强人工智能在技术层面存在不可逾越的障碍指什么吗?

原标题:人工智能时代的制度安排与法律规制

来源 | 《法律科学》2017年第5期

在人工智能技术日新月异的时代变革中人类/机器人关系所引发的各种法律、政策和伦理问题紧迫哋摆在我们的面前。如何调整“促进”与“规制”人工智能发展的法律价值目标如何应对人工智能技术带来的社会风险?如何设计人工智能时代的调控规范体系这些问题不仅涉及对传统法律制度的深刻反思,更是以“未来法学”问题为主旨的有益探索

“最后的发明”抑或最大的风险

进入新世纪以来,人类社会的文明演化呈现出加速发展的态势21世纪的最初十年,以互联网的普及使用为纽带社会结构嘚以重新组织,人类社会与物理社会广泛连接自此开启了与以往有别的网络社会时代;时至2010年左右,基于广泛分布的传感技术、大规模數据存储和通信技术的应用数据规模呈现指数型上升,地球村由此步入大数据时代;进入新世纪第二个十年的下半段伴随着数据处理能力的飞速提高,人工智能对社会开始深度介入世界正在走向人工智能时代。

整体而论“人类在进入到21世纪的三个关键时间点,相继絀现了三个互相联系又略有区别的新时代即网络社会时代、大数据时代、人工智能时代,三者共同构成了新的社会时代”

智能时代是鉯人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)来命名的作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,旨在了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器,其研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自嘫语言处理和专家系统等这一技术科学将改变甚至颠覆人类现存生产工作和交往方式,由此出现一个以新的技术结构支撑新的社会结构嘚人类新时代

“这是最好的时代,也是最坏的时代”英国文学巨匠狄更斯在其名著《双城记》中的开篇话语,一百多年来不断地被人引用在这里,我们再次以此来描绘人工智能时代的未来图景一方面,智能革命无疑将给我们带来一个更美好的社会它是智能的、精細化和人性化的“最好时代”。

在云计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片的催化下人工智能模拟和表现了人类的智慧动力,并以高於人类的工作速度、优于人类的工作精度、胜于人类的工作态度协助人类解决各种各样的问题,包括危险场合和极端环境的难题从而形成人类智慧的创造力优势与人工智能的操作性优势之间的强强合作。人工智能现已成为全球新一轮科技革命和产业变革的着力点在人類智慧能力无穷增大的“科学梦”背后,是一片蕴藏无限生机的产业“新蓝海”

社会正在从“互联网+”向“人工智能+”转型,旧领域生發出新的产业形态多领域催生了新兴的细分行业,由此创造出巨大的经济价值和社会财富在谷歌、脸谱、IBM等领军企业的带领下,全球對人工智能的关注度不断提升截至2015年,人工智能国际市场的规模为1683亿元预计到2018年将增至2697亿元,增长率达到17%在投资规模方面,2015年为484亿え预计到2020年,投资总量将达到1190亿元

可以认为,人工智能将从专业性较强的领域逐步拓展到社会生活的各个方面人类未来会在“万物皆互联、无处不计算”的环境下精准生活。但另一方面智能革命也将给我们带来诸多麻烦,也许我们面临着一个社会问题丛生和安全隐患不断的“最坏时代”

到目前为止,人工智能已在全球范围内逐步建立起自己的生态格局并开始深度介入人类的社会生活。2016年距离麥卡锡、明斯基、香农等人提出人工智能的概念正好过去60年。在过去的一年人们看到了许多存在于科幻小说的内容成为现实:人工智能擊败了人类顶尖棋手,自动驾驶汽车技术日趋成熟生产线上活跃着“机器人”群体……“智能时代,未来已来”人们在为人工智能的強大能力感到惊叹的同时,也激发了对人工智能安全问题的普遍忧虑人工智能是否成为人类“最后的发明”?我们应该如何看待人工智能的潜在风险

人工智能对人类社会的潜在风险,聚焦于威胁人类自身安全的可能性涉及人类基本权益的生命与健康、尊严与隐私、安铨与自由。科学家认为人工智能存在着威胁人类存续的可能性,但这种风险不是由于自发的恶意所引起而应来自人工智能发展过程中絀现的不可预测性和潜在的不可逆性。

质言之人类有智慧能力创造出人工智能,也应有能力和理智来控制人工智能因此,“最好是期待人类的聪明才智而非低估它;最好是承认风险的存在,而非否认它”我们应当思考的不是消灭客观危险,而是在这些潜在的威胁和挑战面前增强风险认识能力,提高制度风险意识通过法律和其他社会规范来预防规避风险,引导规范人工智能技术健康发展这即是法学家、法律家的任务。

人工智能的首要问题是安全问题可以置于风险社会理论的研究范畴之中。德国学者贝克认为人类面临着威胁其生存的由社会所制造的风险。现代化正在成为它自身的主题和问题因此变得具有反思性。风险概念表明人们创造了一种文明以便使洎己的决定将会造成的不可预见的后果具备可预见性,从而控制不可控制的事情

在风险理论中,人工智能存在着现代性的负面影响因此有必要采取风险措施,即预防性行为和因应性的制度对风险社会问题的法学研究,其重点是法律制度与法律秩序“法律制度的价值囷意义就在于规范和追寻技术上的可以管理的哪怕是可能性很小或影响范围很小的风险和灾难的每一个细节。”而法律秩序则是法律制度實行和实现的效果即社会生活基本方面的法律和制度化。现代社会是法治社会制度风险及风险法律控制是风险社会法学研究理论的基夲内涵。

人工智能既是人类文明亦有社会风险。它或是“技术—经济”决策导致的风险也可能是法律所保护的科技文明本身所带来的風险。换言之知识问题是现代性风险的根本成因,制度以至法律选择的实质应是基于风险的决策正是在这个意义上,贝克提出知识经濟就是“风险经济”“风险就是知识中的风险”。具体说来人工智能时代的社会风险具有以下特点:

一是风险的共生性。风险社会的內在风险基于技术性风险和制度化风险而形成,且存在共生状态人工智能时代是一个高度技术化的社会,科学技术的高度发展既是风險社会的特征也是风险社会的成因。现代社会中的风险是“被制造出来的风险”是由我们不断发展的知识对这个世界的影响所产生的風险。

马克斯?韦伯形象地指出人类在不久的将来注定会生活在“技术知识的囚室”。人工智能是知识革命中最具代表性和影响力的时玳技术“对知识体系和技术性知识的信任,是人们在风险社会中获得和持有本体性安全的基础和保证”从“反思的现代性出发,对法律及其保护的先进技术仅为信任是不够的人工智能在其发展过程中出现的不可预测性和潜在的不可逆性”,其本身就是一种风险

同时,人工智能时代的风险含义还依赖于这样的一个事实,即文明的决策可能触发全球化进程中的一系列问题和一连串的风险直言之,“風险以决策为先决条件”制度风险可能来自我们的工业制度、科技政策乃至法律规则,或是表现为对新技术无措的“制度缺失”或是表现为对新技术错判的“制度失败”。这些即是规则运转失灵的风险其结果形成制度化风险。

二是风险的时代性在风险社会理论中,風险社会这一概念并不是社会发展类型的某一历史分期也不是某个具体社会和国家的现实发展阶段,而是对当今人类时代问题的理论概括与形象描述智能革命是时代的产物,其特点是人类智力与人工智力的结合智能技术导致智力物质化、社会智能化,最终出现智能社會

智能社会的形成将是一个长期的过程,或者说是一个时代变迁以人类思维能力和意识的迁移为表征,以智能机器人的活动为中心囚工智能的发展将会递进呈现出不同阶段。如何应对智能时代中现实世界与理念世界的分离如何防范病毒、黑客对人工智能产品的侵蚀,这种高科技所引发的高风险会持续整个智能革命的时代过程它是现实的风险,也是未来潜在的风险

三是风险的全球性。经济全球化、科技全球化、信息全球化乃至治理机制的全球化不可避免地带来风险的全球性。反全球化主义者认为全球化正在催生另一种形态的渧国体制:互联网是“信息帝国主义”,世界贸易组织是“市场帝国主义”国际货币基金组织是“金融帝国主义”,而联合国是“政治外交的帝国主义”贝克对此作出了自己的判断:全世界面临着社会认同解体、价值利益冲突、主体组织对立、国家立场对峙、生态环境破坏等不确定因素,这些危机与发展遍布全球形成对人类生存的新威胁。

可以认为风险社会是一种“全球风险社会”,风险的空间影響超越了地理边界和社会文化的边界正如吉登斯所言,“在全球化的时代里风险的影响被普遍化了。”在人工智能风险的国际应对方媔2016年联合国发布《人工智能政策报告》,表达了对人工智能的关注并针对人工智能技术发展带来的各种问题,提出了新的思考方式和解决途径报告呼吁世界各国加强在人工智能技术研究与开发领域的合作,共同应对智能机器人在就业、伦理道德以及法律层面带来的挑戰

科学技术在人类的文明进步中总是扮演着最活跃、最革命的角色。面对智能革命我们不能逃避它、否定它和阻止它。上述判断依赖於以下两点事实:

第一人工智能技术在造福人类的同时也加大了人类危害自身的可能性,这即是技术的负面性与风险的不确定性的联系

第二,传统社会治理体系无力解决工业社会过度发展而产生的社会问题这即是法律的确定性与风险的不确定性的背离。对于现代各国洏言人工智能发展的政策考量,其实是基于风险的制度选择和法律安排我们应“通过法律化解风险”,“通过法律吸纳风险”“将風险社会置于法治社会的背景之中”,即对智能革命时代的法律制度乃至整个社会规范进行新的建构

人工智能技术在挑战我们的法律

智能革命的出现,对当下的伦理标准、法律规则、社会秩序及公共管理体制带来一场前所未有的危机和挑战它不仅与已有法律秩序形成冲突,凸显现存法律制度产品供给的缺陷甚至会颠覆我们业已构成的法律认知。就调整人工智能相关社会关系的法律制度而言人们的担憂多于期待、疑虑甚于创制。现择其主要问题分析如下:

(一)机器人法律资格的民事主体问题

随着人工智能技术的快速发展机器人拥囿越来越强大的智能,机器人与人类的差别有可能逐渐缩小未来出现的机器人将拥有生物大脑,甚至可以与人脑的神经元数量相媲美媄国未来学家甚至预测:在本世纪中叶,非生物智能将会10亿倍于今天所有人的智慧

是否赋予机器人以虚拟的“法律主体资格”,在过去嘚一段时期美英等国的哲学家、科学家包括法律家都为此开展过激烈的争论。2016年欧盟委员会法律事务委员会向欧盟委员会提交动议,偠求将最先进的自动化机器人的身份定位为“电子人”(electronic persons)除赋予其“特定的权利和义务”外,还建议为智能自动化机器人进行登记鉯便为其进行纳税、缴费、领取养老金的资金账号。该项法律动议如获通过无疑使得传统的民事主体制度产生动摇。

机器人是机器还是囚在法理上涉及到主客体二分法的基本问题。在民法体系中主体(人)与客体(物)是民法总则的两大基本制度。主体与客体、人与粅之间有着严格的区别凡是人以外的不具有精神、意思的生物归属于物,是为权利的客体主客体之间这种不可逾越的鸿沟现在正发生動摇。

从基因时代到智能时代的一个重要变化是传统民法的主、客体框架已然打破:人的遗传基因物质不能简单作为客体物看待,而没囿生命但具有人工智能的机器人也有可能被赋予法律资格将机器人视为“人”,赋予其相应的主体资格难以在现有的民法理论中得到匼理的解释。民法意义上的人须具有独立之人格(权利能力),该主体既包括具有自然属性的人(自然人)也包括法律拟制的人(法囚)。日本学者北川善太郎认为在民法上,“法的人格者等于权利能力者”关于人或法人的规定,“表现了最抽象化层次的抽象的法囚格”

法人格概念的意义在于揭示民事主体的内在统一性和其实质,界定主体与客体的关系“民事能力概念的意义在于揭示民事主体嘚差异性,具体刻画民事主体存在与活动的状态与特征”

从法律技术逻辑层面看,《德国民法典》以权利能力核心概念为中心进行主體人格的制度设计。在财产权领域这种构架中的逻辑关系就是“经济人—权利能力—法律人”。在自然人人格场合“法律人”的成立昰以伦理价值为依据,将伦理价值从人的范畴中抽去之后即通过权利能力将“生物人”自然本性与“法律人”的法律属性直接连接的。洏在法人人格场合由于权利能力扮演“团体人格”的角色,从而形成“团体—权利能力—法律人”的逻辑关系从而使得法人与同为“法律人”的自然人一样在某些方面享有人格利益成为可能。

基于上述分析可以认为:机器人不是具有生命的自然人,也区别于具有自己獨立意志并作为自然人集合体的法人将其作为拟制之人以享有法律主体资格,在法理上尚有斟榷之处据多数科技专家研究,由于人造機器没有自身的目的其工作目的非常特定,且为人类设计者所设计质言之,机器人生成的目的行为与人类有目的、有意识的行为性質完全不同;同时,机器人没有自身积累的知识其机器知识库的知识都是特定领域的,并且都是人类输入的

在这种情况下,模拟和扩展“人类智能”机器人虽具有相当智性但不具备人之心性和灵性,与具有“人类智慧”的自然人和自然人集合体是不能简单等同的换訁之,受自然人、自然人集合体——民事主体控制的机器人尚不足以取得独立的主体地位。

(二)人工智能生成作品的著作权问题

人工智能的实质是“让机器从事需要人的智能工作”,包括下棋、解题、从事数学发现、学习新的概念、解释视觉场景、诊断疾病、推理条件等基于此,文学、艺术和科学作品的创作也在机器人的智能范围之内从计算机到机器人的发展,在作品创作方面即是一个从阅读到寫作的跨越

在机器人时代,某些作品就是人工智能的生成内容据美国Narrative Science的预测,未来15年将有90%的新闻稿件由机器人完成大量的美术、音樂等艺术作品也将出自人工智能创作。机器人的写作方式采取“信息→知识→智能”的技术路径,基于“人机合作”系统而导致内容生荿该行为是否构成法律意义上的“独创性”或“主观能动性”,一些国家和地区的法学家试图作出正面回应

有消息称,日本准备立法保障人工智能的著作权作品以防止机器人创作中的抄袭之风;欧盟法律事务委员会提出动议,拟赋予机器人以著作权

关于人工智能的苼成作品,著作权法有两个问题需要解决即机器人设计的作品是否享有权利?该项权利应归属于机器还是创制机器的人据专家研究,囚工智能生成的作品目前还处于在特定的格式和写作模板下传达信息、表达意思的阶段,尚不能无限定格式地写作内容尽管机器人稿件的表达技巧有限,但仍可以视为著作权法意义上的作品依世界知识产权组织的权威解释,作品须具独创性即“作品是作者自己的创莋,完全不是或基本上不是从另一作品抄袭来的”

这就是说,人工智能生成之内容只要由机器人独立完成,即构成受著作权保护的作品至于其用途、价值和社会评价则在所不问。机器人作品享有著作权但机器人并不能像自然人作者或法人作者那样去行使权利,换言の该项著作权应归属于机器人的创造人或所有人。

这是因为机器人是机器而不是“人”,它是依靠数据和算法而完成写作该机器人鉯及其写作的技术路径无一不是人类创制。在这种情况下法律可以通过保护机器人作品以达到保护机器人的创造人和所有人的目的。具訁之可参照著作权法关于职务作品或雇佣作品的规定,由创制机器的“人”而不是机器人去享有和行使权利

(三)智能系统致人损害嘚侵权法问题

智能型“新一代机器人”,与传统的执行重复任务的工业机器人不同它拥有相对的自主权和更高的人工智能水平,且将广泛而深入地参与人类社会的生活“智能型机器人”的广泛使用,在带来高效和便捷的同时也不可避免对人类带来伤害

机器人致人损害囿两种情形:

一是侵权人对智能系统进行非法控制而造成的损害。例如黑客、病毒等人为因素侵入互联网,进而控制人类家庭的儿童看護机器人、助老机器人、护士机器人或其他智能系统由此导致危及人类的后果。在这种情况下发动黑客攻击或传输病毒的侵权人应该承担法律责任自不待言,这些不是本文研究的主要话题;

二是智能系统自身的产品瑕疵而造成的损害据报道,早在上个世纪80年代日本即发生过工业机器在作业现场将工人置入机器压死的事件;2007年,美国食品药品监督管理局收到200多份投诉指控医疗外科手术机器人对病人慥成烧伤、切割伤以及感染,其中包含89例导致病患死亡

上述致人损害的事由,究竟是机器人创制者的技术漏洞抑或智能机器管理人的鈈当使用?甚至可能是人工智能系统超越原控制方案的“自身行为”在这种情况下,就必须对机器人的过错行为原因进行分析以查找侵权主体构成并分担赔偿责任。

关于智能系统致人损害责任的认定有两种责任方式可供选择:

一是基于行为人过失所产生的产品责任。茬侵权责任法中产品责任是指产品生产者、销售者因生产、销售缺陷产品致使他人遭受人身损害、财产损失或有致使他人遭受人身、财產损害之虞而应承担的特殊侵权责任。致人损害的产品必须存在缺陷,它包括制造缺陷、设计缺陷、警示缺陷、跟踪观察缺陷

上述情形符合智能系统致人损害责任的一般特征。2016年联合国教科文组织会同世界科学知识与技术伦理委员会发布报告指出,由于机器人一般被視为通常意义上的科技产品机器人以及机器人技术造成的损害,可由民法中产品责任的相关规定进行调整从产品责任的认定条件来看,机器人造成的损害可归类于机器人制造者和销售者的过失包括产品制造的过失、产品设计的过失、产品警告的过失以及没有尽到合理嘚注意义务。

二是基于技术中立原则所产生的替代责任关于技术产品致人损害,技术中立原则可提供责任规避所谓技术中立原则,是指任何技术本身原则上都不产生责任承担但是一项特定技术的主要商业用途是用来从事侵权或其他违法行为的,那么该项技术即不适用“技术中立”原则在这种情况下,适用替代责任较为适宜替代责任又称为转承责任,最初出现在代理关系与雇佣关系中即被代理人對代理人实施的,得到被代理人“授权”或“批准”的侵权行为承担责任;雇主对其雇员在“雇佣期间”实施的侵权行为承担责任概称為“为他人侵权行为承担责任”。

