百度公司董事長兼CEO李彥宏
6月22日，百度公司董事長兼CEO李彥宏以全國工商聯副主席的身份應邀為全國工商聯的全體機關干部帶去一場題為《技術改變世界 AI開啟新時代》的人工智能公開課。
在公開課上，李彥宏對當下人工智能技術的發展現狀以及百度已經在該領域取得的研究成果進行了闡述。李彥宏表示，從研究者的角度來看，人工智能可以分成三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能，目前人們還處在弱人工智能階段。
但李彥宏指出，人類對人工智能的研究經過前期50年左右的漫長準備，現在已經到了爆發期。它對人類社會的影響一定會越來越明顯。而人工智能前50年，基本上是學術范圍的探討。這個漫長的摸索過程過去之后，隨著計算資源越來越豐富，價格越來越低廉，數據越來越多，人工智能技術進入了實用階段。“人工智能是不會再回頭的，它會一直往前落實，各個行業也會由此發生各種各樣的改變。”李彥宏說道。
李彥宏還為全國工商聯干部詳細闡釋了發展人工智能的關鍵性技術：語音識別、圖像識別和自然語言處理。李彥宏表示，有了這些技術，在人工智能時代，人們只要用人話跟機器溝通，它就明白你要干什么，萬物都能被喚醒。這個廣闊前景會改變任何一個行業，而及早地了解人工智能更有助于推動這個改變。
在公開課上，李彥宏通過視頻展示了百度的人工智能技術在人臉識別、無人駕駛、AR重現建筑、AI尋人等領域的應用。他表示，人工智能可能會在未來發展出來各種各樣我們覺得不可思議的能力。目前在很多單項能力方面，人工智能已經超過了人類。李彥宏舉例道：“在搜索的場景下，人的聽力的識別率，即一字不落地聽下來一句話的比率是82%，但機器已經做到了87%。”
談到人工智能時代對人類社會的負面影響時，李彥宏指出，在未來會有一些職業將不復存在，譬如司機、翻譯、金融分析師等。但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影響發揮到最大，負面影響降到最小。同時，人工智能會帶來很多新的機會，尤其是需要人的創意來參與的時候，就會誕生出新的工作機會。另一方面，當未來生產效率越來越提升的時候，人們可能更多的時間是花在娛樂、花在享受上，人工智能可以在這些方面更好地幫助人享受生活。
在講座結束后，針對在場干部的提問李彥宏也一一做出解答。
當被問及人工智能時代下中國傳統產業轉型升級的路徑問題時，李彥宏提出，制造業未來的方向應是運用AI時代的思維方式，來使產業智能化。同時，他指出“重視人工智能已經成為全球共識”，而中國在這場AI競爭中占據優勢，龐大市場、人才和資金已使中國走在世界前列。
當有人指出百度在人工智能產品化方面進展較慢時，李彥宏稱，百度在人工智能這個領域布局了大概有五六年的時間，不管是語音的識別、圖像的識別、自然語言的理解和用戶畫像這些基礎技術，都有很多應用的場景，但是未來到底是哪一個產品，哪一款產品有最大的商業價值，有最大的社會價值，現在還在一個探索的過程當中。
以下為李彥宏在全國工商聯的人工智能講座實錄：
非常高興能夠來到工商聯跟大家進行一次交流。這次，這個講座是以人工智能為主題，一方面是我對這個主題比較熟悉，另外一方面人工智能確實在過去這一兩年當中非常火熱，不僅僅是在IT領域很熱，在一般的普羅大眾心目中也越來越意識到人工智能的重要性。今天我講這些內容，就是希望能讓大家更好地理解，為什么人工智能會這么熱？以及它會有哪些作用和影響。
我們如果回顧過去這幾十年整個世界的變化，經濟一直還是在相對比較平穩地保持增長。但是經濟增長的動力其實是技術創新。過去這40年主要增長的是發達國家，雖然發展中國家增長更快，但是發達國家體量大，所以他們的增長是真正在帶動全球經濟增長的。發達國家的增長靠什么？不是靠人口的增長，而是靠它的勞動生產力的提升。勞動生產力靠什么提升呢？靠技術創新。可以說，過去40年IT技術是這其中最明顯的，也是影響最大的一個能夠提升勞動生產力的推動力。
