张拯宁：第一点，我想从大的方向在地球上，因为我是做航天管理工作，我是个工程师，和在座的不一样，饶博士是科学家的，我是工程师。我们的思路可能会跳跃一些，在地球上说事，基本上同意黄老师谈的观点，比较明确的一个是枯燥乏味的事情，它既然是这样的，往往是由不需要高学历的人来做的事情，这个很明确，刚才说的自动驾驶类似，司机的学历要求不是很高，他能做，机器人AI可以做的，第一类。

第二类是正在即将能够实现的，就是在工业领域，李老师刚才谈了说是卷烟是比较简单的，它是在工厂里，比较复杂一些的场景，比如说我们高压的输电线路是在室外，场景是很复杂，靠人去干没有人干，机器人去干这个难度非常大，比人脸识别很难。

第三个Erica R.H. Fuchs教授谈到的，包括科研、教育，包括这些领域基础性的领域，这些领域传统上讲创新性要求非常强的领域，是AI比较难以做到的，但是它可以辅助，帮助我们，这个可能要长一点但是有进展，这些事是在地球上说事。

第二个我跳出地球说这些事情，因为可能我个人观点一直在琢磨这个事情，我们人类社会发展这么多的问题，各种各样的问题怎么样解决？以我们一个工程师的角度，可能会比较简单，你必须跳到系统之外考虑问题解决问题，简单来说，不是因为我在航天我要鼓吹航天，我确实认为解决人类发展的问题确实要到地球之外，那里有更大的市场，那里的估值不知道用什么货币来衡量的。但是有一个问题，宇宙就是在时间和空间上是无限的，我们人有一个最大的问题。

主持人：你和人工智能结合在哪里？

张拯宁：你要自动驾驶汽车在地球上做很难，我们能不能全自主驾驶宇宙飞船，我们人生命有无限，我们假定解决这些问题，你需要有一个AI帮你做这个事情，你到那个星球不知道遇到什么问题，这个要求非常高，如果人类走出地球，没有AI完全不可能，刚才问到AI有没有泡沫？其实我刚才没有得到发言的机会，我们今天的主题是AI中国有没有泡沫？或者我们往大一点，AI地球，AI人类有没有泡沫？从这个角度来讲当然是没有泡沫，我们没有AI，就没有办法想象我们未来的世界是怎样的，地球如果不能容纳人类的发展，承载人类的发展，没有AI不可能的。

马腾：我想说一下AI对媒体行业有两个革命性的变化，我不知道大家感觉到没有？一个是机器人写作，在我们腾讯已经推出一个机器人，已经广泛运用在天气预报，财报，赛事，地震这样的写作领域中，我们看到奥运会比赛的稿子，可能有八千多篇由它来写的，而且同一类的新闻，同一件的新闻可能有八篇到十六篇不同的写法，非常个性化。我们看到机器人写的时候我们在想，这个记者可能会哭，确实是，代替了我们很多记者的工作。

另外还有一个变化，是智能的信息筛选，因为我们处在一个海量的信息里面，我们可能大家有看到，包括腾讯新闻客户端，包括这个今日头条，都推出这种个性化筛选，比如说李老师你对自动驾驶非常有兴趣，给你推的自动驾驶的方方面面的东西，这个非常节约我们的人力，虽然说是人工智能在这个媒体领域可能会让这个记者和编辑，会有比较大的失业，我们会非常高兴地看到它带来的这种革命性的变化。

主持人：我们有什么不同的意见？

朱先生：不同意见我觉得，我觉得今天讨论这个环节，大家在谈AI，大数据公司，在数据这儿没有谈这个观点，我有一个看法，就是AI可能是一个我们说的很宽的范围，做这个AI数据源就是它的原料，没有数据什么都做不了，我听大家的观点，自动驾驶你要有一套采集驾驶相关信息的来源，你要算法去做，你做科技金融你要整个进行数据的流通，这块金融这一块，现在我们其实在做这个创新就是比如说新的征信方法，和新的这种相关的对于未被央行征信系统覆盖的人群，怎么做这些人的征信，原来这个系统是不是有问题？通过大数据的方法做一些事情。

