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時(shí)間：2023-06-30 09:27:44
序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗(yàn)，特別為您篩選了11篇人工智能的投資邏輯范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時(shí)與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識(shí)！
二、人工智能控制器的好處
對(duì)于不一樣的人工智能控制，必須采用不一樣的措施來(lái)分析。然而部分人工智能控制器，比如：遺傳算法、神經(jīng)、模糊與模糊神經(jīng)全部為一類(lèi)不是線(xiàn)性的函數(shù)近似器。使用以上區(qū)分的方法有益做整體的分析，而且能夠有利于為控制方案做整體性的研究。上面提到的人工智能函數(shù)近似器擁有普通的函數(shù)近似器而沒(méi)有的好處。第一，大部分情形下，準(zhǔn)確地知道控制物體的動(dòng)態(tài)方程是相當(dāng)繁雜的，所以控制器規(guī)劃現(xiàn)實(shí)控制物體的模板的時(shí)候，常常能夠出現(xiàn)許多無(wú)法預(yù)料的原因，比如參數(shù)改變和非線(xiàn)性時(shí)等，這些往往不能夠掌控。但是人工智能控制器規(guī)劃時(shí)能夠無(wú)需控制物體的模板。按照降下的時(shí)間與回復(fù)的時(shí)間不一樣，人工智能控制器經(jīng)過(guò)一定的調(diào)節(jié)能夠加強(qiáng)本身的功能。比如從降下的時(shí)間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的四倍；從升起的時(shí)間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的兩倍。和傳統(tǒng)的控制器比較，人工智能控制器擁有容易調(diào)整的特點(diǎn)。雖然沒(méi)有專(zhuān)業(yè)人員的實(shí)時(shí)引導(dǎo)，人工智能控制器也可以采用回復(fù)數(shù)據(jù)以實(shí)施規(guī)劃。還能夠經(jīng)過(guò)使用語(yǔ)言和有關(guān)信息等形式實(shí)施規(guī)劃。人工智能控制擁有非常大的同一性，鍵入以前沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)非常高的數(shù)值，能夠減少驅(qū)動(dòng)器給其造成的不良反應(yīng)。針對(duì)一些控制物體，即使現(xiàn)在未使用人工智能控制器也能夠有非常好的影響，然而針對(duì)別的控制物體，并不確定是否有類(lèi)似的非常好的影響，所以對(duì)于規(guī)劃需要根據(jù)實(shí)際問(wèn)題制定具體的解決方案。對(duì)于模糊化與反模糊化，假如使用適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器與隸屬函數(shù)，可以準(zhǔn)確地實(shí)施定期核實(shí)。對(duì)于完成此成果的多種方案里面，唯有經(jīng)過(guò)體系工藝的應(yīng)用才可以獲得固定的數(shù)值，加上簡(jiǎn)便的拓?fù)浣M構(gòu)，可以達(dá)到非?？斓淖詫W(xué)程度。
三、人工智能于電氣自動(dòng)化里的應(yīng)用
人工智能探究的重要目的是讓機(jī)器可以完成部分一般要人類(lèi)智能勝任的繁雜任務(wù)，電氣自動(dòng)化為分析和電氣工程相關(guān)的體系運(yùn)作。人工智能的組成部分包含邏輯推導(dǎo)、定理證明、機(jī)器人學(xué)、專(zhuān)家體系、自然語(yǔ)言理解，人工智能的使用表現(xiàn)在問(wèn)題解答、自動(dòng)程序規(guī)劃、行為功能、思維功能與感知功能等。但是以上方面全部表現(xiàn)了自動(dòng)化的特點(diǎn)，傳達(dá)了同一個(gè)主旨內(nèi)容，那就是加強(qiáng)機(jī)械人們意識(shí)功能，提高控制自動(dòng)化。所以人工智能對(duì)于電氣自動(dòng)化行業(yè)將會(huì)起到非常重要的作用，電氣自動(dòng)化控制同時(shí)也需要人工智能的加入。由于人工智能技術(shù)進(jìn)步地越來(lái)越快，許多科研工作者開(kāi)展了對(duì)于人工智能在電氣工程自動(dòng)化控制中的探討，比如：怎樣把人工智能體系使用到問(wèn)題的判斷及預(yù)料、電氣產(chǎn)品規(guī)劃及愛(ài)護(hù)或控制等。從如何更好地規(guī)劃產(chǎn)品角度講，規(guī)劃電氣裝置是相當(dāng)復(fù)雜的任務(wù)。需應(yīng)用電器、電路、電機(jī)和磁場(chǎng)等多課程的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，還需應(yīng)用傳統(tǒng)規(guī)劃里的經(jīng)驗(yàn)。
“人工智能”（Artificial Intelligence）一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。人工智能是指研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。
2.人工智能的研究歷史
人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家培根，系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家布萊尼茲。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn) 算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家布爾實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。
第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題求解程序LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問(wèn)題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。
第二階段： 60 年代末到70 年代，專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969 年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議。
第三階段： 80 年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982 年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)K I P S”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段： 80 年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987 年，美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。 第五階段： 90 年代，人工智能出現(xiàn)新的研究由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。
3. 人工智能的發(fā)展方向
3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)造人類(lèi)智能的機(jī)器，用機(jī)器模擬人類(lèi)的智能。這是一個(gè)十分漫長(zhǎng)的過(guò)程，人工智能研究者將通過(guò)多種途徑、從不同的研究課題入手進(jìn)行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動(dòng)或半自動(dòng)的知識(shí)獲取工具；能實(shí)現(xiàn)海量高速存儲(chǔ)并具有學(xué)習(xí)功能的聯(lián)想知識(shí)庫(kù)；新型推理機(jī)制和推理機(jī)；分布式人工智能與協(xié)同式專(zhuān)家系統(tǒng)；智能控制與智能管理；智能機(jī)器人；人工智能機(jī)；新一代的電腦模型。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，主要研究領(lǐng)域有專(zhuān)家系統(tǒng)，有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類(lèi)的思維。其發(fā)展可以歸納為：人機(jī)融合、機(jī)器智能、智能機(jī)器。
3.2人機(jī)融合。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識(shí)的過(guò)程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會(huì)努力解決知識(shí)的模糊性以及消除知識(shí)的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。
機(jī)器超越人已不再遙遠(yuǎn)
從識(shí)別、感知、認(rèn)知，到做決策、反饋，人工智能在過(guò)去五年有非常大的進(jìn)步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微軟小冰，決策的例子有Google Gmail的自動(dòng)回復(fù)。
我在30多年前就做人工智能，可惜，無(wú)論對(duì)弈、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解都沒(méi)有生逢其時(shí)。因?yàn)楫?dāng)時(shí)機(jī)器不夠快，數(shù)據(jù)不夠多，算法不夠先進(jìn)。但是今天，它們夠先進(jìn)了。
機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的一個(gè)突破是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)，就是用非常大的神經(jīng)元，用巨量的數(shù)據(jù)充進(jìn)去訓(xùn)練。它可以在識(shí)別、分類(lèi)或者預(yù)測(cè)方面，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)任何過(guò)去的算法。這個(gè)學(xué)習(xí)的算法特別適合巨大的數(shù)據(jù)量。
什么情況才能用人工智能？人工智能不是萬(wàn)能的，但滿(mǎn)足以下條件，人工智能絕對(duì)可以做出特別有價(jià)值的產(chǎn)品：千萬(wàn)級(jí)別的海量數(shù)據(jù)；頂尖的科學(xué)家；非常清晰領(lǐng)域的邊界；非常好的標(biāo)注；非常多的計(jì)算量。
很多人說(shuō)人工智能好遙遠(yuǎn)。其實(shí)不是，百度、淘寶、滴滴的背后都是一個(gè)人工智能引擎。一些過(guò)去認(rèn)為比較遙遠(yuǎn)的，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別的比賽，機(jī)器已經(jīng)超越人了。
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司的用戶(hù)達(dá)到了千萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候，肯定需要人工智能引擎。因?yàn)橄到y(tǒng)需要做一些判斷和推薦：推薦什么商品給用戶(hù)，該放什么樣的廣告。所以，做人工智能創(chuàng)業(yè)的，最好是已經(jīng)有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的公司。
當(dāng)然，還有很多公司是沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的，這些公司也能創(chuàng)造價(jià)值。
哪些領(lǐng)域會(huì)最先呢？一定是數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域。如金融領(lǐng)域：銀行、保險(xiǎn)、券商、智能投庫(kù)、AI量化基金，是最快能產(chǎn)生價(jià)值的。
哪些是對(duì)人類(lèi)最有意義的？一定是醫(yī)療領(lǐng)域。癌癥的檢測(cè)、切片，基因個(gè)性化的治療。
最大的一個(gè)領(lǐng)域應(yīng)該是無(wú)人駕駛。當(dāng)電動(dòng)車(chē)、共享經(jīng)濟(jì)、無(wú)人駕駛?cè)虑橥瑫r(shí)發(fā)生的時(shí)候，人類(lèi)經(jīng)濟(jì)會(huì)產(chǎn)生最大的提升和改變。以后我們出去打車(chē)，應(yīng)該是隨叫隨到，人都不需要買(mǎi)車(chē)了，停車(chē)場(chǎng)也不需要了，路上的車(chē)也變少了，空氣也變好了，這些都是一些會(huì)發(fā)生的很好的“副作用”。
最厲害的AI公司將是Google。當(dāng)Google搜索里面的引擎被提煉出來(lái)成為一個(gè)Google大腦的時(shí)候，用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就變成了Gmail的自動(dòng)回復(fù)，變成了Google的搜索和廣告；用在汽車(chē)領(lǐng)域就是GoogleCar；用在人的健康領(lǐng)域就成了GoogleHealth；用在圍棋上就是AlphaGO。
百度大腦也是一個(gè)類(lèi)似的項(xiàng)目。每個(gè)偉大的互聯(lián)網(wǎng)公司都應(yīng)該考慮：擁有大數(shù)據(jù)是不是也應(yīng)該像Google一樣，用更多的深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值？
中國(guó)有特殊機(jī)會(huì)
