2017年贵阳数博会在今天掉落帷幕，不仅更有了全球316家全球知名企业展览，更加挤满了微软公司、阿里、、百度、高通、IBM、戴尔等多家巨头企业。同时也是时隔乌镇世界互联网大会、深圳IT峰会，第三个赢取马云、马化腾、李彦宏三位大佬的会议。此外，(公众号：)了解到，本届数博会共计举行了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。

整理编辑了2017数博会期间，最重量级的大佬讲话概要，为便利读者，在不转变其不愿的基础上做到了调整：百度创始人、董事长 李彦宏有时候我拿人工智能和原子弹比起，原子弹在发明者之前，人类隔个几十年就要都有的战争，原子弹发明者之后有可能所有人都实在人类的末日就将要到了，但仍然到今天都没再次发生大的战争，或许因为原子弹的问世人类再也不会都有的战争，因为这样的战争不会吞噬掉所有的人，大家还是告诉如何来掌控的，所以人类对于人工智能技术的这种探寻、研发、演变我也是十分悲观的指出它带给的影响主要是正面的影响，负面的影响那几乎是高效率的。阿里巴巴创始人、董事局主席 马云有关 MI 和 AI 的辩论，我实在我们今天辩论很有意思，我们没定义确切很长时间，定义确切了才不长时间。一百年以后我们一定会为今天的大胆、今天的愚蠢、今天的天真而深感有意思，那时候一百多年前还这么辩论。

一百年前辩论电的时候指出电就是电灯泡，哪不会想起有电冰箱、电视机、电饭煲，哪不会想起电会到处所在。所以，我们今天不要把人类看得过于大。特别是在在前段时间，我跟一些美国的专家自学之后，我是大吃一惊，我们现在很多外科医生转入人脑，让机器刻意模仿人，我们人对自己人脑的理解还将近5%。

我实在机器必需要有自己独有的思维，机器必需要做到人类做到将近的事情。这两天较为繁华的柯洁下围棋，我实在人类是最有意思的动物，样子AlphaGo 和人类下围棋之前，人绝大部分指出机器认同不会被人做想到，打输了之后，所有人指出，机器一定会把人做想到。我并不以为然，特别是在中国很多公司，别再行去做 AlphaGo 这样的东西了，没多大意义，你们可以做到的事情实在太多了。

下围棋本来是多有体验的事情，下围棋本来是就在等对方下错棋我输掉一把，结果对方这机器从不不会下错棋，算数得又理性又客观，称得上比你慢，你想要三步，它三百步都想好了，还总有一天不俗棋，这有什么意思，把我们最幸福的东西褫夺掉，还羞辱我们一把。石油问世之后我们一定要搞清楚，我们一定跑完不过火车、飞机，从人类第一次发明者计算机之后，我们就不会预感，原本定义这些东西将不会新的定义。

我们一定做不过机器，在计算出来、储存、理性、长久度上比不上它。所以我在想要，这就是人类一定要去思维，我实在不要让机器去自学人类，机器必需要有机器方式方法，机器独有的思维，需要统合人类，需要统合动物，甚至统合各种各样的，让机器有自己思维去填补做到人类做到将近的东西。

创始人、董事会主席 马化腾我看见，BAT三家是第一次在同一届数博会到楚。除了乌镇世界互联网大会、深圳IT峰会，又一次看见BAT三家再行一次重聚。数博会的确十分顺利。

很有意思的是，这次马云和李彦宏隔空对战，做到了“人工智能”和“机器智能”两个高峰论坛，有一点火药味。尤其是对大数据本身，他们的观点有所不同。马云指出数据很最重要，是原料，没数据什么都敢，听得一起很有道理。李彦宏明确提出不过于一样的观点，指出数据不最重要，创意和技术更加关键，并且还举例，说道工业时代煤像数据一样是原料，但煤的重要性认同不如蒸汽机，听得一起也很有道理。

