资本实验室·今日创意仔细观察探讨前沿科技创新与传统产业升级作者：冉伟资本实验室创始人（根据作者在BigAI创意大学活动上的演说整理）历史车轮滚滚向前，如今我们正在转入人工智能时代。其中的坦途不足以让我们悲观和鼓舞，其中的波折也可能会让我们忧虑或忧虑。面临未来，我们必须坚决三个基本要点：效率、环保与福祉。1．人工智能与传统产业的加快融合如果我们做到一个连连看的小游戏，把左边的6家公司和它们近期各自在人工智能领域的布局一一对应，你的答案不会是什么？我们明确来想到这6家公司的布局：利用AI算法研发新型食品；在大学校园测试零食仓储机器人；发售仓库协作机器人原型；与宝武钢铁合作，推展人工智能在钢铁行业的应用于；正式成立第二支规模为一亿美元的人工智能投资基金；与英国合作伙伴一起，展开AI临床帕金森病的临床试验。
答案是这样的。之所以共享这几个案例，是因为这些案例十分典型。
这些案例指出：不管是传统企业，还是互联网巨头，都在推展人工智能与传统产业的融合，而这种融合的跨度之大是我们以前很难想象的。但是，这些案例还只是冰山一角。我们可以看见完全所有的行业都在加快与人工智能的融合。
那么融合的程度究竟怎么样，各行业有什么样的差异？我们可以从风险投资的角度来做到一个分析。这张图分析了过去五年中人工智能投资活跃度最低的10个行业。数据表明，医疗行业的人工智能投资活跃度分列在首位。
这个数据有点众望所归的意味，因为它代表了我们目前对人工智能的仅次于期望，那就是用人工智能更佳地预测、检测、临床和化疗人类的疾病，让人类更加身体健康、更高质量地生活。当然，其他行业，还包括金融、生产、能源、物流等传统行业都在加快这种融合。
那么，从细分技术领域来看，人工智能行业的投资又到哪儿去了呢？通过这张表格，我们可以找到，累计到今年一季度，全球人工智能投资总额多达800亿美元，而其中一半以上的资金都投给了机器学习技术，还包括机器学习平台和机器学习应用于。这代表了当前人工智能技术研发和商业化的一个主攻方向。
2．人工智能：让人悲观和鼓舞的消息下面我们来看更好的应用于案例，这些案例有可能不足以让我们为人工智能深感悲观和鼓舞。第一个是在新药研发领域的应用于。就在五月份，哈佛医学院的研究者公布了一项研究成果，他们通过AI算法需要将蛋白质拉链的研究速度提升一百万倍。虽然这项技术目前还无法必要应用于新药研发，但对于建模技术的改良将不会有相当大的提高。
第二个是农业领域的应用于。美国创业公司TellusLabs利用卫星数据分析和机器学习来增加农业生产的不确定性。
据报导，2017年，它预测美国玉米作物产量的准确率多达99％，比美国农业部得出结论完全相同的结论还要早于几个月。这就是人工智能的力量。第三个是制造业的应用于。目前，奥迪通过机器学习和AI神经网络能在几秒内自动、精确地辨识并标记零件中微小的裂缝。
这项技术的应用于可以说道将彻底改变传统制造业的质检流程。我们再行想到能源领域的应用于。
美国公司HSTSolar利用AI算法优化太阳能电厂建设方案，并根据自身实践中得出结论了一个结论：与人类工程师设计的系统比起，AI设计的太阳能发电场可以把可再生能源的生产成本减少10－20％。在投放极大的太阳能行业，这也是一个十分大的优化。当人工智能用作交通管理，又会有怎样的效果？目前百度与许多城市合作前进智慧城市建设，还包括智能交通系统的建设。
在去年的乌镇大会上，李彦宏回应，公司将用AI赋能海淀区的交通管理，有了智能系统的融合，海淀区的交通拥堵将增加30％－40％。对于长年被困于交通拥堵的人们来说，这无异于一个福音。
