人工智能的前景及我们的策略

危辉：我是危辉，复旦大学计算机科学技术学院教授。主要从事一些人工智能方面的项目，我做人工智能已经差不多有25年了，我现在做的工作主要是模仿人的视网膜、视皮层，做一些视觉计算的工作，还有一些神经编码的工作。最早我做人工智能的时候是做逻辑计算的，我的导师怀进鹏就是做这个出身的，他昨天当选了中央委员，这个领域还是出了不少人的。织梦内容管理系统

张立平：我是张立平，是上海发展研究基金会副会长。

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乔依德：张立平以前是国盛集团的董事长，国盛集团是上海很重要的一个国资企业，也是一个很重要的投资平台。内容来自dedecms

王迎春：我是王迎春，是上海科技发展研究中心主任。我所在的机构叫上海市科学学研究所，是科技创新的智库。我们主要是负责上海市的科技规划、战略、政策的相关研究，主要工作是支持上海科委。现在上海建设全球科技创新中心，很多政策文件都是我们在跟进，包括一些新技术发展的趋势以及如何应对。

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缪其浩：我是缪其浩，以前是上海图书馆副馆长，我已经退休了，对这个领域还是比较关注，今天也来听一听。织梦好，好织梦

乔依德：我先简单介绍一下我们基金会的一些情况，因为在座各位可能除了少数人外，大部分人对基金会还是陌生的。从上海发展研究基金会这个名称看，我们是比较正规的，实际上也确实如此。我们基金会成立于1993年，哪怕从今天的角度回头去看，当时能有这样一个想法还是很有远见的，很有前瞻性的。当时为什么要成立这个基金会呢?因为浦东改革开放的时候，有很多学者专家献计献策，但是有很多想法不能发表，政府希望能够给予他们鼓励，于是到各个企业募了一些资金，设立了奖励基金。上海有一个决策咨询奖，开始的时候都是用这笔资金发。后来由于通货膨胀，资金就不够了。2004年国务院出了一个文件，文件的核心就是基金会要跟政府脱勾，成为独立的法人。那个时候我被任命为秘书长，原来的上海市副市长沙麟任理事长。现在是原上海市副市长胡延照任会长。我们的活动是非盈利的。为什么我说是有前瞻性的?因为到目前为止，叫发展研究基金会的全国只有两家，另一家是中国发展研究基金会，他们比我们成立晚五年，也是到我们这里来学的运作模式。当然他们名气很大，现在做得也很好，因为他们的秘书长抓住了一个机会，现在每年3月份开一个中国发展论坛，总理会接见的。以前我们也搞活动，包括樊纲也说你们也可以搞大一点，我说没有办法，我们是上海发展研究基金会，我如果叫上海市市长来讲中国经济好像也不妥当。我们基金会大概就是这样一个情况，具体的情况不说了，年报中有介绍。我们自己做一些研究，也搞一些活动，每个月都会举办一个沙龙，还有像现在这样根据重要主题开一些座谈会，我们还会为市领导乃至中央领导做研究简报。我们以往对经济金融方面接触得比较多一点。从十九大来看，以后要更重视质量，不单纯看GDP增长，对于社会、民生、科技等话题应该给予更多的关注。我简单地把我们基金会的情况跟大家介绍了一下，大家也知道，我们现在确确实实是非政府、非盈利的机构。内容来自dedecms

为什么会想到举办这个座谈会呢?这里面要感谢施宇澄和缪其浩两位，他们在这方面了解得比较多，觉得这个问题我们应该要给予关注和讨论。关于人工智能，我们这里面列了一些题目，请大家先按照这个题目做一些讨论。 copyright dedecms

一个题目是人工智能会不会成为新产业的突破口?提这个问题不是毫无原因的。回顾过去大约十年以前，当时讲纳米技术，说纳米技术要成为一个新的突破口。再回顾过去大概六年，那个时候3D打印被认为会掀起所谓第三次工业革命，但是现在回过来看，并没有成为一个突破口。有一次开会时，我问复旦的一位教授：“3D打印当然很重要，但是这个能代替所有吗?家里要多少台3D打印机?经济效益从哪里来?”一问就知道是不行的。但是人工智能对我们来说就不那么直观了。根据常识我马上能判断3D打印不可能成为改变整个社会的产业革命，但是人工智能对我们来说就比较抽象一点了。也有一些人说现在的人工智能，大部分都不是真正的人工智能，只不过是在大数据的基础上增加一些算法，可能有了深度学习以后，稍微有了一点突破。织梦好，好织梦

我很高兴在座各位有实际从事人工智能研究的，也有来自学术界的。今天我们大家一起讨论，请大家畅所欲言，每个人先做一个简单发言，大约十分钟，然后大家讨论。讨论的话题我想可不可以大致按照这个次序：首先，人工智能会不会又重蹈覆辙，就像3D打印一样局限在某一领域，并不能真正成为产业革命的突破口。然后，我们再谈谈人工智能有哪些应用场景是现在可以看得到的，或者说人工智能以后发展的路径和趋势是怎么样的。最后，人工智能除了正面的积极的因素以外，对经济、社会有没有可能产生负面的影响。因为总有一些人工智能的应用没有考虑到负面因素，有没有可能对人类造成巨大的灾害?人类是不是要制定某种规则，比如在某一种领域不能应用人工智能。我就简单做一个开场白，下面请各位专家随便聊一聊。危辉老师先讲吧。

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危辉：感谢秘书长的邀请。刚才秘书长讲话的时候，我一直点头，因为我深有同感。我在这个领域做了很多年。如果了解人工智能从1956年到现在的历史的话，我们看到有人每过五年或七年左右就声称有一个技术可以引领人工智能的未来。我不展开细节讲，但是这样的一个愿望到现在为止无一例外全部失落了，只不过现在传到了深度学习这样一个事情上。最近一段时间很多人一直在提这件事情，包括国家发改委。我们前段时间开过一次类似这样的会，但是我实话实说，因为我来自学术界，我个人认为现在讲新一代人工智能为时尚早。因为从理论上来讲，人工智能我们已经发展了将近60年的时间，人工智能的核心理论问题到现在为止几乎一个都没有突破。这里就不展开了。 dedecms.com

上个礼拜我们开会，上海市科委列了人工智能发展的几个方向，我仔细看了一下有几个很重要的方向漏掉了，说明我们对人工智能发展的核心在什么地方还是没有认识得很清楚，这是从理论上来说的。从应用上来讲，最新最火的例子就是上个月刚刚发生的事情，Alpha Go Zero（阿尔法元）打败了Alpha Go（阿尔法狗），现在人都不需要教它了，机器自己学，学三天可以打败一个高手，学21天以后直接打败了阿尔法狗，所以从应用上讲人已经没法跟机器比较了。从这个角度来讲，人工智能崭新的时代开始了。内容来自dedecms