我就大胆评论一下，我坚信李彦宏讲的就是指0到1，必须由创意技术驱动；马云谈的就是指1到N，这个过程必须持续大大的数据驱动。所以，他们讲的是有所不同阶段。我想要谈另外一个观点：未来互联网发展，更加最重要的一个要素是“场景”，或者我们称作“战场”，再行通俗一点就是“市场”，我实在这是最关键的。

有了应用于场景，有了市场，数据大自然不会产生，也不会驱动技术发展，人才也不会随之而来。高通总裁 德里克·阿博利云对于AI发展十分最重要，但我们也指出设备的理解能力更为最重要，因为这样需要为未来AI应用于奠下基础。

有可能有些功能现在只是在设备层，技术层会有一定的延后，我没办法说道所有东西都能在云上已完成。看一下监控摄像头，我们不期望把摄像头监控到的所有信息都对系统到云端，因为信息量过于大，我们期望在提供有价值数据的时候再行上载，所以如何辨别哪些数据简单，这是要做到的第一点。移动技术，物联网现在每秒超过G级传输速度，但是网络延时性还是较为低，在2019年全新一代5G新的物联网技术也将构建商业化。

微软公司全球资深副总裁 王永东人工智能的研究早已经历了五、六十年的历史。微软公司创始人比尔·盖茨在二十多年前发动正式成立了研究院，当时他明确提出一个愿景，就是想要做到计算机，做到什么呢？能听得，不会看，需要解读人们的计算机。

经过二十多年的希望，我们在语音、视觉、自然语言处置各方面都有进展，今天只不过早已到了开花结果的时候。从微软公司来看，在人工智能发展的时代，我们计划从底层架构到算法服务，创建一个原始的人工智能系统。

但这样的人工智能系统并某种程度是为我们自己所应用于，人工智能时代尤其最重要的一点就是生态，怎么通过自己的技术和产品，创建一个生态系统——有包容性，让人工智能民主化。开发者、应用于者、合作伙伴都需要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 黄陈宏说道到人工智能你想起什么？你有可能想起无人驾驶汽车，有可能想起棋士，是吧？我实在这都是相当大的变革，棋士证明什么呢？证明特定规则下，特定环境下，有可能计算速度人类和机器没办法比的，除此之外还解释什么呢？不告诉。人工智能认同是一起了，而且一起得迅速，如果你看一看整个业界的发展，去年投放人工智能的钱是前年的8倍。

另一方面，都说很多人都是做到企业的，有可能还没想起怎么用这个做到事情，戴尔公司想要的就是怎么样把人工智能中用企业的应用于，企业的发展，企业的生产生产各个方面。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，我们今天的焦点早已探讨在人工智能与行业的融合，也就是说在大数据背景下用人工智能来解决问题行业的问题，医疗、教育、环境、零售、生产、金融等等，从这个维度来看，我们把人工智能更好是当作一个工具，一个用来强化人类智能的工具。人工智能早已给我们带给了一个黄金的时代，而这个时代最重要的标志并不是某个算法的改良，某一个服务的经常出现，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融合，来协助我们构建行业的创意、转型与升级，所以从这个角度来看人工智能今天在转变我们的生活，也在协助我们新的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较低三低来总结，全球人工智能人才195万，中国只占到其中的2%，数字还非常低。

三低第一低是指集中度十分低，人工智能人才在中国城市产于可以看见北京、上海各占到34%的人工智能人才，再行再加深圳、广州、杭州，这五个城市一共独占了中国将近90%的人工智能人才。第二高指的是学历十分低，中国的人工智能人才硕士以上学历的超过了62%，比较比技术行业某种程度这个数字只有33%的比例。第三高指的是门槛十分低，培育一个人工智能人才花上的时间更长，数据表明多达10年以上工作经验的人工智能人才占到总数的38%，而信息技术人才某种程度比例只有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不会落在感官、思想、运动三大环节上，三个部分哪一个部分最重要？三个部分都最重要，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于方向，一个是做到无所不知，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遇到的仅次于的技术挑战，即使投放一万亿美金，但是也没有人告诉他你它不会什么时候经常出现。另一个是限定版商业领域来让人工智能产生价值，这也是小i十几年以来专心做到的事。