當(dāng)你要做人工智能的時(shí)候，我有幾個(gè)建議：要有特別大的數(shù)據(jù)，最好是閉環(huán)的，只有你有，別人沒(méi)有；要買(mǎi)很多機(jī)器，尤其考慮GPU；要有經(jīng)驗(yàn)豐富的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)家；最后要把年輕人訓(xùn)練起來(lái)。
為什么特別提到訓(xùn)練年輕人呢？因?yàn)橐粋€(gè)優(yōu)秀的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生，培訓(xùn)6個(gè)月就可以做人工智能工程師了。
因此，最領(lǐng)先的人工智能?chē)?guó)家，當(dāng)然是技術(shù)最領(lǐng)先的、論文最領(lǐng)先的、應(yīng)用最領(lǐng)先的，而且也是年輕人最上進(jìn)、最努力、最勤奮的國(guó)家。
中國(guó)有一些很特殊的機(jī)會(huì)。中國(guó)教育特別重視優(yōu)秀的理工、數(shù)學(xué)底子，世界上的人工智能論文43%都是中國(guó)人寫(xiě)的。中國(guó)傳統(tǒng)企業(yè)比美國(guó)落后，但這表示人工智能注入進(jìn)去就會(huì)產(chǎn)生很大價(jià)值。在座每一個(gè)潛在的獨(dú)角獸公司和快到獨(dú)角獸的公司，如美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能專(zhuān)家，幫他們提升價(jià)值。美國(guó)領(lǐng)先的公司，無(wú)論是Google、坦斯福羅，還是微軟、CNTK、Facebook，在中國(guó)都很難本土化，這都是中國(guó)公司的機(jī)會(huì)。
人工智能時(shí)代的投資藍(lán)圖
創(chuàng)新工場(chǎng)在人工智能時(shí)代的投資藍(lán)圖包括以下幾個(gè)方面。
大數(shù)據(jù)公司。誰(shuí)有大數(shù)據(jù)，我們就可以做人工智能。
R別。語(yǔ)音、手勢(shì)、人臉等識(shí)別會(huì)有很大的突破，但是自然語(yǔ)言的理解，即語(yǔ)義方面的突破，可能還需要5-10年。
傳感器。傳感器現(xiàn)在很貴， Google做輛車(chē)要幾十萬(wàn)美元，但我深信三年以后價(jià)格就會(huì)降下來(lái)。所以，我們更愿意投資那些現(xiàn)在看起來(lái)很貴，但一旦量產(chǎn)價(jià)格就會(huì)降下來(lái)的公司。
家庭機(jī)器人。家庭機(jī)器人長(zhǎng)的像人的，恐怕還需要近十年的時(shí)間。但是，一些智能音箱、工業(yè)商業(yè)的應(yīng)用，可以快速發(fā)展起來(lái)。
無(wú)人駕駛。無(wú)人駕駛一定是先開(kāi)始輔助人駕駛，然后人來(lái)輔助機(jī)器，最后才能達(dá)到全天候的駕駛。
我們投資的人工智能項(xiàng)目，比較著名的是FACE++，還有地平線(xiàn)機(jī)器人、小魚(yú)在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的無(wú)人車(chē)，它已經(jīng)開(kāi)始在園區(qū)里面上路測(cè)試了，連駕駛盤(pán)都沒(méi)有，所以完全是無(wú)人駕駛的工作。
我們深信，十年以后回顧人類(lèi)歷史，人工智能不只是一個(gè)創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，也絕不僅是一個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后最好的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，而會(huì)被認(rèn)為是人類(lèi)有史以來(lái)最好的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新機(jī)會(huì)，對(duì)人類(lèi)有潛在的巨大改變，對(duì)人類(lèi)生活有最大提升的一種技術(shù)。（本文摘自李開(kāi)復(fù)12月6日在WISE-2016獨(dú)角獸大會(huì)上的演講，有刪改，標(biāo)題為編者所加，未經(jīng)本人確認(rèn)。）
一周視點(diǎn)
李開(kāi)新
360手機(jī)執(zhí)行副總裁2017年不折騰
作為初創(chuàng)企業(yè)和新品牌，穩(wěn)和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折騰，有正確的方向和明確的定位，企業(yè)總歸會(huì)成功的。
12月5日，360手機(jī)新掌門(mén)李開(kāi)新接受媒體采訪時(shí)表示，2017年的思路是穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)，不折騰，不去做一夜暴富的夢(mèng)，認(rèn)認(rèn)真真專(zhuān)心做手機(jī)。
古永鏘
優(yōu)酷創(chuàng)始人、阿里文娛戰(zhàn)略投資主席融合、鏈接是未來(lái)關(guān)鍵
用兩個(gè)詞來(lái)形容我看到的未來(lái)：融合和鏈接。搶用戶(hù)、圈地這種邏輯在新的十年越來(lái)越難，但如何使融合和鏈接產(chǎn)生增值是企業(yè)需要考慮的關(guān)鍵。
12月6日，古永鏘在WISE-2016獨(dú)角獸大會(huì)演講中說(shuō)，未來(lái)是融合的時(shí)代，也是全球互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代。文化娛樂(lè)將是一個(gè)重要風(fēng)口，產(chǎn)生很多創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。
唐沐
2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬(wàn)美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數(shù)千萬(wàn)美元，成為業(yè)界最被看好的計(jì)算機(jī)視覺(jué)創(chuàng)業(yè)公司之一。
創(chuàng)業(yè)四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術(shù)優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，要面對(duì)的難題也不少：沒(méi)有商科背景，是否會(huì)讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領(lǐng)域，沒(méi)有現(xiàn)成的商業(yè)模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業(yè)務(wù)方向？
8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時(shí)間線(xiàn)》對(duì)他進(jìn)行了專(zhuān)訪，聽(tīng)朱瓏講述行走在中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)浪潮之巔的故事。
《時(shí)間線(xiàn)》：2012年你創(chuàng)業(yè)的時(shí)候，國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)是怎樣的？
朱瓏：當(dāng)時(shí)大家對(duì)人工智能的未來(lái)不像今天這樣有信心，資本對(duì)這個(gè)圈子的熱度也遠(yuǎn)不如今天。并不是說(shuō)你來(lái)自MIT就很容易拿到投資。我認(rèn)為2012年是技術(shù)類(lèi)創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿性的一年，此后，創(chuàng)投圈開(kāi)始從“資金密集型”和“資源密集型”轉(zhuǎn)向“智慧密集型”。
《時(shí)間線(xiàn)》：如你所說(shuō)，當(dāng)時(shí)資本圈對(duì)AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬(wàn)美元的天使投資，經(jīng)歷了怎樣的過(guò)程？
朱瓏：在紅杉資本中國(guó)基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創(chuàng)始人徐小平先生在他的家中見(jiàn)面，交流了十幾個(gè)小時(shí)。當(dāng)時(shí)，徐老師對(duì)人工智能技術(shù)并不十分了解，但非?？春梦覀兊膱F(tuán)隊(duì)和AI的未來(lái)，提出給依圖兩百萬(wàn)美元的投資，這筆資金動(dòng)用了當(dāng)時(shí)真格基金總額的7%，我認(rèn)為徐小平老師是個(gè)非常有魄力的投資人。
《時(shí)間線(xiàn)》：你們的很多項(xiàng)目都是與政府部門(mén)合作的，一家創(chuàng)業(yè)公司是如何取得政府的信任的？
朱瓏：我回國(guó)之后動(dòng)用了自己在國(guó)內(nèi)所有的人際關(guān)系，最終獲得了在某個(gè)公安系統(tǒng)會(huì)議的茶歇時(shí)間與一名負(fù)責(zé)人交流3分鐘的機(jī)會(huì)。經(jīng)過(guò)一番爭(zhēng)取，他愿意讓我嘗試計(jì)算機(jī)車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率不到30%，對(duì)方希望提升到70%。接到任務(wù)兩個(gè)月后，我們做出了一套車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，獲得公司成立后的第一單業(yè)務(wù)。
由此開(kāi)始，我們與公安系統(tǒng)開(kāi)始了長(zhǎng)期緊密合作，將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于追逃、刑偵、監(jiān)控等方 面。
《時(shí)間線(xiàn)》：人臉識(shí)別技術(shù)具體可以如何應(yīng)用到公安系統(tǒng)的工作中？
朱瓏：我們?cè)鴧f(xié)助蘇州公安完成一起追逃任務(wù)，公安用全國(guó)在逃庫(kù)的26萬(wàn)人與常住及暫住人口庫(kù)中的1300萬(wàn)人進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)人臉識(shí)別的捕捉，系統(tǒng)共預(yù)警25人。經(jīng)過(guò)人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷(xiāo)，最后現(xiàn)場(chǎng)捕獲了3人。這是過(guò)去單靠警力無(wú)法做到的事情，現(xiàn)在人工智能技術(shù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)。此外，人臉識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用到金融等其他行業(yè)。
《時(shí)間線(xiàn)》：從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在，人工智能市場(chǎng)經(jīng)歷了怎樣的變化？
朱瓏：今年的前三、四個(gè)月，比過(guò)去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進(jìn)來(lái)參與這個(gè)領(lǐng)域?！?/p>
《時(shí)間線(xiàn)》：在人工智能大熱的今天，可能會(huì)有一些投機(jī)主義的公司涌現(xiàn)，這是否會(huì)成為你的困擾？
朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見(jiàn)得會(huì)涉及智能的那些部分，只是包裝一個(gè)概念，但時(shí)間會(huì)自動(dòng)篩選出真?zhèn)危袑?shí)力的公司很稀缺，團(tuán)隊(duì)會(huì)更加值錢(qián)。
為杭州打造“城市數(shù)據(jù)大腦”
今年9月，全球矚目的G20峰會(huì)將在杭州召開(kāi)，杭州市委市政府聯(lián)合眾多公司，在阿里云的牽頭下開(kāi)展了一個(gè)名為“城市數(shù)據(jù)大腦”的城市交通規(guī)劃項(xiàng)目，借此盛會(huì)展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車(chē)輛識(shí)別及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。首次涉通領(lǐng)域，對(duì)于依圖來(lái)說(shuō)是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。
《時(shí)間線(xiàn)》：“城市數(shù)據(jù)大腦”項(xiàng)目中，依圖進(jìn)行了哪些方面的技術(shù)支持？
朱瓏：我們對(duì)城市中車(chē)輛的行駛路徑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析，對(duì)車(chē)、道路、紅綠燈的信息進(jìn)行建模。在建模的基礎(chǔ)上對(duì)政府的交通管理者給予建議和優(yōu)化方法，比如紅綠燈的改進(jìn)措施，道路的修繕?lè)桨浮Ｎ覀兿Ｍㄟ^(guò)解決城市交通這類(lèi)世界級(jí)難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。
《時(shí)間線(xiàn)》：這個(gè)項(xiàng)目的難點(diǎn)在哪里？
朱瓏：從技術(shù)層面來(lái)講，交通管理是一個(gè)非常新的領(lǐng)域，世界上頂級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)這一領(lǐng)域的研究也處于原始階段，現(xiàn)有的學(xué)術(shù)界的模型、數(shù)據(jù)體量無(wú)法滿(mǎn)足模型精度的需求。要完成這個(gè)項(xiàng)目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來(lái)講，我們的工作要跨越政府的不同部門(mén)，把這些數(shù)據(jù)整合到一起。
