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6月21日，由中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）、中国人工智能产业创新联盟联合主办的“RAIC雷克大会——2017机器人与人工智能大会”将在北京新云南皇冠假日酒店举行，创客猫受邀作为大会直播合作伙伴，也将带来全程图文直播及报道。敬请期待！
雷克大会主论坛暨中国人工智能产业创新联盟成立仪式
雷克大会之中国机器人领袖峰会
雷克大会之人工智能产业创新峰会
雷克大会之双创+投融资峰会
本次直播正式开始。
中国电子信息产业发展研究院院长卢山院长致欢迎辞。
中国电子信息产业发展研究院院长 卢山
卢山：第一个，我们今天将在这儿一同见证雷克这个概念的诞生，比起人工智能来，我个人更喜欢雷克这个充满了文艺范的一个概念，这个词是我们跟一帮年轻的同事，他们坐在办公室里面聊天聊出来的一个概念。到底这个概念背后将怎么雷人，将会给我们克服什么样的问题，今天的大会将跟大家揭晓。第二，今天是不能错过一场难得的人工智能的论坛。现在人工智能是业界的热点，各种论坛、各种会议、各种研讨会也层出不穷。但是今天相信来参过会的和看过今天的这个演讲嘉宾名单的，大家会感到这是我们精心为大家组织高水平的业界领导、专家和企业家的一次盛宴。第三，人工智能的创新联盟，是一个不容大家错过的联盟。这个联盟我们也想借鉴世界上最新的一些企业联合创新的模式，进行一次探索，让我们整个联盟的这些企业，这些专家组织大家一起共同的奉献，共同的探讨，一同往前走，寻找一种新的联盟创造、创新的这个模式。
卢山：人工智能这个概念提出来，虽然迎来了一个新的高潮，新的关注热点，但是摆在我们业界面前的困难仍旧有很多。虽然阿尔法狗战胜了李世石，但是真正人工智能想占据这个世界的舞台，还有很长的一段路程。正是这样一个伟大梦想，会激励很多伟大的公司，伟大的企业家和伟大的专家诞生。我记得比尔盖茨曾经有一个梦想，就是让每一个家庭，每一个桌面上有一个PC。正是当初看上去这么宏大的一个梦想，造就了今天微软这样一个软件的帝国，我们可以预测，未来人工智能将不仅仅是一个技术，人工智能将会使每一个产业，每一个场景背后，都会有人工智能的影子。到那个时候人工智能就会像PC一样，PC是每一个家庭无处不在，而人工智能将会在每一个产品无处不在，每一个场景无处不在。所以为了这样一个共同的梦想和理想，希望所有在座的今天联盟的成员和有识之士团结在一起，让我们共同去努力和奋斗。
卢山：在这儿也谈一点我们对人工智能的认识，总结叫“ABC”。A是大家给现在定义人工智能的第一个单词。我们认为人工智能不仅仅是一个技术，也不仅仅是大家在开发的各种产品，一定要从A走到C，那个C是指什么？是指定制，在未来得每一个场景下，每一个人，甚至每一个不同的时间阶段，人工智能围绕不同的场景，不同的人，都会发挥不同的作用，扮演不同的角色。所以最核心的人工智能应用体现为一个个性化，就是定制的概念，我们把它称为C。但是从A到C的转变，中间的B，商业将会发生重要的作用，没有商业价值的发掘，没有商业价值的呈现，就无法把这些最聪明的大脑，最有潜力的技术，组织在一起。更无法为我们创造最贴近我们个人的C，所以我们希望能够通过这样一个联盟实现A到C的转换，那么也希望通过这种以商业为桥梁，能够诞生一个又一个成功的企业家，成功的企业。
中国人工智能产业创新联盟成立仪式
专家委员会荣誉顾问、主任委员颁发证书
联盟四大工作任务发布
主旨报告 北京大学教授、工业和信息化部原副部长 杨学山
北京大学教授、工业和信息化部原副部长 杨学山
杨学山：智能时代正要来。人工智能的发展经历了漫长的历程，在这个历程中，几经起伏。我们的学者总是对人工智能充满着激情，做出了很多大胆的预言。但是大体上在这一轮高潮之前，以前的预言都被历史车轮给碾碎了。所以在我们今天讲智能时代正要来了的时候，究竟是狼来了，还是智能时代来了，这是一个我相信不仅是人工智能领域也是全体人类都在关注的问题。牛津大学和耶鲁大学最近关于人工智能的一个研究报告，我记得有三个十分震撼。第一个大概在10年之内，人工智能的自然语言理解和翻译，在十年之内超过人的能力。还有一个比如大体上不用10年，可能我们货车司机就会完全被替代了，这是最大胆的预测。
杨学山：第二，到2050年，所有人可以做的任务和事情都可以由人工智能完成，都可以由人工智能来替代，离现在只有34年。在座的绝大部分人相信都能看到那一天。第三是，到2136年，所有人的工作都可以由人工智能替代。在这里已经不再是大学的讲师，一个生产线上的工人，而是包括我们总统总理在内的所有所谓的工作。
杨学山：是狼来了还是真的来了？我想说智能时代是真的来了。这个预言是根据人工智能专家来判断的，所以我们还得要用是狼来了还是真的来了。尽管可能实际进程上，会有所不同，但是我的想法是这次是真的来了。为什么呢？有三个理由。这三个理由就是我们终于找到了一个路径，这个路径是可以完成人的任务和完成人承担的工作和责任的。第二个我们终于具备了可以实现这样一条路径的能力。第三我们看到社会环境、需求能力和人的知识都可以这条路径导向。第一我们终于找到了一条实践的路径，这条路径可以使得刚才预言里面的三个方面都能够实现。这条路径，最典型的就是阿尔法狗，阿尔法狗一定要从下围棋这样一个事项中走出来，那么我们抽象到的东西是什么呢？是有三个基本面，第一个基本面下围棋我们看过这个领域的任务，完成这项任务的我们人类历史积累起来的经验、信息、知识可以组织起来，可以为解决这个任务，这是第一个条件。第二个条件，我们人如何解决这个问题，这个问题如何实现，完成任务的人的知识不是一般的知识，而人工智能完成这个任务最高的知识已经演变成了一种可以自己执行的判断，这种判断的策略，能够比人更好解决这个问题。第三个事情是我们为了实现这个问题，解决这个任务，相应的资源是可以得到的。不仅是可以得到的，还是可以支付。所以当我们把阿尔法狗这样的事情抽象到这样三个任务的时候，我们看到如果说我们具备这三个条件，那么刚才说的耶鲁大学研究报告，就是真的。
北京大学教授、工业和信息化部原副部长&杨学山
杨学山：显然如果把我们所看到的所有各个领域的事情，把它化解为一个一个任务的时候，确实我们绝大部分的问题，人工智能在这三个方面能力，可能性已经存在了，已经具备了。我们还有一些问题跟任务，今天还差一些，但是到2050年、2136年，这样的时间，大概这样的条件也具备，所以我们终于找到了实现路径，这路径和原来提出来的几次人工智能路径是不一样的，是可以实现的。第二确实是走这一条路的技术资源，已经基本具备。我们说主要是计算资源，不是我们计算机提供的计算能力，而是说我们和满足这个实践路径，所需要的一路过来的技术我们都具备了。从感知技术开始，到传输技术，到处理技术，以及处理的更加好的，如何使得我们今天的计算能力从形式的处理符号的处理，转向语音的处理，这样的能力已经大部分形成，有的正在形成中。而且我相信在未来的2136年的时候，这样的能力都是能够具备的。而且不仅能够具备，由于信息技术发展的特征，使得我们计算能力（尽管这样的计算能力在10年前20年前看起来非常昂贵）今天已经变得很便宜了，10年以后会更便宜，20年以后还会再便宜。因此这种还会有两到三个数量级这样的价格变革，我们相信这样的技术不仅是有能力，还是支付的起。
杨学山：所以第三件事情，这样的发展将会变成社会的现实需求，我们今天看中国制造年前后，我们要实现智能制造这样的一个方向和目标。我们看到了在智慧城市这个框架底下，我们一个一个社会领域的发展，正在走向智慧。社会这样的需求，十分现实，再加上路径的可行性，实践路径的可行性和支持能力的可行性，以及价格的可支付性，这样的东西组合在一起，我们说智能时代是真的来了。这一次不是狼，尽管具体的过程会和预言的不一样，但是总是要来了。
杨学山：我们要把这样的技术，聚焦到中国经济社会发展的重点领域和重点问题，要聚焦到智能制造，聚焦到制造业。技术，尤其是会对整个经济社会的发展带来根本性转折的技术，是真正能够解决我们经济社会的发展面临的问题，能够真正的在经济社会发展的主战场上发挥它的作用。使得中国在这样的新的转变过程里面，在这样一轮中国已经确定的目标上（到2050年，进入世界发达国家的行列），实现我们中华民族伟大复兴这样的历史性的使命、愿景，真正发挥作用。但是反过来，如果我们不能把这样一个技术在我们经济社会发展的各个主战场发挥作用的话，意味着这两个经济社会的发展，是一场革命性的变革。要真真实实地在我们经济社会发展的各个领域，在中国这个大地上，东西南北中，各个方面都承担主要的作用。
杨学山：最后我们说我们要聚焦制造，当然这里面有两个点，第一，毕竟我在工信部工作过多年，还是有感情的。所以我们希望大家聚焦到制造业。第二个制造业智能化的这个过程对于经济社会的发展有着十分重要的作用。制造业在经济社会发展中，有着重要的作用，人工智能和机器人在制造领域的使用会对其他领域的使用起到重点作用。所以这两个原因合在一起，我们说要聚焦制造业，尤其是当前到未来十几年的时间里面，我真诚的希望我们这个领域的企业、专家、研究机构，都把这个重心聚焦到制造业去。让它与中国制造2025，提出的到2050年我们制造业成为世界第一方队，智能制造成为制造主要形态，这样一个任务而做出贡献。
德国汉堡科学院院士张建伟作主题演讲
德国汉堡科学院院士 张建伟
张建伟：怎么利用最新的搜索办法找到机器人路径。20年前我开始使用神经网络做机器人的传感器控制，10年前引入了大数据机器人基于经验学习。这30年人工智能经历了低潮和高潮，现在我们面临的是一个计算越来越便宜、数据越来越多的时代，这两个智能的引擎使得我们今天在谈论这样一个话题，就像刚才杨部长预测的，不是狼来了，智能时代真的来了，将真正对我们国民经济，为我们智能制造，为我们医疗技术，为我们金融、教育等会起到多个方面重要的影响。未来得人工智能技术是多模态交互技术，包括我们的语音、图象、手势、感情，甚至我们脑信号融到一起，来进行知识的表达，进行动态的预测和人机的交互。
