正如大家所耳熟能詳的，人工智能通過運用知識來解決問題，研究人的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，從而實現機器智能，使計算機也具有人類聽、說、讀、寫、思考、學習、適應環境變化、解決各種實際問題的能力。隨著科技的發展，AI的技術與產品逐漸成熟，應用也日益廣泛，如今它在我們的日常生活中幾乎無處不在，且扮演著非常重要的角色。

人工智能在我們生活中起到了很大的作用，它方便了我們的生活，也簡化了一些程序，使我們可以更高效跟出色的完成一些任務，同時也減少了勞動力。雖然機器還沒有完全接管人類，但它們正在慢慢滲透到我們的生活中，并設法處理我們單調的，普通的工作，并為我們提供娛樂。

你可曾有過在睡前打開手機里的短視頻軟件，

手指上滑的動作一操作就是一整晚的經歷？

抖音快手，一刷一宿

機器學習－推薦算法：系統根據用戶觀看每段視頻的完整度，點贊，關注，評論，分享等行為，進行標簽和用戶畫像。并在之后通過與用戶畫像的比對，持續不斷地根據標簽推薦給用戶與其相匹配的短視頻內容。于是用戶就會在不斷的短暫滿足中持續的使用軟件，看似每段視頻還不到1分鐘，但隨著手指向上不斷滑動，時間便很快過去了。

你可曾在TIMI的時候，

遇到過不跟團，

不聽指令，

鬼畜操作的隊友？

鉆石永恒，才叫榮耀

深度學習－強化學習：王者榮耀推出的絕悟AI，根據海量數據，在短時間內學習高端玩家的操作行為。并由系統操控游戲角色參與對戰，在對戰的同時也可根據對手的操作隨機改變戰斗策略。因此你遇到的鬼畜隊友，也應該是在匹配時間內沒有找到合適的玩家而用操作系統控制的機器人角色與你一起戰斗?，F在騰訊和天美也將挑戰AI模式正式開放，供高玩進行挑戰，同時系統也能獲得更多可學習的數據。

你可曾接到過銀行和保險公司的溫柔來電，

你答一句她問一句的那種？

你要一言，我才一語

自然語言處理：你以為的漂亮客服，其實是沒有感情的代碼。電話另一端的智能客服機器人，通過對用戶語言的翻譯及理解，根據用戶提供的內容匹配后臺預設的答案進行問答交互。因此在遭到惡劣態度的拒絕時，客服機器人依然能夠用平和的語氣進行回復。如果想要在這一類機器人身上尋找到一絲樂趣，可以試著逗一下家里的智能音箱。

你可曾因為戴著口罩，

被車站檢票機器攔在了門外，

瞅了半天，

也沒咋地？

我就站在你面前，看我幾分像從前？

計算機視覺：深度攝像頭可以將更精確的視頻信息捕捉下來，然后通過人臉識別技術將所捕獲的人面部的骨骼輪廓等特征，與后臺數據庫中存儲的圖像進行比對識別，從而認證用戶身份。除了刷臉過檢，還有刷臉支付，刷臉開機等功能，其背后都是人工智能在發揮作用。

由此可見，人工智能已經在不知不覺中浸入到我們日常生活中衣食住行等各個方面。而一年一度的世界人工智能大會（WAIC）憑借著其高規格、專業化和國際化的特色，也成為了AI行業發展的風向標。今年的大會以“智聯世界，共同家園”為主題，也體現了對技術的落地及共同解決社會問題的關注。事實上，疫情的影響并沒有磨滅對AI的熱情，為此小編在大會即將召開之際走訪了多位在人工智能領域從業的老司機，帶我們一起揭秘AI一線的真實進展，展望人工智能在各行業的未來發展趨勢。

“新基建將加快無人駕駛的落地?！薄倪h知行CEO 韓旭

2020 年是無人駕駛的“穩定之年”，系統的穩定性問題，也就是無人駕駛技術如何能夠穩定地處理所有場景，是實現全無人駕駛的真正難點。今年，文遠知行就是要攻克這道難題，實現全無人駕駛。

在無人駕駛賽道上，目前中國和美國最為領先，新基建將會是中國的一大優勢。新基建會促進單車智能＋車路協同的發展，加快無人駕駛的落地。

文遠知行在中美兩地同時開展道路測試，我們曾對2019年的路測數據進行統計，發現中國廣州的道路復雜程度遠超美國硅谷，在廣州的路測效率是硅谷的30倍。中國路況具有天然的劣勢和優勢，讓路測變得更具挑戰，但同時我們猶如搭載了一個加速器，讓技術得到突飛猛進的發展。