《時(shí)間線(xiàn)》：大數(shù)據(jù)對(duì)人工智能技術(shù)有重要作用，你們?nèi)绾谓⒆约旱臄?shù)據(jù)庫(kù)？
朱瓏：最樸素的辦法就是一點(diǎn)一滴積累，比如車(chē)輛數(shù)據(jù)，我們自己去路上拍了很多，慢慢地?cái)?shù)據(jù)就積累起來(lái)了。在和客戶(hù)合作的過(guò)程中，客戶(hù)也會(huì)提供一些數(shù)據(jù)。
《時(shí)間線(xiàn)》：現(xiàn)階段在中國(guó)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)業(yè)，難點(diǎn)在哪里？
朱瓏：從創(chuàng)業(yè)環(huán)境來(lái)看，我們沒(méi)有完善的反壟斷機(jī)制，也就是說(shuō)大公司還是可以跟你競(jìng)爭(zhēng)的；但在美國(guó)，這不一定行得通。而且中國(guó)的知識(shí)版權(quán)的保護(hù)尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。
此外，探索出好的商業(yè)模式是非常困難的。依圖成立四年，經(jīng)歷了很多探索，我們一直在扎實(shí)地做垂直領(lǐng)域，包括公安、金融等領(lǐng)域。我始終在問(wèn)自己：人工智能的賣(mài)點(diǎn)是什么？
AI最大的考驗(yàn)是商業(yè)模式的創(chuàng)新
2016年初，一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)成為全民熱點(diǎn)。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動(dòng)的市場(chǎng)教育。影響迅速蔓延到二級(jí)市場(chǎng)，人工智能概念股迅速飆升，中國(guó)興起一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)四年，朱瓏目睹了人工智能產(chǎn)業(yè)的變遷，他有著怎樣的體會(huì)？作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者，他如何看待這個(gè)產(chǎn)業(yè)的未來(lái)
《時(shí)間線(xiàn)》：現(xiàn)在依圖在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)方面的比率大概是什么樣的？
朱瓏：超過(guò)50%都是技術(shù)團(tuán)隊(duì)，我們的核心優(yōu)勢(shì)是對(duì)技術(shù)的理解能力。有了技術(shù)作為基礎(chǔ)，擴(kuò)張的成本會(huì)變得很低。
《時(shí)間線(xiàn)》：作為學(xué)者型創(chuàng)業(yè)者，商業(yè)背景的匱乏會(huì)不會(huì)成為你的瓶頸？
朱瓏：創(chuàng)業(yè)四年，這個(gè)部分的知識(shí)我補(bǔ)充了很多。商業(yè)知識(shí)是不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程，今天學(xué)到的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)不一定能解決明天的問(wèn)題。換句話(huà)說(shuō)，有商科背景不一定比我更有能力解決未來(lái)將面對(duì)的問(wèn)題。創(chuàng)業(yè)本身就是個(gè)不確定的探索過(guò)程。
《時(shí)間線(xiàn)》：如何看待技術(shù)與商業(yè)化的平衡？
消息公布之后，伊隆?馬斯克在Twitter上評(píng)論騰訊投資特斯拉的舉動(dòng)，稱(chēng)“非常高興騰訊成為特斯拉的投資人和顧問(wèn)”。不過(guò)，騰訊此次獲得的5%的股份為被動(dòng)股權(quán)。按照美國(guó)證監(jiān)會(huì)的規(guī)定，被動(dòng)股權(quán)的持有者不能參與公司的具體運(yùn)營(yíng)決策，只能通過(guò)買(mǎi)賣(mài)股票獲得投資收益。
此前，在2月底，因?yàn)閾?dān)憂(yōu)特斯拉Model 3車(chē)型今年生產(chǎn)時(shí)間可能推遲，以及預(yù)計(jì)該公司將出售股權(quán)募集17億美元資金，高盛分析師David Tamberrino將特斯拉股票評(píng)級(jí)從“中性”下調(diào)至“賣(mài)出”。
那么，騰訊為什么會(huì)選擇大手筆投資特斯拉呢？
財(cái)務(wù)投資 即使僅僅將其視作財(cái)務(wù)投資行為，騰訊這次買(mǎi)入特斯拉的股票也已經(jīng)賺翻了。以美國(guó)證監(jiān)會(huì)披露的交易數(shù)據(jù)計(jì)算，騰訊購(gòu)入特斯拉股票的平均價(jià)格為217.69美元。截至4月3日收盤(pán)，特斯拉的股價(jià)漲到了298.52美元，也就是說(shuō)這筆投資的市值已經(jīng)上漲了37%。此前已有的多個(gè)交易案例也表明，騰訊絕對(duì)是個(gè)精明的投資者。
汽車(chē)業(yè)務(wù) 雖然目前僅限于持有被動(dòng)股權(quán)，但特斯拉顯然與騰訊在新能源汽車(chē)上的戰(zhàn)略是一致的。此前騰訊一直積極投入新能源汽車(chē)，包括與富士康及和諧汽車(chē)共同成立了和諧富騰（2017年2月拆分為兩個(gè)項(xiàng)目，豪華電動(dòng)汽車(chē)Future Mobility Corp和新能源汽車(chē)企業(yè)愛(ài)馳億維），以及以早期投資者的身份入股了蔚來(lái)汽車(chē)。騰訊擁有互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)最重要的兩部分軟資產(chǎn)，地圖和應(yīng)用。對(duì)于特斯拉來(lái)說(shuō)，中國(guó)市場(chǎng)的拓展也可以借助騰訊的這些相關(guān)資源。
人工智能 人工智能已經(jīng)成了所有大公司難以回避的戰(zhàn)略方向，此前落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的騰訊最近明顯加大了這方面的投入和布局。就在宣布入股特斯拉之前的幾天，騰訊宣布人工智能領(lǐng)域科學(xué)家張潼成為騰訊AI Lab（騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室）主任。自動(dòng)駕駛可能是人工智能最接近現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用之一，而特斯拉在這方面有著最龐大的用戶(hù)群和最深厚的技術(shù)積累。這些都有助于騰訊增強(qiáng)自身在人工智能領(lǐng)域的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
作為國(guó)內(nèi)市值最高的互聯(lián)網(wǎng)公司，目前騰訊的市值超過(guò)2700億美元。同時(shí)其業(yè)績(jī)還在不斷增長(zhǎng)，2016年的財(cái)報(bào)顯示，公司全年?duì)I收1519.38億元，同比增L48%，凈利潤(rùn)414.47億元，同比增長(zhǎng)42%。
1.1機(jī)械電子工程的發(fā)展史
20世紀(jì)是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時(shí)期，各類(lèi)學(xué)科相互滲透、相輔相成，機(jī)械電子工程學(xué)科也在這一時(shí)期應(yīng)運(yùn)而生，它是由機(jī)械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工程也變的日益復(fù)雜。
機(jī)械電子工程的發(fā)展可以分為3個(gè)階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時(shí)期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴(yán)重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導(dǎo)了機(jī)械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線(xiàn)生產(chǎn)為標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開(kāi)始涌現(xiàn)，但是由于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)件的要求較高，導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會(huì)需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見(jiàn)的現(xiàn)代機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會(huì)生活節(jié)奏快，亟需靈活性強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機(jī)械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動(dòng)化的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)物料流和信息流的自動(dòng)化。
1.2機(jī)械電子工程的特點(diǎn)
機(jī)械電子工程是機(jī)械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動(dòng)力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，并且還包含了能夠智能化的處理所有機(jī)械電子信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比具有其獨(dú)特的特點(diǎn)：
1)設(shè)計(jì)上的不同。機(jī)械電子工程并非是一門(mén)獨(dú)立學(xué)科，而是一種包含有各類(lèi)學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計(jì)時(shí)，以機(jī)械工程、電子工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心的機(jī)械電子工程會(huì)依據(jù)系統(tǒng)配置和目標(biāo)的不同結(jié)合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計(jì)時(shí)將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計(jì)；2)產(chǎn)品特征不同。機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，沒(méi)有過(guò)多的運(yùn)動(dòng)部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機(jī)械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
機(jī)械電子工程的未來(lái)屬于那些懂得運(yùn)用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機(jī)械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。
2人工智能
2.1人工智能的定義
人工智能是一門(mén)綜合了控制論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識(shí)和怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。溫斯頓教授則認(rèn)為：人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義，筆者認(rèn)為，人工智能是研究通過(guò)計(jì)算機(jī)延伸、擴(kuò)展、模擬人的智能的一門(mén)科學(xué)技術(shù)。
2.2人工智能的發(fā)展史
2.2.1萌芽階段
17世紀(jì)的法國(guó)科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機(jī)械加法的計(jì)算器轟動(dòng)世界，從此之后，世界各國(guó)的科學(xué)家們開(kāi)始熱衷于完善這一計(jì)算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺(tái)計(jì)算機(jī)。人工智能在這一時(shí)期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為下一階段的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
2.2.2第一個(gè)發(fā)展階段
在1956年舉辦的“侃談會(huì)”上，美國(guó)人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，從而引領(lǐng)了人工智能第一個(gè)興旺發(fā)展時(shí)期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語(yǔ)言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過(guò)科學(xué)研究就可以總結(jié)人類(lèi)的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個(gè)萬(wàn)能的機(jī)器進(jìn)行模仿。
2.2.3挫折階段
