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人工智能时代的看法范文1
李伯虎认为大数据是智能制造的战略资源，大数据的感知、采集、存储、通信、分析、可视化等技术都是智能制造技术的一部分。
因此，要想提升大数据在云制造中的应用率，大数据发展一定要和制造业技术深度融合，同时要和信息通信技术发展深度融合。“所以，我的观点是‘互联网+人工智能+制造’，这个时代正在到来。我们现在把大数据当做智能制造核心支撑中的很重要的组成部分，从感知、采集开始，到存储、通信、分析、可视化，把大数据和信息技术、人工智能技术结合起来进行研究。” 李伯虎说。
同时，李伯虎强调，大数据在智能制造的发展必须要和应用结合，不清楚制造业的特性和制造产品的行业特性，就会连采集什么样的数据都不清楚。采集的目的不是为了采集，而是为了改进制造流程，因此要对模型、算法等有一定基础的理解才可以顺利完成大数据的采集和应用。
技术、产业、应用协调发展
目前工业大数据研究刚刚开始，李伯虎认为其突破点是技术、产业和应用的协调发展。比如说以应用牵头，利用大数据技术可以p少制造时间，降低污染，提升产品质量与服务；在系统改进中需要利用各种各样的技术，而技术后面又必须要有产业支撑，将其工程化。即应用牵头系统，系统牵头技术和产业，在系统和产业改进以后，以改进后的系统再去推广新应用，达到良性循环。这其中，人才、技术创新体系，政策支撑都不可或缺。
人工智能时代的看法范文2
历届峰会上，李彦宏都会与大家分享他对互联网行业的看法与思考。在今年会上，李彦宏首次使用PPT现场演示了百度的人工智能技术。他说：推动互联网下一幕发展的核心动力，不是大数据，不是云计算，而是人工智能。
日新月异的科技舞台上，第一幕是PC互联网时代，第二幕是移动互联网时代。
PC互联网经历了18年的增长周期，而移动互联网只用了大概4年就走到了现在。但是，移动互联网正面临巨大挑战，其初期发展主要得益于人口红利释放，但最近两年用户规模增速在明显下降，每个人都感受到其中巨大的压力。
互联网即将迎来发展的第三幕，而推动互联网第三幕发展的核心动力，不是大数据，不是云计算，而是人工智能。
现在，人工智能技术已经使百度语音识别准确率达到97%，目前百度每天的语音识别请求的PV超过1亿；现在，百度图像理解和问答系统，能实现用手机随便拍一张自然图片，系统不仅能回答图片中有什么颜色，还能实现更多轮交互；现在，百度无人驾驶汽车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车。3到5 年内，无人驾驶一定可以成为现实。
人工智能到底会解放人类，还是毁灭人类？李彦宏说：“我是属于比较乐观的那一类，我认为人工智能会做的是解放人类，至少在我有生之年，它毁灭不了人类。”
人工智能可以解放人类的繁琐工作，激发无限的可能性。例如，现在百度教育贷款的处理速度已经可以用秒计算，而以前，普通的处理时间要以天计算。而这些技术，百度会无偿地开放出来，供伙伴使用。很快会开放深度学习的源代码，推动人工智能迅速地渗透到各行业，改变社会。
以下为李彦宏演讲全文+PPT：
欢迎大家来到第十一次的百度联盟峰会，在去年的时候我已经基本上预告了今年要讲什么。按照惯例我们在联盟峰会上会讲产业趋势，而今年我们稍微变了变形式，以前是纯粹“讲”，今天有一个PPT，它题目叫做《下一幕》。
去年在联盟峰会上我讲了互联网的第一幕和第二幕，我们先回顾一下。从1994年开始的PC互联网，一直持续到了大约2012年，应该说是改变了整个世界、改变了人们的生活，这算是互联网的第一幕；我觉得第二幕应该算是从2012年开始，每个人都切实地感受到了移动互联网的大潮对于我们生活的改变。所以我去年就留了一个疑问：移动互联网之后是什么？今天我想和大家分享这样一个主题。
从2012年到现在，其实只有短短四年的时间，移动互联网的成长非常迅速，同时我们每一个人可能也感受到了其中的压力。这个压力是什么？中国互联网的渗透率现在已经到了50%左右，如果把老人、小孩这些都去掉，其实能上网的人大多数都已经上网了。现在，人口的红利快要没有了，该用智能手机的人都已经用上了智能手机，市场的规模也逐步趋于饱和。现在大家都说市场很大、很繁荣，各种各样的机会不断地出来。可是当我们再往前看一下的时候，我们会发现整个互联网面临着巨大的挑战。PC互联网走了18年左右的路，移动互联网走了仅仅四年，很多人就已经感觉到这当中成长的压力。
过去的PC互联网时代，比如说百度成立的时候，中国只有不到1000万网民，现在这个数字是7亿，这里一直有人口红利的迅速增长。移动互联网仅仅发展了四年时间，就基本上已经处于一个普及的状态了。在这种情况下，未来会是什么样子？
其实现在从国家政策的角度来讲，非常提倡所谓的“互联网+”行动计划，这是因为国家的经济进入了新常态，从国家政策的角度来讲，我理解新的增长动力就是希望靠“互联网+”，让互联网和每一个行业结合来提升运营的效率，从而推动经济持续地、高速地增长。但是国家靠互联网推动经济的增长，而移动互联网本身的增长我们现在已经看到瓶颈了。所以我们必须要思考互联网靠什么来保持它持续地、高速地增长。最近几年其实这两个词都是非常热的，一个是大数据，一个是云计算。所以互联网+的下一幕是不是大数据，是不是云计算？我的答案：不是。那是什么？是人工智能。