张建伟：人工智能的几个突破大家刚才都提到了，从下棋到自动驾驶到机器翻译，使得我们全社会各界都对人工智能给予了足够多的重视。今天主要着重聚焦于在物理世界使用的人工智能，在最底层我们看到包括这些基于大数据的建模，还有人的大脑建模，还有知识的表达。我们有一批软件的模块，包括观察、识别、规划、自然语言处理，再往上一层这种黄色的模块，可以做出一批API的应用，包括人的运动模拟，视觉的处理，文字处理交互、自动驾驶等等。在最上层就是人工智能嵌入在物理世界的应用，包括在医疗、工业和机器人在农业，和生产领域各个地方的应用，一方面我们可以使得传统的公司，把他们技术升级改造，使得他们效率更高。另一方面我们可以跟人工智能的核心技术和各个垂直领域结合，创造一些新的创新公司。人工智能和自动化已经从生产过程中延伸到整个社会，包括帮助我们解决老龄化的问题，包括解决我们的智能交通、环境的问题。智能制造实际上现在对AI的需求是非常明显和典型的，包括我们的这些供料、装配、物流等等，这里面现在我们在深度学习，自动装配的数据集，物理的抓取的数据集都有了很好的技术积累。
张建伟：除了工业机器人，现在机器人还在医疗、救灾救援和各种各样的生产和水下服务系统都有重要的应用的意义。我们现在面临的是一个工业4.0的时代，人、机器、物体和整个工厂、社会都连接在一起，在这种大数据和万物互联的情况下，我们在创造未来的认知工厂，现在机器人和机器人之间可以互相学习，机器人之间可以互相协作，机器人和人之间可以当成一个伙伴一样，来共同的进行未来的生产、物流等重要环节。人工智能在医疗技术的应用，包括发现新药物、营养学、生物技术、护理、健康管理、精神健康、虚拟助理、可穿戴设备等等，这些14个领域都会有重要的应用。我们刚才谈到现在机器人在弱人工智能上，基于大数据深度学习方面取得了很重要的成就，下一代的机器人我们说要使用透明的人工智能技术，就是说强人工智能的开始，把机器人的学习、记忆的模块都清晰地表达出来，把它的结构化清晰的模拟出来。我们预测机器人如何有记忆的能力，识别能力，把以前的一些片段的记忆能够表达出来，通过对自然的人机交互能够识别人，能够自动的和人进行个性化的交互。现在个性化的自适应学习，也得到了现在投资者的热切关注，未来得学习环境是机器人和人共同学习、共同模拟、共同交互的一个学习环境，在这方面也会有重大的创新创业的进展。
张建伟：机器学习的技术可以从传统的30年来分成符号领域、连接领域、进化领域、整个的分析算法，在这每一个轴线上都有联合的创新的应用，把它综合成人工认知的一个模型。我们从深度学习、增强学习，通过我们在这个输入状态里面，选择某一种行为的输出，通过大数据多传感的情况，可以观察这个系统现在的状态，做出未来得状态的预测，通过这个预测，我们来评价机器人在某一个状态里面，选择状态的好坏，通过这种技术实现真正的终生连续学习。深度学习当然是现在大家关注最多的，在物体识别和这种多维度的识别，还有这种表情的识别，还有这种发现最关键的动态的区域的算法里面，还有在多个复杂系统里面自动识别人脸，都有非常好的应用的结果，这是我们最近做的，多模态的机器人的识别，不止是识别机器人的图象，而且把他的声音、材质一块建成大数据的模型，来进行建模跟识别。
张建伟：15年前我在德国从事着一个德国科学基金的重大研究项目，用自然语言，用手势来指挥两个装配的机器人，装配65键的玩具飞机，学习机器人各种各样的操作，包括抓取，包括引螺丝，用到这种知识的表达、记忆，用这种视觉和听觉的融合，来自动识别机器人的语令，使得不需要明确的编程来控制机器人的智能结构。多传感器融合，也是我们现在着重关心的一个重大的问题，包括自动驾驶，包括机器人的模拟，包括机器人的交互和控制。一方面我们观察人在融合，视觉、听觉、触觉等等这些自然的算法和交互的办法，把它融到应用到这个人工的传感器，包括这个视觉，包括触觉，文字、激光传感器等。这是我们和国内的清华大学、北京大学、北京师范大学、科学院心理所最近启动的人工智能关键技术的研究项目，通过这个项目一方面我们要创造2.0的机器人，不是关在笼子里面的，只是执行程序的机器人。通过人机的互相启发和观察，我们也可以创造现在的2.0版的人，使得我们人使用新的机器人技术，使用新的视觉增强技术，使用新的人工智能技术，实现我们人的升级。这里面我们比较关注的主要是这个机器人和人工系统的它的动态性能，它的预测能力，它的交互能力。
张建伟：现在这个项目有上百个博士、博士后和博士生来参加，包括英特尔、华为、西门子都会对项目给予很大的关注。实际上我们这里一些关键技术可以用在深度学习、大数据采集和自动驾驶、诊断系统、人机交互、工业4.0。包括我们现在做的这种灵巧的操作，使得机器人智能变的更强、更高，不止是抓取，而是有灵巧的使用工具。包括我们现在做的移动的带头的机器人，在医院、在家庭里面实现智能的助老助残，移动操作等等，都用了最新的人工智能的识别技术、控制技术和交互技术。开源系统，也是现在人工智能和机器人里面一个重要的研究方向，是我刚结题的欧盟重大研究项目，基于经验学习的服务机器人，实际上这里面我们通过人机的大量交互数据，把它总结成知识，把它概念提升，指导机器人下一代的更好的知识库，把八种知识，包括时间的知识、空间的知识、物体的知识都表达出来，实现真正智能的性能的提高。我们现在基于这个经验的学习，也变成了一家公司，连续学习技术，也是一个在深度学习和增强学习之后的，我觉得未来一个核心的学习技术。大数据，现在把大数据变成数据智能，在工业4.0、供应链的预测和不良品的预测等方面也做了一些新的例子。
沃斯机器人董事长钱东奇发表主题演讲
钱东奇：我想从企业的角度来思考一下人工智能。今天的人工智能已经是一个在各个领域里面，都有机会得到应用的，而且就像刚刚两位专家谈的，在各个领域里面，未来的趋势可能就像电影里面一样，充斥着各个领域的应用，包括我们现在已经看到了在医药领域里面，勘探领域里面，金融、法律等等都在运用。所以未来的这个大时代，应该就是一个人工智能时代。其实在这个时代里关键还是场景，场景才是最重要的，场景可以驱动整个的发展。
沃斯机器人董事长 钱东奇
钱东奇：在谈这个看法的时候，我想引用一个非常接地气的例子。比如宫爆鸡丁，其实它在这个产生过程，首先是要有原料，接下来要有烹饪的技术。为什么是宫爆鸡丁？它一定是在一个特定的场景需求里面出现，同样是一只鸡的话，也可以变成一个川菜馆，也可以做出一个对应的湘菜。关键是烹饪的技术是不一样的。回归到我们整个人工智能时代，怎么去看这两个案例呢？我们可以去做一个比喻，这个鸡我们就认为它是一个数据，这个烹饪技术其实我们就可以把它看成人工智能技术。当然最后的这个产品不一样了，一个是机制炒出来的，另外一个出来一个模拟函数，这是人工智能的核心部分。这个分类器和这个模拟函数，它要经过这个函数的模拟和参数的调参，它是计算机领域的东西。这样形成的内容，在特定的场景下面，它能够处理一些分类，或者处理一些甚至于像下棋，或者说像我们前面讲的所有的这些曾经是人，来面对的由未知世界最后变成需要的结果这样一个过程。那么由这样的一个人工智能的方法来解决的。
钱东奇:所以其实如果没有技术，数据也是一堆浮云。但是有了技术，没有数据，那么也是巧妇难为无米之炊，如果说你有了技术也有了数据，你不针对场景，那样你只能做到自娱自乐，你并没有对应的商业价值。所以总体如果这样去看这个过程的话，和前面这个我们讲的整个宫爆鸡丁的烹饪过程，其实没有太大的差异。就是要去在今天这样一个情况下，你只有场景，没有后面的支撑，我们讲最早的机器人是20年代就提出来了，那个时候场景也在，但是没有这样后面的支撑，仍然不能解决整个过程。所以在我们这样一个时代，数据、技术和场景缺一不可。
钱东奇：如果我们对人工智能有这样的认知的话，我们来看看在机器人领域里面，特别是服务机器人领域里面怎么看人工智能，它的作用。首先从大的概念，我们认为人工智能的应用范围远远大过机器人，但是机器人的发展过程，因为有了人工智能，有了一个非常飞跃的本质性变化的发展。其实我们认为，传统意义上的机器人，它就是有感知能力，这都是它的特征，有感知能力、有行动能力，我们特别要强调，因为很多智能硬件，我们有的把它分类为机器人，但是我个人是认为，行动能力是机器人的一个至关重要的特征，那有感知能力，有行动能力，当然这个行动它基于某些决策。传统意义上的机器人，它的决策是由人工编程进去的，也就是说人对于这个环境的认知和理解，给机器人一些对应的指令，使得机器人按照这样对应的指令去做相应的动作。那一旦这种环境或者产品发生了变化的时候，形成了变量的时候，那么这样的这个机器人，它就问题来了。这就是我们讲传统意义上的机器人。人工智能来了以后，AI机器人它就在感知能力、决策能力、行动能力都存在的情况下，它的这个行动能力的过程，它是由认知能力来去做相应的支配的。而这个认知能力，我们认为是由AI人工智能给配备的，也就是说它不是人为的编程去给予它相应的动作，而是它对未知世界，经过训练以后，由训练以后这样一个相应的智能，它对于未知世界有他自己的认知，给予对应的行动，而这个行动是符合我们的预期的。
钱东奇：从这个角度上讲，我们讲认知力它是来自于AI，但是这个AI我们必须又要去清醒的认知，在相当一段时间内，其实它的垂直场景是至关重要的，也就是说你的垂直数据，这个垂直数据当中这样一个垂直上的给它的训练，以及它在这个垂直场景里面，可以形成我们刚才讲的它那样的认知能力，由那样认知能力带来使用行为能力。所以我们相信在未来相当一段时间之内，其实机器人它是一个针对于某些特定垂直场景的机器人。而这个机器人，它的一个重要的特征就来自于它的人工智能这个部分，两个主要模块，一个是机器视觉，一个是语义。它的垂直领域里面带来的，我们讲训练出来的分类器，这样由数据带来的在这个垂直领域，我们讲到的数据是特定垂直领域里面的数据，带来的这样一个训练出来的分类器，由这样的分类器，支配到我们在讲机器人它的行为能力发生了本质的变化，所以这样形成了这样的机器人。当然我们讲语音、语义和机器视觉这两个主要模块。