60年代中至70年代初期，當(dāng)人們深入研究人工智能的工作機(jī)理后卻發(fā)現(xiàn)，用機(jī)器模仿人類(lèi)的思維是一件非常困難的事，許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡(jiǎn)單映射的方法，更無(wú)邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著科學(xué)創(chuàng)新，在自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人、專(zhuān)家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國(guó)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了Prolog語(yǔ)言，成為繼LISP語(yǔ)言之后的最主要的人工智能語(yǔ)言。
2.2.4第二個(gè)發(fā)展階段
以1977年第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，人工智能進(jìn)入到以知識(shí)為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識(shí)工程很快滲透于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強(qiáng)的生命力與廣闊的應(yīng)用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識(shí)性知識(shí)表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問(wèn)題和專(zhuān)家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題上取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。
2.2.5平穩(wěn)發(fā)展階段
由于國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個(gè)主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實(shí)用，可以面向多個(gè)智能主體的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行求解。
3人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用
物質(zhì)和信息是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類(lèi)社會(huì)初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類(lèi)社會(huì)以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會(huì)生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來(lái)了新的生命，人類(lèi)進(jìn)入到了信息社會(huì)，而信息社會(huì)的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機(jī)械電子工程當(dāng)中都起著處理信息的作用。
由于機(jī)械電子系統(tǒng)與生倶來(lái)的不穩(wěn)定性，描述機(jī)械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法；2)建設(shè)規(guī)則庫(kù)的方法；3)學(xué)習(xí)并生成知識(shí)的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴(yán)密、精確，但是只能適用于相對(duì)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，如線(xiàn)性定常系統(tǒng)，對(duì)于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無(wú)法給出數(shù)學(xué)解析式，就只能通過(guò)操作來(lái)完成。現(xiàn)代社會(huì)所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜，經(jīng)常會(huì)同時(shí)處理幾種不同類(lèi)型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專(zhuān)家的語(yǔ)言信息。由于人工智能處理信息時(shí)的不確定性、復(fù)雜性，以知識(shí)為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。
通過(guò)人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類(lèi)方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號(hào)并給出參考數(shù)值；而模糊推理系統(tǒng)是通過(guò)模擬人腦的功能來(lái)分析語(yǔ)言信號(hào)。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個(gè)連續(xù)函數(shù)；不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域到域的映射方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲(chǔ)存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲(chǔ)存信息；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計(jì)算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計(jì)算量較?。簧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時(shí)精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺(tái)階狀。
隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的社會(huì)需要，許多科學(xué)家開(kāi)始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長(zhǎng)補(bǔ)短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當(dāng)中找到一個(gè)最適合的完全表達(dá)空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪?qiáng)節(jié)點(diǎn)函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達(dá)到最大化。
(訊)計(jì)算機(jī)投資策略不變，持續(xù)關(guān)注有卡位、有格局的AI龍頭及云應(yīng)用、互金等各細(xì)分子板塊龍頭:上周大盤(pán)略微下降，計(jì)算機(jī)板塊大跌5個(gè)點(diǎn)。與上周策略觀點(diǎn)保持相同，中短期我們?nèi)匀豢春眯屡d板塊反彈。薦股策略仍建議關(guān)注三個(gè)方向的邏輯:1.卡位優(yōu)勢(shì)明顯，具有行業(yè)格局的標(biāo)的;2.前沿科技發(fā)展，有望落地的標(biāo)的;3.與國(guó)家政策高度相關(guān)，或因國(guó)家投資直接受益的標(biāo)的。因此，我們建議關(guān)注AI板塊具有良好卡位優(yōu)勢(shì)的四維圖新(002405);直接受益于第三次國(guó)土調(diào)查的GIS行業(yè)龍頭超圖軟件(300036);轉(zhuǎn)型云平臺(tái)服務(wù)商的建筑信息化--BIM龍頭廣聯(lián)達(dá)(002410);前期超跌的高成長(zhǎng)低估值個(gè)股創(chuàng)意信息(300366);CID龍頭，布局ADAS的索菱股份(002766)。
上周大盤(pán)略微下跌，計(jì)算機(jī)板塊大跌5個(gè)點(diǎn):上周大盤(pán)略微下跌，上證綜指略降0.35%，滬深300微漲0.15%，申萬(wàn)計(jì)算機(jī)指數(shù)大跌5.14%。板塊估值(TTM)為64.8倍。漲幅居前的板塊有互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)(0.55%)，智能交通(-0.51%)，虛擬現(xiàn)實(shí)(-1.02%)，在線(xiàn)旅游(-1.04%)，智慧城市(-1.20%);跌幅較大的板塊有，在線(xiàn)教育(-6.26%)，區(qū)塊鏈(-5.76%)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)入口(-5.61%)，網(wǎng)絡(luò)安全(-5.60%)，小程序(-4.54%)。海聯(lián)訊，維宏股份等領(lǐng)漲。
智能芯片，人工智能新時(shí)代的第一站。如上周的推薦邏輯，我們推薦持續(xù)關(guān)注AI行業(yè)，云服務(wù)商以及互金行業(yè)標(biāo)的。AI板塊主要包括目前已經(jīng)落地的語(yǔ)音識(shí)別相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用和圖像識(shí)別的部分領(lǐng)域應(yīng)用，以及明年或?qū)⒙涞氐臒o(wú)人駕駛相關(guān)應(yīng)用。隨著高清攝像頭的進(jìn)一步普及和無(wú)人駕駛的逐漸落地，我們認(rèn)為計(jì)算任務(wù)前移將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一階段，而智能芯片作為計(jì)算任務(wù)的承載，將具有重大投資機(jī)會(huì)。所謂智能芯片，即將機(jī)器學(xué)習(xí)算法以硬件的方式實(shí)現(xiàn)，從而達(dá)到高性能、低功耗、高穩(wěn)定、低延遲的目的。目前主流的智能芯片主要分為兩大陣營(yíng):以賽靈思為首的，完全可編程的FPGA以及以google的TPU、寒武紀(jì)的NPU為代表的，性能更高、能耗更低的ASIC芯片。麒麟970的，意味著移動(dòng)端智能芯片時(shí)代被開(kāi)啟，人工智能的發(fā)展進(jìn)入了新時(shí)代，智能芯片或?qū)⒃谧詣?dòng)駕駛領(lǐng)域以及視頻處理領(lǐng)域得到進(jìn)一步的普及與發(fā)展。推薦關(guān)注與無(wú)人駕駛及芯片相關(guān)的計(jì)算機(jī)標(biāo)的四維圖新。
風(fēng)險(xiǎn)提示:相關(guān)個(gè)股季報(bào)或低于預(yù)期，相關(guān)行業(yè)政策推行不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)，小市值成長(zhǎng)股交易量或持續(xù)收縮的風(fēng)險(xiǎn)等。（來(lái)源：西南證券 文/熊莉 常瀟雅 編選：中國(guó)電子商務(wù)研究中心）
一、引言
互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)歷了過(guò)去幾年的高速發(fā)展后，帶給了人們新的感受。隨著2016年4月12日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)專(zhuān)項(xiàng)整治工作實(shí)施方案》以來(lái)，整個(gè)行業(yè)正在進(jìn)行一次“價(jià)值回歸”，P2P等平臺(tái)類(lèi)模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，精細(xì)化、差異化、技術(shù)化的運(yùn)營(yíng)和創(chuàng)新將是互聯(lián)網(wǎng)金融這個(gè)階段的主題，人工智能將在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
一直以來(lái)，金融領(lǐng)域個(gè)性化的服務(wù)都是依賴(lài)于“人”的服務(wù)。但從2016年開(kāi)始，機(jī)器正在嘗試取代人在財(cái)富管理服務(wù)中的位置，隨之而來(lái)的是智能投顧服務(wù)。舉個(gè)例子，在美國(guó)，券商、資管紛紛開(kāi)始設(shè)立互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)，以互聯(lián)網(wǎng)財(cái)富管理類(lèi)的服務(wù)為主，目的是捕獲更多中小投資者，在現(xiàn)有的證券業(yè)務(wù)體系之外培育新的增長(zhǎng)點(diǎn)。貝萊德收購(gòu)Future Advisor、Fiidelity與Betterment展開(kāi)戰(zhàn)略合作、Vanguard推出自己的智能投顧服務(wù)、嘉維證券與宜信合作進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)開(kāi)展智能投顧服務(wù)。這樣的例子還有很多，這背后是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)所能產(chǎn)生的勢(shì)能的認(rèn)可。國(guó)內(nèi)的智能投顧玩家也很多。其中，宜信和品鈦這樣的在新興市場(chǎng)上已經(jīng)相對(duì)成熟的公司已經(jīng)推出了自己的智能投顧服務(wù)。此外，還有大量早期創(chuàng)業(yè)公司直接以此為方向，比如彌財(cái)、錢(qián)景財(cái)富、藍(lán)海財(cái)富等。
二、人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況
（一）人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域應(yīng)用的必然性
