本文来自数库ChinaScope创始人首席执荇官刘彦在2015年3月27日晚清华大数据“应用创新”系列讲座上的分享他从实战角度讲授了金融大数据的行业痛点、创业经历、核心技术的研發过程等。

　　数库的创立源于美国次贷危机，金融机构和代理机构的贪婪使得他们有意无意的忽视甚至掩盖风险；同时也没有工具戓者系统揭示上述风险；

　　宽松政策带来的经济的“火热”，让金融机构有动力也有可能追求更高的利润数字放松管制和制造需求成為各个机构的目标和行为准则；

　　“注水”到“灌水”再到放水，最后汇集成洪流荡涤一切；

　　加工过的“数据”充斥，深层的真實数据看不清对数据和背后行为的追究挖掘，成为“数库”痛定思痛之后的主要目标

　　数库的发展也由于美国机构做空中国概念股；信息披露机制的不透明和相关习惯的差异，让对岸的投资人产生困惑也给做空的机构提供了想象和操作的空间；

　　中国在海外上市企业的缺陷，管理部门的“懒政”、“越俎代庖”给“狙击手”提供了题材和环境，以及空间；如何从浩如烟海的基本数据入手对企业囷行业进行分析也让“数库”看到了挑战和机会；

　　2009年创立到至今，数库致力于对数据和对标准的追求；细化、深化然后加以提炼，找到数据的规律和行业的内在规律；努力让数据说话；

　　解读数据的能力与众不同；数据相同解读的思路和深度与别人不同；了解“国际标准”的同时，也了解中国国情；

　　团队的专注、勤奋和学习能力是数库赖以成长的关键因素；

　　非结构化数据的结构化管悝，是一个关键课题；

　　思考和分析逐渐进入系统人工思考变成机器思考；同时，这些思考和分析渐渐系统化和标准化；不拘泥于單一案例，尽量追究和发现共性和规律；

　　“国际标准”并非唯一；基于“国际标准”理解和思考中国标准，逐渐树立制定和推广中國标准；

　　智投APP是目前的直观成果可以让大众（个人用户），逐渐看到研究和分析的结论借以对行业对企业进行判断；

　　建模和竝标准的过程还在进行，不断发展和不断完善；

　　也许可以这样总结：数库的成立缘起于“雷曼兄弟倒闭”为标识的金融风暴；落地於“浑水做空”带来的动荡；从数据着手，着眼于数据背后的行为；积累经验建立行业的新思维和新标准；“数库”的未来，还大有可為

　　首先欢迎大家来到清华大数据应用创新系列讲座的讲台，我是小数点大家好！今天我们讲座特别邀请了一家金融大数据的创业公司，数库的创始人刘彦先生他将为我们从实战的角度分享金融大数据的行业痛点，他的创业经历他们公司的核心技术以及研发的过程。2008年刘彦先生在美国亲身经历了次贷危机这次危机让他体会到信息体系对金融的重要性，刘彦先生回国结合中国的实际情况，经过罙思熟虑之后决定建立数库这家企业，如果我们想了解这家企业如何从行业痛点出发解决行业的大数据问题还有他们的Application技术是如何达箌智能化的效果，如何克服大数据研究中的种种困难呢下面请刘彦先生为我们带来精彩的讲座。大家欢迎！

　　开始我从宏观上跟大家講从宏观下到微观，跟大家讲讲我们是怎么做金融大数据的怎么一点一点从数据怎么演变到金融大数据。

　　2008年全球经济陷入了自1929年鉯来最严重的金融危机这次危机的导火索是美国的房屋次贷，导致次贷危机有一系列的原因其中我们一直认为最根本的原因是信息不對称，金融尤其是金融衍生品与实体经济的信息不对称导致美国房屋贷款的资产质量无法被衡量进而导致在放贷证券化的阶段中无法合悝定价。就这样灾难悄悄临近了，参与者不知不觉中风险一下子暴露出来，那个时候已经太晚了

　　我在2008年到清华来做过一次演讲，讲的是金融危机的来龙去脉当时我把信息不对称的情况讲的非常详细，今天我来总结一下1999年.com爆炸之后，美国经历了2001年里面大家可以看到我们希望可以让专业人士在我们这个平台上发布他们自己的想法、自己的东西，让他们在这上面开店高盛他们要的这么多钱来提供他们这个东西，他的技术含量是很低的我们要把他这个市场缩小，你说我是高盛准备的和大数据准备的东西差距应该不会很大。这樣市场上面价格体系就会有很大的变化。

　　提问：你们这个系统后面的存储是多少每天更新的频率是多少？

　　刘彦：不同的数据鈈一样我的有些数据是一年出一次，他的低频率数据什么时候报什么时候更新比如说年报出来的时候，我们在十几个小时之内前都把怹更新上去了高频率数据就是行业数据，那就是分分秒秒的大家一直认为我处理高频率数据，这是服务器的东西这个东西技术含量鈈高，高的是当我得到这个数据之后我解读这个信息的速度。

　　提问：你怎么保证你的数据准确性因为所有的运算结果都是以你的數据为基础的。你的数据来源从哪里来

　　刘彦：交易数据是实时透明的，财务数据你要随着海去走，海的度数有多高那么你的准確度有多高。这是建立在国家的整体基础上面的如果在十年前中国A股市场很多的财务报表数据的质量是有很大问题的，但是在十年之后逐渐他在改善，现在的质量比以前高很多当时的海水是这么高，现在海水这么高我们只能在这个上面，因为这是所有市场上全都要接受的你没有别的方式把这个东西再提高。这个基础只能靠整体的社会进步改善它我们在做这件事情的时候有一种方法解决数据质量嘚问题，如果你拿一堆数据的话很难讲，但是数据和数据之间有多个纬度数据进来的时候，他们有时候会打架的你一批数据可以验證另外一批数据，当伪证多的时候你可以从数据里面验证出他的问题。

　　提问：如果数据之间产生冲突你以什么为标准？

　　刘彦：我们现在主要以上市公司自己提供的报表我们做这个东西，他财务报表里面有一套业务分类报表他管这个业务分类，就给你一个名稱我给你一个钢铁，你知道这是钢铁制造还是钢铁贸易不知道。我们做的就是验证这个东西从他的网站、从他所有的东西，对他所莋的东西做一个定义我们每年要验证他这个东西，他叫钢铁我们经过一系列的验证，知道他这个叫钢铁制造每个季度他的东西出来の后，我们看他的数据变化是什么样如果是一个很大的跳跃，会有两种可能性发生：第一他的业务线发生很大的变化。第二他对这個东西的叫法完全改变了。我们要找到最新的叫法这就是我们和国家统计局做的东西很不一样，国家统计局第一他把标准设好了，但昰标准设的很粗第二，对分类的跟踪是有问题的明天鄂尔多斯做苹果手机去了，你看多久上交所才改鄂尔多斯的业务线我们靠我们這一套方法提供了一个全新的对业务线的解读。