但是从我们学术理论界来看，阿尔法狗是一个特别讨巧的例子，这里面有三个很重要的因素。第一，围棋的黑白布局。我们圈子里面认为，它是一种非常干净、非常规范的数据，这是做计算机的人特别喜欢的。第二，围棋下棋的规则特别简单，怎么落子到棋盘上非常简单，判定输赢非常明确。第三，就是存在大量以前的棋谱，而且这些棋谱都被高手研究过了，我们称之为带标记的数据。这三个因素就促使用计算机下围棋这件事情是一定可以成功的，我们在别的应用领域里面未必有这么好的条件。在这种情况下，如果我们现在就说深度学习是人工智能的未来，可能在推广上会受到很大的限制。

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另外，人工智能在产业上的应用也受到了很多条件的限制。我们现在看到的一些比较成功的人工智能应用，多半是基于圈子里已经非常成熟的技术，有很多技术根本不是前沿的技术，可能是沿用了三四十年以前的技术。在产业上我们可以看到，有些人工智能的应用，比如智能家居，在我们的圈子里从应用价值和难度上来讲是非常低的一个技术。目前在技术上的应用，比如人脸识别、自然语言的机器翻译、语音识别等方面，看起来好像取得了很大的成功，但取得成功的一个重要原因并不是在理论上取得重大突破，相对来讲在理论上倒退了很大一步。我们现在取得的成功的第一个原因是因为硬件太便宜了，纯属大量获取数据，现在我们用的大都是平行文本。所谓平行文本，就是中英文对照好的句子，然后做一个匹配，就能做机器翻译。有大量带标注的数据，有如此便宜的硬件，用相对来讲不算很复杂的算法，现在就可以把以前很难的一件事情做好。所以从这件事来讲，不能讲完全是人工智能的贡献，有很多可能是信息技术的贡献，也有可能是网络、硬件的贡献，这些技术的突破不是很大。本文来自织梦

人工智能要限制它的应用环境和任务，才有可能取得成功，如果那个任务很大、环境很复杂是容易出问题的。举两个例子。首先是自动驾驶，我觉得但凡声称自动驾驶很成熟的地方，后面都是有资本在推动的。自动驾驶是不成熟的，我不说技术上的一些细节，单就说如果政府不立法，这样的东西也是很难上街的，因为里面的不确定因素实在太多了。所以自动驾驶看似很美好，但是离上街还很遥远，尤其是正常的道路。它真正能用的地方，可能就是在高速公路上，但是只占很小的一部分，这是应用条件的限制。我们再看不那么高大上的东西，就是缝纫机。最近我看到了一个例子，咱们国家以前是劳动密集型产业多，服装加工很多都在我们国家，但是现在很多转到孟加拉国、印度去了，因为他们的劳动成本更低，而我们的成本已经上来了。怎么保住这种产业?简单的一个办法，提高自动化水平，把劳动成本降下来就行了。一个很好的办法就是用工业机器人，我们在一条组装生产线上看到了大量的机器人，那种机器人是人工智能应用的很好代表。工业流水生产线，比如汽车组装都可以用机器人来做，为什么服装加工不用机器人呢?原因是服装加工的布料是柔性的，不是刚性的，在某一个地方缝一颗扣子缝一条边目前完全没有办法拿机器人做。所以这样一个看似很简单的劳动密集型工作，还不能完全人工智能化，只能让人做。所以我们现在也没办法，只能让这种产业慢慢转移出去。这些看似很美好的应用其实它的环境很复杂，它应用的不确定性因素很多，阻碍了人工智能在这样一些传统产业上的应用。所以总的来讲，目前很多人工智能的一些进步，我个人认为更多的是应该归功于现在网络技术的发达以及很多的像精密机械、精密控制这样一些技术的进步，真正在人工智能上取得很大突破的东西反而不是很牛。

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从弊端来讲，我们都知道技术是双刃剑，人工智能现在从两个地方有可能是带来问题的。第一个是竞争的不平等性很有可能会出现。举一个不是很恰当的例子——打扑克牌（下棋这种东西我们已经不去评了，就打扑克牌），现在人工智能研究打德州扑克，完全在大家信息量都平等的情况下，计算机用概率的办法算，他的胜率是比较不错的。所以在类似这样的情况下，一个有人工智能技术的人和一个没有这种技术的人，在同一个产业竞争的时候很有可能带来不平等。另外一个问题是隐私保护，涉及到大量的问题。现在很多机器学习的突破，网上有很多大数据，比如别人在微信里聊天的数据，机器可以根据机器学习的办法，发现这个人有自杀倾向，在这种情况下它已经窥探了别人的隐私，帮助还是不帮助成了一个两难问题。介入的话你可以挽救他的生命，但是这是在窥探别人的隐私下救的，不救又可能失去一条生命，所以这种隐私保护方面的问题特别突出。

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还有一个是在失业和再就业的问题上可能会带来风险，哪些职业会被人工智能代替呢?简单的、重复性的劳动可以被人工智能代替。有一个很著名的科学家霍金，霍金跟一些科学家一起总结出全球750种职业中大概有390种左右在未来20年之内可能会消失了，比如秘书、客服、司机、导游，他们认为这样一些职业可能会消失。但是从技术角度讲这些职业还是很复杂的，短期用技术代替是很难的。工业流水线上的工人，如果他从事的就是很简单的装配、搬运工作，这种职业一定会被机器代替，这种失业的风险还是有的。织梦好，好织梦

当然好的方面也还是有的。虽然有很多人工智能代替了人的工作，但是控制这些人工智能的机器还是可以带来很多新的职业，当然两个层面不一样。相对来讲，不被代替的人教育成本会提高很多。内容来自dedecms

胡黎：大家好，我应该是这边最年轻的一个吧，我是第一次来这边。其实刚刚危教授已经说得很全面了，他是从学术界的角度来说的。我在学术圈里也是做深度学习这一块的。我们云智视像有限公司主要做的是计算机视觉这一块，用深度学习这种现在比较流行的方法去处理计算机视觉方面的问题。我们公司之前一直做人脸识别这方面的工作，比如在宾馆里看跟身份证比是不是同一个人。我是去年加入的，最近我们开用深度学习代替传统的方法。

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深度学习在人脸识别方面比传统的方法要好很多。其实计算机视觉稍微成熟一点的技术就是人脸识别，现在可能是炒作得比较厉害，各大团队，比如商汤科技、旷视科技，都是做计算机识别起家的，他们现在的风险融资都有几亿美金，能够拿出手的就是人脸识别技术。内容来自dedecms

