中文·English

移动互联网论坛

2016年11月17日 地点:枕水厅

  09:31[王小川]

  尊敬的各位来宾、亲爱的媒体朋友们,大家上午好!欢迎大家前来参加第三届世界互联网大会,移动互联网论坛。论坛由中华人民共和国科技部主办,搜狗公司协办,本论坛议题为人工智能开启互联网新未来,我是主持人王小川。本场论坛的演讲嘉宾有脸谱公司副总裁石峰先生;联想集团董事长兼首席执行官杨元庆先生;斯坦福大学客座教授、人工智能时代领军人物杰瑞·卡普兰先生;百度公司总裁张亚勤先生;美国希捷科技公司全球副总裁孟福来先生;华为消费者业务首席执行官余承东先生;爱立信集团亚太区首席技术官马格纳斯·艾尔布林先生;优办创始人兼首席执行官卢阳先生;美国思科公司全球车联网高级总监麦克·布兰科;汽车之家董事长兼首席执行官陆敏先生;腾讯社交网络事业群总裁、集团高级执行副总裁汤道生先生;今日头条创始人、首席执行官张一鸣先生。本论坛特邀嘉宾有中国互联网发展基金会理事长马力女士;中国移动通信集团公司副总裁理会地先生;上海美国商会主席季恺文书记、中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕先生;清华大学国家金融研究院FinTech中心联席理事长张勇先生;中国科学院东方科仪控股集团董事长、网秦移动董事长兼首席运营官史文勇先生,还有来自知名互联网研究机构、政府部门和其他各界代表和媒体朋友们,让我们对各位来宾的出席表示衷心的感谢!

  09:35[王小川]

  习近平主席在本届互联网大会开幕词中提到,互联网是我们这个时代最聚发展活力的领域,互联网的快速发展给人类的生产生活都带来了深刻变化,也给人类社会带来了一系列机遇和挑战,这一切我们感同身受,更让我们对未来充满臆想。我们每天醒来感受着互联网带来的便捷,看到智能终端无人驾驶汽车机器人从科幻走向生活。今年是人工智能诞辰六十周年,年初谷歌AIphaGO与李世石上演人机大战,将人工智能的关注推到了前所未有的高度,其实全球早已进行人工智能的储备和竞赛,学界和企业界都在人工智能领域不断发展和突破,在这场人工智能开启互联网新未来的论坛上,我们围绕人工智能带来的便捷,首先让我们热烈的掌声欢迎脸谱公司副总裁石峰先生演讲!

  09:38[石峰]

  大家早上好!我很高兴第三次参加世界互联网大会,我每年都来,但是我的中文还是很糟糕,我就不为难大家了,我还是用英文演讲吧。在我们的工作中,我们觉得最重要的就是人工智能。接下来我给大家介绍一下脸谱网公司在人工智能方面的发展。可以说人工智能已经融入了我们产品的各个方面,今天给大家举不少例子,比如说人工智能支持着我们的硬件和软件,最后一部分给大家介绍一下我们最近的研究成果,内容就是如何教会机器去阅读文本。

  09:39[石峰]

  比如我们讲新闻推送,我先给大家简单介绍一下,每天有十二亿的用户访问脸谱网站,可以说他们在这里花费了很多时间,而就我们公司而言,我们的工作就是服务于这十二亿人,我们为他们提供了许多故事,我们为他们提供了大量的内容。就我们而言,我们的工作就是想要了解用户究竟想要什么故事,并且将这些内容推送给他们。

  09:42[石峰]

  举个例子来说,我们了解每个用户的兴趣,并且向他们提供相关的内容。比如说我在乌镇,如果我的太太和孩子发了照片,内容是他们在爬黄山,我肯定希望她们是我新闻推送的第一条,因为他们是我最在乎的人,而且他们的登山活动也是我的兴趣所在。今天能再来乌镇我特别高兴,我还记得去年乌镇也是非常精彩。

  09:47[石峰]

  我们从人工智能的角度来讲讲,我想在座的各位都知道人工智能和传统计算机不同,它更像一个孩子在学习这个世界,而不是事先编程,所以对于人工智能我们要花很长时间来训练它,就像教孩子打棒球一样。一方面我们有超过十亿人在寻找内容,而另外一方面我们又有数以亿计的内容发布给他们,他们可以很了解这两者怎么取得平衡,所以我们每天做很多预测,而真正最激动人心的就是我们还能获得很多的反馈。

  09:49[石峰]

  一旦我们向用户发布内容,我们就知道他们喜欢什么内容,了解他们和朋友分享什么,点击什么内容,看什么视频等等。所以我们每天能够获得大量的反馈,在这个过程当中也可以帮助我们训练系统。所以说大家如果是做人工智能的,大家一定觉得这是再理想不过的状况了。除此之外还有两样东西帮助我们在现在获得成功,我们回到1992年,那个时候我刚刚完成我的博士学位,我的研究当中一部分就是人工智能,就我个人而言,我觉得1992年还近在眼前,但是实际上我们看看计算机资源在这个过程当中有了飞跃。

  09:52[石峰]

  可以说如果离开这个飞跃,我们肯定没有办法处理如今这样大量海量的数据。而且可以说更加激动人心的是我们在这方面真正的取得了进展。大家看这张PPT,这张图表上可以看到智能竞赛的结果,在左边大家可以看到是系统的准确率,内容是辨识图像,大家可以看到在四年的时间当中,准确率从55%上升到了80%,所以说是了不起的进步啊。大家看这些圆圈,可以看到计算能力,特别激动人心的是最近的系统,大家可以看到较之四年前运算能力大大提高,接下来的部分我们来讲讲这些技术对于我们每天的日常活动有什么影响。大家可以看到这里是一些例子,告诉我们在脸谱上如何解析图像,并在所有的内容当中都已经融入了人工智能。

  接下来给大家介绍一些图片和视频,我想这是最前沿的一部分技术,我想就很多的脸谱的用户他们有的人在视力上有一些障碍,要想让他们能够辨识图片,以前他们做不到,现在我们有可能帮忙他们,比如说看这里的视频,我们还能够让人来分析这些图片。所以说如果你是盲人,这毫无疑问是一个很大的发展和进步。另外我们知道脸谱上一个内容增长速度很快,就是视频,在这里我们没有把声音放出来,但是在这里大家可以看到我们进行的自动的翻译。大家可以看到底部的文本,就是声音材料的意思。所以说即便不开声音,仍然可以看字幕知道下面的内容是什么。

  09:55[石峰]

  我们希望能够帮助所有的人在脸谱上创制更好的视频,而不仅限于专业人员,所以说非常重要的一门技术就是视频稳定技术,我们用的就是人工智能技术,这样即便是普通人也能够更专业,而且在这个领域当中发展也很迅速。我们一直都是以人为本,驱动技术,所以说我们的技术最关心的就是人,在这里是一个研发者,他在这里试图要骗过相机。他们的活动速度,这个研发人员的运动速度很快,而且不断地在改变自己的身体姿态,还穿了衣服,我们知道衣服的运动体态和人不一样,有的时候还调整颜色和背景色彩,但是即便如此,系统还是能够迅速辨识,能够追踪这个人的活动。就好像最早我们推出照片辨识的时候。在两年半的时候,我们已经达到了对面孔辨识97%的准确率,现在我们要比人更善于辨识面孔,而在视频当中我们也是从人脸辨识开始的。

  这是另外的一些例子,也是我们的突破,这是我们在两个星期前刚刚在爱尔兰开始测试的新技术。大家可以看到有史以来第一次可以带手机上面运行人工智能,究竟这一技术是什么样的,就是我们在脸谱应用当中推出了神经网络,你只要用手机拍张照,随后你可以选一个著名的艺术流派滤镜,之后加上照片就可以形成最后的成果,而且这些都是实时的。为什么说这些很有意思,因为这一切的过程和运算都是在手机当中进行的。一般来说以往需要接入云端获得计算能力才能完成。我们现在还是在以原先的方法在继续训练我们的系统,但是我们现在速度更快,而且只需要手机的硬件就可以完成原先的运算。

  09:58[石峰]

  为了能够进一步发展技术,推进人工智能,我们也在不断地发明新的硬件,这样的话能够帮助我们以更快的速度处理更多的数据,我也非常高兴,我们都是开源设计,最近我们也给九个不同的国家,十九个金融机构提供了支持,从而使这些行业获得更快的进展,我们给他们提供的就是我们专门设计的硬件,我们也非常欣喜能够帮助所有的方面获得进步。

  10:00[石峰]

  刚刚给大家分享了具体的例子,告诉我们的产品当中的技术,接下来给大家介绍一下我最感兴趣的研究领域,我们的系统可以很有效的告诉大家,左边是一个披萨饼,右边是一个戴眼镜的人手里拿着一个香蕉。但是有两件事计算机做得不太好,一个就是理解情景和文本,另外一件事就是生产。比如说左边我们问计算机这是不是一张素食披萨,计算机很难回答。右边问这个人有没有2.0的视力,计算机也没有办法回答,人是可以回答这些问题的。因为很快在这个问题当中你就知道,意思是素食不是荤食,一看就知道肯定不是素食。而在右边一看这个人戴眼镜就知道这个人视力肯定没有2.0,但是机器做不到,我们要怎么做才能让机器理解这些文本呢?我们就要着手来应对这个问题。

  10:04[王小川]

  谢谢石峰先生,我听了一个很激动的演讲,如果说人与人的沟通链接会被AI改造,我们相信人与智能终端这些链接设备的交互也应该更加自然,机器也需要变得更加懂你,接下来欢迎联想集团董事长兼首席执行官杨元庆先生为大家带来“人与设备心心相映,共同迈向智能互联”的精彩演讲!有请!

  10:05[杨元庆]

  谢谢小川,非常高兴第二次在乌镇和大家见面,去年在这里和大家分享了“实现智能互联”的五个方面的技术,也就是设备与人、设备与设备、设备与网络、设备与数据、设备与服务。

  10:12[杨元庆]

  如我们所预料,过去一年成为人工智能大发展的一年,人工智能从实验室专业圈开始走出来,变成了一个大众的话题,AIphaGO战胜李世石让人们看到了人工智能的巨大潜力,当然还需要和柯杰再比赛一场,各个大的产业巨头,像Facebook都在加快布局,很多公司都把AI提升为国家战略,中国提出了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。人工智能推动了互联网形态的新的变化,如果说从PC互联网到移动互联网是一次大的跨越的话,那么现在我们又面临着从移动互联网向智能互联网的又一次新的跨越。

  智能互联网会更加自主的捕捉信息,更加智慧地分析信息,更加精确地判断,更加主动为人们提供服务。这其实包含了人工智能的两个重要的方面,一个是感知的能力,越来越多的智能终端和传感器,让我们能够感知世界的广度和深度。二是认知能力,这就需要通过云、通过大数据分析来实现。所以如果说智能终端是人的感官的话,那么云就是大脑,把智能终端和云大脑完美结合起来,就是人工智能未来的方向。具体来说,我们认为未来的人工智能将会有以下几个特点。

  10:14[杨元庆]

  第一,智能终端和传感器将无处不在,基于大数据的自我学习能力,会让智能终端越来越聪明,我们正在进入一个万物智能的时代。智能终端从今天非常有限的种类,就是个人电脑、手机、智能电视,将扩展到我们身边的所有设备,无论是空调、加湿器、空气净化器、摄像头、汽车、机床等等,都将具备计算存储和网络的能力,模块化。

  同时,辅之以温度、湿度、距离、激光、红外、颜色等等各种各样的传感器各种各样的智能终端可以不断感知我们周围的环境,在云端汇聚成几何级增长的海量数据,并通过算法不断演进,在云上形成新的认识。我们都知道知识的积累可以让人类变得更有能力,对人工智能的发展也是同样,在云平台上随着算法的改进,人工智能将以更加有效的方式去记忆、学习、分析这些数据。通过深度学习,各种智能终端将会变得越来越聪明,越来越有判断力。

  其次,人与智能终端的交互方式将会更加自然,设备会越来越懂你,智能终端从PC到手机,人机交互的方式从键盘、鼠标到了触摸,到未来的智能互联网的时代。随着计算机图像识别、语音识别和自然语言处理的方面的进步,人机交互的形态将会被重新改写,设备不再是冷冰冰的机器了,而是可以听、说、看、写,具有越来越多的自然交互能力,是一个越来越知心,越来越懂你的小伙伴。

  10:18[杨元庆]

  比如说今年六月份在旧金山发布的基于谷歌的Tango增强现实手机,就有很多传感器,可以感知3D的空间,进行运动的追踪。有了这样的能力,用手机的照相功能,在家庭环境,实际的环境下上网就可以把网店里面看到的家具,摆放在增强现实的家庭环境里面,从而买了这个沙发买了这个衣柜放在家里面的实际效果是什么,如果你满意的话可以马上下单,交付到你家里面。这就大大的简化了装修房屋、购买家具的难度了,就跳过了大家过去挑家具还要带个皮尺等等。