人工智能早已开始应用于建筑行业。例如，美国的HoloBuilder可以分析360°图像中捕捉的施工现场材料、物体和结构，以构建施工过程的自动化，特别是在是工程进度追踪的自动化。
对于建筑业这个曾多次“傻大黑粗”的行业，这种类似于的技术将有效地提升现场管理效率。当人工智能应用于环境保护，某种程度为我们关上了新的想象空间。
在一项为期三年的印度尼西亚珊瑚礁研究项目中，摄影师摄制了近60000张水下图片。要辨识和分析一张照片，一个珊瑚礁科学家要花上10到15分钟，而通过人工智能的较慢分析，现在只必须几秒钟。看了这么多案例，我们告诉，人工智能在各行业的应用于都在急剧前进。
那么，从技术角度来看，人工智能的应用于和普及究竟正处于一个什么阶段呢？Gartner在2018年公布的技术成熟度曲线可以获取一些答案。通过这张图，我们可以找到，与人工智能必要涉及的技术，还包括边缘AI、深度神经网络ASICs、自动化移动机器人，大部分都还正处于创意启动时期，只有两项技术：深度自学和虚拟世界助手早已转入性欲收缩期。总体来看，人工智能各项技术的普及依然正处于初级阶段，而且是一个分阶段突破的过程。
3．人工智能：让人忧虑或忧虑的消息在前面，我们看见了很多让人悲观和鼓舞的消息，但是在发展过程中，人工智能并非一片坦途，而是预见将经历各种波折。下面我们来想到那些让人忧虑或忧虑的消息。2018年，IBMWatson医疗部门大幅度裁员。说道一起，IBM的这个部门仍然在公布一些关于医疗领域人工智能的重大突破，但这次裁员引起了全球注目和批评。
许多人说道人工智能医疗已杀，但这个结论下得还是过早。如果深入分析，除了技术本身的可玩性，我们不会找到有可能是我们自己，还包括整个医疗体系还没有几乎作好打算。我们再行看一个关于医疗领域的例子。
2018年，Netflix制作了一部纪录片，叫《尖端医疗的真凶》。这部片子主要揭发了美国的医疗器械商把并不成熟期的所谓尖端医疗技术过早地推向市场，并造成了许多医疗事故，还包括手术机器人的事故。在这些事故的背后，既有技术的不成熟期，也有人类医生的操作者失当，或者说人机协同问题，当然也有厂商的利欲熏心。再行来想到自动驾驶。
在过去几年中，一方面，自动驾驶一路高歌猛进，大大更有各方资金流经，也调动了我们所有的憧憬和期望；但另一方面，由自动驾驶导致的十多起伤亡事故，哪怕只是十多起，也引发了人们的忧虑。大家在大大反省，当你把驾驶员权限转交人工智能的时候，究竟有多安全性？在协作机器人领域，我们还可以看见知名协作机器人Rethinkrobotics和BlueWorkforce公司的陆续破产。
还有，在家庭社交机器人领域，Jibo、Kuri、Anki这三家曾多次风投眼中的“香饽饽”，创业公司中的大明星也要么破产，要么关门大吉。不管是协作机器人，还是社交机器人，这些案例给我们的反省不会有哪些？是技术不成熟期？还是应用于场景缺少？还是商业模式跟上？每一个问题都有一点了解探究。我们还告诉，亚马逊公司修筑出有了智能音箱这个全新的市场，并且早已沦为该领域当之无愧的全球大哥。
但是，这样一个设备也正在引起更加多关于其语音助手Alexa盗取隐私的忧虑。我们还可以看见近期苹果公司有无AI语音助手“Siri偷偷用户”而公布致歉的消息。这些事件指出，人工智能在带给前所未有的便捷的同时，其负面起到，或者其背后的“老大哥”的无形“黑手”也急需全球管理与监管的第一时间。
