中國人工智能產(chǎn)業(yè)在過去幾年實現(xiàn)了飛速增長。得益于國家宏觀政策扶持、風險資金推動和創(chuàng)業(yè)熱情的高漲，中國首次發(fā)現(xiàn)自己置身于近現(xiàn)代以來未曾達到的位置：在一個新興的關(guān)鍵科技領(lǐng)域躋身全球領(lǐng)導(dǎo)者之一。

然而進入2019年，關(guān)于“人工智能寒冬”的爭議開始越來越頻繁地出現(xiàn)。風險資本投資熱度出現(xiàn)下降。2018年全年中國人工智能領(lǐng)域的風險融資交易高達496筆，融資總額達157億美元。而2019年上半年（截至6月13日），中國人工智能領(lǐng)域的風險融資交易累計僅有131起，融資總額為56億美元。另外，超1億美元的巨額融資交易從去年的26筆減少到截止今年6月份的4筆。

與此同時，深度學習——即推動本輪人工智能熱潮的底層技術(shù)——也面臨著日益凸顯的技術(shù)瓶頸。缺乏可解釋性和推理能力，對大量訓練數(shù)據(jù)的需求，以及在解決現(xiàn)實世界問題時遇到的挑戰(zhàn)，都為人工智能的廣泛商業(yè)應(yīng)用增加了障礙。

“現(xiàn)在形成的人工智能系統(tǒng)都非常脆弱，容易受到攻擊或者欺騙，需要大量的數(shù)據(jù)，而且不可解釋，存在非常嚴重的缺陷，這個缺陷是本質(zhì)的，是由其方法本身引起的，”專注于人工智能研究的中國科學院院士張鈸表示。

隨著中國政府、科技巨頭、人工智能創(chuàng)企不斷地探索和擴展人工智能系統(tǒng)在實際應(yīng)用場景中的適用性和應(yīng)用邊界，中國在許多科技領(lǐng)域早于其它國家進入了無人地帶。這些發(fā)展帶來了前所未有的監(jiān)管和道德挑戰(zhàn)。例如，中國在人臉識別和社會信用評分體系中，應(yīng)用人工智能技術(shù)的方式及其潛在的風險，引發(fā)了國際社會的密切關(guān)注和擔憂。

中美貿(mào)易和科技摩擦也給中國人工智能行業(yè)的未來，增加了更多的不確定性因素。自由的學術(shù)交流、全球開源社區(qū)的蓬勃發(fā)展、人才的自由流動，這些要素締造了中國人工智能產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展。但未來這些要素將如何演變，我們卻難以做出任何簡單的假設(shè)。

綜上，中國人工智能行業(yè)已經(jīng)來到了一個拐角點。整個行業(yè)正處于日趨合理化，重新校準行業(yè)假設(shè)，然而未來卻難以預(yù)測的新階段。中國人工智能行業(yè)未來的走向正變得愈加關(guān)鍵，卻也愈為撲朔迷離。

以下是中國人工智能領(lǐng)域的10位領(lǐng)袖，對未來10年行業(yè)發(fā)展的預(yù)測。這10位專家來自不同的領(lǐng)域，涵蓋計算機視覺、語音識別、自動駕駛、人工智能芯片、醫(yī)療+人工智能、金融+人工智能、人工智能即服務(wù)，以及人工智能投資等。

盡管面臨著上述挑戰(zhàn)，這些專家們對人工智能在中國的持續(xù)發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用都保持著一致的樂觀態(tài)度。中國政府堅定不移地推動中國科技和人工智能行業(yè)發(fā)展的決心是行業(yè)的定心丸。因此，人工智能在中國會繼續(xù)以比其它國家更深入、更迅猛的速度，對各行各業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響。

他們也大多認同，現(xiàn)如今人類對人工智能為經(jīng)濟和社會帶來的重構(gòu)作用，仍舊停留在非常初級和淺層的認識階段。人工智能的顛覆潛能和價值創(chuàng)造仍有待深度挖掘。未來10年，他們預(yù)測人工智能將實現(xiàn)更廣泛而徹底的商業(yè)應(yīng)用，從而顛覆和重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。人工智能最終將自然而無感地融入商業(yè)決策和用戶體驗中去，消除那些現(xiàn)今令人頭疼和不滿意的體驗。

這可能是對未來10年中國人工智能行業(yè)的最佳預(yù)測。而在中國如此眾多的人工智能獨角獸中，有多少可以真正創(chuàng)造出與其估值相匹配的商業(yè)價值，人工智能在某些領(lǐng)域的應(yīng)用是否需要被重新評估，在不久的將來就能見分曉。

沒有人擁有知曉未來的水晶球，而預(yù)測未來的行為總是充滿悖論和風險。這10位專家分享他們對未來的預(yù)判和見解，是希望能更好地用于指導(dǎo)今日的實踐。接下來，我們將按專家姓氏的字母順序，依次列出這10位行業(yè)領(lǐng)袖對中國未來10年人工智能發(fā)展的預(yù)測。

推想科技創(chuàng)始人陳寬

陳寬是醫(yī)療人工智能應(yīng)用公司推想科技的創(chuàng)始人兼CEO。2016年，他中斷了在美國芝加哥大學攻讀金融與經(jīng)濟雙博士學位的學習，創(chuàng)立了推想科技，致力于人工智能深度學習技術(shù)在醫(yī)學影像領(lǐng)域的應(yīng)用。

