2016 年 11 月 23 日，科大訊飛舉行了年度發布會，董事長劉慶峰的做了主題演講，總結人工智能的過去和未來，詳細講述了科大訊飛這幾年的成果。

以下為劉慶峰演講原文：

第三次人工智能浪潮 行業應用時代

今年是人工智能正式提出來 60 周年。在幾乎去年 12 月 21 號，就在這樣一個同樣的會場，科大訊飛舉辦了“AI 復始，萬物更新”的年度發布會。在發布會上，我們給大家分享了人工智能第三次浪潮可能給我們帶來的無比廣闊的燦爛前景。同時，也跟大家分享了人工智能在當前階段的階段性成果。

那么一年下來，可以說 2016 年已經成了中國人工智能的歷史元年。伴隨 AlphaGo 和李世石的圍棋對決，人工智能引起了社會各界的高度關注，不僅是科技界、產業界，包括所有的創業者、投資機構，也包括了媒體和普通百姓，都在津津樂道人工智能的話題。

這是一年來，人工智能在互聯網搜索的熱度指數，一年來高度居高不下，一直處于熱點，處于風口浪尖之上。

到今天這個時間點，也會有人在討論人工智能第三次浪潮究竟是什么？第三次浪潮是否也會像前兩次一樣，很快也會大潮退去？是不是今天我們對人工智能未來的預測過于樂觀了？這是一個真正的產業大潮還是概念的泡沫？

在揭曉給大家看科大訊飛一系列令人激動的進展之前，這是我們想跟大家探討的話題。

要解答這個話題，我想首先要有科學的精神：用理性的思維來真正看今天的技術，到底可以達到什么樣一個階段？而不是用預言家的角度，非常感性地來做武斷的判斷。

人工智能最早是在 1956 年的達特茅斯會上提出來的，一批數學家、計算機專家、通訊專家包括麥肯錫、明斯基、香農等獲得圖靈獎、諾貝爾獎的大科學家們，共同提出了人工智能的概念。所以這個概念的誕生，就有著非常嚴謹的科學基礎。

人工智能提出來之后，在 1970 年第一次浪潮達到頂峰的時候，就已經可以通過第一代的神經網絡算法，證明了《數學原理》這本書中的絕大部分的原理。第二次浪潮在 1984 年的霍普菲爾德網絡推出來，讓人工智能的神經網絡具備了歷史記憶的功能。

但是前兩次的大潮，后來都破滅了，為什么？是因為神經網絡本身算法的局限性，同時也受到當時整個運算能力的一些局限。今天第三次浪潮，以深度神經網絡為基礎，加上大數據、云計算后臺的運算平臺，和移動互聯網源源不斷地把各種訓練數據收到后臺。所以，今天我們認為，人工智能的第三次大潮，已經切實到來了，已經不再是一個概念，而是可以進入一個又一個的行業。

其實在今年 3 月 9 號 AlphaGo 跟李世石對決之前，兩會期間（3 月 7 號）有幾十個媒體采訪科大訊飛。當時在業界、輿論、圍棋界，絕大部分人都認為機器今年很難獲勝，但是科大訊飛在接受采訪時堅定認為機器一定大比分領先。

為什么？因為圍棋后臺的算法是基于深度神經網絡的應用，而這個神經網絡的應用，科大訊飛早在今年之前就已經在很多領域取得了很好的應用成效，全球的科技產業界也做了很好的探索。谷歌是把它用到了一個大家都很關注又喜聞樂見的圍棋領域。

語音合成：英語合成做到了超過普通人說話水平

我們可以看一下這個表。2006 年，深度神經網絡的基本理論框架正式提出來，2011 年就開始在語音識別領域嶄露頭角?？拼笥嶏w是中國第一個把深度神經網絡用到語音識別領域的公司，并且在 2011年，我們在全球首次發布了云平臺，宣告語音、手機的聽寫時代正式到來。在2012 年，在圖像識別領域，深度神經網絡開始異軍突起，接著 2014 年機器翻譯取得突破。