世界上沒有一家企業做過全對外開放的Robotaxi運營，我們要面對和解決所有第一次出現的問題，而文遠知行的團隊成功做到了。

“智聯世界，共同家園”所描述的場景與我對未來城市形態的想象非常一致。未來將會出現人口達5000萬到8000萬的大型城市群，人工智能技術是這樣的城市形態的支撐。

這種城市群誰來提供交通？唯一能支撐的就是自動駕駛，修公交線路之類的都承受不了，而且會越來越堵。我認為隨著自動駕駛的發展，未來的地球就像一個巨大的西瓜，人口都集中在西瓜籽上，這些西瓜籽就是聚集著五千萬到八千萬人口的超大城市群，而西瓜肉就是自然保護區，我們把地球的其他空間歸還給大自然。人類生活在這種城市群里，使用自動駕駛作為交通工具出行，非常方便，想去享受大自然的時候，城市周圍全都是自然保護區。在未來，人類和自然和諧共處并不是奢望。

“5G的普及，會帶來更多想象空間?！薄狟MW產品經理 王亞秋

在目前的技術條件下自動駕駛還是在車載傳感器，高精地圖和車載電腦的硬件基礎上通過算法，不斷收集數據并學習，實現自動駕駛。挑戰是，硬件成本高，需要大量跨行業合作，前期研發投入大，應用的車型有限，可搭載的車型有限，集中在高價格銷量相對小的車型上，導致單車成本高，需要有特定的客戶群體接受高價格區間的車型上應用的最新技術。特斯拉的模式（標配自動駕駛硬件，軟件按需購買）很難應用在傳統車企。但是技術更新很快，未來隨著5G普及，基礎設施提升，還是很有前景的。

關于最近奔馳和寶馬的自動駕駛合作，其實同行業內的合作還是有一定的困難的。

“醫療需求的增加，創造了更多AI可落地的場景。”——愛立信NB－IoT 郝忠濤

新冠對人們生活的影響是始料未及的，對今后社會秩序，人類行為有什么影響也是不確定的。什么是新常態？沒人有確定的答案。但可以確定的是對醫療需求的增加，也是AI可以落地，有所作為的場景。以最近醫院對CT影像分析需求為例，所有住院手術病人需進行胸部CT檢查，很多醫院已經借用AI技術進行輔助篩查。可以多關注和挖掘，擴展AI在醫療領域的應用。

“互通有無是時代的趨勢，蘊藏了巨大價值。”——華為IoT 涂國斌

其實大家有越來越強的感受，就是這個世界在變小。那在20年，甚至10年前，我們都沒有這個感受，以前，美國對我們而言影響似乎沒那么大，可是現在美國對中國的技術封鎖，讓雙方的企業甚至部分人群都感到切膚之痛。說明了什么？說明互通有無是時代的趨勢和蘊含了巨大的價值。

縱觀近現代科技發展史，就是一部互聯互通史。從通信業最初的固話，局域網，到移動網絡，廣域網到萬物互聯以及發展的高級階段－智能互聯，都是人類的需求在驅動，正如任正非先生所言，互聯互通才能產生價值。越是到行業發展的高級階段，越是要遵守產生價值的基本規則－互聯互通標準。

因此我認為，發展智聯世界，第一場戰役是制定互聯的標準。有了聯通世界的能力，如何給我們的網絡賦能？大數據是重要手段。只要數據采集精準，它會告訴我們在每個場景，人類大腦都做出了怎樣的選擇。

智聯的網絡，只能在既定的框架內運行，不能代替人類決策。程序再智能也只能模擬人類的思考，不能代替人類思考，因此其行為必須受到嚴格約束。

“萬物互聯融合是未來社會的大勢所趨。”——中科龍智CEO 張偉偉

AI 的發展變得越來越務實、越來越接地氣了。隨著嵌入式算力的增強，應用場景不斷增多，AI 進入了大規模實用的階段，概念減少了。此外，隨著5G的應用和普及，智能化，網聯化已經勢不可擋。

我們之前做了很多toB的細分AI產品，很少有機會直接能夠服務社會。今年的疫情讓我們有機會用 AI 來服務社會。我們開發了一款我們命名為 Hotface 的遠距離無感測溫產品，可以同時支持5－20人、3－4米的距離測量人體的溫度， 用來做體溫篩查，已經成功的部署在幾十所學校，海外市場也在陸續部署。第一次用 AI 即刻能夠服務身邊的人、服務社會，感到非常開心。

