2020世界人工智能大會于7月9日-11日在上海舉行。在WAIC騰訊論壇上 ，圍繞AI與產業融合創新的問題，中國工程院院士高文、世界工程組織聯合會（WEFO）主席、中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克、中國科學院軟件研究所所長趙琛、騰訊公司副總裁、騰訊AI lab與騰訊Robotics X實驗室創建人姚星、騰訊公司副總裁、騰訊研究院院長司曉就AI與新基建的關系、AI與產業互聯網進行了探討。

高文院士提到，新基建是非常聰明的投資，2008年時我們投入傳統基建，因為傳統基建可以拉動各行各業的消費和發展。新基建是未來若干年社會發展需要的新基礎設施，其中很多與人工智能有關。有傳輸數據才能流動，所以要加強5G和寬帶建設；數據非常重要，要建設大的數據中心；為了挖掘數據金礦，要加強算法研究以及計算中心的建設；還有關鍵的工業升級改造，都需要把整個信息基礎設施建起來。姚星提到，新基建是數字化、信息化的，不僅僅是AI，算力、算法、5G網絡、使用場景，缺一不可。以前經濟好不好看用電量，以后要看用云量、計算量。趙琛提到，開源的代碼也是新基建的基礎設施，以前是大數據，現在是大代碼。未來，機器也可能理解代碼，編代碼。

對于人工智能落地的問題，龔克認為AI需要更多的應用場景，這需要企業更加開放，找到工業生產的剛需。高文提到，在娛樂和第三產業，人工智能較為容易切入，但第二產業和第一產業，產業本身的流程較長，人工智能的切入較難，有時某個企業在某個環節形成了競爭優勢，也并不希望分享。這需要年輕人把新的技術和理念帶入，逐步淘汰落后的生產，這個過程會逐步發生。姚星補充，要鼓勵企業高質量發展，例如，在德國用工業機器人，是企業發展的需求，也會獲得尊重。但是在中國，人力成本更便宜，使用機器人的動力不高，這需要政策的鼓勵和社會認知的提升。

以下根據圓桌實錄刪減整理：

PartI 疫情中人工智能的應用與挑戰

司曉：我們接著剛剛的話題，疫情現在是當下最大的背景。除了各位同仁介紹的案例，哪些是AI落地比較好的應用案例，還有哪些可以再嘗試的？

高文：在疫情期間用AI解決的問題非常多，可以做快速的檢測，追蹤、篩查；生活方面，在幫助隔離的前提下，完成物資配送；以及近期的復產復工。像剛剛提到的不管是黑燈工廠，還是用AI技術去取代人工在流水線上的工作，減少人和人的近距離接觸，這些做的非常好。前一段時間在幾個城市出差的時候，城市之間健康碼的使用有所差異，有很多時候AI并不是說需要的時候才出現，而是一種超前的布局或者完全無意識的一種工具。比如說原來誰都不會想到利用無人機做安全距離的排查，疫情突然發生，如果你的環境不好很多事情就難落實。

我們去深圳和去杭州不是很一樣，杭州控制的很好，但是它開始只能用支付寶的時候，很多人就覺得麻煩，搞的手忙腳亂的。有很多的東西并不是提前設計好的，而是在做業務的時候你提前就做好了一些布局，這是好的方面。

當然現在AI在疫情中的應用仍有非常多的挑戰，盡管我們認為它在排查追蹤方面做的不錯，但是實際上還是不夠智能，很多時候人為的干預是必須的，這是做的不完全好的地方。這不是技術本身的問題，還是社會上對人工智能使用方面還并不是很習慣。這需要教育，需要時間去進行不停的磨合，這是一個方面。就技術本身也是有挑戰的地方，這個留到后面講。

司曉：謝謝高院士，您講的一點我特別認同。很多的技術和應用并不是刻意為這個場景設計的。比如說歐美疫情爆發的時候，很多人說抄中國作業，比如說健康碼，中國的健康碼如果沒有前面的支付，讓用戶現學，這是很難的。這個還是得益于歷史的儲備，并不是為了今天這個時間點而設計，但是它確實在這個時間點上爆發出了最大的效益。我春節之后第一次來上海出差，到了浦東機場以后，所有二維碼都可以使用，深圳的也認，上海的也認，這是一個快速進化的過程。

趙琛：疫情特殊背景之下，今天聽到騰訊報告以后，對智能的應用確實在這次疫情當中非常有效。我個人覺得騰訊的技術或者還有一些技術如果應用下去，可能還有更智能的一種可能性。比如說現在為了看健康碼就會形成一個阻塞，走一段檢測一次。如果用人臉識別可以幫助你確定你要查的東西，它可以智能的查到每個人的健康碼。我們對人工智能技術各個方面的可信度還是存有一定的界定，不敢只用一個環節，還要有輔助環節。隨著智能技術進一步發展，它的可信度進一步提升，可能讓用戶在不知不覺中使用，就會很方便化。