2016年以來(lái)央行、其他部委以及最高法院都了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融的指導(dǎo)意見(jiàn)，分別是《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》、《非銀行支付機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)管理辦法》以及《最高人民法院關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問(wèn)題的規(guī)定》。這些政策性文件的出臺(tái)，預(yù)示著這個(gè)行業(yè)在政策紅利和邊界較為模糊的情況下實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)的快速發(fā)展模式已經(jīng)走到了盡頭。隨著后期監(jiān)管文件的逐步下發(fā)，門(mén)檻的設(shè)立，要求的標(biāo)準(zhǔn)化，很多后來(lái)者已經(jīng)喪失了最好的入局機(jī)會(huì)，而現(xiàn)有的穩(wěn)健平臺(tái)，則迎來(lái)了最好的發(fā)展機(jī)遇。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，要適應(yīng)政府的監(jiān)管，獲得客戶(hù)的支持，要取得自身的發(fā)展，只能依托于人工智能。長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用及重要性被頻繁提及。近日，《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告（2016）》新書(shū)在京，該《報(bào)告》執(zhí)行主編、中科金財(cái)董事長(zhǎng)朱燁東表示，未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展將逐漸走向正規(guī)、規(guī)范，移動(dòng)支付的不可逆轉(zhuǎn)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在互聯(lián)網(wǎng)金融的核心地位進(jìn)一步加強(qiáng)，金融科技將成為未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的主要趨勢(shì)。
（二）人工智能極大提高了互聯(lián)網(wǎng)金融的效率
作為百業(yè)之母的金融行業(yè)，與整個(gè)社會(huì)存在巨大的交織網(wǎng)絡(luò)，沉淀了大量有用或者無(wú)用數(shù)據(jù)，包括各類(lèi)金融交易、客戶(hù)信息、市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)控制、投資顧問(wèn)等，數(shù)據(jù)級(jí)別都是海量單位。同時(shí)大量數(shù)據(jù)又是非結(jié)構(gòu)化的形式存在，如客戶(hù)的身份證掃描件信息，既占據(jù)寶貴的儲(chǔ)存資源、存在重復(fù)存儲(chǔ)浪費(fèi)，又無(wú)法轉(zhuǎn)成可分析數(shù)據(jù)以供分析。金融大數(shù)據(jù)的處理工作面臨極大挑戰(zhàn)。通過(guò)運(yùn)用人工智能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠有足夠多的數(shù)據(jù)供其進(jìn)行學(xué)習(xí)，并不斷完善甚至能夠超過(guò)人類(lèi)的知識(shí)回答能力，尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理與交易這種對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本并提升金融風(fēng)控及業(yè)務(wù)處理能力。
說(shuō)到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，有一個(gè)比AlphaGO更加強(qiáng)勢(shì)的公司，這家公司的名字叫Kensho。這是以前高盛出來(lái)的分析師團(tuán)隊(duì)，把整個(gè)高盛的經(jīng)驗(yàn)?zāi)M，通過(guò)機(jī)器取代現(xiàn)在大量的人工，進(jìn)行相應(yīng)的投資、分析、決策。而且在信息，在互聯(lián)網(wǎng)傳播非?？斓臅r(shí)候，他們?nèi)コ袅舜罅康脑肼暎貧w到這個(gè)事情的本質(zhì)。很快高盛發(fā)現(xiàn)了這家公司的發(fā)展速度和未來(lái)價(jià)值，直接把它私有化，直接變成第一大股東，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)這中間帶來(lái)的差別是這個(gè)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
Kensho公司的核心技術(shù)就是能在兩分鐘之內(nèi)做出一份一份簡(jiǎn)明的概覽，隨后是13份基于以往類(lèi)似就業(yè)報(bào)告對(duì)投資情況的預(yù)測(cè)。而你根本就不需要去檢查這些數(shù)據(jù)分析，因?yàn)檫@些分析是基于來(lái)自十個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的成千上萬(wàn)條數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有這些人工智能，分析師們可能要花上幾天的功夫收集梳理這些數(shù)據(jù)，而等他們分析完成后，市場(chǎng)的行情早瞬息萬(wàn)變。
可見(jiàn)，人工智能的引入對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的效率提高是呈幾何式的，你很難想象也不敢相信這么一個(gè)事實(shí)：未來(lái)的投資大師們可能是一堆機(jī)器。
（三）人工智能將互聯(lián)網(wǎng)金融帶入智能金融時(shí)代
互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展至今一共經(jīng)歷了兩個(gè)階段：第一個(gè)階段是網(wǎng)絡(luò)金融，把現(xiàn)有的金融產(chǎn)品搬到互聯(lián)網(wǎng)上，互聯(lián)網(wǎng)上面現(xiàn)在賣(mài)基金、賣(mài)理財(cái)、賣(mài)信托、賣(mài)保險(xiǎn)。第二個(gè)階段是大數(shù)據(jù)金融階段，通過(guò)數(shù)據(jù)重新去定義相應(yīng)的金融產(chǎn)品和相應(yīng)的金融服務(wù)。第三個(gè)階段正在萌芽，就是人工智能+互聯(lián)網(wǎng)金融的階段，網(wǎng)絡(luò)上有人稱(chēng)之為智能金融時(shí)代。
從目前寧波當(dāng)?shù)氐幕ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展來(lái)看，目前還停留在“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式：在傳統(tǒng)金融服務(wù)上進(jìn)行疊加，將互聯(lián)網(wǎng)式思維、互聯(lián)網(wǎng)式管理、互聯(lián)網(wǎng)式數(shù)據(jù)融合進(jìn)傳統(tǒng)金融服務(wù)，而這正是現(xiàn)在大部分互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)提供商正在做的事情?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+金融”的模式也正在讓金融進(jìn)入“普惠金融”的階段，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行補(bǔ)充，讓更多的人平等的享受到金融服務(wù)。但是，“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式下，信息安全、投資風(fēng)控、資產(chǎn)調(diào)節(jié)等方面問(wèn)題仍然存在，一定程度上說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)增加了信息風(fēng)險(xiǎn)，也正是如此，摸索期的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)才會(huì)出現(xiàn)P2P跑路的現(xiàn)象，僅2015年，寧波當(dāng)?shù)氐腜2P公司跑路就多達(dá)9家之多。
人工智能是大趨勢(shì)，從阿爾法狗的表現(xiàn)以及人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的運(yùn)用來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的改造下將不再局限于“互聯(lián)網(wǎng)+金融”，而是逐漸向“互聯(lián)網(wǎng)+金融+大數(shù)據(jù)+人工智能”轉(zhuǎn)變。人工智能起到串聯(lián)起互聯(lián)網(wǎng)、金融、大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更加智能的精確計(jì)算的作用，實(shí)現(xiàn)大腦一般的思考，解決“互+金”模式下的諸多痛點(diǎn)。
從理財(cái)顧問(wèn)、征信助手、智能風(fēng)控系統(tǒng)、防范性金融系統(tǒng)這四個(gè)層面來(lái)看，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域正在朝著越來(lái)越“技術(shù)范兒”的方向上前進(jìn)，金融智能化成為大勢(shì)所趨。智能金融的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，讓產(chǎn)品背后的邏輯系統(tǒng)可以快速適應(yīng)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，建立合適的評(píng)分規(guī)則、決策體系，真正給現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)金融帶來(lái)顛覆性的變化。無(wú)論是消費(fèi)金融領(lǐng)域還是風(fēng)控層面上，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的配合下正在呈現(xiàn)出無(wú)與倫比的嶄新打法。這也正是阿爾法狗打敗李世石之后，給金融智能化帶來(lái)的全新想象。
（四）人工智能將顛覆互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的風(fēng)控體系
匯總整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)，其實(shí)存在兩個(gè)層次風(fēng)險(xiǎn)，一是道德風(fēng)險(xiǎn)，二是經(jīng)營(yíng)性風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)2016年不斷有“跑路”等負(fù)面消息縈繞的互聯(lián)網(wǎng)金融，去偽存真或成為首要任務(wù)。一些企業(yè)資金并沒(méi)有進(jìn)入到實(shí)體業(yè)務(wù)，而是進(jìn)入龐氏騙局，而去年出臺(tái)的監(jiān)管意見(jiàn)征求稿，監(jiān)管層管理方向還是較為清晰的，希望通過(guò)資金的有效監(jiān)控，將企業(yè)資金與個(gè)人用戶(hù)之間的資金進(jìn)行分離，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。然而人力畢竟有限，不可能時(shí)刻緊盯住所有互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，這時(shí)引入人工智能監(jiān)管就十分必要。
人工智能已經(jīng)在無(wú)人駕駛、圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別方面取得了突破性的應(yīng)用，那互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域呢？李開(kāi)復(fù)老師曾談及人工智能應(yīng)用的三個(gè)要素：數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力和商業(yè)變現(xiàn)的場(chǎng)景。人工智能解決金融界問(wèn)題的過(guò)程，很好的對(duì)應(yīng)了這三個(gè)要素。也許，金融領(lǐng)域是人工智能最合適不過(guò)的顛覆場(chǎng)景。
在金融業(yè)務(wù)的前端，已經(jīng)有不少傳統(tǒng)銀行將人工智能用于為客戶(hù)定制服務(wù)，開(kāi)發(fā)理財(cái)產(chǎn)品的應(yīng)用。例如巴克萊銀行和花旗銀行等。國(guó)內(nèi)銀行中走在科技前列的招商銀行，也開(kāi)始試用全新的人工智能業(yè)務(wù)模式。未來(lái)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融業(yè)前端會(huì)有更多的便捷精準(zhǔn)服務(wù)提供給客戶(hù)。
那么金融應(yīng)用領(lǐng)域的后端呢？信息安全、投資風(fēng)控、資產(chǎn)管理等方面的問(wèn)題成了新問(wèn)題，對(duì)于躲在觸屏手機(jī)背后的客戶(hù)，缺失了央行數(shù)據(jù)的客戶(hù)，銀行沒(méi)有辦法通過(guò)一雙雙眼睛去看到用戶(hù)是謙謙君子還是騙子流氓。這個(gè)時(shí)候，金融后端，傳統(tǒng)金融風(fēng)控手段覆蓋不到和難以觸及的，那么“互聯(lián)網(wǎng)+金融”業(yè)務(wù)就要結(jié)合更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和人工智能手段，來(lái)處理更廣泛的金融客戶(hù)問(wèn)題。