  10:20[杨元庆]

  这仅仅是一个开始,未来随着云服务的增强,可以体验到更多更人性化的服务,未来用手机拍摄家里面的环境的时候,你自己想要的家具,就会自动出现在你的手机里面,因为云大脑已经通过数据的积累,知道你缺什么,知道你喜欢什么样的风格、色彩、式样,你对它说话就可以完成采购和预约安装了。这时候手机将不仅仅是通信的工具,更是你的生活助手。还基于环境数据、基于家人的生活、身体状况,基于你的日程表帮你调整好家里的温度、湿度、灯光等等,甚至帮你做好饭菜,这就是人工智能加上智能终端能够给我们带来的美好生活。因为更懂你,人工智能不再仅仅是听从指令的机器,可以根据场景进行分析、甄别,并以最合适的方式给用户提供服务。

  10:22[杨元庆]

  第三,在人工智能加上互联网的驱动下,我们的各行各业都将会越来越服务化。不管是硬件厂商还是服务厂商,都在整合设备、云和服务来给用户提供集成式的创新。在智能互联网时代,客户选择一款产品,不仅是看这个产品的本身,更是看产品所连接的服务,没有内容、没有服务的话,设备就是苍白的。设备加上人工智能、加上服务,已经成为了一个大势所趋,今天在美国很流行的设备是亚马逊的AIRCARE,人家买这个设备不是为了买一个音响,而是为了买联接在音响后的对话式的电子商务服务,谷歌还有一个设备nest,可以控制家里面的温湿度这样的一个设备,大家买这个设备不是为了买一个温度计,而是为了享受家庭环境的管理服务。在中国我们也有,有一个喜马拉雅的车载设备,大家买这个不是为了买播放器,而是为了听有声书刊,所以这就是未来的智能设备,就是基于人工智能的设备,再加上云服务,这才是智能终端的未来。

  10:23[杨元庆]

  第四点是智能设备多了,还将来会越来越多。他们之间的互联互通、协同应用就变得越来越迫切,越来越重要。因此人家更加互换开元开放的创新平台,希望产业里面能够制定出协议、规范、标准,使得更多的厂商能够参与,不管大厂商、小厂商都参与,进行开放式的创新,今天基于互联网的应用和内容越来越丰富,大家当然都希望所有的应用和服务都被集成在一个设备上面,自己可以天天随身带着,那就是我们的手机。但是这样的愿望实现起来其实非常困难,要把越来越多的功能,越来越强大的性能,越来越丰富的应用都装在手机里面,让它既是音响又是单反相机,又能超长待机,还要轻薄美观,这几乎是不可能的,有它的瓶颈有它的局限,甚至是危险的,把更大的电源放在更小的体积里面去。

  10:24[杨元庆]

  联想推出了一款手机MotoZ,针对用户的需求从另外一个角度提出了一个解决方案,让手机通过硬件平台,通过统一的标准方便连接更多的硬件设备,而这些硬件设备又可以连接到更多的云服务商,像今天已经可以连接到JBL的这个音响,就变成了一个非常好的音响设备,如果是一个单独的手机话是实现不了的。每个人的手机都可以变成一个基于对话式的信息服务和电子商务服务的解决方案。

  10:25[杨元庆]

  我们今天还可以有一个摄影模块,我们和哈苏做了一个摄影模块,现在大家都在比拼手机上的摄像头有多好,再好也没有真正的单反相机好,只要这样一连就变成了一个单反相机,而且照的照片马上就可以分享。我们不仅需要服务的平台,云的平台,我们也需要一个硬件的平台,硬件的平台可以连接更多的智能设备,我们现在有很多的新的模块正在开发当中,所以未来的话,明年大家将会看到更加丰富多彩的应用,比如说连接一个健康模块,可以和后面的健康服务连在一起,和医院和个人医生连在一起,使大家的健康得到保证。

  今年是人工智能概念诞生六十周年,六十年来我们对人工智能有过许许多多想象幻想,幻想他们和我们一样有喜怒哀乐,也担心他们太聪明了反过来控制了人类,这些都是影视剧的好题材,但是我们知道人有两个大脑,一个是左脑用于记忆和计算。另外一个是右脑可以进行艺术和创作活动,这方面机器不能轻易取代,未来我们要大胆设想,人类加上人工智能怎样让人类更加强大,生活更加美好,这就是我今天给大家介绍的,谢谢大家!

  10:26[王小川]

  谢谢杨元庆先生。人工智能到底如何颠覆技术,升级产业,下面让我们有请斯坦福大学客座教授、人工智能时代领军人物杰瑞·卡普兰作主题演讲,“人工智能与互联网的未来”。

  10:28[杰瑞·卡普兰]

  大家好!从加州硅谷向大家致意。说到人工智能,绝大多数人有点担心,说我们的机器会不会越来越聪明,这些机器的能力最终会超过人,偷走我们的工作,甚至是超越我们的控制,最终操纵世界。之所以会有这样的想法,肯定是电影看多了。毫无疑问刚刚的情景让人特别心惊胆战,我们看到电影当中描述的技术超越现在太多了。其实要是我告诉大家,和人最像的机器人现在还很原始,大家可能放心一点。

  10:30[杰瑞·卡普兰]

  接下来给大家看一看美国国防高新技术研发进行的机器比赛,这是他们最好的成果。所以大家可以看到,如今的机器人还是很慢很笨拙,但是我们改进它们,它们会不会变得和终结者一样和人类对抗最终操纵世界呢?我个人答案是否定的,因为对机器人来说他们并没有独立的欲望或者是目标,比如说叠衣服的机器人并不想叠衣服,过程可能很复杂,可能它知道怎么帮你叠衬衫怎么帮你洗衣服,但是对于机器人来说,它们不会有意识说我不想叠衣服了,我想去唱歌,机器不会有这样的意识。

  10:31[杰瑞·卡普兰]

  我们还是想要指出一点,这一点没有什么特别新颖的地方,机器实际上已经在帮助我们运送货物,帮助我们收割庄稼,帮助我们进行股票交易,几乎各行各业制造业都有机器人的身影,所有这些任务以前我们觉得非要人来干不可。但是如今这些机器发展迅速,我们使用机器可以节省成本,而且做的更好,而且在这个过程当中我们变得更加富裕。

  10:32[杰瑞·卡普兰]

  在网络当中人工智能应用是怎么样的呢?其实人工智能在现在已经有很多应用了,比如说对服务器进行配置,或者帮我们防御网络攻击,所有这些任务可以说有的时候超越人类能力以外了。因此讲到人工智能,与其说要复制人类的智慧,倒不如说人工智能是非常先进的一个领域,代表的是计算化以及自动化,但是人工智能也有自己的特点,它和之前的自动化有什么区别呢?有什么新的应用、新的设备会使得人工智能得以成真。我先从最直观的人工智能应用讲起。

  10:33[杰瑞·卡普兰]

  比如说带来了新一代的机器人,这些机器人可以在人类环境当中安全的工作。如今的绝大多数机器人都是在工厂当中工作,进行重复性的劳动,为什么有这样的安排,因为机器人一般没有办法感知周遭,没有办法适应,所以一定要在高度控制的环境当中工作,但是加入人工智能,机器人就能够看得见、听得见了,这样的话它们能够感知环境,并且和周遭的环境进行交互。比如说这就是新型柔性机器人,可以在真实环境下工作,因为它们有适应性,能够适应周遭的环境。

  10:34[杰瑞·卡普兰]

  另外机器可以识别语言,它们现在能够读懂语言,比如说人工智能给出一些自动的概要,还能回答一些问题,最后还能给我们提出建议。举个例子,在如今每天都会出版很多医疗论文,一个人基本都读不完,而且这些论文在网上又非常普遍,这个领域就可以使用人工智能,人工智能可以在网络上搜集这些论文,能够读这些论文,理解这些论文,从而帮助医生更好的治疗病人。因为人工智能能够将最有效的治疗最有关的信息推送给医生,还有一个领域也是人工智能很有影响的,就是能让我们在使用计算机的时候更加方便,以前我们要学习怎么使用计算机,现在计算机可以用更自然的方式和人交互,就好像人与人的对话一样,在语音识别方面有了一定的发展,使得我们和手机对话,不用打字,这样的方式会进一步发展,届时我们的机器人将会更加有用。所有的这些发展听起来很特别,但是背后支持的技术是一样的,所有的技术都是在机器学习领域取得进展。

  10:35[杰瑞·卡普兰]

  机器学习有时候会误导一些人,因为机器学习和人的学习很不同,机器学习是一种工具,能够在大量的数据当中找到一些潜在的规律,好像刚刚脸谱的同志告诉我们的那样,当然这其中的形态是各异的,这就是为什么人工智能应用看起来很不同,但是实际上相似的多。对于网络的未来,人工智能意味着什么呢?答案是人工智能无处不在,可以说你给一个机器算法投入的数据越多,它最终的表现就会越好,而互联网的特点就是数据特别多。所以说机器学习对于互联网而言,就像是鱼和水的关系一样,对鱼来说就是要在汪洋大海当中游泳。

  10:40[杰瑞·卡普兰]

  接下来我们简单看一下对未来的预测,我觉得最重要的一个长期发展不仅是应用和设备会越变越好。相较而言,我们会有一批全新的设备,全新的应用,他们会更加个人化,并且可以进一步加强人与人之间、人与物之间的联系要远远超过现在的设备,现在的设备让我们与周遭脱离开来。我给大家举个例子,从硬件开始,可能我们联想的同事以后可以往这方面发展也不错。但是今后的设备是高度融合的,除了用户知道自己戴的设备,其他人都不认识,比如说有一些极小的微型耳机,或者是一种智能的隐型眼镜,但是这些设备不会影响我们去听去说去看,不像现在的设备打扰我们。

  10:44[杰瑞·卡普兰]

  这些设备可以让我们更好的和周遭环境进行交互交流,比如说新的界面,告诉我们往哪里开车,告诉我们信息,但是还有其他功能,像个人助理一样,在我们的耳边悄悄提醒我们,比如说记得带钥匙,钥匙在餐桌上面,或者说已经有三天没有向你爱人表示表示了,也有可能是血压有点高。所以说这些设备会不断的在我们耳边嘀咕,除此之外大家的眼镜也可以智能,如果在这样的会议上当你看到迎面走来的一个人,一下子眼镜下面就有文字跳出来告诉你是谁,就好像是一个标签一样。

  10:44[杰瑞·卡普兰]

  这样的话,就能够帮助我们结交那些我们想要结交的人,让我们认识到双方有什么共同之处,这样你就比较容易接近人和他介绍自己了。所有的这些技术和服务都可以通过网络实时提供,毫无疑问,这需要新一代的互联网。比如通过一个小小的相机,将图像实时传送,能够以极短的迟滞将相关信息和互联网联通,能够实时将所有的信息图像推送给你。

  10:45[杰瑞·卡普兰]

  因此我相信未来是光明灿烂的,原因就是因为人工智能。人工智能能够帮助我们来应对不断数字化的挑战,帮助我们寻找到信息,将那些最相关的信息推送给我们,协助我们更好的了解这些信息的意义是什么,与此同时人工智能可以拓展计算机的应用,电子设备将获得我们的信任,将会成为我们极其信赖不可分割的个人助手,他们会帮助我们。帮助我们在物理世界、真实世界探索。这是激动人心的事业,无论是建设网络基础设施还是提供相关的服务和内容,就我个人而言,我都非常期待。我非常期待能够看到种种有意思而又充满创新的方式使用人工智能,从而建立一个更美好的世界,谢谢大家!

  10:46[王小川]

  非常感谢杰瑞·卡普兰先生。人工智能向互联网更深的领域进化,在这一里面不得不提云计算,得益于云计算提供的海量数据和智能资源,人工智能取得了实质性的进展并日益成熟,接下来让我们有请百度公司总裁张亚勤先生作主题演讲《“智能+”新时代》。有请!

