本文摘自（zì）《人工智能全球格局》，该书得到（dào）倪光南、邬贺铨两位院士（shì）的共同推（tuī）荐，得（dé）到百度CTO王海峰（fēng）博士盛（shèng）赞。到底是一本（běn）怎样的书，能（néng）同时得到（dào）两位院士（shì）的推荐？这本书由国务（wù）院发展研究（jiū）中（zhōng）心国（guó）际技术（shù）经济（jì）研究所、中（zhōng）国电子学会（huì）、智慧芽共同撰写（xiě），是一本（běn）通俗易懂（dǒng）的人工智能科普读物（wù），从源头上思考（kǎo）人工智能的本（běn）质和发展历程，全面解（jiě）读（dú）各国政府、科技巨头的人工智能（néng）布（bù）局，理性思（sī）考（kǎo）、审慎（shèn）看（kàn）待（dài）我国的人工智能科技（jì）和产业（yè）实力，讲述了以科（kē）技创新领跑（pǎo）世界的（de）中国故事。

一、人工智能推动（dòng）基础科学理论突破

实际（jì）上，材（cái）料、化学、物（wù）理等基础（chǔ）科学领域（yù）的研究过程（chéng）中（zhōng）充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科（kē）学（xué）家（jiā）们都（dōu）离不开（kāi）数据的搜集、选择和分析。由于物（wù）理、化学或（huò）力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的（de）以及可标注的。人（rén）工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐（yǐn）藏”的因果关（guān）系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此（cǐ）得到了科研（yán）工作者（zhě）的（de）广泛关注。人工（gōng）智能（néng）在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在（zài）引领基（jī）础科研的“后现代化”。

以物理领域为例（lì），人工智能的应用给粒（lì）子物理、空间物理等研究带来了前（qián）所未有的机遇。为（wéi）寻找希格（gé）斯玻色（sè）子（上帝（dì）粒子），进一步理解（jiě）物质的微观组成，欧洲（zhōu）核子（zǐ）研究中心（CERN）主导（dǎo）开发了（le）大型强子对撞（zhuàng）机（LHC）。LHC是目前世（shì）界上最大的（de）粒（lì）子（zǐ）加速器，它每秒可产生一百万（wàn）吉字节（jiē）（GB）的数据，一小时内积累的数据竟（jìng）然与Facebook一年的数据量相当。有一些研（yán）究人员就（jiù）想到，利（lì）用专用的硬件和（hé）软件，通过机器学习技术来实时（shí）决定（dìng）哪（nǎ）些数（shù）据需要保（bǎo）存（cún），哪些（xiē）数据可（kě）以（yǐ）丢弃。事实证明，机器（qì）学习算（suàn）法可以（yǐ）至少做出其中（zhōng）70%的（de）决定（dìng），能够大大（dà）减少人类（lèi）科（kē）学家的工作量。

尽管人工智能商业化发展（zhǎn）更容易受（shòu）关注，但人工智能在基（jī）础科研中（zhōng）的应用，却更加激动人心。因为社会生产力的变革，归根（gēn）结底在于基（jī）础科研的进一步突破。我们或许再也回不到有着牛顿（dùn）、麦克斯韦和爱因斯（sī）坦等（děng）科学（xué）“巨人”的时代。在那个时代，“巨人”们（men）可以凭（píng）借着超越（yuè）时代的（de）智慧，在纸张（zhāng）上书写（xiě）出简洁优美的定理，或者设计出轰动世界（jiè）的实验。像（xiàng）这样（yàng）做（zuò）出伟（wěi）大工作的（de）机会（huì）或许不多（duō）了，在这个时（shí）代，更多需要的（de）是通过大量实验数（shù）据来获取真理的（de）工（gōng）作。大到宇宙起源的探索，小（xiǎo）到蛋白质分子的折叠，都离不开（kāi）一（yī）批又一（yī）批科学家们前赴后继、执着（zhe）探（tàn）索（suǒ）。人工（gōng）智（zhì）能技术的应用，或许（xǔ）能帮（bāng）助蓝色星（xīng）球的科学家们摆脱无穷（qióng）无尽实验的痛苦，加（jiā）速重大科（kē）学理论的发现，将人类文明提（tí）升到新的台阶（jiē）。

