從人工智慧基礎概念到行業落地、公司策略、政府政策，世界人工智慧大會第一天主會場內容精華，都在這裡了。
針對 7 月國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》國家對人工智慧的部署，2017 年 11 月 14 日，上海推動新一代人工智慧發展實施意見正式出臺，提出全面實施「智慧上海（AI@SH）」行動，到 2020 年，實現上海成為國家人工智慧發展高地的總體目標，從政策上強調了人工智慧具有的戰略意義。
今天，世界人工智慧大會在上海召開，活動集聚了國家領導人、全球人工智慧領域最具影響力的科學家和企業家，大家圍繞人工智慧領域的技術前沿、產業應用等熱點問題發表演講，並進行了高階對話。
人工智慧的重新定義
大多數人對人工智慧的定義並不陌生，但本次大會上，眾多專家基於自身的研究、產業經驗，對人工智慧進行了多種全新的定義解讀。
首先，馬雲認為，「人工智慧」這個翻譯並不科學，他認為「AI」應該翻譯成「機器智慧」。汽車比人跑得快，不是因為模仿了雙腿。所以，機器必須以自己的邏輯和方式去思考。在我們發明機器時，比如電腦，就應該預料到機器在某些方面會比人類更聰明。
動物有本能，機器有智慧，但人類有智慧，一種改變智慧思想的思想。馬雲進一步講到，人工智慧意味著一種認識和思考實際方式的改變。智慧是改變世界的工具，智慧是改變智慧的思想。
而機器學習泰斗 Michael Jordan 以極富啟發的方式對人工智慧進行了重新定義。亞當斯密曾經研究過市場經濟，分析過市場的背後那一雙看不見的雙手，非常智慧地進行了高效的資源配置。
Jordan 認為，我們在設計人工智慧系統時，要重點考慮「經濟和市場」，以經濟和市場機制為中心，而非一味的模擬人類。
以 Uber 這樣的系統為例，它就是一個市場。有司機和乘車人的 app，有生產者和消費者，在這個過程中資料得到交換，汽車在正確的時間到達正確的地點。但是，這不是因為演算法，而是因為市場，使用者使用 app 就產生出了價值。
潘雲鶴院士重點提出了「人工智慧 2.0」，他認為新的需求、完全不同的智慧環境、已經變化的目標、世界增加的資訊空間等四個原因促使人工智慧 2.0 出現，而技術端倪是大資料智慧的諸多應用、群體智慧、人機增強智慧和跨媒體智慧。
姚期智教授通過量子計算和人工智慧的結合來加深對人工智慧的理解。
他提到，科學在量子計算方面有了很大進展，如果將量子計算和人工智慧結合在一起，我們可以真正有機會打敗自然。
一直以來，量子都是最深入、最美麗的物理法則，是最本質的大自然法則，我們常常驚歎於量子法則創立了如此雄偉、壯麗的自然，而現在，如果有了量子計算機，就能模仿大自然的量子法則，一方面，人類可以更好地理解大自然，另一方面生物進化研究也可以獲得很大進展。
華為雲 BU 總裁鄭葉來認為，人工智慧是一門通用的技術，跟人類歷史上的鐵路、汽車一樣，都是一系列通用技術。資訊科技帶來效率提升，人工智慧帶來生產成本的變化，但人工智慧可以改變目前看到的所有行業。
諾貝爾化學獎得主 Michael Levit 提到，除了人類智慧和機器智慧，還有第三類智慧——生物智慧，這三種智慧是三位一體的，人、生物、機器是三位一體的。
地球上任何一個活著的東西都是由生物所組成創造，所以，生物肯定非常智慧，才能夠讓物理的東西成為生命。如果我們能夠把這三種型別智慧，人、機器、生物智慧結合起來、相互互動，我們將會成為一個新層面的混合智慧。
一、一個比較樂觀的未來
圖靈獎得主、從事人工智慧研究超過 50 年的 Raj Reddy 認為，當我們看未來的時候，要審視歷史，要從過去吸取教訓，保證我們可以從技術當中獲得好處，同時建立相關的一些規則、法律法規和社會紀律，這樣在未來 50 到 100 年，我們可以看到很多充滿光明前景的科學進步。
比如，基於 AI 的語音智慧識別將使全球 30 億文盲和半文盲學會在新技術下與世界溝通，幫助他們閱讀報紙、觀看外語電影、線上投票，或者到馬雲的電子商務網站上購物，未來，文盲群體會成為語音應用的最大客戶來源。簡單易用會讓網際網路人口翻一番，進而帶來強大的經濟效應。
