11月24日，世界互联网大会·互联网发展论坛——“人工智能：育新机、开新局”分论坛在乌镇举行。与会嘉宾就如何更好地发挥人工智能的创新引领与赋能作用，深化人工智能与经济社会各领域融合创新等内容进行研讨。小编摘录部分嘉宾发言干货，带你回顾大会精彩。

　　王怀民

　　中国科学院院士

　　有人说，智能算法将成为未来控制这个世界的“超人”。我不以为然。

　　人工智能算法固然重要，但我理解人工智能来自于人类行为大数据在数据空间的汇聚，再加上算法，形成了机器对人类行为的再支持，从而促进人类行为的数据再流动、再贡献，这是一个相互赋能的过程。

　　未来是人机混合的群体智能。这个群体是每一个人，而不简单指科学家，每一个人都在贡献数据带来的智能。自然智能和人工智能的相互赋能已经是现实可期的了。

　　柯曼

　　SAP全球高级副总裁、SAP全球研发网络总裁（视频演讲）

　　AI 能帮助我们解决什么挑战？首先是能够解决企业危机，比如疫情期间，一些供应商由于突发原因无法交付产品了，但很多公司没有预见到这种情况。将来，这会很容易应对，AI软件可以告诉你若B国的供应商 A无法供货，你可以从哪里获得货源。其次是运营本身，我们已经证明与以往基于Excel的系统相比，通过应用一款更加高级的算法，可以将一个拥有机器人配送人员以及动态的专业人员的仓库效率优化40%，这最终确实会大大提高生产率。

　　AI应用仍面临一些关键挑战。第一是共同框架。这意味着我们还需要在AI的使用方和生产方之间进行协商，以便就其使用、价值以及效益达成共识。第二我们需要找到能处理大量数据的机制。非结构化数据的数量很庞大，外部数据需要与内部数据融合，但到目前为止这个问题仍然没有解决。第三是劳动力的问题，在劳动力方面我们需要弥合技能差距。

　　我们该如何应对这些挑战？这一切都要从构想起步，要从一开始就考虑设计，考虑算法的可行性。

　　张亚勤

　　清华大学讲席教授兼智能产业研究院院长、美国艺术与科学院院士(视频致辞）

　　IT产业发生的最重要的事无疑是数字化。

　　数字化1.0从80年代中期开始，那时候主要是内容的数字化，比如音乐、图片、视频、文档的数字化。数字化2.0从90年代中期开启，一开始是企业的数字化，比如ERP、CRM、Supply Chain，还包括BI工作流，后来大型的数据仓库以及云计算开始出现，后期移动互联网开始出现，移动支付、数字货币、共享经济迎来发展。

　　现在我们正处于数字化3.0时代，它是信息、物理和生物世界的一种融合。3.0时代与1.0时代、2.0时代相比有很大不同，最明显的是数据量极大地提高了。

　　比如，无人车每天所产生的数据就是5-10T，基因测序每一次产生的数据大约是3T左右。这些数据更多的是给机器看的，而不是给人看的，因为机器要进行更多的智能决策，所以在3.0时代人工智能算法有很大进展。

　　王海峰

　　百度公司首席技术官

　　现在人工智能技术应用非常普遍，人们不需要从零开始开发，这形成了社会很重要的基础设施，即深度学习的框架和平台，它向下对接芯片，向上承接各种应用。

　　2016年，百度大脑1.0的版本开始开源开放，现在已开放到6.0，逐渐从软硬一体AI大生产平台成为现在的AI基础设施。目前百度大脑整体已有超过270项的AI能力，每天调用次数过万亿，同时有230多万个开发者和企业正基于该平台开发自己的产品，做自己的业务。

　　除开源开放之外，依托百度智能云向行业输出我们已经有行业的应用、行业的解决方案，比如：在面向城市方面，百度智慧城市的解决方案致力于打造安全、从容、通畅、宜居的智能城市；医疗AI技术应用于筛查、诊疗以及慢病管理的各个环节。

　　周伯文

　　京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁

　　2020年最大的特点就是不确定性，但是作为一个企业家特别是科技企业家来讲，我们的使命就是在不确定性中寻找确定性。而在2020年的时间节点上，我认为确定性最大的有两个：第一是技术，第二是持续发展。

　　通过四次工业革命，我们发现每一次技术发展都会给整个产业带来巨大突破，从而普惠社会。

　　以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的新技术成为产业发展的新驱动力，产业数智化变革是当前时代最大的机遇。未来十年到二十年，在产业数智化加持下，原料提供商格局将发生变化，加工商的分工会更加细化，同时品牌会进一步分层，零售渠道会更加扁平化并且提升效率。

　　从消费者角度来讲，未来每个人都能获得自己想要的个性化产品。倘若认可产业数智化是产业动态平衡的发展方向，那么在产业数智化的浪潮下，人工智能将发挥引领作用。

　　郑叶来

　　华为副总裁、华为云计算董事长

　　数据驱动的人工智能受制于数据和算法模型，当前人工智能领域的研究集中在深度学习，局限在于需要大量的人工干预。

　　大量数据需要靠人工处理，深度神经网络需要人工设计，应用场景需要人工挑选和选择，智能系统需要经过人工适配，人工智能主要是“人工+智能”。

　　AI的目标是真正要模拟人类的智能行为，在AI发展过程中，经历了知识驱动和数据驱动两个阶段，但知识驱动人工智能和数据驱动人工智能实际都有三个维度，知识驱动人工智能需要知识、算法、算力，数据驱动人工智能需要数据、算法和算力。

　　新一代人工智能正是把知识驱动和数据驱动结合起来，同时利用知识、数据、算力和算法四个要素构建更强大的AI系统，从三维走向四维，这是AI走向“批量应用”的必然趋势。

　　黄晓庆

　　达闼机器人创始人兼CEO

　　从某种意义上讲，机器人行业的发展，为我们未来的人类社会指明了方向。疫情期间大量的机器人被投入到各种场景的使用中，这其实展示了机器人的使命就是帮助人类从事一些人类不便于做的工作。

　　未来机器人核心应用中，最重要的领域是养老。2025年中国60岁以上的老人将接近3亿，2035年65岁的老人也将接近3亿。此外，无接触零售、物业管理和教育领域也面临发展机遇。

　　要把机器人做好，一个非常重要的核心技术就是柔性关节技术。人类身体有350多个关节，机器人的关节是越多越好，现在我们看到很多机器人，特别是服务机器人，它们眼睛不好使，也没有手，所以从动物学的角度来讲，机器人未来的发展首先要把眼睛练好，其次是手，它的关节很重要。

　　张剑秋

　　伊利集团执行总裁

　　当前，中央提出要加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。科技创新是夯实双循环根基的关键。作为新兴技术的人工智能，是推动产业优化升级、实现中国经济高质量发展的重要引擎。

　　伊利近年来不断深化人工智能在产业链上、中、下游的应用，推动人工智能与实体经济深度融合，助力乳业全产业链转型升级，更好地满足消费者个性化、多元化的需求。

　　近期我们在建设乳产业集聚项目中，融入了大量人工智能，比如引入智能服务机器人、无人驾驶送样车、无人园区安防、自动泊车、智慧识别、智慧场物管理等，实现了人工智能在乳产业中的广泛应用。

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