推想科技利用深度學習技術(shù)，分析數(shù)字射線成像，計算機斷層掃描，及核磁共振成像等醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供精準、高效的輔助工具，從而減輕醫(yī)生的工作重負。截至2019年5月，推想科技合作全球各地區(qū)醫(yī)院超過300家，每日輔助科研與臨床質(zhì)控病例近40,000例。推想科技自成立起已經(jīng)完成四輪風險融資，其投資人包括鼎暉資本，紅杉資本，啟明創(chuàng)投等。

未來10年，人工智能會變成醫(yī)療行業(yè)的一個基礎(chǔ)設(shè)施和臨床的關(guān)鍵部分，并影響和優(yōu)化現(xiàn)有的臨床路徑。同時，人工智能會成為中國分級診療政策當中的一個核心技術(shù)推手。比如說在基層首診的層面，人工智能會賦能基層醫(yī)院，進行早期疾病篩查和早診，讓基層醫(yī)院及醫(yī)生也能逐步提升到三甲醫(yī)院及醫(yī)生的能力。

推想科技的測試顯示，一個初級醫(yī)生在使用人工智能輔助閱片時，針對肺結(jié)節(jié)的表現(xiàn)和一個資深醫(yī)生沒有統(tǒng)計學上的區(qū)別。同樣針對腦卒中等其它的病種，人工智能的輔助優(yōu)勢也是尤為突出的，這也能夠幫助改變在中國境內(nèi)，城市與鄉(xiāng)村之間醫(yī)療資源不均衡的狀態(tài)。

中國四萬億的醫(yī)療市場是一個產(chǎn)能嚴重不足的行業(yè)，而人工智能可以解決產(chǎn)能不足的問題。中國新一輪的醫(yī)改會更重視疾病的早篩早診早治，而人工智能可以提升醫(yī)療質(zhì)量，同時降低醫(yī)療成本。比如，推想科技的人工智能產(chǎn)品可以提前9.3個月發(fā)現(xiàn)25%的晚期肺癌病例，節(jié)省大量的社會成本。

中國巨大的人口基數(shù)和老齡化創(chuàng)造了全球最大規(guī)模的醫(yī)療人工智能技術(shù)需求，為中國醫(yī)療人工智能的發(fā)展提供了絕佳的條件。這是中國人工智能公司得天獨厚的優(yōu)勢，也恰恰是人工智能發(fā)揮最大社會價值的場景。中國醫(yī)療人工智能有望成為全世界的排頭兵和領(lǐng)先者。未來，國家之間的差異會使得人工智能技術(shù)在醫(yī)療上的應(yīng)用各有側(cè)重，而先后強弱的差距也會越來越明顯。

但醫(yī)療是一個非常保守嚴謹、高標準和長周期的行業(yè)，任何以互聯(lián)網(wǎng)浮躁的心態(tài)占領(lǐng)市場的打法一定不可行。我們面臨的挑戰(zhàn)是堅持以最扎實、最穩(wěn)妥、最堅忍的方式去深耕該行業(yè)。我們目前在世界各地的醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)申請產(chǎn)品批準，并探討醫(yī)保合作，這些都是一個漫長的過程。因此，我們需要設(shè)立很多階段性的里程碑，一步步做出成績來。

整個深度學習領(lǐng)域，中美合作是非常多的，包括一些頂級模型和頂級開源框架都是由中國學者和工程師貢獻的。如果出現(xiàn)強行的分割，肯定對這個行業(yè)的發(fā)展有約束作用。但反過來看，整個行業(yè)發(fā)展其實是非常開放和相互依賴的，所以我也并不覺得中美政治因素可以很容易地影響到學術(shù)和技術(shù)上的交流和配合。

全球的技術(shù)發(fā)展還是有其韌性的，國際合作的大趨勢短期內(nèi)不會發(fā)生變化。但是，國際摩擦肯定會讓企業(yè)——不止是中國企業(yè)，而是各國企業(yè)——更有意識地去尋找備胎和備用方案，以應(yīng)對任何不可預(yù)期的風險。

第四范式創(chuàng)始人戴文淵

戴文淵是中國人工智能公司第四范式的創(chuàng)始人兼CEO。在2014年創(chuàng)立第四范式之前，他曾就職于百度，助力設(shè)計人工智能系統(tǒng)“鳳巢”，也曾擔任華為諾亞方舟實驗室主任科學家。戴先生是ACM國際大學生程式設(shè)計競賽的全球總冠軍。

第四范式以“AI For Everyone”為愿景，為銀行、保險、安防、政務(wù)、能源、智能制造、零售、醫(yī)療等領(lǐng)域的企業(yè)提供人工智能平臺服務(wù)。截至2019年6月，已經(jīng)幫助7617個客戶及合作伙伴成功落地12648個場景。
未來10年將是人類歷史上最大規(guī)模的智能大爆發(fā)。我預(yù)計三到五年內(nèi)，中國企業(yè)的智能化率 將超過50%，而那些領(lǐng)先企業(yè)將在五年內(nèi)完成智能化轉(zhuǎn)型。