钱东奇：我们讲AI在机器人的应用的特定标志就是行动能力是否来自于由AI支配的认知能力，那么这也是我们认为在他的一个特定的标志。比如回归到家用机器人，过去我们一直讲在家用机器人这个领域里面，它怎么可以达到商业级的应用，这个商业级的应用，我们一直认为它是由人性的部分，技术的部分和商业的部分，这三者的平衡来达到产品最终回归到商业的应用这个环境。那么我们最早期的技术，我们讲扫地机器人，或者擦窗机器人，最早期的技术，我们基本上用的是自动化的技术，自动化的技术是讲他的行动能力和他的预编程，最后来形成他完成由用户可以得到特定水准的这样一个对象，用户可以在这个基础上买单，是技术在那个水准，走到这样一个水平。如果到了第二个阶段，我们讲管家，管家这个技术，它除了自动化的技术，它还有对应的信息化的技术。为什么讲呢？它因为涵盖了物联网和互联网，包括我们讲的在物联网和互联网这样环境下面，它不但可以扫地，用信息化技术把家庭特定场景管起来，把这个技术叫管家。当然到了未来，我们还有技术要走的，就是伴侣，伴侣我们讲这个时候除了自动化和信息化，强人工智能，那是未来得30年以后的事。所以我们讲这样一个发展路线图，在家用机器人当中，它是从工具到管家到伴侣这样。
钱东奇：未来在管家的路径上面，哪怕是弱人工智能，必须用这样人工智能做两个方面的补强。一个方面就是通过模式识别，来把特定的场景的物体识别掉。而且把家庭的特定的功能，把它划出来，使得这部分曾经是他的主人完成的工作，由他来完成。所以他是基于对几个空间的理解以后，产生的功能模块，这个是其中的一项工作。另外一项工作,在语音语义的认知和了解，也是要通过人工智能，基于特定垂直场景的语料和知识库，来去做他这个当中的AI。培训他在这个地方的AI，通过这样的一个方式，我们就构成了在家庭这个环境当中，经过这样的人工智能的这样补强，那么我们相信管家他的这个体验和现在的管家体验，就会完全不一样。他的行为能力和我们现在谈到的行为能力，也会大大的提升。我们总体上看服务机器人的时候，无论2B场景还是2C场景，在这个场景当中，由于数据垂直，由于运算能力的变化、提升，以及由于这个机器人的行为和动作能力的提升，在这样的情况下，我相信机器人的商业应用就会得到越来越接地气的商业级的发展。
英特尔中国研究院院长宋继强发表主题演讲
宋继强：今天主要讲下英特尔在人工智能方面的战略布局，还有在机器人方面的一些研究。在人工智能方面，大家可能从不同的渠道听到了很多英特尔的动作。英特尔的话在过去的40年，一直是致力于推动摩尔定律，我们知道摩尔定律是不断的把半导体的尺寸缩小，但是在里面加入越来越多的晶体管，也就是提升它的计算密度和存储密度。所以这个对于我们目前来讲，人工智能领域的发展也是起了很大的作用。我们知道在过去20年里面，在单位的面积上，我们增加了非常多的晶体管，增加到什么程度呢？现在领域一块钱可以买到20年前一万五千倍的计算力，同样的一块钱像以前一万五千块钱那样买到计算设备。同时存储也是有更大的提升，存储在20年里面单位可以买到存储的成本，也下降了三万倍，也就是说以前这点钱可能只能买一个兆，自己的存储，现在可以买好几个G的存储，这是非常大的飞跃。
英特尔中国研究院院长 宋继强
宋继强：这个飞跃的话实际上给我们的人工智能领域带来了很好的发展。同时我们看到，现在的数据量也是越来越多，得益于什么？得益于越来越多的设备，越来越多的传感器，可以给我们信息世界传入数据。在大家看来，在2020年会有500亿台设备，接入互联网。2020年也是很多国家既要做商用理念，所以在那个时候设备可以有传感的能力，有设备预处理能力，把这些数据通过5G网络传到计算的地方，有越来越多的数据可以给后面的系统使用。同时我们也知道，数据多了以后，他的数据的本质跟以前也不一样了。以前在我们所说的PC时代，移动互联网时代，数据很多其实都是人产生的，我人输入到系统里面，最后由人来消费。所以他很多是一件结构化数据，就是说我的定义好了这个数据的格式，本来就是为人提高生产运用。但是到了2020年，或者说以后，这么多数据进入到我们系统。以无人驾驶为例，这些数据反映的是真实物理世界的东西，反映的是物理世界的变化，它没有按照人所定义的那些格式去存储。那以无人驾驶为例的话，雷达拿到的可能是附近周围一些车，离我的远近距离，我激光雷达拿到的是我前面扫视范围内那些物体的它的深度，这些数据源源不断进来以后，一方面给我们系统带来很多感知的数据来源，另一方面也要求更强大的实时处理能力，而且针对不同种类数据处理能力。
宋继强：所以数据的到来，数据洪流的到来，推动了深度神经网络的算法，我们看到最近这几年来，由于有了足够的数据，足够的计算量，深度神经网络深度学习方法，他在视觉的识别，还有语音的识别方面都已经突破了我们普通人的能力。所以我们看到，这是一个机会，这是一个很重要的时间点，也就是说我们人工智能这个技术，它达到了应用去爆发的一个临界点。我们预测在未来的三四年，到2020年，跟人工智能相关的计算力的需求，就会增长12倍。那这些的话不一定全是一种算法，在英特尔看来，人工智能的分类，其实是一个完整的一个让机器怎么能够按照人的智能方式去处理数据和完成任务的，这一整个流程。这整个流程里面，我们看到最开始是感知，感知是说我把外界的数据，我要能够感应到这个系统里面，感应到我的计算系统里面，并且做一些相应的处理。但是这部分不包含理解。比如今天这个场所里面，感知这个部分做的事情是我把摄象头、麦克风看到的这些信号，听到这些信号，转成数字化的处理，最终我把它变成人脸的识别出来的ID，多少个人脸在这里面，有一些什么样的话被说了，这就是感知，到此为止，认知部分需要负责去理解，要加快知识，考虑更多的这个是一个什么场景。
宋继强：比如说它会根据这边有很多人朝这个方向看，这个台上有人想把它推测出，这是在做一场讲座。相应的根据一些文字信息的处理，他知道这是在做一场关于AI和机器人的讲座，这样他就开始理解了这个场景，并且知道了这个场景里面不同的人之间的关系。所以这才是认知这个部分，认知部分得到了信息，是可以支持我们去做决策，做决策以后可以让系统对外做反馈。第三部分叫行动这个层级，行动这个层级的话在传统人工智能系统都存在，因为以前我们可以通过视觉的反馈，比如说屏幕上，有相应的反馈，我的音响出一些信息，出一些声音也是反馈。我们如果提高一个要求的话，这是能运动的智能体，是在物理空间做出动作，这个反馈我们真正认为人工智能能够帮我们达到的。第四个，更重要就是适应性。因为前面的三个还是可以通过一些固定的编程，让你感觉到这个系统有一定的智能能力。但是如果说这个系统它没有适应能力，也就是说它到了你的家里以后，工作十天半个月还是原来那个样子，可能就是一个不够完善的人工智能，他不会学习。但是如果很完善的达到这样的话，我们认为记忆在里面非常重要的，也就是说为什么现在很多研究人员在这上面下工夫，因为没有上下文，没有场景，没有记忆能力，很难达到这个系统具备很好的适应性。上面我们认为人工智能系统应该达到能力指标，底下就是一些技术。这些技术左边是像机器学习，基于数据的技术，有传统的技术学习方法，也有现在最流行的深度学习方法，这是以数据驱动的一类技术。
宋继强：另外一类系统是以知识以规则驱动，这两个可以相辅相成，一起发挥作用。有了这样人工智能的整体框架和技术之后，我们可以期待未来这个世界会因为人工智能的技术加入变得更美好，至少在这四个方面。对于现在的一些传统的基于数据应用的加速和激发这两个层次，以前我们可能是靠一些固定的编程方法，高性能计算方法去解决问题，现在增加了一个武器，我们用人工智能算法可以帮助我们快速挖掘里面的以前找不到的规律，提取不出来的一些知识，可以帮助我们更好的治愈疾病，预防犯罪，甚至解读我们人脑是怎么样的工作，这都是非常有意义的。这两个其实是全新的领域，它可以通过人工智能技术，把以前人感知不到的一些信息，处理不了的一些数据，都增强进来。所以人是可以通过像AR这些技术，来帮我们拓展我的能力，变的更强，人可以变的更强。同时的话机器人做的更好以后，像很多工作其实是可以给机器人做，不要让人做，因为很多工作对人来讲是很枯燥的。
宋继强：刚才讲这些领域里面，都涉及到终端和云怎么去联合工作。并且可能终端在处理的时候，有很强的实现要求，你把什么都放在云端，性能也未必好，所以可能还需要一个网络侧要有计算，移动边缘计算，一起参与。而这个每一部分都可能通过计算，通过人工智能进行加速，提高他的能力。武器阶段更多把计算和网络相结合。无人驾驶的例子非常明显，每个终端其实看到信息，很多做及时处理，收集上来的个例可能要汇集到云端去，用云端的能力去汇总进行一些训练，我们称为边角的案例汇总起来，提升能力下放到前端。一个车发现什么问题，最后被处理以后，所有车都具备了改善的能力。英特尔看待人工智能实际上非常全面的，我们不是说只从某一个算法，或者说某一个点，去做支持。而是做的一个完整的端到端的一个加速和支持，这里面的话你会看到这不光有感知的技术，也有加速的硬件支持。加速的硬件还在前端，叫边缘计算端还有云端全部都有，所以的话非常全面的。同时我们现在是倡导要形成这样一个良性循环，良性循环什么意思呢？就是终端和云端是时时刻刻连在一起，终端不断采集数据，实时做出反馈。采集的数据可以上升到云端，被云端处理、分析和增值，最后下放到终端，提升终端的能力，这是一个循环不断的过程，我们称之为良性循环。
