在行业巨头全面向人工智能转移的关键竞合时期，如何精准着陆应用场景，释放技术的商业价值？复旦大学管理学院联•首 CxO Talk人工智能特辑，邀请人工智能领域领衔“中国独角兽”的进击者——驭势汽车科技总经理、复旦大学黄波校友（图中），水岩科技创始人兼CEO吕江先生（图右），以及从事人工智能哲学研究的复旦大学哲学学院徐英瑾教授（图左），共同探讨人工智能技术在自动驾驶与智能物流、供应链等场景中的深度结合，提出可供借鉴的AI商业模式，同时为我们带来哲学层面的思考

　　在行业巨头全面向人工智能转移的关键竞合时期，如何精准着陆应用场景，释放技术的商业价值？复旦大学管理学院联•首 CxO Talk人工智能特辑，邀请人工智能领域领衔“中国独角兽”的进击者——驭势汽车科技总经理、复旦大学黄波校友（图中），水岩科技创始人兼CEO吕江先生（图右），以及从事人工智能哲学研究的复旦大学哲学学院徐英瑾教授（图左），共同探讨人工智能技术在自动驾驶与智能物流、供应链等场景中的深度结合，提出可供借鉴的AI商业模式，同时为我们带来哲学层面的思考。

　　今天我跟大家分享的主题是“行无拘束，心驭未来”。“时来天地皆同力，运去英雄不自由”，很多时候我们顺势而为就可以事半功倍高智能机器人仿真人，反之则可能事倍功半人工智能最新的电影。我们选择创业，总是希望选择一个能够在大趋势里比较重要的事情来做。

　　随着计算能力的提高、数据的积累和算法的改进，最近几年人工智能不断在一些垂直应用领域得到发展，比较火的是人脸识别、语音识别，还有机器人、无人机、无人驾驶汽车等。大家可能会问：为什么无人驾驶是一个必然的趋势？判断一个产业首先看它的市场有多大，无人驾驶市场跟汽车相关，汽车市场本身毫无疑问是一个万亿级美金的市场；无人驾驶也跟出行和物流相关，都是非常巨大的市场。

　　随着无人驾驶的到来，商业形态也会发生变化。我们平时的出行可以抽象成是一个点到点的移动。在这个移动过程中如果不需要关注驾驶本身，那我们在这个移动空间里面可以做什么呢？这有非常大的想象空间，也会引起商业形态上的很多变化。以后的停车场可能就会不一样，不需要那么多停车场，反正是无人驾驶，服务的时候在城市里面兜圈子高智能机器人仿真人，不服务了可以到郊区很大的停车场里面去。从社会效益来看，无人驾驶对交通事故的减少、环境生态的提高也是非常重要的人工智能最新的电影。在美国人工智能技术，摩根斯坦利做了一个统计，如果无人驾驶真的实施，这个社会的收益总额将达到美国GDP的13%，这无疑是一个很大的市场。

　　我们说在未来的20年，汽车领域的大变局将是新能源、共享化、智能化、网联化。现在很多的车企、互联网公司和初创公司都在做与无人驾驶相关的事情，但是从某种角度上来说，真正大规模的商业化落地将会发生在2020年以后。这是我们对整个产业的预估。

　　无人驾驶的商业化落地，最早会从一些限定区域开始。因为广义路面及公共道路的路况非常复杂，国家的政策法规也有不同的限制人工智能股票推荐，我们选择在限定区域利用无人驾驶技术解决一些实际问题。比如说机场停车场到航站楼之间的接驳、产业新城里的微循环、智能小区里的无人巡逻车等。而在物流领域，我们专注于无人驾驶在机场物流、厂区物流及港口物流的应用。

　　我们手机里很多APP都有AI的成分，人工智能已经深入大家的生活。AI对大家有益处还是害处，现在有各种各样的讨论，我个人的感受是：AI确实可以从一些方面帮助我们人类。那么它能从哪些方面帮助我们呢？有一些事情有比较清楚的规则，比如围棋高智能机器人仿真人，它的规则非常清楚，边际也非常清楚，就非常适合AI做，这对职业棋手的打击是无与伦比的；有一些是需要大量重复性的工作，像大数据的分析；还有一些对AI来讲比较难，事情的边际、规则不是那么清楚，AI对它也有效，但不是特别有决定性。