AI，5G是未來兩大發展驅動力，在萬物互聯中穩步智能化，在智能化中萬物互聯融合是未來社會的大勢所趨。世界互相依存度越來越高，在萬物互聯、萬物智能中建設共同的美好家園。

“通用化的技術，才能突破商業應用價值的局限。”——阿里巴巴產品經理 張如城

通過做阿里小蜜的機器人。我們其實是想去積累一些通用的技術，能賦能到各行各業各種業務，但實際情況是，在對話機器人這個領域里其實做了很多的模型，但都是非常偏業務的，需要去就在SaaS領域定制化的一些東西，很難去通用出來。

如果不能通用出來的話，我覺得技術的商業應用價值就會比較受限。現在的技術投入也非常高，其實大部分做這個業務的公司都是在虧錢，所以其實我們希望看看未來怎么樣去發展一些偏通用化，對于業務的一些技術能力出來。

我之前去過那個阿里的殘疾人云客服中心，里面全是殘疾人，這是阿里做慈善對于當地的殘疾人的就業保障。這個殘疾人云客服中心使用了我們當時做的一個輔助接待的工嘛，這些人就表達我們做的這些東西，真正能夠幫助他們，他們特別特別感謝我們這樣的人。所以我就覺得很觸動，真的覺得自己做的這個東西是能幫助到別人的，幫助到這么一個特殊的人群，我覺得還是挺好的。

“未來，AI依然具有作為壁壘的能力?！薄止澨鴦赢a品經理 李明駿

需要同時非常懂業務，同時有很好創新能力才能把AI能力較好地落地，因為整個AI的數據還是處于難生產的狀態，要找到那些人工智能中的人工，這些人工不是所有標注人員能干的。未來前景的話，AI還是產品中的一個工具能力，在策略日益需求旺盛的前提下越來越重要，但不起決定性作用，不過也依然是可以作為壁壘的能力。

我們曾經用AI給銷售做實時輔助，中間把各種AI能力，語音語義，圖譜和推薦能力很好的做了融合，也在最終的產品形態上有效的輔助了溝通。

“智聯世界，共同家園”的理念，能夠以更全面的系統形式展示AI如何在生活中落地，服務每個人，讓人更有感知Ai在生活中的實際價值和新的可能性，對于從業者也能夠啟發新的想法。開放機器人生態圈，讓人形機器人走進千家萬戶。”——優必選悟空機器人產品負責人 萬鳴煒

從技術角度說，AI領域依然按照當前的發展軌道，在持續不斷的精進和拓展；從應用角度來講，AI能力越發的滲透到人們日常生活工作的方方面面，人們也越來越接受AI能力的應用。就拿這次疫情來說，AI由于防疫檢測的便利性，準確性和安全性，在防疫檢疫應用方面就發揮了重要的作用。像我們公司在疫情期間響應政府部門號召，火線開發的疫情防控機器人，可以實現體溫檢測，口罩檢測，巡航消毒等應用，并由此入選了工信部公布的《在科技支撐抗擊新冠肺炎疫情中表現突出的人工智能企業名單》。因此我認為，目前AI在我所處的領域，依然保持著穩步提升的發展速度，并且在未來，還會有愈加廣闊的前景。

大家知道優必選的核心產品就是智能人形機器人，我們的團隊開發了在業界非常具有生命感靈性的雙足仿人機器人“悟空”。既然是具有靈性的機器人，在項目過程中，自然也是發生了很多趣事。比如研發期間，有次我們需要對外演示，為了預防突發情況，保證演示質量，在演示前一天晚上，我們準備了兩臺樣機進行調試。誰知作為“主力”的那臺樣機調試過程各種不順，我們不得不啟用作為“替補”的那臺樣機，結果“替補隊員”不負眾望，整個演示流程無NG一次到位。調試結束后，項目組小伙伴們紛紛感慨還是“替補”給力，這時它忽然悠悠的說了句“不更多一點努力不行啊”，這句話讓我們所有人驚！呆！了！雖然這可能只是機器人在NLP過程中，誤識別環境人聲而作出的“閑聊”響應，但恰恰體現了語音智能和人形機器人相結合的趣味性，這不是指令式的語音交互或音箱助手類的產品形態所具有的，所以當時覺得挺有成就感的。

