科创大时代｜深圳云天励飞CEO：2030年AI经济总量达百万亿人民币
北大汇丰创讲堂首本演讲集《科创大时代》，由北大汇丰商学院、湛庐文化独家授权香港01在香港地区发出，深圳市前海香港商会联合呈现。《科创大时代》是由北京大学汇丰商学院举办的“北大汇丰创讲堂”的首本演讲集，书中收录18位商界、学界大咖的精彩分享。
此章为深圳云天励飞董事长兼CEO、中国第一款商用向量处理器（vector processors）芯片设计者陈宁分享的《AI，构建城市超脑，让人类生活更美好》。可通过HK01 APP访问文章，点击右上角“耳机图标”，即刻收听音频节目。
陈宁是深圳云天励飞技术有限公司董事长兼CEO，他2014年创立云天励飞，带领云天励飞先后搭建算法平台、芯片平台和大数据平台三个AI技术平台，构建了完整的AI技术链路，并率先提出“自进化城市智能体”的战略。
陈宁是美国乔治亚理工博士，获得广东青年五四奖章、深圳“特区40年40人”等荣誉，是中国第一款商用向量处理器芯片设计者，他有近30项已授权国际专利，其中13项被苹果公司收购。
陈宁在本章中主要分享了AI 的工业革命进程、追溯 AI 的本质、AI 的前景与挑战、云天励飞的实践、从社会治理到商业领域的应用、愿景：“1+1+N”等内容。以下是陈云所述，书中节选内容。
最近200多年我们经历了三次工业革命，从蒸汽技术到电力再到信息技术，并且革命的速度越来越快，颠覆性越来越强。从2012年开始，美国的一些企业就开始关注 AI 技术，尤其是近几年的深度学习、“AlphaGo”让全球的老百姓都关注到了 AI 技术。那么，AI 到底会给我们带来什么？
有人说AI将会在未来10年发挥关键的引擎作用。到 2030 年，AI会带来第四次工业革命，并且这次工业革命和前三次有两点不一样：第一点是之前的每次工业革命都有一个或多个关键人物作为主导，而第四次工业革命的关键“人物”可能是一台实现自学习的机器；第二点是第四次工业革命也许将是人类科技史上最后一次工业革命，因为自此以后机器、智能、科技可能会进入一个自演进和自进化的阶段。无论如何，AI已经在改变我们的衣食住行，改变我们每一天的生活。
人类在过去30年里经历了互联网和移动互联网时代。20世纪60年代，英特尔推出处理器，给我们带来个人计算机，推动了互联网时代的大爆发，有上百万台计算机连入互联网。
20世纪90年代，英国ARM芯片公司推出超低功耗的中央处理器(CPU)芯片，苹果推出智能手机，把我们从互联网时代带入移动互联网时代，其标志是有几亿部智能手机接入网络。我相信现代社会几乎每人都有一部或多部手机。
如果2030年能够进入人工智能时代，我想它的标志不会变化，依然是接入网络的设备，尤其是智能设备的数量大爆发，而这个数量可能是现在接入网络设备数量的上百倍。这些设备未必都是我们现在使用的个人笔记本、iPad或智能手机，可能是传感器、普通硬件、无人驾驶车、电冰箱、洗衣机。
跟现在的设备不一样的是，所有的设备或传感器里都会有一颗或多颗智能芯片、小脑芯片，会智能分析所采集到的数据。
随著接入的设备越来越多，我们会真正步入已经讨论了10多年的物联网时代。AI加上物联网（IoT）才能够真正实现万物智联，即进入 AIoT 时代。技术经过60多年的发展到2019 年的今天，AI技术的逐步成熟推动 AIoT 时代外，我们也会发现其实互联网的增速在过去两年已经开始放缓。
随著互联网商业模式的创新，很多企业市值有了非常大的爆发，如最近几年的滴滴、摩拜、 拼多多等。但是，我们发现在近两三年中，互联网企业的估值和价值爆发已经不像过去几年那样呈指数级上升，而且互联网企业的获客成本越来越高。
随著互联网的发展，我们迎来了智联网时代。智联网时代与互联网时代最大的不同是接入网络的设备和数据体量的大爆发，尤其是处理数据和问题的技术手段有了颠覆性的变化。
到2030年，我们也许会看到，AI所产生的直接和间接的经济总量将达到100万亿元人民币，相当于中国和印度的 GDP 总和。而这个数字是基于我们现在所能够评估的技术对行业影响的理性判断，如果机器智能提前到来的话，经济总量很有可能远远超过这个数字。