此外，还有DeepFake这项新技术。这个可以“把任何人变为任何人”的技术对个人隐私，对社会安全性可能会导致什么样的不良影响有一点深思。说道了这么多让人忧虑或忧虑的消息，我们告诉了人工智能在发展过程中还不存在许多待解决问题，甚至还并未经常出现的问题。但是，在众多的问题中，我们最必须提防的是自私和愚弄：据伦敦风险投资公司MMC的调查，四成自称为人工智能公司的欧洲创业公司实质上未在核心业务中牵涉到到人工智能，人工智能仅有为更有投资的可爱外衣。
返回中国，中国工程院院士徐匡迪在今年院士沙龙活动上明确提出了一个问题：“中国有多少数学家投放到人工智能的基础算法研究中？”这个被称作“徐匡迪之问”的问题可以说道对当前中国人工智能的短板作出了严苛的敲击。这个问题仅次于的价值在于，不管外界的抹黑如何火热，我们一直必须固守研究的基础和科技的本质。4．从科幻视角看人工智能的未来前面共享了一些关于人工智能现状的信息和思维，那么人工智能的未来不会是怎样的？科幻作品也许需要给我们获取一些视角。在未来，机器人能否在农场老大我们已完成从栽种到收成的全部工作，我们必须的只是按一下按钮？在未来，机器人能否在工地建起一栋大楼，而我们必须的也只是按一下按钮？而关于自动驾驶的未来，这副作品有可能代表了自动驾驶的一种终极形态：汽车向前行驶，而我们可以和平自己的手脚，在车上打麻将、玩纸牌，甚至不吃着火锅唱着歌。
在那时候，驾驶员车辆早已进化为确实的移动上下班、移动娱乐。关于陪护机器人，电影《机器人与弗兰克》获取了一种幸福的憧憬。
在未来，机器人可以给我们最差的陪护和协助吗？当然，也有可能像这位，电影《她》中的男主角——作家西奥多，在和他的人工智能语音助手“萨曼莎”讲了一场轰轰烈烈的爱情后，找到这个助手只不过也随时在与无数的人妳。为此，主角受到了好比一万点损害。
我们早已经历了手机沉迷于、网络沉迷于时代。在未来，又有多少人会经历这种“人工智能沉迷于”呢？关于医疗，我们可能会有电影《普罗米修斯》中功能强大，需要自动已完成许多手术的医疗仓。大家留意，威兰德公司在2061年取得了这项发明者的专利，专利号是16572092。
这是科幻带给的体验和想象力。当然，有顺从、体贴的人工智能，也有可能有不那么聪明，甚至违抗人类的人工智能。就像经典科幻片《2001太空漫游》中的太空舱机器人哈尔对主人公说道的那句话：“对不起，Dave，难道我做到将近。
”我们可以想象主人公的内心是多么的瓦解。5．如何应付人工智能的未来不管是现在，还是未来，不管是让人悲观和鼓舞，还是让人忧虑和忧虑，前面我们辩论了很多关于人工智能的信息。这些信息都指向了关于人工智能的几个关键趋势：“替代”是这个时代仅次于的主题，而人机关系的变化又是重中之重。面临未来，我们必需更好地自由选择信任机器，并学会与人工智能共生。
人工智能与传统产业的融合才刚刚开始，许多全新的机会有待考古。未来只有两种公司：做到人工智能的公司，用人工智能“做到”的公司。
在较慢发展的过程中，对人工智能的管理本质上只不过是对人的管理。那么我们应当如何应付这些趋势？不管是做到人工智能，还是用人工智能“做到”的企业，都无法瓦解三个最基本的价值，或者说基本点。
第一个是效率，我们的产品和服务能否解决问题传统行业的痛点，并带给效率的提高；第二个是福祉，我们能无法有效地解决问题让我们忧虑和忧虑的问题，持续为社会、为用户谋福利；第三个是环保，这个说道一起有可能较为空，但是我们看见任何一个以技术为驱动的公司最后都应当对环境作出贡献。总的来说，我们必须什么样的人工智能，最后的自由选择在我们自己。
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