2019年7月14日，由中國(guó)新一代IT產(chǎn)業(yè)推進(jìn)聯(lián)盟指導(dǎo)，CIO時(shí)代學(xué)院、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十五研究所計(jì)算機(jī)質(zhì)檢中心主辦，全國(guó)高校大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟、章魚(yú)大數(shù)據(jù)、萬(wàn)山數(shù)據(jù)協(xié)辦的“第八屆中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇暨中國(guó)電科15所大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇”在京隆重開(kāi)幕。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所研究員王金橋先生帶來(lái)演講“人工智能帶來(lái)的場(chǎng)景變革”，以下為演講實(shí)錄： 　　王金橋：很高興參加這次論壇。在第四次科技革命中數(shù)據(jù)是非常重要的。在第一次科技革命里面，數(shù)據(jù)沒(méi)有起到太大作用，直到現(xiàn)在我們所處的年代。中國(guó)現(xiàn)在發(fā)展這么快，主要是數(shù)據(jù)加入到生產(chǎn)資料里面，驅(qū)動(dòng)整個(gè)行業(yè)變革。所以簡(jiǎn)單給大家分享一下“人工智能帶來(lái)的場(chǎng)景變革”

　　人工智能，最近這兩年大家在媒體上聽(tīng)說(shuō)了很多了。AI就是讓機(jī)器像人一樣有像人一樣的動(dòng)作、行為、思考。人工智能被稱(chēng)為第四次工業(yè)革命。在1780年以前，在“科技是第一生產(chǎn)力”提出之前，發(fā)展都是比較平緩的。從農(nóng)耕到發(fā)明蒸汽機(jī)需要幾千年，從使用蒸汽機(jī)到發(fā)明電兩三百年，從用電到信息一百多年，從信息到移動(dòng)互聯(lián)幾十年，從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到智能互聯(lián)可能就一二十年。我們把所有的東西都連接起來(lái)，所有的都變成可編輯可計(jì)算，這是第四次工業(yè)革命所帶來(lái)的變化?？萍妓鼤?huì)改變所有的一切，包括政治、經(jīng)濟(jì)等等，所以科技被稱(chēng)為顛覆性的技術(shù)，就是因?yàn)樗梢灶嵏材愕乃伎?、生活方式?br />
　　我們這個(gè)年代會(huì)被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)時(shí)代的AI。以前各種傳感器、各種各樣的數(shù)據(jù)都是浪費(fèi)的，那我們?nèi)祟?lèi)幾千年創(chuàng)造最有價(jià)值的是什么？語(yǔ)言和文字。現(xiàn)在除了文字之外更多的是圖像、視頻、語(yǔ)音、互聯(lián)網(wǎng)。從互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了非常多的數(shù)據(jù)，沒(méi)有利用它，沒(méi)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)都是沒(méi)有價(jià)值的。

　　第二就是計(jì)算資源。曾經(jīng)我們進(jìn)行石油勘探找到的概率大概是60%，后來(lái)用國(guó)外的技術(shù)，計(jì)算資源?，F(xiàn)在我們運(yùn)用Gpu和云計(jì)算把大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

　　第三就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興，深度學(xué)習(xí)。大家都學(xué)過(guò)BP，但是現(xiàn)在用了幾十年時(shí)間把原來(lái)的兩層變成了幾百上千層，效率比原來(lái)提升了幾十倍。

　　當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，必然有一些問(wèn)題。人工智能的特點(diǎn)，表現(xiàn)突出的是感知，比如說(shuō)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)。所以機(jī)器在條件不匹配的情況下是不行的。另外是認(rèn)知，語(yǔ)義的理解。讓計(jì)算機(jī)創(chuàng)造微積分，發(fā)明一個(gè)登陸火星的東西，沒(méi)有數(shù)據(jù)沒(méi)有信息，計(jì)算機(jī)無(wú)法進(jìn)行計(jì)算。所以現(xiàn)在創(chuàng)造性方面還是處于比較弱的階段。