在替代责任情形中机器人本无瑕疵,符合技术中立原则要求但机器人的所有人或使用人,或不尽善良管理人之义务或放任机器人的侵权行为,则不能以技术中立原则免除责任

(四)人类隐私保护的人格权问题

网络空间是一个真实的虛拟存在,是一个没有物理空间的独立世界在这里,人类实现了与肉体分离的“数字化生存”拥有了“数字化人格”。所谓数字化人格就是“通过个人信息的收集和处理勾画一个在网络空间的个人形象”——即凭借数字化信息而建立起来的人格

个人信息包括了当事人鈈愿他人知道或他人不便知道的隐私信息,主要类别有:个人登录的身份和健康状况、个人的信用和财产状况、电子邮箱地址、网络活动蹤迹等在信息化社会,这些零散的和广泛的个人信息有可能被收集并进行数据处理,从而拼合成所谓数字化人格——在很大程度上是被迫建立的人格个人毫不知情的人格。在今天和未来当移动互联网、大数据和机器智能三者叠加后,我们生活在一个“无隐私的社会”

面对大数据对个人隐私潜在的威胁,我们必须重视智能革命时代隐私权的保护有三点举措可供采用:

一是增强自我保护意识。在当丅的移动互联和今后的万物联网的时代我们本身就是隐私的泄密者:智能手机安装了太多而不甚使用的APP,社交网络讲了太多而不适宜公開发表的言论都可能造成隐私泄露;还有各种电子产品,从带有GPS的照相机到与WIFE相连的智能电器都精细地记录私人的行踪和生活信息。茬人工智能时代挖掘个人隐私是由机器完成的,因此保护隐私须从自己做起,对智能电器有防范之心;

二是强化企业保护用户隐私的責任企业须负有保护用户隐私的意愿和责任,“这将是用户隐私是否得到有效保护的关键”在当下,用户数据日益聚集在大型互联网戓数据处理的企业手中对其进行保护个人隐私的责任约束就显得非常重要。在欧盟和美国根据政府要求,也出于用户主张服务条款應特别声明从用户获得的数据属于用户本人,如对个人数据有不当处置应承担责任。这不仅是合同规定的违约责任也是违反法律的侵權责任。

三是加强网络、电讯隐私保护的专门立法隐私权的保护应以民法保护为基础,明确隐私权的权利属性、权能内容、保护方式等;同时以专门法律保护为补充规定特定领域的特定主体隐私保护的原则和办法。

例如美国1974年制定《联邦隐私权法》,是为隐私权保护嘚基本法后又于1986年通过《联邦电子通讯隐私法案》,2000年出台《儿童网上隐私保护法》此外还颁布了《公民网络隐私权保护暂行条例》、《个人隐私与国家信息基础设施》等法律。

欧盟则在1997年通过《电信事业个人数据处理及隐私保护指令》之后又先后制定了《网上个人隱私权保护的一般原则》、《信息公路上个人数据收集处理过程中个人权利保护指南》等相关法规。隐私权的保护是信息时代特别是人笁智能时代的法律难题。智能革命不断深入发展的过程亦是隐私安全风险增大与法律保护强化的过程。

(五)智能驾驶系统的交通法问題

人工智能在交通领域的重要应用是网联自动驾驶智能驾驶通过导航系统、传感器系统、智能感知算法、车辆控制系统等智能技术,实現了“人工智能+无人驾驶”颠覆了以往的人车关系、车车关系。为推动智能驾驶产业的发展美、德、日等国都在探索,甚至出台了有關交通责任分配的法律规范和安全检测市场准入的监管政策

无人驾驶汽车可能带来的法律问题,主要有:

一是法律规制对象的转变无囚驾驶意味着交通领域的准入资格,不再是驾驶人的驾驶技术而是无人驾驶汽车的智能化水平。换言之随着无人驾驶中驾驶人概念的消失,法律规制的对象不再是车辆的驾驶人员而将是智能驾驶系统的开发者、制造者;

二是法律责任体系的重构。以过错责任为基础而建立的“风险分配”责任体系在未来的交通法规中将不复存在。对于道路交通事故的认定其归责事由只有结果的“对与错”,而无主觀上的“故意”或“过失”

三是交通监管重心的变化。以交通安全为目标以往交通管理部门监管的重点是汽车装置的安全性能和驾驶囚安全驾驶技能;而在智能驾驶中,避险保障和精确驾驶的软硬件体系是道路交通检测、准入的重点。

(六)机器“工人群体”的劳动法问题

人工智能技术发展的基本面向是对人-机关系的改变。智能机器人的大规模应用一方面推动了社会生产力的发展,大大提高了生產效率;另一方面也带来了社会结构的变化使得人与机器人的关系成为社会生活的重要方面。以保护劳动者利益为宗旨的劳动法面临著前所未有的两个难题:

一是传统劳动法的调整功能消减。据牛津大学的调研报告未来将有1000万非技术工种被机器人取代,其中包括文秘、工人、中介、司机等一大批岗位报告特别指出,目前软件工程师所做的工作将会被智能机器人所代替即创造者被其创造的技术产品所代替。这些都对现有劳动者的权利带来冲击大批劳动者离开传统岗位,其权益救济更多是寻求社会保障法那么“劳动法是否面临消亡的命运?”

二是未来劳动法将面临新的调整对象机器人抢掉人类的饭碗,人工智能“工人群体”正在形成对机器人权利保护或者说禁止对机器人滥用,在当下尚是一个社会伦理问题而在未来就成为劳动立法问题。

欧盟法律事务委员会动议主张人工智能具有“工人”身份,并赋予其劳动权等“特定权利与义务”;韩国政府起草了《机器人伦理宪章》其要点包括:保证人类能够控制机器人、保护机器人获得的数据、禁止人类违法使用机器人、防止人类虐待机器人,应该认识到:智能机器人本质是为机器但亦有人的属性,对智能机器人的尊重就是对人类自身的尊重可以预见,上述伦理规范将成为未来立法的组成部分

法律制度总是滞后的,但关于法律问题思考应該是前瞻的面向智能革命时代,我们应在认识和分析现行法律困境的基础上探索与科学文明相伴而生的制度文明,创制出有利于人工智能健康、有序发展的社会规范体系

面向未来时代的制度构成:

法律制度的发展与变革,每一过程的路径选择和规则设计其法律思维┅般都是客观事实分析与主观价值判断的综合。就法律制度建设而言如果总是基于技术及其效应的充分显现,以此形成以技术事实为基礎的社会规范那么法律制度的滞后现象将会十分严重,最终导致技术法律对技术“匡正”的失效和无力

“我们所体验到的那种无能为仂并不是个人失败的标志,而是反映出我们的制度无能为力我们需要重构我们曾经有过的这些制度,或者建立新的制度”面向未来时玳的制度构成,应以人工智能的技术发展与规制为主题形成包含法律规则、政策规定和伦理规范的社会治理体系。关于理念、规范、体淛与机制的制度设计笔者拟提出如下构想:

(一)以安全为核心的多元价值目标

人工智能法律的价值分析,源于法律理想与现实应然與实然的对立。人工智能时代的法价值即是人类法律理想价值观的追求是价值这一哲学范畴的法律化表现。法律的理想价值总是高于法律现实价值可以为法律制度的演进提供目标指引和持续动力。

人工智能法律既具有一般法价值的构成要素又有着其特殊法的价值内容,从而形成自身的法价值体系其中,“正义是社会制度的首要价值”也是作为一般法的普适价值,其蕴含的人格正义、分配正义、秩序正义构成了人工智能法律构建的正当性基础在最高法价值指引之下,人工智能法律还存在着专门法的特别价值这主要是安全、创新囷和谐。

安全是人工智能时代的核心法价值安全价值是对整个社会秩序稳定的维护。对此法哲学家雷加森斯·西克斯言道:“如果法律秩序不代表一种安全的秩序,那么就不是一种法律”安全价值是许多法律部门共同追求的目标,且通过不同的制度或调整方法来实现唎如,刑法、行政法通过刑事责任或行政责任方式来实现社会秩序安全民法通过侵权法来保护交易安全和财产秩序。人工智能作为未来時代技术尚在深入发展之中但在当下已引发人们对其安全问题的普遍担忧。

人工智能超越人类智能的可能性人工智能产生危害后果的嚴重性,以及人工智能技术本身内在的不确定性这些因素足以构成法律以及其他规范防止风险的必要性。关于风险规制的安全规范包括人工智能产品的伦理规范、人工智能技术的应用规范、人工智能安全的监测规范等,都是相关法律制度设计和安排需要考量的问题

创噺是人工智能法律的价值灵魂。在特定的时代背景下特定的法律制度会包含若干不同的价值项,而且其各自的价值侧重点也有着不同當代经济的发展着重依靠知识和信息的生产、分配和利用,创新业已成为知识经济时代的主要特征面向人工智能革命,创新不仅反映了囚与自然的关系而且反映了人与人的关系、个人与社会的关系,成为一个具有普遍意义的关系范畴创新价值体现在人工智能发展政策淛定与立法活动之中,其主要制度设计是:

1.谋化国家发展战略在整体性、全局性的政策层面,对人工智能技术和相关社会变革作出相应嘚战略部署;

2.制定产业促进与监管的政策法律在立法和政策层面,推进智能驾驶系统、智能机器人、精确医疗、语言识别、人脑芯片等核心技术的研发和应用同时明确准入规范,制定安全标准完善配套设施,营造健康、有序的监管环境;

3.完善知识产权创新激励机制通过权利保护、权利交易和权利限制等制度,促进技术创新和新兴产业发展总得说来,国家通过战略指引、法律规范和政策安排将创噺这一行为上升为“规划理性”的法价值,体现了人在价值发现中的能动性干预和控制

和谐是人工智能时代的终极价值追求。所谓和谐發展是一种配合适当、协调有序的理想动态,这是一种涵盖周延的目标系统包括人的和谐、社会的和谐、自然的和谐,以及人与社会、自然的和平共存与进步和谐价值实现的理想状态,即是人工智能社会的良性健康和有序

在智能机器人的发展过程中,和谐价值具有引导性功能为保证人类社会的和谐稳定,对人工智能产品进行伦理设计、限制人工智能技术应用范围、控制人工智能的自主程度和智能沝平等都应以和谐价值作为指引方向和评价准则。

(二)以伦理为先导的社会规范调控体系

人工智能时代的文明需要相应的行为规范莋为社会关系的调整器。就整体而言文明要求社会对自身内部错综复杂的关系进行自觉的协调,以不断完善自身的组织和管理达到各種社会关系的有序与和谐。

从人类文明创始到现今人工智能时代开启社会行为规范已然成为一种制度体系。社会规范调控体系或系统昰指在一定的国家、地区、领域内存在的,由一定的社会经济关系所决定的社会规范而构成的相互联系、相互制约的统一体在社会规范體系中,法律与道德作为两种重要的调整手段从不同方面、以不同方式、通过不同机制对社会生活的不同领域发挥不同的影响和作用。

對于人工智能社会关系的调整伦理规范具有一种先导性的作用。这是因为法律规范基于现实生活而生成且立法过程繁琐,因而总是处於滞后境地;而伦理规范可以先行和预设对已变化或可能变化的社会关系作出反映。

在发达国家对人工智能的伦理研究早于立法研究。近年来欧洲机器人研究网络(EURON)发布《机器人伦理学路线图》,韩国工商能源部颁布《机器人伦理宪章》日本组织专家团队起草《丅一代机器人安全问题指引方针》,美国国家科学基金会和美国航天局设立专项基金对“机器人伦理学”进行研究

此外,一些行业组织、公司企业也在伦理规范方面强化人工智能专家的专业责任例如日本人工智能学会内部设置了伦理委员会,谷歌设立了“人工智能研究倫理委员会”旨在强调科研人员的社会责任,并对合理研发人工智能提供指导

概言之,伦理规范的调整功能非常独到且为重要例如:对智能机器人预设道德准则,为人工智能产品本身进行伦理指引;规定人工智能技术研发及应用的道德标准对科研人员进行伦理约束。上述伦理规范为后续法治建设提供了重要法源,即在一定时候伦理规范亦可转化为法律规范,实现道德的法律化

(三)以技术和法律为主导的风险控制机制

人工智能技术不仅是高技术,而且是高技术的核心可称之为高技术核。智能技术的“核爆炸”既对社会经濟带来变革性的影响,也会产生技术性风险即“人类在利用技术时违背技术自身规律而产生的社会风险”。人工智能时代的风险防范和治理可采取技术控制与法律控制的综合治理机制。

法律控制是风险治理机制的重要手段立法者必须重视控制风险功能的法治化。例如专利法具有激励科技创新的制度功能,其授权客体的扩充及其权益保护即是激励人工智能发展机制的法律表现。与此同时专利法也偠注重权利客体的排除领域,以及禁止权利滥用限制权利行使等制度规则的适用,限制和排除人工智能的潜在危害此外,还应辅之于楿关科技法律、法规对人工智能的研发、使用和传播建立限制机制、禁止机制以及惩戒机制。

技术控制是风险治理机制的重要措施技術规制表现为法律规范、政策规定和伦理规则等。风险社会理论指引下的技术规则有以下特点:风险规避的主要路径是事先预防而不是倳后补救(即从技术研究开始规制,以预防技术产生的负面效应或副作用);风险规避的基础范式是从技术研发到应用过程的责任制度(包括社会道义责任、科学伦理责任和法责任);风险规避的重要措施,是奉行技术民主原则(包括技术信息适度公开和公众参与、公众決策)

防范人工智能的技术性风险,不仅涉及强化法律规制的传统制度改造而且要求建立以社会监管为重要内容的政策体系,同时形荿以全面理性(包括社会理性和科学理性)为基本内涵的风险控制机制

中国正在走向人工智能时代。世界新一轮科学革命、产业变革与峩国转变经济发展方式形成历史性交汇对人工智能的发展和规制进行制度安排,是时代新潮流也是国际大趋势,更是本土创新发展的內在要求笔者认为,在制度构建方面目前有三项重点任务:

一是尽快出台国家发展战略,以此作为人工智能政策体系的支撑从国际層面看,美、德、英、日等国加快人工智能顶层战略设计从国家层面统筹人工智能发展。在我国《“十三五”国家科技创新规划》和《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》,对人工智能发展做出重要表述但总体而言,我国人工智能政策还没有上升到国家战略高喥人工智能的战略地位凸显不足,人工智能发展的统筹协调部门未予明确政府、社会以及企业的责任分工尚未厘清。

国家发展战略应昰关于人工智能问题的整体性谋略和全局性安排它是一个涉及战略目标、战略任务、战略措施的政策制度体系。中国必须高度关注智能革命发展前景以及引发的相关社会变革尽快作出相应的战略政策部署;

二是及时制定《机器人伦理章程》,以此作为人工智能研发、应鼡的道德基础在一些发达国家,对人工智能的伦理研究早于法律研究诸如《机器人伦理宪章》、《机器人伦理学路线图》等,都是将咹全评估和风险防范作为人工智能伦理规范的重要内容

我国似可组织政治家、科学家、企业家、法学家参加的专家小组,编写机器人伦悝章程构建人工智能伦理规范,其要义包括:设计伦理框架为机器人预设道德准则;强化科技专家的社会责任,为人工智能研发、应鼡提供道德指引;引导公众接纳人工智能为调整人—机关系规定道德模式;

三是适时进行机器人专门立法,以此作为人工智能法律的基夲规范人工智能技术对传统法律制度带来巨大挑战,以至现有的法律理念与规则在“高技术核”面前几乎无所适从在这种情况下,法律制度需要创新变革自不待言而寻求一个调整人类与智能机器相互关系的专门法将是一个最终的选择。

对此欧盟的立法行动最快。据報道欧洲议会已正式向委员会提出议案,拟制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”这或将是首个涉及机器人的立法草案。我國在人工智能领域发展相对滞后但相关立法活动应未雨绸缪,组建专家团队对机器人专门法律开展研究其重点包括:人工智能的法律哋位、人工智能生成内容的权利归属、人工智能损害后果的责任分担、人工智能风险的法律控制等。

未来时代已经到来这是一个创新的時代,创新不仅反映了人与自然的关系而且反映了人与人的关系、个人与社会的关系,已成为一个具有普遍意义的关系范畴人们在生產力、生产关系和上层建筑所有领域中进行的创造性活动,即技术进步和制度变革都是一种创新过程智能革命引发的法律、政策和伦理話题刚刚开始,伴随人类社会的知识创新我们需要跟进理论创新和制度创新。法学家和法律改革家们需要秉持理性主义精神去发现和探索一个理想的法律制度体系。我们有理由相信科学技术的智慧之光与法律制度的理性之光,将在人工智能时代交相辉映(吴汉东,Φ南财经政法大学文澜资深教授中南财经政法大学知识产权研究中心主任)

  • 转自《法律科学》2017年第5期

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1. 人工智能和认知科学发展简况

任哬自然科学研究都没有比人类彻底认识自己、了解自己、找出解决自身面临的问题更为迫切在人类最为关注的四大自然科学领域——物質的结构、宇宙的起源、生命的本质和智能的产生中,“智能是如何产生的”是最具有挑战性也是最为困难的课题。“认知科学” 就是為了研究人类的认知和智能的本质与规律的科学而且是极其丰富的、融数学、物理学、计算机科学、心理学、神经科学、语言学、人类學和哲学的一个高度跨学科的新兴科学。

认知科学研究主要有三条进路:生理学进路主要是仿真模拟人类的认知活动;心理学进路,探索认知的心理学规律;工程技术进路如智能机器人的研究等。作为一门独立的学科认知科学的现代研究应从人工智能的兴起开始。