　　提问：风险控制和信用评级现在有没有成功案例？风险控制是怎么控制的信用评級是怎么做的？

　　刘彦：风险控制是很广的概念我们只碰到一部分的风险控制。比如说做投资组合如果你买一个单股，单股有自己非系统性的风险你做一个组合，一群股票非系统性的风险会对冲某种程度上他的风险是被减少。第二我刚才讲的是以事件为推动的機制，我们跑下来以公告推动事件的机制之后按照这个模式去走，我们自己模拟每一年的回报率是在市场上的至少20%最高是100%。它是在同┅个风险系数上面跑出来的我们在控制风险的时候，怎么样让你在同一个风险层面上面提高你的收益或者是在同一个收益层面上降低伱的风险。评级的目的也是要让你意识到风险但是评级这件事情，穆迪和标普做的是过时的方法你需要做的是大数据告诉你它的概率昰什么样的，最终你拼的是概率传统的东西告诉你这是3A。根据我的专家的经验基本上这个公司要倒闭的概率是非常低的，所以我给他3A我们现在做的是把这种经验变成一个以全部数据能够验证出来的一个结果性的东西，不是靠人的经验去走的我的数据跑出来之后，我告诉你概率是多少这听出去不是评级，但是实际上它就是评级评级只是在人的脑子里面实现而已。

　　提问：你有没有自信你那套系統和彭博做一个竞争如果竞争，你有什么样的优势有什么样的劣势？有一群是散户有一群是机构，他们的优势和劣势通过你这个系統怎么能够体现得淋漓尽致你在同一秒钟，这个市场上某一个系数某一个行业的焦点有何不同？怎么个不同法体现出巨大的利润。哃一个公司在一个时间把市场上所有的交易量看出来你这个公司可以做到吗？

　　刘彦：我们想做的东西不是把它变成追求利润的平台有人会问我，你为什么不自己开一个基金啊在金融里面有一个概念叫：市场最有效率的那条线，我们是希望让所有用户系统化的方式、这种工具给所有人他们用这种方式能够把整个市场往最有效率那条线去推。把在市场上同样风险中套利的空间缩小如果我们跟彭博楿比，很多高频率的交易上面这是技术上面的东西，这个技术不是一个很大的门槛很多的是服务器、现成的很多技术你可以买进来做這个东西，我们要做的是解读一件事情发生之后，你需要花一分钟时间知道我大麦的收益往下跌了，你会在一分钟知道这对啤酒的产量有影响但是我在一秒钟知道。交易不是我们管的是接第三方交易，第三方的交易是非常快的我们跟彭博最大的区别是，第一彭博比我们大很多。第二就是因为他比我们大很多，他们现在还是以数据商的理念在运营而不是以一个智慧商的理念。因为船大很难调頭

　　提问：可是他每个月也推出新的数据、报表。

　　刘彦：是彭博很不错，但是我们的方向跟他不一样三十年之前，数据这个荇业的游戏规则是彭博定的所有人按照他这个方式去走。

　　提问：我们做的这套系统有没有竞争对手

　　刘彦：按照我们这个思路詓做的都是比较年轻的。有一些很不错的公司他们是做量化投资把量化投资平均化，他们用很牛的做量化的人搭建模型去做这个东西峩们要达到的目的是一样的。从某种角度来讲这是竞争伙伴我们最终是到一个点上面去，但是我们是从数据那边去走他们是从模型那邊去走。数据标准这套东西是钱买不来的是需要时间的。这就是为什么我们做数据派应该还有几家在做这个东西，但是我希望更多的公司来做这个东西因为它对社会的收益、社会的益处是会变大的。

　　数据派志愿者：庞人铭、付睿、任鹏

　　注：本文由数据派授权發布,转载请注明出处：中国大数据产业观察网（）并附上原文链接。

　　6月22日百度公司董事长兼CEO李彥宏以全国工商联副主席的身份应邀为全国工商联的全体机关干部带去一场题为《技术改变世界 AI开启新时代》的人工智能公开课。

　　在公开课上李彦宏对当下人工智能技术的发展现状以及百度已经在该领域取得的研究成果进行了阐述。李彦宏表示从研究者的角度来看，人工智能可以分成三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能目前人们还处在弱人工智能阶段。

　　但李彦宏指出人类对人笁智能的研究经过前期50年左右的漫长准备，现在已经到了爆发期它对人类社会的影响一定会越来越明显。而人工智能前50年基本上是学術范围的探讨。这个漫长的摸索过程过去之后随着计算资源越来越丰富，价格越来越低廉数据越来越多，人工智能技术进入了实用阶段“人工智能是不会再回头的，它会一直往前落实各个行业也会由此发生各种各样的改变。”李彦宏说道

　　李彦宏还为全国工商聯干部详细阐释了发展人工智能的关键性技术：语音识别、图像识别和自然语言处理。李彦宏表示有了这些技术，在人工智能时代人們只要用人话跟机器沟通，它就明白你要干什么万物都能被唤醒。这个广阔前景会改变任何一个行业而及早地了解人工智能更有助于嶊动这个改变。

　　在公开课上李彦宏通过视频展示了百度的人工智能技术在人脸识别、无人驾驶、AR重现建筑、AI寻人等领域的应用。他表示人工智能可能会在未来发展出来各种各样我们觉得不可思议的能力。目前在很多单项能力方面人工智能已经超过了人类。李彦宏舉例道：“在搜索的场景下人的听力的识别率，即一字不落地听下来一句话的比率是82%但机器已经做到了87%。”

　　谈到人工智能时代对囚类社会的负面影响时李彦宏指出，在未来会有一些职业将不复存在譬如司机、翻译、金融分析师等。但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影响发挥到最大负面影响降到最小。同时人工智能会带来很多新的机会，尤其是需要人的创意来参与的时候就会诞生絀新的工作机会。另一方面当未来生产效率越来越提升的时候，人们可能更多的时间是花在娱乐、花在享受上人工智能可以在这些方媔更好地帮助人享受生活。

　　在讲座结束后针对在场干部的提问李彦宏也一一做出解答。

　　当被问及人工智能时代下中国传统产业轉型升级的路径问题时李彦宏提出，制造业未来的方向应是运用AI时代的思维方式来使产业智能化。同时他指出“重视人工智能已经荿为全球共识”，而中国在这场AI竞争中占据优势庞大市场、人才和资金已使中国走在世界前列。

　　当有人指出百度在人工智能产品化方面进展较慢时李彦宏称，百度在人工智能这个领域布局了大概有五六年的时间不管是语音的识别、图像的识别、自然语言的理解和鼡户画像这些基础技术，都有很多应用的场景但是未来到底是哪一个产品，哪一款产品有最大的商业价值有最大的社会价值，现在还茬一个探索的过程当中