那么今年，我們即將給大家看到一個又一個行業的令人欣喜的成果，這些是從算法創新，到應用創新和持續數據迭代的一個結果。

在這個結果中，我們看到的首先是語音合成技術：讓機器能聽會說，給機器裝上一個人工的嘴巴。

今年，在全球的語音合成大賽暴風雪競賽中，科大訊飛再次獲得全球第一名。今年的國際比賽比的是什么呢？比的是英語合成，而且是英語的故事級合成，也就是要求系統更加深情并茂，難度更大
。但是我非常高興的告訴大家，在今年一堆的國際的頂尖研究機構和產業界全部參加的前提下（因為 IBM 在今年年初就認為人際交互接口會是 2016 年十大技術突破的前 3 名，所以語音合成也是受到了前所未有的關注），科大訊飛再次在英文領域獲得全球第一名，而且我很高興告訴大家，不僅是全球第一，而且是全世界唯一把英語合成做到了超過普通人說話水平的技術！

在國際比賽中，5 分是播音員的水平，4 分是普通人的說話水平，而科大訊飛是 4.2 分，第二名只有 3.9 分。也就是說，全世界，讓計算機念小說風格、故事風格的語音合成，只有中國人做的超過了普通人的水平。而且，這已經不是第一年，科大訊飛已經連續 11 年蟬聯了全球語音合成大賽的第一名。去年國際組織比的是印度的印地語，我們照樣是全球第一，是 3.9 分。我非常高興地告訴大家，今年的中文，我們已經做到了 4.5 分。這個我很自豪，因為，當前的中文、英文、印地語的第一名都是科大訊飛所代表的中國做出來的，這意味著我們中國用戶享受了全球語音合成最高的成果。

語音識別：噪音環境下錯誤率為 2.24%

在語音合成的進展上，我們再看一下語音識別。大家已經看到在我說話的時候，大屏幕兩邊同步轉寫出來的字幕。在去年 12 月 21 號發布會上，科大訊飛是全球第一次，敢于在幾千人的演講現場同步把語音自動轉成文字，而且現場機器跟人的對比結果表明，機器在轉寫準確率上大大超過了專業速記人員。

在訊飛發布之后，今年 5 月份谷歌開始發布了英文轉寫，國內也有一些單位開始跟風。但是我想告訴大家，即便到今天為止，能夠任意不用做任何訓練，在不用聯網的單機情況下（為應對保密和網絡的各種不同異常環境），能夠做到超過 90% 的準確率的企業，全行業迄今為止只有科大訊飛一家。

今天我還想告訴大家的是，伴隨著語音轉寫，當時我們又發布了萬物互聯時代最重要的人機交互的幾個關鍵的特征：我們可以在 3 到 5 米，5 到 8 米之外，用于語音跟機器人跟智能家居交流，可以多輪對話上下文可以隨時隨地打斷。通過這些特征，我們定義了萬物互聯時代的語音交互標準，并且推出了 AIUI 人工智能的人機交互平臺。該平臺當時以叮咚音響為代表，不光可以聽音樂，還可以控制所有家居。

今年 5 月份，谷歌發布會推出了谷歌家庭（Google Home），我想這這是萬物互聯時代，業界英雄所見略同。但是我想更進一步告訴大家，其實面對未來真正的萬物互聯時代，中國企業不再僅僅像前幾次浪潮都是跟風，而是要引領和推動整個產業的到來。在交互過程中最重要的是遠場識別、噪音環境下的語音識別，以及在多個人同時講話時，語音識別能不能達到使用。

國際上有一個非常著名的語音識別競賽 Chime，就是在噪音口音和多人情況下進行比賽。這個比賽今年是在谷歌舉行的，我很高興的告訴大家，幾乎全球頂尖機構全部參加了，科大訊飛在所有 3 項指標中都是全球第一名。而且，我們可以看到這個數據指標網站，6 麥克風，這最難的這個麥克風場合下，我們的準確率已經可以做到 97% 以上。也就是我們親愛的老羅同志在錘子發布會上說 97% 的準確率，這不是中文，而是英文的在谷歌做的國際比賽結果：在噪音環境下我們的錯誤率只有 2.24%。