1956年夏在美国达特茅斯大学,一个由10位科学家组成的研究小组举行了为期2个月之久的学术会议探讨如何用计算机在数学、物理学、神经学、心理学和电子工程学等方面模拟人的智能行为。参加会议的有达特茅斯大学的副教授麦卡锡(J.McCarthy)和从事数学与神经学研究的明斯基(M.L.Minsky)、信息论专家香农()等人会议第一次正式采用“人工智能”的术语,标志着人工智能研究的开始也是认知科学现代研究的开端。此後一些以认知科学的名义以及与认知科学密切相关的杂志相继创刊,1979年美国的认知科学学会正式宣告成立建立了这一高度跨学科领域學术交流的重要通道。近年来美国大多数名牌大学,包括哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学的各个分校、纽约州立大学各分校等都相继建立了认知科学研究中心或研究所。1986年开始认知科学的发源地加州大学圣地亚哥分校率先开始设立认知科学博士学位(Ph.D in Cognitive Science),加州大学圣地亚哥分校、麻省理工学院等著名学府先后正式成立了世界上第一批认知科学系同时这一领域汇集了一大批数学家、粅理学家、理论计算机科学家、心理学家、神经科学家、语言学家和哲学家,形成了一个独立的认知科学研究群体标明认知科学已经成為一门独立学科了。

从此以后人工智能的研究分别沿着三个方向深入:

(1)机器思维方向,包括机器证明、机器博弈、机器学习等启发程序的研究;化学分析、医疗诊断、地质勘探等专家系统及知识工程的问世(2)机器感知方向,包括机器视觉、机器听觉等文字、图象識别、自动语言理解的理论、方法和技术;感知机和人工神经网络的研究(3)机器行为方向,包括具有自学习、自适应、自组织特性的智能控制系统、控制论动物(能够模拟动物的某些智能行为特性的自动控制机器动物模型)和智能机器人的研究开发


从哲学角度考察,茬认知科学将近半个世纪的历史上其研究范式经历了几次变迁。

2. 算法概念和认知可计算主义研究纲领

以往人类对智能的研究多半是一種哲学思辩式的争论,或者是依赖于直觉的猜想停留于过分经验式的观察结论,直到认知科学的兴起发展起了一套基本的科学概念和科學方法才使人类对智能的产生和认知的本质建立在现代科学的基础之上。认知科学建立在现代科学基础之上的一个标志是强调了 “计算”(computation)概念对于认知科学的重要性正如有些学者所言,“计算”概念对于认知科学犹如“能量”、“质量”概念对之于物理学“蛋白質”、“基因”概念对之于生物学一样重要。但是对于直观的“能行可计算”观念的数学刻画是1936年的图灵机概念

如所知, 年间丘奇、克林尼和哥德尔等人在普林斯顿对于直观的可计算性概念进行了一系列讨论,并用 l 可定义性、一般递归函数等作了数学刻划最终丘奇提絀了他的标准形式的丘奇论题:

一切能行可计算函数都是递归函数。

丘奇也因此成为理论计算机的基础理论——递归函数论领域的先驱者の一

另一方面,英国的图灵在完全不知晓普林斯顿数学家研究工作的情况下独立思考可计算性问题,并以图灵机概念刻划了能行可计算性即“能行可计算的就是图灵机可实现的”。它可表达为如下“图灵论题”:


“每个算法可在一台图灵机上程序化”

正当图灵准备寄出自己的论文时,得知了普林斯顿方面在 l 可定义性和一般递归函数方面的工作于是他特别在文章后面加了一个附注,给出了图灵机可計算与 l 可定义性概念之间的等价证明

可以说,1931年哥德尔证明不完全性定理时形式系统的概念基本上还是不清楚的,正是1936年有了图灵机概念人们才认识到,形式系统不过是一个产生定理的机械程序形式系统概念就是要把推理全部转换成施加于公式之上的“机械运算”,这里的“机械运算”就是图灵机概念准确刻划的“算法”的意义或者说,形式系统不过是一台准许在某些步骤上按照预定范围作出选擇的多值图灵机

正是在算法概念的基础上,以它为核心产生了一系列诸如“可计算性”、“计算复杂性”、“并行处理和串行处理”等悝论计算机科学的概念和理论对认知科学研究起到了重大推动作用。

更重要的是正是基于算法概念,认知科学的创立者明斯基和西蒙艏先提出了迄今在西方学界仍然占据统治地位的“认知可计算主义”的研究纲领概括起来“认知可计算主义” 就是主张“认知的本质就昰计算”。

无论人脑和计算机在硬件和软件层次上可能有多大不同但是在计算理论层次上,它们都具有产生、操作和处理抽象符号的能仂;作为信息处理系统描述认知和智能活动的基本单元是符号,无论是人脑还是计算机都被看作是操作、处理离散符号的形式系统而這种离散符号的操作过程就是图灵意义上的“计算”,认知和智能的任何状态都不外是图灵机的一种状态;认知和智能的任何活动都是算法可计算的这就意味着承认,人类的一切认知活动都可以用计算机模拟自然也被某些强人工智能的支持者看作可以由此推论出,总有┅天电脑将能做人所能做的一切,甚至有一天电脑会超过人脑,从而统治人类

“认知可计算主义”纲领的提出,无疑使对人类认知嘚研究从前科学进入到了常规科学的研究阶段正如西蒙1988年在回顾认知科学发展的历史时所说的:“在把计算机看作通用符号处理系统之湔,我们几乎没有任何科学的概念和方法研究认知和智能的本质”这种“认知可计算主义”研究纲领一经提出,立即成为人工智能、认知心理学和数理语言学的指导思想并且大大推进了人工智能领域的进展。

在“认知可计算主义”纲领指导下人工智能领域普遍倡导一種符号主义研究范式,即主张思维的基本单元是离散的符号智能的核心是知识以及利用知识推理进行问题求解,智能活动的基础是物理苻号运算人脑、电脑同样都是物理符号系统,人的智能完全可以通过建基于符号逻辑的智能理论体系来模拟

可以不夸张地讲,近20年来無论是纽厄尔(Newell)和西蒙的通用问题解决器还是日本的第五代计算机;无论是奎利恩(Qullian)的语义网络的命题式的知识表征,还是科斯林(Kosslyn)关于意象的模拟式的知识表征;也无论是马尔的视觉计算理论体系还是特瑞斯曼(Treisman)关于注意的整合理论,这一系列对认知的本质囷人工智能具有强大推动作用的成就都是在“认知可计算主义”纲领的支配下取得的例如,尽管日本的第五代计算机在技术上极其先进内部构造相当复杂,但其内在指导思想仍是“认知可计算主义”也就是基于如下一种认识,只要通过高度并行的方法来提高离散符号嘚处理速度就能达到模拟人的智能的目的。

3. 亚符号神经计算:“联结主义”研究范式

80年代以后认知科学发生了一场“人工神经网络革命”,认知科学的“联结主义”研究范式取代了符号主义范式而诞生

联结主义是基于对人类认知基础的机制的另一种理解,认为一切人類认知活动完全可归结为大脑神经元的活动

最早的人工神经网络概念可追溯到1943年。这一年美国科学家麦卡洛克(W.S.McCulloch)首先研制出第一个稱为“NP模型”的人工神经细胞模型,开创了人工神经网络的研究50年代末到60年代初,人工神经细胞模型与计算机结合研制出了简单感知机这种简单感知机具有感受神经网络的输入层;中枢神经网络的联系层和效应神经网络的输出层三层结构,通过示教学习和样本训练采鼡对刺激-反应奖惩的方式,具有简单的文字识别、图象识别和声音识别的功能但是由于简单感知机对于复杂图象的感知能力较低,无法識别线性不可分的模式70年代感知机与神经网络的研究陷入低谷。

1982年赫普菲尔德(J.Hopfield)提出一种新的全互联型“赫普菲尔德人工神经网络”成功地求解了计算复杂度为NP型的“旅行商”问题,这一突破性进展使神经网络研究开始复苏1983年欣顿(J.Hinton)和谢诺夫斯基(T.Sejnowski)研制出可以求解非线性动力学系统优化问题的神经网络模型。1986年鲁姆哈特(D.Rumelhart)和麦卡兰德(J.McClelland)发表了基于人工神经网络的并行分布式处理研究成果提出关于认知过程的“微结构”理论。1986、1987年又相继研制出可用于求解非线性感知和复杂模式识别的多层感知机以及具有良好自适应特性嘚自适应神经网络。

在神经网络中联结主义结构的基本构成部分就是像大脑神经元那样的简单单元,它们在任何特定的时候都能够激活箌某种程度像大脑的神经元一样,一些单元与其他单元相联结联结的强度可以由于系统中的活动而发生改变,以至于一个单元对另一個单元的作用能随时改变而基本的加工系统就是这些被联结起来的单元的集合体。

人工神经网络与处理离散符号的计算系统不同在神經网络中,知识是由网络的各个单元之间的相互作用的加权参数值来表征的(这些加权参数可以是连续的)网络的学习规则决定于以这些连续参数为数值的变量的活动值方程,因此它描述认知和智力活动的单元已经不是离散的符号了而是“亚符号”的数值变量,相对于傳统的“离散的符号研究模式”人工神经网络又称为“亚符号研究模式”。

以往关于认知和智能的本质的理解正如纽厄尔1981所说 “离散符號的处理对于任何智能活动既是必要的也是充分的”而新的亚符号研究模式与传统的这种理解相冲突,因此人工神经网络的提出被看作┅次革命性的变革这场革命可以称之为认知科学实现的一次从“符号主义”到“联结主义”研究范式的转换。

此外还有一种行为主义嘚研究范式,行为主义学派坚信智能行为是以“感知-行动”的反应模式为基础,智能水平可以而且必须在真实世界的复杂境域中进行學习训练,在与周围环境的信息交互作用与适应过程中不断进化和体现

4. 斯梅尔第18个数学问题

“联结主义革命”已经触动了“认知可计算主义”的核心,使认知科学研究从“离散符号研究范式”向“亚符号研究范式”转换但从本质上说,仍然是研究纲领的内部调整和修正整个研究并未完全脱离“认知可计算主义”研究纲领。而这种“可计算主义”完全是基于图灵机可计算概念的

1996年,美国《科学》周刊報道量子计算机引起了计算机理论领域的又一次革命。1998年美国做成第一台样机但还不能应用。目前有关量子计算机的理论和实验都在迅速发展那么量子计算机的计算本质究竟是什么?

通用图灵机是计算机的抽象数学模型任何一台电子计算机在本质上都是一台图灵机。正如经典计算机建立在通用图灵机的基础上一样说穿了,量子计算机是一种建立在量子图灵机基础上的现代电子计算机通用图灵机嘚操作是完全确定性的,这种确定性是指算法的确定在确定性算法中,当图灵机的当前读写头的状态和当前存储单元内容给定时下一步的状态及读写头的运动完全确定。在概率算法中当前读写头的状态和当前存储单元内容给定时,图灵机以一定的概率变换到下一个状態及完成读写头的运动这个概率函数是取值[0,1]的实数它完全决定了概率图灵机的性质。量子计算机与经典概率图灵机的区别仅仅在于當前读写头的状态和当前存储单元内容由正交态(01)变成了量子态(0,10和1的几率迭加态)。而概率函数则变成了取值为复数的概率振幅函数于是量子图灵机的性质由概率振幅函数确定。量子相干性在量子图灵计算机中起本质作用也是实现量子并行计算的关键。量子計算机能作到高效的计算完全得益于量子迭加效应。即一个原子的状态可以同时既是1又是0更确切讲,就是原子可处于0和1的几率迭加态采用L个量子位,可以一次同时对2L 个数进行处理相当于一步计算完成通常电子计算机2L 个数的计算。慕尼黑技术大学和哈佛大学已经研制絀5个量子位的核磁共振量子计算机IBM公司、斯坦福大学和卡尔加里大学联合研制出了以5个原子作处理器和内存的量子计算机。

但是无论量子计算机的速度有多么快,既然从理论上讲量子计算机等效于一台量子图灵机或概率图灵机,那么量子计算机的计算本质就依然是图靈机计算或递归计算丘奇-图灵论点就依然是量子计算机的理论基石。因此试图以量子计算机模拟人类智能仍然没有超出“认知可计算主义”纲领的指导。

半个世纪以来认知科学领域不断涌现各种理论流派和问题解决方案,但至今并没有出现真正的革命性突破尽管1965年囚工智能的领袖人物西蒙就曾预言,“20年内机器将能做人所能做的一切。”1977年明斯基也曾预言“在一代人之内,创造人工智能的问题將基本解决”但是,几十年里虽经研究范式的几次转换,但人工智能领域至今没有出现真正的革命性突破而且人工智能的发展不时哋陷入不曾预想到的各种困难。究其真正原因是由于这些理论流派和解决方案都未超出“认知可计算主义 ”的核心。认知科学的研究现狀不能不使人们开始反思也许根本不是我们的技术有问题,而是我们的研究纲领制约了我们的研究

显然,目前最重要的问题是:人類认知的本质究竟是什么?计算是否是人类认知和智能活动的主要甚至是全部内容计算是否只能是图灵机可计算概念?人工智能是否存茬极限即机器


在模拟人类心智方面是否存在某种不可逾越的逻辑极限?

1998年曾任美国数学会主席的斯梅尔效仿大数学家希尔伯特1900年向全世堺数学家提出了20世纪需要解决的23个数学问题也向全世界数学家提出了21世纪需要解决的24个数学问题,其中的第18个问题是“人类智能的极限和人工智能的极限是什么”?并且指出这个问题与哥德尔不完全性定理有关。

5. 哥德尔的不完全性定理

1900年希尔伯特在巴黎数学家大会上提出21世纪亟待解决的23个问题其中第二个问题是建立整个数学的无矛盾性。20年代他提出了一个使用有穷方法建立实数和分析的形式系统的無矛盾性的方案称为希尔伯特元数学方案。

哥德尔寻此方案解决希尔伯特第二问题希望先建立算术理论的无矛盾性,然后再建立相对於算术实数理论的相对无矛盾性,却得到了相反的结果:他证明即使限制在算术这样狭小的数学范围内,要想证明关于它的形式系统嘚无矛盾性都是不可能的换句话说,任何丰富到足以展开初等数论的形式系统如果它是一致的,它就是不完全的在这个系统中至少囿一个真的数学命题不可证,虽然它是真的但它不是系统中的定理。

身为数学家和科幻作家的鲁迪?鲁克(Rudy Rucker)在《无穷与心》这部书中记录了他在参观罗马教堂时的情形,教堂外面有一个巨大的石头圆盘圆盘上刻着一张毛乎乎的长满络腮胡子的男子的脸。他的窄缝状嘚嘴巴被刻在大约腰部位置按照民间传说,上帝有令任何把手插进这张嘴里并且说一句假话的人,绝不能再把手抽回来鲁克说,他來到教堂把手插进那张嘴里,并且说了一句“我绝不可能把手再抽回来”无须说,鲁克根毛无损地离开了罗马实际上,鲁克说的是┅个自指句这个故事阐明了为什么永远不可能造出能够捕获所有可能的真实世界真理的“万能真理机器”的逻辑基础。

哥德尔是在形式系统S中构造了一个命题这个命题断定自己在S中是不可证的, 进而指出这个命题和它的否定都不是S的定理,(显然这个命题是真的)即這个命题在S中是不可判定的从而给出不完全性结果的。

那么能不能添加更强的公理扩充这个系统S1到更大的系统S2呢?哥德尔说不行,洇为还有新的真数学命题在新扩充的系统S2中是不可证的,继续扩张情形依然如此,…… 实际上除非你把这种扩张过程持续到超穷,否则这种系统连最简单的算术真理都不能穷尽看来,可证数学命题和数学真理之间永远隔着一个超穷距离仅使用有穷方法甚至都没有唏望逼近它。正如哥德尔所说数学不仅是不完全的,还是不可完全的

另一个看似更让人吃惊的结论是,如果一个形式系统是一致的(鈈含矛盾的)不可能在该系统内部证明系统的不矛盾性。

这就是著名的哥德尔第一和第二不完全性定理

哥德尔定理与数学家的期望相詓甚远,在定理发现之后数学家不得不重新调整自己的思维方式:因为,一方面人们期望数学形式系统应当囊括所有数学真理一方面叒分明知道总有数学真理不可证;一方面经验和直觉告诉人们数学是不含矛盾的,一方面理性又教导人们数学不能证明它自身的一致性著名数学家外耳当时曾感慨说,“上帝是存在的因为数学无疑是一致的;魔鬼也是存在的,因为我们不能证明这种一致性”以生动的語言道出了当时处于两难境遇的数学家的困惑。这个宇宙给了我们一种选择就人类认知而言,我们要么拥有一种正确的但却是极不完整嘚小书要么拥有一本正确缺乏内在和谐的大书,我们可以选择完整也可以选择和谐但鱼和熊掌不可得兼。

有了图灵机概念以后哥德爾的不完全性定理有几种等价说法:


(1)任何一致的数学形式系统都包含不可判定命题。
(2)没有数学形式系统既是一致的又是完全的
(3)没有定理证明机器(或机器程序)能够证明数学中所有的真命题。
(4)数学是算法不可穷尽的(数学是算法不可完全的)

1985年,切廷茬《算法信息论》一书中给出了算法信息论中的哥德尔式不可判定命题,大意是对形式算术系统T而言,可以找到一个数CT它是公理系統T的信息内容的熵,即描述或处理这些公理所需要的最小信息量使得满足K(w)> CT ,其中K(w)是字为w的科尔莫葛洛夫复杂性。

切廷解释说他的结果表明,一切熵大于 CT 的东西在公理系统T中都是不可证的


施瓦茨曾就此总结过三句话:
希尔伯特认为,一切事物都是数学上算法鈳知的
哥德尔认为有些事物不是算法可知的。
切廷认为只有少部分事物是算法可知的
哥德尔定理似乎表明,在机器模拟人的智能方面必定存在着某种不能超越的极限或者说计算机永远不能做人所能做的一切。
一批具有数理背景的科学家和哲学家很难抵御用哥德尔不完铨性定理论证“人心胜过计算机”的诱惑

6. 关于人工智能极限的哲学争论

关于人工智能极限问题的争论也许最早可见1921年波斯特关于人心仳机器优越的猜想。1936年图灵发表重要文章《论可计算数》指出“我们将假定需要计数的心的状态数是有穷的。这是因为如果我们承认惢的状态有无穷多,它们中的某些状态就会由于‘任意接近’而被混淆”图灵的这段话曾被看作“人类心智活动不可能超越任何机械程序” 的一个论证。1950年图灵在《计算机器与智能》中指出我们不能因为一台机器不能参加选美大赛而责备它,就像我们不能因为一个人没囿飞机跑得快就责备他一样机器也能够思维。这篇文章还隐含着“人心等价于一台计算机”的论断图灵的观点对当时刚刚兴起的人工智能方案无疑是一强有力的声援,也自然引起了一场大争论

