騰訊司曉：人工智慧邁向“泛在智慧”階段

7月10日，在世界人工智慧大會騰訊論壇上，騰訊集團副總裁、騰訊研究院院長司曉正式釋出了《騰訊人工智慧白皮書：泛在智慧》 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

作為騰訊第一份全面介紹AI、闡述騰訊人工智慧佈局和思考的白皮書，該書從宏觀背景、技術研究、落地應用、未來經濟、制度保障五維度，勾勒出了“泛在智慧”的全景全貌。

以下是司曉的演講全文：

各位線下線上的觀眾朋友大家下午好！很榮幸參加此次世界人工智慧大會。2020上半年，突發的新冠肺炎疫情，一方面給全球經濟社會發展帶來了空前挑戰，另一方面，疫情也成為數字技術的試金石，整個社會在疫情倒逼之下進行了一場線上生活試煉。這是很難人為創造的條件，加速數字經濟包括人工智慧為代表的數字化新常態的到來。今天透過這樣的方式與大家見面，一定程度上表明我們已經受住了這次考驗 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

未來十年，可以說是全球社會經濟結構化重塑的一個重要的視窗期，也將為泛在智慧引領中國經濟的發展帶來巨大的機遇。在疫情背景下，整體經濟的恢復和長週期的發展是下一個階段的重點。這為我們的人工智慧開啟了一個新的視窗期，找到更多的應用場景和應用空間。 我們認為，一個“泛在智慧”的世界正在加速到來 。“泛在”包括兩層含義：

第一，技術和能力的泛在。 人工智慧越來越成為一種通用技術，成為像水和電一樣的基礎設施，促進產業的數字化升級和加速變革。

第二，應用的泛在。 工業、醫療、城市管理等各個領域都在與人工智慧發生關聯，各個方面都能看到人工智慧的身影。人工智慧正在泛於大眾、惠於大眾。

“ 泛在智慧 ”最核心的部分就是中間層的AI新基建。就在前兩天，李克強總理在貴州調研時再次強調了新基建，而且還到騰訊的貴安七星資料中心，鼓勵我們要挖出資料的鑽石礦。 AI新基建是新算力、新演算法和資料新要素三位一體構築的智慧中臺，對外提供語音、影像視覺、知識圖譜等大量的AI能力，從而能夠讓大量中小企業降低進入智慧時代的門檻 。

在AI新基建之上，是“智慧+”的部分，這是AI發揮作用的主戰場，包含自動駕駛、AI+醫療、AI+教育等等。最底層還需要智慧底座的強力支撐，不僅包括5G、物聯網等新連線來生成海量資料，還需要完備的安全保障，如相關的法律法規和倫理規範的完善，從而讓AI可知、可控、可用和可靠 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

總體來看，我們國家的人工智慧已處於全球第一梯隊，這跟國家政策的大力支援是分不開的。以2015年 國家正式把人工智慧納入“網際網路+”的重點任務之一作為起點，到現在大致可分為四個階段：其中，具有標誌意義的是第二階段，2017年的政府工作報告第一次寫入了“人工智慧”。當年網際網路寫入政府工作報告時，美國網際網路已經發展的如火如荼，而國家在AI發展的早期，就把它上升到國家戰略的高度，這是很敏銳的做法。在當年7月， 國家釋出《新一代人工智慧發展規劃》，提出了面向2030年的全面戰略部署，這是AI發展的總綱領。第三階段，就是人工智慧開始和實體經濟深度融合。我們認為， 第四階段是於今年開啟的，AI作為一種新基建，將肩負起更重要的角色，去推動數字轉型、智慧升級和融合創新。 可以說，這為“泛在智慧”的到來再次按下了加速鍵。

得益於國家日益明晰的產業政策，人工智慧也走出了概念炒作的風口，投資界對人工智慧的認知開始迴歸理性。我們可以看到，對人工智慧的投資從單純的追逐熱點，轉向更注重核心技術和應用潛力。像一些底層技術創業公司，以及落地性較強的醫療、教育、智慧網聯汽車等創業專案獲得了更多青睞。

泛在智慧，如果有“智”的話，這個智需要“智”得高效，也需要“智”得可靠 。這個“智”離不開技術的支撐。據統計，2010-2020年之間人工智慧的計算複雜度，每年以十倍的速度在倍增，在這個基礎上才出現這一波人工智慧的發展高潮。視覺技術是計算機的眼睛，這塊技術目前已經非常成熟了，從只重視準確度，到現在愈發注重安全和可靠性。語音技術是計算機的耳朵和嘴巴，為人機互動開啟了新的重要入口，近年來人和機器的交流也越來越自然。今年的六一兒童節，我們推出了一位虛擬歌手“艾靈”，跟王俊凱、雄安小學的小朋友合唱歌曲，不僅擁有了近乎真人的聲線，唱的時候還能像人一樣充滿感情。自然語言理解是人工智慧上的明珠。近些年，AI Lab在很多國際比賽上取得了全球第一，微信AI也兩次獲得國際對話系統技術挑戰賽的冠軍 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