所以如果我們看一下，今天美國股市上市值最高的公司和40年前市值最高的公司相比，沒有一個是一樣的。40年前，最有價值的這些公司是來自汽車、能源這些我們今天看來相對比較傳統的領域，而今天在美國股市上市值排名前五位的公司，是蘋果、谷歌（Alphabet）、微軟、Facebook、亞馬遜（Amazon），全部都是IT或者互聯網公司，為什么？因為過去這些年，世界經濟主要推動的力量是通過技術創新，而技術創新主要來自于這些IT互聯網企業。
這是我們看過去的40年。如果再稍微拉近一點，最近的20年，技術創新在哪些地方是最有影響力的？或者說它的貢獻是最大的呢？我們可以看到，在過去20年IT技術的創新中，基本上每一次大的創新都是搜索引擎公司。
這個東西怎么理解？前些年大家可以聽到一個詞叫“去IOE”，IOE是什么呢？IBM、Oracle和EMC，這是傳統的IT。如果倒退40年的話，大家會說IBM也已經很大了，大家覺得這些公司的技術是我們離不開的，我們都很依靠，尤其中國我們最有價值的這些東西都是在依靠美國，美國就是所謂的IOE，我們離不開它，他們的技術要比我們先進，過去這些年講的“去IOE”就是說我們能不能離開它。我最早聽到這個詞的時候，其實我有點不理解，為什么離不開它？因為搜索引擎公司從第一天開始就沒有IOE，我們的服務器不是IBM的服務器，我們的數據管理不是用的Oracle，我們的存儲也不是用的EMC這么貴的存儲，我們可以用更便宜的存儲做到同樣的質量和保證。為什么能夠做到這樣？就是因為新一代的技術和以前是不一樣的，尤其是搜索引擎的出現迅速推動了IT繼續向前走。所以就在搜索引擎出現大約5年到8年的時候，出現了所謂的云計算技術。這個大家也比較熟悉，云計算技術也是搜索引擎在做到一定地步的時候，我們就說怎么把索引網頁的技術抽象出來變成一個通用技術，然后做了一些抽象之后、再重新包裝后就成了云計算。云計算是這么來的。客觀的講，我講搜索引擎的進步，前些年主要是谷歌在推動，百度的技術應該說跟谷歌是非常類似的。
最近幾年人工智能技術的出現，我們可以說現在好多地方我們也趕上來了，很多技術是我們先做的，而不是谷歌。像人工智能技術出現以后，我們的服務器，大家知道，以前不管是PC也好、服務器也好，里面最值錢的芯片、技術含量最高的芯片是CPU。而人工智能技術最適合用GPU，最早大規模使用GPU芯片的就是百度，谷歌早期的時候不太相信這個東西。我們原來那個首席科學家吳恩達在谷歌干過，他講過，離開谷歌就是因為谷歌不讓我買GPU，到百度之后隨便買。但是今天已經都很清楚了，GPU更適合做人工智能方面的計算。再往前推是用FPGA這些新的芯片來做，這些都是搜索引擎公司首先遇到了這些問題，怎么能夠更便宜，更快速，更方便地去做，做到同樣的事情。今天大家看到的是百度網盤，現在可能是在網盤這個領域里功能最強大的，甚至是大多數公司都進不去了，我們依然保證客戶自由登錄，為什么我們能做到如此，因為我們存儲的成本低，網盤是個虧錢的業務，我玩得起，你們玩不起，那我玩了。所以這些技術一直是IT產業最近20年主流的技術創新都是從搜索引擎開始的。
我們大家都感受過互聯網在過去20年中對世界的改變。比如說1994年開始的PC時代，我們一直認為它持續到2012年才開始進入移動互聯網時代。移動互聯網時代持續了大概四五年的時間。現在有人說移動互聯網時代已經結束了，因為你們看，發達國家不用說了，在中國的話，網民的滲透率也已經超過50%。以前我們每半年看一次CNNIC的報道，說我們今年的網民人數增加了多少多少，現在不看了，為什么？不太增長了。當這個滲透率到達一定峰值的時候，就已經沒有太多的增長空間了。如今每一個人也都使用上了智能手機，所以這塊其實也沒有太大的增長空間，也就是說，移動互聯網時代其實很快就會過去。