宋继强：人工智能和机器人什么关系呢？其实机器人一直是人工智能界的一个研究的重点，并且可以说我们理想中的这种智能的机器人，其实就是人工智能研究的皇冠上的明珠，一直没有达到，大家一直都有这样的梦想。比如说跟英特尔相关的，我们看到了人工智能已经可以加速一些行业的应用，比如说在医院里面，可以做远程的医生的这个看病人，做一些采集病情，跟医生做交互。可以认识家里的环境场景，在里面自由的移动。行业的一些娱乐应用，开场的无人机也很好玩，咱们英特尔有一个专门的团队做的500架无人机表演，是重新定义了什么是烟花，烟花以前是要喷上取得，现在它不用，在天上500个无人机，自动的在上面排列组合成任何的3D五形状，给迪斯尼做了很好的灯光秀，一直在那儿提供服务。多设备的协同，也是人工智能帮助加速对于传统的计算机时代，往机器人时代去迈进的话，我们认为要在原来的计算机技术上，加上这三类技术，可以变成机器人技术。第一类就是我们叫感知的技术，机器去感应，并且能够感知。第二类就是人工智能可以去大幅度帮助的就是认知技术，目前来讲我们认为这块非常重要的。第三块就是传统的自动化机械电子，怎么更好的把执行机构做好。不需要像工业机器人那么精密，那么耐用，但是在服务机器人做到成本够低又好用就可以。这三个部分刚好跟我们传统的人机领域定义的这三个步骤是一致的，就是感知、认知和执行，这是人机交互一个闭环。所以我们认为在这个里面，人工智能和人机交互可以很好的整合在里面的。并且你看到底下列的这些英特尔软硬件产品可以支持这些技术，前端深度摄象头可以感知，嵌入式支持计算机视觉和一些神经网络芯片技术，所以从前端到云端都有相应的一些技术支持。
宋继强：自主机器人现在三大短板。第一是持续性，我们知道一个机器人，按照现在能够看到的机器人在市场上的话，它如果买到家里，一定就是只能按照现在的功能做，很少有能够去学习家里新的知识，学习家里新的场景，新的关系，改造改进自己。所以这个持续学习能力，是一个短板。第二就是自适应能力，举个简单的例子，我通过视觉做环境的理解感知，去做一些定位，做一些交互的时候，其实我需要能够适应在家里不同的光线变化。东西的位置摆放的变化，人的变化，这些都是适应能力，你如果不能让机器人根据家里的一些变化做出相应的调整，不能为家里不同的角色，因为我们中国的家里是老年人、中年人、孩子一家三代，都在一起生活，所以你的这个语音识别能力，视觉识别能力其实都面临很强的适应性要具备。第三个就是安全性，安全性可能以前大家关注的不多，因为机器人还没有到家里去大幅的部署，感觉上不是很紧急。但是最近央视报的这个新闻，我想大家应该已经知道，目前这个智能家居的产品激活最多的摄象头，现在你已经知道，它根本不安全，随时有人可以在网上给你侵入了，观看你家里的场景。机器人不光可以看，还可以走呢。如果是机器人的安全性不过关的话，因为本身是一个电脑，而如果像我们笔记本电脑一样，被攻破了，成为一个肉机，它在某个时候被激活了。这个都是属于我们研究院去研究的范畴。
宋继强：我们的目标实际上是做了两个事情，在这个开放的机器人平台上，第一个要保证工作的能够达到实时性，并且对于外设的控制，要有一个安全防范的机制。第二个就是对一些现在主流的或者未来会很有用的人工智能算法进行加速，所以这是两个目标。它落地的这个硬件计算的平台，就是我们俗称异构的硬件平台，不同种类的加速器可以配合使用。你的机器人有三种任务需要加速，但是又不是同时需要使用的，FPGA给你很好的解决方案，需要的时候提前配置一下，需要的时候可以用它做这个加速，需要做任务壁的时候配备任务壁加速，它的灵活性比较高。同时我们知道输入输出的接口，通常在PC级别是比较少的，你买好一个板子，他的输入输出接口固定了，但是给你更灵活的IO能力，构造输入输出通道，管理一些高敏感度、高优先级的设备。对于编程性来讲，我们希望大家能够更多的尝试在异构平台编程，提供用户友好的界面。大家可以做一些加速模块，嵌入这个平台里面，在通常使用的ROS增加一层，在这个平台去使用所有的功能。如果只是想在这个平台上试一个让机器人去抓鸡蛋的动作的话，那你就不需要管其他那一大堆，怎么通过视觉，怎么移动，不用管，把这样一块东西加进去就行了。平台的意思就是我打造好基本能工作的完整框架，然后让大家去做自己相应的独立的工作。
SAP中国研究院院长、全球高级副总裁李瑞成发表主题演讲《人工智能与企业数字化转型》
李瑞成：首先谈一下在这个时代的几大技术趋势。第一个，超级连接，大家知道随着物联网的广泛发展，包括传感器的普及，那么超级连接，变成一种可能。这种连接带来非常大的数据量的差距，连接会产生非常大的革命性变化。第二就是超级运算，那么这个成绩运算，它是每个企业家，每个公司都能够应用的超级运算，来满足人工智能时代，包括大数据的处理。那么这个超级运算的典型技术变革是内存计算数据库，SAP在这方面，来帮助客户打造适应人工智能时代的大数据的处理能力。第三就是云计算，云计算带来结果一定是非常庞大的数据。第四就是今天的话题，叫智能世界，智能世界的典型代表就是智能机器人，智能打印、人工智能、智能产品。最后一个是网络安全，很遗憾在国内很少提到这一块，在人工智能时代，网络安全非常重要，大家可以看看前面五大技术，每一个技术的推广，离开网络安全是进行不下去的。你比如说云计算，云计算需要通过网络技术，我们企业做这种云计算的解决方案，网络不安全的话，那么任何公司和企业就不会应用的，所以在这方面我们也投入了非常多的资源。在研发更安全的产品
李瑞成：这五大技术趋势，会导致非常多的革命性的变化。首先第一个是商业模式会被重构，通过新技术应用，很多传统的商业模式会转变，比如说我们在帮助卡萨尔的公司打造从卖设备到转变卖空气，关键是非常新颖的，原来不可想象的商业模式。第二个重构的业务流程，每个公司的业务流程，在人工智能的洪流下，会发生天翻地覆的变化。这包括可预测软件，就是人工智能软件，机器学习这些话题。第三个就是工作方式和学习方式被颠覆掉了。就是五大技术趋势会带来三个方面的颠覆式变化，有商业模式、业务流程和工作方式。
李瑞成：今天话题就是AI，AI在1950年诞生，经过起起伏伏，最典型AI成功案例就是自动化，是软件和硬件植入到一些人工的程序，能够带来一个非常大的自动化的一个飞跃。那么后来到80年代，推出机器学习，到最近深度学习，三大步的发展。为什么AI这么热呢？我非常同意杨部长（创客猫注：杨学山）的观点，就是目前这个技术，机器学习和深度学习的技术，已经充分的能够满足我们工业界的需求，带来一些天翻地覆的变化。举一个例子，人类对图象的处理错误率在5%左右，随着机器学习深入发展，到去年为止机器学习的能力已经达到或超过人的能力。那么这样一个场景可以充分的来应用到我们企业界，帮助我们做非常多的效率的提升。讲到这个话题，我们认为人工智能是绕不过的一个坎，在座的企业家不管愿不愿意，被这一波大潮往前推。第一我们条件是满足的，我们互联网的发展，很多的设备互联在一起，互联在一起讲的超级互联，五大趋势之一，超级互联，一定会产生超级的数据。刚才讲三大要素，人工智能三大要素，数据是设计资源、生产资料。数据的产生一定会推动自动化，那么自动化的产生，计算能力，就是以类型计算为基础的计算能力，一定能够产生智能化的浪潮。所以这个门槛是绕不过去的，技术三大要素，就是计算能力，包括原材料、大数据和算法这个机器学习，已经充分满足。所以想绕也绕不过来，这就是为什么SAP这么多年一直在深入的融合新的技术，打造新的产品。
李瑞成：那么我们怎么做的呢，怎么帮助我们的企业更快的从传统的运营模式，转换为一个智能的决策模式。我们现在的运营模式是，主要解决的问题是如何运营的更好更有效率。那么主要是以交易为基础的。这是模式1，怎么从模式1转模式2（就是智能的系统，以人工智能为基础的体系），这是一个命题。这是我们的产品SAP今年打造的一个新的系统，来帮助我们客户，从运营系统变成一个决策系统。在充分利用新的技术，包括物联网，包括机器学习，人工智能，云计算，大数据等等一些融合在一起，打造一个决策体系。讲到数字化或者智能化，我们给未来企业定义，就是数字化和智能化企业是这么一家公司，首先是软件驱动的公司，第二就是通过新的智能的管理体系，智能的把人物业务联结在一起。对每一个词的意思，它都有一套技术在支撑，你比如说第一句话智能，智能这一块，它必须要达到数据的实时，实时数据采集，实时数据分析，包括机器学习的应用，这三个要素才能够打造智能的企业运转。那么连接通过基础的方案，通过一些超级连接，刚才讲把人和物和业务连接一起。一个企业如何达到这个程度，至少数字化，在这个技术之上可以推进智能化，这是一个基本的定义。为此我们SAP打造了一个新型数字化的框架，2.0架构
京东集团副总裁翁志作主题演讲：《人工智能技术在电子商务的应用》
翁志：是什么创造了我们人工智能时代的来临，我们刚才很多嘉宾已经分享到了，包括我们的数据。海量的数据可以让我们从中提取出它使用的含义，我们可以用聚类和分类的方式，让数据真正把它背后的意义引出来，包括算法，我们过去几十年的积累，已经达到了一个可以做质的飞跃的地步。所以在我们2012年以后，这个时代出来以后，我们的深度机学习越来越普遍，使我们原来不能达到的一个精确度，现在已经完全可以达到一个使用范围的程度。所以在我们计算能力，我们数据、算法都准备好的时候，我们就看到人工智能已经介入我们生活方方面面。作为电商，有着丰富的应用场景。应用场景对于我们这个市场是数据入口，同时技术在数据的当中得到提炼，同时反馈给技术，他们相辅相成的。
京东集团副总裁 翁志
翁志：在电商里面，我们有丰富的应用场景，包括零售，像我们的电商、销售，这样的话我们用人工智能做数据的预测，作为我们精准营销的决策系统。同时我们有感知技术，能够知道每张图片背后。我们每天上传的数据当中，有上千万的图片的，这上千万张的图片，每张图片进行一个过渡，把它背景色提取出来，看它是否符合我们要求，一样背景色我们都会进行端多道工序的处理，这是一个很严格很复杂的初文像处理的过程。语音方面我们有很庞大的客服系统，语音感知最重要的方面，可以帮助我们提升我们的服务质量。我们有这样的人工智能的服务系统，在大促的时候，会接收到超过50%的用户流量，帮助用户回答问题。电商里面有很多VR场景，我们可以给客户更逼真的，接近于现实的展示方式，能让用户来更接近，更深刻的体会到商品的优点，来做出买卖的抉择。同时我们有很重的物流体系，大家知道京东的物流有口皆碑的在物流运用到运筹学技术也运用到供应链管理技术。仓储的预算，和商品销量什么时候能够完成的整个的预测过程。