  10:48[张亚勤]

  大家早上好,谢谢小川,今天这场很火,看到大家对人工智能特别关注,最近我去的所有会议或者是论坛,不管是大型的还是私下的聚会,基本上都在谈人工智能。我想讲两句话,首先,人工智能是很了不起的。第二,人工智能没有那么神秘。

  今年是人工智能六十周年,有两个标志性的事件:一个是六十年前人工智能主要的提出者去世了,另外一个就是AlphaGO在围棋比赛当中赢了人类,赢了李世石。如果看一下这六十年,人工智能经过了很多波折,有很繁荣的时候,也有它的冬天,现在可以说进入了第三季。我认为第三季应该是爆发的时机。

  10:54[张亚勤]

  如果我们看一下的话,最早的时候一开始大家想的很简单,我们对人的大脑更了解之后提出一些规则,还有一些符号,然后把它们用到人工智能系统里面,后来发现这个不奏效,又产生了专家系统,数据多了一些,规则更详细一些,发现还是不够有效。真正的人工智能工作应该是二十年前,这个时候用统计的方式,用机器学习的方式,还没有深度学习,用各种各样的算法,遗传算法、各种算法,其实已经广泛的用到了这个行业,小川他们做搜索的,搜索其实是用人工智能时间最长的,包括一些做推荐广告,用了很长的时间。

  真正爆发的话应该是过去的十年,这是快速发展的十年,就是深度学习的算法,在第一篇深度学习文章以后,就发现深度学习用神经网络是一个很有前景的道路。这几年特别是过去的五年,在云识别、图像识别、语言理解都有重大的突破。还有就是很多人才,人才原来从学术界走入企业。走入企业之后有一个很重要的特点,就是企业里面有大量的数据,然后有很强的计算能力,这也是为什么人工智能现在开始成为真正的成为主流,真正应用到服务、应用到产品上的重要原因。

  PPT上写了几个公司,百度、谷歌、Facebook、微软,这是最近《财富杂志》评的四个AI公司。其实现在很多公司AI做的很好,刚才联想的元庆讲的把智能设备用到云里面,小川做搜索也相当好,IBM也是我们学习的一个很好的模式。

  10:59[张亚勤]

  我刚才提到了三个方面,一、是更先进的算法,二是超计算能力,三是海量的数据。百度公司这三个方面也都有不少的进展,我们的算法现在有许许多多各种各样的模式,有万亿级的参数,有全球最大的深度神经网络,有千亿级的特征训练、千亿级的样本,规模相当大。

  10:59[张亚勤]第二点我们的计算能够很强,我们有几十台服务器,而且有很多CPU,有很多CPU集群,这样的一个计算,其实加速了神经网络的收敛,很多数据需要快速的收敛,现在我们可以搭建一百多层的深度神经网络。我记得十几年前我们做神经网络做到三层不得了了,现在一百多层都比较容易了。

  另外就是数据,百度有很多很多数据,有很多网页的数据,有很多搜索的数据、定位的数据、交易数据、行为数据。通过这些数据可以很容易地打造独特的知识图谱,打造用户画像以及商业逻辑。这些东西我们把它叫做百度大脑,百度大脑就是有计算有服务器,有许许多多的数据,然后由先进算法组成。这里面有很多模块和能力。

  现在相对比较成熟的是四个方面,一是语音识别,也是深度学习用的第一个成功的例子。语音识别目前的准确率已经可以达到在安静环境下达到97%,在方言、速度语速快了以后,比人类还要准确一些。在比较杂音的环境下,在车载环境下可以达到92%—93%左右,最近把一些新的算法用图像训练的方式用在语音识别里面,发现又可以提高10%—15%左右,语音识别现在已经非常实用。

  11:01[张亚勤]

  二是图像识别,语音方面已经达到了很高的准确度。我们在语音方面也有很多产品,比如说用手机百度现在可以用语音搜索,你可以听到语音的合成。我们最近有一个产品“度秘”可以用到音响上,也可以用到车里面,这不仅仅是一个自然对话的软件,其实它是一个连接服务的一个载体,所以用“度秘”你可以订餐、订票、管理日程,也可以聊天,也可以帮你做体育解说,也可以唱歌,也可以作诗,后面连接了很多数据和服务。另外在图像和视频方面,刚才Facebook的石峰讲过,很多方面由于有大量的图像和视频,这个时候需要找到一个模式,人脸识别相当成熟,目前已经到99.7%的准确率,比人眼更准确了。在图像视频的自动描述方面,也越来越精确了,比如说根据视频可以知道这是一个小狗在玩水,这边知道是一个火车沿着森林驰过。

  11:04[张亚勤]

  所以说AI真正会带来一些新的变革,可以用到每个方面,可以说医疗、教育、金融、交通,也可以用到无人车上,再举一个简单的例子,比如说医疗方面,医疗方面我们最近有一个百度医生的产品,其实就是用一个像医疗的机器人,可以阅读大量的医疗文献、资料、病人的病例,模拟人和医生自然的交流、问诊的流程,然后可以把这些信息告诉医生,也可以把这个信息告诉病人,这对于现在目前我们中国医患紧张问题有很大帮助,现在有很多好医生,但也有很多病人,医生和病人之间的沟通还是有很多的问题。这个可以帮助基层医生提高诊断率,也可以帮忙专家医生,让他们减少问诊的时间,这个系统已经开始使用了,数据越多会越准确,因为这是一个自我学习、自我提升的一个过程。

  11:04[张亚勤]

  举一个例子,目前用百度手机医生马上可以实现,我们叫“智能小e”机器人,医生很多时候需要花很多精力了解病人问诊,用“智能小e”就可以省去很多过程。另外一方面就是出行,今天下午我会多讲一下,在智能驾驶方面取得的进展。刚才我觉得杰瑞·卡普兰讲了一个很有趣的例子,人工智能有些方面比较聪明,有些方面比较笨拙,我们经常开玩笑说机器人可以开车,结果打不开车门,所以在智能驾驶方面,目前确实取得进展比我们想象的要快很多,百度有两个路径,一个路径是L3,是一个比较渐进的,在有限的条件下进行自动驾驶、智能驾驶,根据现在的高精地图、精准定位、计算机视觉然后和厂商进行合作,包括车联网、操作系统这种比较现成的技术。

  11:06[张亚勤]

  还有一个L4,完全无人驾驶,这对整个环境、技术要求相对比较严格。L3和L4有很多共同之处,大部分的平台数据,包括机器学习的算法都是可以共享的,但是整个假设的环境是完全不一样的。L3我就不细讲了。L4,大家已经体验了,百度去年差不多这个时候,第一次完成了路测,在北京的五环完成的,这一年取得了很大的进展,我不知道大家有没有机会试一下我们的无人车。在乌镇,现在我们有十八辆车,相对去年取得了很多进展,比如说更复杂的路况、像下雨天有雾霾的天气情况下都可以使用,有更多的传感器,有更强的学习能力。这个方面我们收集了很多数据,把数据放在云端进行学习,最后再传到汽车上,但是大部分决策是在汽车上,这样即使不联线,还是可以自动驾驶。

  我也提到了人工智能可以用到各个方面,我们也希望把我们的平台和整个行业共享,所以我们今年九月份开放了两个平台。一个是机器深度学习的平台,叫PaddlePaddle。另外一个是百度大脑,我们把这些能力语音、图像、自然语言、用户画像开放给大家,希望大家一起推动中国人工智能以及全球人工智能行业的发展。蛮有意思的,我记得三十年前比尔·盖茨讲希望有一天机器能像人一样听去看去写,用自然语言交流,今天他提的目标在很大程度上已经达到了,人工智能很有意思,我做计算机研究,最早的时候我们学机器语言,学编程。后来是机器来学人的语言。未来一方面机器要向人学习,人也要向机器学习。

  这次AlphaGO击败李世石之后,我说当然AlphaGO有各种大数据,有对抗的算法,有增强的算法,但是向人类学习很多东西,学习人类的棋谱。我们人类你有没有向机器人学习,给你什么启示。其实围棋界很多人看AlphaGO的走法,里面有一些走法确实和专家的常规完全不一样,小川做的解说非常精彩,小川不下棋,他之前预测AlphaGO会赢,我也做计算机研究,我也下棋,之前我认为计算机会赢,但是不是今年。不过今年我觉得还是有特别令激动人心的事,就是人工智能的发展。再次感谢大家!

  11:07[王小川]

  未来的数据存储将推动人工智能与物联网的加速发展,在新的数据爆炸时代,将数据转化成智慧,为我们制造一个更美好的未来,下面有请美国希捷科技公司全球副总裁孟福来先生为我们带来演讲《数据存储“智”造未来》。

  11:09[孟福来]

  我们的合作伙伴包括云服务、数据中心等等,我们也支持智能城市,使得世界范围内越来越多的相互联系的设备能够正常运作。今天我们听到现在,已经非常清楚的知道了我们现在面对巨大的变化,这些都出现在了IT行业当中,我们现在看到,消费电子和消费者之间的界限越来越模糊,而且在这个过程当中数据越来越多,因为移动应用越来越多。

  11:11[孟福来]

  云服务、连接应用,以及对大数据的分析,这些应用会越来越多。人工智能、机器学习今天已经提到了很多,这两者都在迅速发展。而且可以说,在我们的这些设备、网络、连接,我们每天创造的数据不断增长,但是要保证它们的安全。

  11:12[孟福来]

  在如今即便讲到传统的概念,像是计算,我们也认识到是越来越移动、越来越连接,因为我们现在有许多的连接设备都是移动设备,而且我们可以看到70%的笔记本电脑外观设计更轻巧更便携,这样就可以支持移动应用,这些设备变得越来越轻便,越来越移动,现在只是开始。在这个过程当中我们看到我们的计算能力越来越强,我们现在在这个过程当中数据也越来越多。比如说我们现在有物联网、智能传感器、网络技术、机器和机器之间的交流互通。这个过程当中我们的城市也越来越智能,所有的穿戴设备、移动设备也是极速增长。

  11:14[孟福来]

  还有一些高清视频,他们给我们带来了越来越丰富的内容,无处不在。除此之外我们还有虚拟现实、加强现实、各种游戏,再比如说我们现在还有无人机,也可以成为我们加强现实的一部分,因为它能够使我们进一步在实时的情况下存储以及了解当下的情况。甚至是我们今天早上还听到一些医疗设备,这些医疗设备也是越来越移动,越来越智慧。所有的这些相互连接的设备,以及今天的物联网意味着今后互联网会无处不在,互联网无处不在,意味着数据越来越多,数据的价值越来越高。短短的几年就会极速增长,所有的数据都要得到安全的存储,用户与此同时要能够迅速的接入,并且分析这些数据。

  11:18[孟福来]

  所有这些都是我们在互联网当中看到的变化,而且这场变化当中数据在不断地被创造,比如说最后一公里的电缆,现在已经让人们联系到了一切,再比如说软件和硬件之间的互动,使得现在的互联网无处不在。与此同时,因为软件无处不在,我们必须进一步的提高网络的能力,从而以更低的价格存储大量的数据。至于说接下来我们要充分利用连接性和存储能力,从而让我们非常有效的分析以及总结这些数据,从而来改善人们的生活,让企业和政府工作更加高效。换言之,归根到底一切都是数据,听了早上的演讲,大家对这一点再清楚不过了,我们的价值今后就来自于数据。

  11:19[孟福来]

  越向云发展,我们在这个过程当中必须要保证开放、准入、规模。规模必须要大,这样的话就意味着我们的基础设施一定要先进,而不是像传统模式那样是静态的。同时又要开放,也就是说不同的人、不同的组织他们可以开源开发,而不是说这些数据和服务只能处于某一些组织,与此同时,我们应该大大降低计算的成本,而且比方说现在有一些工具已经是免费的了。至于说应用准入,也就是说随时可以接入数据,这也是非常重要的一部分,对移动互联不可或缺。有一些用户可能并不希望有很强的CPU或者是存储能力,与此同时他们要快速的在任何地方任何地区接入数据,这就需要全新的平台,所有这一切加在一起,所以说智能存储在人工智能时代越来越重要。

  11:20[孟福来]

  我们知道计算无处不在,而且设备搭载的人工智能越来越有移动性,因此毫无疑问会带来数据爆炸,这种情况下需要智能存储,同时智能存储要更加简单、更加安全,同时我们又要管理好所有的数据,能够分析、使用,充分挖掘数据的潜力,从而发挥人的潜力。我们看到人工智能发展迅速,毫无疑问人工智能是革命性的发展,有能够影响我们生活的方方面面。比如说它能让我们的家园更加安全,能够改善我们的教育,能够让政府工作更有效率。但是人工智能要能够做成所有一切,就需要数据,大量的海量数据,实际上人工智能的革命实际上就关于大数据,同时也关注于软件。

  11:22[孟福来]

  一般来说数据越多,人工智能就能够越聪明,速度越快,前面提到的这一切与这一点密切相关。因为我们知道日常用户他们创造了大量的数据,创造数据的不仅是大企业,不仅是政府组织,还有普通个人。比如说我在《电脑世界》当中最近读到了一篇文章,讲到了人工智能的应用。讲到人工智能可以解决很多问题,比如说空气污染是一个全球性的问题,每年有百万人丧生,在新加坡的一座大学当中,就有一项技术发明,使用智能手机,能够追踪空气污染的情况,并且能够智能的分享这些信息,这样的话大家能够避免空气污染严重的地方,哪些地方空气污染严重,也可以及时上报,这样政府就可以及时采取行动。再比如说加州伯克利分校提供了一个免费的应用,专门预测地震的,这在当地是一个问题,用动感传感器,每个手机上都有,这样的话每个用户可以帮助监测当地有没有地震,今后我想这方面的使用会越来越有准确性,从而可以更有精度的预测地震。

  11:23[孟福来]

  大家看到了所有这一切都是全新的应用,之前的演讲人也谈到了很多的应用,都离不开人工智能,也都离不开数据以及数据存储。所以我们要保证我们的存储能够做足够的智慧、智能,从而让这些大数据,任何时候都能够及时获得,并且进一步的加强其安全性。我们确实是在一个非常激动人心的时刻,我们现在能够重塑传统,比如说我们现在能够通过界面转换和重塑我们的语言,而对数据存储来说,也可以进一步改善我们的工作。比如说我们将价值链上一些比较臃肿的环节打通,对于客户来说,这也是非常重要的一个部分。

  11:24[孟福来]

  总的来说,我们会让存储更加智能,从而支持各项复杂活动,从而应对不同环境下的需求,我们正在将那些传感器融入其中,总的来说就是数据存储会更加智能,最后我想要强调,我们非常关注在中国的工作,在中国的业务是我们非常重要的部分。能够让我们继续创新、继续推进智能存储,我们在中国已经有二十多年了,而在这一段时间当中,我们建立了许多的战略伙伴关系,他们其中很多企业都成了全球性的领军企业,我们会和在中国、在美国在世界各地的合作伙伴继续合作,带来全新的概念全新的创新,从而支持他们获得机会获得增长,让他们开启人工智能的力量,非常感谢大家!非常感谢主办方,期待在今天掌握更多的知识和信息!