（五）人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用案例
Google、IBM等國(guó)際巨頭公司已經(jīng)將人工智能技術(shù)滲透在各種產(chǎn)品的方方面面，總體上看，國(guó)內(nèi)金融行業(yè)也逐步開(kāi)始應(yīng)用人工智能技術(shù)，隨著國(guó)內(nèi)雙創(chuàng)政策的推動(dòng)和對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的投資拉動(dòng)，預(yù)計(jì)廣泛應(yīng)用節(jié)點(diǎn)即將到來(lái)。
1.阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設(shè)一個(gè)特殊的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，專(zhuān)門(mén)從事機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的前沿研究，并在螞蟻金服的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下進(jìn)行一系列的創(chuàng)新和應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)、征信、智能投顧、客戶(hù)服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。根據(jù)螞蟻金服公布數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上，使用機(jī)器學(xué)習(xí)把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的OCR系統(tǒng)，使證件校核時(shí)間從1天縮小到1秒，同時(shí)提升了30%的通過(guò)率。以智能客服為例，2016年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠(yuǎn)程客戶(hù)服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人完成，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了100%的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。當(dāng)用戶(hù)通過(guò)支付寶客戶(hù)端進(jìn)入“我的客服”后，人工智能開(kāi)始發(fā)揮作用，“我的客服”會(huì)自動(dòng)“猜”出用戶(hù)可能會(huì)有疑問(wèn)的幾個(gè)點(diǎn)供選擇，這里一部分是所有用戶(hù)常見(jiàn)的問(wèn)題，更精準(zhǔn)的是基于用戶(hù)使用的服務(wù)、時(shí)長(zhǎng)、行為等變量抽取出的個(gè)性化疑問(wèn)點(diǎn)；在交流中，則通過(guò)深度學(xué)習(xí)和語(yǔ)義分析等方式給出自動(dòng)回答。問(wèn)題識(shí)別模型的點(diǎn)擊準(zhǔn)確率在過(guò)去的時(shí)間里大幅提升，在花唄等業(yè)務(wù)上，機(jī)器人問(wèn)答準(zhǔn)確率從67%提升到超過(guò)80%。
2.2015年，交通銀行推出智能網(wǎng)點(diǎn)機(jī)器人，并引發(fā)了金融銀行界的廣泛關(guān)注。它為實(shí)體機(jī)器人，采用語(yǔ)音識(shí)別和人臉識(shí)別技術(shù)，可以人機(jī)進(jìn)行語(yǔ)音交流，還可以識(shí)別熟悉客戶(hù)，在網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行客戶(hù)指引、介紹銀行的各類(lèi)業(yè)務(wù)等。在語(yǔ)言交流過(guò)程中，它能回答客戶(hù)的各種問(wèn)題，緩解等待辦理業(yè)務(wù)的銀行客戶(hù)潛在情緒，分擔(dān)大堂經(jīng)理的工作，分流客戶(hù)，節(jié)省客戶(hù)辦理時(shí)間。
3.百度教育信貸實(shí)現(xiàn)“秒批”?！叭斯ぶ悄軐?duì)于金融也會(huì)產(chǎn)生變革性影響，可以真正做到讓征信升級(jí)”。6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會(huì)上，百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏特別提到人工智能正在重構(gòu)包括金融在內(nèi)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。他特別強(qiáng)調(diào)，“現(xiàn)在百度的教育貸款，基本上是以‘秒’的時(shí)間可以決定是不是給一個(gè)人貸款?！崩顝┖曛v到的百度教育信貸的“秒批”，其具體的操作程序非常簡(jiǎn)單，用戶(hù)想要獲取百度消費(fèi)信貸服務(wù)，只需在百度錢(qián)包APP“教育貸款”板塊上傳身份證，系統(tǒng)就能自動(dòng)比對(duì)、確認(rèn)用戶(hù)身份信息，并根據(jù)信用記錄判定用戶(hù)所需的服務(wù)類(lèi)型或額度，不僅能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程審批，審批時(shí)間更可縮短至“秒批”級(jí)別。秒批依靠的是百度以大數(shù)據(jù)和人工智能為基礎(chǔ)的嚴(yán)謹(jǐn)風(fēng)控體系。借助“大數(shù)據(jù)+人工智能”技術(shù)，百度風(fēng)控部門(mén)為有信貸需求的群體繪制用戶(hù)畫(huà)像，建立信用體系，加上圖像識(shí)別等人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，構(gòu)成了秒批的技術(shù)基礎(chǔ)。
21CBR：智能視頻目前是“人工智能+安防”的行業(yè)熱點(diǎn)，你在去年也提過(guò)類(lèi)似觀點(diǎn)，這塊的市場(chǎng)存量有多大？
徐立：安防一直是國(guó)家大力發(fā)展的領(lǐng)域，也是十三五規(guī)劃的重點(diǎn)行業(yè)。從政府投入來(lái)看，今年也要投入2000-3000億。傳統(tǒng)安防領(lǐng)域的最大廠商，去年?duì)I業(yè)額在300多億。所以，這塊目前有足夠的市場(chǎng)空間。
今年的視頻業(yè)務(wù)和去年的人臉識(shí)別有些類(lèi)似。去年，業(yè)內(nèi)都在嘗試和落地人臉識(shí)別的具體應(yīng)用，到今年進(jìn)入相對(duì)成熟期，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)很快。今年，智能視頻業(yè)務(wù)也在各地展開(kāi)試點(diǎn)，整體發(fā)展正處在一個(gè)大的行業(yè)機(jī)會(huì)點(diǎn)上。
視頻業(yè)務(wù)何時(shí)落地，核心問(wèn)題在于明確產(chǎn)品的商用標(biāo)準(zhǔn)。工業(yè)界的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)紅線(xiàn)是評(píng)估產(chǎn)品是否超過(guò)所謂人眼的準(zhǔn)確率，這也是人臉識(shí)別逐漸商用化的原因。但是視頻內(nèi)容的分析和人相比效果上還有差距。目前全球每天有2.5億只安防攝像頭在記錄，視頻數(shù)據(jù)輸入達(dá)到一定規(guī)模，但在智能處理上還很欠缺，而核心算法的突破將成為最關(guān)鍵的落地因素之一。
21CBR：商湯切入安防領(lǐng)域有哪些布局，如何構(gòu)建自己的智能視頻生態(tài)鏈？
徐立：商湯在安防領(lǐng)域的產(chǎn)品體系分為兩類(lèi)：一類(lèi)是成熟的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，需要基于客戶(hù)方的具體業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行設(shè)計(jì)，比如怎樣做多視頻協(xié)調(diào)，如何做人像處理等，代表產(chǎn)品是SenseFace人臉布控系統(tǒng)和SenseVideo視頻結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)，另一類(lèi)是業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的核心算法模塊，包括動(dòng)靜態(tài)比對(duì)服務(wù)器、人群分析服務(wù)器和結(jié)構(gòu)化服務(wù)器等，儆諳嘍員曜薊的產(chǎn)品。
舉例來(lái)說(shuō)，我們?cè)谝曨l結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)上做了很大突破。以往的視頻結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)只能通過(guò)身高、性別等屬性來(lái)查詢(xún)視頻信息，SenseVideo實(shí)現(xiàn)了自然語(yǔ)言的信息查詢(xún)。我們做了1.3萬(wàn)人的案例測(cè)試，總共生成了9000多個(gè)自然語(yǔ)言構(gòu)成的關(guān)鍵詞。對(duì)于辦案人員來(lái)說(shuō)，通過(guò)自然語(yǔ)言來(lái)描述罪犯、完成案件信息的視頻檢索是更常見(jiàn)的業(yè)務(wù)邏輯，也比根據(jù)屬性搜索來(lái)得更加精準(zhǔn)，未來(lái)將是一個(gè)新的業(yè)務(wù)形態(tài)。
目前商湯在安防市場(chǎng)相較領(lǐng)先，前十大安防廠商一半以上是我們客戶(hù)，商湯為其提供標(biāo)準(zhǔn)化模塊和業(yè)務(wù)子系統(tǒng)。同時(shí)，我們也在國(guó)內(nèi)重點(diǎn)城市建立本地化業(yè)務(wù)。去年，商湯的智能視頻業(yè)務(wù)（Intelligent Video Analytics）已占公司整體業(yè)務(wù)的40%，今年這一勢(shì)頭依舊良好。
21CBR：比起發(fā)展客戶(hù)，商湯似乎更擅長(zhǎng)行業(yè)聯(lián)盟，商湯的市場(chǎng)開(kāi)拓邏輯怎樣的？
徐立：首先，無(wú)論賣(mài)什么產(chǎn)品，最后都要接觸到甲方。但是，我一直認(rèn)為，B2B企業(yè)如果要起量、要規(guī)模化，產(chǎn)品一定是相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的。如果每次銷(xiāo)售的方案都是定制化服務(wù)，企業(yè)的ROI（投資回報(bào)率）就會(huì)比較低。相反，集成商則可以將商湯與電信方、施工方等等連接起來(lái)，在各地做出標(biāo)桿性的項(xiàng)目，再用標(biāo)準(zhǔn)化的形式去鋪開(kāi)。
這里的標(biāo)準(zhǔn)化不是一蹴而就的，而是來(lái)自產(chǎn)品和項(xiàng)目的逐次迭代。比如前面提到的比對(duì)服務(wù)器，再往上可能是一套帶著攝像頭的子系統(tǒng)，最后則是一整套的訓(xùn)練部署平臺(tái)。通過(guò)深入行業(yè)、做細(xì)項(xiàng)目，商湯不斷把標(biāo)準(zhǔn)化的范圍擴(kuò)大，并聚合客戶(hù)的需求從而形成共有需求，最終完成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的打磨過(guò)程。
因此，商湯一直把自己定位成一個(gè)技術(shù)公司，而不是集成商公司。商湯能做的是集中力量攻破核心算法和技術(shù)。這個(gè)技術(shù)不是單點(diǎn)的、閉門(mén)造車(chē)的技術(shù)，而是以打通上下游的客戶(hù)需求、構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈條來(lái)實(shí)現(xiàn)的。就像英特爾不直接向終端用戶(hù)銷(xiāo)售芯片，而是通過(guò)上下游的合作伙伴，比如主板廠商、主機(jī)廠商等實(shí)現(xiàn)筆記本電腦的銷(xiāo)售，但用戶(hù)仍然了解產(chǎn)品背后有英特爾領(lǐng)先的芯片技術(shù)，這也是商湯所追求的：做行業(yè)的賦能者。
21CBR：業(yè)界普遍在談AI同行業(yè)的深度結(jié)合，各家公司從技術(shù)表現(xiàn)來(lái)看也大致相當(dāng)。對(duì)此你怎么看？
徐立：很多人覺(jué)得，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成開(kāi)源生態(tài)，技術(shù)沒(méi)那么重要了，打通行業(yè)才是關(guān)鍵。這里面有一個(gè)重要前提：深度學(xué)習(xí)是否已經(jīng)成熟、不會(huì)再變化了。然而，學(xué)術(shù)界目前有關(guān)深度學(xué)習(xí)的文章大部分都是工程實(shí)踐型的，新的實(shí)驗(yàn)結(jié)果不斷前人做出的理論解釋?zhuān)笇?dǎo)下一代工業(yè)級(jí)應(yīng)用的技術(shù)原理有待被歸納總結(jié)，人工智能距離成熟的“黑盒”還差得很遠(yuǎn)。
5月10日，暴風(fēng)TV在京召開(kāi)新品會(huì)，推出首款可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互的人工智能電視X5 ECHO。同時(shí)，暴風(fēng)TV還將與科大訊飛聯(lián)合成立人工智能服務(wù)實(shí)驗(yàn)室。