姚星：司曉前面的白皮書講過每一次危機都有很大的機會。從2003年SARS開放了電子商務。今年新冠疫情帶來了很多的東西，原來AI是偏向娛樂方面的應用較多，現在轉移到很多造福民眾上面的應用。我記得前兩天跟高院長參加人工智能專家委員會，李強書記提到，人工智能未來要造福人，要為了更好的社會治理，這是疫情帶來的好處，把AI的普及，從娛樂方面轉為向善，轉到社會治理上面來。大家談的比較多的是健康碼，它是大數據的決策能力。 以前大家對AI做實實在在普惠大眾的事情理解不是那么深刻，這一次是蠻好的機會。剛剛高院士講到現在覺得AI的能力還有很多有待提高的地方，這的確是技術缺陷性。但是機會還是大于我們的困難，這一定是一個大勢所趨，所以在線經濟不僅是在疫情階段產生的一個概念，而且對我們長期發展會產生巨大深遠的意義。

龔克：剛剛關于在疫情期間的應用講了很多。通過疫情能發現AI技術還有很多不足的地方。比如說能力方面，CT圖象的判斷，這里起到快速、準確的篩查的作用。但是它是怎么獲得這個能力呢？它是因為張繼先生說這是不明原因的肺炎，然后查出原因是新冠病毒，翻了以前的資料，拿著資料訓練，再把CT圖像判斷技術完善。而發現異常，找出這種不明原因的肺炎，跟以前的肺炎不同，是一種AI所不具備的能力。如果AI有這樣的能力，才能真正的提高。

還有規則方面，比如說健康碼，我們進門的時候刷頭像，這個需要加速它的標準化。在標準化嵌入隱私保護和安全的保護。讓使用人知道，我這個授權就是人工智能大會能用，不能說小賣部也能用，拿著賣錢，這是不行的。要有規范，技術手段是否符合這個規范，如果不符合規范，需要用法律途徑解決。

Part II 人工智能與新基建

司曉：各位在第一輪回答里給了我們很大的啟發。第二個問題宏觀方面的問題：前一階段中央發布的關于新基建的政策，包括數據要素的政策，再到前面中央政治局對區塊鏈的學習，可以看到高層對新技術非常渴求。請各位嘉賓談一下AI在新基建當中什么樣的角色，是不是其中最核心的角色？

龔克：基建是支持我們生產生活，服務管理基礎設施。我們一般說水、電、路、汽油，現在是信息網絡，科教、文衛、商，加上環境處理這些。現在這些新基建，新在什么地方呢？新在數字化，以數字化為特征。數字化打破了傳統模式，如果自動駕駛、V2X嵌入到基礎設施當中，車要跟燈通信，跟前面的車通信，你必須要支持這樣的服務。這就把數字化和基建聯通了。比如說電，現在的智能電表管理，用的是是數字化的電表，它跟信息化網絡相同，可能跟其他設施聯通。以上提到的新基建，是整個基礎設施的數字化。而這個數字化非常重要的能力是人工智能，沒有人工智能就沒有智能的車聯網，沒有人工智能也不會有智能的能源網，水網，物流網等。人工智能就變成了新一代的一個非常重要的要素，發揮重要的作用。

從數字化到智能化要先做部署。人工智能需要靠算力，靠數據和算法來支撐，所以這個新基建必須包括計算中心，云的中心，數據中心，和更加高速的網絡。我覺得新基建人工智能在里面，第一要嵌入，成為里面的一個要素，第二要為我們社會的智能化做提前部署。

姚星：我非常認可龔克老師所講。新基建比以前多了一個“新”字，為什么叫新基建？每次要促進經濟發展的時候往往國家要促進什么東西，這次提出“新”。所謂新，像龔克老師所講，我們很多原來從傳統經濟包括工業、農業、制造業、醫療方面是用機械化。以前看經濟好不好看電量，未來看云量，用計算力的量。這方面跟高老師有很多的交流，要把計算力開放出來是很不容易的。李書記也提過，上海要成為人工智能的高地，很大的原因是科研機構有很好的科研能力，我們要提供好的算力，把好的數據開放出來，給到更多的研究機構來使用。我對新基建的理解，我們在基建上為什么是新？我們未來可能要從機械化到數字化，到信息化轉變。未來度量新基建，各種企業未來的發展，包括新經濟的增長，可能更多的考核要從這種信息化的數據的使用，包括用云的這種能力上面來度量。新基建不完全是AI，包括基礎設施，基礎設施就包括算力的東西，這是硬件的東西，也包括5G的網絡，寬帶的問題，這是缺一不可的。除了在的算法上的能力，我們的傳輸帶寬、適應場景、都是未來新基建非常重要的一些東西。

