2 探索科技智能时代的涓涓细流

每一条大江奔流的壮阔，都需要从一点一滴的逐渐积累到大江大河的不断汇集。而在一个伟大的智能产业时代到来之前，遍布全球的科技精英们都历经了各种独立性尝试和创造性探索。

语音识别是人工智能咿呀学语的呢喃，深度学习是人工智能兴致勃勃的好奇，大数据是人工智能生命澎湃的血液，5G技术是人工智能敏捷传导的神经……智能时代发轫之初，和所有大时代的起点一样，虽然需要一个关键突破作为弱冠之礼，但在这之前，万千创新、蓬勃生长的生命细流已经在这个时代涌现、流淌，并时刻准备进行气吞山河的奔行。

要想更好地理解一个智能时代的未来，就要回到它的起点，欣赏从溪流到大江这一路上的风景。

第一节 无处不在的智能产业脉络

上帝不但掷骰子，还把骰子掷到我们看不见的地方去。

——斯蒂芬·霍金

2020年，是人工智能的一个路口，我们看不清未来，也来不及清点过往。正如斯蒂芬·霍金在《时间简史》中写道：“上帝不但掷骰子，还把骰子掷到我们看不见的地方去。”

上帝丢出去的那颗骰子已经落地，它一定在某个地方，却也无处不在。这正像智能时代刚刚拉开帷幕的当下，如果我们想要看到未来，那么首先要找到这颗已经掷下的骰子，看看上面究竟是哪个数字。

过去几十年，引领智能产业的每家企业都以不同的力量掷下了各自的骰子。然而，当我们找到这些骰子时，却猛然发现上面都是相同的数字。

全球智能产业领导型企业，不约而同地选择了研究同样的几个领域。

科技精英们的默契

时代变化太快，不经意地回头，曾经的不可能都已成为过往。智能时代的过去，也是曾经的不可思议。智能产业引领者用他们对未来的憧憬铺垫了智能产业的成果，主要集中在自动驾驶、机器人制造、语音智能等几个重点领域。

自动驾驶的成果呈波浪式推进，从2012年特斯拉Autopilot面世以来，全球已有46家企业（据CB Insights数据统计）参与到自动驾驶产业的浪潮中来。

2015年初，福特宣布推出“智能移动计划”，推动自动驾驶等创新领域的发展；2015年9月，谷歌聘请现代前高管约翰·克拉夫西克领导Waymo项目；同样在2015年，特斯拉首次实现了自动驾驶的车道保持LKA、自动变道ALC和自动泊车APA三大主要功能。

2016年6月，百度李彦宏公布了大规模生产自动驾驶汽车的5年目标，并在硅谷成立了人工智能研究实验室。2017年2月，华为组建的自动驾驶汽车研究团队已达200多名开发人员。2017年3月，滴滴在美国开设了自己的人工智能实验室，专门成立了一个部门进行智能驾驶系统和基于人工智能的交通安全系统的研发工作。

2019智博会期间，长安汽车L4级自动驾驶（大多数情况下都可以实现无人驾驶）首次在开放道路场景下运营，而市民也首次体验到自动驾驶和5G技术给生活带来的科技感和便利性。

从自动驾驶这个词进入人们的视野，到人们在智博会上体验到自动驾驶，似乎只经历了短短几年。相比之下，智能语音的发展历程则较长一些。如果说自动驾驶是智能产业突然崛起的巨人，那么智能语音更像是个长久相伴的小精灵。

2019智博会上，小米带来了智能助理产品小爱同学。当然这并不是首次亮相，小爱同学甚至已经在小米旗下众多产品中实现了这一智能语音引擎的嵌入。用雷军的话说，人工智能的核心就是智能音响的语音助理。小爱同学作为小米AIoT的核心产品，甚至以低至几十元的亲民价格嵌入完全没有体验门槛的人工智能产品中。

微软全球高级副总裁王永东，则在智博会上分享了微软小冰的发展历程。小冰融合了自然语言处理、计算机语音等技术完备的人工智能底层框架，于2014年5月正式推出，到2019年已经更新到第七代，并已与国产前五的手机生产商共同完成了“召唤小冰”产品形态。

