食物（Food）、能源（Energy）、水（Water），是人類賴以生存的基礎條件。
但是人口在增加（據預測，2050年全球人口將接近100億）、氣候在惡化（如今，大氣中二氧化碳的含量達到了1500萬年以來的最高峰值；全球水體也正在發生變化），尤其是極端天氣的頻繁出現（2018年，全世界已經颳了125場颱風，開普敦已經瀕臨“零日”（斷水），瑞典遭遇了熱浪、乾旱和林火），讓我們再也不能每天只顧著忙於自己的事物，而對周遭的世界熟視無睹。作為生活在這個地球上的一份子，人類必須做些什麼。
在探索新技術的過程中，騰訊首席探索官David Wallerstein（中文名“網大為”）發現，AI能夠在解決這些問題時發揮重大作用。在他看來，FEW就是我們未來之所繫，“如果我們能夠用人工智慧來保障我們的FEW，那麼就能夠幫助我們實現一個可持續的未來。”
但發電和水務領域，並不是技術開發現在最熱的領域，也不是投資的重點。在他看來，即使政策制定者不懂AI，但能夠提供鼓勵、激勵政策，吸引資本進入，促進技術的開發。
他呼籲所有人鼓起勇氣引領變革、實現變革。
以下是David Wallerstein在2018年騰訊WE大會上的演講，機器之心進行了不改變原意的編輯：
FEW是未來之所繫，AI能幫著解決這些問題
在幾代人以前，我們希望把人類發到月球上。為了實現人類登月的目標，我們必須要開發各種各樣的技術，比如宇航、火箭、生命知識系統等等。
我們在開發新技術的時候，也把它們稱為“登月”。我們要了解一個概念：使命是最重要的事情。那開發技術、實現使命，我們這一代人的登月行動是什麼呢？所有人，我們怎麼樣去思考，對於地球上所有人而言，最大的挑戰是什麼？這是一個大問題。
我們可以看一下地球上正在發展的大趨勢：現在我們已經有76億人了，在過去的百年之間，人口增長多麼迅速（1900年，人口20億），根據現在的預測，到2050年就會將近100億人。
要養活越來越多的人，我們需要擴充現在的體系。但是問題在於，我們用的體系架構並不合適、不能夠解決這樣的問題。可能幾十年、幾百年以前開發的那些制度體系當時是適用的，而現在隨著人類人口不斷的增加，就不夠用了。
我們可以看到很多的指標，比如說環境汙染以及大氣的變化，這些變化的環境還能讓我們做我們想做的事情嗎？有一些科學家意識到，現在大氣當中二氧化碳的濃度很有可能是1500萬年以來最高的。
我們不斷地在重新整理記錄，在世界上那麼多的地方，比如香港、菲律賓、中國華南地區都經歷過史上最強颱風。今年世界上發生了125場颱風，破了很多記錄。
另外還有乾旱，開普敦已經瀕臨“零日”（“Day Zero”），這意味著斷水了：你開啟水龍頭什麼都不出來，因為就是沒有水，城市裡水不夠了，無水可用。
在開普敦有很多人會到供水中心排隊領水，大概有200多個這樣的領水點，我們有一些朋友在開普敦正在經歷這個局面。
如果你再看一下其他地區，大家覺得是溼潤、寒冷、森林優美的地方，比如瑞典，在2018年就遭遇了熱浪、乾旱和林火，這也是前所未有的。
你到世界上看看，那麼多的地方都出現了這樣的情況。
對於我們來講，就難以理解世界怎麼了。就像坐在一個汽車裡往外看，我們看到周邊的世界在變化，我們也不太確定應該怎麼做。好像每天忙著日常，做我們想做的事情，但是我們放眼向外看，我們看到那麼多的新聞資訊，可能資訊太多了，我們不可能熟視無睹，那該怎麼辦呢？
今天我想講的是，我們如何能夠在地球上建立新的機制，滿足我們的需求。我們希望能夠推出更多的解決方案，鼓勵新的思想迸發，能夠擁有前所未有的思想，不斷提升養活世界上不斷增加的人口的能力。
首先，我們必須要定義我們的任務是什麼，有哪些領域是我們在運用技術的時候最重要的，如果可以的話，我想創造一個新詞：FEW（食物、能源、水）。對於我們來說，這是最重要的，我們一定要把它搞對。
我們都依賴於食物、能源、水才能存活，要在這三個方面滿足我們的需求。而現在恰好氣侯變化給我們帶來影響最大的也在這些領域，其實是相互關聯的，FEW就是我們未來之所繫。
再給大家舉個沙特的例子，非常炎熱的沙漠環境，在沙特所用的水源大概有50%來自於海水淡化，要用能源進行海水的過濾，把它從鹽水變成淡水。沙特人有了水以後，有75%的水用於農業、生產、食物，此時此刻正在進行。