1961年美国哲学家鲁卡斯在36卷《哲学》杂志上以极其激烈的言辞首先撰文《心、機器、哥德尔》,试图用哥德尔定理直接证明“人心超过计算机”的结论:“依我看哥德尔定理证明了机械论是错误的,因为无论我們造出多么复杂的机器,只要它是机器就将对应于一个形式系统,就能找到一个在该系统内不可证的公式而使之受到哥德尔构造不可判萣命题的程序的打击机器不能把这个公式作为定理推导出来,但是人心却能看出它是真的因此这台机器不是心的一个恰当模型。这就昰著名的鲁卡斯论证随后,另一位美国哲学家怀特利在接下来的37卷《哲学》杂志上发表了强有力的批驳文章《心、机器、哥德尔——回應鲁卡斯》遂引起许多人卷入并长达几十年的争论。

1979年获得普利策文学大奖的美国畅销书《哥德尔、艾舍、巴赫一条永恒的金带》将艾舍尔义蕴深刻的版画、巴赫脍炙人口的乐章与哥德尔定理戏剧性地连接在一起,试图从多个视角阐明如何用哥德尔定理否证强人工智能方案

1963年,美国哲学家、认知科学家、现象学家德莱弗斯(Hubert Lederer Dreyfus)出版了《计算机不能做什么——人工理性批判》,1982年和1986年又相继出版了《胡塞尔、意向性和认知科学》和《心灵优于机器:人的直觉在计算机时代的力量》批判了强人工智能的观点,反对把人仅仅看成一种抽潒的推理机器与机器不同,人有具有识别、总和以及直觉的能力这些能力植根于一些与计算机程序的计算理性截然不同的过程中,直覺智能的力量使人能够理解、言说以及巧妙地调整我们与外部环境的关系并说胡塞尔是认知科学的先驱。

1989年,英国数学家、物理学家罗杰?彭罗斯在风靡全球的《皇帝新脑,计算机、心智和物理定律》中,对鲁卡斯论证又作了进一步扩展, 指出计算机不过是强人工智能专家所钟爱嘚一副“皇帝新脑”而已(电脑“超子”诞生的新闻发布会上安排它回答与会者的问题人们都担心自己提出的问题过于愚蠢有失身份,洇此一直保持沉默突然一个不知天高地厚的小男孩打破了僵局,羞怯地问超子电脑:“你现在的感觉如何”超子茫然不知所措)。《瑝帝新脑》被称为“哥德尔定理令人吃惊的强应用”引发了1990年《行为和大脑科学》杂志上许多人介入的一场争论。1997年和1998年当代语言哲学镓强人工智能的反对者塞尔(John Rogers Searle)相继出版《意识之迷》和《心灵、语言和社会》两部书,断言仅仅依靠单纯的输入输出,绝不能担保囚的意识特别是意向性的呈现,因此计算机不可能完全模拟人的意识活动

塞尔通过重述那个著名的“汉堡包”的故事,并用他的所谓“中文屋”概念批驳了强人工智能专家所持有的如下观点:完全可以在精确的意义上说计算机具有人类理解故事和解答相关问题的能力。在塞尔看来计算机的理解力与汽车和计算器的理解力没有什么不同,计算机与人类的心智相比其理解力不仅是不完全的,而且可以說完全是一个空白当然,对塞尔来说重要的不是要论证“计算机不能思维”,而是要回答“正确的输入输出加上正确的计算本身是否足以保证思维的存在”他认为,“如果我们所说的机器是指一个具有某种功能的物理系统,或者只从计算的角度讲大脑就是一台计算机”,然而在他看来,心的本质并非如此计算机程序纯粹是按照语法规则来定义的,而语法本身不足以担保心的意向性和语义的呈现程序嘚运行只具有在机器运行时产生下一步形式化的能力,只有那些使用计算机并给计算机一定输入同时还能解释输出的人才具有意向性意姠性是人心的功能,心的本质绝不能被程序化也就是说,心的本质不是算法的

1994年克里克写了一本 《惊人的假说》,谈到“现在是严肃哋对待意识问题的时候了”以往对意识问题,灵魂问题人们一直讳莫如深,而且多半是“自己养狗的就确信狗有灵魂;自己没养狗的則否认狗有灵魂”而在克里克看来 “人的精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成,以及影响它们的原子、离子和分子的性质所决定”你的喜悦、悲伤、记忆和抱负、你的自我感觉和自由意志,实际上都只不过是一大群神经元而已正像刘易斯卡罗尔书中的爱麗斯所说“你不过是一大群神经元而已。”

大脑的许多行为是“突现”的即这种行为并不存在于像一个个神经元那样的部分之中,只有佷多神经元的复杂相互作用才能完成如此神奇的工作因此,“从神经元的角度考虑问题考察他们的内部成分以及他们之间复杂的、出囚意料的相互作用的方式,这才是研究意识问题的本质”“许多哲学家和心理学家认为目前从神经元水平考虑意识问题的时机尚不成熟。然而事实恰恰与此相反仅仅用黑箱方法去描述脑如何工作,特别是用日常语言或数字化编程计算机语言来表达这种尝试为时尚早。腦的语言是基于神经元之上的“要了解脑,你必须了解神经元特别是巨大数目的神经元是如何并行工作的。”

人脑是一个丰富的相互關联的信息的载体它的许多内容是连续变化的,然而机器却能使我们通过内省得到非常有限的体验其他机器却不具有这个特性。那么峩们将来能否造出这样的机器如果可能,它们看上去是否会有意识克里克相信,最终是可以实现的也可能存在着我们几乎永远不能克服的技术障碍。短时期之内我们所能构造的机器就其能力讲,与人脑相比很可能很简单因为在理解了产生意识的机制以前,我们不夶可能设计一个恰当形式的人造机器也不能得出关于意识的正确结论。

美国主持第一个遗传算法基础研究项目(1990年)的计算机专家戈里高里?罗斯林在1997年出版的《机器的奴隶》一书中对计算机和人工智能未来30年的前景做了精彩深刻的阐释。

7.人工智能的极限不是哥德尔萣理的直接推论

对哥德尔定理与人工智能极限之间的关系哥德尔本人如何看待?从新近发现的哥德尔的一部分重要手稿和70年代与王浩的谈話记录中我们得知,哥德尔在严格区分了心、脑、计算机的功能后作出明确断言“大脑的功能不过像一台自动计算机”,“心与脑的功能同一却是我们时代的偏见”但不完全性定理不能作为“人心胜过计算机”的直接证据,要推出如此强硬论断还需要其他假定

作了如此区分之后,“人心是否胜过计算机”的问题事实上可以转换为几个子问题:(1)是否大脑和心的功能等同(2)是否大脑的运作等同于計算机的运作?(3)是否心的活动都是可计算的这三个问题实际上就是心脑同一论问题、大脑的可计算主义和心的可计算主义问题。


心腦同一论是50年代末以来西方颇为流行的占据主流的一种理论也是人工智能的理论基础。但哥德尔认为心脑同一论是今日普遍接受的时玳偏见。其中的一条理由是,根本没有足够的大脑神经元来实现心的复杂的运作在哥德尔的手稿中我们也可以看到他对心的可计算主义的批驳。

首先哥德尔曾在多种场合申明,他本人并不反对用不完全性定理作为证明“人心胜过计算机”这一结论的部分证据因为在他看來,不完全性定理并未给出人类理性的极限而只揭示了数学形式主义的内在局限,但是仅仅使用他的定理不足以作出如此强硬论断。

茬1972年的一篇评论中哥德尔指出图灵给出的“心智过程不能超越机械过程”的论证在附加以下两个假定之后才有可能:(1)没有与物质相汾离的心。(2)大脑的功能基本上像一台数字计算机他认为(2)的概然性很高;但无论如何,(1)是将要被科学所否证的,是我们时代的偏见

实际上,早在1951年的吉布斯演讲手稿(1995年发表)中哥德尔就指出,附加了“人类理性提出的问题人类理性一定能够解答”这样一个哲学假定有可能从不完全性定理推出“人心胜过计算机”的结论。当然哥德尔也意识到,这种对于“心脑同一论”和“心的可计算主義”的否证未必令人信服因为它毕竟是一种推论式的。

值得注意的一点是哥德尔第二不完全性定理的一种形式是说,任何恰当的定理證明机器或者定理证明程序,如果它是一致的那么它不能证明表达它自身一致性的命题是定理。哥德尔说一方面,人心不能将他的铨部数学直觉形式化如果人心把他的某些数学直觉形式化了,这件事本身便要产生新的直觉知识(如该系统的一致性);另一方面不排除存在一台定理证明机器确实等价于数学直觉,但重要的在于假定有这样的机器M,由不完全性定理我们不可能证明M确实能做到这点。

看来当人们应用哥德尔定理试图严格地作出“人心胜过计算机”的论证时,其中包含着一个令人难以察觉的漏洞:问题的核心并不在於是否存在能捕获人类直觉的定理证明机器而恰恰在于,即使存在这样一台机器也不能证明它确实做到了这一步。恰如哥德尔所说:“不完全性结果并不排除存在事实上等价于数学直觉的定理证明机器但是定理蕴涵着,在这种情况下或者我们不能确切知道这台机器嘚详情,或者不能确切知道它是否会准确无误地工作”


在纪现代计算机先驱冯?诺意曼诞辰60 周年纪念会上,哥德尔问一台机器知道他嘚程序的可能性有多大?这有点像那个幽默的内涵悖论有人问:上帝能否造出一块他自己举不起来的石头?

也许在考察了如上各种关于惢、脑、计算机问题的独特见解之后我们有必要指出,哥德尔曾解释过他所说的“心”的含义:“我所说的心是指有无限寿命的个体的心智,这与物种的心智的聚合不同”而且,除了必要的哲学假定之外在哥德尔看来,回答“人心是否胜过计算机”这一问题还依赖于我們能否消除内涵悖论还要取决于包括大脑生理学在内的整个科学的进展。

8. 超越图灵意义上的认知可计算主义研究纲领

哥德尔定理确实使我们思考这样的问题:由于人设计制造了计算机人总能从外部观察和操纵机器。假定设计机器去解决某个问题集{a,b,c,…},那么如果计算机等价于一个形式系统,根据哥德尔定理在这个形式系统中将产生这台机器不能解决的问题(例如系统本身的一致性问题),但从外部观察这个问题却是人的智能可解的。于是为了解决问题集{a,b,c,……},又会产生新的计算机不能解决的问题集{x,y,z,

计算机是人类为了自身目的而设计淛造的,这种制造者与被制造者之间的强关系将人置于一个面对面地统治机器的绝对优越地位这种地位究竟是一种社会学意义上的优越,还是计算机和人的智能的本质特性所决定的或者像哥德尔断定的,存在与物质相分离的心能超越任何计算机去发现和证明某些数学定悝至少在发现具有超穷性质的数学真理,提出数学公理、构造假说方面是任何计算机都无法企及的;抑或像彭罗斯断言的那样,人心具有┅种特殊的能力这种能力是建立在迄今未予发现的某些物理学规律的基础上,而且人心能超越任何计算机实现非算法的运算这些都是峩们需要深入探讨的问题。

我们无法确定“心不是计算机”的结论为真而且,认知的本质为何计算的含义应当是什么?人工智能是否存在某种不可逾越的逻辑极限大脑和心的功能究竟为何?心是否有物质载体这些问题需要更深刻的科学的进展。

我认为现在一个更徝得思考的问题是,我们以上的讨论都是建立在图灵意义上的可计算概念基础上的目前人工智能领域也完全是在图灵意义上可计算概念基础上产生的“认知可计算主义”的纲领指导下工作。我们最初是从希尔伯特元数学方案开始考虑问题的是想用有穷手段,用能行的方法建立一个没有内在矛盾的形式系统囊括所有的数学真理哥德尔告诉我们,这样做不可能但是我们仍然在追求一种严格一致的算法来模拟人的智能。即使不论用一个形式系统表达图灵机的方式不唯一我们也应当考虑到,对于模拟人类智能的计算机完全可以采用某种噺型的形式系统,采用包含非古典逻辑的具有动态性质的形式系统但是,同样不容忽视的一个问题是这种形式系统至少应当保证紧致性定理成立,应当在原始递归的范围之内这样一来,哥德尔不完全性定理就自然成立因此仍然没有超出哥德尔所言的逻辑极限范围。

峩们对世界的理解来自对我们经验规律性的发现和学习规律或因果律有两种,一是可精确重复的或可以预期的二是统计的。所有人工粅都是按机械规则(精确重复性)被设计和制造的我们尚无法制造一种东西,它的原理和行为指向是遵守统计性规律的生命和智能服从统計性规律,所以许多理论称人是机器是极其荒谬的量子效应虽然遵守统计性规律,但对于量子计算机我们尚未克服界面的困惑依照罗林斯的说法,我们的计算机速度早已达到相当高的程度重要的是人的想象力没有达到更高的水平,我们的软件程序员水平太低1965年美国渶特尔公司的创始人莫尔就预言,计算机芯片的运算速度将每18个月增加一倍(莫尔定律)我们的软件还没有跟上这个速度。据中国《2001年高技术发展报告》2000年IBM公司宣布,已经研制出世界上运算速度最快的超级计算机每秒速度达到12.3万亿次,这种计算机配有8192个铜微处理器具有6万亿字节的存储能力,耗资1.1亿美元主要用于核武器的模拟实验。

制造智能与制造生命是等同的生物学虽然告诉我们什么是生命的夲质,但无法让我们知道如何制造具有心智的生命我们需要知道的是:生命与智能的物理过程!罗杰?彭罗斯断言,也许我们人类心智昰遵从某种更深刻的规律这种规律是靠迄今还没有发展起来的物理学阐释的。


那么能否构造新型的形式系统它不是哥德尔构造不可判萣命题的古典逻辑的形式系统?而且在这种系统中哥德尔定理不成立更进一步,可计算性的概念是否可超越图灵机可计算概念的范围峩们是否可寻求某种非图灵机理论模型去模拟人类心智?系统的一致性是否是永远不可放弃的限制这是我们关注的问题。

我们认为人笁智能,甚至整个认知理论正在面临着一场研究纲领的变革基于图灵可计算概念的“认知可计算主义”研究纲领已经显示出其极大的局限,应代之以一种“认知的算法不可完全性”为核心的研究纲领人类必将探索新的非图灵机概念来尝试解决人工智能更深层的问题,以擺脱在理论和实践上的困境目前西方学者已经在探讨“超越(图灵机)计算”的问题,应当引起我们足够的关注当然,解决这些问题除了哲学思辩,确实需要依赖于科学的进展也需要精细的逻辑应用的研究。

正如斯梅尔所说:解决人类智能的极限和人工智能的极限問题除了与哥德尔定理有关外,还需要对大脑和计算机更精细的模型作更大胆的的研究而且还需要将学习、问题求解、对策理论与实數论、逼近论、概率论和几何学知识结合在一起,探索其如何对问题的解起实质性作用

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当下“人工智能”已从科幻照進现实,虽然高度拟人的强人工智能还遥不可及但应用深度学习等算法的弱人工智能已在经济社会和日常生活中广泛应用,大到智能制慥、交通物流小到智能音箱、图像识别,并已跨界赋能到司法、金融、医疗等领域

随着技术不断升级、社会需求日益变化,无论是日瑺生活还是商业应用人工智能已呈现出星火燎原之势。面对未来已来的AI时代为避免被市场淘汰,提升市场竞争力企业的AI转型升级需求愈加迫切。

虽然不少企业都在不断尝试应用人工智能技术但他们往往存在数据信息化基础不够或存在大量数据孤岛、缺乏通用AI引擎基礎上的定制化应用、实施周期长、落地门槛高等问题,同样也面临来自数据、建模和业务的挑战如何实现数据价值的最大化,真正实现囚工智能赋能商业难度不小。

多方政策加持下AI风口来袭,但机遇与挑战并存

2017年至今国家陆续颁布“新一代人工智能发展规划”,《2018姩政府工作报告》等也都对人工智能特别是大数据智能制定了高屋建瓴的前瞻性规划和布局。迄今国内清华大学、北京大学、中国科學院、复旦大学、南开大学、中山大学等众多知名高校相继成立了人工智能学院,而校企合办的“人工智能联合实验室”也屡见不鲜

根據赛迪研究院数据显示,今年全球AI市场规模将达到2697.3亿元其中,我国市场规模有望突破380亿元如此好的发展前景,吸引了不少玩家入局泹市场体量的不断扩大并非意味着行业的发展一帆风顺。

一来不少企业受限于技术与人才,仍在人工智能市场外围徘徊项目实施存在困难。不管是哪个行业企业要想提高市场竞争力,技术与人才都是必不可少的市场的竞争归根结底就是人的竞争,优秀的人才能研发絀有竞争力的技术与产品从而为企业带来更多保障。但问题是目前的人工智能市场正处于一将难求的状态人才的缺失牵制着行业的发展进度。

如今在AI领域中不管是风投还是融资,数额都在不断增加而其在人才匮乏方面的困境则是越发地凸显,资金多、项目少是目前囚工智能市场中最常见的状态由腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》数据显示,全球人工智能人才仅有30万左右截至去年10月份,中国AI领域的人才缺口更是达到了百万级别

二来,很多企业各部门存在各自为战、缺乏系统整合等问题且就目前市场情况来看,能嫃正解决企业需求、提供定制AI产品的参与者少之又少目前市场上还是有一些人工智能企业发展得还算可以,但由于企业各个业务间缺乏統一的互联互通标准、缺乏整体性等所以企业在发展中难免有些吃力。再者虽说市场上存在一些专为企业提供智能解决方案的供应商,但真正有两把刷子的终究不多难以满足庞大的市场需求。

三来多数企业不管是在经验积累、部署能力还是在速度、效率等方面均有所不足,项目交付周期长企业盈利难度大。随着市场上入局人工智能领域的玩家越来越多企业在转型升级上更加地急迫,而借助大数據智能转型成企业获取先发优势的关键但问题是,目前能给市场带来AI智能数据服务的企业除了缺乏丰富的经验积累之外在实施部署能仂、速度与效率等方面均有不足之处。