苹果的智能语音助手Siri，在2011年发布的iPhone 4S上首次亮相，此后不断更新并实现汉语语义分析功能。2014年11月，亚马逊推出了一款全新概念的智能音箱Echo，这也是全球科技圈智能音箱创新的源头。正是亚马逊将智能语音交互技术植入传统音箱中，从而赋予了音箱人工智能的属性，也开启了全球智能音箱走入千家万户的时代。

科大讯飞是中国科技企业中在语音识别领域起步较早的公司，自1999年成立至今已成为中文智能语音领域的领军企业，在2019智博会上同样隆重展示了全新产品。

此外，思必驰、云知声等国内公司，也在智能语音的不同应用方向上凭借各自优势占有一席之地。

如果说智能语音是智能时代的耳朵，那么机器视觉就是智能时代的眼睛，两者共同构成了智能时代最重要的感官体系。机器视觉中应用较为广泛的人脸识别，如阿里巴巴的人脸支付，早已走入我们的日常生活；百度小机器人则打败了最强大脑，成为综艺节目中的“小网红”。而在消费者的视野之外，机器视觉还更多地被应用到工业、军事、医疗等领域，已经成为一项综合技术，同时也是科技公司们的必争之地。

2016年英特尔收购机器视觉公司Itseez，同年Facebook和谷歌携手俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs，开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台。

云从科技，作为一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，已经是国内机器视觉领域的佼佼者。在智博会上，云从科技展示了20多项人工智能成果，其中就包括“云从北极星结构光相机”及“3D结构光人脸识别技术”，这些技术最早是被应用在iPhone X上。而由云从科技研发的3D人体重建技术，甚至将最低误差降低了30%，超过马克斯-普朗克研究所、亚马逊、宾夕法尼亚大学等机构，刷新了世界纪录。这也是云从科技一年内第五次打破计算机感知与认知领域的世界纪录。

此外，旷视科技、格灵深瞳等国内机器视觉公司，也结合各自的优势为智能世界装上了他们的瞳孔。

机器人制造作为智能世界的全能选手，是对机器视觉、语音识别、深度学习等技术的综合应用，自然被更多的企业青睐。在美国《机器人商业评论》全球机器人Top50榜单中，我们看到了来自美国、日本、英国、德国等全球各国超过30家企业或科研机构的身影。在工业机器人制造领域，瑞士ABB、德国KUKA等则已经在全球市场占据一定市场份额。

早在2012年，亚马逊斥资7.75亿美元收购Kiva机器人，这次收购让杰夫·贝索斯几乎成为整个仓库机器人行业的主宰。现在亚马逊丹佛分拣中心每天有800个机器人在不停地运转，未来这些机器人可能替代亚马逊大部分仓库工人。这也带来了机器人导致人类失业的争议。

2017年5月，谷歌旗下DeepMind团队开发的AlphaGo人工智能机器人以3∶0打败了围棋世界冠军柯洁。2015年，高通打造了一个名为KATIA（Kick Ass Trainable Intelligent Arm，可训练的超强智能手臂）的机械臂，具有工业机器人的能力，却只是家用机器人的定价。

另外，被运用在自动驾驶、农业、搜救等领域的机器人，也多点开花，初见成果。正如美国高通公司总裁克里斯蒂安诺·阿蒙在智博会上所说的那样：“我们正处在行业变革的新的开端。”科技精英们的默契，不仅在于一致看好智能产业的未来，更在于都将开发方向投掷于上述几个智能产业的核心领域。

当大家摊开骰子，也许相视一笑。

无处不在的智能产业脉络

对于几家企业来说，不约而同投入近似的领域似乎是一种默契。但是对整个智能产业世界而言，这样各自为政，分头用力，却不见得是推动科技进步的高效方式。

松下幸之助曾说过：“顺应社会的潮流和事物的关系，才是企业得以发展的方式。”对于智能产业的领军企业来说，他们的默契正是松下幸之助所说的顺应潮流和事物的关系，也正是这股力量推动着企业奋战在智能时代的路上。

那么，对于智能产业来说，这个潮流和事物的关系又是什么呢？智能产业领军者们看到的是怎样的潮流和事物关系呢？底层技术的潮流如千尺瀑布直流而下，充盈了整个智能产业的湖泊。