這些的識別，都會真正的推動我們整個產業的革命和創新。今天我們也有長安汽車的董事長到場，其實到目前為止，根據寶馬、奔馳這些國際大廠測試，在汽車時速 100 公里以上、空調打開的噪音環境下，只有科大訊飛的技術能夠做到使用。

機器翻譯：比賽中打破日本、美國壟斷

在機器翻譯領域，2014 年基于深度神經網絡的這些算法上的創新和突破，科大訊飛的機器翻譯取得了突破性的歷史進展。在 2014 年國際口語翻譯大賽（ IWSLT）中， 我們獲得了全球第一，這是具有歷史意義的。因為以前國際翻譯大賽，漢英翻譯項目都是日本研究機構全球第一，英漢翻譯項目都是美國機構全球第一，2014 年 11 月的這次比賽，終結了這個歷史：科大訊飛英漢和漢英都是全球第一名。

在這基礎上，2015 年 2 月，美國國家標準技術研究院組織的機器翻譯大賽中我們繼續是全球第一。今年，我們又面對國家一帶一路的重大戰略，正式推出面向一帶一路的多語種翻譯。所以今天我一開場講話時，大家就可以看到兩邊屏幕上不光有中文，對應的還有英語，而且不光是有英語，我們同步的有維語出來，還有藏語，同樣的還有日語和韓語的同步翻譯，這一切，我覺得都是真正的在踐行科大訊飛創業之初的理念：我們要實現人類乃至人機信息溝通無障礙。在未來，我們要把世界所有主要語種全部放進去。

我想跟大家說，今天我們展示的成果，絕不僅僅是我們今天發布會上的這些。就在 4 天前，上海高級法院招待了來自 11 個國家的大法官和高層管理者。我們的翻譯轉寫平臺在專業領域訓練之后，就用于這次會議，在上海高院如此高端的接待中做實時翻譯，得到了所有參會的國際友人的高度評價。所以我想這已經不是一個概念，而是切切實實的用我們技術在一個又一個的行業和專業領域給我們帶來更便捷的生活，帶來更美好的溝通。

“認知智能”是未來人工智能的必由之路

那么在去年發布會上，我們還告訴大家，人工智能有 3 個層次：計算智能（機器人能計算和存儲）、感知智能（機器的視覺、聽覺可以超過人工）和認知智能（未來的核心）。而以語音和語言為入口的認知計算，是人工智能的必由之路。在過去一年之中，科大訊飛在人工智能最核心的可以說是皇冠上的明珠的認知計算領域，又取得了令全球矚目成果，我們在今年參加國際非常知名的 Winogard 的認知智能的測試，這比賽是要用來替代圖靈測試的，因為今天移動互聯網傳輸到后臺的對話數據越來越多，所以圖靈測試已經越來越容易過關，這就是看機器真正的認知結果。

我在這里給大家看的一個例子，這是一個比賽的原題，當然是英文的。

（1）父親舉不起兒子，是因為他太重。

——這里要求機器判斷到底是誰重？機器要知道這是因為兒子重。

（2）父親舉不起兒子，是因為他太虛弱。

——這里機器要判斷出是因為父親虛弱。

這些的基本推理對人類看起來是自然而然的，但是當機器具備了這樣基本的認知判斷能力，就可以真正的在一個又一個的領域來學習我們人類最頂尖專家的知識。

就在不久前，在 11 月 15 號，又一次傳來喜訊，由美國國家標準技術研究院組織的國際非常知名 KBP 認知大賽中，在對于實體的發現，以及關聯信息的關系的比賽項目中，包括了卡內基梅隆，包括 IBM 這些我們非常尊敬的企業和研究機構都參加了，科大訊飛是全世界第一名。