他们号称人脸识别技术能上学术界的LFW性能评测榜，比如有一万个人脸，判断你的识别准确率怎么样，他们都号称能达到百分之九十九点几的准确率。但是在我们实际应用方面，这并没有什么很大的用处，因为这个样板的数据量太少了。在实际的场合，存在各种各样的条件限制，比如光照、姿态、表情等各种因素，实际上我们能达到的准确率远远要小于他们所说的百分之九十九点几，能够达到80％就差不多了。而且今年3·15的时候，说到人脸识别攻击，就是用计算机合成的人脸去骗计算机，能够让计算机通过人脸识别认证。说明这方面还是有很多缺陷的，因为计算机不知道这是静态的一张图片，还是一个活动的人脸。所以现在人脸识别是计算机视觉方面炒作得最厉害的。但是其实这个技术，从我们学术界、业界的角度来看的话，远没有达到成熟的地步。我觉得人工智能深度学习这块有很多泡沫的成分在里面。要说做得比较好的话，可能就是0到9这些数字、门牌号码的识别，这个应该可以达到百分之九十九点几的准确率，这块已经算比较准确成熟的，而人脸识别这方面还不怎么成熟。本文来自织梦

我们现在还用这种技术做其他方面的分析，比如人的行为分析等，我们也接到很多这方面的项目。其实这块的很多技术还是待在实验室里，凭心而论还是拿不出手的。能够成熟的，像危教授刚刚说的，只是在一些很特定的情况下，像下围棋这种的，在非常明确的、非常规范的情况下，也许人比不过机器。但是在其他情况下，在一个开放的环境里，机器不一定可以胜过人。即使胜过人的话，现在我们也说了有几个过程，一个是现在说的所谓弱人工智能（仅在单个领域有效的人工智能程序），然后是强人工智能（能够达到人类级别的人工智能程序），还有超人工智能（能够执行任何高级指令的精灵模式和能执行开放式任务，而且拥有自由意志和自由活动能力的独立意识模式）。弱人工智能就是在视觉、声音方面，比如翻译、听觉方面。自然语言这块我觉得还不够成熟。人工智能能够拿得出手的超过人类的也就是计算机视觉和听觉其中的几个小方面的东西。但是一般情况下，比如自动驾驶，甚至在人的认知、逻辑、推断这方面，计算机完全是不可以跟人相比的。至于超人工智能这个概念，我们是不可能看到了，再过一百年能不能看到也不知道。

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乔依德：谢谢你们两位的发言。我作为一个外行，听了你们的发言，我的理解是，你们觉得当前对于人工智能在宣传方面的泡沫比较大，可不可以这样来理解?在这样的情况下，为什么我们国家还把人工智能放在一个比较重要的地位，而且我们现在这方面发表的论文仅次于美国，我们现在的资金投入也不低于美国。很多报纸说中国到2030年可能成为人工智能的大国，十九大的报告中也提到了人工智能。从你们的角度看，这样一个态势或做法是不是合理?或者从政策的角度说，人工智能会不会像我前面讲的纳米、3D打印一样，最后并没有成为一个真正的产业革命的突破口? 织梦内容管理系统

危辉：今年暑假的时候，颁布了一个叫新一代人工智能的研究计划。从学术界的角度来看，我个人觉得，其实这就是圈子里的人把自己的私货塞进去了，然后去游说科技部、基金委和制定政策的人，就是运动员、裁判员、演员最后全在一起。从学术角度讲，我觉得新一代人工智能或产业革命真的为时尚早。但是从应用角度来讲，我理解发改委为什么这样说。因为如果要进行信息产业升级，或者要提高国家中小企业的技术水准，我觉得这件事情还是有一定价值的。另外，人工智能有很多相对来讲不是很前沿的技术，这些技术在实业里的应用前景还是可以找到的。我在上海自动化学会里就听说了很多类似的需求，比如宁波和温州那边很多中小型的工厂希望大量采用这种自动化技术来减少工人数量。这不需要很先进很前沿的技术，只要把成熟的人工智能技术用上去，可能就会起作用。从这个角度来讲，把人工智能技术应用在很多中小企业，包括中小型的科技型企业，还是给他们展开了一个很大的舞台，我觉得从这个角度讲，国家或者发改委讲这件事情还是对的。

江晓原：我说一点，正好接着乔先生说的。前不久我有一个学生刚刚拿了博士学位，他在我这里做的博士论文就是关于人工智能的。他在那个论文里回顾了若干次人们掀起的对人工智能热望的历史，至少有过两次跟你刚刚说的纳米、3D打印差不多，好像明天就要出现奇迹了。最近有一些成功的商业炒作，当然下围棋就是商业炒作，炒作确实起了个作用，很多钱流到这里头去了。对官员来说，这肯定有影响，官员也是人，媒体上整天讲这些东西，肯定会使我们的一些官员和一些制定政策的人产生一个热望。

对这个事情我有非常宽容的看法，我觉得有这种想法也是很正常的。危教授刚才的意思是说，客观上对那些小企业有好处。我还有一点要说，就是哪怕对小企业没好处，这种事情也是很正常的。因为我们习惯于做规划，规划做完了以后，把规划拿出来起码可以提升大家的信心。过了几年你实际取得突破的地方，可能不在规划里面，是在另外的某个地方突破了。因为事实上技术在什么地方突破，没有人能预先知道，但是几年以后还是能够找到若干突破的，这个时候前面那个规划错了也是无所谓的。织梦好，好织梦

有一次我去参加上海一个区的规划，他们请了一些专家去听他们未来五年的规划。在讲这个规划之前，他们先汇报了前五年工作中的亮点。然后我提了一个问题，我说你们上一个五年的规划现在还能找出来吗?他们立刻就让秘书人员去把上一个规划找出来了，我说你刚刚汇报的前五年的几个亮点在你上一个规划里有没有规划过?结果他们一看，说一个也没有提到。也就是说，他上一个规划中规划的那些东西，五年后其实都没做成，但是五年里做成了另外的事情。那些事情当时并没有规划，但是五年后汇报工作的时候，仍然是有亮点汇报的。现在也一样的，人工智能这个事情，即使你现在对它期望过度也不要紧啊，五年后也许有别的事情仍然可以让你觉得是有成就的。这是第一个看法。

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第二个看法是关于人工智能造成失业。我一直是激烈地反对发展人工智能的。据我了解，最近几年，可能在媒体上发表这种意见最激进的人就是我了。我一直认为失业的问题是非常危险的，比如说刚刚危教授说的服装业，服装业只是因为人工智能技术还没有突破，但是这种技术的突破可能是指日可待的。比如他们用人工智能去做手术，这个技术难度肯定不会小于缝纫，而且它的风险明显大于缝纫，手术做不好要失去一条生命，而缝纫最多只是出个残次品而已。既然用人工智能做手术都在全力推进了，我觉得缝纫之类的问题很可能会在不久之后就解决，解决的结果就是有一大批人失业。如果这个产业已经转移到了越南、孟加拉国，那要不了多久，他们那里的工人也会失业。反正就是工业机器人对大量工人的取代，对社会的危害是很大的。 dedecms.com