翁志：在金融当中，我们有很多智能头部方面的需求，我们用到人脸识别，IOT开发了智能冰箱，作为家里个人助手，服务于我们的用户，回答用户的问题。广告方面，精准营销，我们用了知识图谱的技术，同时我们也用到了学习的方式，让我们数据做到逻辑回归以后，能够及时反馈到我们系统当中去，来进行一个再次的学习，为用户推荐最切合实际的这些商品。再看看我们搜索，大家知道搜索，基于网页搜索技术，已经由来已久，有了近20年的历程，从这里谷歌做的比较好的。我们都会有各种提炼，加入我们的人工智能机器，学习的技术，让他的数据能够分类更准确，现在我们也用深度机学习的技术来做这种数据的，比如说我们通过图片来提取他的信息，增强他的属性。供应链优化，这也是一个很大的一个提供，像我们的产品是有很多部分的产品，不是通过人工来定价的，而是用自动的系统进行定价的，定什么样的价格，让我们产品达到最好的效果，使它利润率最高，有一系列的机器学习方式实现。我们的捕获系统当中，我们对每个商品当中都会有一个严格的计算，这样来增加我们商品的流通，同时可以来减少成本。对于销量，每个商品不同品类的销量，我们都会做一个预测，保证我们有一个提前的供应。
翁志：我们在图象识别引申出来的也是用人脸识别技术，实现京东整个集团内部的门禁系统，正确率达到90%。包括我们语音识别，大家知道京东音响是跟科大讯飞合作的产品，不仅可以通过手机APP入口用语音来操作，需要寻找到商品，同时也可以来进行一个智能的对话，我们系统可以反馈需要的。图象识别当中OCR技术我们也应用到办公室自动化体系当中去。我们可以进行自动的证照的扫描，包括身份证，包括护照，可以通过自动化方式自动提取图片中的信息，来减少人工的干预。同时图片下面的图象分析技术，可以对每张图片进行精准的分析和定位。还有黄图的鉴别，每天上传的图片都是千万张，都要进行检索。还有视频检索，对我们视频都可以进行一个监控，并且在很多方面，都可以应用到。智能冰箱，可以对我们里面的商品进行自动补足，同时商品的质量进行鉴定，这样的话也在我们生活当中，能够帮助到每一个人，来体会人工智能给我们带来的益处。
翁志：我们现在最主要发展方向，我们称为无人仓无人机技术，这些巨型仓库遍布全国各地，仓库当中我们提升能效是非常重要的课题，我们现在已经尝试在用自动化的工业机器人来完成很多人原来需要做的工作，准确度可以自动节选商品，自动打包。在我们的仓与仓之间，还有仓内部，都可以通过自动小车方式，来进行一个货物的传送。还有无人机，在国内四个省市进行无人机测试，可以帮助解决从乡村之间进行商品配送的问题。语音识别，语音识别我们的客服场景当中在智能音响上有很好的应用。自然语言处理，把文本进行语义的透彻理解，可以帮助我们读懂文章，在客服方面可以帮助我们回答一些用户的问题。还有我在我们的主页APP和在网站上进行了VR、AR虚拟现实和增强现实的实践，这些实践可以让我们更逼真的给用户推送我们的商品信息，让用户有身临其境的感觉，我们也提供这种VR的买卖用户成本。智慧物流给大家说了，我们也在无人仓上，无人车配送上，现在也是在做无论人民商店，可以让用户自由进入商店，我们整个系统可以做一个自动识别，帮助您最后做。所有自动化没有人的干预，变成完全自动体系，这应该就是我们原来生活的城市定义，目的为了更好服务我们消费者。说到金融，我们现在也是用到人工智能技术，来进行风险控制，同时用它来做智能投顾方面的一些尝试。我们对股票、对信息、对于期货可以用它进行数据分析，来到一个自动的预测。
赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰揭晓2017人工智能和机器人投资价值百强榜单
孙会峰：为什么要在这样一个时点上会产生技术的密集爆发和一些新业态的产生呢。我觉得有一个很重要的背景，就是我们产业层级的高阶化，包括我们叫工业发展的阶段，不断的向外延伸。由此带来我们过去的依靠要素投入型的发展，方式向创新驱动型的发展模式转变。以此带来的主导产业变化，也会衍生出新增的需求的市场。所以我们讲那么其实有我们当前的发展阶段，或者国情来决定的。第二个方面我们看到IT技术应用的深度和广度，和传统产业之间不断相互融合，由此带来的产业边界的消融，以及产业之间的大范围的协同。那么也创造了新的需求市场，也创造了新的供给。我们来看无论是产业，门类新的装备需求，比如说我们在装备制造业，对于自动化设备，自动化设备的需求。比如说普通民众的消费需求，比如说服务类的机器人，比如说自动化的这个学习的装备，还有我们像智慧城市这类的社会治理能力的需求，其实都创造了巨大的新的需求。当然对供给侧提了新的要求。
赛迪顾问股份有限公司总裁 孙会峰
孙会峰：第三个方面就是产业业态或者叫产业形态的服务化，我们过去讲产业的门类是一产二产三产，现在很难去讲，产业区间边界其实在消融。比如说像机器人这样的产品，或者是像手机这样的产品，我们很难把它理解为一个应接设备，是智能化的装备，其实这样的一种产业业态的服务化，其实创造了比较好的机会。当然也给人工智能应用拓展了新的这个应用的领域。那么基于这样的一些理解，其实是产业的形态，或者产业内生的动力一些需求，反过来看其实IT技术在这几年里面发生巨大的变化，我们理解为技术密集爆发的临界点，或者有一个起点，我们从互联时代到移动时代，以及到下一个阶段的智能时代。那么更多的强调了智能化在各个行业之间的融合的应用，这会催生很多新的刷是业态的形式，也会给我们的创新创业创造无限的市场机会。这是我们对于这样一个产业背景的理解。
孙会峰：在此背景下有两个案例，非常值得关注，在最近的几年里面，受到了资本市场或者说创业创新领域的追捧，一个就是人工智能，一个就是机器人，我们分别讲一下，对两个领域的理解。第一个首先我们从资本的角度上看，在2016年整个的机器人领域的投资其实出现了一个非常快速增长的态势。那这里面我们看融资的总额到2016年达到了7亿美元，我们看投资的阶段，从天使轮一直到Pre-A，占了比较大的比重，一千万美元占了比较大，创造50%。所以我们看到资本市场对于这样一个领域里面的关注，或者是对这个投资价值的重视。那么在整个的投资的阶段里面，我们看一下这个机器人领域的这个产业的全景图，其实从核心的零部件、本体制造，以及到行业应用，我们看中国市场上更多提出两端，一个是核心的零部件，这里面有大量的需要国内企业去创新，去在技术上不断的提升，满足我们装备工业的需要。所以因此在这一端是资本市场投入的非常重要的点。
孙会峰：第二个就是给我们，我们讲中国有巨大的市场需求，那么这些市场的需求一定体现在具体的应用领域。就像刚才各位嘉宾讲到的场景一样，一定给具体的行业应用结合，基于行业应用的产品和服务，也成为资本市场关注的焦点。那么我们来具体看一下，比如说在核心零部件里面，其实主要的是三个方面，包括减速器、控制器和伺服电机，给这三个领域的应用，提供了巨大的机会。无论是中国制造2025，还是2016年中长期机器人发展战略里面也好主要可能为了解决这个问题，核心零部件供给的能力。
孙会峰：在应用领域里面，无论是刚才京东的企业家讲奥的电商领域应用，还是在农业，还是电力，包括影视物流行业应用，包括建筑行业里面的一些应用场景，其实给我们创造了比较大的市场机会。基于这样的一个分析和判断，我们是从企业的整个规模，创新的能力，包括应用的技术，还有它的发展潜力几个维度上对这些主要的企业做了一次整个的评价。因此我们看到在这个企业里面，首先看到前50名的企业，它都是目前在中国的市场上，集具创新能力的企业目标。前50名里面我们看到工业机器人，就是占据了30，超过了50%。像服务机器人，有11家企业。第二个从企业的区域分布上来讲，我们看到像长三角地区和珠三角地区，依然是创新型这样的企业非常活跃的。北方地区主要集中在北京，所以我们看广深、江浙其实依然是这些企业主要的，跟本地制造业水平比较高有一定的关系。
孙会峰：关于人工智能的投资价值，我们分析其实对于整个人工智能领域的技术和成熟度，首先做了一个分析。那么大家看到在这个红圈里面都是目前我们觉得很快，能转化成产品和技术。比如说我们看到的语音识别、同声传译、智能传感器，向最后探索期的这些技术，比如说人机协同，完全全自主的编程，包括情绪的感知，那么这些包括行为的交互，这些可能需要我们持续，我们在座的专家和技术的研发人员，持续的努力，有一个成熟度的过程，这些应用可能是我们大家在2030年，有一个集中爆发的更加深度的这样一个阶段。那个时点的到来，可能真是实现了人机的完全无障碍的协同。那么所以我们看到在这个领域里面，2B的市场，成为一个很重要的应用领域，包括医疗、教育、金融等等行业。在人工智能我们更重要投资市场，主要有四个领域非常值得关注，包括计算机的，从视觉，那么从这个投资的回报率上来讲，这是有价值的。因为图象的识别技术成熟度低于自然语言的处理，但是图象的处理，变成未来一个非常重要的一个技术趋势。
孙会峰：从技术的成熟度来讲，深度学习是具备这个投资价值的，包括我们看到的很多互联网企业和硬件设备的企业，也做这样的深度学习的一体化，或者一体化的产品和服务，这样一些尝试。从应用和技术的自主度分析，我们看到像服务机器人，这个设备可能在工业领域里面和服务领域里面有巨大的应用前景。从六个应用场景来看，像无人驾驶、金融领域的分析，包括智能投顾，类似像金融，像医疗，包括教育这些行业里面其实都有非常多的这个应用的场景。结合三个领域和四个应用的场景，其实我们也看到那么这里面有大量的企业涌现。比如说在语言处理方面，像我们看到科大讯飞，包括云知声，这些都是在这个方面，最近几年活跃的企业。第二个类是在机器视觉领域，我们看到的像旷视科技，在机器视觉里面，差不多在2010年以后新的企业类型。第三是服务机器人，这些产品其实给我们创造了新的想象空间。另外从六个应用场景看，我们看到传统互联网转型他们也在做这方面的尝试，像智能驾驶，其实这个是在过去的两三年地一个很大的风口。还有一些教育和交通类，以及医疗类的，教育的人工智能应用，给大家创造新的想象空间。
