經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+的浪潮，人工智能已來，這一輪科技革命大局已定？答案是：NO！

12月4日晚，由網(wǎng)易新聞、網(wǎng)易科技等聯(lián)合主辦2017第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會“烏鎮(zhèn)咖薈”之網(wǎng)易未來科技峰會烏鎮(zhèn)論壇在浙江烏鎮(zhèn)舉行。

當(dāng)晚，美國國家工程院院士、ACM/IEEE Fellow、微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋、柔宇科技有限公司董事長兼CEO劉自鴻等發(fā)表了主題演講，在場的多位重量級嘉賓與創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行了熱烈的問答和討論。

其中，一些新的信息和觀點刷新了大家對目前科技革命發(fā)展趨勢的看法。

Big Bang沒有結(jié)束

“計算機(jī)語音識別五年之內(nèi)超越人類，計算機(jī)視覺識別十年之內(nèi)超越人類，毫無懸念。量子計算引發(fā)的革命，可能在5—10年之內(nèi)就會發(fā)生。”——語音識別、圖像識別已經(jīng)不新鮮，但是這么精確的時間點，卻讓人覺得心驚肉跳。

美國國家工程院院士、ACM/IEEE Fellow、微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋拋出的觀點，精確地給出了變化發(fā)生的時間。沈向洋認(rèn)為，目前人工智能還沒達(dá)到五歲小孩解決問題的水準(zhǔn)，但他預(yù)測，在人工智能的某些方面，像計算機(jī)語音識別，五年之內(nèi)就超越人類，計算機(jī)視覺識別，十年之內(nèi)可以毫無懸念完勝人類。

“量子計算這件事情是非常激動人心的一件事情，”沈向洋斷言，“而且我可以很負(fù)責(zé)任的跟大家講，量子計算這件事情是一定會發(fā)生的。”他不能肯定的是，這件事發(fā)生的時間點，不過可以肯定，不會太遙遠(yuǎn)。

他講述了自己對量子計算的認(rèn)識不斷清晰的過程?！八哪昵?，量子計算這個部門歸我管的時候，一開始我是沒有認(rèn)識到這個問題有多么的激動人心，我一直覺得量子計算這個東西，可能是五十年以后的問題。后來看到他們做了一些工作以后，至少也是十五年以后的問題。十五年以后我就不用去擔(dān)心了，那是以后其他人的問題。后來再看看這個東西，哇，這個東西越來越有希望，看起來像五到十年說不定會發(fā)生的事情，那就變成自己的事情了?！?

柔宇科技有限公司董事長兼CEO劉自鴻所介紹，柔性屏將打破人機(jī)交互的物理限制，柔性屏可以添加到衣服、鞋子之上，使其進(jìn)一步電子化，人機(jī)交互和人工智能把孤立的世界聯(lián)系起來，就是萬物互聯(lián)。

網(wǎng)易公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官丁磊更是談到，我們的社會應(yīng)該培養(yǎng)一種風(fēng)氣，把熱愛科學(xué)、用科學(xué)的方法去探索問題當(dāng)成一種新的風(fēng)尚和時尚。他認(rèn)為，人類與其他動物的最大差別，就是我們懂得去探索現(xiàn)象背后的基本科學(xué)邏輯和道理是什么。

沖擊波將來

網(wǎng)易傳媒內(nèi)容創(chuàng)新業(yè)務(wù)總經(jīng)理劉晶的切身感受是，科技變革的速度其實非?？?。

他講述了自己親身經(jīng)歷的故事——幾年前丁磊曾到北京和編輯座談時，認(rèn)為兩三年后機(jī)器人會對現(xiàn)有生產(chǎn)結(jié)構(gòu)有一個根本性的改變。當(dāng)時他對這件事情是很懷疑的，覺得這件事還處于實驗室的階段。但是兩年之后，這件事情確實發(fā)生了。他在江浙做企業(yè)家的朋友，兩三年前說江浙有用工荒，現(xiàn)在這位朋友告訴他，用工荒沒解決，但是成本沒什么變化，因為嘗試了用機(jī)器人生產(chǎn)。

丁磊認(rèn)為，任何一個行業(yè)都可以用到人工智能；在丁磊看來，技術(shù)這兩年的進(jìn)步已經(jīng)足夠用了，但是要應(yīng)用到不同的場景里面去，最終的目的是提高生產(chǎn)效率。所以，丁磊建議，任何一個企業(yè)的老板和領(lǐng)導(dǎo)，都不要忽略人工智能對自己所在領(lǐng)域的影響，需要重視起來。

昆侖萬維董事長兼CEO周亞輝認(rèn)為，從短期來看，是人工智能+教育，從長期來看是人工智能+醫(yī)療，都會發(fā)生巨大的變革，有很多機(jī)會。

不過，在即將到來的人工智能時代，大公司和小公司的機(jī)會卻是不同的。沈向洋認(rèn)為，做AI平臺，是大公司的機(jī)會，小公司是沒有希望的；小公司的機(jī)會更多是在具體的應(yīng)用，想靠AI成功，第一要明白用戶在哪里，第二要明白用戶真正的需求是什么。

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