这是我本来去年就有点想讲的，后来因为要讲其他的内容，所以把它推到了今年。没有想到在过去一年当中人工智能从一个高精尖的科技变成了每一个人都可以街谈巷议的热门话题。事实上，人工智能背后的技术其实还是非常复杂的，需要投入、需要做的事情是非常多的。所以我想先给大家回顾一下人工智能的发展历程。
1950年图灵提出图灵测试，就是当你对面有一个屏幕和你交流的时候，你说一句话它回答一句话，看看回答这个话背后的究竟是一台机器还是一个人，如果你能够区别出来是机器还是人，就说明计算机还不具有智能，如果你区分不出来它是一个机器还是一个人，我们就可以说计算机具备了智能。
到1956年的夏天，MIT（麻省理工学院）一群科学家首次提出了“人工智能”这个词，Artificial intelligence。当时他们聚在一起的时候，六七个人打算用一夏天的时间，用他们这些聪明的头脑就可以解决人工智能的问题。没有想到不仅仅是一夏天解决不了，之后的半个世纪都没有能够解决人工智能的问题。我们看到70年代、80年代，一直到90年代初期，90年代是我在美国读计算机的时期，我们有人工智能的课程，我非常喜欢，但是学完了之后非常失望的发现人工智能其实没有实际的应用，在当时任何一个领域我们都看不到有价值的人工智能的应用，所以当时非常depress（失望）。
90年代以后，数据量越来越大，计算的能力也越来越强，机器学习逐渐兴起；到2006年一个叫做深度学习的模式首次能够证明它比过去所有的算法例如图像识别等都更加有效，而且是远远地超出过去图像识别的能力。深度学习其实也不是2006年提出来的，是很早就提出来了。但是2006年为什么出现了这样一个拐点，为什么大家突然觉得这个东西行了、work（起作用）了，是因为数据量越来越大，计算能力越来越强，而且越来越便宜，所以过去那些不实用的算法，到2006年以后逐步进入到了实用阶段。
这里还有一个2013年，在2013年年初，百度对外宣布成立IDL（深度学习研究院），开始大规模进入深度学习的领域。以上大致就是人工智能发展60年时间的回顾。
现在人工智能已经能够在多个领域显现出来它的威力，第一领域是语音的识别。当前百度的语音识别准确率超过了97%。目前语音识别日请求的量到了1亿以上。97%是什么概念？它比正常人的听力都要好一些了。不信我们来试一试。
展示语音识别技术：播放方言或发音不清晰的语音，请现场嘉宾判断内容。在观众表示很难听清的情况下，机器则能够准确的进行判断
深度学习这样的计算机能力在语音识别上已经相当精准，所以我有时候向朋友推荐用百度语音搜索，很多人第一反应是百度有语音搜索吗？第二反应是它能够识别我的话吗？我的话不是很标准，其实大家看到了刚刚这些不是很标准的语言都可以被很不错地识别出来了。不仅是语音方面的进展，我们可以看到在语音合成上也能做很多事情。刚才是识别，你说了它能够知道你说什么，接下来它能够学你说话，说出来跟你说话几乎是一模一样的。我给大家演示一下，模仿麦兜动画片里面的配音演员对百度联盟峰会说一段话。
展示语音合成技术：通过人工合成用麦兜的声音说出一段话
这个配音演员其实从来没有说过这些话，但是我们根据过去他说的很多很多话就可以人工合成出来一段他“讲”的话，并且听起来还是很像的，合成的准确度也会逐步地提高。
这是语音的合成，其实我们完全可以想象图像也可以合成，图像合成有什么实际用处呢？昨天晚上吃饭的时候大家聊，如果一旦实现了图像的合成，以后演员、大腕们演电影也将会被改变，只要他们同意演这个电影，不用实际去演，我们可以把他所有的动作和语言合成出来。过去一个大腕一年拍两部戏、三部戏，以后可以拍2000部戏、3000部戏，只要他同意我们就可以合成出来各种各样的动作和声音。所以这些技术一旦应用到各个领域，就能够产生出来无穷无尽的可能性。
下面我们看一下图像识别技术，先看2015年时做到的东西，这个我在当时联想的技术创新大会上演示过一遍，大家看一下。
展示2015年图像识别技术：对既有图片进行提问
大家看到这个图片是在表达什么样的东西，计算机是能够明白的。不仅如此，它还能够懂得你问话的意思，它能够理解你的自然语言。这是2015年我们已经实现的，那接下来我们看一下2016年和2015年有什么不一样？
展示2016年图像识别技术：对现场拍照得到的图片进行提问
2016年和2015年有什么不一样？2015年我们用了一张静态高质量的图片，2016年我们就用手机随便拍一张很自然图片，在质量不是很高的情况下机器仍然理解的比较到位，画面里是什么样的东西，我们的提问是什么意思。所以对图像和对自然语言理解的相关技术也在迅速的提升。
其实我们人工智能的技术不仅仅在图像识别、语音识别、自然语言理解方面有非常大的推动作用，另外一个很大的推动作用实际上是百度从去年开始对外宣传的无人车。我一直在说，从本质上来讲无人车是带着轮子的电脑，这台电脑就可以像人一样，识别障碍物、识别交通灯、遵守交通规则、带着乘客到任何他想要去的地方。这里我也想给大家放一个短片，演示一下我们的无人车实际在路上跑的情况。
播放“无人车”上路测试视频
大家可以看到，视频中无人驾驶车路测的整个过程是没有人进行任何干预的。当然，无人车离使用还有一段时间。现在我们能做到的是在路况不是特别复杂、非上下班高峰期的时候，无人车不需要人工干预就可以上上下下、做各种动作，但如果路况特别复杂的话，现在我们技术还达不到。但是我们相信，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。