目前雖然各行各業(yè)都已經(jīng)開始嘗試把人工智能落地到業(yè)務(wù)場景中，但絕大多數(shù)企業(yè)的智能化率仍然處于較低的水平。在很大程度上，這是因為目前企業(yè)的人工智能落地只處在“擁抱AI”的階段，模式大多是從0到1。這個過程雖然讓企業(yè)開始了解人工智能的價值，但人工智能落地的效率還是比較低的。從其創(chuàng)造的價值來看，在很多企業(yè)內(nèi)可能還不到企業(yè)營收的1%。

實際上，人工智能落地是有“套路”的。我認為下一階段，需要將企業(yè)落地的套路總結(jié)出來，將規(guī)模化落地人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)好，幫助企業(yè)告別每個場景都從0到1做的模式，從而高效完成智能化轉(zhuǎn)型。

下一個階段，我們最關(guān)注的將不是每一個應(yīng)用落地過程中用了哪些高大上的技術(shù)，而是每一年落地了多少個人工智能的應(yīng)用。如果去年落地了100個應(yīng)用，今年是否可以落地1000個？這種變化下，企業(yè)對人工智能由“擁抱AI”轉(zhuǎn)向“追求價值最大化”，企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型的重要性在此凸顯。

就人工智能落地的套路而言，我認為企業(yè)需要找到自己的核心業(yè)務(wù)，努力讓人工智能在這里發(fā)揮極致的效果，“畢其功于一役”。因為核心業(yè)務(wù)關(guān)系到企業(yè)的“命脈”，1%的提升或許就能把業(yè)務(wù)提升做到最大化。與此同時，企業(yè)也要找到數(shù)量眾多的分散場景，力求高效地實現(xiàn)跨場景規(guī)?；涞?，1000個1%的效率提升也能帶來巨大的優(yōu)化。

就人工智能落地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)而言，企業(yè)需要完善的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)。過去以商業(yè)智能（Business Intelligence）為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)并不適合人工智能。有的企業(yè)將人工智能建設(shè)在該系統(tǒng)之上，這反倒成了其落地的障礙。因此，企業(yè)需要有以人工智能為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，能夠存取拍字節(jié)（petabyte）級別甚至更大量的日志，支持實時存儲，并形成線上數(shù)據(jù)采集和處理的閉環(huán)。

其次是人工智能算力，未來優(yōu)化人工智能算力的道路一定是軟硬結(jié)合。因為人工智能算力是一個完整的體系架構(gòu)，具有固定的計算模式，需要專用的計算。因此，適合人工智能專用算法的算力架構(gòu)，未來一定會成為人工智能落地的主要算力解決方式，而這也將帶來算力的一場革命。

未來三到五年會是人工智能規(guī)?；涞胤浅ｊP(guān)鍵的時期。只要走通了人工智能高效落地的模式，將基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)好，企業(yè)將會迅速將智能化率提升至50%以上。

云知聲創(chuàng)始人黃偉

黃偉博士是中國聚焦智能語音技術(shù)的人工智能企業(yè)云知聲的創(chuàng)始人。此前，黃偉博士任職于摩托羅拉中國研究中心和盛大創(chuàng)新院，主導(dǎo)開發(fā)出全球第一款手機聲紋認證系統(tǒng)。他在智能語音和人工智能等領(lǐng)域有著10余年的從業(yè)及管理經(jīng)驗。黃偉博士于2012年組建了一支涵蓋算法、軟/硬件、云架構(gòu)、芯片等研發(fā)能力的核心技術(shù)團隊，并創(chuàng)立了云知聲，業(yè)務(wù)覆蓋智慧生活（包括家居和汽車）和智慧服務(wù)（包括醫(yī)療、教育和機器人）兩大核心應(yīng)用場景。

截止目前，云知聲融資總額達三億美元，合作伙伴數(shù)量超過兩萬家，覆蓋用戶達兩億，其中開放語音云覆蓋城市超647個，覆蓋設(shè)備在2.5億臺以上。

人工智能技術(shù)包括語音識別、自然語言理解和機器翻譯等。這些技術(shù)在過去幾年里發(fā)展迅速，但也面臨一些瓶頸：其一，目前深度學習的理論框架短時間之內(nèi)看不到很明顯的突破。雖然有專家提出新的方向，但并未成功地證明能夠起到如同從統(tǒng)計學習到深度學習的質(zhì)變飛躍；其二，當前的技術(shù)在實驗室是很好看的，但是一旦和場景結(jié)合的時候，就會發(fā)現(xiàn)技術(shù)依然存在著很多短板。很多漂亮的工具放到現(xiàn)實當中就會變得慘不忍睹。

我覺得這兩個方面都需要去突破，特別是理論層面上的突破。比如今天我們都知道，把大量數(shù)據(jù)丟到訓練池子里以獲得更好的性能，但為什么會獲得更好的性能？我們不知道。機器學習對我們來說還有點神秘，我們不知道這個機制如何運作。想要獲得突破，我們首先需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加具有可解釋性。

如果未來我們能夠取得理論上的突破，就有可能使得我們的人工智能具備更高的可適應(yīng)性和推理能力，在不同的應(yīng)用場景里面都能夠表現(xiàn)良好。但是任何一種理論框架的出現(xiàn)和完善，恐怕都是以10年為周期單位的。深度學習的普及10年不到，仍處于初級階段，其完善和突破也需要很長時間。