  11:27[王小川]

  人工智能被赋予了重新定义信息、自动过滤分级输出数据洞察的重任,或许未来二十年将是机器决策的时代。接下来让我们有请华为消费者业务首席执行官余承东先生带来《人工智能未来已来》的主题演讲!

  11:28[余承东]

  各位大家早上好!我今天报告题目是《人工智能未来已来》,今天这个时代我们处于一个新的时代,随着互联网的发展,计算机技术和互联网的发展,让我们多年以前二十几年前三十年前我们上学时代很多人提的人工智能从理论研究慢慢走入了实用化时代,我们可以看到人类历史的发展我记得三十六年前,阿尔文·托夫勒写的《第三次浪潮》,讲到了人类的农业文明时代,到最近这两三百年的工业文明,是物质高速发展的时代。未来是一个信息文明时代。所以随着计算机时代的来临,互联网时代以及现在移动互联网这个时代的来临。人类在人工智能的发展,数字化的时代应该在迅速的到来,我们正在处于这样一个时代。

  11:29[余承东]

  回顾我们的计算机发展,从八十年代我们开始使用PC,主要是本地化的东西,到了九十年代之后,我们的互联网时代大家用网络连接,不仅是本地的还有网络连接的信息,到最近这十年是移动互联网快速发展的时代,人人拿着智能终端,随时随地连接到网络上,享受着网络的服务。

  在今天这个移动互联网时代,数字世界产生的内容越来越多,甚至产生的内容按照发展趋势到移动互联网时代。我们现在数字世界产生的内容,大大丰富于我们现实世界的东西。就是人类在生活、工作产生的大量的数字内容是一个丰富性,远远超过人类现实世界的物质数量。所以说这是一个数字世界快速发展的时代,丰富性、便捷性,人类产生的东西质量非常非常大。人类产生了大量的数据,需要存储,人类数字化产生的物质量是规模空前增长的速度超过了物理世界的增长速度。

  11:31[余承东]

  人工智能的意义是什么?人工智能要协助人类更好的管理和使用信息,大家知道信息的无限扩展,今天这个时代可以说信息过载,信息的内容量非常非常大。在人类工作生活当中产生这么多的数据和信息,人类怎样有效使用信息,怎样有效获取信息,怎样有效的在你用到的时候,能够自动的提供,真正能够达到想用就有。人工智能需要这样的解决方案,一个全新的信息解决方案,帮助人类提供所需要的信息。

  对人工智能这块我们的思考,我们希望人工智能能够帮助人类,能够更主动的获取信息和推送所需要的信息。主动通过人工智能推送人类需要的信息,和同时对信息进行过滤,和对信息进行及时服务。而且信息的交互方式,希望更加自然的交互,像人类说话一样,人类更加自然的交互,对人类来说更加有意义,更方便、更快捷,所以这需要我们人工智能对于信息进行个性化的推荐。

  11:35[余承东]

  人工智能怎么样实现,我在华为负责华为消费者终端,我们华为做通信网络基础设施的公司,做终端是最近几年的事情,我的理解,在人工智能加上现在的智能手机,未来的智慧型手机,我们把它叫更Superphone,或者是Smartphone,我们说AI+Smartphone融入到智能手机当中来。今天我们人类获取信息和现实世界之间有联络,但是人类也和数字世界连接,通过我们的智能手机,手机用的多了以后,我们的电脑用的越来越少。

  未来随着人工智能时代的来临,我们希望智慧手机或者说人的分身或者是化身,因为它每天伴随着你,你天天都在用,越用越知道你的喜好和需求,主人是什么样的,所以某种情况下,不仅是仆人、助理,某种程度上智慧手机是人的另外一个分身和化身,通过它可以直接与现实世界打交道,它主动和拥有者一起来进行镜像的同时工作和交互,交互的方式变成更加双向的交互方式,所以我们和现实世界的连接又发生了一个通过人工智能技术的引入,将手机的作用发挥到不仅仅是一般的手机的价值,可能是带有更多的人的价值来帮助这个人。而且我们的智慧型手机,可能是一个没有胳膊没有腿的一个人工智能机器人,只是没有物理上的胳膊和腿,但是其他的东西,语音、视觉、智慧、判断等等这些东西。

  我们说人类拥有的东西,我们希望一个智慧型手机,能够代替人的功能,人有了触觉、嗅觉有了眼睛、嘴巴、耳朵,能够听、能够看,大脑可以直接进行判断,身体可以行动。但是我们想未来的智慧手机除了胳膊腿需要机器人实施,但是我们其他的东西,大量的传感器,还有自然语言的交互,都是可以在智慧终端上具备这些能力。未来的机器视觉的引入,自然语音、自然视觉的交互,加上传感器对周围环境的识别,再加上我们人类对大脑的判断,人类大脑是本地进行决策的,不像计算机是网络连接的。

  11:42[余承东]

  未来的智慧手机同时要具备人类所具备的能力,本地决策的能力,本地决策可能是本地机器的学习,机器使用资料。但是当网络连接断掉的时候,背后的大数据、云计算和人工智能的计算运算在云端的支撑,可能会更强,这是人类不能具备的能力,我们说余承东在这里讲,同时在网上查大量的信息,如果断掉了以后,人类今天这个状态是本地决策为主,知识要不断学习,在本地决策。

  我们希望未来的机器人、智慧手机,同时具有云端的功能、连接的功能,同时能够代替人和周边进行连接,产生操作,比如说和车的连接和办公和人的连接和家庭的连接,和人本身的连接,这种连接的语言,我们华为也在做这方面的工作,包括现在大家说的智慧家居,未来我们想把更加人工智能的东西放进来。机器和周边的通信和交互的语言,我们希望未来有更多的标准化,形成更多的能够互通的语言。

  同时非常重要的一点就是智慧手机和人不同的一点就是人类没有大脑实时对外联网的能力,但是可以根据环境情况在现场进行判断。但是智慧手机具备通过不仅有深度学习,有计算的能力,同时又具有云端的大数据、云端的能力,解决在云端获取,对于一个人来说,很难记住多少本书的资料,但是对于智慧手机来说,可以拥有背后云端全世界所有的资料和全世界别人的经验,这样的话能力在云端连接以后会变得更加强大,某一方面超出了人类的能力。在这些方面,机器学习、深度计算,对于大数据和云服务,这些方面的研究,华为是做基础通信设施的供应商,在云端的工作我们一直做的,我们提供计算服务、存储服务和机器学习,还有芯片的解决方案。

  计算机发明以后,今天这个计算机的架构,对于智能时代的来临,未来的计算机架构可能会发生很大的改变,因为大脑的架构和计算机的架构是不一样的,大脑的结构人的计算神经元的计算和存储是在一起交互的,这种未来架构也会发生很大的改变,未来的计算机架构对人工智能时代的来临也会发生很大的改变,在云端的计算、在手机端都会发生很多的改变。现在的计算机架构做人工智能的深度学习和软件运算,效率是非常低的,我们通过对计算机架构的改变,可能会把这种效率几千倍几万倍的提升,我们也在做这方面的研究。

  11:44[余承东]

  所以人工智能时代对于我们计算机的架构会提出新的要求,对云端的大数据和云计算的架构和方式也都会产生很大的改变。我们也在做这方面的研究,因为今天在会上,也不是发布详细的研究信息的时候。但是我们华为一直致力于这个方向,华为不仅提供通信的网络连接,提供这种计算人工智能,这是一个融合的时代。

  另外今天的交互技术发生很多的改变,AR、VR、AI等等,包括语音的识别和视频的处理,华为的研究投入,去年的数据我们全球排第九位,但是每年都在增加研发投入,今年的研发投入可能会上升到前几位,在可预见的两三年内,华为的研发投入有望成为世界第一,现在的第一第二名是大众和三星,按照现在华为的研发投入速度,我估计接下来的两三年华为是研发投入最大的。我们接下来会投向人工智能领域,这是一个改变人类信息化时代最重要的一个领域。

  每次行业的变迁都是一个大的机会,一个机会的来临,都会造就一些伟大的企业、伟大的公司,对于我们来说,华为希望和各位同行一起携手,能够共同在这个伟大时代来临的时候抓住这个机会,不仅发展自己的企业,同时能够为人类科技和人类社会发展做出自己有价值的独特的贡献。

  11:45[王小川]

  下面让我们有请爱立信集团亚太区首席技术官马格纳斯·艾尔布林先生作主题演讲《人工智能5G与物联网共同推进的互联网未来》。

  11:47[马格纳斯·艾尔布林]

  非常感谢大家,早上好!非常高兴今天能够来此,大家知道因特网在变化,可能接下来十年当中我们会看出速度更快的变化,会超出我们以往的习惯,设备的数量在增加,网络上的数据在增加,再加上人工智能和物联网等等,这背后肯定需要一定的支持,我们现在先来想想,看看我们的网络在多大程度上能够适应这些需求。

  11:47[马格纳斯·艾尔布林]

  到2021年,我们相信一共会有280亿联网设备,可以说是海量的设备啊。而在如今差不多是七十亿,是物联网设备,但是很快会增加到90亿,而与此同时,物联网设备会增加到160亿,到2021年会是一个巨大的变化,这也会带来变化会影响我们怎样使用网络,怎么建设网络。行业也会变化,在如今我们使用无线网络,但是其范围是比较有限的,而伴随着行业越来越数字化,会有变化,毫无疑问,网络扮演着重要的角色,服务可能愈发趋向终端,可能和以往的网络和构架不同,但是无论如何,这一切背后都需要网络支持,只有有了网络才能把服务和用户对接起来。在这个过程当中我们意识到网络影响着服务的价值。

  接下来讲讲5G,为什么要说5G,现在对它也很多的研究。不仅是爱立信,很多其他的公司也在研究,这是我们觉得5G的优势,主要有三个方面。第一,能够进一步的加强宽带带宽,从而服务我们的消费者。可以说能够缩短响应时间。第二,是FWA,能够解决最后一公里电缆光纤的问题。第三,物联网,我们能够将新的设备纳入到网络当中,让它们连上网,这毫无疑问也会带来新的应用。

  11:49[马格纳斯·艾尔布林]

  大家可以看到这里有一些例子,我们知道在如今我们有一些机器人还有现在的工业当中的一些应用,都会因为网络得到更好的发展和用途。究竟应该怎么做才能让这个新的体系更有效率呢?我们为了解决这方面的问题,正在和一些行业顶尖企业合作,他们遍布世界各地,我们希望能够找到的就是了解他们如今的瓶颈,帮他们解决问题。我们不想和他们说教,教他们怎么连接网络,我们关心的是他们有什么限制,我们怎么帮助他们。

  比如说我们和一个采矿企业合作,我们想了解他们的日常工作,从而了解通过无线网络能不能改善他们的工作状况,在几个星期以前我们进行了一个测试,测试就是在巨型卡车当中在地下五百米当中进行尝试,过程当中有远程数据中心进行支持,差不多离采矿地点有1500km远,所以我们换言之,在乌镇,可以控制遥远的矿区,比如说在北京甚至更远地方的矿车。也就是说大家坐在这里,就可以驾驶矿车,根本不需要延迟,任何时候都可以让矿车想停就停,想开就开。要做到这一点,即便在矿区,也要有很强的网络信号,除此之外,这样的远程控制需要非常坚实的网络支持,数据要快,这个过程当中不能出现一刻的延迟,这就是5G的重要方面。有了5G,能够保证一定的用户能够获得一定的服务。

