BAT创始人齐聚数博会，大佬们都说了啥？|数博会 2017

2017年贵阳数博会在今天落下帷幕，不仅吸引了全球316家全球知名企业参展，更聚集了微软、阿里、腾讯、百度、高通、IBM、戴尔等多家巨头企业。同时也是继乌镇世界互联网大会、深圳IT峰会，第三个集齐马云、马化腾、李彦宏三位大佬的会议。此外，雷锋网了解到，本届数博会共举办了78场论坛和15场系列活动及5场高端峰会，在各类会议上均有巨头企业或行业代表企业创始人发表演说。

雷锋网(：雷锋网)整理编辑了2017数博会期间，最重量级的大佬发言摘要，为方便阅读，在不改变其愿意的基础上做了调整：

百度创始人、董事长 李彦宏

有时候我拿人工智能和原子弹相比，原子弹在发明之前，人类隔个几十年就要有大的战争，原子弹发明之后可能所有人都觉得人类的末日就快要到了，但一直到今天都没有发生大的战争，也许因为原子弹的诞生人类再也不会有大的战争，因为这样的战争会毁灭掉所有的人，大家还是知道如何来控制的，所以人类对于人工智能技术的这种探索、开发、演进我也是非常乐观的认为它带来的影响主要是正面的影响，负面的影响那完全是可控的。

阿里巴巴创始人、董事局主席 马云

有关 MI 和 AI 的讨论，我觉得我们今天讨论很有意思，我们没有定义清楚很正常，定义清楚了才不正常。一百年以后我们一定会为今天的大胆、今天的幼稚、今天的天真而感到有意思，那时候一百多年前还这么讨论。一百年前讨论电的时候认为电就是电灯泡，哪会想到有电冰箱、电视机、电饭煲，哪会想到电会无处所在。

所以，我们今天不要把人类看得太大。尤其在前段时间，我跟一些美国的专家学习之后，我是大吃一惊，我们现在很多外科医生进入人脑，让机器刻意模仿人，我们人对自己人脑的了解还不到5%。我觉得机器必须要有自己独特的思考，机器必须要做人类做不到的事情。

这两天比较热闹的柯洁下围棋，我觉得人类是最有意思的动物，好象 AlphaGo 和人类下围棋之前，人绝大部分认为机器肯定会被人搞死掉，打输了之后，所有人认为，机器一定会把人搞死掉。我并不以为然，尤其中国很多公司，别再去搞 AlphaGo 这样的东西了，没有多大意义，你们可以做的事情实在太多了。按下围棋本来是多有乐趣的事情，下围棋本来是就在等对方下一步错棋我赢一把，结果对方这机器从来不会下错其，算得又理性又客观，算得比你快，你想三步，它三百步都想好了，还永远不错棋，这有什么意思，把我们最快乐的东西剥夺掉，还侮辱我们一把。

诞生石油之后我们一定要搞清楚，我们一定跑不过火车、飞机，从人类第一次发明计算机之后，我们就会预感，原来定义这些东西将会重新定义。我们一定搞不过机器传统计算、储存、理性、持久度上胜过它。所以我在想，这就是人类一定要去思考，我觉得不要让机器去学习人类，我们要想机器必须要有机器方式方法，机器独特的思考，能够整合人类，能够整合动物，甚至整合各种各样的，让机器有自己思考去弥补做人类做不到的东西。

腾讯创始人、董事会主席 马化腾

我看到，BAT三家是第一次在同一届数博会到齐。除了乌镇世界互联网大会、深圳IT峰会，又一次看到BAT三家再一次聚首。数博会的确非常成功。很有意思的是，这次马云和李彦宏隔空对战，做了“人工智能”和“机器智能”两个高峰论坛，有一点火药味。

特别是对大数据本身，他们的看法有所不同。马云认为数据很重要，是原料，没有数据什么都不行，听起来很有道理。李彦宏提出不太一样的观点，认为数据不重要，创新和技术更关键，并且还举例，说工业时代煤像数据一样是原料，但煤的重要性肯定不如蒸汽机，听起来也很有道理。

我就大胆点评一下，我相信李彦宏谈的是从0到1，需要由创新技术驱动；马云讲的是从1到N，这个过程需要持续不断的数据驱动。所以，他们谈的是不同阶段。

我想讲另外一个观点：未来互联网发展，更重要的一个要素是“场景”，或者我们称之为“战场”，再通俗一点就是“市场”，我觉得这是最关键的。有了应用场景，有了市场，数据自然会产生，也会驱动技术发展，人才也会随之而来。