　　为什么我们要把我们的机器人、人工智能应用到物流行业呢？因为物流行业在社会民生中起着基石的作用，从人类社会形成开始就已有雏形，甚至连蚂蚁社会都有“物流”的身影。物流在中国的GDP占比是14.8%，中国的物流市场是全球最大的物流市场。我们现在比任何时候都依赖物流，尤其是电商来了以后，而且这个趋势是不可逆的。我们需要更佳、更快、更准确、更安全的物流形态，机器人、人工智能在物流这个行业里面能够起到大幅提升效率、增加准确性，并降低人力成本的作用。

　　以后的仓库将是什么样的呢？不再那么零乱，不再需要那么多人力，而是由一群机器人驼着货架穿梭其中。我们的机器人是以集群协作的方式工作的，目前单个机器人可以承载的量是500千克到2000千克，机器人净高283毫米，可以搬运多种形式的货架。只需要四样东西，我们就可以搭建一个自动化的机器人仓库：机器人人工智能最新的电影、配套设计的货架、工作站系统、后台的仓库管理系统。就像搭积木一样，根据客户的业务量计算出需要多少台机器人，多少个货架，两周之内一个自动化的仓库就可交付，在灵活性方面具有很大的优势高智能机器人仿真人。同时机器人能够节约大约80%的人工，原来一个仓库需要200人进行检货、打包、发货，现在只需大概40人做打包的工作，剩下的检货全部由机器人来完成。

　　关于人工智能的未来有三种理论，一种叫乌托邦论，第二种是人类灭亡论，第三种实际上是学院派的观点，是“泡沫论”高智能机器人仿真人。根据此论，人工智能现在还有很多基础性问题需要研究，是一些商业“大牛”们在将人工智能的泡沫吹大。其实人工智能这门学问一点都不新，上世纪50年代末60年代初的时候就有这门学问了。

　　我们今天所说的人工智能经历了三个阶段，第一个是追梦阶段，是1956年开始的，像我们所说的人工智能界的一些“大牛”——司马贺、明斯基，他们都是追梦人，他们要造通用智能机，他们不忘初心，奋勇前进。第二个阶段则回到现实，脚踏实地，因为从业者渐渐发现梦太遥远。现在属于第三个阶段，头脑发涨期，指通过深度学习的一些进步，试图达到通用机的水平。但我认为，现在靠深度学习，靠机器学习、数据挖掘造出来的东西不可能成长为通用型人工智能系统高智能机器人仿真人。

　　机器的目的是为了消灭行当里面的重复劳动，否则我们为什么要去造机器？所以在这件事情上，消灭重复劳动的机器并不可怕。真正恐怖的是你和它谈唐诗宋词，它谈得比你好，而谈诗歌可不算简单重复劳动。只有这样的通用机才可以“秒杀”我们。具体而言，如下两个领域内的机器人如果可以研制出来，将很大程度上帮助我们判断通用人工智能是否可行：一是家政机器人人工智能技术，一是军用战争机器人。因为二者的运作都需要非常明显的语境灵活性。

　　如果站在认知心理学的角度来看，人类的大脑是有自己不同的分区，现在的问题是，并不是所有的人工智能的行业分工和我们既有的大脑分工是同步的。听觉、视觉的分工听上去像是和我们大脑有对应的皮层，但是我们大脑没有自动驾驶的皮层，你能够在我们大脑里面找到一个皮层专门负责驾驶吗？不可能的。另外一个问题，我们要不要把人类的结构做进计算机里，让它具有一个自我创新的动力？这是一个很大的问题，牵扯到动机和智能之间的关系。

　　总而言之，我提到刚才的问题有些难题是在哲学层面上的，有些难题是在心理学层面上，有些难题可能是在计算的设置上，也就是说所有的这些难题都有一个共通的特点：他们都牵扯到我们学科研究的基础。在这些基础研究还没有搞清楚的情况下人工智能技术，就妄言二三年、十年以后我们人类被机器打败，这是非常不科学的说法。

　　是由复旦大学管理学院打造的跨界领导力与跨越思维 “隘口”的开放式体验空间 。每一辑将邀请1-2位国际化CxO，站上这一交互性“舞台”。他们是 “跨界者”与“跨越者”，将企业战略“翻译”成为本领域的执行语言人工智能股票推荐，跨越从专业性到客户化的鸿沟。他们通过对业务宽度与深度的思考来重新定义CEO、COO、CMO、CFO、CIO、CHRO，首席内容官、首席产品官、首席数字官等各种CxO角色。在这个“舞台”上，我们同时能看到这位CXO本身的故事。让讲者更真实的面对自己，也面对舞台另一端的复旦人。