在即將來臨的 2-3 年中，AI 更多將成為增強人類能力的認知放大器，它會提高人類的能力，幫助你做的更快、更好、成本更低。
而從長遠的 5-10 年來看，AI 將成為人類的「守護天使」，替人類完成他們如今無法完成的任務，我們可以說它是超人類人工智慧。
比如及早發現那些可能會影響人類安全、穩定和幸福的突發事件，併發出預警。
假設地震引發了一場海嘯，如果我們對此毫不知情，這將成為一場傷亡慘重的大災難，但如果我們有一個守護天使，能夠預測 10 分鐘後即將到來的巨大海浪，我們就能夠拯救很多生命。
天使永遠線上，終身學習的系統。它帶來經濟效果，可能是十倍於現在的 GDP。
沈向洋指出，如今人工智慧創新節奏迅速，但要達到人類水準尤其在認知領域達到人類水平仍然任重道遠。
華為雲 BU 總裁鄭葉來稱，所有的技術應用有一個過程，華為看待產業分成四個階段，根據整個技術發展和社會環境，華為認為人工智慧目前是第二階段的開始，「有興奮和衝動，但也有焦慮」。
馬化騰則提到，國內黑產的「升級」例如病毒分發更加隱祕，使我們改變安全防護模式，使用人工智慧來進行安全防護。
他表示，AI 處於發展初期，但未來這一技術可能會變成萬能鑰匙，帶來前所未有的挑戰。他還表示，人工智慧技術是一場跨國、跨學科的科學探索工程；人工智慧技術的發展，正在通向「大社交」時代。
二、製造業
當目光從未來切換到現在，我們會發現，隨著 AI 走出實驗室，融入行業和我們的生活，孤立談 AI，會越來越沒有意義。
在李彥巨集看來，所謂資訊化就是 AI 化，以後沒有任何一個公司不會和 AI 無關。
湯曉鷗也認為，並不存在 AI 這個產業，只有 AI+才是產業。AI 與傳統行業的關係，不是顛覆行業，而是合作，提高效益。
雖然 AI 在消費領域的成就非常大，很多人才和資本都傾向了商業和零售，但是，製造業得到了不少與會嘉賓的關注。
馬雲認為，未來 30 年，AI 將深深改變所有制造業。
製造業會從過去的標準化，走向個性化、智慧化，也將是製造和服務的完美結合。未來的製造業都是服務業。
中國製造業從東北轉移到長三角，接下來，製造業會是服務業。上海服務業比重 70% 以上，水平和人才素質是這座城市最大的優勢。
在馬雲看來，AI 技術再先進，如果不能和製造業結合推動轉型升級，不能往著普惠方向發展，就會失去意義。
SAP 全球高階副總裁、SAP 中國總經理 Sam Li 提到了一個驚人的數字：流向製造業的資本和相關人才，僅有 0.9%，這與 AI 可能給製造業帶來的巨大潛力，非常不相稱。
以最能代表流水線高效生產力的汽車業為例，如今的 OTD 已經從巔峰的 20 回到了 49，背後的原因在於如今大規模流水線已經是能力見頂。對此，德國提出了自動化加工島的概念，而 AI 讓這個概念提前到來。
Sam 介紹了奧迪自動化加工島。它們實現了模組化生產（不同模組，不同工藝，不同組合替代流水線）；眾多 AGV 來往於加工島之間，有時甚至需要啟用無人機投遞零件；數以萬計零部件需要隨時調配，所有這些都是在 AI 排程下完成定製化。勞動力效率提高了 20%。
Sam 提到了一個和馬雲相同的觀點，必須推動製造業走向服務業，比如不僅是出售一臺拖拉機，而是儘量提供高附加價值的服務，因為這樣的企業抗風險能力更強，盈利能力業更強。
三、醫療
本次大會上，重新迴歸史丹佛大學的李飛飛，以人工智慧實驗室主任身份在現場分享了 AI 技術應用到醫療領域的感悟和專案進展。
她表示，醫療的成本非常高，AI 賦能主要在兩個層面，一是減少錯誤，減少傳染疾病、感染的可能；二是提高醫療質量，讓護理人員有更多的時間關注患者，慢性病管理更加一致化。
李飛飛介紹，在史丹佛的 AI 醫療專案主要思路是將感測器應用在醫療中，感知三維空間，通過演算法理解感測器收集到的意義。目前正在推進的包括三個專案。