北京大学光华管理学院战略管理学教授、北京大学国家高新技术产业开发区发展战略研究院院长武常岐发表主题演讲。《人工智能时代的企业创新与产业政策》
北京大学光华管理学院战略管理学教授 武常岐
武常岐：人工智能确实在改变很多很多的行业，很多很多的产业。所以政策层面，人们就会担心这个人工智能是不是威胁到人类的存在，威胁到我们工作，还是作颠覆性的革命。影响比较大的就是阿尔法狗，阿尔法狗在围棋比赛中，目前为止是战胜了最领先的围棋高手，围棋是什么？要有目标，它要有游戏规则，每一步要怎么走，这时候它要有一整套的方案，我们叫做战略方案。这些都写的很明白，机器呢，它就可以快速的按照游戏规则，按照既定目标来完成，而人会有闪失。实际上这个机器人我们叫人工智能，首先要感知，我眼睛看到外部世界，然后我们做一个描述，在我们内部做一点描述，最后我们在这种感知、描述，我们要做一些基本的判断，最后我们决定。机器呢在模拟人做这样的事情，这些过程实际上是模拟人的，但是现在随着大数据高运算能力的提升，实际上通过这些方法，大家又加了一个信息在里面，人学习过程改变世界观了，怎么看这个世界，怎么认知这个世界。学的越多，你对世界的认识，外部世界的认识越多。
武常岐：那机器呢，从这个过程中，因为运算能力越来越快，数据越来越多，物理世界与人之间的结构变成了一个外部世界。还有一个信息空间，信息空间一部分是人带来的，再一个机器带来的。人工智能现在在很多的领域，都在不断的调整，试图完成人不能做的事情。不管任何企业，不管任何行业，实际上企业本身创造价值，那个价值链在人工智能也有4P，4P就是在研发环节、生产环节、销售环节、服务环节，怎么样尽量的加快，更加精准来用技术完成。实际上这是一个一般的原则，在不同的产业中间，也有很多应用，在IT领域中大家讨论比较多的就是共享单车。但是共享单车是一个非常初级的，它是一个移动互联网的工具。这个更加重要的工具是汽车，传统的汽车全世界市值最高的，超过了美国通用的就是特斯拉，特斯拉全年只卖了7万辆汽车，而美国通用全年卖了一千多万辆汽车。现在资本市场上，在座的这些投资人，宁肯把钱投给一个全年只在全世界生产了7万辆汽车的公司，而不愿意投给一个现在在全世界每年生产上千万辆汽车的这样一个汽车公司。
武常岐：在家庭服务中，机器很难完成的，家庭比较难完成的不是扫地难，而是熨衣服难。熨衣服的话很难用机器完成的。教育本身，目前对这个领域人工智能的认知都是，通过网络教学，实际上人工智能不仅仅是改变教育的知识传递的方式，改变教育内容的变革，更是改变教育本身。甚至影响到这个大学要不要办下去。对于企业来讲，怎么面对人工智能的冲击。智能制造实际上就是我们讲到的机器人，或者计算机、大数据取代过去由人类完成的事情。但是这些对于企业来讲，我感觉在中国产业中，对于德国工业4.0的研究，超出了德国。在这个行业中间人，对技术影响，非常敏感。一个企业要适合人工智能的话有一些环节，实际上最底层的就是人工智能它实际上是数据，数字的积累、存取、处理和快速的运算能力，这些都是人工智能的一些非常底层的东西。人工智能需要人推动，它不是一个技术性的，需要人去做，公司内部的人，或者公司外部的人，利益相关者共同推动，才能保证人和机器，或者人机器人之间的关系。
武常岐：实际上中国制造2025一个非常重要的核心，就是怎么样用现代的信息技术，大数据、互联网技术，来完成中国产业的转型升级。现在推动的非常好，当然在这中间也推出其他支持的政策。这些核心，就是使中国的产业，有一个快速的发展。可能大家感觉到中国是世界制造工厂，中国的工业制造在世界当中确实在过去20多年里面，做出了非常突飞猛进的发展，中国人均GDP，产业发展，中国的人均GDP2016年是八千美金，而印度（和中国最可比的一个国家）是1700美金，所以中国的人均GDP到目前为止是印度的接近5倍。中国完成工业化转型，我们实际上感到非常骄傲的。但是往前看，中国的人均GDP和德国比较起来，德国是四万美金，我们是八千美金，中国的人均GDP，只相当于德国的五分之一，20%。核心还是人均生产效率的低下，就是劳动生产力低下。怎么样弥补这个5倍的区间，中国和德国怎么样弥补，实际上这就需要每个人的生产的效率，靠什么？教育这是一部分。
武常岐：劳动年限的人口在下降，怎么样能够保持经济的成长，唯一的路径就是提升每一个人，提高他们的生产效率。所谓的人口红利丧失，就会使整个经济成长速度减慢，而在生产效率提升的情况下，一方面可以使每个人，他的劳动生产力大幅的提升。另外一方面因为人工智能会改变社会对于人类不同专业、不同技能需求，比如说人工智能能够取代了建筑学中大部分计算，结构设计的工作，他们可以去做其他的事情，就是设计更美观的建筑，更便捷的交通，或者更宜居的城市。这也就是未来得中国经济增长的新动能，新动力，实际上人工智能，从宏观经济来讲，过去骑自行车，现在又回归自行车了。现在有一个智力的新的动能，给予中国制造业和中国产业新的动能。
洪泰基金合伙人、洪泰智造工厂创始人兼CEO乔会君作主题演讲。《人工智能产业投资趋势》
洪泰基金合伙人、洪泰智造工厂创始人兼CEO 乔会君
乔会君：今天简单的跟大家分享一下在投资人的眼里如何看待人工智能。先跟大家讲一个小的案例，我们先从创新开始，2012年的时候，在硅谷有三个工程师，他们在一间仓库里面从事一个创业的项目，在项目一成立就拿到了美国最好的孵化器的一百七十万美金的投资。经过了半年的时间，他们消化掉一百万美金，他们公司的帐面上只有七十万美金，但是产品还没有做出来，公司如何去生存下去？如何去获得下一轮投资？他们唯一的动力就在于我如何让这70万美金支撑更长的时间，让公司存续的更长久一些，他们就把所有开销全部列出来，最终发现他们最大一笔开销是什么？他们的办公人员的成本，这三个创始人几乎不需要花工资的，其他所有一切社交活动都没有，他们唯一的开销就是每个人每周470美金的生活费。他们在想我如何把470美金降的更低一些，他们其中一个CEO提了一个问题，我们每天吃饭我们喝牛奶吃面包，是为了体验牛奶和面包的美味，还是真的需要氨基酸、蛋白质和碳水化合物。于是他购买了很多维生素，购买了一些蛋白粉，把它调和成一种糊状的东西，每天喝两杯，每个人每周的成本降下来40美金，一个月之后他们身体很健康，没有出现什么不良的反应。一个月之后，在2012年7月份，他们凭这个项目，拿到了美国最顶尖的投资人的第一笔100万美金投资。截止今天这家公司总计获得了7400万美金的投资，最近轮融资是谷歌投资的。
乔会君：人造的食物，这是在硅谷发生的创新。同时在硅谷还有人造的牛奶，人造的鸡蛋，人造的牛肉。这些创新使他们节约了社会的资源，提高了社会生产力，我希望通过这个例子告诉大家，创新从哪里来？其实创新从生活里面来，创新无处不在。今天在硅谷、在中国我们走在大街上，到处都在谈创新，每天耳朵里面充斥的都是各种各样的创新的想法，创新的思维，空气中弥漫的都是创新的因素。还有一种是钱的味道。每天我们都会听到各种各样的项目融了多少多少美元，多少多少人民币，如何能让这些东西离我们更近一些，对于投资人来讲，也是我们思考的问题。
乔会君：我们思考的问题是如何去发现一好的项目，创新是一点，另外还有一个思维方式是，我站在未来看现在，我想象未来生活什么样子，从今天抓住一些真正好的可以改变世界，改变未来的思想，改变世界改变未来的人。美国有1.2亿的人每天需要正常去工作，每个人每天会消耗掉50分钟的时间在通勤上，这个过程中，美国人比我们幸运多了，他们每天浪费50分钟，我相信在北京因为交通拥堵浪费的时间不止50分钟。有1.2亿人每天浪费50分钟时间，我们算下来，是60亿分钟，60亿分钟我们算下来是多少呢？等于162个人的生命，什么概念呢？相当于交通拥堵，在美国每天会杀死162个人，162个人生命浪费掉了，这是多么大的社会资源浪费。这个数据没有算中国，因为写出来之后会让大家更吃一惊。中国资源浪费比美国有过之而无不及，远远的超过。
乔会君：交通拥堵浪费这么多社会资源，于是我们在想一个问题，未来的汽车会是什么样子？跟大家举几个小数据，在2016年的5月份，美国最大的汽车零部件供应商德尔福做了一件事情，他决定把他的动力总成部门拆分掉，从上市公司里面剥离出去。这个部门每年销售业绩是多少？43亿美金，他做的是什么？就是燃油发动机，汽车里面最核心的心脏。德尔福是作为一个汽车零部件供应商，把它的发动机拆分出去之后，他的股票却上涨了14%，为什么呢？因为他们把动力总成部门拆分之后，他们强调专注在无人驾驶，于是他的股票从28块钱涨到40多块钱。同期博世集团，把传统的电机业务，5.95亿美金出售给了中国的一个财团，河南省的一个传统企业；还有另外一个在欧盟，德国宣布2030年在德国境内所有燃油车不允许再销售。在2035年整个德国在欧盟将没有汽油和柴油发动机在跑。这是百度，百度原来的企业愿景叫做简单可依赖，他做的是什么呢？最早百度从搜索引擎起家，他希望给大家传递的信息是他们的可信度，用一种很简单的方式获得他们的信息。
乔会君：百度曾经在O2O最火的时候，李彦宏宣布拿出200亿人民币，要做重构，做无人驾驶，这个方向是正确的。百度的新的使命是什么呢，用科技让复杂的世界更简单。这个愿景这个使命是正确的，不管他能不能坚持。无人驾驶的优势在于什么，最核心的一个优势，在于他能大大地降低汽车的事故率。这是一个统计数据，从辅助驾驶到自主驾驶，每一英里行驶过程中，电脑可以自己做出一些判断数据。比如说遇到交通事故了如何去处理，它处理的速度是多少。无人驾驶分几个层级，从L1到L5，五个阶段，百度应该是介于L3和L4之间，谷歌可以做到L4。我们每年在中国有数据，如果没记错，70万人死于人为的交通事故，而当真正自动驾驶形成之后，这个数据会完全被消灭掉。