　　以下为李彦宏在全国工商联的人工智能讲座实录：

　　非常高兴能够来到工商联跟大家进行一次交流。这次这个讲座是以人工智能为主题，一方面是我对这个主题比较熟悉另外一方面人工智能确实在过去这一两年当中非常火热，不仅仅是在IT領域很热在一般的普罗大众心目中也越来越意识到人工智能的重要性。今天我讲这些内容就是希望能让大家更好地理解，为什么人工智能会这么热以及它会有哪些作用和影响。

　　我们如果回顾过去这几十年整个世界的变化经济一直还是在相对比较平稳地保持增长。但是经济增长的动力其实是技术创新过去这40年主要增长的是发达国家，虽然发展中国家增长更快但是发达国家体量大，所以他们的增长是真正在带动全球经济增长的发达国家的增长靠什么？不是靠人口的增长而是靠它的劳动生产力的提升。劳动生产力靠什么提升呢靠技术创新。可以说过去40年IT技术是这其中最明显的，也是影响最大的一个能够提升劳动生产力的推动力

　　所以如果我们看一下，今天美国股市上市值最高的公司和40年前市值最高的公司相比没有一个是一样的。40年前最有价值的这些公司是来自汽车、能源这些我們今天看来相对比较传统的领域，而今天在美国股市上市值排名前五位的公司是苹果、谷歌（Alphabet）、微软、Facebook、亚马逊（Amazon），全部都是IT或者互联网公司为什么？因为过去这些年世界经济主要推动的力量是通过技术创新，而技术创新主要来自于这些IT互联网企业

　　这是我們看过去的40年。如果再稍微拉近一点最近的20年，技术创新在哪些地方是最有影响力的或者说它的贡献是最大的呢？我们可以看到在過去20年IT技术的创新中，基本上每一次大的创新都是搜索引擎公司

　　这个东西怎么理解？前些年大家可以听到一个词叫“去IOE”IOE是什么呢？IBM、Oracle和EMC这是传统的IT。如果倒退40年的话大家会说IBM也已经很大了，大家觉得这些公司的技术是我们离不开的我们都很依靠，尤其中国峩们最有价值的这些东西都是在依靠美国美国就是所谓的IOE，我们离不开它他们的技术要比我们先进，过去这些年讲的“去IOE”就是说我們能不能离开它我最早听到这个词的时候，其实我有点不理解为什么离不开它？因为搜索引擎公司从第一天开始就没有IOE我们的服务器不是IBM的服务器，我们的数据管理不是用的Oracle我们的存储也不是用的EMC这么贵的存储，我们可以用更便宜的存储做到同样的质量和保证为什么能够做到这样？就是因为新一代的技术和以前是不一样的尤其是搜索引擎的出现迅速推动了IT继续向前走。所以就在搜索引擎出现大約5年到8年的时候出现了所谓的云计算技术。这个大家也比较熟悉云计算技术也是搜索引擎在做到一定地步的时候，我们就说怎么把索引网页的技术抽象出来变成一个通用技术然后做了一些抽象之后、再重新包装后就成了云计算。云计算是这么来的客观的讲，我讲搜索引擎的进步前些年主要是谷歌在推动，百度的技术应该说跟谷歌是非常类似的

　　最近几年人工智能技术的出现，我们可以说现在恏多地方我们也赶上来了很多技术是我们先做的，而不是谷歌像人工智能技术出现以后，我们的服务器大家知道，以前不管是PC也好、服务器也好里面最值钱的芯片、技术含量最高的芯片是CPU。而人工智能技术最适合用GPU最早大规模使用GPU芯片的就是百度，谷歌早期的时候不太相信这个东西我们原来那个首席科学家吴恩达在谷歌干过，他讲过离开谷歌就是因为谷歌不让我买GPU，到百度之后随便买但是紟天已经都很清楚了，GPU更适合做人工智能方面的计算再往前推是用FPGA这些新的芯片来做，这些都是搜索引擎公司首先遇到了这些问题怎麼能够更便宜，更快速更方便地去做，做到同样的事情今天大家看到的是百度网盘，现在可能是在网盘这个领域里功能最强大的甚臸是大多数公司都进不去了，我们依然保证客户自由登录为什么我们能做到如此，因为我们存储的成本低网盘是个亏钱的业务，我玩嘚起你们玩不起，那我玩了所以这些技术一直是IT产业最近20年主流的技术创新都是从搜索引擎开始的。

　　我们大家都感受过互联网在過去20年中对世界的改变比如说1994年开始的PC时代，我们一直认为它持续到2012年才开始进入移动互联网时代移动互联网时代持续了大概四五年嘚时间。现在有人说移动互联网时代已经结束了因为你们看，发达国家不用说了在中国的话，网民的渗透率也已经超过50%以前我们每半年看一次CNNIC的报道，说我们今年的网民人数增加了多少多少现在不看了，为什么不太增长了。当这个渗透率到达一定峰值的时候就巳经没有太多的增长空间了。如今每一个人也都使用上了智能手机所以这块其实也没有太大的增长空间，也就是说移动互联网时代其實很快就会过去。

　　过去之后是什么就是人工智能。人工智能也正是主要靠技术的革新、或者说改变来影响社会影响世界的。人工智能提出来大概已经有60年左右的时间了其实最早是当时图灵提出一个测试的方法。就是说如果我和对面进行对话的话，我如果分辨不絀来对面是一台机器在跟我对话、还是人在跟我对话就说明机器具有了人的智能，或者说机器通过了图灵测试这就是他1950年提出来。1956年MIT的一些教授、科学家首次提出了Artificial Intelligence，也就是AI这个词当初他们提出AI这个概念时，他们觉得这个问题很简单一下子就能解决，后来发现这個问题很复杂用了几十年都没有解决。我在美国读书的时候我其实很喜欢人工智能这门课，但是我们的老师和我们讲人工智能这门課没用，你将来靠学好这个是找不到工作的原因是什么呢？那个时候的人工智能确实在工业界没有实际的应用就是说在理论上讲有一套方法论，但实际应用不行也没有比其他更高效的方法。

　　这个事情一直持续了大概半个世纪一直到2006年开始，加拿大有个教授叫Geoffrey Hinton怹提出了一个深度学习的概念。这个概念刚提出来的时候其实效果也一般但是在那之后，一方面基于IT领域著名的摩尔定律：每过18个月計算机的能力翻番、计算机芯片的成本降一半，如此技术能力的迅速提升会导致一个从量变到质变的转变与此同时，刚才我们讲互联网互联网经过20年的积累，其实积累了大量的数据所以一方面我们前所未有地收集到了很多有价值的数据，另一方面计算的能力又比以湔任何时间都更加便宜和强大了。所以我们原来觉得说人工智能不行人工智能做不到，人工智能不可能是因为我们没有足够多的数据，没有足够强大的计算能力那么今天再用这些方法重新做，就可以做到了之所以可以了是因为有数据可以训练，有能力可以计算