我们认为人工智能再往下发展，其最主要的作用是会取代简单的脑力劳动。我刚才举的几个例子，比如无人车，一般人用几个月都可以学会驾车，而自动驾驶就是能够模仿人类的这种简单脑力劳动。还有一些在餐馆里的点餐员，他做的事情也是相对比较简单的，我们的人工智能也能够替代这样的功能，我们来看一下点餐的状况。
播放“度秘”入驻上海肯德基餐厅为顾客点餐视频
这是在上海的一个肯德基概念店，我们用度秘实现了点餐的功能。其实我们可以想象，未来很多这种简单、重复性的劳动都可以通过人工智能的方式来实现，代替人的作用。
当然，人工智能在很多领域都有应用，比如金融领域。依据大数据，依据我们对一个人的理解和分析，这其实也是一种人工智能、机器学习的技术，能够实现很多过去不那么方便实现的东西。比如征信，现在百度的教育贷款，基本上就是以秒为单位就可以决定是否要给一个人贷款，而在过去恐怕是要以天为单位去计时的。
在很多领域，人工智能都能够对传统产业产生改变。我觉得不需要我做更多的解释，大家只要想一想刚才展示的这些技术，无论是语音识别也好，自然语言的理解也好，还是图像识别也好，这些技术一旦应用到各种各样的产业中，都会对每一个产业产生巨大的改变。我们讲了很多年互联网对于制造业的影响，讲了很多年的物联网，我可以下这样的结论，如果没有人工智能的能力，物联网也好，互联网也好，对于制造业——大家知道中国是一个制造业大国——是不会有本质性影响的；但是有了人工智能，它对于制造业几乎每一个领域都可以产生巨大的影响。原来大家觉得一个死的东西，将来就变活了，它就会具有人类的智能。
那么问题来了，这可能是很多人比较喜欢谈论的一个话题：人工智能到底是会解放人类，还是会毁灭人类？业界其实有很多大咖都倾向于后者，他们都很担心人工智能会毁灭人类，我是属于比较乐观的那一类，我认为人工智能会做的是解放人类，至少在我有生之年，它毁灭不了人类。
其实这个道理很简单，大家想想，能够毁灭人类的东西早就出现了，比如说原子弹。现在人类拥有的原子弹可以毁灭人类很多次，但是为什么至今还没有能够毁灭人类呢？这是因为我们还拥有最终的控制权，谁能去push那个launch button（发射按钮），这个方面还是有很好的机制能够管理的。所以人工智能会越来越智能、越来越接近人类的能力，能够解放人类很多繁琐的工作，也能够激发无限的可能性。过去我们觉得不能做的事情，未来可能通过人和机器的结合，就越来越能做了，但是我不觉得人工智能会毁灭人类，因为我们有能力去控制，我们也有能力去制定相应的规则。
人工智能时代的看法范文3
《玻璃笼子》
《与机器人共舞》
《增长的本质》
《故事场景摩天楼》
《触点管理》
《软优势：优秀公司持久成功的秘密》
《一带一路：中国的文明型崛起》
《中国式众筹》
《最重要的事，只有一件》
智能时代和我们的未来
智能化是否使人变得越来越愚笨不堪？技术进步释放了什么？我们在越来越智能的时代应该警惕什么？《玻璃笼子》的作者尼古拉斯・卡尔指出：自动化在分担我们工作的同时，也弱化了我们的才能，偷走了我们的生活，限制了我们的视野，它甚至将我们暴露于监控之下，操控我们。当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。
请注意：这位被誉为是时代最清醒的思考者的尼古拉斯・卡尔说的是，当我们沉浸在技术带来的便利和高效的时候，他看到的却是看似有百利无害的技术背后隐藏的“手术刀”，这把锋利的手术刀改变的正是人的大脑，从而影响人的认知和行为。
那么，人工智能究竟是天使，还是魔鬼？人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？未来的机器人是否真的会像电影《机械姬》中那样具备最高级的人类智慧，进而取代人类？奇点来临时，人类将何去何从？《与机器人共舞》的作者约翰・马尔科夫重新定位了人与机器的关系，也让这本书成为目前关于机器人与人工智能领域内极具力度的深思之作。
互联网新世界下的智能时代已经来临，智能与未知，智能与人类所能控制的认知和行为，究竟是什么样的关系？其实，在我们11月价值榜的另外一本上榜图书《智能》中，似乎也有触类旁通的启示。
《智能》悉心地记录并论述了互联网时代的一场场波诡云谲且震撼人心的文化战争及其未来的基本走向。《智能》作者的调查表明，互联网从未有过真正意义上的全球化，全球的亿万网民既朝夕使用又须臾难离的虚拟网络仍然存在着诸多价值观念迥异、文化传统不同、民族意识纷繁且边界异常清晰的文化疆域。本书是对即将来临的新世界所进行的第一次至关重要的实地调查与研究。
如此看来，无论是未来的智能还是互联网，我们需要探讨的，最后还是停留在了价值观、文化疆域等核心问题上。未来新世界，总会推倒一堵墙，接着再筑起一堵墙，然后再推到一堵墙。或许，人类的发展，也基于此。
《智能》
[法] 弗雷德里克・马特尔
商务印书馆
上榜理由：在那部誉满全球的《主流――谁将打赢全球文化战争》一书中，作者描述了因地缘政治而引发的全球文化和媒体之战;而本书则将对全世界文化和媒体领域的调查延伸至所有的数字化大都市。作者的足迹遍及中国、俄罗斯、印度、巴西、墨西哥、南非、日本，乃至中东“硅谷”加沙等极具代表性的国家和地区，并在这些深入而全面的田野式的调查与访谈的基础之上，悉心地记录并论述了互联网时代的一场场波诡云谲且震撼人心的文化战争及其未来的基本走向。
作者的调查表明，互联网从未有过真正意义上的全球化，全球的亿万网民既朝夕使用又须臾难离的虚拟网络仍然存在着诸多价值观念迥异、文化传统不同、民族意识纷繁且边界异常清晰的文化疆域。
本书是对即将来临的新世界所进行的第一次至关重要的实地调查与研究。
《玻璃笼子》
[美] 尼古拉斯・卡尔