  11:50[马格纳斯·艾尔布林]

  再比如我们和制造企业在工厂当中合作,这些企业他们需要迅速改造工厂,他们需要合适的供应,需要改变工厂的布局,需要引入新的机器等等,而在这个过程当中,还要迅速知道布局以后的情况怎么样,能够实时了解工厂的情况,这样就可以优化生产。在这个过程当中,我们可以看到是一个机械制造商,需要非常高的精度,而且能够实时生产数据,又需要实时分析数据。

  再比如说交通运输领域,我们和一些卡车运输企业合作,希望能够进一步的加速实时高速上的速度,我们知道卡车有的时候是以车队运送货物,有的时候卡车和卡车的间距要达到两米,有的时候车队当中有四五辆卡车,如果第一辆卡车刹车了,第二辆卡车看到信号灯再刹车就晚了,因为人的大脑处理信息是有迟滞的,如果说两辆卡车之间可以相互对话,能够让第二辆卡车及时刹车,就可以避免事故,这方面我们已经有技术,而且已经在路上实施了,这背后的网络必须反应非常迅速,不能有任何的迟滞。

  11:51[马格纳斯·艾尔布林]

  当然这当中,车与车的沟通非常重要,如果说一个车队当中增加了另外一辆车,这样就要有环境网络必须给予支持,必须要通信速度非常快,不然的话就会出现问题。所以说5G有一个非常简单的架构,大家看看在右边是服务,有的可能是云上的服务。有的时候可能和本地距离非常的远。大家可以再想想前面我说的采矿的例子,而在左边则是设备。

  可以说在整个网络当中,我们要保证时刻能够服务到用户,我们的用户能够获得其需要的服务,而为了能够实现这个目标。我们就有一定的架构和分类,通过这样的安排,我们就能够保证5G的标准体系能够提供服务。不论是在什么方面,究竟是在用户关系还是其他的层面。对于不同的用户类别,比如说我们看这里有一定的分类,比如说汽车行业有自己的特点,其他行业有各自的特色,在这个基础当中,我们还给他们提供相应的支持,提供应用、数据等等,在这个刚才当中会生产很多的数据,使用这些数据分析他们,使得很多方面更加智慧。所以这些在服务上、在设备、在网络上都是渗透的,而我们提供相应的服务,支持所有的工作,从而进一步的推广知识。总而言之这些数据特别高瞻远瞩,比现在的水平更高。我们将会保证延迟的时间可能是在一两毫秒左右,这是行业如今的一个挑战。

  11:52[马格纳斯·艾尔布林]

  为了实现这样的目标,毫无疑问,我们在世界范围内要实现一定的标准化,大家看下面这张图表。像3G标准等等这些都很重要,下面还有很多的相关的方面,也是在当中要发挥作用的。这一切能够支持未来的网络,支持未来的5G无线网,这是非常重要的,这样的话我们就一定要有一个全球的标准,这样的话中国的智能手机到美国到欧洲都能够正常运作,这样就可以增加数量、提高规模、减少成本,从而造福用户。

  因此,我们现在的想法就是网络必须是开放的,是全球化的,能够满足各行各业客户的需求,而且现在的客户他们是非常广泛的,不仅是个体,还包括像是有物联网,还有我们前面讲到了2021年有210亿物联网设备,我们相信未来的系统必须是高质量服务的。并且能够对用户进行区分,我们知道不是所有的数据都是等量的,我们应该要基于它的特点,对它进行一定的应对。除此之外我们还要进一步的创新,我刚刚讲的这些例子还只是开头。最终,我们能够带来很多领域的广泛创新。

  另外要加强工业互联网,在中国有《中国制造2025》,毫无疑问网络会在这当中扮演非常重要的角色。现在爱立信也在积极的参与5G技术,比如说我们最近刚刚完成了一次测试。大家看照片当中,在北京拍的,当时是我们的一个测试,在我们的这些5G测试当中,我们一共达到了每秒27GB,这要比现在的速度快得多。这也是我们快速便捷服务的一部分,像前面说的会带来很多创新,帮助人类做很多服务。最后我想说5G正在路上,有一些领域,我们还需要解决其中的问题但是目前积极性很高,我们需要在很多平台上实现标准化,现在也在推行,毫无疑问这样的标准化对于全球各地所有的人参与其中是非常关键的。

  11:55[马格纳斯·艾尔布林]

  除此之外要进一步夯实技术,我们现在要保证在2020年甚至更久的时间内技术都非常有效、高效的。同时监管非常重要,比如说5G较之原先需要更加广泛的广播频率和波段,为了进一步加强相关的连接性,我们要继续保证在工业物联网当中融入知识,所有这一切都是5G的一部分。在2020年的时候肯定就有5G了,我相信在中国工业物联网,也一定会出现,而且能够带来社会上的巨大的变化,从而造福中国人民,同时也能够为世界做出贡献,谢谢!

  11:56[王小川]

  刚才已经从存储到计算,谈到了网络的连接,随着物联网、智能计算的普及,商务空间、商务方式也将发生剧变,移动互联网时代下,我们开始享受办公的移动分时、同步分享、及时变化,非常荣幸请到优办创始人兼首席执行官卢阳先生为我们带来主题演讲《从自为到自觉,创新商务空间N效能》。

  11:57[卢阳]

  各位嘉宾朋友,大家好!我是优办的CEO卢阳,优办是一家办公服务互联网公司,专注人和办公空间的连接,做办公空间的操作系统平台。改变未来的人们的办公方式,今天我给大家的演讲题目是《从自为到自觉,创新商务空间N效能》。

  11:58[卢阳]

  从互联网诞生起到现在,我们从电脑智能手机完成越来越多人和人的连接及各种生活服务,未来智能设备的互联就是物联网将会随处可见,增强现实和虚拟现实让虚拟变得更真实,语音识别让每个人有了秘书,云服务使得所有数据存储在远方但是随手可得,随着技术的发展,人们的生活发生了变化,移动性和及时性的需求将大大增加,这些将使使用权比拥有权更受到欢迎。所有这些为我们办公空间的效能提升提供了全新的可能,优办认为效能提升主要是五个方面:移动效能、及时效能、健康效能、合作效能、学习效能的提高。

  11:59[卢阳]

  第一,我们先看看移动效能的提升,每次科技革命,就会有越来越多的机器取代人的工作。我们的工作空间也发生巨大的变化,从两百多年前大多数人的工作是守住一块土地农耕到工业革命之后的工厂流水线,到电脑出现以后的现代的格子间,都是固定位置场景的办公,但是现在很多人的工作不会在同一个工位超过50%的工作时间,很多工位会议室被极大的浪费,因为办公浪费在路上的时间非常多。尤其是北京的朋友们,因为交通堵塞一天不能在超过三个地方开会,而随着技术的发展,我们摆脱了对屏幕、存储、电源、网线、键盘等物理体固定位置的依赖,人作为个体在机器的帮助下效能大幅度提升。

  12:00[卢阳]

  社会和公司的结构呈现去中心化的趋势,这时候移动办公成为必然的趋势和需求,每个人不只有一个办公室,而是通过大量利用闲置的空间和共享技术手段,在一个城市有超过一百个办公室,在全世界每个城市都有自己的办公室,我们的需求是在需要的时间,在任何地方,都可以使用,而不是对某个特定空间的全部时间的拥有。我们可以在咖啡馆、公园、机场、海边任何地方,在任何交通工具上移动办公,不只是笔记本电脑,而是会议讨论、文件制作、大型活动参与,都成为可能。任何时间地点的移动办公,无论对于空间的利用率提升和效率提升,都是非常大的突破。

  第二个及时效能,满足及时性的需求越来越重要,在商务办公领域,我们从以前的飞鸽传书到微信,一步一步缩短沟通时间,现在90后已经习惯于微信式的反应速度,不是我要,而是我现在就要。及时办公是最有效的工作方式,团队在不同地方,同时在云端修改一个文件,通过小组会议面谈,智能秘书与云技术会议纪要,所有的及时性需求都会被马上满足得到反馈,而效能也大大提升。

  12:07[卢阳]

  越是在高科技移动智能互联的未来,人们对于身体健康的需求就越强烈,办公空间内健康的空气、阳光、水、植物对我们的效率产生影响。而这些元素、温度、湿度、光线照度都可以实时监测自动调节,雾霾天气室内外PM2.5的区别,根据光照变化不同窗户开合的角度变化,不仅空间环境被监测调节,每个人的身体各部分机能也被监测,根据你的心跳血压做出各种建议,并提醒你要做必要的活动。

  12:10[卢阳]

  对于合作效能的提升,现在可以通过互联网平台任务众包的方式,实现任务分解,极大的提高合作的速度,睡觉的时候地球另外一边的人帮助你完成工作,而学习效能不仅是信息检索和讨论学习,我们和伙伴面对面交流,可以随时实现信息的分享。

  我们可以看到移动智能将给我们的商务办公各种效能提高提供了新的可能,场景发生了很大的变化,但是绝大多数的功能还停留在自为的阶段,自为主要是个体的自我行为,下意识无系统而为的状态,而自觉的状态是在为实现效能提升的愿景主动围绕目标实现开发式应用,个人定制、即时变化、同步共享就是自觉的表现,优办就是连接人与办公空间以及空间内各种相关的智能设备,我们在打造所有人办公空间生活的操作系统。现在让我们畅想一下未来的商务一天,看优办系统如何改变你的商务生活。

  早上七点我被音乐唤醒,优办秘书告诉我今天的行程和天气报告,我站在镜子前自动搭配今天的服装,八点要出门的时候根据要去的办公地点,优办提醒我东三环堵车红色警报,开车到公司一个半小时,单车三十分钟,我选择用家附近的共享单车出行,到了公司大楼门口,由于门禁系统有我的人脸识别,我直接刷脸进门,我没有固定的工位,公司2500人,大楼里面只有一百个工位,因为大部分人已经不需要固定办公了。无论走到哪儿,优办都了解你对光线和温度的偏好,自动调节周围的环境。优办根据我的喜好预定了窗边开放式工位,虽然小,但是足够用。智能座椅已经自动调整到我喜欢的高度和角度,桌面上显示了PM2.5的浓度,我安静的提出了提案,并存储到云端,十点钟我到了优办安排的封闭会议室讨论提案,三个同事在一个会议室里,另外四个同事在不同的城市,但是通过增强现实,他们就在在身边,我可以感觉到他们的表情变化,大家在一个虚拟屏幕上激烈讨论,同时一起用触摸面板修改云端的提案文件。

  会议结束后每个人都有了一个同步的提案最终版,优办秘书自动生成了会议纪要。从会议室出来我们看到公司的活动场地通过优办租借给了另外一个公司做内部培训,作为大公司的闲置活动场地给其他公司利用已经非常习以为常了。十二点钟我上无人车和客户午餐,车里我调用优办秘书的会议纪要做了一些批注分配了任务,午餐后返回公司再去机场非常绕路,而我还有一个投资人会议安排在三点,于是通过优办预定了第三方商务空间里面的独立包间。下午两点半我到达了第三方商务空间,这里有500个工位,这里面没有任何一家公司有固定的办公室和健身空间,所有的空间都是以小时给会员预定的,让我在没有任何人帮助的情况下找到了一个会议室,惊讶的是会议室内温度湿度、智能桌椅的条件,都通过优办按照个人的信息安排到我喜欢的状态。视频会议结束内,优办提醒我这里有我的大学同学也在这临时办公,我顺着指引到了他的工位聊了会儿天。

  12:12[卢阳]

  下午五点到达机场过了安检以后,优办提醒我航空管制飞机起飞时间不定,我迅速通过优办预订了机场的商务空间,我可以在不受任何干扰的情况下完成一份自己的报告,并给同事打电话沟通示意。七点钟在飞机上和同事们实时保持沟通,还面试了一个候选人,九点钟我到达另外一个城市,由于这个城市在这里公司没有办公室,优办自动把第二天的工作安排在一个第三方商务空间。

  这样一天的未来商务生活,可能离我们并不遥远,我们相信在移动万联的时代,一定有更多的人以提升能效为主要目标,自主提升需求,优办希望和众多公司一起携手,连接各种智能终端和各种数据,建设商务的智能生态体系,我们坚信通过这样的联合,我们将共同开启智能互联的商务办公新生活,谢谢大家!