高通总裁 德里克·阿博利

云对于AI发展非常重要，但我们也认为设备的认知能力更加重要，因为这样能够为未来AI应用奠定基础。可能有些功能现在只是在设备层，技术层会有一定的延迟，我没有办法说所有东西都能在云上完成。看一下监控摄像头，我们不希望把摄像头监控到的所有信息都反馈到云端，因为信息量太大，我们希望在获取有价值数据的时候再上传，所以如何判断哪些数据有用，这是要做的第一点。移动技术，物联网现在每秒达到G级传输速度，但是网络延时性还是比较高，在2019年全新一代5G新物联网技术也将实现商业化。

微软全球资深副总裁 王永东

人工智能的研究已经经历了五、六十年的历史。微软创始人比尔·盖茨在二十多年前发起成立了研究院，当时他提出一个愿景，就是想做计算机，做什么呢？能听，会看，能够理解人们的计算机。经过二十多年的努力，我们在语音、视觉、自然语言处理各方面都有进展，今天其实已经到了开花结果的时候。从微软来看，在人工智能发展的时代，我们计划从底层架构到算法服务，建立一个完整的人工智能系统。但这样的人工智能系统并不仅仅是为我们自己所应用，人工智能时代特别重要的一点就是生态，怎么通过自己的技术和产品，建立一个生态系统——有包容性，让人工智能民主化。开发者、应用者、合作伙伴都能够用上人工智能的技术，我们大家一起来向前发展。

戴尔大中华区总裁 黄陈宏

说到人工智能你想到什么？你可能想到无人驾驶汽车，可能想到围棋，是吧？我觉得这都是很大的进步，围棋证明什么呢？证明特定规则下，特定环境下，可能计算速度人类和机器没有办法比的，除此之外还说明什么呢？不知道。人工智能肯定是起来了，而且起来得很快，如果你看一看整个业界的发展，去年投入人工智能的钱是前年的8倍。另一方面，在座很多人都是做企业的，可能还没有想到怎么用这个做事情，戴尔公司想的就是怎么样把人工智能用到企业的应用，企业的发展，企业的生产制造各个方面。

IBM中国研究院院长 沈晓卫

无论是二十年前的深蓝计算机，还是现在的IBM Watson系统，我们今天的焦点已经聚焦在人工智能与行业的结合，也就是说在大数据背景下用人工智能来解决行业的问题，医疗、教育、环境、零售、制造、金融等等，从这个维度来看，我们把人工智能更多是当做一个工具，一个用来增强人类智能的工具。人工智能已经给我们带来了一个黄金的时代，而这个时代最重要的标志并不是某个算法的改进，某一个服务的出现，或者是某一场比赛的胜利，它最重要的标志是技术与行业的深度结合，来帮助我们实现行业的创新、转型与升级，所以从这个角度来看人工智能今天在改变我们的生活，也在帮助我们重新定义我们生活的这个世界。

linkedIn 中国总裁 沈博阳

中国的AI人才的现状可以以一低三高来总结，全球人工智能人才195万，中国只占其中的2%，数字还非常低。三高第一高是指集中度非常高，人工智能人才在中国城市分布可以看到北京、上海各占34%的人工智能人才，再加上深圳、广州、杭州，这五个城市一共垄断了中国将近90%的人工智能人才。第二高指的是学历非常高，中国的人工智能人才硕士以上学历的达到了62%，相对比技术行业同样这个数字只有33%的比例。第三高指的是门槛非常高，培养一个人工智能人才花的时间更长，数据显示超过10年以上工作经验的人工智能人才占总数的38%，而信息技术人才同样比例只有15%，所以这是中国AI人才的现状。

小i机器人创始人、董事长 袁辉

全世界绝大部分人工智能公司会落在感知、思想、运动三大环节上，三个部分哪一个部分最重要？三个部分都重要，单未来整个竞争核心一定是大脑层面。全球很多巨头都在赌大脑，但大脑本身分两大应用方向，一个是做无所不知，无所不能的超级变形金刚，这是人类的梦想，也是人类到目前为止碰到的最大的技术挑战，即使投入一万亿美金，但是也没有人告诉你它会什么时候出现。另一个是限定商业领域来让人工智能产生价值，这也是小i十几年以来专注做的事。