中信出版社
上榜理由：有人称，尼古拉斯・卡尔是我们这个时代最清醒的思考者之一，当我们沉浸在技术带来的便利和高效的时候，卡尔看到的却是看似有百利无害的技术背后隐藏的“手术刀”，这把锋利的手术刀改变的正是人的大脑，从而影响人的认知和行为。卡尔的《浅薄》出版时在美国引起了巨大的轰动，《玻璃笼子》延续了《浅薄》的思想谈到了自动化及我们的未来。这本书的内容引人入胜、发人深省，对于我们关注的诸多问题，如自动化是否使人变得越来越愚笨不堪？技术进步释放了什么？我们在越来越智能的时代应该警惕什么？给出了深入的解答。读完，也许会完全颠覆你对科技的看法。
作者指出：自动化在分担我们工作的同时，也弱化了我们的才能，偷走了我们的生活，限制了我们的视野，它甚至将我们暴露于监控之下，操控我们。当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。
《与机器人共舞》
[美] 约翰・马尔科夫
浙江人民出版社
上榜理由：人工智能究竟是天使，还是魔鬼？人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备最高级的人类智慧，进而取代人类？奇点来临时，人类将何去何从？
《与机器人共舞》从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程，直击了工业机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音助手Siri等前沿领域，进而深入探讨了人工智能（AI）与智能增强（IA）的终极关系，而作者也会剖析“人与机器谁将拥有未来”这一机器时代的核心伦理问题。约翰・马尔科夫重新定位了人与机器的关系，是目前关于机器人与人工智能领域内极具力度的深思之作。
《增长的本质》
[美] 塞萨尔・伊达尔戈
中信出版社
上榜理由：为什么某些国家繁荣昌盛而别的国家却并不如此？为什么美国的经济会超过巴西，巴西经济会超过乍得？为什么波士顿128号公路的技术走廊会走向衰落，而硅谷会蓬勃发展？在传统经济学家还在用GDP或人均收入等测量数据来回答这些问题时。跨学科理论学家塞萨尔・伊达尔戈却在这本书中发现了经济增长的本质。作者结合经济增长以及物理学这两个看似分离的领域，提出了经济增长的新理论。复杂产品（从企业到机器人，应用程序到汽车）是经济知识的物理升华，是一个对其教育、基础设施和能力的可衡量体现。
这是一本对全球经济进行全新诠释，并颠覆经济发展和财富起源传统假设的书。
《故事场景摩天楼》
[美] 加斯顿・莱戈布鲁 达伦・麦科尔
中国人民大学出版社
上榜理由：创造世界，分享体验，借助新技术将你的故成顾客的故事。伟大的故事、身临其境的场景体验和系统思维结合的一种新时代的商业理念与商业途径，将传统的品牌传播渠道转化为全民体验与参与的场景，让更易感知的品牌世界为企业带来不可思议的成功。如今消费者接受信息和做决定的方式已经发生改变。企业应该停止创造广告和营销活动，而从系统思想和平台建立的角度考虑，创造消费者体验的“世界”，提供让品牌和消费者连接在一起的身临其境般的体验。
《触点管理》
安妮・M・许勒尔
中国人民大学出版社
上榜理由：金字塔式结构正在瓦解，组织变得越来越网络化和扁平化;员工接管了企业的话语权，我们比任何时期都更需要员工的忠诚，并期望他们表现出更加自主的创造力和协作精神。本书展示了一条领导和管理未来公司的新道路，它将帮你：应对商业新世界的七项核心任务;认识未来“数字原住民”员工的特性以及新的领导功能;学会一种适应互联网+时代的全新管理模式――触点管理。触点管理敏锐地触碰到新商业时代的神经，是对内部领导者与员工之间所有接触点的管理过程和工具，目的是构建激励性的工作条件，营造尊重和协作的氛围，并使员工自觉自愿地对内对外进行有益的口碑宣传，最终为企业赢得难以超越的竞争优势。
《软优势：优秀公司持久成功的秘密》
[美] 里奇・卡尔加德
电子工业出版社
上榜理由：一直以来，高绩效都需要精明的战略和出色的执行，但现在要保持竞争优势，还需要第三个要素。它培育创新精神，加快推进战略和执行，并且不能被复制或买卖;它寄身于公司的价值观中。作者考察了各种长盛不衰的公司，发现它们的共同点是，把核心价值观与战略和执行放到同等重要的位置上。作者分享了这些公司的故事，提出了一个三角形模型，分辨出构成每个组织“软优势”的五个关键变量：信任、聪敏、团队、品位和故事，并对每个变量进行了详细的阐述。
《一带一路：中国的文明型崛起》
赵磊
中信出版集团
上榜理由：“一带一路”究竟是什么？“一带一路”对我们有何影响？如何抓住“一带一路”带来的发展机遇？本书将“一带一路”置于国际视角下，探讨了美国、日本及俄罗斯、印度等“一带一路”沿线国家对此有何认知与需求。此外，在多年调研数据及大量国内外案例的基础上，本书针对“一带一路”建设提出了切实可行的指导建议，为“一带一路”沿线地方政府及企业规划了全面详尽的对接方案。
《中国式众筹》
杨勇
中信出版集团
上榜理由：通过熟人圈的利益联合深度改变人群连接方式的中国式众筹将开启互联网革命的下半场，席卷所有行业，并深刻改变中国的商业生态、社团协会、慈善公益以及你我的生活与社交，最终起到有效提高创业成功率、增加就业与提升GDP、改善社会生态、推动社会进步的作用。中国式众筹布道者和领军人物杨勇历时一年沉淀素材，十易其稿。
《最重要的事，只有一件》
[美] 加里・凯勒 杰伊・帕帕森
人工智能时代的看法范文4