第一個專案在於解決通過手等傳染源而導致的傳染問題，這一問題造成美國每年死亡 9 萬 9 千人。加入感測器後能夠從不同角度認知人類的衛生活動，通過比人工精度更高的人工智慧演算法進行研究這些活動。
此外，還包括重症監護室 ICU、老年的護理等兩個方向。
團隊已經在舊金山進行試點，用於檢測和預防老年人的跌倒行為，主要通過熱感測器來進行分析，作為深度感測器的互補。由於老年人的跌倒行為缺乏訓練的資料，所以主要通過遷移學習來進行訓練。
在上海，李飛飛團隊已經與上海交大、瑞金醫院進行深度的 AI 醫療專案合作。
李飛飛最後表示，醫療的核心仍是人與人的相互照顧，技術不能替代人與人之間的這種扶持關係，但能在一定程度上改進這種關係。
公司的 AI 策略
李彥巨集認為，一個真正 AI 公司，一定是三位一體：AI 思維，AI 能力，遵循 AI 倫理。但是，如何成為一家 AI 公司？
Landing. AI 創始人吳恩達認為，在過去，並非有自己網站的公司就叫 IT 公司。真正的 IT 公司（比如亞馬遜、阿里）必須具備幾個要素：A/B 測試測試、快速迭代、工程師和產品經理決策。
吳恩達常被 CEO 問到的三個問題是：如何招聘 AI 人才，如何建立 AI 團隊？如何挑選 AI 專案，哪些 AI 專案是應該避免的？如何制定在公司策略時考慮公司的 AI 能力？
他認為，回答好這三個問題，一個傳統產業公司便能轉變成一個偉大的人工智慧公司。
首先，要學會使用外部資源，讓專案真正上線，儘快建立一支 AI 團隊，其中，對團隊的培訓非常重要；而且，第一個 AI 專案不一定最重要最大，但一定要讓人看到 AI 的能力；
其次，成立一箇中央化的 AI 團隊，或者購買使用標準化的 AI 產品解決通用的問題，然後針對自己的個性化產品，建立自己的 AI 團隊；
第三，AI 的策略是多面性且有複雜性，新成立的公司不要和谷歌、百度、微軟在通用 AI 上有所競爭，而是要在自己的細分領域中找到 AI 的獨特應用，
最後，要贏得學界和政府的支援，與大學的合作，可以接觸到最新最好的技術，而政府的支援，將使許多行業規則得到改寫。
政府可以做什麼
Raj 談到，回顧 20 世紀的歷史給他很大啟示，技術不會帶來傷害，關鍵是需要規則、監管、引導，AI 只是一個工具。
那麼，如何加以引導和監管呢？
現任國務院副總理、國家科技領導小組副組長劉鶴表示，AI 有技術由量變到質變的巨大 變化，應用更廣泛。人工智慧發展的不確定性受到廣泛關注，也需要回答的一些新問題：道德倫理、法律法規、就業問題、隱私、不當運用。
他談到了一個經濟規律：一個國家的初始條件，決定了路徑依賴。中國目前是需求引領市場、應用倒逼研究的獨特路徑。
因此，在工作上，堅持以需求引領發展的模式，中國未來最大特點是市場廣闊；堅持需求導向的發展模式，資訊、智慧促進發展；高度重視基礎研究，加大基礎研發投入（從 0 到 1 的原創性科研成果）；為微觀主體創新活力營造市場，針對民營、中小企業發展市場環境，提供支援。
馬雲認為，生產力的改變，需要生產關係的的適應，政府運營的改變。比如自動駕駛，一個行業是否被淘汰，應該交給市場，而政府要做的是如何提升駕駛安全，而不是主動取締一個行業。
CMU 教授邢波希望政府可以尊重 AI 自身的演化規律，容許試錯、保持寬容、給予自由。
香港中文大學校長段崇智認為，很多國家，上游（也就是研究）做到很好，下游，中國有很大的市場需求。但是，對於人工智來說，位於上游和下游中間的第二棒很重要，比如，城市合作。段崇智也認為，創新離不開資金、法制、人才和美食。
Nature 機器智慧子刊主編 Liesbeth Venema 認為，宜居的環境很重要。
非常有趣的是，上海同濟大學副校長吳志強的博士生的研究也驗證了上述嘉賓的一些建議和判斷，比如，創新者青睞在上海老城區邊上建構生活和工作場地；創新聚能的地方，多和吃飯、食品多樣性有關。
在 AI 倫理約束問題上，李飛飛說到，我們應該堅持 AI 的三個原則：