包括刚才说的医疗科技这块，那其实我更关心医疗数据，低层数据的打通，如果没有打通，你没有数据什么都做不了，我关注的点把握AI的机会，我更关注在不同领域数据的打通，这是我的一个观点。

观众：刚才包括各位嘉宾讲的都是技术和未来发展方向的问题，我是一个妈妈，同样我也是一个教育者，我们每个人都没有提到，我们下一代，我们的孩子们他们应该是属于人工智能的原住民，对于这样的一些孩子。

主持人：他们是开拓者。

观众：对于孩子们对于教育来说，我们应该做哪些准备？我们应该讨论的一个问题。比如说对孩子成长来说，以前说IQ说智商很重要，后来说情商很重要，是不是在不久的将来在教育产业，要有一个AI商，所以说我觉得从我的角度来说，除了从技术，包括数据各位嘉宾讲了之外，我们从教育的方法手段上，包括大的指导方向上，是不是也会是人工智能时代发展的一个很好的机遇？

主持人：Erica R.H. Fuchs提出了教育，提出了AI商，很大的概念，我们这节讨论很多，我觉得提出了很多很多未来的方向，大家争议很多，我觉得特别有意思，就是袁辉和吴老师提出的原则和领域，我们提出了很多具体的方向，所以这个还是。

张坤：刚才嘉宾很多分享是在应用层面，我们把这个分成像云计算分成三个层面，一个是技术层，一个是基础层，最后一个应用层，每一层有它的特点，有它的独特的不同的投入，比如说应用层来说，它是一个数据为基础来做的，相对来说在这层投入是低一点，变现也快，这是一种。技术层就是做芯片这种公司，这种公司投入很大，是一个长期的过程，这种公司大部分的AI公司到不了很大的规模。在这个地方讲基础层面的话，这种投入不是很多小公司可以做到的，刚才讲大数据，大数据有流量入口的公司才能积累大数据，一家小公司数据有限，像BAT公司收集到的数据不一样。

刚才说的自动驾驶这个层面说，自动驾驶如果是狭义自动驾驶，刚才李博士讲的，这是一个非常简单的应用，某种程度上，一些数据可以解决。就说无人驾驶，L4的层面以上的，在一条高速公路上的驾驶和在城市道路上的驾驶完全不一样，比如说百度做的这种要复杂得多，和一个简单在高速公路上的货车无人驾驶，完全两个不同维度的数据的概念，一个是要全国所有的高清地图，而且有驾驶行为，另外一个相对就是公路，为什么某某工业园区搞无人驾驶很简单，那个园区就是几平方公里的范围，这个东西很简单，在不同层面。

如果要这么说，我觉得用刚才的框架来套的话，像百度的自动驾驶肯定更接近于基础层面，那个肯定有万亿的规模，你说在一条高速公路上的帮助货车货运，利用自动驾驶提高效率，减少油消降低司机的数量，这个是相对一个狭义应用层面一个东西。

主持人：我们回到这个主台。

Erica R.H. Fuchs：我想回答这位女生的问题关于教育的，今天上午的论坛时，我和一个大公司的CEO，和另外一个公司的副总裁也在谈到您刚才关注的问题，他们的方向就是在研究人工智能在教育方面如何应用，它有什么样的前景？又受到什么样的限制？所以您的问题很重要，期待我们会找到很好的答案。

主持人：各位还有什么要补充的，或者要讨论一下，关于这个AI的机遇和方向。

黄明明：我补充一下，我一会要赶飞机。回答几位包括饶老师讲的，我代表投资界稍微证一下明，不是纯投AI的算法，包括比如说我看到很多题目在讨论，为什么AI的应用没有在高端制造，这个也提到，没有在第二产业，生物、农业、制造业，其实恰恰相反，今天AI的应用在制造业领域，我们投的深圳大疆一个分公司，工人原来是很苦，一天工作八个小时，盯一样的器材在看，机器可以代替工人。