過去之后是什么？就是人工智能。人工智能也正是主要靠技術的革新、或者說改變來影響社會，影響世界的。人工智能提出來大概已經有60年左右的時間了，其實最早是當時圖靈提出一個測試的方法。就是說，如果我和對面進行對話的話，我如果分辨不出來對面是一臺機器在跟我對話、還是人在跟我對話，就說明機器具有了人的智能，或者說機器通過了圖靈測試，這就是他1950年提出來。1956年，MIT的一些教授、科學家首次提出了Artificial Intelligence，也就是AI這個詞。當初他們提出AI這個概念時，他們覺得這個問題很簡單，一下子就能解決，后來發現這個問題很復雜，用了幾十年都沒有解決。我在美國讀書的時候，我其實很喜歡人工智能這門課，但是我們的老師和我們講，人工智能這門課沒用，你將來靠學好這個是找不到工作的。原因是什么呢？那個時候的人工智能確實在工業界沒有實際的應用。就是說在理論上講有一套方法論，但實際應用不行，也沒有比其他更高效的方法。
這個事情一直持續了大概半個世紀，一直到2006年開始，加拿大有個教授叫Geoffrey Hinton，他提出了一個深度學習的概念。這個概念剛提出來的時候其實效果也一般。但是在那之后，一方面基于IT領域著名的摩爾定律：每過18個月，計算機的能力翻番、計算機芯片的成本降一半，如此技術能力的迅速提升會導致一個從量變到質變的轉變。與此同時，剛才我們講互聯網，互聯網經過20年的積累，其實積累了大量的數據。所以一方面我們前所未有地收集到了很多有價值的數據，另一方面，計算的能力又比以前任何時間都更加便宜和強大了。所以我們原來覺得說人工智能不行，人工智能做不到，人工智能不可能，是因為我們沒有足夠多的數據，沒有足夠強大的計算能力。那么今天再用這些方法重新做，就可以做到了。之所以可以了是因為有數據可以訓練，有能力可以計算。
所以，從2006年以后，我們逐步開始看到人工智能進入實用階段。2013年1月份，我們對外宣布在百度成立深度學習研究院，就是IDL（(Institute of Deep Learning），這應該是全球所有企業當中第一個以深度學習命名的研究機構。到去年，發改委給了我們“國家工程實驗室”，國家深度學習的工程實驗室，一定程度上，大家可以看到人工智能的影響真的是逐步在擴大，一天天進入實用 階段。所以在今年3月份，我跟以色列總理內塔尼亞胡在會談的時候提出這個觀點，人工智能才是主菜，互聯網只是前菜。為什么這么說？在互聯網出現之前，其實人和人已經可以溝通了，但是人和物是無法進行交流的，那么互聯網做的事情是什么呢？互聯網提高了人和人之間的溝通效率，它并沒有發生本質的改變，原來可以做的，現在做起來效率更高。那么人工智能能夠做到什么？能夠做到人和物之間進行溝通和交流，所以它的改變是更加根本性的，影響力會更大，所以我們說人工智能是主菜。
而今天，重視人工智能其實也是全球的一個共識，今天人工智能技術最領先的，應該是中國和美國兩個國家，但是你去跟其他任何一個國家的領導去交流的話，人工智能基本上可以奠定一個很共性的話題，就是有些話可能我說他不懂，有些話他說我不懂，但是講人工智能就是他也理解，我當然也了解，這是很明顯的。
我們看到一些數字，去年全球科技公司在AI上的投資達到300億美元，人工智能這個詞受到的關注度也出現了爆炸性的增長。老百姓越來越多地意識到人工智能的力量。中國在人工智能方面確實是走得很靠前的，一方面是巨大的市場；另一方面，中國也有很多人工智能方面的人才；第三，中國的資金其實也不缺乏。這三者的合力就會導致技術創新不斷出現。這有兩個例子，就是說中國人工智能不僅在中國我們很認可，在國外大家也很認可中國人工智能的能力。像《華盛頓郵報》，說China has now eclipsed US in AI research（中國已在人工智能研究方面領先美國）這個說法其實有點夸張，我們只是說在部分領域超越了美國，在很多領域美國還是比中國要先進。《紐約時報》也講Is China Outsmarting America in A.I.?也是講中國在部分領域比美國要做得更先進一些，這些美國的主流媒體也越來越意識到，中國在人工智能方面處在一個可以跟美國叫板的位置上。