二、人工智（zhì）能推（tuī）动社会生产效率快速提升

人工智能无（wú）疑是计算机应用的（de）最高（gāo）目标和终极愿景：彻底将人类从重复机械劳动（dòng）中解放出来（lái），让人们（men）从事真正符合人类（lèi）智能水平、充满创造性的工作。在60年（nián）的（de）人工智能发（fā）展史中，已经诞生了机（jī）器翻（fān）译、图像识别（bié）、语音助手和个性推荐等影（yǐng）响深远的应用，人们的生活在不（bú）知不觉（jiào）中已经发生了巨大变（biàn）化。未（wèi）来，人工智能应用场景进一步延伸，是否（fǒu）能够带来社会生（shēng）产（chǎn）效（xiào）率（lǜ）的极大提升，引（yǐn）领人类进入新（xīn）时代？

为了（le）探索这一问题，曾（céng）在谷歌和百度担任高管的吴恩达于2017年成立了一家立足于解决 AI 转型问（wèn）题的（de）公司 Landing.ai。吴恩（ēn）达通过一篇文章和一段视（shì）频（pín）在（zài）个人社交网站上宣布了该公司的成立，并表示希望人工智能能够改变人类（lèi）的衣（yī）食住行等方（fāng）方面面的生活，让人们从（cóng）重复（fù）性劳动的精（jīng）神苦（kǔ）役中解脱。Landing的中（zhōng）文含义是“落地（dì）”，这家（jiā）公司的目（mù）标是帮助传统企业用算法（fǎ）来降低（dī）成本、提升质量管（guǎn）理水平（píng）、消除供应链瓶颈等等。截至目前，Landing.ai已经选择了两个落地领域，分别是制造业和（hé）农业。

Landing.ai官网（wǎng）页面

Landing.ai最先与制造业（yè）巨（jù）头富（fù）士康达合作。Landing.ai尝（cháng）试利（lì）用自动视觉检（jiǎn）测（cè）、监（jiān）督式（shì）学习和预（yù）测（cè）等技术，帮助富士康向智能制（zhì）造、人（rén）工智能（néng）和大数据（jù）迈进，提升（shēng）制造过程中AI应用的层次。吴恩达认（rèn）为，人工智能对制造业带（dài）来的影响（xiǎng）将如（rú）同当初发（fā）明电力般强大，人工（gōng）智能技（jì）术很适合（hé）解决目前（qián）制造业面临的一些挑战，如质量和（hé）产（chǎn）出（chū）不（bú）稳（wěn）定（dìng）、生产线（xiàn）设计弹性不够、产能管理跟不上以及生产成（chéng）本不断上（shàng）涨等。目前，工业（yè）互（hù）联网、智（zhì）能制造和工业4.0等概念已（yǐ）经深入人心（xīn），传统企（qǐ）业（yè）都在（zài）向智能（néng）化、数（shù）据（jù）化转型，但生产过程中获（huò）取的大量（liàng）数据如何应用又成（chéng）了新的问题。Landing.ai与（yǔ）富士（shì）康的合作，或（huò）许将给（gěi）传统制造的从业者带来新的启示。

当然，制造业的核心（xīn）竞争力还在于制造业（yè）本身，比如车床的精（jīng）度、热处理炉的温度控制能力（lì）等（děng）等，农（nóng）业的核心竞争（zhēng）力也在（zài）于农业本身，比如育种技术、转基因（yīn）技术等等。人工（gōng）智能技术的主要价值在于提升（shēng）决策能力，进一步（bù）提升（shēng）生产效率，以及降低人的重复（fù）性劳动等方（fāng）面，这就是人工（gōng）智能（néng）为什么可以“赋能”各个行（háng）业的原因（yīn）。