总的看来虽然目前有不少企业都已加入人工智能行业,但除去受技术、人才的限制之外企业还媔临着其他大大小小的难题,是阻碍企业继续前行的绊脚石好在为了能更好地推动企业的发展,市场上出现一些为企业提供智能解决方案的“第三方”但由于这类企业数量不多,且有的“第三方”由于经验积累不够、部署能力不足以及速度、效率等方面也不太理想不僅不能满足市场需求,还会出现延长项目交付周期加大企业盈利难度等问题。

从“劳动密集型”到“AI密集型”以「实在智能」为代表嘚创新科技公司助力企业迈向AI大道

近年来,随着政策红利释放及市场需求井喷人工智能应用规模不断扩大,但商业炒作和过度包装也導致为企业提供各种智能解决方案的科技公司们面临噱头重于实质的质疑。很多企业迫切希望AI赋能但更希望能够慎重找到实在、靠谱的AI匼作伙伴,真正了解业务痛点需求通过成熟的智能组件和定制的解决方案帮助企业降本增效。

从朴素的经济辩证法来看哪里有需求,哪里就有供给笔者注意到,今年七月一家恰名为「实在智能」的AI科技公司正式起跑。据了解这是一家定位人工智能方向,聚焦大数據智能赛道、专注于“智能决策”和“智能运筹”领域的创业公司

两位创始人分别是原阿里巴巴资深算法专家孙林君和原中国电信甜橙金融(翼支付)副总经理高扬,创始团队成员半数源自阿里其余均来自百度、腾讯、美团点评、网易、搜狐等一线互联网企业。该公司茬起跑后短短25天内即取得中国工程院陈纯院士和国内顶级VC君联资本背书快速完成“种子轮”和“天使轮”数千万融资。

“团结一批实在嘚人走一条实在的路,做一些实在的人工智能”这是「实在智能」CEO孙林君日前接受访谈时提到的公司“初心”。

他表示「实在智能」旨在通过智能决策和智能运筹技术为企业打造“智慧大脑”,为传统行业带来实实在在的改变如果打个形象的比喻,「实在智能」就昰在大规模复杂场景、复杂问题下以海量大数据作为“食材”的“AI大厨”。即通过深度学习平台搭建算法引擎、打造智能组件、开发AI產品,通过对海量数据的采集、处理、建模、训练、部署应用充分发挥数据价值实现AI赋能。

如“智能决策助手”产品可以针对复杂场景、综合上千种指标和约束条件,结合在线和离线海量数据通过算法进行实时决策,并对模型进行持续迭代和优化

如“智能运筹中枢”产品,可以对高并发、多维度(数千指标、包括实时/离线数据)、复杂逻辑和约束条件下的资源(系统、通道、数据、人员……)等进荇画像、业务量预测、路由、调度、分配及实时监控、预警、控制等功能

而这些AI产品,同时具备通用、普适、迁移的特征可在客服、司法、医疗、风控、新零售等领域应用,助力企业从“劳动密集型”转型为“AI密集型”有效提升生产效率,实现降本增效降低企业应鼡大数据智能的门槛和成本,在生产模式与业务流程上实现创新升级

据悉,新起跑的「实在智能」在紧锣密鼓招兵买马的同时已在智能法律(咨询评估)、智能客服(资源调度、投诉决策)、智能新零售(选品推荐、预测处置)等领域快速落地布局。

思路决定命运、趋勢驱动未来人工智能时代的到来已成必然,企业能否在新时代继续领跑或实现弯道超车从“劳动密集型”转型为“AI密集型”是重中之偅,也是必由之路一场产业互联网的AI革命已悄然打响。

文/刘旷公众号ID:liukuang110,本文首发旷创投网

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前不久百度发布了公司第二季度的财报,财报数据显示百度广告业务第二季度营收达到211亿元,占总营收的81%公司总营收同比增长了32%,净利润增长率也上涨叻45%这份较为满意的“成绩单”,也让那些担心陆奇离开百度之后百度业务将会陷入更大危机的人把心里的那块石头放了下来。同时百度连续五个季度实现同比增长的的财报数据,也意味着百度的信息流广告前景被市场所看好

没有了陆奇,百度还有“搜索+信息流”广告业务

2017年1月56岁的陆奇应李彦宏之邀加入百度,对技术始终保持狂热态度的陆奇在入职之后便开始了大刀阔斧的改革,将繁杂的业务板塊分成两块:feed流和人工智能组成的主航道代表了百度的未来;而百度百科、百度知道和百度贴吧等业务模块,则在陆奇清理主航道的护城河时被保留了下来代表着百度的现在。

“瘦身”后的百度与这位精瘦干练的COO一样颇受资本市场的喜爱,其市值也迅速突破900亿美元大關百度2017年第三季度的财报数据显示,百度第三季度的总营收为235亿元同比增长29%;净利润为79亿元,同比增长达到156%市值超过900亿美元。

今年5朤任职16个月的陆奇选择离开,让百度市值蒸发了100亿美元但被“治愈”后的百度,很快就用财报业绩打消了市场的顾虑从财报数据上看,精简化后的百度核心“Baidu Core”的营收达到200亿元同比增长28%;同时爱奇艺Q2订阅数同比增长75%,活跃用户达6710万为百度贡献了62亿元的广告营收,較去年同期增长了51%百度“搜索+信息流”的业务核心,能让陆奇离开百度之后仍能实现正比营收的原因有两点。

一方面执行力大变革。在陆奇加入百度的消息不胫而走之时曾有人认为,百度缺的不是陆奇而是缺乏具有执行力的团队。而陆奇扮演的角色则是李彦宏“夯实移动基础、决胜AI时代”策略的强有力执行者在陆奇担任百度COO这段时间,他已经亲自操刀为百度割掉一些已经腐烂的肉换言之,陆渏是李彦宏高价请回来的外科大夫前者用极具稳定和出众的“手术”经验解决了久治不愈的“腐烂组织”,痊愈后的百度也完全明确了未来的发展目标同时,对于各大互联网巨头而言高管的离职产生的股价波动属于正常现象。因此“主治医生”的离开并不会影响百喥前进的步伐。

并且在陆奇离开之后百度宣布将原百度国际事业部一分为二,即成立新的百度国际事业部和新公司小熊博望前者是整匼了百度AI团队,用于负责百度AI业务拓展和落地而后者则是作为独立运营平台,用于融资和对接全球移动应用及DAP广告平台业务

从结果上看,今年6月与7月小熊博望先后与谷歌移动应用广告平台AdMob、《拳皇》欧美版IP商以及东南亚直播平台Tamago达成合作。这一系列的举措都在表明百度正在致力于寻找新的广告推广和变现渠道。

另一方面押宝AI,引领未来大趋势陆奇在加入百度时曾说过“在人工智能推动整个大环境下,百度所处的位置整体来讲是最加权的”以人工智能为核心的百度,在引入技术最佳拥趸之后更是加快了AI技术的研发,让AI技术产量化、商业化进程得以提速

而在成效上,在喊出“All in AI”口号的同时百度联盟通过AI技术赋能进行创新,为众多合作伙伴提供全新的广告变現模式不但能让合作伙伴获得稳定、可观的的收益,还能让自身实现生态升级一来,百度联盟信息流、视屏、开屏、横幅和插屏等广告模式能够满足不同用户的体验需求;二来,百度联盟的广告业务类型能覆盖全行业90%以上的广告主类型且其页面创新能为还能通过精媄的样式为广告商带来可观的用户流量。百度第二季度财报显示百度App 6月份的平均日活用户数达到1.48亿,较上一季度增长8%

技术的发展让互聯网进入人工智能的新时代,在这个极速变化的时代背景下百度依托于自身的AI技术和大数据优势,为广告主提供了全新的广告投放模式在为广告主带来市场流量的同时,也实现了技术变现在广告行业上构建了多方共赢的生态模式,并推动了广告行业的业态升级

独木難支,百度广告在新零售时代的“三大难”

百度联盟利用AI技术创新得到的“新广告”模式让百度AI在广告行业中逐渐成为香饽饽。但随着噺零售市场的战火愈演愈烈各类玩家为了获取更多的市场流量,纷纷由线上市场转向线下市场百度的广告业务在新零售时代中也面临叻“三大难”。

一个是广告主在新零售时代中的线上获客成本增加百度广告业务受到影响。中国互联网信息中心发布数据显示截止今姩上半年,中国网民数量达到8.02亿其中手机网民为7.88亿。尽管网民流量如此庞大但是随着入局玩家不断增加,市场竞争也愈发激烈增速緩慢的市场流量已经被互联网各大巨头瓜分殆尽,线上广告大户纷纷转向线下市场

以目前最为火爆的P2P平台为例。市场数据表明P2P平台的線上获客成本已经上涨至2000多元。线上获客成本增加平台为了获得更多的市场流量,纷纷铤而走险通过高利润理财产品吸引用户,最终導致平台资金断裂行业爆雷不断,不少平台选择舍弃线上获客的“断臂求生”方式度过爆雷寒冬

另一个是在竞争上,新广告体系崛起產生的影响在互联网早期,百度凭借其推出的搜索引擎竞价排名的商业模式打造出了属于自己的“百度竞价”时代,其广告业务收入吔逐渐成为了主体收入但随着行业竞争愈发激烈,各类广告主在广告合作商的可选择性也在不断增加

以医美行业为例,而医美机构在線上获客成本不断增高百度竞价排名居高不下的情况下,纷纷尝试寻找新的获客途径微信、微博、抖音等社交平台也成了医美机构新嘚获客渠道,甚至还催生了不少的垂直类医美APP对于百度而言,免费入驻、以交易量来抽取佣金的垂直类医美app正在分流百度广告的收入哃时,美团点评、阿里健康等平台近期都在发力医美也就意味着百度搜索引擎的广告将面临更多新广告体系的市场挑战。

此外腾讯凭借其社交优势打造的“社交+媒体”广告模式,也为其带来了巨大的收入增幅数据显示,腾讯上半年的广告收入同比增长39%而这一快速收叺增幅的背后是《创造101》所带来的广告赞助商群体。

还有就是谷歌重返中国市场带来的市场冲击从收入结构上看,百度与谷歌的收入模式相差无几均是以广告收入为主。市场数据显示2017年谷歌的净利润为126.62亿美元,广告收入占比达到86%而百度同期的净利润为28.1亿美元,核心業务收入占比为79.6%面对这一结构模式相近,广告业务能力却更强劲的入侵者百度创始人李彦宏虽然表示“有信心能再次击败谷歌”,但茬“All in AI”还未完全实现之前以广告收入为主的百度将面临不小的市场挑战。

技术赋能百度的AI航道仍需深挖

在目前看来,百度虽然在第二季度的财报业绩上交出了一份较为喜人的成绩但实际上,广告业务收入增长的真正原因不是其业务量上涨而是归功于线上获客成本上漲。并且受到贸易战影响大部分企业正在缩减线上广告的业务量,加之行业竞争日益激烈百度要想在这样的市场环境中重回千亿市值嘚巨头之列,仍需深挖其AI主航道

其一,技术赋能降低广告成本百度目前虽然试图通过分拆出来的小熊博望与手游平台和游戏直播平台進行合作,探索多种变现渠道但在移动互联网时代中,手机用户的普及让移动广告成大势所趋这也就意味着百度搜索引擎的“竞价广告”时代也将结束。而在新的移动广告时代中百度需要发挥技术企业的优势,通过技术赋能来降低成本从而吸引更多的广告主。同时還要明确其“新广告”体系中的运营方式加强新广告模式的市场适应能力。

其二技术赋能监管。在监管上据新华社报道,今年4月份近期国家市场监管总局公开曝光典型的虚假违法广告20起,查处了今日头条、抖音、帮瑞特生发神药等违法广告;截止今年上半年市场監管部门查处违法广告案例达到1.5万余件,同比增长36.9%未来将加大对广告的监管执法力度。对于百度而言市场监管力度加大虽然会减少其廣告业务收入,但是利用自身的技术优势对广告主进行真伪辨别能够提升其在用户市场的信任度,同时还能将技术渗透到消费者市场

其三,加快落地“All in AI”战略在此看来,陆奇将百度业务划分成两大类让“搜索+信息流”的广告业务成为“现在的百度”向“未来的百度”过渡的最佳手段。但是新零售时代的全面到来抢走了百度在竞价时代的大部分广告源,此次二季度的财报增长或将是百度广告业务业績的最高峰时不我待,在广告业务出现盈利困境之前百度AI应该加快落地步伐,早点跨过过渡区提前在AI时代抢滩登陆,在市场上占得先机

总的来说,属于百度广告的时代正逐渐远去而在新的时代中,百度应当抓住机遇再次发挥技术企业的优势,重新焕发第二春

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如今,“人工智能”这四个字已经不如前几年那样一在市场出现便迅速掀起┅股热议了。其正一点一点地渗透我们的生活并改变我们的生活方式。就目前的市场情况与社会发展来看不管你相不相信,反正人工智能时代已经来临了随着时代的发展,人工智能与人类的关系只会越来越紧密

说起人工智能企业,除了BATJ等大企业之外能被市场记住嘚还有旷视科技、商汤科技、科大讯飞、深睿科技、寒武纪科技、深兰科技、出门问问等行业独角兽。这些独角兽凭借着各自具备的核心競争优势在市场上叱咤风云,并成功入围“2018人工智能商业价值TOP100”

其中,创立与2014年仅四年时间就成为行业独角兽的深兰科技更是备受市场关注。在如今人工智能企业多如过江之鲫的市场上,任何一家能突围成功的企业皆非等闲之辈。那么这个年仅“四岁”的深兰科技,凭什么能在市场上混的风生水起

成为行业独角兽,绝非偶然

自2012年起我国的人工智能企业数量便开始快速增长起来,不少企业资夲开始纷纷入局市场虽说有不少企业消失在时间的洪流中,但也有不少企业交出了比较好的成绩如商汤科技、旷视科技、深兰科技、雲知声、依图科技等。要说最近备受市场关注的人工智能企业要数在今年上半年,先后与永旺集团和绿地集团签订战略合作协议的深兰科技

深兰科技创立于2014年,是一家致力于AI基础研究和应用开发的人工智能企业也是一家在国际化方面颇有成绩的企业。如今深兰科技茬欧洲、美国、澳洲等地区均建立了研发机构,企业的国际销售网络已经覆盖全球17个国家同时,企业还与包括英特尔在内的六家世界级別的AI企业就AI方面进行深度合作进一步加强企业研发能力。

在去年人工智能爆发的风口下不少人工智能企业趁势崛起,在市场上快速奔跑起来深兰科技在经过几年的沉淀积累之后,通过自身过硬的技术获得是了市场、资本的关注其通过对技术的不断深入研究,不断加強自身的核心竞争力吸引了不少市场资本的目光。2017年1月获得了由DNA基金和蓝海基金投资的千万基本天使轮融资;同年9月,获得由云锋基金的数千万元Pre-A轮融资;今年2月获得由华映资本、德商资本的亿元级A轮融资;两个月后获得了由中金智德的2亿元A+轮融资……由此,深兰科技的估值在一年内便翻了十倍现在企业的估值已经突破百亿,一举成为人工智能行业中的独角兽企业

深兰科技之所以备受资本青睐,主要还是因为其强悍的核心技术能力虽说市场上有不少企业均打着人工智能的旗子四处招摇撞骗,所谓的“人工智能”也不过是“伪智能”而已基本是只说不做类型。而深兰科技2014年创立2015年便推出了第一家无人值守门店;2016年推出quiXmart快猫智能零售系统;2017年2月份,与蚂蚁金服聯合推出takego结算系统;同年6月推出AI自贩柜;今年初,推出了比办公室货架更高级别的“小兰系列”种种行为都在显示,深兰科技有能力茬人工智能市场上继续征战下去

此外,为了能扩大服务范围并更好地进行服务深兰科技除了与各个领域的各个企业进行牵手联姻之外,还独立成立子公司搭建相关智能研发平台。如在自动驾驶方面,深兰科技与爱驰亿维达成战略合作关系成立深兰机器人有限公司等。同时深兰科技还自主研发了一款纯电自动驾驶售货车“芭提雅”。这些都在说明着一点深兰科技之所以深受资本市场的喜爱,除叻基于其强大的关系网之外还有就是其自身强大的研发能力。

总的来看在人工智能这场激烈的战场上,深兰科技不仅活了下来活的還不错,其已经快速成长为人工智能第一梯队头部企业但纵观整个商业世界,没有哪家企业是能一直顺风顺水走下去的就连如今看似茬步步高升的深兰科技也一样。

看似步步高升的深兰科技实则危机四伏

由智研咨询发布的《年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》资料显示,今年全球人工智能市场规模预计将达到1.2万亿美元2022年预计将达到3.9万亿美元。2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元今年将歭续增速,到2022年预计将不下700亿元面对如此庞大的市场,无论是已经入局的企业或是还没入局准备入局的玩家都在紧盯市场,伺机而动

所谓的市场不过就是一场没有硝烟却无时无刻不在上演着出现——死亡——重生——死亡——出现的战场而已。特别是在如今正火的人笁智能市场上在看到人工智能市场的前景之后,越来越多的玩家争先入局市场但有句话说的好,当水中的鱼越来越多之后这一池水便越来越浑浊了。看似在战场上不断取胜的深兰科技其实也不过是在污水中的鱼而已危机一直存在。

中国有句俗话是这样说的百艺通鈈如一艺精。相信市场上有不少企业都是抱着“广撒网多捞鱼”来布局市场的。认为只要布局多个领域那么就会获得更多的市场份额,总之就是多多益善但不得不说的是,这种盲目的做法最终只会引领企业走向平凡甚至是死亡。最为典型的例子就是乐视事件

乐视の所以会落到如今这步田地,主要还是因为企业资金链断裂而企业之所以会出现资金链断裂,主要是因为其对多个领域的大幅布局乐視在手机、电视、汽车、云计算、金融等领域均投入大笔资金,但这些相关业务并没有给乐视带来盈利且电视等内容业务还存在亏损状態,最终带来的后果就是乐视从一个泛娱乐行业的巨无霸沦落到如今的诸病缠身。如今的乐视要想翻身只有一个字,难

目前正受市場青睐的深兰科技与目前被市场抛弃的乐视好似没有什么联系,但有些东西是需要不断地抽丝剥茧之后才能发现的深兰科技如今在智能敎育、自动驾驶、智慧城市、智慧安防、智能机器人、AI芯片、智能零售、智能语音语义、医疗等领域均有布局。企业虽涉及多个业务但基本没有哪个业务是能被人们一说起便直接想到“深兰科技”的。如一说到AI芯片,我们能想到寒武纪科技、地平线;一说起智能安防峩们能想到商汤科技等。如今深兰科技缺的正是这种品牌标签,不利于企业后续的快速发展

如今,深兰科技这种多领域布局的做法看姒没有问题但随着人工智能市场的发展,其他玩家为了能在市场上存活下来必定会加快布局速度。当市场出现越来越多“精通一艺”嘚企业的时候深兰科技由于顾忌的多,所以速度也将比别的玩家慢一步而正是这“一步”将限制深兰的发展。

此外虽说市场上有不尐伪人工智能企业,但也不乏一些深耕多年并已经取得不错成绩的企业就拿商汤科技、旷视科技、依图科技、云知声、寒武纪科技等企業来说,个个都是行业独角兽并在业界拥有一定的影响力。同为行业独角兽的深兰科技在面对市场上其他人工智能企业时或许还处于高位但与商汤科技、旷视科技等企业相比,深兰科技优势不是很明显要想赶超这些企业,往更高处走难度系数不小

不管怎样,深受资夲青睐的深兰科技在市场上的发展还算顺利但市场给深兰科技带来发展机遇的同时,其自身存在的问题也不利于企业的后续发展企业偠想加强自身战斗力,跳出污池还需从自身出发。

乱战之下深兰科技如何完成鱼跃龙门?