國內我們也看到，2017年的“兩會”第一次在政府工作報告中提到了“人工智能”這個詞，這個其實很像是五六年前，政府工作報告里第一次提到“互聯網”這個詞。大家可以看到過去這五六年，互聯網在中國社會產生的影響力和爆發力，就能感受到我們也認同人工智能在未來5到10年的時間會產生比互聯網更大的影響力。
講一下人工智能具體包括哪些東西。這個問題原來在這篇上寫了一個“百度大腦”，因為最早就是我在兩會上提過中國大腦的概念，后來我說咱們自己開始先做百度大腦。百度大腦包括什么東西？就包括這四個東西，昨天我看到騰訊搞了一個活動叫“云+未來峰會”，他們想象的人工智能的布局，其實講的也是這四方面，后來我就把“百度大腦”這個詞去掉，既然現在大家都認為人工智能是這些東西，那我們就把它作為一個行業通用認可的做法來描述。
這些其實不是學術界認可的分類方法，更像是從工業的角度看，什么東西是更有市場影響力的。什么東西呢？語音識別的技術。一方面它是通用技術，另外一方面它是具體應用的。圖像識別的技術，也包括視頻識別，在學術界把它叫做計算機視覺。自然語言處理的技術，最早提出的圖靈實驗，就是說你人說一句話，機器能不能明白你在說什么？自然語言有一些叫NLP,自然語言處理，有些叫NLU,自然語言理解，這是一個意思。還有一個用戶畫像，用戶畫像這個說法實際上是在去年夏天提出的，之前沒有的。去年夏天在硅谷和一些科學家討論過人工智能，討論百度大腦到底該包括什么東西？我們討論出來說用戶畫像還是很重要的一部分，原因就是，人工智能本質上就是讓機器懂人，明白人在講什么，是什么意思？機器要想懂人的話，它得對這個用戶有一個畫像，有一個了解，所以我們認為這個東西是一個很重要的東西。
恰好，作為一個互聯網公司，我們能夠收集到大量用戶的數據是可以把這個畫像畫出來的，畫出來以后，怎么去理解它，這個是非常有意義的，理解是個很重要的大的方向。講一下圖像識別，圖像識別最好的講法就是給大家看一段視頻。這是浙江衛視搞的一檔叫《最強大腦》的節目，展示了一下百度的圖像識別能力。
【播放《最強大腦》視頻：小度和人類“腦王”的人機大戰】
所以大家看到，人辨別不出來的差別，人工智能可以辨別出來，所以它在某些特定的領域經過一定的訓練，它的能力是超過人的，所以這是一個比較典型的用人臉識別、圖像識別技術，識別出來哪一張臉對應哪一個人的這么一個展示。
語音識別其實現在應用也比較廣泛，大家平時使用百度搜索的話，你說話語音識別也可以很容易地去理解。這邊也給大家做一個演示，是百度的輕聲輸入。語音識別經歷了幾個階段，最早大概三四年前，剛剛有語音識別的時候，我們在三亞度假的時候，有個朋友講我們可以語音識別，當時在一個餐館里頭，背景噪音很大，操作以后發現不行，平時在安靜的環境下可以識別出來，到噪音環境下就識別不出來。現在不僅噪音環境下可以，今天演示的這個，你說話聲音很輕的時候它也可以。
【展示百度輕聲識別案例】
大家也看到，聲音越來越小了，其實我們人已經聽不見它在說什么了，但機器能聽見。事實上，在搜索的場景下，人的聽力，人的識別率，就是整個一句話都能一字不錯聽出來的（比例），是82%，機器現在做到87%，在這種單向的能力上，它經過訓練是可以超過人的。我們曾經不習慣，所以老是覺得我要慢點說，其實沒關系，你以為它聽不明白，它現在都能聽明白了。自然語言處理很多時候也是基于語音的識別，語音識別是什么呢？你說的這句話到底對應的是哪幾個字。但是這幾個字是什么意思，這背后是另外一種技術，叫做自然語言處理。
