本文（wén）摘自《人工智（zhì）能全球格局》，该书得到倪光（guāng）南（nán）、邬贺铨两位院士（shì）的（de）共同推荐，得到百度CTO王海峰博士（shì）盛赞。到底是一本怎样的书，能同时得到两位院士的推荐？这本书由国务院（yuàn）发展研究中心国际技术经（jīng）济研（yán）究所、中国（guó）电子学会、智慧芽共同撰写，是一（yī）本通（tōng）俗易懂（dǒng）的人工智能科普读物，从源头上思考（kǎo）人工智能的本质和发展历程（chéng），全面解读各国（guó）政府、科技（jì）巨头的人工智能布局，理性思考、审慎（shèn）看（kàn）待我国的人工（gōng）智能科技和（hé）产业实（shí）力（lì），讲述了以科（kē）技创（chuàng）新领（lǐng）跑世界的中国（guó）故事。

一、人（rén）工智能推动基础科学理论突破

实际上，材料、化学、物理（lǐ）等（děng）基础科（kē）学（xué）领域的研究（jiū）过程（chéng）中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证（zhèng）明等环（huán）节，科学家们都离不开（kāi）数（shù）据的搜集、选择和分析。由于（yú）物理、化（huà）学或力（lì）学规律的存（cún）在，这些领域的数据往往（wǎng）都（dōu）是结构化的（de）、高质量的以及可标注的。人工智能（néng）技术（shù）（机器（qì）学（xué）习算法）擅长在海量数据中（zhōng）寻找“隐（yǐn）藏”的因果（guǒ）关系（xì），能够快（kuài）速（sù）处理科研中的结（jié）构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关（guān）注。人工智能在材料、化学、物理等领域（yù）的研（yán）究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现（xiàn）代（dài）化”。

以物（wù）理领域（yù）为例，人工智能的（de）应（yīng）用给（gěi）粒（lì）子物理、空间（jiān）物理等研究（jiū）带来了前（qián）所未（wèi）有的机遇。为寻找（zhǎo）希格斯（sī）玻色子（上（shàng）帝粒子），进一步（bù）理解物质的微观组成，欧洲核子研究中心（CERN）主导开发了大型强（qiáng）子对撞机（LHC）。LHC是目前世界上最大的粒（lì）子（zǐ）加（jiā）速（sù）器，它每（měi）秒可产（chǎn）生一百万吉字节（GB）的数据，一小时（shí）内积累的数据竟然与（yǔ）Facebook一年的数据量（liàng）相当。有一些研究人员（yuán）就想到，利（lì）用专（zhuān）用（yòng）的（de）硬（yìng）件和软（ruǎn）件，通（tōng）过（guò）机器学（xué）习技术来实时决（jué）定哪（nǎ）些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。事实证（zhèng）明，机器学习算法（fǎ）可以至少做出其中70%的决定，能够（gòu）大大减少（shǎo）人类科学家的工（gōng）作量。

尽（jìn）管人工智能商（shāng）业化发展更（gèng）容易（yì）受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人（rén）心。因为社（shè）会生（shēng）产力的变革，归根结（jié）底在于基础科（kē）研的进一步（bù）突破。我们（men）或许再也回不到（dào）有（yǒu）着（zhe）牛顿、麦克（kè）斯韦（wéi）和爱因斯（sī）坦等科学“巨（jù）人”的时（shí）代。在那（nà）个时代，“巨人”们可以凭借着超越时代的智慧，在纸张上书（shū）写（xiě）出简洁优美的定（dìng）理，或者设计出轰动世界（jiè）的实（shí）验。像这样做出伟大工作（zuò）的机会或许不多了，在这个时代，更多需要的（de）是通过大量（liàng）实验数据（jù）来（lái）获取真理的工作。大（dà）到宇宙起源（yuán）的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离（lí）不开一批又一批科学家们前赴后继（jì）、执（zhí）着探索。人工智能技术的应用，或（huò）许能帮助（zhù）蓝色星球的（de）科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理（lǐ）论的发（fā）现（xiàn），将人类文明提升（shēng）到新的台阶。

二、人工智能推动社（shè）会（huì）生产效率快（kuài）速提升（shēng）

人工（gōng）智（zhì）能无疑是计算机（jī）应用的（de）最高（gāo）目标和终极（jí）愿景（jǐng）：彻（chè）底将人类从重复机械劳（láo）动中（zhōng）解放出（chū）来，让人们从事（shì）真正符合人类（lèi）智能水平、充满创造性（xìng）的工作。在（zài）60年的（de）人工（gōng）智能发展（zhǎn）史中，已经（jīng）诞生了机器翻译、图像识（shí）别、语（yǔ）音（yīn）助（zhù）手和个性（xìng）推荐等影响深远的应用，人们（men）的生活在不知不（bú）觉中（zhōng）已经发生了巨（jù）大变化。未来，人工智能应用（yòng）场景进一步延伸（shēn），是否能（néng）够带来（lái）社会生产效率的（de）极大提升，引领人类进入新（xīn）时代？

为了探索（suǒ）这一（yī）问题，曾在谷（gǔ）歌（gē）和百度担任高管的吴恩达（dá）于2017年成（chéng）立了一家立足于（yú）解决 AI 转型问题（tí）的公司 Landing.ai。吴恩达（dá）通（tōng）过一篇（piān）文章（zhāng）和一段（duàn）视频在个人社交网站（zhàn）上宣布了（le）该公（gōng）司（sī）的成立，并表示希望人工智（zhì）能能够改变人类的衣（yī）食住（zhù）行等（děng）方（fāng）方面面的（de）生（shēng）活，让人们（men）从重（chóng）复性劳动的精神苦役中解脱（tuō）。Landing的中文（wén）含（hán）义是“落地”，这家公（gōng）司的目标是帮（bāng）助传统企业用（yòng）算法来降低成本、提（tí）升质量管理（lǐ）水平、消除供（gòng）应链瓶颈等（děng）等。截至目前，Landing.ai已经选择了两（liǎng）个落地领域，分别是制造（zào）业和农业。