我前不久奉命给他们写的内参上是这样说的。我觉得地方政府不应该鼓励工厂搞这种人工智能。如果你用了人工智能，你的产品能够更新换代，技术上能够提升。如果你仅仅因为用机器人比用工人的成本低，出于降低成本这个考虑，我觉得政府是不应该鼓励的。政府一鼓励，企业的成本倒是下降了，但是政府的成本就上升了。失业的工人谁来负责安置?工厂会负责安置吗?如果他不负责安置，政府就得来安置，对不对?那政府为什么要做这样的事情呢?政府鼓励工厂造成新的社会问题，然后政府自己再来承担，从理性上看这完全是没道理的。所以我觉得地方政府的鼓励是过于积极了，有很多地方政府还出台政策，鼓励那些工厂这样干。技术这个东西是非常可怕的，技术一旦突破，谁也挡不住。技术有一天突破了，很快就会燎原之火一样。到那个时候大批的工人都下了岗，社会怎么来得及解决，你说产生新岗位得多长时间呢?而且你还不知道能不能产生。大批的下岗工人肯定会让社会支出极高的成本。所以我觉得政府是不应该鼓励这个事情的，至少如果仅仅出于降低成本的动机就不应该鼓励。如果你用了人工智能做出来的东西比用工人做出来的好，那我们还可以考虑，尽管这也是有风险的。最终我在内参上的文件是这样讲的：不是说我们不要搞人工智能，我们现在是被迫要搞的，是被挟持的，就跟搞两弹一星一样的。这是一个危险的东西，但是别人在搞，你不搞你就可能吃亏，所以你不得不在一些必要的地方搞，搞的目的是让你手里有筹码。最终人类的出路是各大国坐下来谈判，约束人工智能的失误，这个谈判如果能及时开始还有可能。现在确实也有人呼吁了，像马斯克、霍金等人也在呼吁，但是还没有成为国家层面的行动，只是学者个人的呼吁。如果可以早一点谈判还好点，如果开得晚或一直不开，很可能社会就会非常混乱了。到那个时候，反正你们越年轻越倒霉了，我们也许好一点。我在这个事情上是非常悲观的，我觉得现在这个媒体这种过热的炒作，对这个行业本身也不一定有好处，如果考虑到社会伦理问题就更不好了。

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因此我的建议是，要多讨论人工智能的伦理问题、法律问题，少做那种想象。现在很多人喜欢这样，这些搞科普的人既不是业界的人，也不是深思熟虑的学者，他们就喜欢向公众描述人工智能的美好，特别要讲弯道超车，说人工智能使我们很可能走在美国的前面。这种都是属于盲目乐观的，我觉得媒体这样弄是不好的。 dedecms.com

缪其浩：我来说一下，我是情报所的，我是外行人。但是我们外行有一个好处，就是开口前至少要看过很多东西。政府比较早就关注人工智能的发展，当时叫专家系统。我的看法是，人类是万物之灵，他要造出一种聪明的东西来，是我们追求的一种东西。比如说1997年到1998年，IBM的深蓝下国际象棋，其实跟今天的阿尔法狗一样，当然是有升级的，电脑和卡斯珀罗夫下棋，那次其实也是炒作一下，但是没有现在炒得这么厉害。我觉得这个所谓的人工智能，可能就是因为几个大炒作，带动起来了深度机器学习，就是一个模仿人类神经网络的东西。它有一些突破了，可以让很多媒体人写文章。人工智能这个东西到底怎么回事，我们都没搞清楚，再过五年十年什么东西会炒作我们也不知道。所以我们只能说，人工智能可能是我们人类永远不能实现的东西，像一头驴前面挂一个杆子，吊一块肉，你走它也走，这当然是一个笑话了。

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实际我们先不要太早地给这个东西下定义，目前在炒作得很厉害的有几个技术，因为可能有一些应用前景，就做了一些的规划，其实它到底怎样真的还不知道。我想人工智能并不是一个简单的技术。人工智能，包括IBM的那些东西，所谓的智慧城市、大数据分析，不管名字叫什么，都是人类制造出来的一个比人还聪明一点的东西。人类感觉自己像上帝一样，人类有这么一种追求。我认为政府可能需要从哲学上考虑这件事情。哲学上你可以讨论很深，包括人类将来的生存问题。甚至我觉得可以说得更远一点，将来说不定我们并不是像几个大国讨论核武器条约一样，而是我们跟机器讨论不要毁灭世界。内容来自dedecms

我觉得对于政府来讲有两个问题需要注意，一个是政策要有针对性，要进一步细化，不能随便什么人都叫人工智能。人工智能是一个很大的产业链，大数据算不算?有人说这个不算人工智能，有时真的很难说。有人说一定要深度机器学习才算人工智能，现在炒作得很厉害。我刚刚看了《纽约时报》代一篇文章，做阿尔法狗的那个团队开始才40来个人，被收购以后现在有400个人，每年人均收入是34万多美金。据说现在人工智能的博士，一毕业就是30到40万，甚至没有学历或学历不高的人在这个领域里，差不多年薪也可以达到这个高度。我拿这个比较是什么意思呢?2009年，大数据没有被炒作的时候，发生了欧美金融危机，大学生很难找到工作，2009年8月的《纽约时报》就说现在的就业市场中的统计学博士（实际就是搞数据分析的）可以拿到8万多美金。你想今天一个人工智能的人才炒到了三四十万美金，而且干几年后还有期权。我感觉要警惕国内的也有现象，会带来很多负作用。现在炒作得那么厉害，有一些科技人员看到别人发迹于AI产业，他也想去沾一下边，这个一定要注意。本文来自织梦

我觉得政府制定政策要关注产业化。有时候我们需要砸很多钱做基本的研究，但是同样我们也要利用阿里和腾讯最大的优势，利用中国这么大的市场，这么多的人口。我们的产业化做得好，也是充分利用了中国的人口。所以在某些人工智能的应用领域，我们要识别一下，政府可以用政策做点事情，消除一些障碍，包括一些法规上的障碍。我们期望中国将来可以成为一个原创大国。

乔依德：下面我们邀请王主任从政府的政策方面说说。现在当然存在一些泡沫，但是正面的我们也想听听。从你们的角度看，人工智能对于经济转型或者产业链上移方面，哪些方面比较可能会出现一个应用? 织梦内容管理系统