這里給大家講一個應用，叫金牌銷售，這個是什么呢？百度也有一個比較龐大的銷售團隊跟中小企業進行對接，這個團隊只憑一個銷售去負責，其實不是很靠譜，因為人員流動性很大，每次新的銷售人員進來之后要重新進行培訓，而老的有經驗的、優秀的銷售，他們出單的能力比新的銷售要強很多。后來我們想說，既然老的銷售這么厲害，那我們用機器學他，學他應對客戶的技巧，然后放入工具給新的銷售，當你給客戶打電話的時候，客戶問什么，我們用計算機馬上識別出來客戶問的是什么問題，然后理解這個問題，最后把最優秀的銷售員回答這個問題的答案呈現在電腦屏幕上，告訴新的銷售，那么新的銷售等于直接照著屏幕念就行了。這樣的一種做法就是我們在北上廣深四個城市的百度的銷售團隊現在都已經實現了，成單率整體提升10%，效果還是非常非常明顯的。而這里頭就不是簡單的語音識別說我知道客戶問的是哪幾個字，它得理解客戶的問題到底是什么問題，然后再去找最優秀的銷售回答這個問題是怎么回答的，與此同時，我們也利用對于客戶的畫像來有針對性地定制相應的答案。
所以大家看到就是AI的技術不僅在2C，對于消費者、對于用戶的場景方面有很大的應用潛力，其實在2B，在企業場景中也是有非常多的應用。用戶畫像，用戶畫像當然是基于大數據，就是百度10億注冊用戶，要對他們一個一個地要打標簽，那么標簽其實也可以分到非常非常細，大概可以分到1000萬不同問題的標簽，有一些是行業的屬性，有一些是人口的屬性，各種各樣的屬性都可以分得非常非常細，分完了之后，我們就可以給用戶提供非常個性化的服務，比如大家現在打開手機百度，它出來的這些內容很多時候你不搜的情況下也是個性化的，尤其是你常用的話，它就會知道你喜歡什么，因為我們給每一個用戶都打了一個標簽，那么在用的過程中，就在不斷學習用戶到底喜歡什么。
人工智能現在已經在很多很多領域都有相當大的應用場景，我們看比如說像現在家庭場景，也是語音技術在迅速進入的場景，給大家看一個視頻。
【播放Duer OS與國安廣視合作視頻】
大家看著很有意思，也很新鮮，其實這些都是已經完全實現了的，并不是一種暢想、或者簡單的一個視頻，它是百度和國安廣視的合作。我們把DuerOS植入到機頂盒，這個功能目前也已經在長沙落地。
在交通出行上，無人駕駛可能也有很多人關注，因為它是可以改變整個生態的巨大且革命性的創新，無人駕駛就是靠汽車上的激光雷達以及它相應的人工智能技術來探測周邊的路況，從而實現躲避障礙、安全地行駛。大家可以看一下，汽車看到的世界是一個什么樣的世界。
【播放無人車視頻】
大家可以看到，人看到的東西和汽車看到的東西不一樣，人可以注意到很多無關的細節，車看到的東西則都是它需要關注的，比如哪些是其他的車輛，哪些是障礙物。另外就是，車看的范圍肯定是人不能全看到的，它是360度、150米范圍，所有的東西都能看到。怎樣利用車的一些優勢規避車的劣勢、從而實現真正的無人駕駛，這個是現在我們在大力做的項目。不光是百度，整個汽車產業界認為到2021年到2022年之間，完全的無人駕駛可以實現。
社會保障方面也給大家看一個例子。
【播放百度AI尋人視頻】
這就是兩個最近的例子，剛剛大家看錄像，看那個節目，就是拿一個人小時候的照片跟成人進行比對，當時這個節目里章子怡就說你們可以用這個技術去幫助尋人，我們就想是啊！我們就去試試看，一試感覺效果真的挺好的。即使他發生很大的變化，包括后來那個患有智力障礙的人不知道自己叫什么，可能他找到的時候滿臉胡子，看起來都是很不一樣的，但技術是可以找到他的。
所以這個應用是非常廣泛的，現在金融場景里面用人臉識別用的很多。比如說像招行開戶，或者說開通一些什么功能，它會讓你拍一個自己的照片，然后去比對你的身份進行驗證。這個驗證跟我們在這兒演示的人臉識別還不太一樣，它的驗證就是說你已經到了那兒，說我叫什么，我的身份證號是什么，它所有的信息都有，它只要驗證一下你是不是你。像尋人是從眾多的照片當中找出來哪個人是他。我們還有更復雜一點的，像到百度去上班，我們的員工現在很多人是不刷卡的，直接刷臉，刷臉通過閘機，人就過去了。