大家可以看到這是其中的一道題目。

美國大選期間，特朗普炮轟杰克·布什，說伊拉克戰爭就是你哥哥的錯。

機器需要自動判斷出所有的地名、國家和人名，還要知道“你哥哥”其實指的就是前美國總統喬治·布什。這個 KBP 比賽是英語，漢語和西班牙語 3 個語種同時上，科大訊飛是全世界第一名。所以這些在國際頂尖舞臺上的認知成果，真正證明了我們中國人在人工智能領域已經不僅僅是一個科普、科幻或者帶有所謂先知角度的感性判斷，而是在踏踏實實做理論創新。

在這些創新的基礎上，我們在跟教育部考試中心合作，在事關國家教育未來的考試閱卷中（保證主觀題的評分要達到公平公正性），機器已經在今年上海的四六級考試，在江蘇、湖南等地的高考和研究生考試中對學生的語文和英語作文判分。機器學習了 500 份專家判分的卷子，就可以對其它幾十萬份卷子進行判分，其綜合效能已經超過人工水平。

大家知道 Alpha Go 是學習了 3000 萬份圍棋的對弈，然后跟人類來下棋。而圍棋還是有著相對清晰的規律可循，而考試閱卷是一個更加開放的領域，我們只要學習 500 份而不是幾千萬份，就能對剩下的幾十萬份卷子判分，超過人工水平，其實原理都是后臺的學習訓練。

那么這個技術的突破和進展，還可以應用在醫療行業，學習頂尖的醫療專家的知識和就診案例，它就可以超過一線的全科醫生，給我們的醫療帶來巨大的福音。它用在法院系統，學習大量的法庭和司法數據，就可以給一線法官的判案，形成非常好的參考。甚至可以說，我們的機器，在 2 年內就可以通過國家的醫學資格考試。

以上這些，就是在一個又一個領域，人工智能技術給我們帶來的無比令人欣喜的突破。所以我們可以說，就是因為今天技術的進展，因為有著無線互聯網，不斷傳輸而來的數據，有著云計算無比強大不斷迭代的運算平臺，所以今天的人工智能在學習了頂尖專家的知識之后，將來就能達到一流專家的水平，從而超過 90% 的專業人士。

這就是我們面臨的，這個時代的趨勢。當然，在源頭創新上，科大訊飛將繼續在基于數理統計、神經網絡基礎上，做出算法的突破和創新。我們同樣還跟一批頂尖醫療機構以及心理學、認知學的專業機構科學合作研究，希望在腦神經的傳導機制上找到突破。但今天我想說的是，即便沒有傳統的數理統計、神經建模方式上的重大突破，即便沒有腦神經科學的突破，就用科大訊飛已經達到的深度神經網絡和我們的創新成果，結合移動互聯網大數據，這一些已經配套成型的產業框架，我們已經可以改變一個又一個的行業，這時代已經到來了。

“人工智能+”時代的三種落地形式

所以我想說的是，不僅僅是科大訊飛的判斷，我們可以看看一些行業的各方面的趨勢分析，去年 10 月份麥肯錫給出的報告認為，將來 45% 的當前的知識活動是可以被自動化的。

科學雜志，在今年年初給出的判斷是，到了 2045 年，全球將有 50% 的工作崗位由人工智能的機器來替代，而在中國這個數據是 77%。大家可以想一想，也就是說鼎鼎有名的科學家會認為，未來的 30 年之內，在中國每 4 個工作會有 3 個由人工智能來替代。但是我想說的是，這是今年年初的預測，如果根據我們最新的進展，我認為這時間還會大幅度提前。所以今天，人工智能已經不僅僅是一個企業，一個行業的事情，而是關乎我們今天在座的每一位。

那么在這個過程中，其實“人工智能+”的時代已經正在到來了，因為機器學習一個又一個行業的知識達到一流專家水平，代替普通專業人士的工作，增強我們人類適應未來解決問題的能力?？梢杂迷卺t療，可以用在教育、智慧城市、智能汽車、智能機器人，所以“人工智能+”的時代正在到來，這是不可逆轉的最大國際趨勢。