第二个美国的每年有个叫机器任意行动物体的抓取，这个是在李老师你看到卷烟，几十年前有，固定算法做的，今天最难的你给机器人摆一堆东西，他抓不了，几百万美金的机器手抓不了，随意的物体随意的抓取，每年都在做这个全球的比赛，这里面有深度学习的技术在里面，有点像婴儿在抓东西一样，一开始抓不起来，当它抓起来以后机器在学习以后，过了几天以后机器手抓任意的东西出来，这个学习的算法有点像人类的算法，不是告诉他什么算法走什么轨迹，像婴儿学东西，我学会了就起来，我抓不到就改规则。在农业，刚才讲的巡检，田间地头的应用，大规模的应用，我们投了项目已经在应用，不是投的有泡沫的算法，我们投的对国民经济产生的效益的，反倒讲的这种机器人，你选了一个最难做的领域，我们投资界有一个观点，所有做人形机器人，至少在五年之内你注定失败，为什么？大家都看过无数的科幻电影和小说，你只要把这个东西做的人形的形状，你做出的东西比用户的期望值低太多，亚马逊做了一个音响，不叫机器人？慢慢听懂我的用户，我去买东西，一点点期望值在升高，那个是聪明的做法，这个从B端到C端的应用领域里面有巨大的场景。

李稻葵：恰恰我说的泡沫，你大部分说的人工智能是它，以它为人工智能，肯定五年以后会失望的，你说是不是？用你的话打你。

黄明明：我说这个是误区，不能说人形机器人代表人工智能。

李稻葵：大量不是专家，他脑子里的泡沫是这么来的。

袁辉：我不裁判他们的问题，这个问题比较低端。我补充刚才的中国机遇的问题，实际上人工智能有三个要素的，一个是计算能力，包括算法在内，第二个就是高质量数据，第三个就是特定应用，未来中国这个机会，实际上从互联网，移动互联网开始，中国是在应用上走在世界的前列，另外在人工智能三个要素里面的话，因为本地化数据，文化的问题，中国在数据上面是没有任何问题的，另外在应用上面我们也走在全球的前列，美国跟中国的比较，未来是中美两国核心的竞争，在美国算算法，基础的研究上面，过去的历史发展阶段的问题，它是领先中国，但是这三个要素是相辅相成的。

比如说AlphaGo离开围棋的东西，根本就不是AlphaGo，只是一个算法，加上特定的围棋应用，最后失败李世石，在银行在很多领域完成的AI的应用，反过来推动我们算法的进步，中国的机遇在哪里？把握自己的优势，把握自己的文化优势，加上商业的应用，这条路并肩全球，乃至领先的关键一步。

主持人：通过特定的应用往前推，包括算法包括技术。

吴霁虹：因为刚才我没有办法，太短的时间没有办法一个一个去说它，我现在也不会说，如果你去看未来地图，刚刚今年5月份出版这个书，书上讲的万亿级人工智能产业模式和商业路径，我讲的三个领域，我都说不出它可以应用在无数的场合，包括教育，我自己是教育者，我知道现在的教育被摧跨的，现在的教育体系，因为今天的学生们按照这样的上课，上四年出来找不到工作，我们的教育体系根本和我们的人工智能未来的发展是脱节的，因此其实我最关注的也是在教育的领域。

饶骏：我前年招了一个从卡耐基毕业的一个博士，我问他中国的机器人或者说人工智能和国外到底差距在哪儿？他就说他在所里学习的时候，在机器人所里学习的时候，他们的镇馆之宝是一条机器蛇，从整个缠在人身上整个控制，整个从软件到硬件，他说远远就是不是咱们能够想象的，那个精度能控制的这种能力。比如说咱们机器人里面的电机，减速器，跟你整个工业能力匹配在一起，不是一个算法能够解决的，代表你工业水平的东西，不是一个AI，能够说AI对这个国家产业，能够提升多少，不是在那个层面，要做的东西太多，在整个智能产业或者说机器人产业。

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