風險，尤其是金融數據的安全問題也尤為引人關註。

解決數據安全問題 技術和管控兩手抓

陳立明：數據安全可能有兩個緯度，第一個緯度是我們用技術的手段，來解決這個安全問題，技術來說我們當然要不停地研發更新的技術，拿到所有不同的全球的認證，除了自己不斷優化以外，也希望利用自己內部工具的辦法，對任何將來的風險，我們要提早防範。

管控方面，平常我們員工的文化要提升，最重要是誰可以看到什麽數據，這是很重要的，以前可能是管控誰可以看到什麽，我們現在也用人工智能來判斷，不但是你可以看，而是你可以看的時候你是不是應該看，用人工智能判斷一下，可能你是可以看到這個客戶的信息，那麽應不應該看到那麽多，我們有一個學習的過程，也管控得到，所以是不同緯度解決這個問題。

自動駕駛汽車無疑是這波人工智能浪潮中，競爭較激烈的戰役，谷歌、特斯拉、百度等科技巨頭，以及國內新興造車勢力紛紛投身其中。這其中也包括互聯網造車新星小鵬汽車。董事長何小鵬曾表示，AI未來發力點將是自動駕駛、互聯網整合車。

當今AI最大挑戰 產業化和產品落地

谷俊麗：因為我們自己做一個很大的場景下可用的產品，肯定要突破很多idea層面的東西，把它變成產業化，這也是當今AI最大的挑戰，如何從idea變成一個完整的在場景下可用的一個產品，這是我們一定要從產品研發階段，去把它緊密耦合的一個層面。從我們小鵬自己的量產車上，全國海量場景中搜集數據，從數據中我們進行AI的算法創新，以及軟件的自我研發，然後把這個算法推送到我們車載的高性能計算芯片上去，我們將會跟國際上最前端的芯片公司一起合作，智能車在未來是一個集大成者。

AI汽車要針對駕駛問題逐一突破

我們現在自動駕駛事業部是橫跨矽谷、廣州、上海，最近在北京也有和很多優秀的人才去聊，AI肯定是我們核心的驅動力，除此之外我們還有機器人，還有大數據，還有計算層面，嵌入式層面很多人才的儲備。所以AI不是一個單維的一項技術，AI是一種方法論，要把大數據，要把AI的算法，其實AI的算法也不是一個算法，AI的導論非常廣，如何把它六維感知，針對我們的駕駛問題進行逐一的突破。

與前幾次人工智能浪潮不同，如今它不再只是一個漂浮的概念，隨著AI技術的成熟，不少應用場景已經逐漸成熟、產生規模化價值。

資料顯示，到2035年，人工智能的生產力工具可以讓世界整體的勞動生產效率提高40%；同時，到2030年，人工智能自動化技術在各個行業里的帶動作用，可能可以使全球的生產總值提升14%、15.7萬億美元，相當於中國加印度的GDP總和。

目前人工智能在哪些領域應用最為成熟？

牛奎光：從人工智能的角度來說，它能解決人輸入和輸出多媒體的問題，從人接受和輸出的信息量上來講，眼睛大概占80%，語音占18%，所以從這個意義上來講，在視覺領域這樣一些人工智能的應用，更好更快抓住了機會，成長起來。

湯姆·米歇爾：我認為目前AI應用最成熟的領域之一是信用卡交易和金融交易。早在1995年，就已經有AI系統應用於此。通過分析先前的交易數據，計算機可以知道哪些交易可以優化改進，所以這是早期大數據應用於機器學習的案例。

當我們使用信用卡或者微信來進行支付時，交易中的自動決策都是由AI系統來決定的。由此可見，AI在金融領域已經可以成熟應用了。同樣地，計算機圖像識別是一個新興領域，可以應用在許多方面。目前最受矚目的皮膚癌檢測，在這一領域計算機圖像識別，被認為是最好的解決方案。

邁克爾·喬丹：我不認為最人工智能最重要的應用，是仿生方面，例如計算機視覺，計算機自然語言。我認為像供應鏈預測，欺詐檢測，推薦系統，AB測試等，這些才是在行業中廣泛應用的。這些都應用了基於大數據的智能AI算法。這些領域的應用，都是有巨大的影響，背後有著數百萬的價值。因此這些領域，才是人們應該更加關註的。

人工智能為什麽這次不再是泡沫？

湯姆·米歇爾：我對人工智能的未來，以及人工智能的可持續發展，非常樂觀

正如人們開始意識到的一樣，AI現在的確受到了過多的關註。未來人們將會更加理智，但我們仍然會看到AI不斷發展，會不斷有令我們驚喜的新技術出現。人們可能都忘記了，這十年，我們在人工智能方面有了多大的進步。十年前當IPhone剛剛誕生時，計算機既不能“聽”和“看”，IPhone剛出現時，你也不能像今天這樣和它對話。蘋果甚至不允許你對IPhone說話。為什麽呢？因為當時技術還不夠成熟。盡管我們已經習慣每天使用Siri這樣的AI技術，我們卻忘記了這些改變僅僅是十年時間。

按照這樣想想，未來十年會怎麽樣？我想未來十年會令人更加興奮，因為一方面，相比十年前，現在更多力量開始介入AI技術的發展。另一方面，人工智能領域已經產生很多令人驚奇的新技術，並且這些技術，制造了巨大的財富，真正的財富。這是與前兩次人工智能泡沫，最大的區別之處，之前的人工智能更多的是吹噓，更多的是泡沫，沒有什麽實質性的東西。今天還是有很多的吹噓與大話，但還是有一些實質性的發明，並且真的產生了大量的財富和利益。