王迎春：我们做的很多工作是支持政府决策的工作，像危老师都是我们的专家，我们一起座谈，听取各方面意见。我先花几分钟回应刚才大家提到的一些考虑。

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人们有时候过高地估计短时间的技术突破，而对中长期的技术突破往往估计趋于保守。现在我们对人工智能的高度关注，包括缪老师讲的炒作，可能就是一种过高的期望。我接触的很多业内做技术研究、科学研究的人，往往偏于谨慎，主要是对于现在的这种炒作。霍金也不是搞人工智能的，虽然他是科学家。可能那些做投资的人会想的长远一些，这是很正常的一个状态。整个事件为什么如此热门?我觉得大家都这么着急，包括美国白宫发布的三个人工智能的报告，我们中国科学院也很着急，因为美国在我们之前开发布报告了。金融危机以后，整个全球经济济怎么走出来?中国面临的是两块，一个是全球金融危机，再一个是中国经济的转型升级，怎么向战略更高端走，包括十九大提的质量问题、动力转型问题，包括十八大以来习近平的创新驱动战略，都在这个里面。人们对第三次工业革命包括人工智能这么热切，核心就在这里，就是我们经济发展的新动能在哪里?很多经济学家也讨论新动能，讨论了半天还是希望科技能突破，别的办法好像没有了。到目前为止原来的那些科技，潜力已经差不多。其实这几年，特别是中国和美国，都对科技极其重视，当然欧洲、日本也都在干这些事情。

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中国讲创新驱动的发展，就是我们的经济越来越依靠科技的创新。习近平总书记高度关注科技创新，一定要有过硬的技术出来，真正带动生产力的技术出来。没有过硬的技术进一步提高生产率，其他就很难办。这次十九大也提了“互联网+”、大数据和人工智能如何和实体经济结合，提高我们的经济发展，我理解是基于这样一个考虑。

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怎么认识人工智能?它是不是能够承担产业革命这样一个使命?刚才乔秘书长讲的3D打印，那个显然和人工智能有很大的差距，它是一个具体领域的。我觉得人工智能可能是一个大的融合，从整个经济角度来看，它应该是一个通用的技术平台。在经济领域叫通用技术，就像互联网和水一样，不是单个技术的突破。刚才危老师讲了，它是多种技术融合的产物，同时把物联网、云计算、大数据这些都融合进去了，人工智能必然是和这些结合在一起的，然后才能形成一种能力，才会对经济发展产生一种赋能。如果用简单的话讲，就是智能化。大家可以看到，人工智能并不是个新东西，很多年前就有，比如智慧城市也都有了，但是问题在于现在是大融合，都融合在这个概念里来了，包括自动化。

现在搞人工智能的，把过去机械自动化的机器人都拿过来了，在今天就是工业机器人。工业机器人没有智能，基本就是个自动化的工具机械臂。所以现在是个大融合的阶段，美国白宫的判断也是这么回事，所以美国白宫的第三个报告就把自动化、经济、人工智能都混合在一起讲。之前的智能化和人工智能根本不是一回事，现在都混合在一起了，包括我们现在对机器人的判断也发生了变化。无人驾驶汽车出现了，这是一个典型的人工智能加上机器人的东西，它既有决策能力，还能独立执行。

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我刚才是从宏观的角度来看的。到底现在是什么情况，我觉得还是要分阶段来看。人工智能其实不是最近的事情，它一直在发展，在汽车制造领域、3C、机械领域，早就是高度的自动化。流水线早就实现了，包括像富士康这样的企业，包括珠三角、长三角。这是个自然过程，我们并没有看到大规模失业的恐慌出现，实际上那些厂商已经辞退了很多人了，为什么我们并没有看到失业的情况，有些地方甚至招募比较难?因为有些工作年轻人不愿意干了，我感觉这可能很难称得上是失业。我想说的是什么意思呢?这个问题极其复杂，我们既要重视技术对社会的改造性，又要非常清楚地认识到整个人类文化和我们经济结构包括不同国别之间的复杂性和区别，欧洲、美国、日本、中国的就业问题根本不是一回事。我之前在日本说，日本不可能因为人工智能而导致失业问题，日本本来就是老龄化国家，本来就缺劳动力，所以日本是用工业机器人最多的，日本在七八十年代以后一直是工业机器人的制造商、生产国。他们担心的是，日本现在年轻人非常喜欢宅在家里面，不去干做事情，而社会还希望他们出来工作。如果有了更多的应用人工智能的服务机器人，人们更可以待在家里了，所以日本人在考虑这个伦理问题，考虑年轻人的这个问题。

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中国的领导、相关的部委让我们做研究，考虑的是人工智能是否会对中国经济带来很大的冲击。经济协会也做了很多的研究，他们用一些美国、德国的样本做研究，认为没有带来很大的影响。我觉得我们和东南亚最大的区别，就是中国有最大的互联网和平台经济的优势。像阿里、京东这样的平台经济带来大量的物流行业的服务，这种服务的就业岗位其实在很大程度上对冲了制造业替换下来的岗位，就是城市里的快递物流服务，最后一公里快递。谁也没想到快递在中国突然间兴起了，美国也没有想到。所以我们认为，政策的制定要具体，要有针对性，并非全世界都是一样的。阿里和京东都在做智能物流系统，当然仓库早就智能化了，但最后一公里还是要靠人送的。阿里试图用无人机送，这个很容易。这一个环节要不要这样干，就是国家要考虑的问题了，就是你要不要用技术把最后一公里的快递人工替代掉。

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缪其浩：这有一些管理的问题。 copyright dedecms

王迎春：这个就像无人驾驶一样，不是一个纯技术问题，包括伦理的、运行规则的、技术制定等等。比如无人机能送货?在美国也不能让你送，这是一个很复杂的问题。我和他们研究部沟通过，根据他们这么多年研究就业的经验，社会是很复杂的，虽然技术的力量很强大，但这方面我觉得还需要研究。比较谨慎地说，近四五年因为中国的平台经济、互联网发展所带来的一些新就业岗位，对冲了制造业被机器人替代造成的失业，没有出现就业的压力。但下一步如果智能化进一步深化的话，比如在物流领域应用的话，会不会带来什么冲击，我觉得这个是需要研究的。我们不是研究大而统之的就业问题，而是研究这些具体化的问题。刚才乔秘书长提到哪些领域可以应用的问题，我觉得和就业相关的人工智能，一个是技术的实现程度，能不能实现技术化，另一个是经济成本，合不合算。你可以画一个象限，如果技术既能实现又经济划算，那么它的实现程度就快一点，对人的替代就会快一点。