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論突破之前，并不妨礙我們用它來解決一些現(xiàn)實中的實際問題。雖然沒有泛化智能，在一些限定場景下它仍舊可以解決非常有價值的問題。人工智能公司可以深入場景，深度優(yōu)化，夯實數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法優(yōu)化和工程優(yōu)化，來提供真正的商業(yè)價值。

中國的人工智能公司都在拓展自己的技術(shù)邊界，紛紛跨界以實現(xiàn)全棧技術(shù)實力。這對團隊從資源、資金、技術(shù)人才到商務(wù)拓展，都是一項非常大的挑戰(zhàn)。另外，我們看到人工智能公司越來越達成共識，摒棄過去互聯(lián)網(wǎng)時代以平臺構(gòu)建為主題的思路，轉(zhuǎn)而更加聚焦深入場景的深度優(yōu)化策略。這將是人工智能創(chuàng)企的最佳機遇，也是未來人工智能公司持續(xù)發(fā)展的必然之路。大致來看，科技巨頭們上九天攬月，創(chuàng)企下五洋捉鱉，會形成動態(tài)互補的競合態(tài)勢。中國市場將比美國更有可能目睹人工智能創(chuàng)企打出自己的一片天地。

中美的科技對抗對于中國人工智能公司而言，機遇大于挑戰(zhàn)。中國在戰(zhàn)略上會更加重視前沿科技的發(fā)展，在客戶需求上規(guī)模巨大、需求緊迫，這些都會產(chǎn)生鞭策的力量。未來三到五年，中國人工智能公司將真正埋下頭來，少說話，多做事。

同盾科技創(chuàng)始人蔣韜

蔣韜是人工智能公司同盾科技的創(chuàng)始人兼CEO，也是一位智能反欺詐、智能風控領(lǐng)域的專家。在創(chuàng)立同盾科技之前，蔣先生曾任職于IBM、美會軟件和阿里巴巴集團，從事反欺詐和智能風控的研發(fā)。他擁有復(fù)旦大學計算機系軟件和理論碩士學位。

同盾科技是中國第三方智能風控及分析決策解決方案提供商，目前團隊有1200余人，累計服務(wù)超過一萬家客戶，主要服務(wù)銀行、保險、證券、信托、新金融等金融類客戶和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)客戶。公司自成立起，融資總額超過兩億美元，目前估值近20億美元。

未來的智能風控會呈現(xiàn)幾個趨勢：其一，在時效性上由事后、止損型風控模式向?qū)崟r反饋的模式轉(zhuǎn)變；其二，決策模式上由人工審核和后驗策略模式，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器取代大部分人工的自動化決策模式；其三，風險控制和用戶體驗的提升逐步達到一個平衡。將來“無感反欺詐”、“無感風控”等模式會越來越多，能夠在用戶毫無感知的情況下，就完成風險審核。

基于生物識別技術(shù)的數(shù)字身份將成為未來主流的身份識別方式。目前主流的身份標識物品（鑰匙、證件、銀行卡等）和身份標識知識（用戶名、密碼等）將會變得越來越不重要。金融領(lǐng)域?qū)⒊蔀樯锾卣髯R別應(yīng)用的重要領(lǐng)域。此外，我認為在金融領(lǐng)域，未來聲紋識別的應(yīng)用潛力會非常大。語音是萬物互聯(lián)時代最便捷的入口之一，聲紋可以應(yīng)用在銀行、保險核身等各個場景。但目前生物識別仍處起步階段，其主要風險集中在魯棒性和安全性等方面。

數(shù)據(jù)作為人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，大體量、高質(zhì)的數(shù)據(jù)才能夠訓練出更精確的模型。而聯(lián)邦學習是可以只用“小數(shù)據(jù)”就實現(xiàn)“大智能”的技術(shù)?；诼?lián)邦學習去中心化的算法邏輯，使得參與各方?jīng)]有一方能擁有所有的數(shù)據(jù)，也沒有一方擁有所有的模型，共用開放數(shù)據(jù)，而不享有數(shù)據(jù)，能最大化保護數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私。在聯(lián)邦學習的模式下，中小企業(yè)的話語權(quán)也會得到前所未有的提升，從而突破誰擁有最多數(shù)據(jù)誰就擁有最大話語權(quán)的境地，打破數(shù)據(jù)壟斷。

對金融領(lǐng)域的出海人工智能企業(yè)來說，亞非拉板塊都是值得深耕的地區(qū)。這些地域與幾年前的中國非常相似，能夠更好地復(fù)制中國的經(jīng)驗與技術(shù)。比如印尼、菲律賓、尼日利亞、巴西、智利等地區(qū)存在人口數(shù)量眾多、當?shù)孛癖娛杖氩粩嗵岣?、居民消費需求增強，同時智能手機普及率較高，而金融服務(wù)覆蓋率不甚理想的狀況。這些因素都使其成為中國金融科技人工智能企業(yè)出海發(fā)展支付、消費金融、風險管理等服務(wù)的主攻陣地。

創(chuàng)新工場首席執(zhí)行官李開復(fù)