乔会君：第二点要解决什么问题呢？汽车在行走过程中，它60%的油耗是来自于空气的阻力，为什么好的汽车它的空气动力学设计非常讲究。当无人驾驶真正实现时候，可以做到什么呢？理论上计算出来的数据是当平均时速在90公里的时候，每一辆车都间隔5米，在高速公路上跑的时候，他的燃油会降低60%，只有头车受到空气阻力，后面车没有受到。这样让计算机来驾驶不会出现任何问题。还有一个例子，比亚迪今天的市值只有880亿人民币，比亚迪做什么，它有电子部门，还有传统汽车的部门，现在支撑它市值的一个核心原因在于，比亚迪目前是全球最大的，类似于大的公交系统的提供商。还有另外一家企业，这家企业叫宁德时代，这家公司提供只有一个产品，动力电池，它的电池去年的销售业绩应该是一百多亿人民币。这家公司今天的市值是多少呢，这家公司还没有上市，公司2012年成立，富士康投资了他们上一轮，富士康投进去了10亿人民币，只占了一点股份，并且一点话语权没有，上一轮估值880亿，今天估值是1200亿。这家公司没有上市，动力电池在国内目前市场份额低于比亚迪排第二，比亚迪27%左右，他们19%左右，代表的是未来。汽车未来，第一个是无人驾驶，第二个就是汽车的新能源。宁德时代它第一个客户，这家公司的发家单就是宝马汽车，他是要面向全世界提供的。比亚迪的新能源只供给自己，而宁德时代的新能源动力电池从一开始目光就是世界，要征服的是全世界。
乔会君：这些企业中，未来五年之内一定会有领先世界的企业出现，当然我们也有幸参与投资了其中的一些企业。第一个是特斯拉，第二个是国内的蔚来汽车，另外还有图森，这是一家非常优秀的企业，他们致力于做货车的无人驾驶。值得一提的NOVUMIND，我们亲自参与和投资的一家企业，做的是下一代人工智能的计算芯片，在他产品的第一代搭上来的时候，他的性能相当于英伟达交付给特斯拉正在使用的服务器，性能是他的30倍，功耗只有二十四分之一。未来汽车还有一点，我们看软银，软银投资了这个世界上几乎所有的网约车，在中国的（像滴滴）、印度的、巴西的，几乎所有的上规模的网约车他全都投了。优步没有投，因为有另外的原因在。软银为什么做这样的？软银最近做了一千亿美金的人工智能的基金，它为什么投资这块呢？这就是我们对于未来汽车的一个判断，几个关键点，无人驾驶、新能源、物联网、共享。在未来我们90%的人不需要拥有一辆汽车，汽车像流水一样，你需要用的时候，把它约过来用就可以。未来可能会有汽车生产厂家，也会有汽车运营的厂家，这是一种我们说是模式的创新，当然我更认为它是一种社会构成，经济构成的一种变化，跟今天的共享单车一样。
乔会君：特斯拉的CEO说过一句话，他说如果以当前的财务的数据，或者当前企业价值来看，股票价值220个亿美金，可能需要值得探讨（很高），但如果以未来眼光来看，今天的价值是合理的，这是他月份说的话。在一个新的技术出现的时候，所有人认为可能会高估它的短期的价值，但是我们对于它们的长期价值，今天还远远没有看到。特斯拉这家企业，如果我们放得长远来看，今天的股票还可以值得去投入。我们投的另外一家企业是百度一个团队出来的，一年前，我们投他的时候，只有三个人，今天那个企业大概60多个人，一年前，这家企业只值一千万人民币，只有一年的时间，今天这家企业值多少呢？十亿人民币。一年间翻了几十倍，唯一变化的就是员工的增加，收入有变化吗，没有变化。他2016年全年的收入抵不上现在每一个月发的薪水，这家企业估值翻了几十倍。我们认为它贵吗，不贵。明天会比这个还贵，如果我们今天不进来，后面很难有机会再进来。
乔会君：当然人工智能核心几个点，深度学习的算法、大数据、语音识别、图象识别，我们都是在这上面做投资的布局，我们会在每一个方向，找到这个世界上在中国、在美国最好的科学家，最好的团队，把他们投资掉。我个人是一个非常坚定不移的科技理论推动者，我认为一定是基础科学在推动世界发展，没有模式，没有讨巧，没有投机，我永远不后悔。最近像做充电宝的共享项目很火，肯定也能融到钱，并且也有可能也会火，但是这事好像跟我没太大关系，我不是这个风格，那我们可能也不太愿意参与这样的企业。有所不为才能有所为，我们始终知道自己坚持的方向应该是什么。
乔会君：最后跟大家分享一个观点。我们人类发展到今天成为这个地球的主宰者，但是未来还会是这样的吗？我个人表示深深的担忧，为什么呢？我们讲计算机，计算机它处理的速度跟我们人脑比已经不是一个量级了，是我们的一亿倍，十亿倍。比如我们听声音只是在一个范围内的，人只可以听到20到20000赫兹之间的声音，有很多动物它的低频部分超过我们，但是计算机，理论上讲用机器识别声音的话，它可以覆盖到很宽的范围。光线也一样，我们能看到的世界就是可见光范围之内的，但是如果用摄象头或其他东西看到的世界，会超过人类的认知范围，从感知范围之内，我们人跟计算机远远不在一个技术层面。一辆汽车里面装了无人驾驶，他所感知周围环境，跟我们人所感知周围环境也是远远不一样的。计算机它不会疲惫，也不会沮丧，不会失忆，它比我们人更强壮，更敏捷，它在每一个方面都超过我们。阿尔法狗战胜柯洁后，马云调侃，我们不用担忧，说机器没有感情。不知道大家知不知道微软小冰，微软小冰能唱歌，如果单独放一首歌，听完之后大家不会认为那是一个机器人或一台电脑唱的歌；微软小冰还会写诗，他写过得一首诗很简单：“人类的开关在梦里，或成熟或天真，我的开关在人类的心里，或喧嚣，或孤单。”我们人能写出这样的诗吗？90%人写不出这样的诗。微软小冰还写了一段话，“经常说晚安的人，是期望在梦里相遇。”这样的机器没有感情吗，机器的感情世界或许是我们这个维度的人体会不到的。柯洁败给阿尔法狗之后说了一句话，我们会继续改变自己，阿尔法狗会继续改变世界。AI的明天是什么？我想我们该担忧的是我们的明天是不是还是现在的我们。
美宅科技创始人兼CEO 彭思立主题演讲：人工智能构建下一代零售
美宅科技创始人兼CEO 彭思立
彭思立：大家下午好，我是美宅科技的彭思立。首先祝贺咱们这个联盟的成立。零售我想跟每一位的生活都息息相关，那么刚才两位老师都从理论上，从投资行业的实践上，应该说有很深的见解。咱们有一个小的互动，我想请问一下各位，大家都经历过装修的，咱们举个手。还是有不少人，那么认为装修这个过程是比较快乐的，举一下手，一个都没有。我分享一下我有三次装修的经历，跟大家分享一下，通过这个分享希望大家看一看这个行业有没有什么问题。12年前我装修第一套房子，他老人家来帮我做的监工。两个月的时间，他掉了30斤肉，所以这是一个案例。大家现在看到的是我现在住的家，照片拍的不好，但是有一个感觉是什么？特别的拥挤，我房子其实并不小，客厅有50平米，但是就特别挤，为什么？这是我装修的第二套房子，我买家具的时候，我就看到这些家具特别好，又喜欢，还觉得便宜，就买了很多，都觉得放的下。所以这七八年时间，就在一个很拥挤的生活状态下，又舍不得仍，也没地方搁。
彭思立：我们是研究零售行业，尤其是家具零售行业到底大有什么问题，我们该怎么去解决这些问题。我们有没有可能从技术找到解决方案，帮助C端的客户，以及这个行业。所以我们说技术一定是从行业痛点出发的，刚才三个小故事，我本人的经历，我想代表了大部分，我们消费者，或者说我们C端用户的共同一些亲身的经历。装修累，容易后悔，装修是一个后悔工程，而且买东西都买的贵。像刚才看到的那些家具那些价格，大家是接触不到的，但是其实它是有的，而且你是买不着的，你也不知道，你也不会怎么跟他讲，你也找不着。所以C端来说痛点不透明，整个市场都不透明，各方面都不透明。第二个你又不懂，在之前你结了婚，你要装修之前，你啥都不懂，当然了，大部分刚才举手的人，装修完了变半个专家了，为什么？因为他逼着你成为半个专家。
彭思立：我们来看B端，为什么讲这些，创新创业我们一定要从行业实际情况出发。B端你如果能够占领顾客的心智你成交就容易了。那么规模小，我能不能多做一些品类，那么成本高，你看这个大卖场，大家知道北四环那个居然之家，一天一平米的面积，租金多少大家知道吗？110多块钱，一平米的价格也就30天，多少钱，一个月。所以我们能不能在有限的面积里，多出样商品，平衡我的成本。那么C端也是一样的，我能不能在线上找到想要的东西，虽然这些商品在线下。2009年时候，谷歌找到我们，能不能说把线下的氮气商城的商品搬到线上，让用户在线上可以找到这些商品。到现在其实还没有实现，那么我不懂行的话，我是不是可以把我想要，我想象的东西可视化的展示一下，虽然我说不出来，但是我能判断。
彭思立：那么第二个，就是智能自动化，大家其实刚才举手的装修过的朋友们，我想多多少少都用过一些什么呢？用过一些线上的设计工具，大家都愿意去用，或者说实在不行就是找效果图看，找感觉。但是这个过程，其实是很难，你要自己去学一个工具，你要自己去做设计，那完全说对于女孩子来说太难了，对于学文科的同学们来说也是几乎是一个不可能的事情。那你又让他把虚拟专业性给到他，你就要做到什么呢？就要做到智能化、自动化。第三个怎么把价格降下来，能不能直接跟工厂买东西呢，所以刚才2699的那套桌子，大家如果有需要的话找到我，我可以帮到大家。所以这三点，从产品角度，技术上说我们要解决这个问题，虚拟现实人居环境，用虚拟现实的技术，来去把你的家居环境创造出来，创造出来你就能体验，你就能感受，你就能够做决定。那么第二个怎么实现智能的自动化呢，那么室内设计能不能用人工智能的手段、技术去实现呢，刚才武院长讲的就是这个建筑，建筑设计。室内设计，在这个领域里面应该说是走在前面的。那么最后一个利用大数据，来去实现C端这样一个经营策略。