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牛津提出来一个方法，他们把美国七八百种职业排一排，请一些人工智能专家来打勾，你认为哪个职业会被替代掉?最后大家选出来，说这些肯定会被替代掉，这些被替代可能性大的有什么特点?是可重复的、标准化的、可高度数据化的职业。后来麦肯锡也是基于这些方法来算的，大约60％-80％的工作会被替代。整体上我觉得就是两类，一类是可高度数据化的工作肯定会被替代掉。比如基金经理，他以前可能是经过多年培训的，但数字分析的工作对于机器来讲太简单了，基金经理的薪酬也很贵，所以这个是首先会被替代的。这就是为什么这些领域对人工智能这么重视的原因。还有是一个标准化环境下可重复的劳动。同时有这两个特点的行当，可以很快被替代。还有广告营销，现在京东、阿里都在用，你搜索关键词之后，它可以精准做出符合你偏好的推广，这个跟大数据融合起来，还有对一些交易的分析。再比如医疗诊断，这一块推得很快，国外企业在中国也有很多的合作，他们用中国的数据提高其精确度，使它的数据更成熟。我们国内可以抗衡的还很少，复旦好像在做，但是路线跟他们不一样。我觉得政策要调整，人家的东西到你这儿来，要注意数据安全的问题。本文来自织梦

再一个是公共服务领域，像智能交通，整个城市的交通管理，比如华为做了一个城市大脑，这个其实原来就有了，下一步是怎么升级。还有司法领域，我觉得中国司法领域肯定是走在前面的，因为和司法改革结合在一起，在公共领域中国可能会走在比较前面。再一个是教育，一个英语流利说，号称有中国最大的华人资料库，可以矫正你的发音。

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还有工业制造领域，和工业4.0结合在一起，本来4.0的提出和人工智能没有关系，但是和人工智能结合起来就把工业4.0提到一个更高的程度。还有无人驾驶，我觉得应用更多的是辅助驾驶。人可以干预，也可以不干预，但是纯的无人驾驶是很难的。不单是技术问题，还是一个国家政策的问题。我们现在有最大的无人驾驶场地，拿所有的车来测试，可以实现全球最大的无人驾驶的数据积累，无人驾驶涉及到道路规则的问题。再一个智能家居，智能家居本来跟人工智能没关系，但是现在也融合在一起的，过去的泛智能、“互联网+”现在又和人工智能搞到一起去了，所以我们说它是一个大融合。这就是为什么大家都能炒作、都能参与这个事的原因。再一个是物流领域，物流领域是一个很重要的地方，比如我们的港口。京东的智能化仓储也是全球领先的，这是京东为什么能实现今天下单明天送到的原因之一。我觉得这些领域会快一点，这里面有很多的商机会被发掘。

再说一下泡沫的问题，其实互联网也有泡沫，包括中国的光伏也有泡沫，中国的泡沫是最大的。新兴产业有泡沫是肯定的，但问题是泡沫过后是不是还有足够的投资量。如果泡沫不先在你这儿产生，你肯定是抓不住这个机会的。我们要认识到人工智能是我们人类下一步的机会。互联网的巨头都在进行人工智能的布局，而这个布局不是一个简单的口号，是靠钱投入进去的。因为这些资本的投入，把人力成本拉上来了，带来很多负面的影响，这个收入差距是很大的。我之前跟他们交流，他们说在硅谷二十年，从来没有见到过现在这种对人才的疯狂投入，因为人才就是这么少，所以他们都在大量收购。所以我觉得人工智能下一步可能成为产业的一个核心的基本权益，因为它是通用的，好像电力一样，但是这个东西普遍成熟是在什么时候，这个就不好说了。我们在一些具体的产业领域可以去用、去做。 dedecms.com

乔依德：我总结一下，王主任的意思我不知道理解得对不对，就是说人工智能是下一步在科技方面要给予关注的一个领域，可能会像以前人类使用电一样。它涉及的面比较广，也许这当中出现泡沫，但如果泡沫以后能够坚持一些本质的东西，互联网那时候也出现很大的泡沫，泡沫破了以后有一些被淘汰了，但是一些好的技术好的管理还是被留下了，现在就成为这个领域的带领者。而且我理解你觉得这对就业的影响不一定那么的大，或者说负面影响不会那么大。

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王迎春：就是这个比较复杂，需要更深入的具体分析。织梦内容管理系统

乔依德：我简单总结一下，因为下面大家会再讨论。我想这样，借助你刚才讲的，我也提一个问题。江老师也讲到对就业的关注，他的观点不完全一样。我们作为外行看到报纸上常常有这样一个类比，说担心人工智能会产生就业问题，就好像以前汽车产生的时候也遭到反对，因为马车夫失业了，但是最后汽车还是占主导地位，马车夫也找到了其他的工作。这样一个比喻是否可以应用在人工智能或者机器人?有什么差别?这是我想到的一个问题。织梦好，好织梦

第二个问题你也讲到，我听上去也对，就是你建议政府对那些没有提高产品质量、仅仅减少人工的东西不应该鼓励，否则就是在制造麻烦。但是有时候你并不知道技术会走向哪里，政府也很难判断技术突破以后，到底是提高产品的质量还是纯粹是减少人工，这个时候怎么办?我提出两个问题，请江老师看看这两个问题，汽车和马车夫的比喻可不可以用到人工智能上面?

江晓原：我以前在一些场合已经谈过这些问题，汽车和马车夫的例子显然是不能用的。那些向我们许诺美好愿景的业者们喜欢说这一个比喻。但除非我们看见一个业者说，95％的岗位会被取代是到公元多少年为止，过了这一年之后再产生新的岗位就不被人工智能取代了，这样它的逻辑才能成立。但是没有任何人这样跟我们说过。那么即使产生出了新岗位，95％还得被取代，因此在这个事情上，已经从逻辑上排除了马车夫的那个比喻。任何新生出来的岗位，仍然会被取代，否则你的人工智能取代岗位的话有什么意思呢?因此这个一个他们自己都不能自圆其说的事情，等到你跟他们说从你的逻辑上已经排除了马车夫的那个比喻的时候，他们就会转而跟你说人工智能还很弱小，现在很多岗位都还没被取代呢。

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但是这两年发展很快，取代确实很严重了。刚刚王主任说得很对，现在物流里头，分捡的部分已经高度智能化了，分捡已经都是用机器人识别的，现在就剩下把东西送到你家门口的那一步了。这一步确实还没有出现用人工智能的，但是这个在技术上很简单。你想想看，一个工业机器人就可以完成，它在楼下按个门铃上来，然后把一个东西递给你，签收一下，这样的事情太容易解决了。一旦这么搞了以后，城市里现在的大批快递员，一下子就都失业了，他们该怎么办?类似这样的难题完全可以一块一块攻克下来，马车夫的事情哪里来得及呢?所以总体来说，我觉得面对人工智能这个威胁，马车夫的比喻是不成立的，社会要做好准备。