李開復(fù)博士于2009年創(chuàng)立中國風險投資機構(gòu)創(chuàng)新工場，擔任董事長兼CEO，以及創(chuàng)新工場人工智能工程院院長。創(chuàng)新工場專注于科技創(chuàng)新型的投資理念與最前沿的技術(shù)趨勢，管理總額約150億人民幣的雙幣基金。此前，李開復(fù)博士曾是谷歌全球副總裁兼大中華區(qū)總裁，曾在微軟、蘋果、SGI等公司擔任要職。李開復(fù)博士在美國哥倫比亞大學取得計算機科學學士學位，并以最高榮譽畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學獲得博士學位，同時還獲得香港城市大學、卡內(nèi)基梅隆大學榮譽博士學位。李開復(fù)博士先后發(fā)明過10項美國專利，發(fā)表逾百篇專業(yè)期刊或會議論文，并出版過八本中文暢銷書。他是美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，自2019年起，擔任世界經(jīng)濟論壇第四次工業(yè)革命中心所組織的人工智能委員會聯(lián)席主席。

人工智能已過了“技術(shù)為主，專家為王”的黑科技發(fā)現(xiàn)期，進入了“應(yīng)用為主，數(shù)據(jù)為王”的高速發(fā)展應(yīng)用階段。人工智能將成為一個可以構(gòu)建許多商業(yè)化應(yīng)用的平臺。隨著人工智能四波浪潮逐漸落地，人工智能應(yīng)用程序的覆蓋將從互聯(lián)網(wǎng)到商業(yè)，從感知、計算機視覺、語音識別，到像人一樣可以自由移動和自主工作的自動化人工智能。

人工智能正迎來應(yīng)用井噴的實施階段。研究機構(gòu)預(yù)測人工智能將在2030年前為全球經(jīng)濟創(chuàng)造100萬億人民幣的潛在貢獻。我預(yù)測這么巨大的經(jīng)濟增量，最大的貢獻將來自于人工智能與實體經(jīng)濟和實體行業(yè)的高度結(jié)合。正如互聯(lián)網(wǎng)浪潮賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)一樣，隨著人工智能從一個高精尖的黑科技慢慢進入主流，最大的受益者將是傳統(tǒng)企業(yè)。

傳統(tǒng)企業(yè)擁抱人工智能有著無可比擬的優(yōu)勢，比如它們有深厚的行業(yè)商業(yè)經(jīng)驗和知識，有可以“即插即用”的現(xiàn)有業(yè)務(wù)場景，以及大量及時可用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些都是人工智能應(yīng)用化階段至關(guān)重要的“燃料”。反過來，人工智能將像電一樣賦能這些傳統(tǒng)企業(yè)，助推其轉(zhuǎn)型升級，提升效益降成本。率先擁抱人工智能的傳統(tǒng)企業(yè)將贏得市場，創(chuàng)造巨大的價值，反之落后的企業(yè)或?qū)⒙淙胩蕴小?br />
人工智能時代下，如何解決好個人隱私和數(shù)據(jù)安全的問題一直被關(guān)注。我們不應(yīng)該只將此視為一個監(jiān)管問題，而是更應(yīng)該嘗試用更先進的技術(shù)，去解決技術(shù)所帶來的挑戰(zhàn)。例如，采用同態(tài)加密和聯(lián)邦學習這類新技術(shù)，可以切實保護個人數(shù)據(jù)。我們可以設(shè)想有一個滑塊，每個人都可以選擇想要更多隱私性或是更多便利性。讓每個人都有自己的數(shù)據(jù)選擇權(quán)，而不是采取粗暴的“一刀切”做法，還能使數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化人工智能算法，提高其效能，這會讓人工智能技術(shù)更為人們所接受。

人工智能時代已經(jīng)到來，我們需要積極擁抱它。

依圖科技聯(lián)合創(chuàng)始人林晨曦

林晨曦是人工智能公司依圖科技的聯(lián)合創(chuàng)始人，前阿里云資深專家，曾帶領(lǐng)團隊搭建了中國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的飛天分布式云計算操作系統(tǒng)。他也曾在微軟亞洲研究院從事計算機視覺、機器學習、信息檢索和分布式系統(tǒng)方向的研究工作。他擁有上海交通大學碩士學位。林先生是ACM國際大學生程式設(shè)計競賽的全球總冠軍，于2002年作為上海交通大學代表隊隊長奪冠。

成立于2012年的依圖科技致力于將人工智能技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合，目前在安防、金融、醫(yī)療、商業(yè)園區(qū)、零售等行業(yè)實現(xiàn)了商業(yè)化落地。除了計算機視覺技術(shù)，依圖科技也在人工智能芯片、語音識別、自然語言理解等技術(shù)領(lǐng)域開展研發(fā)和業(yè)務(wù)拓展 。

從上世紀50年代起步，人工智能到今天已經(jīng)走過了不同的歷史發(fā)展時期。在歷史上每隔10年或20年就會有一個大變化。我們把現(xiàn)在這個階段定義為“AI新時代”?！癆I新時代”主要以深度學習、大數(shù)據(jù)和高性能計算來推動行業(yè)的發(fā)展。

目前正是人工智能技術(shù)實現(xiàn)廣泛商業(yè)化落地的階段。未來10年，人工智能將呈現(xiàn)井噴式爆發(fā)增長，計算機圖像識別、語音識別和自然語言處理領(lǐng)域都將迎來巨大發(fā)展。