趙琛：剛剛姚總和龔克老師所講的新基建是三個要素，算法、算力、數據。我從軟件方面講一點感受：軟件是算力通過軟件釋放出來，算法也是通過軟件。我們的認識要從代碼角度，隨著計算出來，開源以后，這些代碼也是一個新基建的新的基礎設施。像大數據，現在大代碼也是一種新的基礎設施，在新的環境下，也需要AI的能力，什么AI能力呢？AI能力可以理解算法和代碼，原來靠人，現在機器也能夠理解這樣的代碼，能夠加速程序的產生。長遠來講，在新基建支持之下，機器也能夠理解代碼甚至可以編代碼。新基建支持方方面面，是一種基礎設施，也支持科學研究加快基于代碼基礎設施的研究。這是我從軟件角度來談我的認識。

高文：前面幾位專家都講的非常好，我換個角度講一下。新基建和傳統基建對應。傳統基建，2008年經濟危機的時候要想維持我們經濟高速發展，必須要靠比較大的財政投入拉動經濟。財政投入往哪里投？就是往基建投。在別的地方不景氣的時候，政府要投錢去做基礎設施。做基礎設施以后，這個錢投下去，自己全鏈條的經濟的發展，比如說修路，修機場等，修這些東西的時候，你需要原材料，需要鋼鐵，需要水泥等，這一下就把整個鏈條拉動起來了。現在同樣危機又來了，這一次新基建換了一個角度，投錢干什么呢？為未來發展新的基礎設施投錢拉動，新的基礎設施肯定就是和人工智能、和信息基礎設施關聯的這些基建，包括帶寬，光纖，5G網絡的建設。未來發展數據非常重要，所以需要建非常大的數據中心，想辦法把這個數據財富、礦山攏到一起，將來可以挖掘一些金礦出來，為了金礦必須要建人工智能計算的東西，才能進行計算才能挖這些金礦。為了使現有的產業能夠更快的升級改造，那一天李強書記講上海人工智能首先對那些大的工業進行升級。比如說航空制造，投入非常巨大，只要你做好以后就可以提高20%、30%的勞動生產力、節約成本。但是你這不是投錢就能干，需要把整個信息基礎設施建起來以后，才能對那些行業賦能。政府這個投資，也是非常透明的投資。

司曉：確實在新基建政策出來以后，經濟學家做過一些測算，如果和傳統的新基建投入規模相比，新基建的規模其實比較小。基礎設施本身的數字化、智能化是屬于新基建，比如自動駕駛一定是車和路能夠對話，要部署基站和邊緣服務器，做車的實時交互，這一部分也算新基建。整體來說新基建的投資規模以及能夠測算的鋼鐵水泥，包括通信效率的便利相對容易一些。但是投5G的基站，包括數據中心產生的多大經濟價值是很難測算的。新基建帶來的變化不能用傳統的視角去看，不能僅僅用投資規模來算。云南、吉林傳統意義上都不是經濟強省，但大家在未來這幾年在新基建的規劃都是超過萬億的，高于廣東這些地區。

PartIII 人工智能與產業互聯網

司曉：騰訊從消費互聯網到產業互聯網，大家舉的例子盡管有工業的制造業的例子，但是大部分都是第三產業，更多的場景還是在影視、娛樂領域的使用。目前在工業端、農業端只有很少的案例。如果大家展望一下未來的場景，到底在第一產業第二產業中，會以什么樣的方式，什么樣的速度實現落地？

姚星：這是大家一直在討論的，覺得AI可以顛覆所有的行業，所有的+AI就無敵了。這幾年下來很多場景我們是偏AI娛樂化。今年我們剛剛說到通過這次疫情可以看到很多的機會，我們把很多在線生活的東西做起來了。以前在疫情之前這些很難催生出來，可以看到我們在線課堂，在線教育，在線會議，包括剛剛講到的OCR在線的物流，非接觸式的，但是總量還是偏小。高院士講，上海的李書記講，看了很多，但是實際上特別期待的AI在產業互聯網，工業互聯網上使用，大家更多的是在消費互聯網。工業互聯網落地有一些東西需要時間，但是有很多的東西已經展露非常好的趨勢。比如說AI醫療，醫療的環節很長，過往的發展從篩查開始，包括這次新冠大家做了很多的篩查，篩查比較完善。整個產業鏈來看，醫療是從篩查到診斷，到治療，到康復，這四個過程。一個過程接一個過程，篩查原來是體檢中心干的，很多都是定性的東西。治療就是吃藥，要動手術的，康復就更多了。產業越往后端越難，這幾年的發展，騰訊的醫療互聯網方面，也是往這一條路慢慢走，之前只是篩查，簡單直接，后來做診斷，顯微鏡，AR顯微鏡，它是病理性的，我們拿到醫療器械許可證MPA，原來是FTA，我們拿到這個就可以在醫院實際使用的，這是一個定性的，我們要用免疫處方的方式定性它。現在如果縱觀全世界前一百大公司，相當大一部分是醫藥公司，輝瑞、羅氏、默沙東等都是過千億的公司，在中國制藥環境還是比較弱的。

