上海“跨時空”奏響一曲人工智能（AI）交響曲。2020世界人工智能大會雲端峰會昨天開幕，來自全球各地的人工智能頂尖科學家、行業專家及著名企業家仿佛在不同的時空中交會：一些大咖以全息影像形式現身會場，一些專家在視頻中侃侃而談，還有一些行業領袖則現場回應熱點。

不管身處何地的“跨時空”相見，思想的火花共同碰撞出激情。人類究竟處于AI發展的哪個階段？AI的未來會如何演繹？我們又如何借助AI來賦能百業？圍繞AI領域的技術前沿和産業趨勢，這場雲端峰會給出了權威解答。

在2020世界人工智能大會AI上海·機器人矩陣現場，多款5G服務型機器人亮相。文彙報記者 趙立榮攝

立足當下：AI發展處于哪個階段

人工智能究竟已行進到哪個階段？每年的世界人工智能大會上，為當下準确定位都是繞不過去的主題，因為隻有立足當下，才能更好審視未來。

百度創始人、董事長兼CEO李彥宏首次提出“AI發展三階段”理論，将AI分為技術的智能化、經濟的智能化以及社會的智能化3個階段。他表示，經濟智能化階段又分為上下兩個階段，在前半段，人工智能的發展主要圍繞通用能力的開發和作為一種資源的AI能力平台化。在後半段，人工智能開始全面産業化，行業應用與商業化全面普及。

“目前我們正處于從經濟智能化的前半段向後半段過渡的時期。”李彥宏認為，經過前半段的發展，全球範圍内已出現少數幾家通用AI平台和一些專注于某個垂直行業的細分AI平台，在信息搜索、信息流推薦、無人駕駛這幾個垂直行業，人工智能也初步證明了其對所在行業的颠覆和重構潛能。

與李彥宏的判斷相似，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張钹從不同的維度劃分認為，我們正在邁向第三代人工智能。在他的理解中，第一代人工智能提出符号模型，這是人工智能的第一個重大突破，第二代人工智能最重要的成果之一則是深度學習，這是一種通用工具，不需要領域知識，它所構造的多層次和多維空間能夠處理大量數據，可以極大推動AI應用的發展。然而，深度學習所解決的問題依舊有限，在環境感知、理解環境、AI安全和推理決策等方面會出現不安全、不可靠、不可解釋的局限性。

在張钹看來，正在到來的第三代人工智能是安全、可信、可靠和可擴展的技術，目标是完全解決計算機的智能問題，“人工智能最重要的表現是随機應變、舉一反三，為此，必須充分利用知識、數據、算力和算法4個要素，才能解決不完全信息、不确定性和動态環境下的問題，達到真正的人工智能。”

放眼未來：算力會超越摩爾定律嗎

推開未來的大門，人工智能向前的“加速度”，或許比想象中的更快。依圖創始人兼CEO朱珑将AI算力的演進與計算機CPU芯片進行對比，得出了一個驚人的結論。他發現，按照摩爾定律，也就是CPU速度每18到24個月翻番的曲線，計算機的算力、存儲能力以及數據傳輸能力在過去30年增長了100萬倍，造就了今天的信息社會。

“AI的成長曲線要遠比計算機更加陡峭”，朱珑說，過去5到6年，單個AI計算單元的算力就提升了1萬倍，全世界用于算法訓練的能耗提升了1萬倍；而今天AI算法的感知能力，和2015年圍棋機器人第一次戰勝人類棋手時相比，又提升了100萬倍。這表明，AI在未來可能進入“算法霸權”時代，也就是說，大家都要用最強大的超級計算機集群，才能完成最高水平的機器學習，才能提出最好的AI算法。朱珑預測，未來十年，AI算力會進入一個“超摩爾定律時代”，十年後，能支撐整座城市高效管理的10萬路視頻信号，隻需要一塊“巴掌大的芯片”就能完成處理。

聯合國數字合作高級别小組聯合主席馬雲也給出了同樣的判斷，他認為，數字技術的大趨勢并沒有發生變化，但由于受到新冠肺炎疫情這隻“黑天鵝”的影響，本來需要三五十年才能完成的數字化進程，可能會大大提速，10年或者20年内就能完成，“這是巨變以後的巨變，技術變革提前并且加速，這是我們需要做好準備的，也是我們今年人工智能大會和去年所面臨的完全不同的局面。”馬雲說。

中國第一位也是目前唯一一位圖靈獎獲得者、中國科學院院士姚期智則立足當下，提出建議：“如果我們觀察周圍，會看到AI領域一些新的進展，所有這些光環都來自于一些基礎科學，來自于基礎理論。對于我們來說，應該在理論創新方面有所突破，特别是在AI方面，現在的AI應用來自于過去的理論研究，現在做的理論研究在未來某一天會讓我們獲得巨大進步。”

賦能百業：從“AI ”到“ AI”

創新工場創始人兼CEO李開複一直是新技術的倡導者。他對AI前景很樂觀，但他也認為，AI廣泛落地的過程和過去互聯網行業相比會有很大不同，如果說在互聯網浪潮中，互聯網公司會占據主導地位，那麼，在AI領域，這種情況不太可能發生。

過去兩年，AI走完了其他新技術通常需要20年才能走過的道路，從技術驅動轉為商業驅動，從而使得人們從“AI 時代”過渡到“ AI時代”，但這兩種路徑并不相同。在李開複看來，所謂“AI ”，行業發展主要是以AI人才為核心推動，産業以語音識别、計算機視覺、AI芯片等為主；而“ AI”則主要針對傳統行業，甚至是以傳統公司為主導、AI公司為輔助，從而實現商業價值。這種轉變的根本原因，在于随着軟硬件技術和能力越來越強，人才越來越多，AI的門檻越來越低，甚至再過幾年，傳統行業可以很方便找到AI人才，用很簡單的方式應用AI。也因此，AI行業很難出現互聯網那樣的超級平台，傳統行業會具有更大的話語權。

“中國作為制造業大國，過去20年借助互聯網實現了前端效率的大幅提升，未來應該應用AI提升後台效率，這種改變是中國經濟提升最大的機會，也是投資最大的方向。”李開複說。

今年的大會上，全球跨國制藥巨頭阿斯利康首度亮相，這是人工智能與醫療産業走到融合深處的必然。阿斯利康全球首席執行官蘇博科從全球視野談及人工智能賦能醫療産業發展趨勢時也提到，阿斯利康在AI實踐上，不是以碎片化的方式來應用技術，而是采用一個整體方法，把數據科學和AI運用在藥物的整個生命周期中。這意味着，AI成為藥物研發過程中最好的輔助工具。

香港中文大學教授、商湯科技創始人湯曉鷗則認為，人工智能是一個非常包容的學術領域，不僅跨越學術研究領域、跨越工業應用行業，也跨越學術和産業邊界，“人工智能發展的未來，需要各領域的學者、各産業的工程師、各個國家的研究人員緊密合作，共同努力”。（文彙報記者 徐晶卉 張懿 唐玮婕）

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