在今天看來，技術(shù)可以實現(xiàn)的邊界還很難界定。人工智能技術(shù)在某個領(lǐng)域沒超越人類之前屬于一個“黑暗時期”。一旦人工智能超越人類能力，就會開始飛速發(fā)展，并且技術(shù)發(fā)展曲線非常陡峭。以依圖人臉識別技術(shù)為例，在2015年突破了人眼識別水平之后的四年內(nèi)，人臉識別技術(shù)精度提升了10萬倍，隨之帶來各個場景的應(yīng)用突破。

今天人工智能算法不是趨同，恰恰相反是算法之間的差距正在拉大，并且很多技術(shù)上的新突破都將會在工業(yè)界發(fā)生。與此同時，人工智能技術(shù)的發(fā)展又是跨行業(yè)的，它可能會直接進入某個行業(yè)，打破行業(yè)的原有格局并進行重塑，給這個行業(yè)帶來階躍式的發(fā)展變化。

人工智能有個特點就是具有馬太效應(yīng)，富者更富。 我深刻感覺到中國人工智能公司在技術(shù)上的領(lǐng)先。中國有世界級的任務(wù)和場景，在“AI新時代”也將呈現(xiàn)中美并駕齊驅(qū)的局面。

在美國，信息化、SaaS化 、移動化、智能化是每一個階段發(fā)展接近成熟后才進入下一個階段。而在中國，信息化、SaaS化、移動化、智能化是“四浪”疊加發(fā)展。因此中國在人工智能發(fā)展上擁有了“彎道超車”的機會。

小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人樓天城

樓天城博士是中國領(lǐng)先無人駕駛創(chuàng)企小馬智行的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO。此前，樓天城博士曾任職于GoogleX（Waymo的前身），從事無人車技術(shù)開發(fā)，之后在百度擔任百度無人車技術(shù)委員會主席。樓天城博士畢業(yè)于清華大學，是計算機編程界的杰出代表，連續(xù)10年蟬聯(lián)TopCoder中國區(qū)第一名，兩次獲得谷歌全球編程挑戰(zhàn)賽冠軍。

小馬智行成立于2016年，截止2019年4月融資總額達三億美元，估值達17億美元。目前公司在廣州、北京和美國弗里蒙特試運營乘用車無人駕駛車隊，并且正在研發(fā)長距離無人駕駛卡車運輸。

預(yù)測無人駕駛的未來首先需要知道，這件事并不完全取決于技術(shù)本身，它也受法律、倫理、保險、民眾駕駛習慣、群眾接受度等因素的影響。在不同的國家和地區(qū)，這些因素存在非常大的差別，尤其會在無人車發(fā)展的早期影響大家布局的早晚。而這個早晚，反過來又會影響當?shù)責o人駕駛的發(fā)展進度。也就是說，得到越早布局的地區(qū)往往能夠更快地促進技術(shù)發(fā)展，反之亦然。

未來五到十年內(nèi)，布局比較領(lǐng)先的國家和地區(qū)，會更早地看到無人駕駛技術(shù)的出現(xiàn)和成熟，而其它地區(qū)則會出現(xiàn)明顯的落后，這種區(qū)域間的差異將逐漸擴大。其中，中國擁有豐富的道路多樣性、政策支持和較高民眾接受度等優(yōu)勢，有希望走在無人駕駛發(fā)展前列。

尤其考慮到中國政策的特殊性，一些鼓勵先試先行的自貿(mào)區(qū)及智慧交通/智慧城市示范區(qū)，會率先小規(guī)模落地自動駕駛商業(yè)化應(yīng)用，成功的經(jīng)驗將被逐步擴展到更大范圍。另外隨著5G的落地，車路協(xié)同在中國的發(fā)展會更加迅速、扮演更為重要的角色，這對無人駕駛來說如虎添翼，車輛在道路上行駛時會多一份安全保障。

至于實現(xiàn)無人駕駛的技術(shù)路徑，其實并不是“有無”之爭。任何技術(shù)路線的選擇都應(yīng)該從一個終極目標出發(fā)，即讓無人車作為一個安全的應(yīng)用和產(chǎn)品出現(xiàn)在人們的生活里。今天技術(shù)還沒有完全成熟，LiDAR、高精地圖、車路協(xié)同等對無人駕駛的早日落地是有幫助的。這些技術(shù)路線無所謂“先后”——凡是能夠利用各種因素把車做得更安全的技術(shù)，都應(yīng)該被納入考慮范圍。

隨著技術(shù)進一步發(fā)展，可以考慮減少對某些技術(shù)路線的依賴。今天有人不看好LiDAR和高精地圖，其主要的爭論點是成本。而今天的高成本和量少有很大的關(guān)系。無人駕駛作為一個產(chǎn)品得到量產(chǎn)后，LiDAR和高精地圖拿到的訂單足夠多，它們的成本都會下降到可控范圍內(nèi)。也就是說，哪怕日后技術(shù)成熟到可以不再依靠LiDAR和高精地圖，也沒有很強的棄用它們的理由。

數(shù)據(jù)很重要，但進一步完善無人駕駛技術(shù)將不光仰仗于海量數(shù)據(jù)的積累。近幾年深度學習的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓練模型等方面的創(chuàng)新也提升了訓練效果，未來這部分的創(chuàng)新會繼續(xù)讓無人駕駛的大腦更加智能。另外，提升車輛本身相關(guān)的技術(shù)也很關(guān)鍵，比如硬件的穩(wěn)定性、傳感器和計算芯片等。