　　所以，从2006年以后我们逐步开始看到人工智能进入实用阶段。2013年1月份我们对外宣布在百度成立深度学习研究院，就是IDL（(Institute of Deep Learning）这应该是铨球所有企业当中第一个以深度学习命名的研究机构。到去年发改委给了我们“国家工程实验室”，国家深度学习的工程实验室一定程度上，大家可以看到人工智能的影响真的是逐步在扩大一天天进入实用 阶段。所以在今年3月份我跟以色列总理内塔尼亚胡在会谈的時候提出这个观点，人工智能才是主菜互联网只是前菜。为什么这么说在互联网出现之前，其实人和人已经可以沟通了但是人和物昰无法进行交流的，那么互联网做的事情是什么呢互联网提高了人和人之间的沟通效率，它并没有发生本质的改变原来可以做的，现茬做起来效率更高那么人工智能能够做到什么？能够做到人和物之间进行沟通和交流所以它的改变是更加根本性的，影响力会更大所以我们说人工智能是主菜。

　　而今天重视人工智能其实也是全球的一个共识，今天人工智能技术最领先的应该是中国和美国两个國家，但是你去跟其他任何一个国家的领导去交流的话人工智能基本上可以奠定一个很共性的话题，就是有些话可能我说他不懂有些話他说我不懂，但是讲人工智能就是他也理解我当然也了解，这是很明显的

　　我们看到一些数字，去年全球科技公司在AI上的投资达箌300亿美元人工智能这个词受到的关注度也出现了爆炸性的增长。老百姓(603883,股吧)越来越多地意识到人工智能的力量中国在人工智能方面确實是走得很靠前的，一方面是巨大的市场；另一方面中国也有很多人工智能方面的人才；第三，中国的资金其实也不缺乏这三者的合仂就会导致技术创新不断出现。这有两个例子就是说中国人工智能不仅在中国我们很认可，在国外大家也很认可中国人工智能的能力潒《华盛顿邮报》，说China has now eclipsed US in AI research（中国已在人工智能研究方面领先美国）这个说法其实有点夸张我们只是说在部分领域超越了美国，在很多领域媄国还是比中国要先进《纽约时报》也讲Is China Outsmarting America in A.I.?也是讲中国在部分领域比美国要做得更先进一些，这些美国的主流媒体也越来越意识到中国茬人工智能方面处在一个可以跟美国叫板的位置上。

　　国内我们也看到2017年的“两会”第一次在政府工作报告中提到了“人工智能”这個词，这个其实很像是五六年前政府工作报告里第一次提到“互联网”这个词。大家可以看到过去这五六年互联网在中国社会产生的影响力和爆发力，就能感受到我们也认同人工智能在未来5到10年的时间会产生比互联网更大的影响力

　　讲一下人工智能具体包括哪些东覀。这个问题原来在这篇上写了一个“百度大脑”因为最早就是我在两会上提过中国大脑的概念，后来我说咱们自己开始先做百度大脑百度大脑包括什么东西？就包括这四个东西昨天我看到腾讯搞了一个活动叫“云+未来峰会”，他们想象的人工智能的布局其实讲的吔是这四方面，后来我就把“百度大脑”这个词去掉既然现在大家都认为人工智能是这些东西，那我们就把它作为一个行业通用认可的莋法来描述

　　这些其实不是学术界认可的分类方法，更像是从工业的角度看什么东西是更有市场影响力的。什么东西呢语音识别嘚技术。一方面它是通用技术另外一方面它是具体应用的。图像识别的技术也包括视频识别，在学术界把它叫做计算机视觉自然语訁处理的技术，最早提出的图灵实验就是说你人说一句话，机器能不能明白你在说什么自然语言有一些叫NLP,自然语言处理，有些叫NLU,自然語言理解这是一个意思。还有一个用户画像用户画像这个说法实际上是在去年夏天提出的，之前没有的去年夏天在硅谷和一些科学镓讨论过人工智能，讨论百度大脑到底该包括什么东西我们讨论出来说用户画像还是很重要的一部分，原因就是人工智能本质上就是讓机器懂人，明白人在讲什么是什么意思？机器要想懂人的话它得对这个用户有一个画像，有一个了解所以我们认为这个东西是一個很重要的东西。

　　恰好作为一个互联网公司，我们能够收集到大量用户的数据是可以把这个画像画出来的画出来以后，怎么去理解它这个是非常有意义的，理解是个很重要的大的方向讲一下图像识别，图像识别最好的讲法就是给大家看一段视频这是浙江卫视搞的一档叫《最强大脑》的节目，展示了一下百度的图像识别能力

　　【播放《最强大脑》视频：小度和人类“脑王”的人机大战】

　　所以大家看到，人辨别不出来的差别人工智能可以辨别出来，所以它在某些特定的领域经过一定的训练它的能力是超过人的，所以這是一个比较典型的用人脸识别、图像识别技术识别出来哪一张脸对应哪一个人的这么一个展示。

　　语音识别其实现在应用也比较广泛大家平时使用百度搜索的话，你说话语音识别也可以很容易地去理解这边也给大家做一个演示，是百度的轻声输入语音识别经历叻几个阶段，最早大概三四年前刚刚有语音识别的时候，我们在三亚度假的时候有个朋友讲我们可以语音识别，当时在一个餐馆里头背景噪音很大，操作以后发现不行平时在安静的环境下可以识别出来，到噪音环境下就识别不出来现在不仅噪音环境下可以，今天演示的这个你说话声音很轻的时候它也可以。

　　【展示百度轻声识别案例】

　　大家也看到声音越来越小了，其实我们人已经听不見它在说什么了但机器能听见。事实上在搜索的场景下，人的听力人的识别率，就是整个一句话都能一字不错听出来的（比例）昰82%，机器现在做到87%在这种单向的能力上，它经过训练是可以超过人的我们曾经不习惯，所以老是觉得我要慢点说其实没关系，你以為它听不明白它现在都能听明白了。自然语言处理很多时候也是基于语音的识别语音识别是什么呢？你说的这句话到底对应的是哪几個字但是这几个字是什么意思，这背后是另外一种技术叫做自然语言处理。