Founders Space 创始人、CEO 史蒂夫·霍夫曼

有很多初创公司都说自己有人工智能、机器智能，实际按我的定义他们都没有，很多情形是智能算法来提取数据，我觉得这最多是商业情报，也就是BI。

商业智能、机器智能和人工智能有什么不同？就是说算法要能够改变自身，算法能够自己改变自己，从而变化更加聪明，越来越有智慧，这个才算是人工智能或者是机器智能，如果需要用人工去调整算法的话，那个绝对不是机器智能或者人工智能，仅仅是BI商业智能。

虽然我不是IBM的人，没有掌握他们的内部数据，但是我个人认为，他们也就是停留在这个层面。MI和AI有什么区别呢？MI是任何算法能够吸收数据进来，然后用自己的代码重新去写出新的代码，所以这个算法它自己会变得更加聪明，不仅仅是数据在更新，数据更新仅仅是数据库而已。

阿里巴巴集团技术委员会委员长 王坚

其实AI和MI没有必要区别，但是因为今天AI讲得太多了，所以我觉得应该区别一下。

一个最重要的区别，大家意识到在叫MI或者AI以前，世界上只有两种智能，一种是关于人类的智能，另外一种是关于动物的智能，实际上早年任何可以模拟人跟动物的智能都可以叫做人工智能，因为那是人创造出来的。

我想，在今天到了MI的时候，实际上告诉我们另外一件事情，就是机器会有智能了。所以我想，变成世界有三种智能，一个是人的智能，一个是机器智能，一个是动物智能。任何人只要创造出关于动物和人的智能化，都可以叫做人工智能。但是，今天人与动物不具备的智能，如果机器具备了，那就是机器智能。

斯坦福大学教人工智能教授、连续创业者 杰瑞·卡普兰

我是科技乐观者，但是就这些技术的采用而言我是持悲观态度的。什么意思？我认为一般都需要很长的时间，比我们想象的时间更长，像个人电脑花了30年才真正的普及了，虽然已经很快了。

所以，我想机器智能在未来可预见当中一定是逐渐迭代采用和应用过程。首先它一定会提升，比如说今天有自动化的翻译。另外，有些应用还处在实验室阶段，将来这些都会推出来。大家都在讲自动驾驶车，好像自动驾驶车已经在路上了，但是我可以向大家预言，在25年以后，还会有很多车不是自动驾驶汽车，我们还会再等待。

对社会的影响，像其他有很多科技一样，这个技术是于道德伦理是中性的，怎么利用这个科技是由我们来定，所以这个不是一个科技对话，更多的是社会对话，我们可以用这个科技治愈疾病，也可以用这个技术来杀害人类，有很多可能的应用场景，我们必须做非常缜密、周全的思考，保证这个技术它的好处可以惠及广泛社会成员，而不仅仅是惠及富裕的人们能用得起用得起这样的机器智能。

北大、普林斯顿大学教授 鄂维南

我是一个数学家，给大家举个例子，在数学行业里面大部分人对大数据这个概念非常反感的，因为觉得何必要有这样一个新名词，大数据无非就是数据分析，数据分析无非就是统计，我们做了这么多年，干什么要搞一个新的名词。

几年看来，我们引进大数据概念与过去统计概念是完全不一样的，对大数据本身发展也产生非常大的促进作用。MI 和 AI 我觉得也是同样的概念，如果我们传统的 AI 是基于规则和基于模式识别，现在我们讲的 AI 跟过去 AI 概念是完全不一样，是基于大数据和一定程度的自主学习的，对这样的新的AI给一个新的名词叫 MI，我觉得这是有一定道理的，将会发挥一定的促进作用。

无论大佬们站在哪边，是 AI 还是 MI，一个共同的认知是机器学习和大数据等技术，将会对人类生活产生颠覆性的巨大影响。如果说巨头和大佬是站在行业的最高处来思考的话，那些新晋参展的初创公司们，则是看准了这个方向，在用新技术武装着传统行业，比如通过大数据改造商业调查的天眼查，通过人工智能改造“企业协同”的奇鱼微办公，通过研究物联网技术保障燃气管网安全运行的中兴通讯，通过发现新材料发明的可卷曲柔性显示屏等等。

在硅谷有句话叫，“人工智能是一把榔头”，雷锋网认为，或许我们现在就在经历着这个“榔头的时代”。