关于这个事情还有更多的讨论，我也可以顺便地说一说。那些为这个前景辩护的人说，不要紧，95％失业也不要紧，我们社会创造的财富足够把他们养着，所以95％的人都不用上班，你们在家里从事艺术性、创造性的劳动。很多人听听觉得也挺好的，但是这个事情也是有问题的。没有一个社会有这样的经验，让95％的人不干活，靠5％的人来养活他们，你说这个95％的人收入应该是多少呢?他的收入如果跟5％的人有很大的差别的话，那95％的人就要革命。现在他们班也不用上了，他们有无限多的时间用来酝酿革命，这个社会根本就不会安定。如果他们的收入跟5％的人差不多，只有象征性的差别的话，那5％的为什么要干活?那社会很快又进入另一个问题，这是一个角度。

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又有人提出一个方案：我们让工人一天只干一个小时好了，我们一周只要干三天好了。也就是说我们为了让人象征性地有工作，我就让他每天干上十分钟，这样他就没有下岗，这个事情你自己想想看能成立吗?当你每天跑到某个地方去工作10分钟的时候，从通勤的成本上来说就变得非常荒谬了，为什么还要干这10分钟呢?你10分钟不要来好了，你不来我成本更小，我宁愿给你付钱，你不要来这10分钟更合算。所以这种象征性的安慰工作，也是不可持续的。最后社会在短时间里根本没有设计出解决的方案来。无论是资本主义社会还是社会主义社会，任何一种社会都没有设计过这种方案。我们要在很短的时间里，先设计好这种方案，而且还要保证它行之有效，否则当大批失业的人出现的时候，社会就要混乱了。这个是我觉得是最看得见的、最靠近的威胁。

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施宇澄：谢谢各位专家、教授!我虽然是从事风险投资工作，但不是技术出身，在大学学的是学经济，所以人工智能这个领域对我来说也是一个不断学习的过程。我正巧上个礼拜在硅谷参观了一个人工智能的实验室，对我震撼非常之大。我觉得在发展人工智能这个专题，就是一个中国能不能与时俱进的问题。人工智能的确会为未来带来很多不确定的因素，但是它又有很多正面的地方。比如在医疗方面，海量的数据以及超强分析这些数据的能力有助于新药及医疗技术研发的跳跃性发展。织梦好，好织梦

我曾与一位非常资深的新兴国家股票投资基金经理探讨过人工智能的对金融行业的冲击。他说基金经理在做出投资决策前一般都会对目标公司基本面有一个基本的了解与分析。。他说人工智能的发展会使一些基金经理的投资业绩会逊于于机器人，主要是因为基金经理在做投资决策的时候，难免会涉及心态与情绪，即有时候你明明觉得某一个投资决策应该是正确的，但是因为心理的作用，你会做出相反的决定。但是机器人在这一方面就可能非常有原则，标准一经设定，就会严格执行。

五年以前中国的手机支付与今天相比，不可同日而语，其发展速度和覆盖率是史无前例的。无论是支付宝，还是微信支付，现在中国有一个特别好的情况，就是那些非常成功的互联网公司都没有太多的只关心“自家门前一亩两分地”的心态，它们不断把营运得来的利润用做于大量的投资。比如说百度，每年把销售额的12％至15％来用于研发。这种势头如能持续下去，不到十年就很可能会有很高新的技术研发出来，因为如此的投入必将吸引最好的人才。百度在硅谷有两个实验室，200位工程师和科学家，其中大概10％到20％左右是当地的美国人，还有很多原籍中国人和其他国家的专业人才。这些人才中有相当一批人是离开了著名的美国公司，到百度实验室去工作。另外，还有一个情况更有意思，同样级别和背景的工程师和科学家在北京的百度研发部门工作，他们的工资比在美国的还要高。。所以，中国很多的高科技企业，像BAT这三家，像京东，它们花大量资金来吸纳入才，对推进创新与发展是非常积极的。

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作为投资经理，，我觉得政府主要是起到引导的作用。中央政府和地方政府过去很多年对科技研发的拨款是海量的。为此到底培育出多少世界级的创新，可能不是很多。

王迎春：我们拨款的强度还不够。

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施宇澄：我认为这不是拨款本身的问题。中国现在那些超大的高科技企业，都是上千亿、几千亿美金的市值，它们不缺钱，而且完全由能力在人工智能的研发方面，走在世界前列。我觉得政府主要做的事，第一是怎么在教育体系内对未来人工智能可能产生的社会效应尽早做出准备，帮助各级学校在招募师资及培养人才方面更加适应未来的趋势，这点极为重要。第二是现有的人力再就业、再培训，因为有些行业可能真的会大幅度的被人工智能取代。政府在这这方面可以做很多的工作。第三点可能跟更实际。我建议索性找一个中小型城市作为人工智能的实验区，大家的意见和想法可以聚焦在这个城市。我认为，人们对人工智能过于乐观也好，过于悲观也好，有一个非常重要的共同点，就是对人工智能本身还不是非常的了解。那能不能像邓小平说的，摸着石头过河。关键是有一个具体的示范点，大家的想法都可以在这个地方聚焦，然后评判它的社会效益和社会影响。织梦内容管理系统

数年前我访问以色列，当地科学家说他们的海水淡化技术已经很成熟了，想到中国推广。我当时就建议他们在中国找一个小型的海滨城市为试验点，在技术的应用过程中会发现很多问题，然后逐渐解决。我觉得人工智能也是一样。

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江晓原：这个意见我觉得特别好，特别是搞一个地方来试点。在那样一个试点城市里，我们就要95％的人不工作，都被取代，然后你看看他们到底是在酝酿革命还是在搞艺术创作，这个想法确实很好，试点的想法也很有可行性。

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张立平：我谈一点想法。今天听了很多专家老师的话，我非常有兴趣，我是在政府工作过，也在企业事业单位工作过。我觉得在人工智能会不会对新产业带来影响这个问题上，不但取决于在理论上的重要度，更取决于在实践上的应用，这件事情说到底，还是市场起决定作用。就如刚才王主任讲的，如果真的成本上比其他方法低，技术上又确实可行，政府再限制，企业还是会做。这个国家限制，他就到不限制的国家去，现在谁都担心自己落后，实施的那个地方不可能发生95％的失业，只会带来大量的就业，这是一个客观事实，所以市场的作用是势不可当的。 copyright dedecms