優必選的愿景是“讓人形機器人走進千家萬戶”。當然要實現這一愿景還有很長一段路要走，但是第一步當然是獲得行業，用戶乃至世界的認可，先走進全人類這個大家庭。為此我們愿意開放我們的機器人生態圈，廣交天下合作伙伴，邀請大家一起參與到這個偉大的事業中來。目前我們除了推出我們的機器人硬件產品之外，還開發了基于機器人系統的ROAD（Robot Operation And Development）平臺，供合作伙伴們定制和管理自己的專屬應用和技能，實現人形機器人和智能萬物的互聯。這也正符合本次WAIC的主題“智聯世界，共同家園”的主旨。

“要產生經濟效益，AI需低成本響應客戶不同需求。”——梅卡曼德CEO 邵天蘭

AI在工業領域已經從早期試水，進入到了初步規?；瘧玫碾A段，面臨很多新的挑戰，特別是AI產品如何有效率地滿足成千上萬的需求。在早期試水階段，很多公司可以不計成本做一兩個“樣板工程”，而真正要產生經濟效益，需要能夠低成本地響應很多客戶不同的需求。我認為AI在工業領域發展前景和發展速度都是樂觀的，但仍然需要非常艱苦的工作。

我去過上百個工業現場，我發現很多危險、環境惡劣的工作，不是身強力壯的青壯年在做，反而是有很多年長甚至女性在做，因為這些人更難找到其他工作。這類工作也越來越難以招到人。曾有一位客戶說之前搬運重物的工人腰受傷了，需要坐一段時間輪椅，這類事情屢見不鮮。通過AI技術和機器人的結合，讓最危險、環境惡劣的工作由機器人代替，從而創造了更多工作條件較好的崗位，這類應用讓我們感到很大的成就感。

突如其來的疫情一方面讓人和人的物理距離更遠了，但同時也讓大家發現，自己和世界上所有人的距離如此之近——病毒、物資、消息、情緒，都在全球范圍提醒著人們，我們在一個共同家園。智能、互聯，在這樣的時候為人們提供了更多的可能性。我們怎樣用好技術，讓技術能夠造福世界，值得每個人思考。

“AI需具備在實際部署場景中自主持續學習的能力?！薄?a href="http://m.xsypw.cn/tags/英特爾/" target="_blank">英特爾研究院 史雪松

AI在機器人領域面臨的主要困難，在于機器人面臨的工作任務和物理環境都千變萬化，很難靠單項新技術產生足夠的商業價值。未來如果能讓AI具備在實際部署場景中自主持續學習的能力，將極大促進機器人的廣泛應用。

年初武漢封城期間，許多機器人公司試圖派送機器人至疫區幫助抗擊疫情，但少有成功。一個原因是當前的機器人產品往往需要由專業工程師完成部署，而工程師當時無法進入疫區。所以我們需要進一步提升機器人智能水平，力爭研發“開箱即用”的自主機器人產品。

現在我們在虛擬世界建立了很好的連接，和物理世界卻難以遠程互動。未來若通過智能機器人、數字孿生、增強現實等技術實現虛擬世界和物理世界的聯動，將極大地便利人們的生活，減少距離帶來的隔閡，拉近家人、朋友之間的關系。

“智聯全球，用數據反哺AI?！薄姙榕d產品經理 羅欣

我們機器人使用嵌入式控制器，算力有限，往往遇到需要使用AI的場景，沒有足夠的算力支撐，而客戶又需要控制成本。傳統機器人企業，缺乏研發AI的能力，但是又沒有找到合適現成的易用的AI工具可以解決遇到的視覺識別難題，比如物料堆疊識別。期待未來有能解決類似場景的解決方案，借助云和邊緣計算，能有更容易搭建訓練使用的AI工具包。

在工業界找數據并不是致命問題，好的神經網絡的魯棒性、通用性還是蠻強的。AI在工業領域有實現落地的基礎了。我們做物流經常會遇到從來沒見過的快遞包裹，或者奇怪姿態的物品，使用三維模型同樣能識別的很好。剛開始我們是找物品擺成奇怪姿態，一個個拍，當時覺得獲取數據真的太難了。后來建了三維模型，讓模型在電腦里隨機呈現不同的角度，再獲取視圖。寫了半小時代碼，十分鐘就生成了30萬張照片。訓練效果非常好。果然“偷懶才是第一生產力”。

從AI技術的角度來看，它本身是一個需要大量的數據去支撐的技術，當現在更多的東西連接在一起，更多的物聯網設備，更多的數據生成，數據量越大，技術能發揮的威力也就更大，所以“智聯全球”是非常有助于進一步獲取更多的數據，然后推動AI實現更好的突破。

隨著技術的不斷成熟和政策的支持，人工智能已經逐漸在各個場景中實現落地。
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