繼2017年首次被寫入政府工作報告後，人工智能今年又出現在李克強總理所作的政府工作報告當中。具備著資金、數據、政策等方面的多重優勢，中國有望成為引領人工智能發展的重要引擎。

中國在人工智能發展中將承擔什麽角色？

湯姆·米歇爾：我到過世界各個國家，考察人工智能的發展。從我的角度來看，中國和美國目前是這一波人工智能發展最活躍的開發者。在這兩個國家，開發者、風險投資、創新公司、創新想法中都蘊含巨大活力，在這兩個國家都非常明顯。中國和美國將旗鼓相當，它們具有良好的基礎設施，很多創新的想法和可能性，這將產生很多令人驚喜的人工智能商業應用。中國現在處於一個特殊的位置，正有望成為領導者，中國有數據、技術，中國有政府結構和文化，更容易向世界來展示，AI如何成為社會化商品。

牛奎光：人工智能大概可以分為兩部分，目前來講應用上比較多的，其實都是這種大數據，小智能。就是在數據量比較大的一些標註數據的訓練情況下，然後能得到一個好的，或者能夠比人更好的一個結果。典型的比如人臉、物體的識別，這是典型的應用，包括語音的識別。這些情況下，其實中國在這個方面的應用，比其他國家是有優勢的，因為我們的人口最多，我們的移動互聯網的用戶最多。換句話說，找同樣幾百萬或者是幾十萬的數據，那在我們這個地方，相對來講比較容易和便宜的，那有這個數據基礎的話，其實是一個非常好的一個競爭。

第二，從人才上來講，其實華人里面的人才，在人工智能方面的，並不落後。我們跟美國相比，華裔科學家發表的論文，應該是跟美國差不多的，都是40%多，然後剩下的是一些其他的國家。所以從這個意義上來講的話，我們人才上沒有太大劣勢，然後在數據上有巨大的優勢，而且我們從市場叠代的情況來講，中國也有巨大的優勢。其實總體上來講，我覺得對於中國出世界級AI企業，我挺看好的，市場還是有巨大的一個比較優勢。

另外小數據，大智能，我們可能往人工智能，在本質的地方更去靠近的一些嘗試。從這點上來講，應該說整個人工智能還是在發展的初級階段，這方面還是有很多的挑戰和研究，新的東西需要去做。這塊因為涉及很多研究性的東西，很多學科包括，神經學，包括心理學，包括認知學，包括博弈論，這樣的一些綜合交叉科學，那可能進展不會像我們想象的那麽快。

邁克爾·喬丹：首先我認為所有國家，都應該參與進來，這並不是一場國家間的競爭。中國將是一個很好交易對象，不同國家都在發展自己的專業能力，再用自己的專長，與其他國家交換，這樣每個人都能得到自己想要的部分。我認為中國擁有很好的自然資源，大量的人口，意味著大量的數據，同時中國學生受到了大量的數學思維訓練。因此在數據，統計學方面，中國很強大，很多人認為AI是計算機領域，這只是部分事實。我認為它也涉及到許多統計學的知識，在其他國家沒有這麽強大的數學和統計訓練。

王毅：希望中法深化核能、航空航天、人工智能等領域合作

據外交部網站消息，當地時間2018年5月16日，國務委員兼外交部長王毅在巴黎同法國外長勒德里昂舉行會談。

王毅表示，今年1月馬克龍總統成功訪華，兩國元首為新時期中法關系發展確立了重要指導原則，為各領域合作作出了全面規劃。中方重視法國的國際地位和影響，重視發展中法關系，願與法方落實好兩國元首達成的重要共識，不斷為中法全面戰略夥伴關系註入新內涵。雙方應以現有大項目合作、中國新一輪對外開放以及舉辦中法環境年為抓手，全面深化兩國在核能、航空航天、創新、人工智能、數字經濟、環境等領域務實合作。中方歡迎法方更加積極主動參與“一帶一路”建設，願與法方探討合作的具體方式和途徑，重點開展第三方市場合作，為拓展中法合作提供新動力。

王毅表示，當前國際形勢充滿不確定性，中法作為安理會常任理事國，有必要加強戰略溝通協調，更好應對各種挑戰，共同為促進世界和平穩定提供正能量。中方支持歐洲一體化進程，願同法方共同努力推動中歐關系健康穩定發展。

勒德里昂表示，馬克龍總統訪華取得豐碩成果，為未來兩國合作指明了方向。雙方應共同努力，將兩國元首共識落實到位。法方願同中方繼續保持高層交往，加強在經貿、環保、民用核能、創新等領域務實合作。法方願更加積極參與“一帶一路”建設，探討在更多國家開展第三方市場合作，實現互利共贏。法方願為推動歐中關系進一步發展發揮積極作用。

雙方就朝鮮半島核、伊朗核、中東局勢等共同關心的國際和地區熱點問題深入交換了看法。王毅闡述了中方有關原則立場，強調各方應珍惜近期半島出現的緩和勢頭，相向而行，按照“雙軌並進”思路，尋找實現半島無核化和長治久安的方案。中方將為推動政治解決半島核問題發揮積極和建設性作用。

勒德里昂表示，法方贊賞中方為推動政治解決半島核問題發揮的重要作用，支持朝鮮半島實現全面無核化，各方應共同努力，尋找分階段推進的一攬子解決方案。維護伊朗核問題全面協議非常必要，只要伊朗繼續履行承諾，法方將繼續執行協議，同時全力維護本國企業在伊正當利益。各方應努力維護多邊體系，在世貿組織框架內通過對話談判而非訴諸單邊主義解決貿易摩擦。