中金投X創(chuàng)始人向冀

Nina Xiang是專注于中國風險投資及科技創(chuàng)新雙語媒體平臺中金投X的創(chuàng)始人，也是細述中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程《Red AI》一書的作者。2011年創(chuàng)辦中金投X之前，她曾就職于《彭博商業(yè)周刊》、美國《機構(gòu)投資者》雜志、第一財經(jīng)，以及中國國際廣播電臺，擁有十多年財經(jīng)科技媒體工作經(jīng)驗。

中美貿(mào)易和科技爭端對中國人工智能產(chǎn)業(yè)的影響將是長期和不可逆轉(zhuǎn)的。中國人工智能行業(yè)的首要任務(wù)會產(chǎn)生根本變化。以往他們追求行業(yè)規(guī)模、發(fā)展速度和技術(shù)進步，而將來力求獨立自主、自力更生將成為中國人工智能行業(yè)最重要的目標。

在中國政府的引導(dǎo)下，中國科技企業(yè)將不懈努力，死磕并克服其行業(yè)的最短板，減輕對國外技術(shù)的依賴。這一過程可能會漫長而痛苦，但中國的龐大體量完全擁有實現(xiàn)這一目標的條件和資源。

我設(shè)想最壞的情況是未來世界將面臨數(shù)字及人工智能世界的巴爾干化。美國與中國——或許還有其它國家——將擁有各自獨立的IT基礎(chǔ)設(shè)施及生態(tài)系統(tǒng)。物理現(xiàn)實世界中的日漸分裂會擴展到數(shù)字和虛擬世界，這將給用戶帶來極大的不便，也會給我們共同的未來帶去更多的不確定性。而更好的結(jié)果是繼續(xù)維持不久前“整體和諧、局部紛爭”的環(huán)境，加速全球各行業(yè)人工智能的落地及應(yīng)用，繼續(xù)增進國際間合作。

在未來的人工智能競賽之中——主要是中美間的競爭——各國在價值觀、政策和道德標準上的分歧將持續(xù)成為國家間沖突和摩擦的來源。此外，人工智能還會加劇世界各國科技和資源不平衡的現(xiàn)象，讓國家和民眾間的差距更加凸顯。在中國之內(nèi)，這種風險可能還是可控的。但在某些地域，這些風險可能會被不斷放大。

想要贏得這場人工智能競賽，中國企業(yè)必須做出根本性的改變。這包括整個行業(yè)應(yīng)從虛夸浮躁轉(zhuǎn)為腳踏實地；從炫技走向?qū)嶋H應(yīng)用；放棄追求快速成功和彎道超車心態(tài)，堅持耐心持久地探尋底層創(chuàng)新。

對于正走在國際擴張道路上的中國企業(yè)而言，全球監(jiān)管環(huán)境不確定和不均衡的問題會一直存在。擴張的道路將充滿挑戰(zhàn)，但中國人工智能企業(yè)不會停止探索的腳步。

盡管有如此多的風險和不確定性，未來10年的主題仍將是人工智能在所有行業(yè)的推廣應(yīng)用。這一進程需要更深入的國際間合作，但不幸的是，目前看起來國際合作在人類最需要的時刻正遠離我們。這種局面可能會增加人工智能系統(tǒng)失控的可能性，但尚不會達到任何關(guān)乎人類生存的風險水平。

對消費者而言，人工智能產(chǎn)品如機器人、無人駕駛汽車、智能音箱的使用體驗提升會感覺異常緩慢。因為這些領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)實在太大，而短期內(nèi)難有巨大突破。

地平線創(chuàng)始人余凱

余凱博士是中國人工智能芯片及解決方案公司地平線的創(chuàng)始人兼CEO。 在2015年創(chuàng)立地平線之前，他曾擔任百度深度學習研究院常務(wù)副院長和百度研究院執(zhí)行院長。此前，他曾任職于NEC研究院、微軟和西門子。

余凱博士十多年來聚焦于機器學習研究，在頂尖會議和雜志發(fā)表了70多篇高質(zhì)量論文，研究領(lǐng)域包括語音和圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘和人機交互等。他擁有德國慕尼黑大學計算機科學博士學位。

地平線致力于提供邊緣人工智能芯片及解決方案，聚焦智能駕駛和智能物聯(lián)網(wǎng)兩個行業(yè)。公司已經(jīng)量產(chǎn)了兩款邊緣人工智能芯片，并在智能駕駛及智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了商業(yè)落地。公司自成立起累計融資超過七億美元，估值達30億美元。

未來10年，人類將進入人工智能普惠時代，但也面臨嚴峻的挑戰(zhàn)，其中的兩個挑戰(zhàn)是能耗危機與數(shù)據(jù)安全。2016年，中國數(shù)據(jù)中心總耗電量超過1200億千瓦時 ，占全國發(fā)電量的2%。未來圍繞人工智能所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將提升兩個數(shù)量級，占據(jù)全球數(shù)據(jù)總量的絕大部分。按照目前趨勢，全球能源供給系統(tǒng)都可能無法支撐未來人工智能計算所需要的能耗。因此，未來的人工智能芯片需要極度重視功耗。