正如世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯・施瓦布在新著《第四次工业革命》一书中所言：“这场革命正以前所未有的态势向我们袭来，它发展速度之快、范围之广、程度之深丝毫不逊于前三次工业革命，它将数字技术、物理技术、生物技术有机地融合在一起影响着经济社会。”他认为，从公共和私营部门到学术界和民间社会，必须对这次变革作出协调一致、综合全面的应对。
“即将迎来的这场技术革命将彻底改变我们生活、工作和社交的方式。无论从其规模、影响范围还是复杂性来看，这场转型都将和人类以往经历的任何一次工业革命截然不同。”在施瓦布看来，第四次工业革命是技术融合，模糊了实体、数字和生物世界的界限：集成电路行业从“硅时代”开始迈向“石墨烯”时代；移动通信全面进入4G，并开启5G；软件进入“云时代”；以移动互联网技术为依托的共享经济蓬勃发展……更为重要的是，这一轮全球科技创新浪潮有着以往所不具备的特殊性：一方面多学科、多领域交叉突破，信息技术、生物技术、材料技术、新能源、航天技术等相互渗透交叉；另一方面科技创新和商业创新相结合，诸如淘宝、微信、特斯拉、苹果手机等，都是科技和商业互相借力，由此实现了更快发展。面对方兴未艾的新一轮工业革命、不断涌现的战略性新兴产业，无论发达国家还是新兴经济体，均已把创新视为赢得新一轮增长竞争的关键所在。
“机器对话”是未来制造的标志之一，机器人正从工厂走向家庭、医院、商店、餐厅，甚至战争地区，工业革命正在模糊人和机器之间的界线。它将影响我们的身份以及与之相关的所有问题――我们的隐私、对所有权的看法、消费模式、用于工作和休闲娱乐的时间，以及如何开拓我们的职业、培养我们的技能、与人交往和发展关系。这一技术变革打乱了传统的组织方式，而人类只有被动（或主动）的“承接”。反之，人类将失去前进的方向和发展的标杆。一如PTC全球总裁及CEO詹姆斯・贺普曼所言：“任何一个强大的国家都应有一个很好的制造业作为根基，一个失去制造业的发达国家很难仅仅依靠服务再度真正强大起来，因为国家必须能够创造真正的价值才能强大。”
人工智能时代的看法范文5
2015年6月30日，百度董事长兼CEO李彦宏决定，拿出200亿元做O2O（百度糯米、百度外卖）。那是一个大胆的决定，当时百度账上的现金流有500亿元，200亿就是半壁江山。
此前，百度一直在尝试连接人与服务，但从2012年的云战略、2013的年轻应用，到2014年的直达号，都没有取得预想中的成功。
李彦宏200亿元押注O2O一年之后，却进入了一个进退维谷的困境。细心的人已经发现，进入2016年，李彦宏很少再提O2O，而是把重点放在了人工智能、无人驾驶等未来技术的领域。
与此同时，美团收购百度糯米的传闻四起。百度糯米总经理曾良在9月8日内部信，否认了这个消息，表示“百度糯米也有信心在未来O2O的持续战役中赢得胜利”。不过，美团方面却一直态度暧昧。
“我认为百度糯米肯定是要卖的。”亿欧网创始人黄渊普对《财经天下》周刊分析说，在O2O的格局中，与美团和支付宝口碑相比，百度糯米没有优势。而且，百度对标的是谷歌，谷歌的重点是技术不是电商服务。
“连接人与服务、由信息转交易的转型，百度很可能需要有更大的勇气和承受更大的压力。但事实上，李彦宏是一个严重受资本市场影响的人，他承受不起这个压力。”黄渊普表示。
尴尬的百度O2O
在200亿元的支持下，百度O2O（百度糯米、百度外卖）确实取得了一定的成绩。
百度糯米总经理曾良在内部信中提到，百度糯米在市场份额上已经从2016年1月份的10%攀升至25%以上，拥有2亿的注册用户，覆盖500多个城市，200多万家商家。而经过两年的发展，截至2016年6月底，百度外卖拥有5000万用户、4万多名专职配送员工、每日订单量超过200万单。虽然各个研究机构的数据不尽相同，但百度外卖的整体市场份额都在20%上下浮动。
百度2016年二季度财报数据显示，由百度糯米、百度外卖、百度钱包等共同构成百度电商化交易总额（GMV）为180亿元，同比增长166%。
在李彦宏决心发力O2O的时候，国内的资本市场也正蜂拥而至，把O2O看作是下一个万亿元级的市场。对于百度糯米来说，如果能高效地对接好百度的流量和技术优势资源，打造O2O平台的机会很大。
李彦宏当时也认同O2O平台应该带动生态升级，而不是成为生态破坏者。他主张不谋求控股、不划分合作阵营、不害怕合作伙伴“洗用户”，希望把200亿元的资金用于扶持生活服务O2O产业链上的各方发展，而不是去打价格战。为此，百度曾入股客如云、星美影城、e袋洗。
然而，2015年也是资本市场疯狂看好O2O的一年，资本的大量涌入，也把百度O2O拖入了烧钱的泥沼。
经过一年的发展，众多的平台尤其是中小规模的平台，相继收缩甚至倒闭。百度的O2O业务一直处于烧钱的状态，这也致使资本市场态度骤变，百度的股价在过去一年中也没有得到提升。
美团最想收购百度O2O？
“Robin（李彦宏）当时收购百度糯米，就是为了把金融做起来。” 支付宝口碑CEO范驰对《财经天下》周刊表示，他认为李彦宏不会轻易放弃百度糯米。而打开百度钱包可以发现，百度糯米和百度外卖是少有的几个To C（消费金融）的应用。
百度百付宝公司总经理章政华在今年6月提到，百度钱包两年内激活账户数已达到6500万，而活跃用户群体主要是高校学生和白领人群，这与百度O2O的用户群体吻合。