我参观了一个集团的工厂，有1000个员工时生产500万台设备，现在生产1100万台设备还是1000个人。我问怎么是这样的?他说除了在印度开厂，在江西开厂，在其他成本低的地方开厂以外，本来的这个工厂就是维持质量，大量的靠机器。然后他带我到车间，去的时候车间里全是黑的，因为我进去，他把灯开开让我看机器。机器一天24小时工作，不出一个质量问题，没有什么高温费、保温区，只要保持机器能运转就可以了。没有什么吃饭时间、午休时间，大量的人省下来以后去做什么事情呢?去做新产品开发，去做市场研究，他要在印度开厂，在江西开厂。原来在他这个地方的班组长，现在回到江西以后，都是那边的车间主任。他这个事情完全是政府意想不到的，当然他也没有拿到政府太多的补贴，不过就是立项时拿到一些优惠政策，可以在进口机器人的时候有一点税收抵扣，别的什么好处都没拿到。但是如果不用这个办法，他的厂早就倒闭了。这就是市场规律，你们没办法阻挡它。在中小企业里，特别是在温州成本这么高的地方，他大量的用机器去替代，我觉得这个是不可阻挡的。本文来自织梦

我还要讲第二个看法，要发挥政府更有效的作用。这个更有效的作用，在当前我觉得最重要的不是去研究人工智能发展方向，政府是研究不出来的。政府每年可以拿出一点钱来鼓励这方面的成果，但是不可能设计它的方向，也根本不可能有政府的规划去推动技术革命的实现。我觉得，这件事情政府把持不好有很大的风险。政府应该做三件事。第一件事是对重大科研成果要有一定的资金鼓励，鼓励技术上有突破、有提高的企业。第二件事是要非常重视防止泡沫，这是政府应该可以做的，制定一定的法规，实行一定的限制。第三件事非常重要，就是危机预案，如果出现了一定问题的话，要能马上拿出一个有效方案去解决。我刚刚讲的那个工厂，他原来一千人现在仍然一千人，现在没有裁人，每年还在补充一定的新鲜血液进来，就是一些人退休就补一些人进来，某些方面要开发技术，就自己培养一部分人引进一部分人。所以总的来讲，他的员工数量保持了一个平衡，但实际上每年是有招工的，有新人进来。包括上海原来推广的基层党建，最早在农民工中就让他转正为上海户口，搞这样的政策鼓励他成才。所以我觉得政府非常重要的是要有危机预案，政府可以设计这样的政策：如果你大量裁人，我要让你付一定的费用。我同意施先生刚刚的讲话，不应该过于乐观，也不应该过于悲观，应该乐观其成，但同时要有准备。这个准备中最重要的两件事，一是防止泡沫，一是危机预案。我觉得这样的话，在当前可能是既有利于新产业的发展，同时也避免了大问题。

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施宇澄：我最近一直在看连续剧《历史转折中的邓小平》。当时怎么想到选定深圳作为一个特区。我为此受到很大的启发。我觉得既然大家有不同的看法，不如找一个试验点，看社会效应到底是怎样的，很多社会的问题怎么解决比较好。我觉得这在中国是有机会这样做的，而在美国的社会体制就比较难。

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缪其浩：我再补充点，我就讲政府关注产业化这点，可能不是选择特定领域，而是社会法律问题。我觉得人工智能有太多的炒作，一定会带来巨大的社会和法律问题，政府在这方面可能需要花很大力气去解决，这是比去推广、去投资哪一个方向更加重要的事情。

危辉：我补充一点，就是政府不要制定太细的规划。我感觉政府目前在科技上的投资力度很大。我上个礼拜去上海经信委评审，我感觉经信委的力度相当大，它是给的产业。对上海来说，是科委的投资；对国家来讲，是科技部、国家科技资金委员会给了很大的投资，这个钱从数量上来讲，可能也不算很多，但是的确起到培养人才的作用，所以这个钱就算有浪费的话，在人才培养上也起了很大的作用。现在各政府部门发布的各种科技计划和指南的定语不要太多，那样就太细了，变成了政府的研究计划。最近一段时间很明显的一件事情，所有的研究都要围绕深度学习来做，如果不围绕深度学习的话，就是政治不正确。所以我们觉得这种定语不应该给，应该鼓励开放一点，但是现在科委、科技部、经信委等给了太长定语的科技计划和指南，我认为以后要尽可能避免。几个有话语权的人写了一个指南交上去，交上去以后自己不好申请项目，但他们的学生可以申请，他们作为评审专家，这其实是裁判员、运动员就是同一批人。真正有科技创新未必能送到高层上去，反而是做跟踪研究的人可能最后得到了大量的资源。很多创新就给评审掉了。我之前讲过一件事情，15年前那个时候最火的是SVF，当年多少钱投到了那个上面，但是现在没人提了。所以政府不应该给太多的定语到这上面，这样反而会被短期的效益迷惑了。织梦好，好织梦

张立平：现在整个国内的评价体系，从跟踪转向对原创的支持，这个还没有完全扭转过来。自然科学基金本来就是支持基础技术研究的，应该不要加太多的定语，应该更多地支持鼓励年轻的科学家，而不是先问美国有没有研究。地区可能更多考虑一些方向和产业支撑的问题。可能不同的部门会有不同的情况。 copyright dedecms

危辉：所以感觉经信委做的事情应该更偏向于产业，科委干的是更前沿化的东西。

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张立平：现在双方有点合作，科委有时候也会支持一些产业。

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缪其浩：还有一点是政府怕失败，公务员压力很大，他当然会选一些可靠的东西，有些专家又有一些现成的差不多的东西。

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危辉：我们经常碰到的事情就是科委某处的一个官员，他可能控制一亿左右的研究经费，会把经费分成三份。他就找七八个各样的团队，最后要从七八个团队里面酝酿出三个，把刚才讲的一亿分成三份。他也有风险考虑。本文来自织梦

江晓原：现在很多地方都这样做，不光是科技的产业，文化方面政府拨了很多钱，也这样干。织梦好，好织梦

缪其浩：现在社科项目经费的增长量是远远超过自然科学的，它原来的量很低，现在增长的量很大。谁如果能够参与制定项目指南，就等于是规划了。钱基本都是按照大单位分的，中国社科院多少钱，北大多少钱，就是这样搞的。

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乔依德：各位还有什么意见或者建议吗?如果没有的话，我们今天到此就告一个段落。首先，我觉得大家都讲得很好，从自己研究的方向、理解的角度来谈人工智能。在座各位，有的直接从事人工智能研究，有的从科学史、科学发展过程的焦点，有的从情报的角度，有的从金融投资的角度，从方方面面来讲这个问题。我自己听了以后，理解得比我来之前有所深入，再次感谢大家，同时也希望跟大家能够保持联系。就像我开始说的，根据十九大精神，以后大家要关注的不单是经济增长多少，所以我们基金会会关注得更广一些，包括科技、社会、教育的问题，我们会有各方面的研讨。最后再次感谢大家，大家都很忙，还能来参加我们的讨论，谢谢大家。织梦好，好织梦

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