值得注意的是，暴風(fēng)集團(tuán)公布的一季報(bào)顯示，其營(yíng)業(yè)收入為4.5億元，同比增長(zhǎng)136%，凈利潤(rùn)為-1648萬(wàn)元，同比下降585%。為何在收入快速增長(zhǎng)的同時(shí)，凈利潤(rùn)卻也快速下降？與科大訊飛成立的人工智能實(shí)驗(yàn)室，將具體關(guān)注人工智能的哪些方面？目前，已有多家上市家電企業(yè)都在人工智能電視，暴風(fēng)TV的智能電視與其有何區(qū)別？暴風(fēng)TV又面臨著怎樣的機(jī)遇與挑戰(zhàn)？
帶著這些疑問(wèn)，《投資者報(bào)》記者來(lái)到暴風(fēng)TV新品會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，并采訪到暴風(fēng)集團(tuán)CEO馮鑫，得到較為詳細(xì)的答復(fù)。
暴風(fēng)TV尚處發(fā)展期
在收入越來(lái)越多的同時(shí)，凈利潤(rùn)下滑幅度卻越來(lái)越大。這是暴風(fēng)集團(tuán)一季度的業(yè)績(jī)寫(xiě)照。
根據(jù)暴風(fēng)集團(tuán)一季度數(shù)據(jù)顯示，其營(yíng)業(yè)收入為4.5億元，同比增長(zhǎng)136%，凈利潤(rùn)為-1648萬(wàn)元，同比下降585%。針對(duì)凈利潤(rùn)虧損原因，暴風(fēng)集團(tuán)歸結(jié)于暴風(fēng)TV目前的硬件尚處于發(fā)展時(shí)期，又處于市場(chǎng)擴(kuò)張期，在此期間的營(yíng)銷(xiāo)推廣費(fèi)用增加所致。
具體營(yíng)銷(xiāo)推廣費(fèi)用增加了多少，目前尚o詳細(xì)數(shù)據(jù)。不過(guò)，該數(shù)據(jù)歸屬于銷(xiāo)售費(fèi)用（包含職工薪酬、廣告費(fèi)和市場(chǎng)開(kāi)拓費(fèi)），一季報(bào)的銷(xiāo)售費(fèi)用為7961萬(wàn)元，同比增長(zhǎng)48%。
除了費(fèi)用增加以外，暴風(fēng)集團(tuán)的營(yíng)業(yè)成本也在不斷增加。一季報(bào)數(shù)據(jù)顯示，其營(yíng)業(yè)成本為4.1億元，同比增長(zhǎng)297%，其增速遠(yuǎn)高于收入的增速。
另外今年一季度，暴風(fēng)TV電視收入同比增長(zhǎng)297%，銷(xiāo)量23.5萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)344%。其中線(xiàn)下銷(xiāo)量達(dá)到16萬(wàn)臺(tái)，占總銷(xiāo)量的69%，同比增長(zhǎng)323%，銷(xiāo)量增長(zhǎng)的同時(shí)，第一季度平均獲客成本為321元，較上年平均獲客成本下降20%；ARPU值（每用戶(hù)平均收入）比同期增長(zhǎng)374%。渠道方面，重點(diǎn)布局了線(xiàn)下渠道，截至一季度末，渠道建設(shè)達(dá)6000余家，并且在2017年目標(biāo)擴(kuò)充到10000家。
2016年投資者策略會(huì)上，馮鑫曾提到暴風(fēng)TV將在2019年實(shí)現(xiàn)全面盈利。邏輯是基于獲客成本的下降和ARPU值的上升，2017年也在被定義為入軌階段。那么，目前暴風(fēng)TV獲客成本和ARPU值情況如何？
馮鑫對(duì)此表示，當(dāng)前ARPU值的變化不是特別大，ARPU值是向用戶(hù)收費(fèi)，未有明確的變化。下一步ARPU值的上升，主要是源于新的廣告、電商、游戲發(fā)行等方面。
“針對(duì)獲客成本，一季度比去年平均下降了1/3，接近一半，已經(jīng)下降的非常多。”馮鑫說(shuō)。
談及獲客成本下降的原因，馮鑫稱(chēng)，獲客成本主要取決于硬件的盈利情況和渠道、市場(chǎng)的費(fèi)用。2016年上半年，互聯(lián)網(wǎng)電視競(jìng)爭(zhēng)激烈、各企業(yè)均未提價(jià)，恰逢上游原材料電視面板大幅漲價(jià)，導(dǎo)致硬件銷(xiāo)售虧損。目前這一情況隨著行業(yè)整體的漲價(jià)已經(jīng)改善。
布局人工智能
在此次新品會(huì)上，暴風(fēng)TV提出要把電視變成能夠主動(dòng)提供服務(wù)的家庭人工智能助手，這一思路的主要特點(diǎn)，是把電視變成“免遙控、遠(yuǎn)講語(yǔ)音、隨時(shí)觸發(fā)和隨時(shí)待命”。用戶(hù)通過(guò)與暴風(fēng)人工智能助手――暴風(fēng)大耳朵的語(yǔ)音交互，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)遙控器操控。
馮鑫認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)正在走向下半場(chǎng)，隨著人口和市場(chǎng)紅利消失，傳統(tǒng)入口飽和，總量高速增長(zhǎng)的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，挑戰(zhàn)的本質(zhì)在于效率和創(chuàng)新能力。同互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)對(duì)應(yīng)的是，人工智能電視正進(jìn)入上半場(chǎng)。
暴風(fēng)TVCEO劉耀平在會(huì)上表示，智能電視旨在解決用戶(hù)三個(gè)痛點(diǎn)：隨時(shí)觸發(fā)、多任務(wù)切換、個(gè)性化需求。他指出，此次與科大訊飛的合作，是基于暴風(fēng)TV在產(chǎn)品創(chuàng)新、渠道和服務(wù)、開(kāi)放內(nèi)容架構(gòu)等方面的優(yōu)勢(shì)，以及科大訊飛在人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)。
據(jù)了解，暴風(fēng)TV還與科大訊飛聯(lián)合成立“人工智能服務(wù)實(shí)驗(yàn)室”。那這個(gè)實(shí)驗(yàn)室具體關(guān)注人工智能的哪些方面？雙方的合作模式又是怎樣的？
馮鑫告訴記者說(shuō)：“科大訊飛主要是做基礎(chǔ)技術(shù)的，這些基礎(chǔ)技術(shù)需要在不同的垂直領(lǐng)域里打磨。他們需要垂直領(lǐng)域的應(yīng)用環(huán)境和應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源，我們需要它的基礎(chǔ)技術(shù)，所以我們?cè)陔娨暣怪鳖I(lǐng)域當(dāng)中一塊打磨語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)音識(shí)別、交互這些語(yǔ)音和大數(shù)據(jù)技術(shù)?！?/p>
目前，無(wú)論是傳統(tǒng)的電視廠商還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在布局人工智能家電，暴風(fēng)TV與之有何區(qū)別？
人類(lèi)對(duì)于智能機(jī)器的探索活動(dòng)，古已有之。不過(guò)，以“人工智能”來(lái)命名這一探索并成為一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，卻發(fā)生于1956年夏季在Dartmouth舉行的一次小規(guī)模學(xué)術(shù)研討會(huì)上。因此，2016年是人工智能學(xué)科問(wèn)世的60周年，在這個(gè)不同尋常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切關(guān)注人工智能的發(fā)展動(dòng)向。
2016年3月，DeepMind研制的人工智能?chē)逑到y(tǒng)AlphaGo以4：1的戰(zhàn)績(jī)擊敗了韓國(guó)的圍棋高手李世石，把世界對(duì)人工智能的關(guān)注推向了前所未有的。各種各樣的議論噴涌而出。悲觀者大呼：“人工智能對(duì)于人類(lèi)的潛在威脅太嚴(yán)重，應(yīng)當(dāng)通過(guò)立法限制甚至禁止人工智能的研究”；樂(lè)觀者高喊：“人工智能是人類(lèi)的真正福音，只要把自己的思想意愿轉(zhuǎn)嫁給人工智能機(jī)器，人類(lèi)就可以通過(guò)機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)生不老的千年夢(mèng)想”。在科技界，人們則在激動(dòng)著、討論著：我們應(yīng)當(dāng)在什么樣的熱點(diǎn)技術(shù)上發(fā)力？是深度學(xué)習(xí)？是認(rèn)知技術(shù)？還是類(lèi)腦計(jì)算？
回想這些年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、智能制造、智慧城市、人工智能、機(jī)器人一波又一波的高新技術(shù)登臺(tái)亮相，中國(guó)科技界、教育界和產(chǎn)業(yè)界都在一個(gè)個(gè)地緊緊追趕。雖然在跟蹤追趕的過(guò)程中取得了不菲的進(jìn)展，但是人們不禁都在思考：對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，當(dāng)前社會(huì)的需求是什么？什么才是有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略？怎樣才可以擺脫跟蹤追趕的被動(dòng)局面，爭(zhēng)取到引領(lǐng)創(chuàng)新的話(huà)語(yǔ)權(quán)？
發(fā)展人工智能不應(yīng)當(dāng)是一種孤立性、局部性的行動(dòng)，而應(yīng)當(dāng)是能夠帶動(dòng)和引領(lǐng)整個(gè)科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。
1 人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
為了闡明“人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿”這個(gè)論斷，需要逐個(gè)澄清相關(guān)的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是當(dāng)代的重要交叉科學(xué)群？以及什么是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿？
1.1 什么是人工智能
人工智能是一門(mén)“探索人類(lèi)智能機(jī)理，創(chuàng)制人工智能機(jī)器，增強(qiáng)人類(lèi)智力能力”的科學(xué)技術(shù)。從這個(gè)意義上可以理解，只要人類(lèi)的智力能力得到了增強(qiáng)和擴(kuò)展，人們從事各種科學(xué)技術(shù)以至各種經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的智力能力就會(huì)得到有效提升，從而能夠有效促進(jìn)各行各業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。
那么，什么是人類(lèi)智能？人類(lèi)智能主要表現(xiàn)在人類(lèi)主體為了不斷改善生存發(fā)展的水平而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定義問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。其中，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和定義問(wèn)題的能力依賴(lài)于主體的目的、知識(shí)、直覺(jué)、理解力、想象力、靈感、頓悟、審美等內(nèi)在能力，因此被稱(chēng)為“隱性智能”；解決問(wèn)題的能力則主要依賴(lài)于獲得信息，生成知識(shí)，創(chuàng)生策略等外顯能力，因此被稱(chēng)為“顯性智能”。
顯然，隱性智能十分抽象，幾近神秘，不僅研究起來(lái)甚為困難，就連理解起來(lái)也頗感玄奇，而顯性智能則相對(duì)可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原則是：基于人類(lèi)主體給定的問(wèn)題、知識(shí)、目標(biāo)（這就是人類(lèi)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和定義問(wèn)題的能力）這些前提，研究如何利用信息、生成知識(shí)、創(chuàng)生策略來(lái)解決問(wèn)題，達(dá)到目標(biāo)。也就是說(shuō)，人工智能的研究遵循人類(lèi)智能與人工智能相結(jié)合的原則：人類(lèi)智能負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和定義問(wèn)題，人工智能則負(fù)責(zé)在人類(lèi)所給定的問(wèn)題框架下解決問(wèn)題。這樣，人工智能機(jī)器就可以成為人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界和改造世界的聰明助手。
由此可見(jiàn)，沒(méi)有生命，沒(méi)有目的，沒(méi)有靈感，也沒(méi)有審美能力的人工智能機(jī)器系統(tǒng)，原則上不具有隱性智能的能力，因而不可能獨(dú)立地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和定義問(wèn)題，只能在人類(lèi)所發(fā)現(xiàn)和所定義的問(wèn)題框架下去解決問(wèn)題。因此，人工智能超越人類(lèi)的恐懼缺乏科學(xué)根據(jù)。
1.2 什么是當(dāng)代重要的交叉科學(xué)群