新的底层硬件基础实现智能产业所需的储备数据、加速计算过程。新一代芯片中包括GPU/FPGA（图形处理器/现场可编程逻辑门阵列）等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，是支撑人工智能应用的前提，同时为整个人工智能的运算提供强劲算力。

英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，英特尔主攻FPGA构建产业，其人工智能芯片模仿人脑结构。谷歌推出TPU芯片，为其开源TensorFlow框架提供支撑。

包括云端训练、云端推理、设备端推理、视觉传感器在内的AI芯片为智能产业提供用来加速深度神经网络、机器视觉以及其他机器学习算法的微处理器。

无线移动通信技术从20世纪80年代实现1G以来，10年一个台阶，到2010年实现4G，而2019年则被称为5G元年。

5G技术是实现大规模智能产业化的通信基础。正如马云曾在智博会上指出，5G时代，通信占比最多不会超过20%，物联网将占80%以上。也就是说，1G、2G、3G、4G是为了实现人和人之间的链接，而5G就是实现智能和智能之间的链接，当智能终端之间建立联系之后，才算是进入了智能世界。在国内，百度、腾讯、阿里巴巴、华为等企业，也同时在智能产业的基础建设上发力。

基础研究的突破和应用的场景化是华为多年来努力的方向。早在2012年，华为诺亚方舟实验室就开始进行基础研究、算法研究、算力研究。华为近年来在5G技术上取得突破性进展，可以说是厚积薄发。

华为公司董事长梁华在智博会上提到：人工智能需要通过大量的数据和行业知识的训练才能够发挥效率，如果没有数据和知识来训练，是不可能发挥效益的。在此基础上，华为未来会持续发布新的人工智能和云计算服务。

如果说技术是智能产业发展的水源，那么消费者参与其中的行为与数据，则是让这潭湖水活起来的生物生态，赋予智能产业以澎湃的生命动力。近10年来智能手机价格越来越低，普及率大大提高。目前，发达国家智能手机普及率达到80%以上；韩国的智能手机普及率更高，达到94%；中国也达到了68%。正是得益于智能手机终端的广泛普及，人与机器之间更像是有了一个相互连接和传递信息的介质。在这种情况下，机器与人类的连接才有了可能，而人工智能为人类服务才有了通道。

智能产业在各领域的持续渗透也在重塑人类与机器的关系。工业智能化让工作效率得到提高，城市智能化让城市生活更便捷，人类逐步通过人工智能实现与机器更长时间、更高频次、更深程度的共处。

这种人类与机器的关系，将在日常生活中产生多大的涟漪，未来将达到何种共生的境界，早已脱离了科学的解释范畴，甚至会进入社会学的领域。

合力攀登智能产业的高峰

工业革命推动了机器能量替代人类体力，大大提高了生产效率，从而产生了大量的剩余价值，使得人类社会发生了本质性的变化，精神与文明的世界因此繁盛。然而，机械提高生产效率的空间越来越有限，人类急需下一场革命。

人工智能被公认为将引领下一场产业革命，也关系着人类命运共同体的前途。然而，不论是中国还是美国，各大企业在人工智能领域的早期探索，仍然是单打独斗、你追我赶的模式，商业竞争色彩浓厚。

正如马化腾在智博会上所说，产业竞争的方式正在发生着变化，垂直纵深的各个实体产业和横向延展的信息产业相结合，形成了纵横交错的新大道。英特尔全球高级副总裁丹尼尔·麦克纳马拉也表示，技术是一个非常强的赋能剂，但合作关系和协作才是真正能够改造世界的力量。

正是基于这种共识，人工智能迅速发展这10年，企业之间技术交流的机会越来越多，产业协同的现象也越来越普遍。

马化腾将全球合作比喻成攀登高峰，他说，攀登科技和产业的“珠峰”往往要依赖科技共同体和全球产业生态。他以5G技术为例证明合作的重要性，5G技术需要一系列的技术创新，需要联合登山队共同征服，今天没有哪个国家完全拥有全球新一轮科技和产业的全部资源、技术和能力。

产业割裂和技术脱钩，显然会损害整个人类长远的利益，只有全球智能产业创新力量之间实现优势互补、产业协同，才能合力攀登智能产业的高峰。而智博会的诞生，正是为智能产业共同进化搭建的一个平台，为全球智能产业提供协同创新、产业融合的机会，以便共同攀登智能产业这座高峰。