那么在這個“人工智能+”的時代中，在各個不同行業，到底會有一些什么樣的行業不同特點呢？顯然人工智能不是能做一切的，也不是能夠代替所有人的，所以我們科大訊飛的研究院經過分析，我們把它分成 3 種主要的狀況：

• 第一種：信息完全輸入。在這種狀況下得到一個輸入就可以充分準確的得到相應的輸出，就像我們今天在會議上的語音轉寫，就像我們在進場安保時的人臉圖像識別等，是由輸入可以準確得到輸出，這些領域機器將來可以完全替代人工。
• 第二種：人和機器耦合。僅僅有當前的輸入信息還不夠，還需要有經驗判斷，還需要有常識，還是要有不斷迭代的專家知識，是人和機器耦合的。比如說教育，機器絕不可能替代所有老師，而是幫助老師更好地提高課堂效率，幫助孩子減輕課后的無效重復學習的時間，還包括醫療，學習頂尖醫療專家的知識，并不斷逼近它，這是需要人和機器耦合的。
• 第三種：想象力的釋放。這是沒有輸入支撐的，主要靠創意，靠想象力的，就像我們今天的藝術大師所做的成果一樣。我們今天說機器可以作圖、畫畫，可以寫詩，但是他做出來的，我認為是工藝品，真正的藝術今天還很難做到，是靠我們人類無比充滿靈感的想象來做的。機器今天替代了大量的傳統腦力勞動，這是要把人類釋放到更加無比美好和廣闊的創意空間中去。

從這三塊來看，今天越來越多的可以說 80% 是集中在中間這一塊的狀態的，那這個狀態中人和機器是一個什么樣的耦合模式呢？對一個人來說，比如說我本人有一個助手機器人，當然未來人工智能不僅僅表現在那些阿凡達、玩具、大白這樣的機器人，它可以是無所不在的一個后臺，處處為我們服務，像水和電一樣，這就是“人工智能+”的到來。

對于我們每個個體人工智能的服務，也許今天她只能做 10% 的服務，但是我每做一次，機器就可以學習。3 個月半年，它又可以做到 20% ，三年他就能做到 80% 甚至 90% ，這就是機器在后臺的迭代學習。

今天我們的翻譯為什么已經達到大學六級的水平，出國的衣食住行基本都沒問題了，就是因為有幾百萬人不斷的使用，機器后臺不斷地學習、迭代，所以人工智能和人類耦合是不斷的學習你的知識，分擔你的勞動。

在一個群體中也是這樣的，可能機器先替代的是 10% 人群的工作，而未來到 50%，甚至到 90%。未來的世界應該是由頂尖專家和頂尖管理者協同管理人和機器的聯合體的一個大的未來，這就是我們認為的人機協同的機制。人類今天的工作技能會越來越多地由后臺的學習系統掌握，最終機器來代替我們，人類得以釋放出來，想象更大的未來，去做更有創意的事情。這就是科大訊飛，認為今天的人機協同機制，而在這樣一個人機協同機制下，人類智慧大爆炸時代正在到來。

人類智慧大爆炸時代到來

傳統說法認為 130 億年這是宇宙爆炸以來整個宇宙經歷的時間，而人類智慧大爆炸時代，正在到來。為什么呢？因為我們人類生命的起源和發展，是線性迭代的，所以很難有突破，而今天不同，每個專家智慧送到后臺進行比對、碰撞和融合，就會擁有更大的智慧。

我曾經跟大家舉例，以科大訊飛的玩具為例，我們第一代玩具是能聽會說的，里面放了幾百幾千個故事，幾百首詩歌，孩子可以對話、聽故事。后來有家長說，能不能給我做一個智能的玩具，陪著我孩子一天天地長大？今天我的小孩，幼兒園小班，我教他 1+1 等于 2，明天教他“白日依山盡，黃河入海流”，后天又教他一個科普知識，等我的孩子從小班到中班，這個陪他的玩具也到了中班，陪他一天天長大，這個用今天人工智能在后臺是能做到的。

