“5G 帶來了大量數(shù)據(jù)，問題是數(shù)據(jù)能干嘛？假如不能把它變成應用場景，一點用都沒有。”

5G 時代的到來使經濟數(shù)字化和科學數(shù)字化得以啟動，大數(shù)據(jù)的收集將是 5G 時代的重要內容。但是，5G 本身并不能真正形成應用場景。如何將這些數(shù)據(jù)轉變成真正對民生和企業(yè)有用的，真正能夠賺錢和服務人群的產業(yè)鏈將是接下來要面臨的問題。

陳世卿院士認為，將腦科學、人工智能和網格邊緣超算結合在一起，才能完成從端到邊緣的應用場景，建立起完整的產業(yè)鏈。

在 2020 新基建助力產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展主題論壇中，美國國家工程院院士陳世卿通過各種淺顯易懂的例子對人工智能在各個領域的已有應用和腦機融合的未來進行了論述和展望。

“AI 是未來的新基建，但真正能夠發(fā)揮的是人類的大腦，要學習大腦的計算方式。”

“人類的大腦非常具有創(chuàng)新能力的，我們知道，人的眼睛有一定的局限性，看不遠、看不到很細小的東西，所以發(fā)明了望遠鏡和顯微鏡;我們跑不過馬，跑不過狗，于是發(fā)明了腳踏車、汽車、飛機。人類憑想象力把身體的功能延伸出去，這就是大腦的創(chuàng)新能力的體現(xiàn)。”陳世卿院士表示，我們已經有各種各樣的發(fā)明延伸，而現(xiàn)在唯一沒有被延伸出來的，最后一個需要去攻破的，就是我們自己的大腦。

“除了大腦、小腦，我們每個人都有一個延伸出來的第三腦”，近年專注于第三腦研究的陳世卿院士解釋道，我們每天都與之交流的手機其實就是第三腦，它幾乎儲存著一切與我們有關的數(shù)據(jù)，音樂、照片甚至是所思所想。不同于其他的具有普適性的人工智能，第三腦是專屬于每個人的人工智能。

陳世卿院士強調，將來的研究要把腦科學跟 AI 結合起來，實現(xiàn)腦機融合，利用人腦的創(chuàng)新能力和 AI 的速度，創(chuàng)造屬于每一個人的人工智能，帶動未來的應用場景。而這會發(fā)生在什么地方？發(fā)生在我們住的地方、社區(qū)、街道或者產業(yè)園旁邊。在陳世卿院士看來，腦科學和人工智能技術相結合擁有廣闊的應用場景，在這些場景里面，則需要 5G 帶來的大量的數(shù)據(jù)。

“所有的大數(shù)據(jù)是用來為人服務的，都是個人的，或者是團體的。”

全世界的石油公司沒有一個不買超級計算機的，因為通過模擬地層的爆炸、聲波，才能找到可能石油存在的地方。每天坐的飛機、汽車為什么那么安全？因為在制作的時候，超級計算機就已經模擬出可能出現(xiàn)的狀況，提前進行預防。

陳世卿院士通過各種例子闡述了超級計算機在各個方面的用途。與此同時，他也表示這種類型的超級計算機是大型、集中式的，需要消耗巨大能量，是國家實驗室才可以養(yǎng)得起的。而隨著科技的進步和通信技術的升級，AI 帶動新的算法，使人腦的開發(fā)得到提升，那么人人將可以擁有專屬的 “超級計算機”。“所有的大數(shù)據(jù)是來為人服務的，都是個人的，或者是團體的，完整的應用場景都將發(fā)生在社區(qū)旁邊或者街道旁邊。”

人工智能的應用場景比比皆是，智能醫(yī)療、智能教育、智能農業(yè)、智能交通、智能能源甚至是智能文創(chuàng)、智能金融等。

以智能醫(yī)療為例，陳世卿院士的愿景是：“我們要做全國一張健康網，全國一張健康卡，當病毒來臨，一張網、一個健康號碼就可以了。” 如何 “未卜先知”，提前診斷出疾病，這才是研究的希望所在。陳世卿院士解釋道，研究的時候就要有數(shù)據(jù)，在各種場景里，人們的數(shù)據(jù)被收集，之后進行分析，這就是要做的邊緣超算。陳世卿院士以心臟病為例對此做了進一步說明。

“假如有一天，一個患有心臟病的病人突然倒在馬路上，而心臟病發(fā)作有十幾種，如果不能夠 20 分鐘內知道這名病人的患病類型，那么救護車來之后，則無法知道應該送到哪個醫(yī)院去會更適合，因為不是所有醫(yī)院都有心臟專科的，所以 20 分鐘內通過人工智能快速運用邊緣超算，對所有的相關數(shù)據(jù)進行計算，例如個人狀況、倒的地方、附近的社區(qū)，快速知道這名病人是屬于哪一種心臟病，應該往哪個醫(yī)院送。這是非常重要的應用。”

“人工智能需要很多人才，我們需要 500 萬人”

“5G 時代是人工智能加速發(fā)展的重要機遇，研發(fā)前沿的應用場景、加快培養(yǎng)人才是當前最需要解決的問題。”但是，目前中國的人工智能人才還存在很大的缺口。陳世卿院士認為，我國目前需要人工智能開發(fā)人才至少 500 萬人，而現(xiàn)在只有 5 萬人不到。對此，他表示，希望在中國做 100 個人工智能大學，培養(yǎng)中高端的人才。而對于人才的高效率培養(yǎng)，陳世卿院士認為，運用腦機結合的方法，將能夠實現(xiàn)高效的智能教育。

智能教育的其中一個方面是物理環(huán)境的智能化，陳世卿院士解釋道，比如說家里面的微書房，運用 AR 技術形成 3D 圖像，將能更容易地進行高效率學習，甚至包括空氣中的氧氣含量，二氧化碳最高濃度，你的座椅環(huán)境等等，通過圖像來提高學習效率。

同時，陳世卿院士還分享了另一個智能教育的應用愿景：從腦科學找到一個規(guī)律，使得從生下來到上幼兒園就可以判斷出一個人是適合科學性、技術性、工程性、藝術性還是醫(yī)學性的學習。“因為人的大腦學習能力和創(chuàng)造能力在 20 歲時處于最頂峰狀態(tài)，而按照目前的教育進程，讀完博士已經 35 歲了，大腦的能力已經開始處于下降狀態(tài)了。”

陳世卿院士表示，按照腦科學的方法，通過 AI 賦能，改革未來的教育系統(tǒng)，將能夠達到非常驚人的效果。他認為，加快人才釋放到社會的速度，才能做到真正的不浪費人員，中國的第二次人口紅利才會來。“現(xiàn)在第一次人口紅利已經過去，社會進入到老年化階段，用科技的方法，用腦科學的方法釋放人口第二次紅利，這是可以做到的。”

“現(xiàn)在研究的目的是什么？不是為了賺錢，而是為了讓技術紅利惠及所有人，解決社會經濟問題。科技之道，同沾雨澤。”陳世卿院士表示，所有的人工智能應用場景都是跟人工智能有關，人工智能就是要算法，算法就需要算力，這塊將來要大力開發(fā)。

責任編輯：PSY