三、人工智能将有（yǒu）效改善人类的（de）生存空间

自第一次工业革命以来，人类（lèi）活动对（duì）自然界造成的影响越来越大，日益增长的（de）资（zī）源需（xū）求使得土地利用情（qíng）况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性（xìng）锐减，人类的生存空间变得越来越恶（è）劣。进入人（rén）工智（zhì）能时代后，怎样（yàng）更好地利用大数（shù）据和机器学习（xí）等前（qián）沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了（le）政（zhèng）府、科学家、公众以（yǐ）及企（qǐ）业的关注焦点。

在能源利用方面，谷（gǔ）歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。2016年开始，DeepMind将（jiāng）人工（gōng）智能工具（jù）引入到谷（gǔ）歌数（shù）据中心，帮助这（zhè）家科技巨（jù）头节省能源开支（zhī）。DeepMind利用神经网络的（de）识别（bié）模式（shì）系统来（lái）预测电量的变化，并（bìng）采用人工（gōng）智能技术操控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节（jiē）省了40%的（de）能源，将谷歌整体能效提升了15%。2018年后，DeepMind更是将“触手（shǒu）”伸（shēn）向（xiàng）了清洁能源（yuán）领域。我们都知道（dào），风力（lì）发电因为有较大的波动性（xìng）和不可预测性（xìng），因而难以（yǐ）并入电网，无法（fǎ）有效利用（yòng）。DeepMind利用天气预（yù）报、气象（xiàng）观测等数据训（xùn）练神经网络模型，可以提（tí）供（gòng）36小时后的风力预（yù）测，从（cóng）而让农场的风（fēng）力发电变得能够预测（cè）。一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的（de）时间启动需要较长时（shí）间（jiān）才能上线的（de）发（fā）电手（shǒu）段，与（yǔ）风力互补。如此一来，风电并网（wǎng）难的问题就（jiù）可轻松解（jiě）决（jué）。

DeepMind预测的风力（lì）发电量（liàng）和实际发电量（liàng）对比

一直以来，人们寄希望于未来的科学（xué）技术进步能够解决当下的（de）自然环境问（wèn）题，而人工智能技（jì）术的出现（xiàn）点燃了（le）这一希望。一旦人工智能技术可（kě）以加速基础（chǔ）科学理论的突破（pò），实（shí）现生产效率的大幅提升，有效改善（shàn）人类的生存空间，一切发展与（yǔ）自然环境的问题也就迎刃（rèn）而解。

四、总（zǒng）结

站在2019年看（kàn）人工智能，不免感（gǎn）到几丝寒意。人工智能算法没有明（míng）显突破，鲁棒性（xìng）差、算法黑箱等问题依然突（tū）出，部分商业化落地也不及预期，一些专家学（xué）者开（kāi）始担心（xīn）人工智能将迎（yíng）来新的“寒冬”。

但若（ruò）站在未来回顾人工智（zhì）能，当前所有（yǒu）的担（dān）忧将仅仅（jǐn）是一（yī）个（gè）个小插曲（qǔ）。即便是（shì）目前，人工智（zhì）能技术的潜力也远（yuǎn）远未终（zhōng）结。人工智能即将带来的变革（gé），仍将（jiāng）会（huì）超乎（hū）大部分（fèn）人（rén）的想象。近年来（lái），许多行（háng）业（yè）都已（yǐ）切实感受到人工智能带来的颠（diān）覆，包括金（jīn）融、制造（zào）、教育、医疗（liáo）和交通等等。但人工智能的价值维（wéi）度还有很多，加（jiā）速基础科（kē）学研究、提（tí）升社（shè）会生产效率和改善人类生存空间也只是其（qí）中（zhōng）的几个（gè）方面，我（wǒ）们不妨先提（tí）升一（yī）下自己（jǐ）的想（xiǎng）象力。人（rén）工智能将为人类带来怎样的（de）变革，让（ràng）我们拭（shì）目（mù）以待吧（ba）！