  12:13[王小川]

  谢谢卢阳先生的精彩演讲,让我们从自由的想象回到理性的思考,车联网早已成为了现实,而且每天都在产生大量的数据,但是谁在使用这些数据?他们怎么使用?汽车行业的发展又将和人工智能产生怎样的化学反应,接下来让我们有请美国思科Jasper公司全球车联网高级总监麦克·布兰科先生多主题演讲《智能汽车之潮流》。

  12:14[麦克·布兰科]

  大家好,上午好!非常感谢大家能够邀我前来,这是我第一次来乌镇,我来自思科Jasper,我的领域就是智能汽车,如果大家对Jasper不太了解的话,可以把们就是当成一个物联网云服务平台。

  12:15[麦克·布兰科]

  可以说智能汽车是我们最关注的一个方向,而且我们和世界各地的智能汽车一起专门进行研究,我已经在这个领域当中有三十多年的工作经验,我自己亲自经历了这一领域的变化,一般来说讲到车我们觉得不是什么智能设备,我们觉得就是代步工具,我们觉得汽车很大程度上不仅仅是机械,我们现在有新能源车等等,车正变得越来越聪明,而这些智能汽车很大程度上会改变汽车行业的面貌。今天我总体和大家讲几种交通出行方式。希望大家有所收获。

  大家今天已经听到了很多的发言人讲到网络的革命,很多事情原先要人工进行的,后来网络有了连接,一下子我们生活就改变了,接下来我们又有了手机。我们以前打手机只不过是和人讲话,但是一下子加上网络以后,就有了智能手机了,这毫无疑问也改变了我们的生活。因此可以看到在这个方面下一个消费者产品会入网的就是汽车了。而让这些智能汽车出现以后会极大的影响我们对交通出行的看法,接下来会给大家进一步介绍。

  12:16[麦克·布兰科]

  我们可以看到现在有两个趋势,第一个趋势就是变现主动盈利,也就是说现在的消费者不断在适应,他们在不断地在这些智能汽车当中寻求服务。另外出行方式,比如说现在的自驾车、叫车服务、共享用车、拼车等等,我首先讲的是变现主动盈利这部分。最开始的时候,智能汽车刚刚出现是好几年前,智能汽车入网是非常基础的服务,而且从商业模式角度讲,最初左下角的模式是非常原始的,就是付钱获得服务,如果有效就把服务继续用,如果无效就关掉,随后我们进入了下一个方向,这就是我们目前的情况,我们在这里已经有一段时间了,就是在网上可以有一定的导航、听一点音乐等等。但是总的来说这背后的服务还是比较简单的,是双向的,要么有这样的服务,要么没有。我们现在又有第三波,比如说我们现在看到有一个基于网络的模式慢慢出现了,比如说我们现在可以在任何时候任何地方想买什么就买什么,可以通过汽车,就好像通过我们的手机一样,所以这是一个相当强的应需经济。

  12:17[麦克·布兰科]

  与此同时,我们也估计伴随着智能程度越来越强,很快汽车行业能够了解究竟消费者在哪里,他们在做什么,有什么样的需求?现在车可以提供一系列的服务,有一系列的新的趋势,就商业模式来讲我现在有全新的付费关系,以前我们觉得一定要实时进行金钱的易手才能完成交易,现在在当中参加方越来越多,比如说保险方、应用提供方、消费者、汽车生产公司,他们现在都有机会可以盈利获得相关的利润。因此现在这种情况下,就要有商业模式,这个商业模式要足够聪明,这样的话消费者就可以购买自己所需的服务,我们觉得这个问题的答案就是智能和云服务,这样的话就能够管理好海量的数据,我们会意识到如果是智能汽车的话,毫无疑问会给云端带来大量的数据。

  12:17[麦克·布兰科]

  还有另外一个关键的趋势,就是智能汽车会带来全新的出行方式,我们在如今已经看到很多这样的现象,我想大家在这个星期可能用过一些现代出行的服务方式,在最近有一个研究,研究是在去年做的,在研究当中,问中国的用户,问他们想要什么样的联网设备,他们说他们最关心的就是无人驾驶,这个比例要高于世界上任何其他的国家,所以说在中国市场当中有一个很强的愿望,希望获得这样的服务。换言之,现在人们的希望要改变自己的出行方式,这也会带来社会上的一定的效益,比如说在安全性、便利性方面都增加了,而与此同时,路上的汽车不一定数量要增加。这背后的驱动因素是什么。

  12:20[麦克·布兰科]

  当然这对于汽车行业来说带来了很大的挑战,很有破坏性,大家想想这对于汽车制造厂商意味着什么,想想现在这些汽车制造厂商他们在造车,我们有这些变化以后,会对他们的商业模式带来什么挑战和变化。对于汽车制造者来说他们重新改变了自己的商业模式和生产方式。我们现在也在经历这些变化,世界上比较领先的汽车制造厂商投资了这些出行方案公司,比如说苹果投资了滴滴,大家可以看到汽车制造厂商他们认识到光造车是不够的,不然的话他们会被淘汰,他们认识到要介入的就是交通出行以及移动出行服务。所以大家在这儿可以看到这些数据,大家可以看到有这样的投资。毫无疑问,投资的这些服务领域是非常重要的。如果说在如今的汽车当中,这些客户如果乘坐智能汽车,就有机会提供一些额外的服务给他们,从而获得进一步的盈利机会。

  12:21[麦克·布兰科]

  当然毫无疑问要想做的对,还有很多挑战,这件事情本来就不容易,比如说刚刚讲的新的模式当中,有技术问题、安全问题、问责问题、发展问题,比如说像标准和合作的问题,所有这一切都要能够配合起来,才能行之有效,但是我们已经有了初步的进展,已经有了一定的技术,现在已经有技术可以搭载到汽车当中去。当然了我们知道如果路上都是无人车,这可能还需要一段时间,至少机器短期内不会完全支配人类,所以这需要我们各方密切合作。

  同时我们看到了很多的数据,要把车和服务器连接在一起交换数据很简单,现在就可以做到,这不是我们所说的物联网,也不能带来真正的附加值,我们需要的是中间有点变化,比如说可以通过云,云服务可以充分利用数据,并且知道周遭的环境,了解用户,提供内容,使得驾驶体验更优。

  12:22[麦克·布兰科]

  所以说我们讲到智能,讲的就是有能力能够学习、能够适应,大家在如今汽车行业看到的就是如此,就是汽车要有能力适应和学习,这也会改变我们对未来交通出行的看法,非常感谢大家!

  12:23[王小川]

  感谢麦克·布兰科的演讲,随着人工智能的发展,机器人被人类赋予了深度学习的能力,让人的脑力最大程度被解放出来,经济组织形式也发生变化,新的商业模式也会诞生,汽车产业也将在能源制造、销售等等各个产业链条上发生巨大的变化,下面有请汽车之家董事长兼首席执行官陆敏先生作主题演讲《人工智能智擎汽车消费生态未来》。

  12:27[陆敏]

  各位大家好,到了汽车之家四个多月,还在学习当中,但是很感谢组织者把我们加进来了,最后时刻把我们加进来,让我们有机会和大家交流学习。今天借这个机会,非常短的时间,和大家分享一下我们在汽车之家未来的发展一些简单的想法。大家都知道现在进入了工业4.0时代,1.0就是机械化,2.0就是电气化,3.0数字化,4.0到了人工智能,这是一个非常清晰的历史的发展趋势,而且通过这次论坛,我们已经感觉到了,人工智能扑面而来,在通过这种核心就是把所有人的智慧集中起来,像AlphaGO为什么可以战胜职业棋手,机器的深度学习等等,大数据的深度学习导致了最后的结果,我们在汽车之家非常深刻的感受到了这一点。

  十月份我们公布了汽车之家未来的新的战略,我们叫“4+1”,四个圈,一个一,这个一其实就是我们讲的基于数据技术的一家汽车公司,这个就是和人工智能所匹配的技术数据。在汽车行业,刚才麦克也讲了,他重点讲了人工智能汽车自动驾驶,汽车的制造。在汽车之家我们不是造汽车的,我们是一个网站,我们是帮助用户看车、选车、买车,甚至后面用车,所以在我们这儿,大数据是我们的一个金矿,然后在未来,会对整个行业、整个生态圈发展其到推动作用,同时对汽车的制造、汽车的销售以及未来的服务、维修、保养、用户的使用等方面,都会起到核心的作用。我们先来看一下汽车之家的几个数据,其实我们大概每年有八千多万个线索产生,就是买车的线索,最后一年,中国乘用车两千万辆的销量,大概有三分之一是我们通过汽车之家网站到4S店购买的,落地的,能够追到的,大概占了三分之一,就是六七百万台车每年。

  12:29[陆敏]

  另外我们的网站是垂直网站,不像其他的社交网站,或者是门户网站,我们的流量和他们不能比,但是在这个垂直领域还是比较大的,现在大概每天有2300万访问量,另外我们在UGC这边,新车发布大概93%—94%,首先在用户论坛上出现,另外用户浏览时间花费达到了45%,每个用户上来选什么车,先点什么后点什么,这个行为轨迹非常清晰,这是一座很大的金矿。

  我们现在几个月以来,我们已经往这个方向努力,原来汽车之家是一家媒体公司,我们要把它转成数据技术公司。现在我们消费者用户这一端已经进行了标签化,已经进行了人群的细分,另外在厂商这端利用我们的数据给厂家预测未来的趋势,比如说我预测下个月销量会下降,过了一个月果然销量下降了,因为在我们网站上点击这款车的数量减少了。另外就是新车研发,用户的诉求表达,对新车研发也有很好的支持。

  经销商方面,我们开始对他们进行精准营销这方面的尝试,同时帮助经销商提升服务品质,这是我们现在做的,其实是一个汽车消费生态圈,在这个圈里面让各家共赢。

  12:34[陆敏]

  未来,我们还会往人工智能方面转变,现在也开始起步了,比如说消费者这一端,我们把它分成看车、选车、买车和用车,看车这一阶段我们已经有了一定的进展,本周在广州有一个广州车展,我们和光汽传祺合作做了AR的展示,这就是未来一个发展的方向,这就是其实用户看车到某个车站或者到经销商那,某款车只能看到一台两台,可以通过我们的AR可以变化不同的颜色,可以变化里面的内饰颜色,甚至可以换轮毂,在现场你看不到那么多,这会帮助用户选车。明年我们可能会实现利用图象识别,在马路上看到一台车,拿我的app一照,这台车的基本情况就出来了,你看到新奇的车,用app一照,就可以看到详情,看到车的广告,用app一照,车型就出来了,这个我们已经在做了,本周就会发布。

  刚才讲的是看车,在选车方面,我们未来也在朝人工智能方向发展,大家知道金融行业有机器人顾问,未来我们在选车方面利用我们的数据,利用人工智能技术帮用户选车,我们现在有一项业务叫做“购车顾问”,人工帮你做,但是我们已经把这个业务给停掉了,让位于未来的人工智能,那样的话更具有中立性,更具有客观性。所以说在未来,甚至到买车和线下的结合,到用车,这部分我们也会渗透进去。用车有两部分,一部分是车虐待人要加油去洗要保养等等,还有一部分是人虐待车,把车开出去玩等等,所以这里面我们也会渗透进去,叫车生活这部分。从汽车之家的角度,我们要把人工智能渗透到消费者用户各个环节里面去,帮助用户更好地看车、选车、买车和用车。

  另外对于厂商,我们未来会开发出一系列智能化的东西,比如说信息实时对接,比如说用户主导的汽车设计,比如说未来品牌的趋势,销售的趋势,实时进行预测,帮助厂家不断改进设计、改进生产和流通。

  对于经销商方面,未来会利用人工智能的技术,让经销商做到更好的销售,至少开发MBL,知道下一步要做什么,以及未来的服务。所以我们在汽车之家,我们也在人工智能方面也要做一些探索,当然我们还是新兵刚刚起步,我们是做一个基于数据技术的这样一家汽车公司,也就是用人工智能这个工具开发大数据这个金矿,更好的服务于我们的用户,更好的服务于我们平台上的各个厂家、各个经销商、各个利益相关者。最终更好的服务于消费者。我就讲到这里,谢谢大家!