當(dāng)今的時(shí)代是信息時(shí)代，認(rèn)識(shí)信息資源和利用信息資源為人類(lèi)服務(wù)的信息科學(xué)是當(dāng)今時(shí)代的標(biāo)志性科學(xué)。具體來(lái)說(shuō)，信息科學(xué)是“研究信息的性質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律的科學(xué)”，也就是以信息為研究對(duì)象，以信息的性質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律為研究?jī)?nèi)容，以信息科學(xué)方法論為研究指南，以增強(qiáng)和擴(kuò)展人類(lèi)信息功能（全部信息功能的有機(jī)整體就是人類(lèi)的智力功能）為研究目標(biāo)的科學(xué)。換言之，信息科學(xué)的研究目標(biāo)就是擴(kuò)展人類(lèi)的智力功能，而研究信息的性質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律和信息科學(xué)方法論都是為了實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展人類(lèi)智力功能這個(gè)目標(biāo)服務(wù)的。
由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目標(biāo)，也是信息時(shí)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的基本目的；而為了使人工智能系統(tǒng)能夠在人類(lèi)發(fā)現(xiàn)和定義的問(wèn)題框架下成功地解決問(wèn)題，人工智能的研究必須從人類(lèi)求解問(wèn)題的能力中得到啟發(fā)。這表明，人工智能的研究需要向認(rèn)知科學(xué)學(xué)習(xí)，因?yàn)檎J(rèn)知科學(xué)就是研究人類(lèi)自己是如何面對(duì)問(wèn)題解決問(wèn)題的。另一方面，認(rèn)知科學(xué)所研究的人類(lèi)解決問(wèn)題的機(jī)理又建立在腦科學(xué)的基礎(chǔ)之上，因此，人工智能的研究必須理解腦科學(xué)的工作機(jī)理。再者，人類(lèi)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定義問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力并不是永遠(yuǎn)固定不變的，而是不斷進(jìn)化和發(fā)展的。因此人工智能的研究還必須學(xué)習(xí)信息生物學(xué)，后者深刻地研究和揭示了人類(lèi)能力不斷進(jìn)化的機(jī)制?？梢?jiàn)，腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能是當(dāng)代最具重要意義的交叉科學(xué)群。這個(gè)科學(xué)群還包含更多的學(xué)科，恕不一一闡述。
1.3 什么是當(dāng)代重要科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
雖然腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能各有各的研究?jī)?nèi)容，但是所有這些學(xué)科共同的目標(biāo)都是智能，如人類(lèi)的智能（腦科學(xué)）、生物的智能（信息生物學(xué)）、人類(lèi)智能的物質(zhì)基礎(chǔ)（腦科學(xué)）、人類(lèi)智能和生物智能的工作機(jī)理（認(rèn)知科學(xué)）、人類(lèi)智能和生物智能的進(jìn)化機(jī)制（認(rèn)知科學(xué)與信息生物學(xué)）、人類(lèi)智能的信息基礎(chǔ)和研究方法論（信息科學(xué)）、人類(lèi)智能的機(jī)器模擬和實(shí)現(xiàn)（人工智能）等。
所以，人類(lèi)智能和人工智能是當(dāng)代這一重要交叉科學(xué)群共同的創(chuàng)新前沿。人們對(duì)于腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的理解深化了，就會(huì)促進(jìn)人工智能研究的發(fā)展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和創(chuàng)新，也必然能夠帶動(dòng)腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的突破與創(chuàng)新。
2 中國(guó)人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀：差距與優(yōu)勢(shì)
中國(guó)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，大家平日都親身感受得到，應(yīng)當(dāng)比較熟悉，似乎無(wú)需贅言；但是國(guó)情是我們思考問(wèn)題的基礎(chǔ)，因此不可不察。而且，我們對(duì)于中國(guó)在人工智能發(fā)展方面所存在的差距和優(yōu)勢(shì)的認(rèn)識(shí)，確實(shí)還有必要進(jìn)一步深化。
2.1 差距：顯差距，隱差距
大家都意識(shí)到，中國(guó)在人工智能的發(fā)展方面確實(shí)存在不少的差距。普遍J為，由于中國(guó)缺失了工業(yè)革命這個(gè)歷史階段的洗禮，因此在工業(yè)基礎(chǔ)和工藝水平方面天然存在明顯的不足。特別是中國(guó)微電子工業(yè)領(lǐng)域的高性能芯片制造能力有待進(jìn)一步加強(qiáng)，人工智能硬件系統(tǒng)的水平也有待進(jìn)一步提高等，這些都是眾所周知的顯差距。
然而，更值得深思的問(wèn)題是：在人工智能的科學(xué)研究方面，長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)同行普遍習(xí)慣于跟蹤學(xué)習(xí)，缺乏突破創(chuàng)新的民族自信心，更缺乏引領(lǐng)國(guó)際的強(qiáng)烈意識(shí)。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、語(yǔ)義網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)這些大概念，還是深度學(xué)習(xí)、無(wú)人駕駛、類(lèi)腦計(jì)算這些技術(shù)思想，都是外國(guó)學(xué)者率先提出，然后才是中國(guó)學(xué)者蜂擁而上。加上這些年滋長(zhǎng)蔓延起來(lái)的急功近利和學(xué)術(shù)誠(chéng)信缺失，往往在蜂擁而上之后的一夜之間就會(huì)冒出許多“新成果”！這是中國(guó)人工智能發(fā)展存在的隱差距。
需要指出的是，顯差距正因?yàn)椤帮@”，已經(jīng)得到各有關(guān)方的高度重視，并且正在不斷地被縮??；但是，隱差距則因?yàn)椤半[”，不容易被察覺(jué)，至今還沒(méi)有引起各方面必要的重視，因此仍然是實(shí)現(xiàn)突破創(chuàng)新和引領(lǐng)戰(zhàn)略的隱患。
2.2 優(yōu)勢(shì)：現(xiàn)優(yōu)勢(shì)，潛優(yōu)勢(shì)
那么中國(guó)在人工智能研究中是否也存在什么優(yōu)勢(shì)呢？表面看來(lái)，似乎中國(guó)在人工智能研究領(lǐng)域一直處于跟蹤學(xué)習(xí)狀態(tài)，談不上存在什么優(yōu)勢(shì)；但是仔細(xì)考察發(fā)現(xiàn)其實(shí)不然，中國(guó)在人工智能研究中的確存在不可忽視的優(yōu)勢(shì)。
中國(guó)目前雖然在整體上還處于相對(duì)落后狀態(tài)，但在某些技術(shù)研究上卻處于國(guó)際領(lǐng)先地位。例如：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，中國(guó)已經(jīng)在近期多次國(guó)際評(píng)測(cè)大賽中奪得世界冠軍；在汽車(chē)自動(dòng)駕駛方面，中國(guó)的研發(fā)水平也與國(guó)際上旗鼓相當(dāng)；特別是在理論研究方面，中國(guó)在人工智能通用理論研究方面的機(jī)制主義人工智能理論、人工智能邏輯理論研究方面的泛邏輯學(xué)、人工智能數(shù)學(xué)方面的因素空間理論都是國(guó)際領(lǐng)先的成果。這些都是已經(jīng)涌現(xiàn)出來(lái)的現(xiàn)優(yōu)勢(shì)。
更加重要的是，像人工智能這樣既十分復(fù)雜又極其深刻的科學(xué)研究，勢(shì)必自覺(jué)或不自覺(jué)地受到科學(xué)方法論的影響。幾十年來(lái)，國(guó)際人工智能的研究形成三大學(xué)派，就是受了以分而治之為特征的機(jī)械還原方法論的影響，把復(fù)雜的人工智能研究分為結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派、功能模擬的物理符號(hào)系統(tǒng)學(xué)派、行為模擬的感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)學(xué)派，而且長(zhǎng)久以來(lái)互不認(rèn)可，不能形成人工智能研究的合力。科學(xué)論證充分表明，適于人工智能研究的科學(xué)方法論不是“機(jī)械還原論”的方法論，而應(yīng)當(dāng)是“信息生態(tài)論”的方法論。后者與中國(guó)歷來(lái)的“整體論”和“辨證論”思維傳統(tǒng)息息相通。因此，在人工智能的研究領(lǐng)域，中國(guó)握有方法論的潛在優(yōu)勢(shì)（潛優(yōu)勢(shì)），只要自覺(jué)地加以運(yùn)用，這種潛在優(yōu)勢(shì)完全可以轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的現(xiàn)實(shí)優(yōu)勢(shì)（現(xiàn)優(yōu)勢(shì)）。
3 人工智能的社會(huì)需求和發(fā)展中國(guó)人工智能的戰(zhàn)略建議
3.1 人工智能的社會(huì)需求
中國(guó)的信息化建設(shè)全面啟動(dòng)于20世紀(jì)90年代，得益于現(xiàn)代信息技術(shù)的支持，取得了舉世矚目的輝煌成就，進(jìn)入了迎接復(fù)雜問(wèn)題的新時(shí)期，面臨著巨大挑戰(zhàn)。從整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和全面改革的大局判斷，在多次講話(huà)中也明確指出，中國(guó)的改革開(kāi)放進(jìn)入了攻堅(jiān)克難的深水區(qū)。眾所周知，人工智能技術(shù)是信息技術(shù)的高端前沿；因此，為了迎接復(fù)雜問(wèn)題的挑戰(zhàn)，為了成功走出深水區(qū)到達(dá)勝利的彼岸，中國(guó)亟需人工智能科學(xué)技術(shù)的全面支持。
另一方面，縱觀當(dāng)今的國(guó)際環(huán)境不難發(fā)現(xiàn)，一些發(fā)達(dá)國(guó)家在中國(guó)黃海、臺(tái)海、東海、南海不斷制造緊張局勢(shì)，企圖以武力遏制中國(guó)的和平崛起。他們聲稱(chēng)要長(zhǎng)期投資人工智能，要用人工智能武器戰(zhàn)勝中國(guó)，對(duì)此不能不高度警惕，并采取果斷措施。
3.2 加快發(fā)展中國(guó)人工智能的建議
為加快發(fā)展中國(guó)人工智能，從戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、可操作的角度出發(fā)提出5項(xiàng)建議。
（1）頂層規(guī)劃。
火車(chē)跑得快，全靠車(chē)頭帶。建議設(shè)立國(guó)家級(jí)智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與協(xié)調(diào)專(zhuān)家委員會(huì)，負(fù)責(zé)研究和提出中國(guó)智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃，制訂智能科學(xué)技術(shù)產(chǎn)學(xué)研發(fā)展的實(shí)施政策，協(xié)調(diào)和促進(jìn)中國(guó)智能科學(xué)技術(shù)的快速有序健康發(fā)展。
（2）人才培養(yǎng)。
萬(wàn)事都緊要，人才是根本。建議國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)把中國(guó)現(xiàn)有的“智能科學(xué)與技術(shù)”二級(jí)學(xué)科提升為一級(jí)學(xué)科，以形成系統(tǒng)完整的智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)體系；同時(shí)建議教育部在中小學(xué)開(kāi)設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)課程，開(kāi)展課外興趣培育活動(dòng)。
（3）創(chuàng)新研究。
跟蹤不可廢，創(chuàng)新更關(guān)鍵。在國(guó)家自然科學(xué)基金設(shè)置“智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論”專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域，大力推進(jìn)智能科學(xué)基礎(chǔ)理論的突破創(chuàng)新；同時(shí)在國(guó)家“十三五”規(guī)劃設(shè)立智能制造、智能農(nóng)業(yè)、智能服務(wù)業(yè)、智能交通、智能網(wǎng)絡(luò)空間安全、智能教育等應(yīng)用專(zhuān)項(xiàng)。
（4）產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
創(chuàng)新是尖兵，產(chǎn)業(yè)是后盾。大力促進(jìn)中國(guó)智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)建立智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)，鼓勵(lì)有條件的單位和學(xué)術(shù)團(tuán)體開(kāi)展各類(lèi)智能技術(shù)產(chǎn)品的測(cè)試、評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的研究，引導(dǎo)智能化產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品市場(chǎng)有序健康發(fā)展。