疫情是一場全民被迫參與的數字化生活社會實驗，成為了AI的試金石，從基礎設施的完備性、資料的流通性到快速反應能力是一次國家級的數字化檢閱。 在這場社會實驗中，人工智慧在疫情防控、疾病診療、城市治理和復工復產等方面都發揮了積極作用。 相信我們每個人也都有切身的感觸，下面稍微展開一點：

在醫療方面，AI幫助醫生在診斷環節節約了大量的時間。尤其在針對新冠疫情的治療期間，每一個患者平均每五天做一次檢查，數量非常大，有了影像識別技術的介入使得整個診療的時間縮短為一到兩分鐘，最快的是兩秒鐘就可以看完一個片子。如果AI技術能夠把所有的肺部病變的片子讀完，未來再出現另外一種非典型的肺炎，它首先就能夠發出預警，因而在未來醫療防控上可以有很多的應用場景 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

另外，像我們在國內出差，健康碼已經成為出行必備。歐美走到另外一條去中心化的路線，讓大家相對自由地追蹤疫情源頭，不同的制度背景下技術應用呈現出不同特徵。

再如，為了幫助社群防疫，避免交叉感染，騰訊推出了健康申報、人車管理、體溫篩查以及智慧隔離等抗“疫”功能，在全國很多小區落地。在疫情早期，騰訊優圖實驗室的車輛就能夠對外來的車牌自動識別登記，對出入小區的湖北牌照車輛進行提示，並對一些湖北牌照但近期沒有去過湖北的車輛進行白名單處理。基於騰訊優圖AI識別技術，平臺還能夠及時發現未佩戴口罩的人員，統計社群內人員口罩佩戴情況，協助社群居民管理，降低疫情傳播風險。 這些看似很小的點點滴滴，卻蘊含了城市治理的大量細節 ，騰訊去年也提出了WeCity未來城市的發展藍圖，這其中具備很大應用空間。

復工復產是疫情後的首要大事，如果之前工業生產模式無人化的程度比較高，甚至進入“黑燈工廠”的階段，那麼疫情對生產能力影響就非常小，可以快速進入到復工復產階段。

回顧歷史，歷史上的災難或者瘟疫往往都伴隨著科技的發展，比如說歐洲在黑死病之後進入到技術高速發展的時期。由於瘟疫帶來大規模的勞動力短缺，其實人們不得以想一些技術的方法替代人力，從而使得社會的總體生產力在提升 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

在本次疫情中得到初步嘗試的“新線上經濟”，或者“線上新經濟”，或者是打引號的“無人經濟”、“無接觸經濟”都是疫情下的特殊嘗試，但使我們獲得了在這些領域加速甚至跨越式的發展。之前做無人零售，單純就是為了做“無人店”而“無人店”。在疫情期間，配送到最後一公里，甚至用無人車送最後這一公里，變成了必選項、不得不做的事。在疫情期間，小程式生鮮店鋪有多倍增長，也是一個例子。過去總是擔心生鮮電商的安全問題，但是在疫情階段不得不做這件事。一旦體驗到這種便利，確認了它的安全性，你可能不會放棄這種便利。這些給我們的未來帶來可期的變化。

同樣，我們公司的首席探索官CXO網大為一直倡導FEW（Food、Energy、Water，即食物、能源與水），怎麼樣讓地球以目前的資源來養活一百億人。顯然以我們現有的科技，現有的土地資源是難以支撐地球一百億人。在這樣的背景下，AI農業現在已經慢慢從實驗室走出來，騰訊的AI Lab剛剛與遼寧做了一些方案的試驗，展開兩期種植試點。實驗組與未改造的對照組相比，每畝每季提升數千元淨利潤。在服務業，疫情催生了非接觸經濟，無人零售、無人值守、物流運輸等行業的非接觸式服務需求大漲 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

我們看到，人工智慧正在帶來人機協作關係的全新革命，雖然短期內一些工作型別會被替代，甚至有結構性失業的問題，但長期來看， 人工智慧的終極目標絕不是取代人類，而是讓人從繁重的、重複工作中解放出來，解決更有價值的問題 。在這一新的協作關係下，我們認為，未來很多產業都將通向帶引號的“無人經濟”，但無人一定是“為更多人”。

根據觀察，我們可以發現： 發展AI不是單純的技術提升，而是要融入經濟和社會價值中 。經濟價值方面，人工智慧助力復工復產，加速經濟復甦。非接觸經濟和線上經濟成為未來經濟的新亮點，人機協作創新將進一步釋放行業的生產力，助力經濟高質量發展。社會價值方面，人工智慧正在大力推動智慧城市治理轉型，提升社會資源分配效率。科技向善，讓科技去解決真正的“大問題”，讓科技承擔起“救命”的角色，讓科技為地球思考，為地球造福。

最後，用老子的一句話來總結今天的分享： “大道泛兮，其可左右” 。在未來，人工智慧會全面深入到我們生產生活，無所不在。就像騰訊營運長任宇昕在昨天的發言中提到的，經過這次疫情，中國已經不再有純粹的傳統產業，每個產業或多或少都開啟了數字化、網路化、智慧化程式。對於人工智慧來說，這也同樣成立。未來每個產業都或多或少會融入AI，當我們不再強調AI這個概念本身時，不需要專門再開人工智慧大會，討論落地場景和案例時，那個時候就是AI無處不在的時候 ， 更多資訊盡在振工鏈 。