随著个人计算机的出现，人机交互方式发生了重大的变革，我们有了键盘和鼠标。在个人计算机时代人机交互是以键盘和鼠标为主的，交互方式有了非常大的变化，因为键盘是模拟自然语言，鼠标是有了可视化的系统，开始让更多人可以接触机器和智能设备。所以我们就去学习计算机，学习使用键盘，还练习打字，当时基本上从学生到40岁左右的人都会使用计算机。
随著苹果推出了触控式的手机，我们进入移动互联网时代，人机交互的方式又一次发生变革，变成了触摸。这一次变革让2岁的小朋友到80岁的老人都可以使用智能机器和设备，因为交互方式更加便利，全部是可视化的、所见即所得的操作界面。
但是在过去，不管是大型的第一代图灵计算机，还是个人计算机、智能手机，所有的交互方式都是人类去学习和配合机器。
比如你用惯了iPhone后，拿给你一台安卓手机，可能你还要学习它的界面和操作方式。而人工智能机器和设备将会发生一个颠覆性的变化，就是由机器来适配人类，由机器来学习人类的交互。如语音识别，这是比较自然的一种交互方式；再比如视觉识别，像人脸识别 可能从刚刚出生的孩子到年龄很大的老人都可以用，我们全人类都可以跟智能机器和设备进行交互。
随著跟机器交互的人越来越多，机器会更彻底地影响我们生活的方方面面，同时机器采集到的数据也会越来越丰富。而 AI，其实全是靠面向场景的数据驱动，所以更多人的交互、更频繁地使用、采集从1956年达特茅斯会议到现在，AI 发展了 60 多年，在这段时间里，AI 大概分为三个阶段。
第一个阶段是推理期，基本上经历了 20 多年的时间，有高潮也有低谷。这个阶段人工智能所能做到的更多的是用计算机 对一些数据公式进行推演和证明。第二个阶段是知识期，即机器学习人类的知识或者机器模拟专家的经验和积累的知识，一直到2006年加拿大一位教授杰弗里 ·辛顿(Geoffrey Hinton) 提出了算法。
而前面50年更多的是技术和底层理论的铺垫。第三个阶段是机器学习期，又叫深度神经网络。其实神经网络也不是一个全新的概念，在20世纪90年代就有神经网络的课程，但不幸的是，因为那时我们没有超强的计算力，没有图形处理器，所以神经网络中非常复杂的网络架构导致这些算法很难变成产品落地。
20世纪90年代，在中国学神经网络基本上是找不到工作的，毕业生只有两条出路，一条是去做程控交换机，另一条是去互联网公司做码农，写软件，写 App。
神经网络在2006 年演化成深度神经网络，其实就是改变过去通过机器去尝试模拟人类的一些推理规则，设计一个像多元神经元架构的类人脑结构，通过数据去训练神经网络架构上每个节点的参数。计算机的算力、神经网络的架构和数据三者结合在一起，推动了第三个阶段次AI浪潮的发展。这就是AI在过去60多年的发展。
随著越来越多的创业公司和传统企业向人工智能转型，国家对AI也越来越重视。虽然我们的基础相对比较薄弱，在20世纪90年代很多学 AI 或神经网络的教授、博士都转行了，但是这一阶段技术浪潮在过去几年间确实从企业、资本、政府等方面得到了高度关注。AI已经连续三年被写入《政府工作报告》可以说中国现在对AI的关注热度比美国更高。
有人认为AI是未来决定一个国家命运的大事情，一个区域、一个国家的数据体量和AI的技术水平一旦跨过了拐点，进入智能学习或者自学习的阶段可能是其他区域永远无法追赶的。所以这些世界大国或者经济体量较大的国家，其实在逐利和竞争的是看谁能最先到达指数级发展的拐点。
如果把AI企业分为基础层、技术层和应用层，基础层具体的核心能力是芯片、大数据处理、算法、传感器等；技术层体现不同的技术方向，如计算机视觉、深度学习研究、语音识别、自然语言处理的研究。
而应用层就是把算法、芯片、大数据处理等基础和技术，放在具体行业、产业去落地和应用，包括安防、智慧城市、新零售、互联网、手机、自动驾驶、机器人等各种行业。中国有大量的AI应用场景，这是中国相比欧美国家较突出的优势，因为这一阶段AI的深度学习大多靠数据驱动。尤其是过去多年移动互联网的发展和爆发给了我们海量的数据，这些数据使AI不断地演进。
以上就是《科创大时代》第十章《AI，构建城市超脑，让人类生活更美好》的节选内容。如果你希望了解更多嘉宾的精彩分享，欢迎购买书籍。