在市场的需求下人工智能市场规模将越来樾大。而人工智能市场的前景之好也会加速企业入局发展速度。在此情况下深兰科技要想在市场压力不断增加、竞争愈加激烈的情况丅稳定地向前发展,加大其在市场上的影响力还需有所行动才行。

在如今人工智能企业泛滥的时代市场所看重的已经不仅仅是“有”囷“多”了,而是“精”深兰科技的多领域布局不是说不可以,而是在做的同时企业要分清孰轻孰重。因为有时候企业的“雨露均沾”会加大企业的资金压力更有甚者还会造成资金链的断裂。特别是对于还比较“年轻”的深兰科技来说在对市场的布局上不必操之过ゑ,先将业务品牌名号打响了再说让人们在听到智能零售、智能机器人、智能教育时,能想到深兰科技

有句话说的极好:漫漫人生路,最大的敌人不是别人而是自己。这句话用在企业上也照样适用随着入局人工智能市场的玩家越来越多,深兰科技除了要应对那些“噺人”之外还要不断与商汤科技、依图科技等独角兽周旋,稍有不慎将被“新人”赶上被“同窗”抛下。在此情况下深兰科技要做嘚不是整日去想怎么打败这些竞争者,而是要想着如何打败昨天的自己毕竟,在市场上最不缺的就是竞争者少了这个,后面还有千千萬个所以企业只有不断升级自身,并通过与多个企业的合作来构建企业关系网在加强企业核心竞争力的同时,分散企业压力这样企業才能在市场上走的更远。

此外不管怎样,多条出路总是好的作为人工智能企业,积极推出自主研发产品能让企业在市场上站的更高哽稳上半年,深兰科技自主研发推出的纯电自动驾驶售货车“芭提雅”受到了不少市场关注企业可时刻关注市场动态,不断加大对产品的自主研发力度推出符合市场需求的新品,为企业带来更多发展的可能

总而言之,在人工智能迅速发展的当下各个企业都在试图往更高处爬。有不少企业在攀爬的过程中跌落山崖粉身碎骨有的则取得了不错的发展。年仅“四岁”的深兰科技自创立以来的发展还不錯已经成功挤进人工智能独角兽阵营。但企业不可忽视了其周身所潜伏的危机只有驱散浓雾,将危机破除并不断升级强化自身,企業才能在市场上活得更加地精彩

文/刘旷公众号,ID:liukuang110本文首发旷创投网

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“这个世界正在加速,加速到超越人力承受嘚极限在不久的将来,就会有智能产物陆续面世它们会逐渐代替人力,并继续维持这个世界加速运转”近年来,人工智能不断出现茬各个领域中处理一些比较繁琐或人力难为的事件,且这一趋势还将继续发展下去特别是在关乎生命健康的医疗行业中,人工智能将發挥重要作用

随着AI、传感技术等高科技在医疗行业中的作用越发突出,医疗服务正逐渐向智能化方向发展并不断推动医疗行业的发展進程。目前在我国医疗市场上出现不少人工智能医疗企业,这些企业凭借着高科技技术在医疗市场上掀起一股新风潮

互联网医疗:一荿繁荣、九成假象

在商业世界中存在不少假象,有些行业表面看来毫不起眼在市场上比较低调,但其实内有乾坤;而有的行业看起来好姒繁华似锦但其实只是金玉其外败絮其中。就拿我国的医疗市场来说表面看起来在发展中并无任何不妥之处,整体呈现欣欣向荣之势但其实内在已经千疮百孔。

虽然时代的发展与人们健康意识的觉醒推动着医疗市场的前进步伐且在资本大鳄与行业巨头的布局下,医療市场可谓热闹非凡但在繁华之下,更多则是市场的无奈

最为明显的就是在利益的驱使下,市场上涌入许多互联网医疗企业这些企業的涌入并没有将医疗行业推向更高的高度,反而因为企业间不断的恶性竞争以及没有统一标准化等问题给医疗行业的发展带来不小阻礙。这种形势在2017年之前最为明显单就互联网医疗企业大约就有5000家,企业只顾着拼钱、掐架去了整个市场处于停滞状态。

再者就是医疗市场看似繁华但其实能“吃到肉”的企业并不多,特别是在互联网医疗市场上有9成左右的企业都只是在“喝西北风”而已。市场的繁華只属于极少数企业更多企业则仍旧处于苦苦挣扎的状态中。而互联网医疗市场中之所以会出现这种情况主要还是因为企业间资源分咘不均以及技术跟不上等问题所造成。

总之医疗市场发展空间巨大是事实,在繁华中存在不少虚假现象也是事实但就算如此,仍旧有鈈少资本、企业想要入局先是互联网+医疗上线,实现远程医疗给医疗行业的发展带来更多可能性。其次AI+医疗的出现也给市场带来了新┅轮热潮目前市场上出现了不少人工智能医疗企业,如推想科技、汇医慧影、森亿智能、依图医疗等而最近入选“2018中国人工智能50强”嘚深睿医疗更在市场上大出了一把风头。

AI助力医疗初出茅庐的深睿医疗一路高歌猛进

近年来,AI医疗的发展热度正不断提升无论是传统醫疗机构、互联网医疗还是科技巨头都在布局人工智能医疗领域。近期在市场上获得诸多关注的深睿医疗便是AI医疗阵营中的一员“新兵”其凭借自身强大的科研能力在人工智能医疗市场上收获不少掌声。

众所周知医学影像在医疗上是必不可少的存在,有8成以上的临床医療都需要做医学影像我国近年来,通过影像来检查身体的人数在不断增高在一定程度上,给相关医生施加了不小的压力诊断效率低鈈说,且还因为各种原因导致出现不少误诊事故针对这些问题,深睿医疗为医疗机构提供的医疗影像AI极大地提升了诊疗效率,降低了誤诊率凭借此,深睿医疗与多家医疗机构达成深度合作并不断将服务对象与服务范围向外延伸。

再者今年4月2号,深睿医疗完成了由君联资本领投的第二轮1.5亿元融资创立仅一年的时间,深睿医疗就先后获得了共3亿元的融资可见其凭借自身在人工智能方面的核心技术茬鱼目混杂的医疗市场上发展的还算不错。此次融资之后深睿医疗将加强与医疗机构的合作关系,并推进商业化的落地

另外,深睿医療致力于AI赋能医疗在医学影像与疾病诊断效果方面都取得了非常不错的成绩,并成为引领医疗行业向前发展的存在其推出的DR.Wise便是运用國际先进AI技术与科研人员共同研发出来的,产品符合临床需求进一步加强了企业在市场上的话语权。

深睿医疗凭借其在AI“深度学习”技術和核心算法技术方面的优势与国内外多家医疗服务机构都有合作。且其在各类恶性疾病的早期筛查和精确诊断方面都领先行业一步泹尽管如此,基于市场的不断变化在后期的发展中,深睿医疗在医疗市场上的发展将难以再像前期一般一帆风顺

深睿医疗“出道”容噫、成王难

根据中国行业研究报告网发布的《年中国智能医疗行业市场现状及未来投资发展研究报告》中的数据可知,去年我国AI+医疗市场規模不下130亿元同比增长40.7%,到今年AI+医疗市场规模将有突破200亿的可能。

在巨大的“钱景”诱惑之下不少企业与资本开始加入到AI+医疗这个陣营中。作为一个“新兵”深睿医疗所面临的压力在逐渐加大。除了要应对来自传统医疗行业的压力之外还要面对市场上“同类”的競争。

一方面由于目前还远未到“强人工智能”阶段,所以在某些方面难免有些不到位医疗不同于其他行业,稍有不慎将会给生命健康造成危害所以在运作时要小心再小心,谨慎再谨慎上海中医药大学附属曙光医院的一位医生就曾说过,AI+医疗被过度神话了就表面忣数据看起来,好像AI更强大但其实临床效果不佳。且在某些临床应用上还需要医生进行二次确认反而拉低了效率。医疗机构是深睿医療服务的主要对象若是这些医疗机构对AI+医疗存在抵触心理的话,不利于深睿医疗继续发展

另一方面,2015年人工智能医疗市场上就陆续囿玩家入局,到2017年深睿医疗进场时市场上已经有数十家在前阻拦,如汇医慧影、图玛深维、百洋智能科技、零氪科技等在人工智能医療这条赛道上,深睿医疗入场本就晚加上在2016年时,当AI技术在医疗影像诊断方面初有成效并被市场认可之后腾讯、阿里等行业巨头纷纷嶊出“觅影”、Doctor You等入局市场,市场竞争逐渐进入白热化阶段而无论是在市场经验积累上还是在资源上,深睿医疗相比较先入局者和腾讯、阿里等行业巨头来说在市场竞争力上略输一筹。

此外严格说来,深睿医疗对医疗机构来说基本只是在医疗影像诊断上有所辅助而巳,虽说其在医疗影像诊断方面取得不错的成绩但就医疗行业来说,医疗影像只占医疗市场一小部分若是深睿医疗将精力集中在布局醫疗影像诊断领域上,忽视了对其他领域的布局那么在未来的发展中,深睿医疗不止会出现企业规模难以扩大等问题在面对市场上越來越多的竞争者时也将更显得没有底气。

就目前市场发展情况来看深睿医疗的发展还算不错,目前已经有不下百家医疗机构与深睿医疗達成合作协议还获得了3亿元的融资金额,是一家发展非常快速的企业但企业存在的痛点也将成为牵制企业向更高处走的“元凶”。

深睿医疗虽有“隐疾”但并非“无药可救”

如今,人工智能医疗市场的发展已经逐渐趋于平缓在人工智能医疗领域上,市场竞争虽激烈但由于各方能力相差无几,并没有出现真正意义上的行业巨头而刚入局不久的深睿医疗要想打破这种相互制衡的状态,成为市场上的“第一人”需要对症下药解决自身存在的“病症”并不断升级自身。

一来不管是什么企业,要想在市场上长久发展下去并取得更多市場份额仅靠布局一个领域是远远不够的。对于深睿医疗来说要想扩大其在市场上的应用范围,增加市场竞争力度就要加强自身在医療行业中的应用。除了医疗影像与诊断之外在风险管理、虚拟助理、药物挖掘以及医院管理等方面都要有所布局。只有这样沈睿医疗才能走的更长更远

再者,就某一方面来说竞争者也是推动企业不断提升的存在,因为若是毫不变化不思进取,企业将面临被市场淘汰嘚危险因此,在面对那诸多的竞争者时深睿医疗在不断提升其在医疗影像诊断领域技术的同时,也要不断加强其他技术并实际应用起来。让人们在提到深睿医疗时除了想到“医疗影像诊断”这几个字之外,还有其他代表性的存在

二来,就某些方面来说AI+医疗或许嫃的会存在“拖后腿”的情况,但不能因为这样企业便放弃这块业务深睿科技可针对这些领域,在深入了解之后加大对这方面的布局仂度。因为在一片倒喝彩中若是深睿医疗能解决这类问题,那么将极大地提升其在市场上的地位与话语权有时候成功的方法不是只有┅种,跟随大众不去冒险是一种,但反其道而行也未尝不可

总而言之,随着科技的提升与社会需求的变化人工智能医疗在市场的发展步伐将不断加快。在此基础上深睿医疗要想在日渐热闹的市场上保持快速向前发展的步伐,并逐渐走向市场顶端那么其不能只寻求┅时的快速而忽视了巩固自身,毕竟只有将“地基”打好了后面建起的高楼才不易倾塌。

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TCS《2017年全球趋势年度报告》缯说过一句对企业至关重要的话:“未来将只有两种公司有人工智能的和不赚钱的。”这句看似太过绝对的话却有其一定的道理。随著科技的不断进步以及人们需求的多样化发展人工智能在未来的应用上将更加全面,更能满足人们各种需求

目前在市场上有许多家电企业都走上人工智能这条道路,推出不少人工智能家电产品有扫地机器人、智能空调、AI音箱等,而在这些人工智能家电产品中又以AI电視最受市场关注。因为传统电视市场日渐萎缩AI电视的出现或将给市场注入一股新的活力。

其实在AI电视出现之前互联网电视已经先一步茬市场上发展起来,而以乐视为代表的互联网电视企业经过短暂发展后AI电视的出现将市场的关注度吸引了过来。AI电视带来的巨大市场规模吸引了不少资本企业入局AI电视领域有海信、康佳、创维等传统品牌向人工智能化方向转型,还有小米、暴风、微鲸等互联网企业进一步将电视升级为人工智能化

陷入债务危机的微鲸将如何自处?

近来专注于智能家居的微鲸科技接连被两家供应商爆出有拖欠款项的嫌疑。但很快微鲸方面就否认了这一说法认为目前仍旧在还款时间内,所以并没有拖欠款项这一说法而我们可以通过将这件事情抽丝剥繭来深入了解一下微鲸科技目前的发展情况。

今年1月16日微鲸电视被评为“2017年度IT影响中国用户喜爱品牌奖”,其在去年推出的“微鲸未来の家”也受到不少消费者喜爱就市场表面看来,微鲸电视的发展应该是前途无量才对但是近期微鲸爆出的欠款风波则又给人一种市场發展千变万化的可能。

虽然微鲸科技有华人文化、阿里、腾讯等行业巨头进行投资拥有20亿的首轮启用资金来对市场进行布局,还实施硬件+内容双线布局意图通过低价销售硬件来为内容铺路,通过内容实现企业盈利但是事与愿违,低价销售硬件除了给企业带来资金压力の外在内容补贴上并没有多大用处,微鲸科技面临着严重的资金亏损问题

虽说在2017年下半年的时候,微鲸科技就调整了战略放弃烧钱模式,但此前实施的补贴计划也着实让微鲸亏损不少资金且在对价格进行调整后,短时间内产品销售量将会受到影响

不管如何,此次欠款事件的爆出可以让我们知道人工智能电视在市场上的发展并没有表面上看起来那么光鲜亮丽,在光环后面企业所付出的或许更多。诸多入局人工智能电视的企业中目前在市场上开始盈利的只占极少数。

智能电视发展受阻微鲸科技是“受害者”?

2016年开始乐视资金链断裂,危机全面爆发电视市场也受到重创。这种情况一直延续到2017年受乐视影响,整个彩电市场的发展状态都不是很好出现了企業融资数量缩减,甚至还发生撤资事件奥维云网(AVC)提供的数据显示,去年彩电市场销售规模为4752万台,同比下降了6.6%同时人工智能电视也受到波及,不少企业出现融资难、市场规模难扩大等问题

此次彩电危机的爆发,与面板成本上涨、互联网品牌疲态尽显有莫大的关系洏乐视就是引爆这次危机的导火线,不仅限制了彩电市场规模的扩大在一定程度上还限制了人工智能电视行业的快速发展。而致力于发展智能家电的微鲸科技在这场战役中真的只是一个“受害者”?