第二大用途就是發電，為什麼會用水來發電呢？因為如果你用燃油來發電會產生熱，而用水來發電，用水蒸氣來推動輪機，用水降溫，發出的電又有20%是用於海水淡化。大家可以在沙特這個例子當中看到這個迴圈。
美國那邊的水是怎麼用的？
你可以看到40%的水是用於發電，也就是用化學能源同時和水去發電，同時，同樣多的水用來做農業灌溉，我們在家節約用水，能夠對應對水危機、水挑戰做出一定的貢獻，但是我們要考慮到，一個國家這麼大的尺度、這麼多的水要去使用，這於我們而言，可能是一件很無助的事情，因為應對這個挑戰，我們可能做不了太多的貢獻，但是我們可以用技術去解決我們所面臨的很多問題。
比如說在美國，有這麼多的水要用於發電，你要燃燒一個什麼東西，然後再產生水蒸氣，不管是燒煤、燒氣甚至是用核能，都是要去加熱，然後把水變成蒸汽，然後推動發電。
我們在這樣的一個趨勢之中的挑戰是什麼呢？現在世界上的水體在變化，我們有一些美國機構做得很好的研究，能夠告訴我們這個情況。我們看到水的分佈在世界上不同的時間是不一樣的，在圖上大家看到紅色的這部分是從2002年開始到2016年的一個統計，我們看到這個水的供水量，或者說是水資源減少的地方就是紅色，而藍色的區域就是水源增加的地區。
這個區域變化未來還會持續，然後會給人類造成大的影響，這裡既包括了人類系統的影響，也包括了氣侯變化的影響，這兩種影響會疊加，影響到水源的分佈。
再回到這個領域，我們其實有很多的解決方案可以去嘗試，但是我這邊想強調的一點就是，人工智慧（AI）能夠在解決這些問題的時候發揮重大的作用。
但是，人工智慧怎麼才能發揮作用呢？那就需要我們積極開發人工智慧的技術，解決我們面臨的問題，就像登月這個任務一樣，我們很開心新技術來解決我們的問題。
我們再介紹一下人工智慧在這些方面的影響是什麼？我們之所以去運用人工智慧，我們的目標就是要去使得我們的產出最大化，同時使得資源投入最小化，當然了可能你會發現有很多的問題存在，然後就會找到進一步最佳化的潛在空間。
探索AI在農業、水務、發電領域的應用
我們看看不同的這些企業、行業，怎麼在不同的領域當中運用人工智慧，這樣的技術如何面向未來，進一步開發？
首先，我們看一下戶外農業。
我們有一個合作企業，它運用人工智慧進行戶外農業已經有好幾年了，我們也是看了一下2018年的收穫的情況，我們看到在美國中西部，這是我們的玉米主產區，它的節水可以達到40%，同時單位產能又能夠增加。
我們也進行了計算，如果說能夠把這樣一個技術用到美國所有的玉米產業帶，那就是在美國中西部的生產區，如果都能夠使用上的話，節省出來的水相當於美國的居民用水全國4個月的總量，這個節水量是非常可觀的。
如果你看到這樣一個解決的方案，你就會感到，你必須要去部署這個技術，只要知道這個技術怎麼執行就要把它推廣開，我也很高興能夠看到這樣的公司能夠儘快的發展。
還有一個例子是在澳大利亞，他們獲得了更好的經濟效應，他們只是圍繞杏仁這麼一個農作物，就能夠節約出來澳大利亞兩週的居民用水量。大家可以想象一下，這樣的技術一旦說能夠去最佳化我們的生產流程，我們的資源投入，能夠使我們的產出最大化，我們就能夠有多麼大的收益，能夠在多大的程度上去解決我們的一些挑戰和問題，所以這個是我們亟待部署推廣的關鍵技術。
我們對於人工智慧如此的興奮，可能幾周就能見效，你能夠獲得資料，然後去跑人工智慧的資料和演算法，就能夠去給人類提供建議，能夠讓我們去調整各方面的引數和機器的執行。
這樣的一個流程如果能夠實現自動化，我們還能夠進一步取得多大的最佳化成果，現在這些應用還是在早期，我們還在等待看他們產生切實的成果。在農業方面，我們團隊就在想，既然戶外能用，那用到室內，用到綠色農業上，會有什麼樣的效果？
我們跟歐洲荷蘭的一所傑出大學：瓦格寧根大學合作，設計了一個挑戰賽，看哪一種人工智慧能夠在溫室當中實現最佳的農業生產。我們同時還找了一個人工組作為對照組。
那就是說，人工這組，是世界上最好的一些農藝專家，他們耕作的技術也非常好。我們培養的作物都是黃瓜，現在已經搞了兩個月，會一直持續到12月底。
大家可能聽說AlphaGo等等這些有人工智慧的競賽，在這個農業競賽當中，我們希望能夠展示：用人工智慧種菜比人種菜更好。
因為我們意識到，如果能夠證明這一點的話，這種技術的收益就能夠很清晰被看到，也就是用人工智慧來養育，比用人工效果還要更好。
我們希望能夠計算競賽的結果，把它換算成淨利潤，我們希望能夠用最少的投入實現最大的產出，我們希望能夠儘可能多地種出來食物，同時也希望能夠節能降耗。