整個產業鏈方面，我們進入到藥物發現，這是一個交叉學科，除了AI以外還需要生物，還需要化學，它是一個交叉學科的東西。好在我們在往這個產業化綜合方面發展。今天很多的專家講到工業生產環節也是非常窄的，也是從設計到制造，到質檢，到最后的供應鏈管理，它是非常復雜的決策的流程。質檢是做感知的事情，技術發展過程也是從感知到決策。隨著發展的演進，各行各業都需要用到AI。我們在制造業上，從設計就引入我們的AI，設計上有很多的圖紙需要3D建模，這本身也是用AI的技術。包括我們的工業管理，包括制造，怎么把互聯網進行最有效的加工生產，這也是一種數據上的判斷。我們現在在做質檢環節。

新基建的產生，在線新經濟的推動極大加速這個事情，原來需要十年二十年，現在也許五年十年看到在線新經濟的出現，而且是高質量GDP的增長，這是毋庸置疑的。

龔克：我們人工智能的發展戰略三年來一直在跟蹤工業產業的發展。我們觀察產業發展有一個認識，現在確實進入了融合主導的發展階段。現在從第一產業到第二產業，有很多可以開發的應用場景，現在不夠開放。這是跟企業的意識、理念有一定的差別。

同時要找到里面的剛需。現在能看到的趨勢在哪呢？其中一個是質量檢測。提高產品的質量或者能夠預測提高它的成品率，這個恰恰AI最成熟的是圖像識別。但是必須看到我們現在消費AI和工業上的AI真的是有差別的，它簡單的是一定要實時、可靠，這個實時性非常重要。但是覺得我們的網速是千兆，但是真正的沒有那么快。但是它的實時性是不能重傳的。這些就要求我們AI以及AI所依托的數據、算法、算力都提出新的要求。

高文：現在人工智能到底在傳統產業能不能快速用起來，這個是蠻難回答的問題。因為在娛樂或者在一般的第三產業比較容易，有點技術它可能就進去了。但是第二產業包括第一產業，它很多東西已經非常長的時間形成一套很習慣的流程。如果要切進去需要一定的時間。工業化是希望把這個東西做成自己的，別人不知道，他自己做成功以后競爭力更強，就可以節省成本或者對整個的優良率提高。在整個社會發展當中，它把別人淘汰掉，他不會到處囔囔，我這個用的很好。這個需要時間，現在也不用太著急，只要年輕人進到這些企業，年輕人把這些技術和新的理念帶進去，就會有一個過程，然后就優勝劣汰，做的好就留下來，做的不好就淘汰。現在這個過程可能沒有發生，但是時間不會太久，過兩年慢慢就會發生。跟社會管理一樣，如果沒有新冠肺炎我們也沒有覺得中國的人工智能應用方面比美國強在哪，一對比就出來了。

龔克：剛剛講到第二產業的問題，其實我們AI是在開放環節的發展，如果第二產業是不開放的，這一點是需要跟改革、工人變遷，核心競爭力，共贏共生的轉變才能把AI導入，這需要一個大的變革，包括制度設計。

姚星：為什么中國人工智能發展這么多年，很多人說沒有起來？一是思維沒有轉變，二是政策要遷移，像德國和日本人工智能特別好，在中國沒有那么好。它是由于日本和德國用工業機器人，企業獲得政府大量的尊重，我們的決策往往是經濟考慮。中國的人力相對歐美發達國家相對便宜，用工業機器人做的時候，還不如多招兩個人，因為它一次性投入沒有那么大，而且彈性特別大。今天干的好留著，干的不好就走，這里有一個社會認知的問題。在第二產業上需要非常開放，而且在社會認知上有一個大的飛躍。

主持人：謝謝，再次感謝各位大咖們的分享，讓我們了解到人工智能領域的無限可能，讓我們看到了計算機視覺的無限想象力，我們相信，在未來的社會發展中，人工智能并不是一個單獨的產業，是未來經濟產業發展的技術基礎，它具有非常強大的輻射力和產業溢出效應，隨著AI與產業更加深度結合，使其更智能化，從而帶動各行業，加速社會發展和進步。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的世界人工智能大会圆桌实录：AI与产业融合创新的挑战与机遇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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