  12:36[王小川]

  谢谢陆敏先生的精彩演讲,不仅是汽车,我们每天使用的微信、QQ音乐、相册、移动新闻客户端身边的许多产品,也卷入到了人的升级,接下来有请腾讯社交网络事业群总裁、集团高级执行副总裁汤道生先生作主题演讲“AI就在身边”。

  12:38[汤道生]

  各位嘉宾早上好!接下来讲一下身边的AI,人工智能是什么?我不用讲AI是什么,今天各位嘉宾和大家阐释了AI是什么,还有AI的应用,实际上AI的应用场景非常多。让我们先看一下AI过去的发展阶段。

  首先AI的目标是什么,既然有人工智能对照的肯定就是人了。我们过去一直在想怎么样让机器像人一样学习、决策,在感知的智能方面,今天有比较大的突破,能够让机器像人一样能够看懂、听懂,能够做语义分析的能力,在大电影里面我们经常担心的一些桥段,像机器人能走,能搬东西的时候,会不会有机器人的兵团来威胁我们。但是更重要的是我们看到的是原来在整个AI领域怎么模仿人,慢慢在技术的发展、技术的推进过程当中,我们已经到了一个需要考虑怎么超越人的阶段。

  AI这个话题,其实已经讨论蛮久了,我们看一下计算机技术的发展,从最早PC时代说的关于系统网络怎么构建,到移动时代其实也不是特别久的事情,智能手机在交互上有非常大的突破,而且随身性让我们很多的服务得到了不一样的突破,到了今天大家都在讲AI时代的到来,这也是大家比较清楚的,因为过去这一段时间,在数据上有越来越多的数据,因为传感器的普及、物联网以及智能手机等等,产生了大量的社交数据,算法的进步在深度学习方面,其实在过去的十年二十年里面也有非常大的进步,让神经网络在一个加强计算能力的过程当中,让深度学习的深层次的能力得到提升。

  12:41[汤道生]

  当然少不了硬件,因为摩尔定律的推动下,计算能力的不断提升,这三个驱动让我们进入了今天所谓的AI时代,到底AI属于什么样的发展阶段,我想最早我们学计算机的时代,更多的是用人的智能把任务分解,然后由机器帮我们自动化操作。在步骤分解、自动化操作,在下棋的场景下,通过各种算法找到各种可走的路径,实际上还是基于人的智能,由计算机帮我们工作。

  最近五年,在图片识别、语音翻译、模拟探索、概率决策上有非常多的突破,因为刚才提到的计算能力的突破,算法的突破,到了一个感知的智能。过去我们一直看,看到一只猫,一只狗,多看几只猫以后我们知道什么是猫,到底我们说不出我们是怎么判断怎么识别的,但是通过神经网络的算法,今天哪怕不能充分的描述你怎么识别,但是也能通过新的算法,计算的方式能够达到感知智能的能力。

  12:47[汤道生]

  当然在AI的发展过程当中还是比较初期的阶段,还有很多没有攻破没有解决的难题,包括自我认知,到底机器怎么形成“我”这个概念,机器现在没有创造力,甚至任务分解都不能做到,更不用说情感、愿望,和人相关的元素到今天机器还是处于非常初期,不具备这种能力的阶段。

  讲一下感知智能,其实很大程度取决于我们对于大数据的深度学习突破,这部分可能有点难懂,但是在最近的突破其实是很大程度是因为我们能够得到越来越多的数据,而且这个数据能够通过深度学习的方式帮我们有更强的识别能力和判断能力。在图片的识别、语音的识别,甚至翻译等等都是基于很多监督学习、无监督学习,两者主要区别有没有人工标识数据,监督学习已经有很大的突破。

  在无监督学习方面,比如说广告系统很多时候帮助客户怎么在已有的客户里面,再找同样属性的新客户,这都是属于归类的大数据能力。但是更有意思的是我们越来越多看到强化学习在这个领域的一些突破。下围棋的机器人,它们不仅仅学习了几千万盘棋局,这都是职业选手的经验积累,更重要的是它们怎么突破战胜职业棋手,更重要的是它们在一个封闭的系统,自己和自己不同的模拟环境下,我们也曾经听说过一万小时理论,想想如果机器能够把自己不停训练,做到十万小时、一百万小时,那才是真正超越过去人类几千万人的经验积累,而且这种强化学习,我相信以后会更多的场合应用。

  12:48[汤道生]

  比如说无人驾驶,现在我们也知道真的开一辆无人驾驶汽车在路上跑,成本是非常高的,会不会有一天我们能够在一个模拟场景里面,我们能够把自动驾驶在一个可控的环境里面得到训练,这都是强化学习里面还有很多可以玩的地方。AI正在普及,开源软件以及计算资源的普及,学术界和工业界交流和合作,这都促进了AI时代的到来,很多具备机器学习能力的服务上,通过云服务把大数据挖掘的能力,甚至结合自身数据训练出来的能力,通过云服务提供给更多的服务伙伴、更多的客户。

  大家经常讨论的一个话题,AI是否会威胁我们?在真正的智能,到有一天机器可以思考自我,有情感有欲望,这些课题没有攻破之前,我相信我们没有这么快到了被机器歼灭的地步。但是毫无疑问,AI把很多工作自动化,会让一部分的工作,在过去技术的发展,不同技术的发展,也会给我们带来很多的社会结构、人员技能的升级和调整,这种威胁是存在的。

  往往我们看到最大的威胁不是科技本身对人的威胁,而是坏人滥用科技影响正常人的生活,这种危机在今天有各种各样黑客攻击的情况下,这的确也是存在的。

  12:51[汤道生]

  腾讯的AI,其实很多地方应用在我们的产品里面,包括在微信里面的语音转文字、音乐智能推荐、哼唱识别,包括QQ视频挂件,不仅仅识别人像,还能识别五官,还能在非常快速的时间跟踪五官的细节,才能达到有趣的效果,这都是腾讯多年在人脸识别的领域研究来的成果。大会里面有很多安全保障设施,包括人脸识别,很快可以把身份定位,这都是已经非常成熟的技术,通过云服务开放给很多的合作伙伴,这里有更多的例子,生活化的例子,比如说“全民K歌”,作为一个K歌的产品,我们发现在伴奏非常缺乏的情况下,怎样给用户提供更多的内容,在图片里面识别一个物体,其实和在一首歌里面识别人生的技术有很多可以借鉴的地方。我们也是把类似的一些人工智能的能力应用在各种娱乐的场景上,在“天天快报”做内容的推荐,微信语音转文字,这都是腾讯把AI技术融入到各类产品的一些例子。

  腾讯云今天已经把我们很多的AI能力,结合腾讯的社交数据,以各种解决方案提供给我们的合作伙伴,NLP图像识别,有很多用户使用腾讯云的图片存储服务,因为我们有非常强的鉴黄的能力,或者我们有一些客户做餐饮类的,特别关心要把视频菜品的图片挖掘出来,这些能力都是很多合作伙伴需要追求的,今天谈的云服务已经不仅仅是简单设备放在哪的问题,更多的是怎么得到这种上乘的高端的技术。

  腾讯的开放平台走到今天,我们对于和合作伙伴的共赢,怎样让互联网+能够在互联网技术上开花,有更多的体现,这都是我们努力的方向,在金融服务、智能助手、生物医疗方面,怎么利用腾讯大数据的能力,希望能够帮助“互联网+”各个行业找到突破。我今天的分享就到这里,谢谢大家!

  12:53[王小川]

  接下来有请今日头条创始人、首席执行官张一鸣先生,为大家带来主题演讲《信息平台的智能浪潮》,有请!

  12:54[张一鸣]

  大家上午好!像小川说的,实际上在人工智能浪潮在中国的互联网领域非常汹涌,现在各家公司纷纷转向使用人工智能推荐信息,今天前面几位分享了很多技术和AI的应用。我想着重和大家说一下信息平台的人工智能浪潮。

  事实上我认为人工智能首先是从信息开始的,在信息平台上也是最容易取得成果的,开始之前请大家看一个视频,来解释一下什么叫智能的信息平台。(观看视频)视频介绍了一个头条利用信息平台,利用精准的定位技术,在寻人上的一个尝试。大家想想之前我们找一个失踪的人怎么发布信息的,我们可能发布信息在报纸中缝,报纸中缝上发布寻人信息很难找到人,过去头版头条非常珍贵,不能把寻人启示放在头版头条上,今日头条用人工智能技术能够精准定位谁最可能找到这个人,我就这两千个人的头条手机屏幕上显示寻人启示,实际上我们只是消耗了很好的阅读量,现在我们已经是中国找人速度最快、最多的平台了,每一百个寻人信息,我们能够找到13.75个人,现在已经累计达到500个人了。从这样一个小小的例子,可以看出人工智能在信息领域的应用。

  12:55[张一鸣]

  所以有很多人问我,头条是不是一个媒体,你们公司为什么要招这么多人工智能工程师,我要解释一下。我们公司是最早把算法结合在一个具体的应用上,我们把算法工程产品应用结合做了一个很好的推荐引擎应用,在推荐引擎上首先推荐文字,文字不仅包括资讯也包括各种直播、图片、寻人等等各种各样的信息,所以我们更愿意把我们称为一个智能化的信息平台。到了上个月底,我们已经累计有66亿的激活用户,每天每个用户使用76分钟,1.4亿活跃用户,这个数字在中国所有app当中,按人均时长来算,应该可以算前三名,和所有同类和资讯类对比时长长一倍以上,这也体现了AI技术在产品上的体现,没有人维护编辑信息,但是我们的产品使用时长远超于同行。

  很多人一说今日头条,就说你们是个性化推荐引擎,其实人工智能不仅是个性化,不仅用在个性化推荐方面,至少包括四个领域的应用,信息内容的创作、分发、讨论和审核,在奥运期间这个机器人累计发了四百多篇新闻,阅读量超过一百万,只有2秒钟的写作时间,点击率超过了人写的文章,在奥运期间也有报道,我们的机器人写作不是仅仅把数字填充到模板上,但是可以看到列表当中还会配图片,机器人会自动从图库当中选择适合这篇报道的图片。我们可以想象一下机器在财经、气象等等领域,未来都有可能机器进行创作,因为机器最快最准确,这些相对标准化适时化的内容很有可能让机器替代创作,这是一个很好的案例,人工智能介入创作。

  12:56[张一鸣]

  我们再来看分发阶段,头条在把人工智能用在分发上,可能业界比较了解,但是业界经常以为我们仅仅是个性化推荐。我举个例子,这个屏幕是我去年去波士顿遇到一个哈佛的学生,他和我说为什么我在波士顿能看到长沙的新闻,虽然我是一个长沙人,他是怎么知道的,我就问他,你在过去两三年的春节有没有回家呢?他说回家了。我和他说大概率是因为我们的机器猜到你春节回家了,你可能是一个长沙人,但是他说我又看不到很多的长沙新闻,为什么长沙市政府引进人才的新闻我们可以看到呢?我和他说我们确实不是因为你是长沙人就把长沙的新闻推荐给你,我们现在只是把在长沙的留学人才可能喜欢看的新闻推荐给你。他又问我,为什么长沙在外留学的人喜欢看这条新闻呢?我说并不是因为你看了这条新闻,因为其他长沙在外留学的人,他们点击了这篇新闻,你和这些人类似,所以你会看到这篇新闻。这也是个性化推荐,其次体现了泛化,他并没有看过这条长沙吸引高端人才回流的新闻,而是和他类似的人看过新闻,泛化就是我们在利用人之间的共同特征,把一个模式应用到其他的人身上,不仅是你为自己推荐内容,而是人人为人人推荐内容。

  数据积累方面,我们发现推荐系统具备这样一个特点,首先是一个人用,一个人用的越久越好用,因为我知道你阅读的数据,这是个性化。第二个是越多人用越好用,越多人用可以找到类似的人群。第三个是数据的积累,我们看一下数据的积累,到目前为止我们有八百个算法方面的工程师,有两万台处理器,有151条训练样本,每天用户请求60亿次,这个请求在人工智能应用当中已经是非常大的,有两万台机器昼夜不停计算各种概率。

  除了创作分发,在互动方面人工智能参与非常多,我们经常想问一个问题,但是我不知道这个问题问谁,不知道大家是否有这样的经历,我有一个问题,不知道谁知道这个问题,我们可以在朋友圈问一下,如果有人懂这个方面,可能就会回答。我们分析问题领域,我们在所有的用户当中找到这个领域感兴趣的人,这个人看过这个领域很多的文章,我们将把你的问题推荐给可能的回答者,我们判断他有可能回答出高质量的答案,把问题推荐给他,如果把问题回答出来以后,我们再判断还有什么人对这个答案感兴趣,再推荐给读者,所以提问、回答、阅读,这个匹配过程也是可以让机器发挥非常重要的作用,很可能你感兴趣的问题,我们不仅用问答的匹配,我们也在尝试结构化信息化的内容,机器直接计算出答案,这就是基于计算的自动问答。

  12:58[张一鸣]

  接下来就是审核方面,大家知道目前互联网信息的爆炸有非常非常多内容产生,很多内容良莠不齐,我们需要把符合法律法规不符合公众社会道德的内容去除掉,现在头条的内容一个人看的话需要150天才能看完,如果两个人看他们之间的准确率只有75%,但是有机器处理准确率可以达到87%,25分钟就可以阅读完,机器人可以比人更快的阅读,找出其中的错误的部分,所以人工智能也用于审核。我觉得头条是一个中国原创但是全球领先的,人工智能在信息领域的应用,我们现在也在努力把这项技术这项产品推向全世界,谢谢大家!