但是還有個更大的變化，因為你的孩子在用的時候，科大訊飛后臺還有上千萬的孩子也在用。所以你今天教它一個知識，其他的孩子能教給它1000萬個知識。當你的孩子從幼兒園小班到中班的時候，他的玩具已經研究生畢業了。

這就是我們說的，人類智慧大爆炸的未來。各種專業知識在后臺碰撞，有可能使得機器在后臺超越我們頂尖專家知識，而且是以不可想象的數量級躍升，使得我們人類對未來的探索有更加宏大的能力，開拓更有史詩般的新未來。

正是因為有這樣一個人類智慧大爆炸時代到來，所以會使得我們的人工智能可以在未來精準滿足每一個人的個性化需求。

今天的手機，也許在未來的萬物互聯時代會變成眼鏡、手表、紐扣、胸針和項鏈。因為任何設備都能連網，都能交互。那么它就會不再是統一的形狀，會變得跟每個人的審美情趣和穿戴習慣有關。當我們把機器人帶回家成為陪伴機器人時，每個人審美觀都不一樣——黑白俊丑、高矮胖瘦，要求各不相同。有人喜歡活潑的，有人喜歡溫柔穩重的。

這個時候，各細分領域的創業英雄更容易成功。有自己的獨特創意、品位、感覺，就能打動喜歡它的特定人群。不再像原來的 Wintel 時代，以及現在的安卓和 iOS，一兩個產品品類可以一統天下。

新的人工智能時代的創業者，由于獨特品位和創造力，會很難被其他的巨頭，用資金、用數據和入口來血洗出去。所以在這個時代，我們更要強調打造人工智能的產業生態，每一個創業者也更擁有前所未有的歷史機遇。

科大訊飛開放平臺數據進展

科大訊飛在去年發布會上把我們的平臺開放給所有創業者以來，我們可以看到一些令人鼓舞的數據進展。

首先，我們人工智能云平臺上的總用戶數，今天已經達到8.9億，比去年同期增長48%。8.9 億是什么概念？——過去18個月，累計下載人工智能相關應用的獨立終端數。如果一個手機裝了3個跟訊飛人工智能相關的應用，我們只算一個。過去18個月，累計已經有8.9億不同的終端。

那么第二個更重要的數據是，每天有多少人在用？

一個人用一次叫一人次，去年這個時候每天是10億人次的使用量。今天，已經突破30億人次。4月26號習近平總書記親臨視察科大訊飛的技術成果，當時他非常高興的看到我們每天的數據量是15億人次。短短半年已經到了30億人次，并且我們認為很快會突破百億人次。

再有一個是第三方圍繞我們的創業團隊，去年有7萬家，現在已經達到21萬家。

這就是人工智能的產業生態，我們希望與所有創業者共同成長、共同創造、共同分享人工智能的偉大未來。所以說，人工智能絕對是為各個細分行業的創業英雄提供了前所未有的創業舞臺。只要你有創意，只要你有品位、有感覺，你再也不用擔心被別人的數據入口和資金瞬間血洗出場。

所以我們在今天這時代，我覺得大家都更加的高興，因為我們更有想象力和創新空間了。

建立人工智能標準體系

另外，其實各國政府也在高度關注。

今年1月份日本就正式提出來超智能社會的發展規劃。10月13號，美國正式出臺了人工智能產業規劃，而且專門出了一本教育美國民眾如何面對人工智能未來生活的專門規劃，兩本產業規劃：包括科技產業，人文和倫理。

在中國，習近平總書記在G20會議之前的工商20國峰會上，把科技創新提到了前所未有的高度。但是點名的產業，只有人工智能和虛擬現實，認為其會對未來的生產和生活帶來革命性的變化。