黄渊普则认为，百度钱包的体量太小，4月的时候，支付宝的活跃用户数超过2.7亿人次，而微信支付的用户数超过4亿人次。相比之下，百度钱包6500万的用户数量实在太小。而一些迹象也表明，百度钱包走的路线不是消费金融，而是专业的理财。目前百度钱包在售的6款产品，有3款是基金产品。
从这个逻辑上看，黄渊普分析，李彦宏眼里最主要的是人工智能，百度糯米和百度外卖结局已定，要么并给新美团点评，要么卖给阿里，最不可能的是自己一直保留。而从王兴的角度看，美团可以倒向做社交的腾讯，也可以接受做人工智能的百度，就是不能向做电商和O2O的阿里妥协。所以，最后O2O的战争，一定会是美团点评和阿里的战争。
格局或在一年后清晰
现在O2O到底站在了一个什么样的节点上？O2O的主要玩家们也持有不同的观点。
美团大众点评CEO王兴在公司上半年工作内部讲话中提出，中国互联网的下半场刚刚开始。根据王兴的说法，截至2016年6月30日的近12个月里，新美大的活跃买家达到2.2亿，旗下App的月活跃用户数达到1.8亿，全平台日订单峰值已超过1150万单。
过去依靠PC用户或者移动互联网用户的激增，大部分公司的业务都跟着水涨船高。但是现在，中国互联网发展的人口红利正在消失，这个时代已经过去了。业务要增长，只剩下两条路：开拓海外市场获得更多的用户，或者精耕细作，通过每个用户创造更多的价值。
“光做纯线上的事情不行了，就开始往线下走，所以我们做了O2O。但从开始到现在，我们也只做了很薄的一层，主要还是线上引流，也就是帮助商户做营销，做整个产业链最后的那一小段。”王兴认为，往后看，“互联网+”要做的是各个行业从上游到下游的产业互联网化，不是仅仅停留在最末端做营销、做交易那一小段，而是真正能够用互联网、用IT全面提升整个行业的效率。
百度糯米总经理曾良则在否认并购传闻的内部信中称，中国的O2O仍处于马拉松的中场阶段。“有人说，O2O到了下半场，收官阶段巨头们将‘龙战于野，其血玄黄’。然而，我们认为，O2O是一场马拉松。”O2O从团购时代的野蛮生长，到如今正在以AI和大数据为主要驱动力，进入技术主导的智能时代，而这也都是百度所擅长的赛道。
支付宝口碑CEO范驰表示，新口碑成立一年，最大的一个感受是O2O还只是一个开始。“线下商家不缺流量，缺的是运营流量的能力，这是口碑对O2O的一个看法。我们觉得O2O不是从互联网带流量，而是用互联网来管理流量。”目前，口碑的日均交易由2015年3月的3万单，增长到了1000万单。
黄渊普认为，美团和支付宝口碑的最大差距就是没有一个自己的支付工具。假设支付宝在O2O上烧50亿美元，却能把自己的估值做到1000亿美元，那么这笔投入就是值得的。而美团从2015年开始就在内部研发支付工具，却一直买不到需要的支付牌照。
在这种情况下，如果阿里收购了百度O2O，那么将给美团带来巨大的压力。但对李彦宏来说，他未必希望这样的结果发生，因为百度的核心业务会进一步被削弱。因此，由美团收购百度O2O业务，更具可能性。
人工智能时代的看法范文6
【关键词】大数据 云计算 工业4.0 工业云 物联网 IOT 万物互联 工业互联网 人工智能 智能制造
1 概述
1.1 工业1.0
机械化，以蒸汽机为标志，用蒸汽动力驱动机器取代人力，从此手工业从农业分离出来，正式进化为工业。
1.2 工业2.0
电气化，以电力的广泛应用为标志，用电力驱动机器取代蒸汽动力，从此零部件生产与产品装配实现分工，工业进入大规模生产时代。
1.3 工业3.0
自动化，以PLC（可编程逻辑控制器）和PC的应用为标志，从此机器不但接管了人的大部分体力劳动，同时也接管了一部分脑力劳动，工业生产能力也自此超越了人类的消费能力，人类进入了产能过剩时代。如图1所示。
1.4 工业4.0将是整个中国时代性的革命
什么是工业4.0？
“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”，这三者本质内容是一致的，都指向一个核心，就是智能制造。
2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，所以说，工业4.0是整个中国时代性的革命。如图2所示。
2 工业4.0有哪些特点
互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据：工业4.0连接和产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据。
集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式中端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。如图3所示。
3 工业4.0有哪些技术支柱
工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。如图4所示。
4 哪类公司最有前景
结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：
第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是一出生就是智能工厂；
第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司。
第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、
除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。如图5所示。