彭思立：从联盟的角度，我们为什么积极的参与这个联盟呢，核心的想法是说我们不同的厂家，不同的技术的这个提供者，我们能够一起合作，能够去为新零售或者下一代零售来去沟通的摸索探索，找到一些好的解决方案，然后为这个传统的落后的行业，注入新的活力。在这种情况下，我说一件事情，我们现在跟国内最大的一家电器的卖场，我们已经正式立项，我们也尝试去做这个美宅制选Mall，样子感觉是这样的，像这几个部分，都是样板间，中间是体验，来去把你所挑的家具能够在你自己家里进行体验，最后你去成单。这里面会集成什么呢？智能家居、人脸识别、自动结算、表情识别等等这些技术。所以期望我们以联盟为平台，共同去把这些事情做起来。整个格局是这样的格局。我想作为我们来说，我们是希望用人工智能的方式，来去做一些，可能属于艺术范的东西，就像刚才讲到的，他可能有思想，那么艺术同样人工智能也可以去做，我们是在创业的路上，也是在创新的路上，希望我们一起把这个事情一步一步走，我们的想法是人工智能实现让房子，变成一个幸福快乐的家，谢谢大家。
腾讯研究院法律研究中心副主任、首席研究员 蔡雄山主题演讲：人工智能的法律政策对资本的影响
腾讯研究院法律研究中心副主任、首席研究员 蔡雄山
蔡雄山：大家下午好，非常高兴能够参加这个论坛。人工智能应该说是新一波的产业浪潮，很多年前我们说是互联网时代，现在我们说互联网时代其实已经过时了，现在应该是移动互联网时代。我们觉得移动互联网的时代也已经过时了，那么这个风潮正在转变，现在我们进入了人工智能的时代，那么我们知道国际上很多大的公司和企业，都已经转变了。在人工智能浪潮里面，我们有其他思考，我是研究政策和法律的，我这里不讲产品，不讲投资，讲一些在人工智能产业浪潮当中的一些考虑。我发现一个非常有意思的现象，不光在中国产业界，国际上，每年都会有新的词语，前几年云计算、物联网、大数据，今年我们又有了一个新的词语就是人工智能。当我们讲人工智能的时候，其实很多人可能还是以前的大数据、云计算等等，只是换了一个名词而已，这是非常值得思考的一个现象。那么我们看看国际市场在人工智能这波浪潮当中，国际上有一些什么样的动作。首先我们看一看，目前从国际上来讲，很多国家都在纷纷出台人工智能战略，加强顶层的设计。那么非常典型的就是像美国在2016年底的时候，美国白宫发布了两份国家战略，一份叫做国家人工智能研发战略计划，另外一份是人工智能、自动化与经济，从战略上面去抢占这个战略制高点。包括加拿大、日本、韩国等等也做了相应战略布局。
蔡雄山：美国人工智能战略，奥巴马把它称为新的阿波罗登月计划。这里面有七个非常重要的子的战略，包括人工智能投资研发、人机交互开发、人工智能的社会影响、为人工提供开放共享的环境、确保人工智能系统可靠性安全性、人工智能的标准、人工智能人力资源等全方位的部署，这是一个趋势，就是从全球的范围之内，各个国家都在部署人工智能顶层设计。所以我们可以看到美国这个国家，每一次产业浪潮，他都站在前面。另外一个全球范围内，各个国家都在加强人工智能资金支持和投入力度，推动人工智能研发和应用。我们看到美国、英国、韩国、加拿大国家投入了很多钱，进行人工智能的研发和应用，这是第二个趋势。第三个趋势就是目前刚才一些嘉宾也介绍到了，像自动驾驶是人工智能非常红的领域，所以国际上面都在逐步探索以自动驾驶重点领域的人工智能系统的立法或者监管。
蔡雄山：第四个趋势，就是大家可以看到，科技的发展是为了人类更美好的生活，探讨人工智能会不会取代人，会不会带来更多的挑战。我们可以看到国际组织发布了伦理的指南，还有在业界2017年的时候，互联网产业界提出了人工智能23条原则，就是用来指导人们在人工智能的研发过程当中，怎么去遵循这些伦理原则，我们知道在医学上有医学上原则，人工智能这个领域上在讨论人工智能的伦理原则。第五个趋势我们可以看到，我们知道人工智能的发展，可能取代简单的一些初级的劳动，所以国际社会在推动人工智能教育的发展，加快人工智能人才的培养。一方面人工智能高层次人才培养，另外一方面对于可能会失业这样一些岗位，进行劳动再就业的培训。所以在推动人工智能教育的发展，加快人工智能相关人才培养，这是在国际社会我们可以看到的，现在在人工智能方面做的五个非常重要的动态或者趋势，应该说是战略性的。
蔡雄山：人工智能发展会带来哪些法律或者伦理问题呢，我想跟大家分享一下，这些更多是理论上的探讨，有一些比较有意思的问题。我们在版权法上，现在人工智能写诗作词的水平，和人不相上下，那么在这个著作权上，到底谁是作者，一个人工智能写的一首诗有独创性，这个机器或者这个软件能不能有著作权。根据我们现在著作权法，你要想有这个版权，必须有人写。机器达到独创性的要求，是不是他可以成为一个作者，这是非常值得讨论的。第二个问题责任承担，自动驾驶是人工智能非常重要的应用，自动驾驶汽车发生交通事故之后，赔偿责任如何确定。有智能诊疗，医生依靠智能诊疗系统造成的问题谁来承担，这些问题都需要进一步去探讨的这个问题。第三个问题，就是数据的问题，我们知道我们现在人工智能的这个发展很大程度上都是需要数据的。第四个问题，人工智能其实靠的都是一些算法，那么这些算法，它可能会带来一种歧视，我们现在用的大数据征信，它的数据可能不是全面的，另外人在设计这些算法的时候可能有一定偏见的，通过大数据代表一部分人，不代表另外一部分人。可能有主观的因素，也有数据不全的因素，是不是造成一种歧视。
蔡雄山：第五个问题我是谁，当有一天人工智能的不断发展，可能做出很多在智力上超过人的话，那么机器人能不能赋予人的权利，我觉得这个在法律上非常有意思的问题。我们一个企业，或者一个公司，他是一个法人，在法律上就是理智的人，机器人有一天他的智商可以和人相提并论的时候，那么机器是不是可以成为人，法律上赋予他的人格，承担一定的权利，享有一定的义务，非常值得讨论的问题。第六个就是道德机器的伦理困境，伦理的问题都是几千年的问题，在几千年之前，人类社会救灾探讨。今天在人工智能的时代，这个问题又被提了出来，这里有一个伦理困境，伦理学上叫做扳道工困境，我们看到这里有一条电车的轨道，这个轨道上面一边绑了五个人，一边绑了一个人。这个扳道工，电车停不下来，必须做一个选择，如果他扳向一边死五个人，扳向另一边死一个人，这种情况下怎么做一个决定，这个对人来说是非常有意思的考验。人工智能时代把几千年来的伦理问题有一个非常重要的应用场景，这些都是非常值得讨论的。
零零无限创始人兼CEO王孟秋主题演讲：黑科技改变生活
王孟秋：大家好，很高兴今天和大家分享我们创业路上的思考，最近很密集参加很多活动都是关于人工智能的讨论。我自己凭良心说有点小担心，因为我原来在学校的时候，其实做了很多研究，和今天大家在热议的一些话题有交叉。在我自己看来，其实今天我们的很多思考，或者很多东西可能有一点点不理性的成分在里面，因为每一次当一个机器打败某一类棋类世界冠军的时候，其实都会掀起这么一波热潮。我觉得这一次逃不掉，整个人工智能和阿尔法狗有很多关系，只是因为在某些记忆搜索，或者游戏策略这些问题上面。我不是给大家泼冷水的，有一些东西可能要理性的思考。其实我们一直在想，跟人工智能相关的，我自己不太喜欢人工智能这个词，实际上太宽泛了，太大了，可能4跟数据分析处理，或者就是应用计算这件事情相关的东西，从哪里切入才可以真正给我们生活带来一些不一样的东西，带来一些创新。
王孟秋：今天给大家分享我自己的小故事，其实我觉得最好的科技，最的技术，并不是听起来非常酷炫，或者一定要黑科技，虽然我演讲题目是黑科技。最好的技术其实就是在潜移默化中，让我们生活变的方便、更便捷、更美好，做一些我们做不了的事情，我觉得就够了。2014年开始创业时候，问自己的就是有哪些东西是今天的技术加上非常好的工程，很多的系统工程，可以做到的。其中有一个关于影象，不管是照片还是视频的思考。其实如果上升一点点，聊到哲学层面的东西的话，生命到底是什么，我们走一遭，每天忙忙碌碌去上班，下班，到最后其实真的留下来的是记忆，我们对生活那些片段，一些经历，一些事情，不管是美好的，还是悲伤的，还是痛苦的这些回忆。其实影象很大程度上改变了我们去记录这个世界的方式，每一张照片，或者每一段视频一定意义上来说是我们大脑记忆力的延伸。因为比如说此时此刻我站在这个台上，可能一年以后回想今天，我来过一个大会，在这个台上，大概布局什么样子，记不住细节，我们大脑并不是被构建出来记忆所有细节的。当我拍这张照片的时候，其实这一个历史瞬间就被电子化记录，而且我可以任何时候回来翻它。
王孟秋：然后就想到今天什么样设备可以做这样东西，大家脑子里面想的是无人机，大家传统概念里面的无人机，比如说就跟某些非常知名的厂商之前做的那些无人机，他有几个特性。其实它的操作非常简单，就是基本上如果从来没有飞过就是这一类的东西，你可能半天或者一天就在一个花园里面摆弄一个东西，也飞不好，更不要说捕捉那个东西。第二它也危险，第三不便携。因为今天没有人说这个东西不可能，但是三年前我们做的时候，很多人，包括我们自己投资人都觉得不可能。只要我们在改变可能和不可能的边界。另外一点就是今天人工智能如此的热闹，我相信会有很多的学生，在他们进入大学择业的选择时候，或者选择专业时候，第一个考虑人工智能，虽然他们对这个问题理解不是很深，这一波新生力量未来五到十年推动技术进步，谢谢大家。
创世伙伴资本合伙人 梁宇主题演讲：科技金融3.0时代——人工智能与大数据
创世伙伴资本合伙人 梁宇
梁宇：大家好，头一个星期以前，麦肯锡出了一份报告，基于对全球三千家的企业家对于人工智能的一个看法一个调研。最后这个结论是这样，就是我觉得这事对于咱们看待人工智能行业有一些帮助的，就像刚才王总说的一样，也是泼了一写冷水，人工智能从概念来讲非常大，它更多是在媒体界为大家所广为传播，但是在应用场景里面，实际上现在大家都在找这个应用场景。而第一波能够用到人工智能技术，并且在产生实际效应的是有两种排头兵的行业。第一种是过去的就是在科技行业当中，已经把技术用的纯熟的行业，这些领头羊。比如说我们大家耳熟能详的像微软、谷歌，还有包括亚马逊，中国的BAT等等。因为他们在过去充分的享受了科技这件事情给企业带来的足够