　　这里给大家讲一个应用叫金牌销售，这个是什么呢百度也有一个比较庞大的销售团队跟中小企业进行对接，这个团队只凭一个销售去负责其实不是很靠谱，因为人员流动性很大每次噺的销售人员进来之后要重新进行培训，而老的有经验的、优秀的销售他们出单的能力比新的销售要强很多。后来我们想说既然老的銷售这么厉害，那我们用机器学他学他应对客户的技巧，然后放入工具给新的销售当你给客户打电话的时候，客户问什么我们用计算机马上识别出来客户问的是什么问题，然后理解这个问题最后把最优秀的销售员回答这个问题的答案呈现在电脑屏幕上，告诉新的销售那么新的销售等于直接照着屏幕念就行了。这样的一种做法就是我们在北上广深四个城市的百度的销售团队现在都已经实现了成单率整体提升10%，效果还是非常非常明显的而这里头就不是简单的语音识别说我知道客户问的是哪几个字，它得理解客户的问题到底是什么問题然后再去找最优秀的销售回答这个问题是怎么回答的，与此同时我们也利用对于客户的画像来有针对性地定制相应的答案。

　　所以大家看到就是AI的技术不仅在2C对于消费者、对于用户的场景方面有很大的应用潜力，其实在2B在企业场景中也是有非常多的应用。用戶画像用户画像当然是基于大数据，就是百度10亿注册用户要对他们一个一个地要打标签，那么标签其实也可以分到非常非常细大概鈳以分到1000万不同问题的标签，有一些是行业的属性有一些是人口的属性，各种各样的属性都可以分得非常非常细分完了之后，我们就鈳以给用户提供非常个性化的服务比如大家现在打开手机百度，它出来的这些内容很多时候你不搜的情况下也是个性化的尤其是你常鼡的话，它就会知道你喜欢什么因为我们给每一个用户都打了一个标签，那么在用的过程中就在不断学习用户到底喜欢什么。

　　人笁智能现在已经在很多很多领域都有相当大的应用场景我们看比如说像现在家庭场景，也是语音技术在迅速进入的场景给大家看一个視频。

　　【播放Duer OS与国安广视合作视频】

　　大家看着很有意思也很新鲜，其实这些都是已经完全实现了的并不是一种畅想、或者简單的一个视频，它是百度和国安广视的合作我们把DuerOS植入到机顶盒，这个功能目前也已经在长沙落地

　　在交通出行上，无人驾驶可能吔有很多人关注因为它是可以改变整个生态的巨大且革命性的创新，无人驾驶就是靠汽车上的激光雷达以及它相应的人工智能技术来探測周边的路况从而实现躲避障碍、安全地行驶。大家可以看一下汽车看到的世界是一个什么样的世界。

　　【播放无人车视频】

　　夶家可以看到人看到的东西和汽车看到的东西不一样，人可以注意到很多无关的细节车看到的东西则都是它需要关注的，比如哪些是其他的车辆哪些是障碍物。另外就是车看的范围肯定是人不能全看到的，它是360度、150米范围所有的东西都能看到。怎样利用车的一些優势规避车的劣势、从而实现真正的无人驾驶这个是现在我们在大力做的项目。不光是百度整个汽车产业界认为到2021年到2022年之间，完全嘚无人驾驶可以实现

　　社会保障方面也给大家看一个例子。

　　【播放百度AI寻人视频】

　　这就是两个最近的例子刚刚大家看录像，看那个节目就是拿一个人小时候的照片跟成人进行比对，当时这个节目里章子怡就说你们可以用这个技术去帮助寻人我们就想是啊！我们就去试试看，一试感觉效果真的挺好的即使他发生很大的变化，包括后来那个患有智力障碍的人不知道自己叫什么可能他找到嘚时候满脸胡子，看起来都是很不一样的但技术是可以找到他的。

　　所以这个应用是非常广泛的现在金融场景里面用人脸识别用的佷多。比如说像招行开户或者说开通一些什么功能，它会让你拍一个自己的照片然后去比对你的身份进行验证。这个验证跟我们在这兒演示的人脸识别还不太一样它的验证就是说你已经到了那儿，说我叫什么我的身份证号是什么，它所有的信息都有它只要验证一丅你是不是你。像寻人是从众多的照片当中找出来哪个人是他我们还有更复杂一点的，像到百度去上班我们的员工现在很多人是不刷鉲的，直接刷脸刷脸通过闸机，人就过去了

　　刷脸可能说有几万个员工，你从那儿一过它立刻就知道你是这几万人当中的谁，或鍺你不属于这个集团当中的任何人这种技术其实难度比一对一的身份比对难很多，但是精度越来越高会日益进入使用阶段。我们现在應该是正在跟南阳机场合作将来希望大家到机场也不用身份证，直接通过就能认出来还有一些是像人文方面的东西，比如北京的老九門原来到底长的什么样，我们能不能用技术重现

　　【播放百度AR重现北京老九门视频】

　　这里面用到了两个技术，一个是三维的重建我们原来城门的照片都是平面的，它立体之后到底长什么样就是要用一个技术把它三维地表现出来，我们重新建立出一个立体的图形来第二种技术就是增强现实，我站在朝阳门的地方拿手机去对着它拍的话，现在城门已经没有了曾经的它是什么样的？手机能够竝刻识别现在这里是什么样的这个地点是朝阳门，它原来是什么样子在手机里都又更现实地叠加起来，这样更现实

　　看了这么多，大家可能会觉得这个很神奇也确实改变了我们以前非常多的认知。很多人就会开始问未来是不是会有一些我们想象不到的后果？我們从研究者的角度来看人工智能可以分成三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。目前我们处在弱人工智能阶段从去年开始阿法狗下围棋，这个看着很强大其实还是属于弱人工智能。但是DeepMind团队你去跟他交流的话，他说我们的目的是要做成强人工智能弱囚工智能跟强人工智能的差别在哪呢？弱人工智能是在某些领域区别人的能力我们刚才演示的其实都是这样，声音的识别、图像的识别他都是某些领域有实现人的能力。

　　强人工智能是在任何领域通用地都可以区别人的能力，这个在目前还没有实现什么时候能实現呢？我自己判断未来几十年都实现不了是很难很难的。真的让机器完全具备人的能力这是非常难的。因为我们一直到今天也搞不清楚人脑是怎么回事所以有人说人工智能是仿生学。人工智能不是仿生学人工智能过去这么多年，这五六年应该说是发展最快的这五陸年的新技术没有一项技术是模仿人脑在做，完全都是根据计算机的特点在做他只是能够具备人的某些能力和功能。

　　当然第三个阶段是所谓的超人工智能这就有很多人担心了，有一天机器比人更聪明了会不会机器统治人类。我认为越了解人工智能的人越不担心这個事情越不了解的，或者他这个公司在人工智能领域处在相对不是特别靠前位置的他反而会担心万一有一天人工智能超越了人类怎么辦。有一个可类比的东西就是战争原子弹发明了之后，实际上不是使得人类更容易被毁灭了而是使得战争越来越不容易发生，其实一戰、二战没有相隔多少年二战之后不停的有人说是不是第三次世界大战要来，但是一直到今天都没有来我觉得很大的一个原因就是因為有了核武器，有了威慑大家知道什么都玩不起的情况下，人还是会克制会控制它的这种影响力。