5 【解决方案】包括软件硬件
软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等；硬件是工业机器人（包括高端零部件）、传感器、RFID、3D打印、机器视觉、智能物流（AGV）、 PLC、数据采集器、工业交换机等。如图6所示。
这是一次巨大的产业革命，错过了工业4.0也就错过了这个时代！谁最终赢得第四次工业革命主导权？第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。如图7所示。
德国政府所定义的德国工业4.0，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架机构。德国政府提出工业4.0整体框架有很多地方和中国的实际国情不同，操作上面还有一定的距离。如图8所示。
第四次工业革命延续时间大概为30到40年，所以说工业4.0、移动互联网对中国工业的颠覆、再造和融合，才刚刚开始。第四次工业革命的本质是主导这个世界未来的工业标准之争，是由德国和美国按照自己的逻辑路径、表述方法来进行推进。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。
德国提出工业4.0，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业4.0，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE公司、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
中国为什么选择德国标准？
（1）中国政府认为，德国路径比美国路径更容易实现；
（2）美国的工业空心化严重。IT公司出现工业4.0挑战大，缺少基础设施的落地，德国工业技术雄厚，是生产制造基地，生产设备供应商加IT业务解决方案提供商。在第四次工业革命的战略选择上，中国政府的策略是，紧盯新一轮产业发展的潮流，选择工业4.0，推出中国版的中国制造2025，寻找机会弯道超车，后发先制。
工业4.0是一个全新的时代，一期刚刚开始，预计要30到50年的时间发展引进，按照国家工信部部长所说：德国是从工业3.0串联到工业4.0，中国是2.0、3.0一起并联到4.0。
工信部和中国工程院把中国版的工业4.0的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。智能制造、智能工厂是工业4.0的两大目标。
在未来的工业4.0时代，软件重要还是硬件重要，这个答案非常简单：软件决定一切，软件定义机器。所有的工厂都是软件企业，都是数据企业，所有工业软件在工业4.0时代，是至关重要的，所以说软件定义一切。
工业时代4.0这条路刚刚开始，但给了我们大概的方向，未来企业会变成数据的企业、创新的企业、集成的企业、不断快速变化的企业。对于整个制造业来说，这是一个巨大的颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
6 国际国内工业云的建立
GE公司建立的Predix云，一个专为收集与分析工业数据而开发设计的云解决方案。Predix云也是“平台即服务”（PaaS），将在高度安全的工业级云环境中捕捉和分析海量高速运行、类型多样的各种机器产生的数据。Predix云将推动工业互联网的下一阶段增长，可以帮助开发者为行业快速开发、部署和管理应用与服务。
全球化的数字制造的热潮汹涌，工业大数据以前所未有的速度和巨量被释放出来，如何将这些数据与人、机器相连接，成为一个崭新的命题。而制造业巨擘GE在回归工业根基的转型之路上，推出了工业互联网这一广为传播的概念，而Predix正是GE承载新工业帝国梦想的核心平台。Predix是GE面向行业推出的一个工业云平台。不同的组织，能在上面控制数据的连接，并使用第三方开发者的分析软件。 一方面Predix为大量开发者提供便利，开发各种工业级APP。开发者只需关注如何解决问题，而无须关心如何获取以及连接数据；另一方面用户作为数据托管方，则可以使用这些APP，进行设备管理、运营维护等。
Predix的起源传统意义上OT技术是用于对机器设备的监视和控制，但GE眼中的OT技术已经超越这些概念，将机器设备与云服务连接，通过数据的分析可以帮助进行设备故障预测和整体健康程度的评估。通过融合IT和OT技术，GE正在重新定义工业自动化。
GE通过内置的传感器对机器设备的数据采集已有多年，但这些物联网前的传感器主要用于对设备运行实时性能的监测，比如显示某一特定测点的压力值，设备专家通过监视各测点的数值从而推断设备的性能，然后这些实时数据就被丢弃，不再进行收集存储。
机器设备产生的海量时间序列数据与社交数据和交易数据差别很大，针对工业数据的存储、分析必须针对性地进行优化，以帮助理解机器设备的行为表现。为了处理这些海量的数据集，GE需要一个新的平台来安全连接设备并分析数据，就这样在2013年，一个基于云计算的软件平台Predix被开发出来。不仅仅通过运营数据分析降低设备的服务成本，也通过这些运营数据有效指导产品研发的改进。
如图9所示，工业数据湖受到Amazon提供S3、EC2等云服务的启发， GE的管理层逐渐意识到他们也可以将Predix以云服务的形式推向市场，从而开启设备运营的联接、分析服务市场。
Predix正式诞生。