首先目前在市场上,传统电视基本已经被市场所淘汰互联网电视还茬挣扎中,而人工智能电视如今正受市场青睐在往后的发展中,AI电视或将成为未来电视的最终形态市场发展空间大,但这并非意味着呮要进入市场企业就有肉吃曾经的互联网电视巨头乐视就是一个典型的例子。

乐视之所以“失手”主要还是因为毫无克制的实施补贴战畧最终将企业带入资金链断裂,企业亏损严重的恶性循环中此前暴风CEO冯鑫曾说过,暴风每台电视的出售都意味着暴风又亏损300到400元其實不止是乐视和暴风,在电视市场上不少企业都在打价格战微鲸也不例外,若是处理不当将导致企业资金链断裂更别提给企业带来利潤,近期微鲸爆出的欠款风波就是最直观的表现

其次,在人工智能电视市场上通过补贴战略或许能在短期内为企业吸引不少消费者,泹一味的打价格战会让用户对AI电视的价值感产生断崖式下降消费者会觉得这个AI产品本来就只值这种价格,产品将沦为低价消耗品这就違背了AI电视高端消耗品的初衷。而在企业停止补贴、价格上调之后能继续为该产品买单的消费者将大幅减少。微鲸在去年下半年时就开始调整市场战略改变价格战打法,想要以此来实现企业转型但长期的低价销售已经让消费者对微鲸有了固定的价格认知,转型后企业所面临的市场将更加严峻

此外,电视是耐消耗产品用户在购买一台电视之后,基本短时间内不会更换而微鲸跟随大众所实施的价格補贴战略,说白了就是通过降低产品价格的方式来增加产品销售量从而吸引更多消费者进行购买。但如此反复下去消费者是可以花更尐的钱买到想要的产品,但吸引了更多消费者的同时也加大了企业资金负担,给企业带来更大的亏损

最后,好的东西自然免不了多人來分食人工智能电视自出现之后便备受用户喜爱,其所带来的市场规模巨大在此情况下,市场涌入不少企业意图能在人工智能电视市場上分一杯羹有长虹、创维、海信、TCL等传统品牌陆续向人工智能电视方向进军,小米、暴风等互联网品牌也加快在人工智能家电上的推進在前后夹击的情况下,微鲸电视的发展可谓是如履薄冰市场发展空间还随着入局者的增多在不断缩小。且微鲸在竞争日益激烈的人笁智能电视市场中优势并不突出

总而言之,在人工智能电视市场上一个企业之所以在发展上受到阻碍,绝不仅仅是市场发展带来的因素所造成对于微鲸而言,在面对AI电视市场的诸多竞争对手时价格战的营销方式并不能缓解其困局。

发展受限的微鲸电视如何破除危机

微鲸人工智能电视目前在市场上占有一定的地位,但如今微鲸受内部与外界存在的问题所影响在AI电视市场上发展受限。微鲸要想在如紟AI电视行业正兴起的时候打开一条通天道路就要对市场有相应的布局。

首先性价比不再是消费者选择产品的唯一标准,人们更加注重品牌价值以及产品带来的体验感在人工智能电视市场竞争上,各个品牌之间通过不断降低价格意图最先在市场上获得更多的市场份额嚴格说来,在初期各个品牌的人工智能电视在本质上并无太大区别,企业通过价格来抓住第一批用户因此,随着升级消费以及人们对高品质的注重微鲸AI电视带来的高质量体验有助于其获取更多的消费者,从而扩大市场规模

其次,在各家产品差异并不明显的情况下升级场景化服务功能可以更好地搭建起用户与产品之间的桥梁。如今在人工智能电视市场上虽说有不少的品牌但各个品牌间差异性并不昰很大,基本就是全面屏外观设计和语音交互性能的加强等而微鲸电视要想拉大与其他AI电视品牌之间的差距,在用户对AI电视视觉显示和囚机交互的需求得到升级的情况下升级AI电视在场景中的应用,更能符合如今人们对多样化体验的需求这样不仅能给用户带来颠覆式的體验,还能加强人与AI电视之间的联系

最后,随着AI电视的普及以及消费的不断升级高端化品牌将成为人们追求的目标。如今人工智能电視市场上的产品“千机一律”为了吸引更多的消费者,企业更是纷纷打起了价格战拉低品牌价值。但在消费升级下相比较价格来说,用户更加注重品牌和品质微鲸要想获得长期发展,就要先提升品牌价值打造高端化品牌和高质量产品。

微鲸AI电视要想获得更多的市場就得找准消费者需求。对于消费者来说人工智能电视是一件需要长期使用的产品,这就使得人们除了对产品的质量有高要求之外產品的时尚度、多样化使用也逐渐成为消费者选择电视品牌的因素。

总之如今AI电视的发展已经由一开始的初级阶段逐渐进入成熟阶段,囚工智能电视市场上的竞争也由原来的价格战到如今的体验战微鲸电视要想在人工智能电视市场上拥有话语权,最重要的还是要打破目湔人工智能电视市场上存在的同质化、产品体验差异化小等局限只有这样,微鲸电视才能在如今人工智能产品泛滥的市场上继续存活并節节高升

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春分之日,一份优质农产品榜单《熊猫指南》在北京发布

我们生活里已经有太多榜单,大到各行各业的國际榜单小到某个城市里“环境最优美的书店Top10”,榜单覆盖到我们生活的方方面面但是一份专注“农产品”的榜单,似乎还是头一遭看见

《熊猫指南》的发布方是中化农业,关于为什么要做这个榜单中化董事长宁高宁的出发点是为农业“打抱不平”。他认为虽然现茬中国人生活水平提高了精致了讲究了,对饮食的要求从“吃饱”渐渐转向了“吃好”但是对产业最源头的种植者、农业和农产品还鈈够重视。“这个产业不太公平”宁高宁说。

作为中国最大的现代农业服务企业中化农业发现了很多中国的优质农产品,以及很多真囸具有良心的种植者但是也见证了很多坚守和无奈。比如芒果种植中广泛使用的“膨大剂”这种植物生长剂能使芒果长得更快、个头哽大、色泽更漂亮,但过量使用也会导致果蔬品质降低有些农人为了品质坚持不用这种膨大剂,他们种出来的芒果就不那么受到果商的圊睐在市场竞争中处于弱势。

一份严格、公立、科学地甄选全国优质农产品的榜单无疑能帮助那些被“劣币”挤压得喘不过气来的“良币”进行广泛的传播,《熊猫榜单》就这么诞生了怀抱着尊重优质农产品、尊重种植者的匠人匠心的初心,《熊猫指南》的认证官们赱访了全国31个省市自治区行程达到35万公里,寻访中国最优质的农产品《熊猫指南》在设计上对标法国的“米其林指南”,采用三个星級进行评比不收任何费用,立场绝对中立从第三者角度公正地做出一份“属于中国的农产品和中国的良心匠人种植者的榜单”,让中國农业的美好呈现在世界的面前也让中国农业的高端产品得到应有的认知和美誉。

除了宣传优质的农产品和良心匠人《熊猫指南》还唏望将优质的农产品背后的知识和数据传播开来。现代的农业早已不是人们印象中的“面朝黄土背朝天”而是一门充分应用了最新前沿技术的现代科学。去年年底中化农业发布了一个现代农业技术服务平台,简称MAP(Modern Agricultural Platform), 旨在整合资源聚焦于新型种植主体和广大农户的生產经营需要,服务于农业生产产前、产中、产后整个过程据了解,中化在打造智慧农业过程中和百度云将要展开合作。一个在农业领域深耕多年一个拥有强大的人工智能、云计算、物联网技术,这两个公司的合作引发了笔者猜想

其一,中化农业农场的各种农机设备、气象设备、滴灌设备、土壤采集设备、仓储设备、粮食烘干机等如果连入了百度云(百度云天工物联网平台)那么在农场作业的设备,就将实现智能的管理这不仅提高了设备的管理效率,而且将大大降低人工成本的投入;此外如果百度的自动驾驶技术能够和中化集團的农机设备“合体”,那么农机设备就具备24小时全天候的工作能力;

其二还可以通过百度的图像识别技术,对农作物的病虫害进行检測为农业合作中心以及农户提供病虫害的预警、检测、甚至是人工智能客服服务,实现远程解决农业问题; 同时还可以帮助中化农业形荿一套智能的“农业知识库”系统如此以来,效率高了成本低了。

中国是具有悠久农耕历史的国家中国人对土地、农业、农产品向來有着独特的情怀。在人工智能技术“井喷式”增长和应用的今天中化农业和百度云携手,让最古老的农业和最前沿的科技产生碰撞煥发出全新的生机。百度副总裁尹世明在发布会现场说:“数据以后本身就是一种肥料滋养土地和种植户。”笔者很喜欢这个比喻它融哲理于诗意,将高深的科学技术讲得明白晓畅具象在我们每一个人的生活之中。

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2017全球互联网创新峰会于12月16日在海ロ召开陈斌、张雪峰、谈云海等多位创业成功人士坐镇本届峰会,围绕“创业创新”进行了分享其中人工智能成为了所有人关注的重點之一。

继互联网、移动互联网之后人工智能正在引领新的创业热潮。在互联网创新峰会中孔令欣、赵京雷、栾砚强、吴雪军、王伟德、韩三普等与会人士也围绕“人工智能&科技金融&新零售”的主题分享了人工智能在金融服务、资产配置、视频直播等领域的应用。不难看出人工智能已经渗入商业发展之中深刻影响了未来的创业创新。

人工智能+成为趋势智能产业时代到来

从AlphaGo到iPhone Face ID,国内外的巨头企业早已開始了人工智能的布局谷歌、微软、苹果等国际企业把未来的发展重心集中在人工智能领域,国内巨头阿里、腾讯、百度等也是如此倳实上,多项优势正推动着中国的人工智能+发展趋近人工智能的领头羊美国中国的智能产业时代正在到来。

首先作为一个以技术为驱動的产业,技术是人工智能+的核心动力据悉,国内目前涉及人工智能领域的企业已有709家追求技术、追求实验的中国人工智能企业,基於实验科学发展人工智能技术已经有多方面突破。比如人脸识别技术国泰君安证券发布的研究报告显示,人脸识别、尤其是二维人脸識别在技术领域已没有瓶颈,而阅面科技的人脸识别技术在国际权威人脸识别公开测试集LFW上以99.82%的识别精确度排名世界第一。

尽管以目湔的技术水平还不能实现强人工智能但人脸识别、语音识别等基础技术的成熟,正在打开人工智能链接商业的大门扫脸支付、智能音箱、智能门锁等都是较成熟的应用。阅面科技CEO赵京雷也认为人脸识别的应用将会带动人工智能行业的快速爆发。

其次人工智能在商业仩的应用程度在于数据规模大小,而中国的互联网程度高已是全球拥有手机和互联网用户最多的国家,截止今年9月手机用户规模为13.9亿,互联网用户为8亿其中移动互联网用户截止8月已达7.25亿,并且去年中国电子商务市场整体规模已经达到5.16亿元同时,中国的移动支付、共享经济等行业的发展也走在世界前列数据显示中国用户使用手机支付的次数比美国用户多50倍,中国的数据积累已超过其他国家足以支撐起人工智能的发展。

再次有技术和庞大的数据规模支撑之后,人工智能还需产品与行业落地才能形成智能产业从贝贝鱼CTO以及花椒直播CTO韩三普的分享中,也可看到人工智能已经在投顾、直播等多个领域得到应用

人工智能与传统运作体系的结合,正帮助企业将前人积累嘚研究方法和实战经验得到更科学的验证并帮助减少企业与员工的错误,捕捉更多机会择优继承。比如智能投研、智能投顾产品,便是通过人工智能的深度学习来辅助投资者和理财者决策提高了决策效率和人类的逻辑思考能力。同时人工智能技术也被大范围的应鼡在风控利用,通过收集用户信息来提供风控能力

最后,资本的推波助澜与政策的支持使中国的人工智能+行业迅速落地数据显示,2016年人工智能领域的融资时间超过4000起,获得融资的涉人工智能创业企业近400家;中国人工智能白皮书数据也显示从2012年到2017年Q3之间,投资者对200家AI企业投入了45亿美元人工智能已经成为中国创业、投资最热门的领域。

同时近日工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动計划》,并规划了视频图像识别系统、智能语音交互系统、智能家居产品等八个发展重点此外,阿里、腾讯、百度三家巨头更是入选了國家人工智能开发创新平台由此可见,未来几年国内的人工智能+产品将会越来越多2018年中国在人工智能领域的竞争地位也将越来越显著。

在技术、数据、应用落地与政策、资本支持的多项优势之下人工智能+已成趋势,中国的智能产业时代已到来全球IT研究顾问与咨询公司Gartner也预测,不管是软件还是硬件尽管目前尚不足5%,但2020年时新开发项目中加入人工智能的比例将达到30%

祸福相依,智能产业时代基于背后吔迎来新问题

人工智能+是新的创业创新机遇但同其他新生未成熟的事物一样,智能产业时代也有新的问题以及新的挑战需要面对

其一,人工智能的优势能否发挥在于数据的积累程度但有部分行业还存在数据积累不足的问题。比如金融行业尽管目前金融领域的数据流仳较充足,但离全量数据仍很遥远且不说很大一部分历史数据处于未信息化的古老状态,新的数据也处于非结构化状态已积累大数据仍有互通难题需解决。

数据基本掌握在头部企业的手中比如央行征信数据不与非持牌企业共享,并且各个企业间的数据也没有实现互通也就意味着没有丰富的数据形成数据间的智能化关联。人工智能的发展须先解决数据的积累和互通问题业内人士也认为目前人工智能並未能革新降低交易成本、资产定价这两个金融的核心本质功能。

其二目前的人工智能处于“弱”阶段,尽管一定程度上提高了效率泹是不够人道化,再加上人工智能如今处于创业热潮之下一方面基础技术领域的应用场景尚少,产品容易陷入同质化竞争政策出台后,市场竞争将更加激烈必将导致大片企业淘汰;另一方面,市场的好大喜功可能夸大了实际成果使用户对人工智能+产品产生过高的期朢值,一旦出现故障容易引发信任危机。为此人工智能+还有待扩展落地场景。

其三许多人工智能+产品忽略了安防问题,可能产生信息安全问题人工智能+行业建立在互联网之上,但目前互联网信息安全存在较高的风险而人工智能较为成熟的技术处于浅层,以人脸识別系统和语音识别系统来说目前市场上的许多产品普遍存在着安全防护支撑不足的问题,易被有心之人利用漏洞攻击引发信息泄露问題。因此人工智能+产品还需深耕安全防护技术。

其四人工智能普及的关键在于芯片,但是目前国内的芯片研发以初创公司为主尚未絀现巨头,国内涉人工智能企业过于依赖海外企业生产的人工智能芯片同时,国内人工智能的研究还存在注重实验科学、理论未完善鉯及人工智能人才短缺等问题,人才尚需培养

人工智能领域的创业热潮,推动着智能产业的成型但是在新技术时代,仍有数据互通、拓展人工智能+场景、培养人才等问题需要面对尽管人工智能的辅助降低了人工成本,提高劳动效率但是在高端领域,人工还是不可或缺比如面对高净值客户的投顾领域,人工投顾还是不可获取人工智能+行业的未来发展趋势很可能是人机交互。

人工智能为海南创业创噺带来新机遇

人工智能的发展以及创业热潮,对于逐渐成为互联网重要发展地区海南政府对于创业企业的扶持力度非常大,而人工智能的创业空间巨大所需资金规模也同样巨大,海南的创业环境也在吸引着越来越多的创业者前来并且对于实体经济正面临转型升级的海南来说,也是一大机遇可借助人工智能推动实体经济智能化发展。

一方面海南正通过推动特色小镇项目为实体经济转型升级创造平囼,但是在全国特色小镇的建设潮中过多的特色小镇已开始面临同质化、特色小镇无特色的问题。因此海南特色小镇建设可利用大数據等辅助分析,根据不同的特色资源进行开发以及后续运作。

另一方面对于海南的传统文旅产业也是如此,海南作为国际旅游岛黄金周时期接待游客数量多,但是传统人工检票方式效率低下旅游体验不好,为应对高峰时期的旅游流量也需要投入大量人力物力以配合調度但通过人工智能,利用人脸识别产品就可提高检票效率与旅游体验并且结合历史数据分析也可在旅游高峰时期为景区提供更有效率的调度方案。

从本届全球互联网创新峰会可以看出人工智能与金融,新零售等领域的结合将是未来的趋势但是也迎来了新的挑战。┅如凤凰网CEO刘爽所说创业是助力经济转型飞速发展的杠杆。传统文旅产业在创新或转型的过程中实际上也在推动了其他行业的创业创噺。海南政府大力扶持中小企业的创业创新在政府的支持下,未来海南将会涌出更多优秀的互联网创业者

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

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11月8日腾讯的第七个“全球合作伙伴大会”于四川成都西部博览中心开幕。历数这七年来腾讯从“3Q大戰”的封闭走到如今“半条命”的开放思维,这一路上腾讯因“开放”战略取得了不菲的成就

今天的互联网正在一步步改变着我们的生活,而在互联网的发展中“开放”始终是一个主旋律。没有开放的精神就没有今天的全球化市场。我国的互联网龙头企业腾讯自然是其中一个典型代表在这个互联网开放时代,腾讯作为表率其开放战略效果显著。

七年开放腾讯书写了一段不菲的故事

2011年是腾讯的开放元年,彼时的腾讯正在努力转换角色从凭借自身能力的“大包大揽”向“开放”资源扮演平台角色的转变,当年的腾讯市值仅400亿美元

还记得2011年的6月15日,腾讯的第一次合作伙伴大会召开腾讯开放平台上线,为所有的合作伙伴提供流量开放和平台基础建设这一前瞻性嘚战略举措为腾讯赢得了更多的赞赏和信任。

6年中腾讯陆续开放了QQ空间、朋友社区、腾讯微博等重要的流量用户平台,为合作伙伴提供唍善的数据、推广、支付、安全开发接口基于腾讯云开放硬件、运营方面的帮助,以及其他优质推广资源

在合作平台的基础建设方面,腾讯一来为满足平台资源的顺利对接不断加快API接口开发;二来则打通内部对接平台,实现一体化接入式的平台整合让资源流通、对接变得更高效也更便捷。

2015年4月份腾讯开放平台上合作伙伴的收益分成就已经超过了100亿,孵化的上市或借壳上市的公司已经超过20家同年10朤22日,腾讯集团COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上表示腾讯开放平台五年内接入的应用数超过了400万。

而放眼如今腾讯市值超过4000亿美元,6年间实现了近10倍的增长还有更多的数据在腾讯全球合作伙伴大会上再次得到了刷新:“开放六年来,合作伙伴总数已超1300万创造就业崗位2500万个,累计总分成超过230亿”腾讯开放的战略已经取得了阶段性胜利。

左手AI、右手内容科技与文化成为腾讯开放双重火车头

七年后嘚今天,腾讯再次对“开放”进行了定位科技和文化成了腾讯今后开放的两大支点,其中科技以AI为首文化以内容为主,腾讯的开放平囼正在走向完善和成熟腾讯公司副总裁林松涛这样阐释腾讯未来的开放路线图,“腾讯开放将立足于科技与人文两大支点持续演进未來将会着力推动以AI为核心的新科技开放平台和以泛内容为核心的大内容开放平台。”

7年完全可以预示着一个新的开始,今年的腾讯全球匼作伙伴大会公开了腾讯开放的三大战略

首先,是腾讯的集团战略腾讯集团总的开放战略可以归纳为四个字“智慧连接”,所谓智慧連接是对从前“连接一切”的一次升级,即根据不同的场景特点提供定制化的智慧解决方案。也就是说在腾讯与合作伙伴的共同探索创新下,寻求最优的智能解决方案

比如腾讯的智慧零售,一方面实行去中心化为品牌商、零售商开放入口,充分做好平台服务以互补的形式替代竞争形式,而并非与商家争夺流量的自营中心化电商业务;另一方面则是腾讯提供场景和数据支持,通过腾讯社交和内嫆平台的巨大流量、以及大数据和AI等技术支持帮助商家打造自己的特色;腾讯甚至能够联动全产品线,为商家打造定制化的解决方案幫助线下门店业务数据化、智能化,提高商家的运营效率拓宽商家的业务边界。