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Landing.ai最（zuì）先与制造业巨头（tóu）富士（shì）康达合（hé）作（zuò）。Landing.ai尝试利用自动（dòng）视觉检测、监督式学习和预测（cè）等（děng）技术，帮助富士（shì）康（kāng）向智（zhì）能制（zhì）造、人工智（zhì）能和大数据迈进，提升制造过程中AI应用的层（céng）次（cì）。吴恩达认为，人工智能对制造业带来的影响将如同当初发明电力般强大，人工智能技术很适合解决目前制造业面临的一些（xiē）挑战，如质（zhì）量和（hé）产出（chū）不稳（wěn）定、生产线设计（jì）弹性不够、产能管理跟不上以及生产成本不断上涨等（děng）。目前，工业互联（lián）网（wǎng）、智能制造和工业4.0等概（gài）念已经（jīng）深入人心，传（chuán）统企业都在向智（zhì）能（néng）化、数据化转型，但生产过（guò）程中获取的大量数据如何（hé）应用又（yòu）成了（le）新的问题。Landing.ai与富士（shì）康的合作（zuò），或许将给传统（tǒng）制造的从业者带来新的（de）启示（shì）。

当然，制造（zào）业的核心（xīn）竞争力还（hái）在于制造业本身，比如车床的精度、热处理炉（lú）的温度（dù）控（kòng）制（zhì）能力等等，农业的核心竞争力也在于农业（yè）本身，比如育种技术、转基因技术等等。人工智能技术的主要价（jià）值在于提升决策能力，进一（yī）步提升生产效率，以及降低人的重复性劳动等方面，这（zhè）就是人工智能为什么可以“赋能”各（gè）个行业的原因。

三、人工智能将有效改善人类的（de）生（shēng）存空间

自（zì）第（dì）一次（cì）工（gōng）业革命以（yǐ）来，人类活动对自（zì）然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使（shǐ）得土（tǔ）地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重（chóng），生物多样性锐减，人（rén）类的生存（cún）空（kōng）间变得越来越恶劣。进入（rù）人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前（qián）沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注（zhù）焦点。

在能源利用方面（miàn），谷歌旗下的DeepMind无疑走（zǒu）在（zài）了最前面。2016年开（kāi）始，DeepMind将人工智（zhì）能工具引（yǐn）入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省（shěng）能（néng）源开支。DeepMind利用神经网络的识别模式（shì）系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术操控计算（suàn）机（jī）服（fú）务器和相关散热系统，成功帮助（zhù）谷歌节省了（le）40%的能源，将谷歌整体能（néng）效提（tí）升了15%。2018年后，DeepMind更（gèng）是将“触手”伸向（xiàng）了清洁能源领域。我们都（dōu）知道（dào），风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难（nán）以并入电网，无法有效利用。DeepMind利用天气预（yù）报、气（qì）象观（guān）测等数据训练神经网（wǎng）络模型，可以提供36小（xiǎo）时后的风力预测（cè），从而让农（nóng）场的风（fēng）力（lì）发电变得能（néng）够预测。一旦风（fēng）力（lì）发电可以预测，电厂就能有（yǒu）充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与（yǔ）风力互补。如此一来，风电并网难的问（wèn）题就可轻（qīng）松（sōng）解（jiě）决（jué）。

DeepMind预测的（de）风力发电量和实际发电量（liàng）对比

一直（zhí）以（yǐ）来，人们寄希望于（yú）未来的科（kē）学技术进（jìn）步能够解决（jué）当下的自然（rán）环境问题，而（ér）人工智（zhì）能技术的（de）出现（xiàn）点燃了这一希望。一（yī）旦人工智能技术（shù）可以加速（sù）基础科学（xué）理（lǐ）论的突破，实现生（shēng）产效率的大幅提升（shēng），有效改善人类的（de）生存空间，一切发（fā）展与自然环境（jìng）的问题也就迎刃而解。

四、总结

站在2019年看（kàn）人工智能，不免感到几丝（sī）寒意。人工智能算法没有明显突破，鲁棒性（xìng）差、算法（fǎ）黑箱等问题依然突出，部分商业化落地也不及预期（qī），一些专家学者开始担心（xīn）人工智（zhì）能将迎来新的“寒冬”。

但若站在未（wèi）来（lái）回顾人工智能（néng），当（dāng）前所有的担忧将（jiāng）仅仅是一个个小插曲。即便是目前，人工智能技术的潜（qián）力（lì）也（yě）远远未（wèi）终结。人工智能即将带来的变革，仍将会超乎（hū）大（dà）部分人的（de）想象。近年来，许（xǔ）多行业（yè）都已切（qiē）实感受（shòu）到人工智能带来（lái）的颠（diān）覆，包括金融、制（zhì）造、教育、医疗和（hé）交通等等。但人工智能的价值维（wéi）度还有很（hěn）多，加速基础（chǔ）科学研究、提升社会生产效（xiào）率和改善人类生存空间也只是其（qí）中的几个方面，我们不妨先提升一下自（zì）己（jǐ）的想象力。人工智能将为人类（lèi）带来（lái）怎（zěn）样的变革，让（ràng）我们拭目以待吧！