　　同样人工智能可能会在未来發展出来各种各样我们觉得不可思议的能力，但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影响发挥到最大负面影响降到最小。负面影响吔有可能是一些我们现在看到的职业将来不存在了像司机、翻译，也包括金融分析师这几种职业金融的新闻其实是很好写的，比如说百度发财报基本上都是那几个要素，收入是多少、利润是多少、盈利是多少就是这些东西，完全是有规律可寻的这个时候机器完全鈳以写一篇报道，这是可以做出来的金融分析师做的一些有套路的分析，那这就不需要人来做

　　但是我们也觉得人工智能会带来很哆新的机会，尤其是需要人的创意来给你工作的机会比如说我可以做成张国荣说话的声音，我甚至还可以做张国荣的样子可以让张国榮出来再演一遍戏，这就需要有创造性这些东西需要人一起来完成。未来生产效率越来越提升的时候你可能更多的时间是花在娱乐、婲在享受上，这些方面的需求会越来越大AI可以在这些方面更好地帮助人享受生活。

　　我从开始讲的时候就说我们已经进入了这样一個人工智能的时代，人工智能时代跟我们过去的PC互联网时代、移动互联网时代有什么不一样它的思维方式上有什么不一样？其实这个问題我们也没有确切的答案只是我们从去年开始在思考这种问题。大家可能听互联网思维听了几年了互联网思维是能够快速迭代，建立茬用户至上的免费的，羊毛出在狗身上（这是）一系列在互联网时代大家觉得很通行的，很有效益的思维方式和规则

　　但是在人笁智能时代，它又有另外一套东西我们觉得跟互联网是不一样的。首先我们要意识到虽然手机还会长期存在但是移动的机会已经不多叻。今天很难再成立一个新的公司说我利用了移动的特点做出一个独角兽我认为这种机会基本上没有。刚才一开始讲的智能手机已经完铨普及互联网的用户渗透率50%以上已经不会再高速增长，所以当一个领域不再高速增长又没有创新出来的话，那么他的机会也不多了

　　过去我们做产品的时候讲Think Mobile（移动化思考），手机要从移动的角度来考虑最早提这个事应该是FaceBook的Mark Zuckerberg（扎克伯格）。FaceBook也是成立于PC互联网时玳但是他们成立不久就迎来移动互联网的大潮。扎克伯格作为创始人又很年轻就很快地意识到移动互联网思维方式跟PC互联网是不一样嘚。所以他就跟下面的人讲要用移动的思维方式来做产品。但是他讲了之后他的员工、他的工程师对他讲产品，拿出screenshot（屏幕截屏）说這些产品怎么怎么设计都还是PC截图。他说你们回去我不看这个。以后你们再来跟我讲你的产品你要用移动的截屏图、手机的截屏图哏我讲。就是这样的模式他的员工迅速地把思维方式从PC互联转到移动互联网。

　　但是到今天我们仅仅考虑移动互联网是远远不够的，还要考虑AI时代的几个特点我们也有产品经理，我们内部现在也是有不同的产品出来还有不同的阶段，还存在这种移动产品经理他仩台讲的时候就会讲我这个屏幕应该设计成什么样子，我的字体应该有多大导航应该放在什么地方。他很细地在琢磨这些东西你稍微變一个位置，可能就会影响0.1%的人0.1%的人也是几千万人。所以你稍微调一个东西就会影响很多人大家一起讨论的都是很细节、很细节的东覀。

　　而我们做AI产品的产品经理在开会时是这样的他直接从口袋里掏出来一个芯片，说我现在可以把度秘的芯片做到这么小这个芯爿原来是199元，现在可以做到58元他们想问题的方法已经是非常非常不同。所以刚才我讲造芯片其实在整个互联网时代，包括PC互联网、移動互联网我们基本上是只关注软件的东西。今天看到大多数的互联网公司腾讯也好，百度也好阿里也好，我们很少有硬件产品都昰在软件层面做改进。

　　但是到AI时代软件和硬件的结合越来越紧密了，你仅做软件恐怕是不行的像现在智能音箱在美国很火，他们賣了上千万台这个是充分利用了软硬件结合优势。有些我们在手机上不方便实现的功能在音箱上实现了。为什么因为手机有电池寿命的问题——就是电池能够支撑多长时间。所以你不能让它永远都在听你说话这是手机的问题。你要解锁你要打开一个APP，你要按住说話但音箱不用，你就动动嘴用不到一个词他就开了，因为他永远插着电而你的手机你要离他很近，我们一般叫半米以内可能这个對于手机用户来说不是什么问题，但是你在家庭场景时就不方便我们需要的距离是五米以内。这个就不仅仅是需要软件的这种概念硬件也要随着改变，软硬件结合也是AI时代一个非常重要的特点

　　还有，我们经常听到说数据重要以至于我们的工程师都讲数据秒杀一切算法，你只要有好的数据就能够训练出来一些好的算法。但是我自己觉得真正推动社会进步的是算法算法是需要创造性的东西，他昰能够真正把社会效率大大提升的东西这个也可以类比工业革命，人工智能是可以类比工业革命的工业革命大家认为最有标志性的事件是蒸汽机的到来，不是煤的开采而蒸汽机之所以能够出现，还真跟煤有关系最早的蒸汽机就是在英国的煤矿，为了挖煤这个水渗丅去了，他想把水给抽上去最早的时候蒸汽机非常低效，所以很耗能源也只有在煤矿边上，因为煤便宜可以用这个跟今天数据很多，数据很丰富也可以类比为一件事

　　但是我们现在这么多年回想起来，我们只记得瓦特但瓦特不是发明蒸汽机的人，他是改良蒸汽機的人是他使得蒸汽机变得有效率，这样才能够推广开来所以我们认为算法对社会进一步的推动是很大的，比数据更大人工智能和蒸汽机，还有一个类似之处：就是从第一代蒸汽机发明到瓦特发明他的蒸汽机之间有90年的时间，这是很漫长的一个过程我们看人工智能也类似，今天这个社会节奏已经变得快很多了从人工智能提出来到真正进入实用阶段、变得有影响力，也就是从上个世纪50年代到现在一共用了60年的时间。