Predix的构成Predix是GE推出的全球第一个专为工业数据与分析开发的云服务平台，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。Predix承担的角色类似个人电脑中的Windows和智能手机中的IOS、Android操作系统。对于纷繁复杂的工业设备和工业数据类型来讲，Predix与其说是通过操作系统来运营工业互联网，不如说是为海量的工业数据找到了一种相对标准和统一的承载和呈现形式。
如图10所示，Predix的架构传承于GE工业化基因，Predix提供标准的方式来运行工业级的分析能力，连接机器、数据和人，提供分布式计算、大数据分析、资产数据管理、机器和机器通信和应用移动性，“端到端”的安全访问机制确保数据、设备、网络和系统的授权访问。
GE为何要推行Predix其实是一个面向云应用的软件平台，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。所以，Predix的功能是统筹各种APM系统、承载行业用户的工业互联网应用，从这个意义上，GE把它称为“操作系统”。
APM系统一般包括企业资产管理（EAM）、预防性维护（PM）、预见性维护（PdM）、工厂资产管理（PAM）、环境健康和安全（EH&S）等方面。GE的APM系统，是GE为了提升自身的资产管理绩效而特别研发，并已在内部应用多年的，一整套综合了云计算和物联网技术的解决方案。
实际上没有APM系统的Predix是没有灵魂的。所以即使GE开放了Predix，用户也需要使用GE的APM来实现远程监控、诊断、智能运行设备。所不同的是用户基于Predix二次开发出来的是以GE APM系统为核心的、适合自己的资产绩效管理方案，因为不同行业的资产绩效管理方案，必须要写入该行业的特性和参数。
GE的终极目标每一家工业企业都要成为一家数字公司，这是GE对未来的看法。而GE同时希望，Predix能成为这些数字公司的驻足之地。
因此，GE加大推广APP开发的力度。2016年GE计划开设4个创新坊，加大企业对于开发类似工业APP的扶持，从而孵化出完整的生态群。
市场的同类掘金者为了在数字化领域挖掘新的商业机会，西门子正在以“西门子数字服务”为平台，努力发展相关服务。西门子2015年底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化服务平台Sinalytics。这一平台与Predix非常类似，整合了远程维护、数据分析及网络安全等技术。继成功完成内部测试之后，2016年西门子正式面向市场推出“MindSphere工业云平台”。MindSphere被设计为一个开放的生态系统，工业企业可将数据服务作为预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的基础。
除此之外，前段时间与美的达成股权收购的机器人制造商KUKA和Infosys宣布联手开发支持企业迎接工业4.0的解决方案，合作目标是开发一个可让客户采集、评估和利用数据以提高自身生产过程的软件平台，KUKA将通过建立工业4.0云平台扩展设备与云系统之间的连接。
PTC2014年宣布收购物联网平台创建者ThingWorx，并致力于建立和运营物联网应用。经过一系列的收购和运作，2016年6月，PTC宣布新版物联网平台ThingWorx 7上市，包括进阶的联网产品管理工具组、强大的新分析功能、公有云支持、简化的平台元件等。
当然，对IBM、SAP、微软这些虎视眈眈的市场巨鳄，同样不能忽视他们对工业云的狂热。
总结中国企业具有广泛的工业云应用需求，如风电、飞机发动机、汽车、工程机械、家电等保有量居世界前列。因此，呼唤中国自己的工业云生态圈，是一种合情合理的想法，正如GPS之于中国的北斗导航系统。
然而，这样的云平台的搭建，在中国，已经几乎可以断定无法由一个公司之力来建设的。这么庞大的一个生态圈，绝非当下中国制造业任何一个企业的工业技术体系可以承担，一个合适的制造业共同体，迫在眉睫。
然而以GE为代表的企业已经开始布局工业云，在海尔、在华为这些优秀的制造业都已经结为联盟。徐工集团与阿里云公司共同打造的“工业云”平台瞄准工业互联网领域的全球标杆―美国GE公司打造的Predix工业云平台，应用颠覆式思维、借助新一代信息技术，将徐工数字化工业能力输出打造成开放、共享的全球云平台，力争成为中国工业领域的“Predix”。
7 结论
工业物联网正在推动第四轮工业革命，它将大大改变制造、能源、交通运输、城市、医疗以及其他工业行业，并帮助企业从传感器聚集数据，从而最大限度地提高机器效率以及整个工作的吞吐量。具体应用包括运动控制、机器与机器通信、预防性维护、大数据分析以及互联医疗系统等。
工业云平台由于能够灵活实现跨区域工业信息服务的部署和交付，已经成为国际巨头们投入的重点。如果说传统信息技术领域是美国企业占据优势地位，那么工业领域的信息服务发展正迎来群雄逐鹿的时代。谁能率先确立在全球的工业云服务覆盖，便能在智能制造时代掌握产业生态的制高点，并取得掌控工业物联网的先机。
参考文献
[1]乌尔里希・森德勒.德国 工业4.0即将来袭的第四次工业革命[M].机械工业出版社，2014.
[2]维克托・迈尔-舍恩伯格 肯尼思・库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012.
[3]刘云浩.物联网导论[M].科学出版社，2010.