  13:14[王小川]

  非常喜欢张一鸣先生的分享,作为一个创业时间不长的公司,取得今天这样的成绩,既有技术又有情怀。已经听了十二场分享了,最后一场是我给大家带来我们对于人工智能的理解。前面十二场演讲嘉宾有技术、有产品,我是希望我给大家的分享能够再有一些不同的内容,有自己独有的视角。其实今天一开始大家都提到了AlphaGo,作为今天引爆人工智能的开端,深度学习在中间承担了最重要的责任。

  13:14[王小川]

  今天我们大家开始畅想的时候,有可能认为人工智能未来真的会取代人,那么我希望今天的分享更多的能够知道人工智能在今天能做什么,不能做什么,未来终极的理想又是什么。

  13:15[王小川]

  AlphaGo之后,我们看到最重要的领域突破是在语音和图像,但是事实上在文字领域的进展是缓慢的,今天在机器翻译里面有一些突破,但是更多的问答和其他的对语义的理解是不够,回到图灵测试,上个世纪五十年代图灵提出了问答机器推想这样一个概念,今天我们直观感受是语音图像进步很快,但是自然语言的处理其实是比较慢的。

  13:28[王小川]

  8抛开技术作为一个产品经理,我提到人工智能有三个产品方向,今天的会上我们都谈到过了。一是识别、语音识别、图像识别、视频识别。二是图像,我们去生产图像,生成识别都有。三是创造。大家提到了人工智能问前进步的层次,我想换一个语言描述,就是工程师在今天人工智能时代会处于越来越重要的位置。我们开始提到传统的方法是把规则交给机器,随着统计系统的发展,包括深度学习,我们开始更容易的将答案交给机器,刚才汤道生讲的监督学习就是这样一个方式,所以在数据的积累下我们就可以让机器变得更加聪明,这里面更前沿的方式是将目标交给机器,AlphaGo融合了几套算法,但是我和他们工程师沟通的时候,这样的目标交给机器的强化学习,还并不成熟,也就是说如果没有之前三千万局人机对战的棋谱这样的AlphaGo机器没有能够做到只通过强化学习赢人类的,这是技术层面需要往下突破的重点,如果将目标交给机器能够做自我学习,有新的突破,那我们离新的人工时代人工智能时代的到来就更近了。

  13:30[王小川]

  今年六月份,我去了英国伦敦,和Deepmind公司的工程师做了交流,我特别好奇的事情就是下棋的第四局机器输掉了,我遇到他们问第四局发生了什么事情,他们和我说不是程序有BUG,就是深度学习本身有瓶颈,围棋比赛是三月份,我是在六月份去的伦敦,已经过了三个月,三个月的时间,这个问题依然没有解决。但是我离开以后一个星期,他们的程序能够正确面对之前的第四局棋谱,我问他是否这个BUG修好了,工程师说没有,只是代表第四局那个特定问题,正好机器可以解决,但是我们依然不知道什么情况下,这样的AlphaGo会继续出错。所以我们知道深度学习这样一个体系其实还是有它的瓶颈所在的。

  所以在今天我和大家更多想谈以深度学习为代表的今天的人工智能技术,还有哪些不靠谱的地方,在产品上不适用的。第一个问题,语音识别靠谱吗?在百度、腾讯,都提到了语音识别这样的能力,今天我给大家的演示也谈到了语音识别,这是搜狗自己的技术。我们都提到了在安静的环境里面我们的识别准确度已经到了95%,甚至97%,但是一旦有噪音,迅速下降。那这种噪音可能还只是汽车的引擎噪音、风的噪音,这种情况下我们怎么解决,我们把噪音当成原始数据进入监督学习系统里去,把这种噪音变成机器见过的问题之一。但是事实上我们见到更多的情况,如果同时两个月说话会怎样,在今天的学术界依然无解,同时两个人说话的时候,这样的噪音我们都是没见过的,也没法提前做训练。

  今年六月份,我问学术界的人,人和机器在语音识别上的区别,究竟怎么解决?我们用机器的时候,采用立体声的方式做定向的识别,也就是说我们做一个麦克风矩阵,通过立体的方式知道其中一个人在说话,把另外一个人说话去掉,我想人是这样干的吗?如果把一只耳朵堵上,我是否没办法分离出谁在说话及或者把两个说话的声音录在一个单声道里面,人可以识别吗?人是可以的,所以人的方法和机器不一样,人怎么识别,因为人的音色不一样,还是因为两个人的一个声音大一个声音小,还是因为他们说不同的语音,博士说但凡同时两个人说话的时候,只能能够找到差别,人就能够把其中的一个声音识别出来,所以人在和机器处理过程当中还有巨大的不同。我在这里先不展开,语音识别最成熟的领域其实还是和人有很大的区别。

  13:32[王小川]

  另外一件事情是语义靠谱吗?就是对语言的理解,谷歌在之前是用知识图谱的方法解决,现在遇到了瓶颈,也是今年六月,我在一个实验室看到最先进的人机对话系统,这个系统可以帮你订餐订酒店,对话过程当中机器的表现非常惊艳,我们上去试,有一个环节请大家注意,机器开始问你,你是需要停车位还是不要停车位,如果这个时候我们回答说要或者不要都没问题,我们如果说我没车。大家知道机器会怎么样?他们完全不理解我没车代表着我不需要停车位,因为今天的机器,在自然语言概念的理解里面,还是远远不够的。所以自然语言处理是可以做的,但是语义理解到现在还是一个不靠谱的阶段。谷歌也在今年发布了一套对于自然语言能够做句子分析的引擎,把主语、谓语、宾语提出来,但是准确度只有90%,提不上去了,因为这个时候光靠统计靠语法已经不能支撑,往下是需要对句子当中的具体概念有理解才能消除歧义。我们知道不能把马路放在冰箱上面,这对于人来讲非常好理解,但是对计算机的挑战非常大,这是深度学习人工智能还不够的地方。

  13:32[王小川]

  很敏感的问题,无人驾驶靠谱吗?今天百度在现场也提出了发布无人驾驶汽车,但是从我的了解,如果以今天人类的技术我们确实对于见过的场景对于封闭场景的无人驾驶汽车可以使用,但是对于真正开放的环境,不只跑在高速上的汽车,跑在五环上的汽车,对不起以现在人类的技术是不安全的,因为这个场景只要没见过,可能会犯严重的错误,就像AlphaGo下棋一样会突然发疯,所以辅助驾驶是可以的,无人驾驶在真正的技术突破以前还做不到。今天的深度学习缺乏推理缺乏符号的理解,如果没有符号,自然语言的理解就会成为瓶颈。

  即便是这样,我们也提到了能够取代一些行业,比如说棋手、医生、司机,机器在里面都可以做很好的辅助,但是对大家没见过的创造性的事情,规划、科研,其实很难,今天在媒体上机器自动写文章、自动画图,在科研层面展示出了一些魔力,但是还不是可以取代人的阶段。所以在这里面我先把大家对人工智能预期降低下来,所以有人在问,是否会出现第三次退潮,前两次我们都认为人工智能到来了,但是这次可能会比之前好,之前的人工智能两次退潮前,我们问一个老师,说你是研究人工智能的吗?这是骂他的话。因为人工智能不靠谱,这次是第一次真正进入到了使用,这就是确实在语言处理、声音处理、图象处理,和在一些高维数据空间上能够比人做的更好。所以这次的区别就是大量资金、资本投入到了人工智能。也有大量的研究人员在毕业以后从事人工智能工作,这是和之前不一样的。所以一方面开始使用,另外一方面我们开始期待不断产生新的突破。

  我个人对这次是乐观的,但是我也很紧张,也许我们自己做的搜索引擎就是会被颠覆的一部分。在这里面我要开始畅想未来的路在什么地方,从我自己的描述来看,搜索的未来就是人工智能时代的皇冠,为什么这么说,搜索的未来是什么,人工智能的未来又是什么,为什么是皇冠?

  13:36[王小川]

  简单来讲,我认为搜索的未来就是问答机器人。因为我们习惯了一件事情是做搜索的时候我们先输入关键词,然后给你十条结果,或者叫十条链接。但是这真是最好的方法吗?肯定是不够的。我们也会提到是否我们用个性化的方法能够使得搜索的结果更准,但是其实个性化能够提供的信息非常的有限。真正能够使得这个系统变得有用的办法是用问句。以前不用问句的原因是因为机器听不懂你在说什么,真正到了问句以后,从给你十条链接,变成给你一个答案,就会好很多,如果你去问机器,四个字,乌镇大会,机器不可能给你想要的内容,最多把新闻,乌镇的百科或者是官网介绍给你,只有你问乌镇大会哪天开,这个时候机器才能理解你要什么,才有机会给你最好的答案,我相信随着技术的突破,搜索引擎会自然而然演化成为问答引擎。

  13:42[王小川]

  这个过程里面很多公司都在做,苹果、微软、亚马逊、谷歌,这里面起步最早做对话系统的是苹果的Siri这个系统并不成功,在中国用的人很少。为什么不因为现在技术没有到来,现在对于自然语言的处理能力、自然语言的理解能力非常有限,为什么苹果这样一个追求极致的公司,会把这个系统发布出来,一种可能性是苹果对技术了解不够。另一种可能性我认为是乔布斯的一个遗愿,咱们知道发布iPhone手机的时候,乔布斯已经躺在病床上看发布会,发布会完成之后,他很快就离开人世了,所以这像一个早产的婴儿在iPhone4S里面发布出来,所以我认为这样的系统代表着人类终极人机。王小川:这个过程里面很多公司都在做,苹果、微软、亚马逊、谷歌,这里面起步最早做对话系统的是苹果的Siri这个系统并不成功,在中国用的人很少。为什么不成功?因为现在技术没有到来,现在对于自然语言的处理能力、自然语言的理解能力非常有限,为什么苹果这样一个追求极致的公司,会把这个系统发布出来,一种可能性是苹果对技术了解不够。另一种可能性我认为是乔布斯的一个遗愿,咱们知道发布iPhone手机的时候,乔布斯已经躺在病床上看发布会,发布会完成之后,他很快就离开人世了,所以这像一个早产的婴儿在iPhone4S里面发布出来,所以我认为这样的系统代表着人类终极人机。

  13:46[王小川]

  交互的畅想。事实上在大量的文学作品电影里面,科幻里面,都会提到问答机器人,不管是《星球大战》、《超能陆战队》、《星际穿越》都提到了,阿西莫夫的短篇《最后的问题》,描绘就是人类造了一个机器,把所有的资源都用了上去,但是机器回答不了一个问题,就是宇宙是怎么诞生的,但是可以回答其他任何问题,这是文学作品对问答机器的思考。除了搜索引擎做问答以外,咱们知道在中国搜狗输入法拥有三亿用户,输入法的未来是什么呢?和自动问答有关系,大家一起来看一个视频。之前我们讨论输入法的时候很多朋友和我说语音是最重要的,搜狗有完整的语音识别技术和语音合成技术,但是在我内心,这个远不是输入法的极致,它真正的极致是能够开始寻找信息,帮你思考,刚才大家演示的是一个分享的能力,真正的回答能力可以在后面给大家做一个新的演示。

  13:48[王小川]

  在我们讨论问答技术和讨论人机对话的时候,输入法也许是最好的一个切入场景,以前提到了百度的“度秘”是独立的引擎,但是输入法作为一个人的分身,更容易帮助你建立思考,输入法也会从一个拼音工具走向一个对话和问答系统。搜狗有两个核心产品,一个是输入法一个是搜索。一个是搜索信息一个是表达信息,随着AI技术的发展,我们更好的解放人的思考。我们有一个理念,两件事情,一个是做自然的交互,不只是语音,而是语言,另外就是做知识的计算,能让机器开始逐步建立推理的能力。搜狗输入法在中国拥有最大的语言数据处理积累,我们有机会在这个领域取得突破。这是我今天的分享,谢谢大家!

  • 脸谱公司副总裁石峰
  • 联想集团董事长兼首席执行官杨元庆
  • 斯坦福大学客座教授、人工智能时代领军人物杰瑞·卡普兰
  • 百度公司总裁张亚勤
  • 美国希捷科技公司全球副总裁孟福来
  • 华为消费者业务首席执行官余承东
  • 爱立信集团亚太区首席技术官马格纳斯·艾尔布林
  • 优办创始人兼首席执行官卢阳
  • 美国思科公司全球车联网高级总监麦克·布兰科
  • 汽车之家董事长兼首席执行官陆敏
  • 腾讯社交网络事业群总裁、集团高级执行副总裁汤道生
  • 今日头条创始人、首席执行官张一鸣

0086-571-85311391(参会咨询)

0086-571-85800770-213(参展咨询)

0086-571-85195207 service@wicwuzhen.cn QQ2092919312

世界互联网大会官方微信平台