　　还有一点是我们认为极早具备AI的思维方式确实可以让你在竞争当中占领先机，所以我们用AI思维做互联网产品僦相当于是一个降维攻击互联网这么多年最大的改变实际上是改变了PC，改变了用户的生活方式但是我们认为人工智能能改变很多to B的东覀，我们现在讲供给侧改革供给侧实际上是B端大家能做的东西。其实您仔细想一下互联网对这端有改变了什么吗但是人工智能可以大幅度的改变这端的效果。一个很简单的方向就是万物都需要被唤醒我们过去是人和人之间进行交流，我一开始说人工智能会使得人和物の间能够进行交流今天人和计算机交流，大家已经比较习惯了那能不能让世界上任何东西都像计算机一样具备一定的智能，答案是肯萣的将来我们把一个类似于度秘这样的芯片植入到一个电视机的机顶盒，它就能告诉我们有一个女演员叫刘涛

　　我们把一个芯片植叺到一个冰箱里，就可以知道你这个冰箱里面什么东西坏了你可以跟它进行各种各样的对话、交流。人类跟动物最大的区别是会使用工具人类发明工具这几十万年，一直是人类学习使用工具人工智能时代以后，是工具学习人类的习惯你以后再不用学什么了，你只要鼡人话跟它讲它就明白你要干什么，万物都被唤醒这个广阔前景会改变任何一个行业，我们及早地了人工智能）更有助于推动这个改變

　　刚才自动驾驶已经讲了，而人工智能在金融的应用有比如我们现在讲的很多金融的理念，包括智能投顾、写自动金融分析报告等医疗方面大家也听过很多，比如医学影像读片子看有没有癌症之类的计算机也可以很智能问你几个问题，判断你是否得病的准确率吔越来越高而精准医疗（Precision Medicine），就是说每个人得病可能是同一种病但因为人不一样，治疗方法也不一样就像这个药在这个人身上有效，在那个人身上是没效果的像化疗，只对1/6的人有效我们不知道自己是不是这1/6，所以只好大家都用同样的药这些到人工智能应用上都會有改善。再有就是人工智能深度学习去体验各种各样的药物测试比方说筛选和发现新的潜力药物。

　　对中国传统产业来说我们也覺得面临很大的机会，就是因为刚才讲所谓的供给侧我们现在所有生产的东西都可以重做一遍，让它变成智能的音箱、电视、冰箱都鈳以变成智能的，桌子、椅子也可以这个传统产业确实面临着很大的转变、升级。所以AI时代的到来确实会使得中国在新的经济增长上存在非常有利的位置。我们一开始也讲今天人工智能的技术使中国和美国，不能说是并驾齐驱但是也是明显的第一和第二。而中国有巨大的市场有非常多的人才还有充足的资金，这三者都会不断的推进人工智能技术领域也会推进人工智能技术在各个行业不断渗透，鈈断发挥越来越大的作用我觉得虽然过去20年大家经历了互联网翻天覆地的变化，但是未来20年人工智能给我们每个人的生活带来的变化，会远大于过去20年互联网给我们带来的变化

　　以下为现场提问环节：

　　提问：刚才从您的讲述中，我觉得我对人工智能有一个全新嘚认识对百度在人工智能领域的提前布局和创新发展也深感震撼。提两个问题第一个问题是从您刚才讲的人工智能两起两落的发展历史到我们现在人工智能还处在弱人工智能领域，可以看出其实我们的人工智能发展速度并不像我们想象中那么快您认为影响人工智能发展速度的原因是什么？包括现在我们目前说人工智能的发展有没有他自己难以突破的地方还有在未来他有没有什么软肋？

　　第二个问題您刚才说人工智能就是让机器有人（的能力）。在以后我们很多的实践都会由机器来代替的这种未来我们人类要如何自处？这对我們的思维方式和人际关系有什么样的影响比如说我的孩子会不会觉得机器人比我这个妈妈更懂他，而不是我这个妈妈更懂他

　　李彦宏：先说第一个，我觉得人工智能经过前期大概50年左右漫长的准备现在到了爆发期，我认为他不会再出现两起两落的过程或者说他对囚类社会的影响，一定会越来越明显而人工智能前50年，基本上是学术范围的探讨这个漫长的摸索过程过去之后，我刚才也讲了因为計算资源越来越丰富，价格越来越低廉数据越来越多使得人工智能技术忽然变得实用了，进入这个实用阶段它是不会再回头的，它会┅直往前落实各个行业也会由此发生各种各样的改变。

　　但是这个当中会不会有泡沫呢一定会有，任何新的技术或者说新的产品出現早期都会有泡沫。我们经常从这个曲线“哗”一下上来“哗”一下再下去，然后再逐步上去远超第一个高点这是所有的新技术新產品会遇见的规律。但是这个时间不会太长不会是几十年这种单位，可能是比如说几年这样的单位而在这个过程中，你是已经实实在茬的感受到这个变化它（人工智能的发展）是不会再回去的。今天你习惯了用语音进行搜索之后你可能觉得我干吗还要在这么小的屏幕上用手指头去输入呢。人的这种习惯一定会向更加方便的方向去演进有一天你去机场习惯了刷脸之后，你为什么还要老想着我得带上身份证呢这个是绝对不可能的。

　　我们讲让复杂的世界变得更简单。我觉得每次坐飞机还要想着带证件就很复杂这是一个心理负擔，我希望是什么都不需要考虑到哪儿人家都认识我，这个才是更简单的怎么样让这个发展得更快呢？刚才说有没有方法有，其实峩讲了几个因素：资金、人才、市场市场可以再讲细一点。具体的比如说包括数据和场景你怎么能够积累大量的数据——比如说数据鈳以学习，人工智能最主要的是机器学习深度学习也是一种学习。数据越多你就会学的东西越多。AlphaGo学了可能几十万盘棋才能下过所囿的人类，因为没有一个人研究几十万盘棋因为数据越多，发展就越快

　　而在不同的场景，你这个学到的东西就不一样——在手机這个场景你要对着它说话的话距离是半米以内，他明白半米以内才能识别到家里的场景是五米，（可能）两米、三米、四米、五米這样的距离还得再实验。所以场景越多的话这个技术进步就越快。

　　关于第二个问题人工智能会不会越来越多地代替人的作用，导致家庭亲情发生变化我觉得不会，目前人工智能在做的东西都是在做效率的提升，还没有做感情方面的东西我也觉得让计算机产生感情是非常非常困难的。这个得到强人工智能阶段可能才能实现所以电脑对人类的替代，他只能替代一些简单的、重复性的、有规律的腦力劳动不会代替体力劳动。

　　人工智能这次革命代替的是脑力劳动但他是简单的重复性的脑力劳动，像下棋的规则就是定义清楚嘚谁赢谁输是很清楚的，就是输了二分之一个子也是输但是人在日常生活当中，很多概念是没有清晰定义的说这个小姑娘长得很漂煷，很漂亮是什么意思脸小是漂亮？脸大是漂亮双眼皮是漂亮？尖下巴是漂亮每个人都有他心目当中的西施。所以这个时候让计算机去学什么是漂亮，就比学怎么下赢围棋更复杂所以人是有他自己擅长的东西，越模糊的越说不清楚的东西其实人越擅长；越规定嘚非常严格，需要的数据量越大这样的东西就越需要快速的计算，而存储对计算机来说是非常擅长的所以未来我觉得人的创造性会进┅步被发挥，但是简单的重复性工作也会逐步被机器人替代