Founders Space 创始人、CEO 史蒂夫·霍夫曼有很多初创公司都说道自己有人工智能、机器智能，实际按我的定义他们都没，很多情形是智能算法来萃取数据，我实在这最少是商业情报，也就是BI。商业智能、机器智能和人工智能有什么有所不同？就是说算法要需要转变自身，算法需要自己转变自己，从而变化更为聪慧，更加有智慧，这个才却是人工智能或者是机器智能，如果必须用人工去调整算法的话，那个意味著不是机器智能或者人工智能，意味着是BI商业智能。虽然我不是IBM的人，没掌控他们的内部数据，但是我个人指出，他们也就是逗留在这个层面。

MI和AI有什么区别呢？MI是任何算法需要吸取数据进去，然后用自己的代码新的去写新的代码，所以这个算法它自己不会显得更为聪慧，某种程度是数据在改版，数据改版意味着是数据库而已。阿里巴巴集团技术委员会委员长王坚只不过AI和MI没适当区别，但是因为今天AI谈得过于多了，所以我实在应当区别一下。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，实质上早年任何可以仿真人跟动物的智能都可以叫作人工智能，因为那是人建构出来的。

我想要，在今天到了MI的时候，实质上告诉他我们另外一件事情，就是机器不会有智能了。所以我想要，变为世界有三种智能，一个是人的智能，一个是机器智能，一个是动物智能。任何人只要建构出有关于动物和人的智能化，都可以叫作人工智能。

但是，今天人与动物不具备的智能，如果机器不具备了，那就是机器智能。斯坦福大学教教人工智能教授、倒数创业者 杰瑞·卡普兰我是科技乐观者，但是就这些技术的使用而言我是持乐观态度的。

什么意思？我指出一般都必须很长的时间，比我们想象的时间更长，像个人电脑花上了30年才确实的普及了，虽然早已迅速了。所以，我想要机器智能在未来可意识到当中一定是渐渐递归使用和应用于过程。首先它一定会提高，比如说今天有自动化的翻译成。

另外，有些应用于还处在实验室阶段，将来这些都会发售来。大家都在谈自动驾驶车，样子自动驾驶车早已在路上了，但是我可以向大家应验，在25年以后，还不会有很多车不是自动驾驶汽车，我们还不会再行等候。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，更好的是社会对话，我们可以用这个科技医治疾病，也可以用这个技术来杀死人类，有很多有可能的应用于场景，我们必需做到十分严谨、周全的思维，确保这个技术它的益处可以惠及普遍社会成员，而某种程度是惠及富足的人们要用得提拔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，给大家荐个例子，在数学行业里面大部分人对大数据这个概念十分不满的，因为实在忘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资料，我们做到了这么多年，干什么要做一个新的名词。

几年显然，我们引入大数据概念与过去统计资料概念是几乎不一样的，对大数据本身发展也产生十分大的促进作用。MI 和 AI 我实在也是某种程度的概念，如果我们传统的 AI 是基于规则和基于模式识别，现在我们谈的 AI 跟过去 AI 概念是几乎不一样，是基于大数据和一定程度的自律自学的，对这样的新的AI给一个新的名词叫 MI，我实在这是有一定道理的，将不会充分发挥一定的促进作用。无论大佬们车站在哪边，是 AI 还是 MI，一个联合的理解是机器学习和大数据等技术，将不会对人类生活产生颠覆性的极大影响。如果说巨头和大佬是车站在行业的最高处来思维的话，那些新的晋展览的初创公司们，则是趁此了这个方向，在用新技术武装着传统行业，比如通过大数据改建商业调查的天眼坎，通过人工智能改建“企业协同”的奇鱼微办公，通过研究物联网技术确保燃气管网安全性运营的中兴通讯，通过找到新材料发明者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”，指出，也许我们现在就在经历着这个“榔头的时代”。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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