其實在今年的4月8號，科大訊飛與華為等眾多企業就已經在工信部的指導下一道發布了《人工智能深圳宣言》。這個宣言中，第一強調了人工智能首先必須強調源頭技術創新，因為必須在核心技術上擁有話語權，你才會在未來的產業上有布局的優勢；第二，必須要強調人工智能產業生態；第三，必須要有標準體系。

訊飛開放平臺上已有21萬家合作伙伴，這些合作伙伴滲透在各個領域。其中智能家居產品從音箱到臺燈，再到電視到冰箱和空調，未來如何使這些設備互聯互通，如何節約我們有效的社會投資，如何避免浪費，建立標準體系是解決這些問題的當務之急。

科大訊飛對人工智能標準的制定，從技術到訓練，再到行業應用以及飲食安全測試，現已形成一套完整的體系，也給國家提交了一系列的標準和規范，我覺得這是對未來產業發展至關重要的工作，今天我們已經開始了行動。

人工智能引發的社會問題

當然，這個過程還會涉及到法律法規和道德倫理，我們在當下必須考慮這個問題。我們剛才提到：《科學雜志》說未來30年之內，中國每4個工作將有3個以上被機器替代，那么在舊的工作崗位被替代，新的崗位還沒有創造出來之前，社會財富將很有可能在相當一段時間內由少數頂尖人工智能公司集中創造。在這種情況下，社會的財富分配體系、社會的救助體系和法律保障是什么樣的，就屬于我們今天應該考慮的范疇。

作為全國人大代表，在今年兩會上，我給張德江委員長當面匯報并提交的人大議案核心就是與上述那個問題有關。因為這個問題會比我們今天在坐很多人想象的還要來的更快，我們每個人都要為此做好法律上的準備。

道德倫理大家都能理解，將來人工智能是服務我們人類的，而不是顛覆和主宰人類。因此我們的倫理、人文上有一系列需要研究的地方。這就是人工智能宣言的幾個核心的層面。我想說的是，今天人工智能絕對跟每一位社會民眾，每一個企業，每一個從中央到地方的政府都是密不可分的，因為它已經不僅是一門科學和一個產業，更是一個偉大的歷史進程，涉及到了社會問題的方方面面，從技術、產業、法律到倫理和人文。

AI 在中國產業升級中扮演重要角色

與此同時，今天全球產業都面臨著轉型升級壓力，這既是動力，也是機遇，所以在去年年初，中國專門提出了《中國制造2025》，它是未來中國制造業以及中國產業發展非常重要的指南。但是一年后的今天，我們認為《中國制造2025》一定要跟人工智能匹配在一起，如果只有中國制造，未來產業的效率以及產業的水平將遠遠跟不上時代的需要。在過去30年里，我們創造了經濟上的奇跡，但是在全球產業鏈上我們仍處于價值鏈的低端。

新雙創時代到來之際，如果我們抓住了人工智能產業的機遇，我們將會在全球的價值鏈中掌握更大的話語權和影響力。如果我們丟掉人工智能話語權，我們將繼續給全世界打工，這就是我們面臨的現狀。所以一定要把人工智能和中國制造，提升到“雙能驅動、并駕齊驅”的戰略高度，要讓人工智能上升為真正的國家戰略。

這絕不是一個企業或是一個行業的事情，它事關國家和民族全局。我今天特別高興站在這里，而且有這么多的伙伴來參加分享。今天人工智能在中國擁有前所未有的良好機遇，社會各界高度關注和認同。我們以科大訊飛和眾多合作伙伴為代表，在源頭核心技術上處于全球的頂尖水平，我們還有眾多的產業伙伴共同形成產業生態。

所以，我相信在人工智能第三次大潮到來之際，我們大家是能夠共同攜手努力，能夠在第三次浪潮到來的時候，不僅通過人工智能為中國產業的未來，為社會的進步作出貢獻，也可以為全世界的未來做出更大的歷史功績。因此，希望我們能夠齊心協力，精誠合作，讓我們共同在中國用人工智能改變世界，謝謝大家。

作者：亞萌

來源：http://www.leiphone.com/news/201611/tGzhRwFYBt1earg8.html

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