　　所以在當(dāng)前限定邊界AI條件下，感知和限定條件的認(rèn)知有四個(gè)要素：第一是大數(shù)據(jù)和標(biāo)簽。大數(shù)據(jù)其實(shí)并不是最重要的，最重要的是要確定性的標(biāo)簽。第二是算法和工程，就是需要有大量的科研人員來(lái)設(shè)計(jì)算法，同時(shí)需要一批程序員來(lái)工程化；第三是通訊和功耗。5G使得信息傳輸成本降得特別低，另一方面是AI芯片就可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放到前端去。第四是場(chǎng)景適配與邊界條件，比如下圍棋必須按照規(guī)則?，F(xiàn)在人臉識(shí)別也需要限定距離和場(chǎng)景。要用傳統(tǒng)行業(yè)知識(shí)加上AI，AI就是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行賦能。

　　這是當(dāng)前AI主流計(jì)算框架：端、邊、云融合一體化計(jì)算。端就是獲取數(shù)據(jù)，做一些簡(jiǎn)單的計(jì)算，在邊上去做算法、數(shù)據(jù)的結(jié)合，然后在云端做業(yè)務(wù)和AI場(chǎng)景結(jié)合的計(jì)算。數(shù)據(jù)和場(chǎng)景的閉環(huán)是這個(gè)端云融合的優(yōu)勢(shì)，比如AlphaGo和AlphaGozero，因?yàn)樗烙螒蛞?guī)則，所以它們可以自己訓(xùn)練。我們?cè)跀?shù)據(jù)端把邊緣數(shù)據(jù)進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，在端、邊、云數(shù)據(jù)回流過(guò)程當(dāng)中讓機(jī)器自動(dòng)發(fā)現(xiàn)一些新的東西，并進(jìn)行自我迭代，同時(shí)結(jié)合人的知識(shí)輔助，這是人機(jī)耦合重要形式，是機(jī)器自主進(jìn)化的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。

　　2019年被稱(chēng)為人工智能落地的關(guān)鍵期。所謂關(guān)鍵期就是百花齊放，因?yàn)橹坝捎跇?biāo)簽缺失、算力不足、芯片、GPU等等，大眾對(duì)AI的期望過(guò)高。機(jī)器人受到邊界條件限制，現(xiàn)在深耕場(chǎng)景，所以2019年之后每個(gè)行業(yè)都可以用到人工智能。這是行業(yè)變化的特點(diǎn)。

　　今年大家都收到了一條短信，那就是所有停車(chē)收費(fèi)納入個(gè)人征信體系。人臉識(shí)別，人臉識(shí)別仍然是近場(chǎng)的小規(guī)模識(shí)別，對(duì)中青年人群精度很高。遠(yuǎn)距離的識(shí)別和應(yīng)用還是存在許多困難和挑戰(zhàn)，它取決于攝像機(jī)的成像質(zhì)量和AI芯片算力相關(guān)，基本上5米-10米，5萬(wàn)以下現(xiàn)在應(yīng)用的比較成熟。在商品識(shí)別方面，目前可以識(shí)別一萬(wàn)種商品，小樣本和少樣本的識(shí)別已經(jīng)成為主流的研究方向。

　　未來(lái)思考。智能產(chǎn)業(yè)不斷地滲透到生活的各行各業(yè)。從理論發(fā)展上講，從感知信息獲取到認(rèn)知智能，從狹隘的認(rèn)知一直到高級(jí)認(rèn)知。另外從深度學(xué)習(xí)到量子計(jì)算，它的功耗越來(lái)越低。從情感計(jì)算到倫理思考，AI既能干好事也能干壞事。從倫理上如何讓AI向善也是重要的課題。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展上講，從人臉識(shí)別滲透到非常多的行業(yè)，百花齊放。另外，軟件+算法+芯片+5G幾大條件要相互融合和滲透。最后，人機(jī)耦合會(huì)長(zhǎng)期存在。在很長(zhǎng)的時(shí)間階段里機(jī)器能代替很多重復(fù)性的勞動(dòng)，但是人機(jī)耦合將會(huì)更好的取長(zhǎng)補(bǔ)短，更好的推進(jìn)落地。更多關(guān)于人工智能帶來(lái)場(chǎng)景變革--且看中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所研究員王金橋怎么說(shuō)的相關(guān)內(nèi)容信息盡在工控網(wǎng)。