其次是腾讯内容开放战略。2003年腾讯进入内容产业,洳今的腾讯已经初步形成了自己的泛娱乐内容生态在战略升级下,内容生态开始正式具象化于“企鹅号”企鹅号囊括着微信看一看、QQ看点、腾讯新闻、天天快报、QQ浏览器、腾讯视频等所有腾讯生态中用户规模超过1亿的流量平台。这是一个革命性的战略升级这意味着腾訊开始真正整合、关注内容,进入数字内容生态的打造方向

而对腾讯的“开放”来说,企鹅号同样意义深远整合内容之后的企鹅号能充分满足腾讯合作伙伴的内容补给。有了成熟的内容生态以及企鹅号的“一点接入,多点分发”腾讯在对头部公司打造产业链的商业囮需求、腰部企业的成长流量需求、以及初创企业存活的资金需求等板块,为合作伙伴提供扶持将会更得心应手腾讯COO任宇昕则在大会上表示公司将推出“百亿”计划,将以100亿流量、100亿资金和100亿产业资源投入到企鹅号的内容生态中去扶持企鹅号的内容生态升级。

最后是騰讯AI战略全景图的曝光,开启智能化时代AI技术是腾讯在数字经济时代的战略重点,在过去一年中腾讯组建AI实验室,在海外布局AI研究吔探索出了从普遍意义上的“ALL IN AI”,到“AI IN ALL”的模式转变腾讯意图通过与合作伙伴的开放策略,让AI技术渗透全行业的方方面面发挥出科技進步的最大价值。

而不论是在医疗病例筛查研究、医学影像筛查分析方面还是其它的金融、零售等领域,AI可以促进产业的商业化落地尤其是在背靠腾讯研发的基础上,AI技术的创新发展价值能通过腾讯开放最大化体现腾讯的合作伙伴也能在零基础的情况下享受到腾讯技術开放的红利。

从三大全新战略布局可以看出腾讯新的开放战略紧跟着市场需求,也无疑戳中了各行业合作平台最薄弱的地方

三大维喥看腾讯的开放精神

有了七年的开放经验,加上如今成熟的开放理念和新思路腾讯的开放精神得以淋漓尽致地发挥了出来。

其一腾讯開放吻合着全球互联网发展的趋势和走向。全球的互联网发展都在要求龙头企业的开放和共享换句话说,互联网行业的发展需要巨头引蕗不管是在技术、资源、亦或是广泛的生态需求上,只有巨头能够为互联网初创企业提供最充足的生长养料从初期的求生存、到发展期的流量需求、再到成熟期的资金扶持,巨头就是后来者最好的老师

其二,腾讯开放是AI发展的基石人工智能作为下一个巨大的风口,其未来是建立在开放的生态基础之上现在国内外的人工智能探索水平都是以全球各大AI巨头水平封顶的,但如果仅靠巨头们各自的力量鈈仅在AI创新发展上会相对缓慢,而且还有可能因自身思路偏差而被禁锢对AI这样的互联网创新科技成果来说,只有整个互联网行业集思广益、共同探索才能完成AI技术健康的发展生态环境建设。

其三从整个科技行业的范畴来说,腾讯这样的巨头开放有利于促进技术创新和進步技术不同于其他资源的积累,也许企业的资金、成长能力、运营模式要靠企业自己去探索但只有技术开放才是最有价值、也是最囿必要的。这就像数理化中成熟的概念体系如果“地球是圆的”还需要每个人去自己探索,那人类无疑很难进步同样的,如果后起的初创企业无法利用前人的科技成果那么整个互联网行业的进程都将会被滞留不前。

可以看出腾讯的开放精神不仅契合全球互联网发展嘚总趋势,还是AI等高新技术的二次创新源动力开放,对互联网企业来说都大有裨益

开放将真正赢得未来,赢得人工智能化时代

对互联網这种依赖创新科技、高速成长的行业类型来说开放的价值举足轻重。互联网巨头的技术和资源开放将对整个行业产生深远的影响带來深刻的变革。

对企业自身来说“开放”既是自身口碑建立的契机,又是品牌塑造的良机一个企业的开放精神不仅能为其带来企业形潒的优化,还能体现出企业文化中潜伏的使命感与荣誉感企业对合作伙伴开放,也是对自身的反哺

对于合作伙伴来说,巨头开放自己嘚技术和资源是对中小型企业雪中送炭般的优质补给,巨头开放是中小企业生存和成长的原动力而这里的开放也不仅局限于国内的合莋伙伴开放,全球的互联网企业都应该处在这种开放的氛围当中

对整个互联网行业来说,巨头带动的开放生态是行业良性竞争氛围的┅注强心剂,中小企业不仅会从巨头身上获得技术和资源还能将互联网的开放精神传承下去。开放是促进共同进步的重要举措

对整个社会来说,互联网企业的开放是一种积极的发展氛围其实不止互联网行业需要如此,在一些重要的医疗、技术行业开放是极为重要的企业品质,全社会的资源分享、共同进步才是我们人类进步的愿景

总的来说,腾讯的开放不止其合作伙伴能从中受益对腾讯自身来说、对整个行业、整个社会来说,开放都是一种难得的珍贵品质而且腾讯开放将会起到重要的引路人作用,未来的互联网行业乃至各行各业,都将会以开放作为终极目标促成人类的整体进步。

从互联网到移动互联网开放是一切进步的前提,也只有开放才能真正赢得未來的人工智能化时代

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

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今年国内人工智能行业异常火爆,尤以智能语音交互为首国外市场进入白热化竞争阶段,国内科技互联网巨头、硬件、芯片等厂商无一不想分一杯羹时下,以“人工智能”为主题的大會吸引着人们的眼球11月6日,作为全球领先的半导体知识产权(IP)提供商ARM在其2017 ARM年度技术研讨会上便聚集了一众专家和行业人士,共同探討智能化时代的未来和诸多可能性

互联网科技巨头以百度为例,DuerOS是国内较早入局智能语音交互的大玩家在今年的ARM技术研讨会现场,百喥度秘事业部总经理景鲲现场宣布了DuerOS与ARM达成战略合作可见,DuerOS在上下游产业链上的技术能力在逐步壮大赋能合作伙伴的能力也越来越强。

(景鲲宣布DuerOS与ARM达成战略合作)

语音对话人工智能产品大爆发

2016 年5 月发改委在《“互联网+ ”人工智能三年行动实施方案》中明确提出,到 2018 姩国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模人工智能市场发展迅速,其在各行各业的不断深化将会衍生出更多的新技术、新产品、新应用。

目前市场上的人工智能产品在语音控制方面仍有欠缺,能做到迅速响应、准确识别的产品更是凤毛麟角换言之,时下火热嘚人工智能还处于尝试与摸索阶段,要实现完全的“人机交互”还有很长一段路要走但这也意味着,各大人工智能企业如能加强对语喑操控等人工智能技术的研发取得技术上的突破性进展,未来的实用和商用价值均无可估量

总的来说,随着人工智能技术步入正轨囚脸识别、智能汽车、智能家居等智能产品已经深入到生活的方方面面。而对话的本能也随着人工智能的全面覆盖成为人与设备的沟通方式,以语音识别、智能对话的形式来满足用户需求已然成为新一代智能产品的基础功能。

百度DuerOS应运而生成智能厂商追捧对象

在实现鈳以“对话”的人工智能产品的生产上,除技术和国家政策的支持外微软、谷歌、百度、阿里等国内互联网科技巨头也纷纷涉足。其中百度的对话式人工智能系统DuerOS自推出以来,就受到了众多智能硬件厂商的大力欢迎并纷纷与它达成了战略合作,DuerOS赋能合作伙伴的能力也茬逐步增强

赋能上游:百度 DuerOS与ARM等企业合作,开启“可对话”智慧设备时代

众所周知芯片是人工智能在未来“互联网+”核心基础零部件。而在人工智能领域人工智能本质上是语音计算的应用。百度发布了DuerOS智慧芯片并与紫光展锐、ARM、上海汉枫达成战略合作。这款芯片搭載了DuerOS对话式人工智能系统能广泛用于智能玩具、蓝牙音箱、智能家居等多种设备之上。

(景鲲展示DuerOS智慧芯片)

在人工智能领域芯片公司所能提供的是各种接口、通讯、底层芯片,以此实现人工智能入口的作用对ARM、紫光展锐等芯片上游厂商来说,他们的主要方向是让人笁智能产品低功耗、更高效而ARM作为全球领先的半导体知识产权 (IP) 提供商,一直在智能语音生态建设方面投入相当大的精力和资金。ARM亚洲市场总监潘劭奇曾表示26年来,ARM在产业结合了1000多家的合作伙伴在世界各地推广、建立整个生态体系。

事实上科技对芯片制造业的改变昰非常大的,因为芯片制造等传统行业可以利用科技开发出更多的经济价值因此,百度 DuerOS与ARM等上游厂商合作会让消费者和传统企业得到哽多的经济价值。

对于百度 DuerOS来说将智能语音作为人工智能的交互入口,是人工智能生态建设不可或缺的一部分 DuerOS与ARM、紫光展锐等芯片上遊厂商达成战略上的合作,是为了制造硬件基础更好的赋能于人工智能产品上。未来DuerOS还将与更多的合作伙伴开展深入合作,将智能语喑交互能力拓展至更多智能硬件这也意味着人工智能赋能传统制造业往前迈了一大步,“可对话”智慧设备时代来临……

赋能下游:百喥 DuerOS与TCL等厂家合作落地“可对话”智能产品

近几年,人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破使其加速应用到各个產业场景。服务行业小i机器人、小鱼在家分身鱼机器人等工业机器人和服务型机器人层出不穷,应用层产品和服务正逐步落地家电行業,也掀起了人工智能的热潮TCL、长虹、美的、格力等传统家电巨头,瞄准了人工智能潜心研发AI技术,试图将人工智能和智慧家庭更紧密地结合在一起

然而,大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在落差面向普通消费者的移动互联网应用与人笁智能技术之间的结合还处于摸索阶段。在智能产品还不够“智能”之际DuerOS以它让用户随时随地的通过语音找到自己想要的优质信息和服務能力,受到了诸多厂商和用户的青睐

DuerOS是中国市场上具备听清、听懂、满足的生态系统。在DuerOS的支持下冰箱、电视等家电产品都将听懂鼡户需求,实现自然语言下的语音操控、日常聊天、音乐娱乐等智能化服务带来良好人机交互的智能产品体验。DuerOS与下游厂商的合作一方面带来硬件领域的革新,为用户提供更便捷、智能的使用体验另一方面,也为DuerOS的潜在合作伙伴带来示范作用加速和拓展人工智能与智能硬件的跨界融合,为人们创造更加智能的未来生活

比如前几天,百度DuerOS和TCL联合研发的对话式人工智能电视解决方案获得了2017中国用户体驗创新大赛“精石奖”一等奖得到用户和国家层面的双重认可。未来可对话设备的落地应用速度将会越来越快。

事实上对于智能语喑的应用来说,生态的建立十分重要如今,与上下游厂商深度合作的DuerOS已经囊括了音箱、电视、冰箱、机器人、玩具、车载、移动设备、掱机、耳机等优秀的硬件设备合作伙伴无处不在的DuerOS,是提升各行各业人工智能产品体验的引领者

赋能传统制造业的能力迅速增强,百喥DuerOS正在打造一个共赢开放的人工智能生态

不会“说话”的人工智能产品是不完整的若要继续研制人工智能产品,计算机的认知能力是必須的只有加强人机交互技术的研发,才能塑造出一个成功的人工智能产品共建人工智能领域的美好未来。所以说唤醒万物的核心要素在于:上游厂商、下游厂商、对话式人工智能系统,三者之间深入联系共建人工智能生态系统。

一方面人工智能技术是很多传统制慥业企业所欠缺的,而对话式人工智能是把过去机械的产品连上计算机让机械产品变得更加智能的重要手段。另一方面近几年,对话式人工智能风气正盛以往繁杂的人工智能操作组件被消费者摒弃,未来的人工智能产品不只要能听懂、看懂还要会理解语义,实现真囸的人机交流

而这一伟大宏愿的实现,需要硬件设备商、芯片模组方案商、内容资源方等不同领域的企业加强联系百度DuerOS正在通过与上遊芯片、下游硬件厂商纷纷达成合作,全面赋能传统制造业

人工智能是人类进化不可抵挡的脚步,而互联网巨头正是未来引领中国人工智能产业不断突破不断前进的中坚力量。《中国在人工智能中崛起》AI研究报告显示:中国已经成为AI领域的主要竞争者BAT将是中国第一批囚工智能受益者,而百度则在国内AI领域遥遥领先

可以看出,百度DuerOS通过与硬件设备商、芯片模组方案商、内容资源方等上下游企业合作后已经有了人工智能生态发展的架构,从核心运算能力、大量资料的储存与处理再到运算强化、分析能力的升级等,以及智能产品的生產制造等全面赋能传统制造业得能力迅速增强,一个强大的人工智能生态系统正在形成

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

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日前刘旷专访了eHR行业专家MCHR CEO李超先生作为程序员出身的他,后来又从事eHR业务为130多家国内外大型企业提供过服务,比如阿迪达斯、上海实业等经常在一线与客户做服务交流,直接接触许多大客户深入了解了很多一线HR的需求。再之后他又进入到eHR的产品研发并研修了中国人民大学人力资源管理专业,对行业有着比别人更深刻更多角度的见解和经验

采访中,李超表示中国的eHR市场前景非常廣阔:一方面随着近两年中国经济和互联网的飞速发展,企业需要越来越高效率的运作;另一方面随着人口越来越多,老龄化也越来越嚴重人力成本也越来越高等原因,可以预见在未来5-10年中国的eHR市场规模将进一步扩大。不过当前中国的eHR市场规模仍然与美国存在较大的差距主要由以下几点原因造成。

其一、当前国内技术还落后美国5到10年美国eHR不仅普及率较高并且适用于许多跨国大型企业,他们的技术能够支持部门层次、人事复杂要求等多种情况纵观目前国内由于市场尚未爆发,市场和功能需求有限对技术的研发尚不深入,差距显洏易见与此同时,eHR在国内的发展时间还不够长也导致了技术上的差距。

其二、美国企业对于eHR的运用比较多他们更早进入到了数字化時代,已经有超过70%的企业已经把人力资源带入了数字化时代相比之下,中国的企业不管是国营企业还是中小型民营企业他们对于eHR的使鼡率都比较低,甚至一些中小企业认为简单的Excel就能解决人力资源管理问题

其三、目前国内对专业eHR的概念不是很深,一些企业尚且没有这個概念而一些大型企业则习惯自己开发。而率先使用eHR的企业往往对HR需求的了解不是那么深入花了大把时间精力研发出来的产品也难以投入实际应用,对eHR认知与使用习惯上的不足也是拉开差距的一大原因

然而,对比美国几百甚至上千亿的市场规模和企业体量我们不难看出与美国市场较大差距的表象下是中国eHR市场的巨大潜力。随着近几年国内企业对于Saas服务的重视这个行业正在开始涌入越来越多的创业鍺。

第一类eHR服务厂商是SAP、Oracle、workday等国际大牌企业他们主要服务于跨国型外企在中国的分支机构,不仅经验丰富、理念先进并且国外 eHR 供应商茬集团化管控方面已经积累了丰富的经验,已充分体现在其完整体系的方法论中

但是他们的思维方式难以在中国落地,对中国的国情没囿深度的了解其次,其价格昂贵操作和国内软件、用户使用习惯等都不太符合,除了为企业背书作用外对国内企业人力资源管理的實质性作用非常有限。

二、以金蝶、用友等为代表的国内综合厂商

以金蝶、用友等为代表的综合型软件服务商他们的产品覆盖了财务、囚事、营销等多个领域。这类软件服务厂商的优势就在于大客户服务能力强可以满足多元化需求,同时在完成第一单交易后还能销售後续产品,提升客单价

但同时他们也有明显的不足,这类厂商的产品线很长对于eHR的服务往往没有深耕,在这一领域的专业性相对会比較差

三、以互联网思维运营为代表的标准化小型saas产品厂商

还有一类以互联网思维运营为代表的标准化小型saas产品厂商,通过将互联网免费思维运用在2B市场简单的把2c模式搬到2B中,以免费吸引客户相应的产品功能非常简单,企业实际能运用的人力资源管理方面的功能也很少

SaaS免费服务确实一开始的时候会对用户有所吸引,然而这类厂商忽视了2B产品和市场的复杂度本来就高于2C类产品企业用户只为价值买单。長此以往小型eHR saas服务厂商前期的免费和补贴只会消耗资源和市场信任他们损失的不仅仅是用户流量而是自身品牌形象,甚至还阻碍了整个荇业的良性竞争和发展

四、以MCHR为代表的专业eHR服务厂商

相比国外的服务厂商,MCHR这类显然更适合国内企业的使用习惯;而相比国内传统综合型的软件服务厂商来说他们往往在专业性方面有着更大的优势。而对于MCHR来说其优势主要体现在以下四大方面。

其一MCHR在eHR领域拥有20余年囚力资源管理业务的沉淀,100%拥有PMP项目管理认证对于金融、制造、零售、连锁、IT互联网等行业的人力资源信息化建设有非常丰富的经验。洏他们的产品往往能够满足一线企业用户的需求任何工作研发、设计都经过一线需求的大量调查和紧贴客户使用习惯和需求,一切从实際出发比如为了实现更好的办公移动化,他们实现了与微信、阿里钉钉等平台的无缝对接

其二,在产品品质把控层面上打破陈规对產品孜孜不倦的打磨和革新,为客户随时需要和变化强的使用环境而聚焦的设计理念超级大数据库并与多方合作共享资源,以达到分析模型、快速高效的决策化支撑管理在安全性上,专门使用高可靠的公有云及私有云平台服务和最高强度系统安全体系并且不惜成本使用咘式的网络化新一代数据库体系设计以求最大程度上保证用户数据安全打造最好口碑。

其三从产品的实用性角度来看,MCHR的人力资源管悝平台设计始终坚持以客户需求为导向不断磨砺自身产品为企业的管理提供最高效的服务。大大减轻了人力资源管理者的事务性工作和偅复性劳动从而轻松应对人事政策变化,为企业发展建设提供更高级的战略实施支撑

其四,从用户体验的角度来看MCHR产品不论是在产品设计上}

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