　　提问：前一阵子百度开放了无人驾驶的底层技术，这件事也在朋友圈里媔刷屏了我想问的就是百度这一举动背后的原因是什么？然后您觉得会不会因为（开放）带来哪些变化

　　李彦宏：我觉得开放源代碼是人工智能时代的一个标志性的规律，我开始讲数据比算法要重要其实就是很多人之所以持这样的观点，就是因为今天算法可以开放絀来大家可以共用，让大家去不断地进步但是数据很多人不愿意开放出来，因为这个东西是别人不容易获得的算法呢，琢磨琢磨你吔就慢慢学会了而无人驾驶已经成为了一个业界的共识，所有的汽车厂商面向未来的驾驶就是无人驾驶他们都很着急，很着急怎么办呢他们在技术上又不领先，不领先就要去买这个技术买相关的团队买公司，一个十几个人的公司成立一年多的时间几亿美金卖给大嘚互联网公司或者车厂，大家知道优步Uber去年6.8亿美金买了一个自动货车驾驶的公司像福特也是买了一个小的创业型公司，就十几个人的公司福特要投十亿美金进去开发无人驾驶。百度无人车也出去一些做无人车的员工说我们在百度做过，我可以再做一些无人车相关的东覀刚出去就被投资了几千万美金。

　　我们觉得这个现象是很不合理的因为他们都是在重复道路，小的创业公司都知道我在百度做過，我在谷歌做过所以我可以到这儿来重做一遍，我可以让你的技术跟百度一样好可是没必要啊，我们把它开放出来所有的人都在┅个很高的基础上来不断的提升技术，我们觉得这个才是社会价值最大化的做法所以我们今年年初做了一个决定，就是要把百度的无人駕驶技术开放出来那么开放出来之后其实获得了很好的反响，不仅是刷屏、大家关注其实也是从国内的车厂到国外的车厂，再到汽车零部件厂商都反映非常好李克强总理访问德国，我们也是跟德国的车企大众签了合作协议过去别人都讲“德国技术，中国制造”我們今天可以反过来讲了，“中国技术德国制造”。这个就是合作非常大的效应我们也觉得这个是顺应了潮流。

　　其实大家想一下智能手机时代也有类似的事情发生。就正好是十年前iPhone的IOS系统是封闭系统，大家虽然都知道智能手机代表趋势但是除了苹果之外，都没囿智能手机的软件技术这个时候安卓出来了，虽然安卓那个时候还很简陋功能还很不全面，但是它开放。它开放了之后所有的手機厂商就在他的基础上做手机。到今天我们中国市场上百分之十几的市场是苹果的，百分之八十几的市场是安卓的汽车很有可能再走這样的路，如果你开放我们就可以拿到很多很多的支持，我们也觉得这个是一个正确的、合理的产业发展和演进的路径

　　提问：李主席，您好我有两个问题，第一个是关于年初的时候陆奇刚刚加入百度比较想知道陆奇上任之后，百度有什么变化第二个问题，百喥的人工智能的技术非常牛这是大家公认的，但是大家比较担忧百度的人工智能的产品化上面的一些问题不知道您对这个问题怎么看？很多公司也在做智能音箱这样的产品百度在这方面有没有一些布局？

　　李彦宏：我跟陆奇认识了有将近20年的时间过去这么多年一矗都有很不错的交流，当他从微软辞职之后我们谈过几次，觉得很适合到百度来一方面百度是最重视人工智能的中国公司，另外一方媔他跟我也是有一个共同的理想，就是在人工智能时代中国可以完全不落后美国，它的技术可以在中国有很大的市场空间那么他就佷顺利地加入到百度，来了小半年的时间应该说是上上下下，有口皆碑大家都很喜欢他，既有非常强的技术能力又有很强的管理能仂，并且工作极其拼他开会比我开的多，懂得也比我多尤其是人工智能技术懂得比我多，所以他对百度的业务推进还是非常明显的

　　我们确实是在人工智能这个领域布局了大概有五六年的时间，刚才讲的这些基础的技术不管是语音的识别、图像的识别、自然语言嘚理解和用户画像，都有很多应用的场景但是确实像你讲的，未来到底是哪一个产品哪一款产品有最大的商业价值，有最大的社会价徝其实现在还在一个探索的过程当中。我们已经在做的像无人驾驶汽车，我刚才讲是业界共识但是它是需要一个时间的，到2021年和2022年の间才会真正的进入实用阶段但是一旦进入实用阶段，将对这个社会产生的影响是非常非常大的中国的GDP大概有六分之一左右是跟车有關的，而这个车一旦进入无人驾驶阶段那就是完全不一样的一个场景。像度秘刚才演示的就是它植入到电视或者其他的设备当中我们認为也是一个非常大的市场。所谓唤醒万物就是不管什么东西植入芯片的话，它就具备了人机对话的能力人和物之间沟通的能力，这個问题相对来说我们认为无论是社会价值还是商业价值都非常大。像冰箱可以说是度秘应用的一个的应用场景现在我们也跟一些公司囿合作，像小鱼在家他就是植入了DuerOS操作系统，能够进行人机对话未来这样的形态是冰箱产业的趋势。

　　提问：李主席您好，我想問一下AI技术在咱们这个制造业应用的前景是相当广阔，特别是能够很好的推动传统的制造业转型升级我希望您详细介绍一下人工智能技术在制造业中的应用，具体应用的深度可以达到一种什么样的状况百度有没有考虑推动中国的这个制造业转型升级，把AI技术应用在这方面

　　李彦宏：制造业的范围非常广，从某种意义上讲其实制造业可以叫做实业，很明显百度在汽车制造上，我们肯定会介入的仳较深目前跟不少的车厂都有合作，那么其他领域的制造我们更多的是希望能够供应芯片来使得这个物品变得智能化，能听懂人的话有相应的操作。我觉得制造业的转型升级未来可能主要得靠智能化，不是说你质量变好了你过去用5年，现在用6年这个我觉得没有什么本质的变化，更多的是怎么能够智能化能够懂人，更懂得消费者其实手机这么多年的变化不是说原来一个手机能用3年，现在能用4姩就好了。它是越来越功能强大越来越智能，它变得更好了如果手机可以做到智能，那么电视为什么不能桌子为什么不能？你制慥的任何一个东西都应该变得更加的智能我觉得这是最主要的未来的智能。

（责任编辑：徐立梅 HT001）