另一方面，數(shù)據(jù)安全關(guān)乎人工智能行業(yè)的生死。隨著5G的到來，萬物互聯(lián)的時代將帶來終端接入網(wǎng)的極大擴容。但骨干網(wǎng)絡(luò)擴容的成本高并延遲大，導(dǎo)致邊緣側(cè)形成數(shù)據(jù)堰塞湖，邊緣計算勢在必行。從工地的安全帽檢測、智能音箱、車載智能人機交互到自動駕駛，這些部署在邊緣側(cè)的設(shè)備和軟件成了數(shù)據(jù)的過濾器和控制閥。經(jīng)過其處理，可僅將萬分之一的脫敏數(shù)據(jù)上傳到云端進行處理，能夠大幅提升對數(shù)據(jù)安全性的掌控。

同時，人工智能應(yīng)用的場景化注定無論是自動駕駛、智慧城市還是智慧商業(yè)，場景的特點決定了需要什么樣的算法。中國未來在智慧城市、智慧交通、工業(yè)4.0和5G推動下的萬物互聯(lián)的發(fā)展，意味著人工智能芯片需要聚焦邊緣計算，以及算法和芯片的同步開發(fā)。

人工智能芯片企業(yè)面臨的一個主要挑戰(zhàn)就是芯片開發(fā)和算法迭代的錯配。芯片開發(fā)如同藍調(diào)，耗時而周期長；而算法迭代像搖滾樂，是短平快的節(jié)奏。這需要人工智能芯片開發(fā)公司對算法趨勢和演變有充分的前瞻性，使得經(jīng)過一兩年研發(fā)的芯片在推出的時候，仍然能夠適應(yīng)最新的主流算法。

中國正在經(jīng)歷著從商業(yè)創(chuàng)新走向技術(shù)創(chuàng)新的模式轉(zhuǎn)變，中國創(chuàng)新也早已進入無人區(qū)。不管未來風向如何變化，我認為人工智能芯片企業(yè)仍必須致力于打造開放的人工智能芯片生態(tài)系統(tǒng)，盡力實現(xiàn)全球人工智能生態(tài)系統(tǒng)兼容。這是科技發(fā)展不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。

未來人工智能的發(fā)展趨勢將是普惠、安全且綠色的，而這都仰賴于底層人工智能芯片的進步。

云從科技創(chuàng)始人周曦

周曦博士是中國聚焦于計算機視覺的人工智能公司云從科技的創(chuàng)始人兼CEO。此前，周曦博士曾在IBM TJ Watson研究中心、微軟研究院、NEC研究院、中國科學院從事研究工作，專注于計算機視覺研究。周曦博士在國際頂級會議、雜志上發(fā)表了60余篇文章，擁有中國科學技術(shù)大學學士和碩士學位，以及美國伊利諾伊大學博士學位。周曦博士于2015年率領(lǐng)團隊成立云從科技，融資總額已超過五億美元，目前估值33億美元。云從科技業(yè)務(wù)涵蓋金融、安防、民航、零售等領(lǐng)域，已服務(wù)400家銀行的8.8萬網(wǎng)點、31個省級行政區(qū)公安，及60余家機場，日均服務(wù)旅客達200萬人次。

中國計算機視覺的商用雖然在全球都很超前，但仍然只跑了馬拉松的第一個10公里，未來的潛力十分巨大。在例如表情識別、動作識別、體態(tài)識別、物體識別、動物識別、場景識別等技術(shù)的應(yīng)用上未來可挖掘的還有很多。我們現(xiàn)在看到的是一片無盡的需求海洋，怎樣搭建平臺化的技術(shù)儲備，為企業(yè)解決實際問題將是人工智能公司未來的主要挑戰(zhàn)。這也意味著頭部企業(yè)將更具優(yōu)勢，而資本市場的兩頭分化也會越來越明顯。

未來10年，人工智能將從讓人眼前一亮的炫技，變成對各行各業(yè)大刀闊斧的改造。每個行業(yè)都會深度探索人工智能對其行業(yè)流程的徹底改造和顛覆。當改造完成的時候，行業(yè)整體的運行方式將提高到一個前所未見的水準。和100年前電力革命帶來的顛覆一樣，人工智能對現(xiàn)有行業(yè)的革命也將超出我們的想象。

盡管前景激動人心，但人工智能企業(yè)要先務(wù)實地從小處著手。通過對行業(yè)的漸進吃透和技術(shù)的逐步提升，日積月累地從量變達到質(zhì)變。比如我們幫助銀行改造自動取款機，這個看起來小小的機器，卻可能引發(fā)所有金融用戶在終端和云端交互方式的完全顛覆。

即使沒有重大的理論突破，我對人工智能商用的潛力仍然十分樂觀。硬件提升、新應(yīng)用開發(fā)、算法迭代還會助推一波波新的行業(yè)浪潮。中國的人工智能企業(yè)在把產(chǎn)品真正做到最好之后，海外拓展的機會應(yīng)該很大。但這種全球擴張會需要更長的時間，至少五年或更久。因為那時中國人工智能企業(yè)的技術(shù)可能已達到全球領(lǐng)先，將能夠在世界各地都有發(fā)展機遇，而不僅僅只在發(fā)展中國家。

不過因為人工智能的終極產(chǎn)品形態(tài)是場景化和行業(yè)化的，這也意味著它不會特別通用，而這將是人工智能企業(yè)全球化的最主要障礙。因此，這種全球化的過程將不是很容易，也不會那么快。

來源：中金投X