一出一進，淨利潤就有一個很大的提高，可以證明人工智慧相比於人，它的效果如何。
我們可以看到，有三個團隊做得比人工要好，我們也不知道會對我們的生產有什麼樣的影響。
我們還要再賽5周的時間，現在看到的這個未必是最終的結果，但是這樣一個初步的結果已經足夠讓我們興奮了，而且還只是開始。
我們還與其它的企業合作，比如說水務企業，其中之一在這個方面也取得了客觀的成就。而且這只是去運用人工智慧技術的一個早期，讓它能夠去改善水的生產，能夠去節能減排，同時提高效益還能夠解決問題。
現在這個啟動還是用人工來做，人工智慧只是給人工去提供建議，給現場的操作人員去提供建議，這一塊還沒有自動化，但是這個成果已經相當喜人了。這樣的成果用幾周或者幾個月就能夠部署下去，然後看技術方以及操作方的合作情況，能夠決定這個技術推廣的速度。
我們去推廣人工智慧的時候，我們看到，AI在電廠當中運用的效果也是非常不錯的。很多人希望我們能夠儘快擺脫傳統的、有汙染的、排放二氧化碳的能源生產方式，但是現實是，世界各地都有火力發電廠。
對於目前已有的電廠，我們怎麼辦呢？我們有一個義務，既然我們要用到資源，我們就要儘可能高效地使用資源，減少燒煤的數量，減少釋放的熱能，減少水耗。大家看到這些工藝生產當中要耗多少水，比如說你同樣推動輪機，是不是可以減少水蒸氣的消耗，或者減少冷卻水的消耗。
能不能在節能降耗的時候保持同樣的發電量，這就是我們要面臨的課題。我給大家講這個事兒，是因為我們看到有這樣一個讓人興奮的機遇。我們希望世界各地的人組成團隊在這方面工作，我覺得這也是對於人類的一大機遇。我們也非常有幸地瞭解到，大家在這方面的工作成果。
我們可以像上面的農業挑戰賽一樣，在這個領域找一些才俊去競賽。
如果我們能夠用人工智慧來保障我們的FEW，那麼就能夠幫助我們實現一個可持續的未來。
用於發電、水務的AI技術開發遇冷、資本不願進入，政策制定者應出臺激烈措施
也有人好奇，騰訊在人工智慧方面做了什麼？我們在很多領域開發人工智慧，但是我們的激情在於能夠用人工智慧推進醫療。我們非常關心人的健康，我們希望能夠最佳化大家的生活方式。
我們在健康領域、醫學領域去用人工智慧，如果做的好的話，我們能夠更早的發現癌症和腫瘤，我們能夠綜合分析更多的資料，能夠更好的進行診斷和治療，同時能夠推薦更準確的治療方案，而且能夠更好的瞭解，比如說心臟、腦、眼睛等等各個方面的人器官的狀態，能夠更好地進行診療。
大家想象一下農村地區，或者有一些國家那邊醫療的專業知識並不存在，但你還是可以用成像技術，能夠獲得相當數量的資料，能夠支撐，比如說診斷手段的運用。
在這方面，我們就能夠獲得更多的資訊，能夠用盡可能低的成本獲得儘可能多的洞見，形成儘可能大的成效。這個領域也讓我們倍感興奮。
我也想強調，對於政策制訂者來講，在這些領域可能並不是技術開發現在最熱的領域，比如說把人工智慧用於水務就是一個例子。是不是應該創投、創業等群體主推呢?其實挺難的。
因為在水務、發電這些方面，對於經濟來說非常重要，但可能並不是投資的重點。
對於政策制訂者來說，他們可能對技術不是很瞭解，對於人工智慧是如何執行的，不是很清晰。但制訂政策是政策制訂者的專長，他們可以瞭解提高農業生產率的重要性、節水的重要性、減少煤炭使用量的重要性，進而給市場提供鼓勵政策、激勵制度。這能夠促進技術的開發，滿足我們的需求。
如果有了收入、吸引力，創業投資自然就會被吸引進來，因為他們看到了前景、增長，這樣就能夠形成一種良性的迴圈，不斷向前。但是我們也希望，能夠從一開始就願意承擔風險的創業者，很多人也會了解這一點的重要性。
這個時代最偉大的登月，就是要在地球上為人類建立堅韌的結構，這需要我們用不同的方式來工作，這需要勇氣。
很神奇，因為從本質上來講，你做的事情與過去不同了，你必須要意識到，你在車內看到外面的世界發生著什麼，有的時候你覺得那我就在車裡面，熟視無睹繼續開車，其實這個更安全。但如果你這樣做的話，你可以換一個方法，我有作用可以發揮嗎，我怎麼能夠參與進去，還是我只是等著別人發揮作用就好了。
我希望鼓勵所有人鼓起勇氣引領變革、實現變革。所有的這些領域都在我們眼前，潛力就在我們的眼前，中國正在大力發展人工智慧，這是中國的重點工作。
我們希望形成這樣的成效，不只是在中國，在全球都能夠出現，我希望跟大家共同協作，我們一起把事情做成，謝謝大家！