AI 必須更深層次地反應人的思維；我們有責任引導和監測 AI 對人類發展所帶來的影響，雖然工程化是我們的第一個挑戰，但我們更要關注 AI 帶來的社會倫理挑戰；AI 應該增強人類而不是取代人類，AI 可以替代危險性的工作，但人的素質會因為 AI 有不斷的發展。
百度也提出了四個倫理原則：安全可控、平等、成長而不是取代、更多自由。
AI 在上海
一、人才
一份出自領英的《全球 AI 領域人才報告》顯示，國內 70% 的 AI 人才集中於北京和上海，其中北京約佔 34.1%，上海佔 33.7%。上海在計算機視覺、語音語義識別、腦智工程等領域具有話語權，還擁有一批人工智慧領域院士。
隨即也帶動了一批全球人工智慧創新專案在上海簽約落戶。包括阿里巴巴、百度等 8 個 AI 創新中心（實驗室），騰訊、華為等 8 個 AI 創新平臺，微軟、亞馬遜等 3 個 AI 研究院，1 個百億人工智慧產業基金分別與市經濟資訊化委、10 個區、3 個科研院所以及 MIT 全球產業聯盟簽署合作協議。
據悉，大會期間的簽約專案包括「1+3+8+8」。即：1 個基金、3 個研究院、8 個 AI 創新平臺和 8 個 AI 創新中心（實驗室）。
微軟宣佈在上海成立微軟上海研究院，以及與上海儀電的合作，雙方在上海建立人工智慧創新院。亞馬遜也宣佈在上海成立研究院，搭建本地研究團隊。
科大訊飛將國際總部設立在了上海。
商湯認為，實際上 AI 最核心是人才，是人才的培養。在這一點上，商湯在上海做了幾件事情。
首先，和華東師範大學，還有上海世紀中學一起在前一段時間出版了全球第一本人工智慧高中版的教科書。
另外一個，為了保證高階人才、頂級研究人才不斷地輸入，與 MIT 建立了人工智慧聯盟。由此受到啟發，認為應該聯合更廣泛的學術機構大學，所以接著倡導了今天開幕式上啟動的全球高校 AI 學術聯盟，成員包括清華、MIT、交大、 復旦、浙大、香港中文、清華等。
今天，騰訊的華東總部正式落戶上海，騰訊與上海市的合作將全面升級。
其中，雙方最為重要一個合作領域就是，騰訊要在上海聚焦人工智慧產業，並將先進技術充分應用於文化創意、智慧城市、智慧零售、民生健康等領域，全面加入「智慧上海」行動，共同打響「上海服務」、「上海製造」、「上海購物」、「上海文化」四大品牌。
其實，騰訊的優圖實驗室就位於上海漕河涇工業園，優圖隸屬於騰訊社交網路事業群 (SNG)，是騰訊 3 個人工智慧團隊中專注於機器學習、模式識別、認知技術研發和業務落地的研究團隊，另外兩個分別是 AI Lab 和微信 AI 團隊。
優圖實驗室兩大團隊分別位於上海和合肥，團隊成員不少是來自上海交通大學的博士和碩士，辦公地點落地上海利於網羅更多的專業人才。同時上海周邊經濟帶發達，和矽谷一樣容易形成帶狀效應，在技術應用推廣上也駕輕就熟。
二、資本
一塊錢的科研投入，需要一百塊錢的商業轉化成本，才能變成民用商品。
這一百塊的成轉換成本，除了人才、先進技術、還有風投資金和市場。
作為中國的金融中心，上海是中國風投最活躍的城市之一，即便在號稱「資本寒冬」的 2016 年上半年，上海泛網際網路領域也發生了 344 起投融資事件。
在中國已成為全球人工智慧投融資規模最大的國家之後，上海的人工智慧投資也非常活躍。
在 2018 世界人工智慧大會開幕式上，全國首個人工智慧創業投資服務聯盟在滬宣佈成立。
國投創合、中金啟元、盈富泰克三支國家新興產業創業投資引導基金，以及矽谷資本、真格基金、IDG、創新工場、深創投、火山石等 AI 投融資領域最有影響力的 40 餘家機構，已成為聯盟首批成員單位。聯盟將探索以創業投資服務人工智慧產業新模式為著力點。
三、政策
今天的世界人工智慧大會上，上海再度釋出《關於加快推進人工智慧高質量發展的實施辦法》，圍繞集聚高階人才、突破核心技術、推進示範應用等五個方面提出了 22 條具體舉措。
正如馬雲所言，這次大會在上海舉辦，意義很重大，和矽谷、以色列意義意義不一樣。
過去的大會以技術人員為主，但是，上海的這次大會不再是侷限於技術的大會，而是有關從外部認識未來世界、人類自身的思維方式，重新定義自己的生活方式的大會。