刷臉可能說有幾萬個員工，你從那兒一過，它立刻就知道你是這幾萬人當中的誰，或者你不屬于這個集團當中的任何人。這種技術其實難度比一對一的身份比對難很多，但是精度越來越高，會日益進入使用階段。我們現在應該是正在跟南陽機場合作，將來希望大家到機場也不用身份證，直接通過就能認出來。還有一些是像人文方面的東西，比如北京的老九門，原來到底長的什么樣，我們能不能用技術重現。
【播放百度AR重現北京老九門視頻】
這里面用到了兩個技術，一個是三維的重建，我們原來城門的照片都是平面的，它立體之后到底長什么樣，就是要用一個技術把它三維地表現出來，我們重新建立出一個立體的圖形來。第二種技術就是增強現實，我站在朝陽門的地方，拿手機去對著它拍的話，現在城門已經沒有了，曾經的它是什么樣的？手機能夠立刻識別現在這里是什么樣的，這個地點是朝陽門，它原來是什么樣子，在手機里都又更現實地疊加起來，這樣更現實。
看了這么多，大家可能會覺得這個很神奇，也確實改變了我們以前非常多的認知。很多人就會開始問，未來是不是會有一些我們想象不到的后果？我們從研究者的角度來看，人工智能可以分成三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。目前我們處在弱人工智能階段，從去年開始阿法狗下圍棋，這個看著很強大，其實還是屬于弱人工智能。但是DeepMind團隊，你去跟他交流的話，他說我們的目的是要做成強人工智能。弱人工智能跟強人工智能的差別在哪呢？弱人工智能是在某些領域區別人的能力，我們剛才演示的其實都是這樣，聲音的識別、圖像的識別，他都是某些領域有實現人的能力。
強人工智能是在任何領域，通用地都可以區別人的能力，這個在目前還沒有實現。什么時候能實現呢？我自己判斷未來幾十年都實現不了，是很難很難的。真的讓機器完全具備人的能力，這是非常難的。因為我們一直到今天也搞不清楚人腦是怎么回事。所以有人說人工智能是仿生學。人工智能不是仿生學，人工智能過去這么多年，這五六年應該說是發展最快的，這五六年的新技術沒有一項技術是模仿人腦在做，完全都是根據計算機的特點在做，他只是能夠具備人的某些能力和功能。
當然第三個階段是所謂的超人工智能，這就有很多人擔心了，有一天機器比人更聰明了，會不會機器統治人類。我認為越了解人工智能的人越不擔心這個事情，越不了解的，或者他這個公司在人工智能領域處在相對不是特別靠前位置的，他反而會擔心萬一有一天人工智能超越了人類怎么辦。有一個可類比的東西就是戰爭，原子彈發明了之后，實際上不是使得人類更容易被毀滅了，而是使得戰爭越來越不容易發生，其實一戰、二戰沒有相隔多少年，二戰之后不停的有人說是不是第三次世界大戰要來，但是一直到今天都沒有來。我覺得很大的一個原因就是因為有了核武器，有了威懾，大家知道什么都玩不起的情況下，人還是會克制，會控制它的這種影響力。
同樣，人工智能可能會在未來發展出來各種各樣我們覺得不可思議的能力，但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影響發揮到最大，負面影響降到最小。負面影響也有可能是一些我們現在看到的職業將來不存在了，像司機、翻譯，也包括金融分析師這幾種職業。金融的新聞其實是很好寫的，比如說百度發財報，基本上都是那幾個要素，收入是多少、利潤是多少、盈利是多少，就是這些東西，完全是有規律可尋的。這個時候機器完全可以寫一篇報道，這是可以做出來的。金融分析師做的一些有套路的分析，那這就不需要人來做。
但是我們也覺得人工智能會帶來很多新的機會，尤其是需要人的創意來給你工作的機會。比如說我可以做成張國榮說話的聲音，我甚至還可以做張國榮的樣子，可以讓張國榮出來再演一遍戲，這就需要有創造性，這些東西需要人一起來完成。未來生產效率越來越提升的時候，你可能更多的時間是花在娛樂、花在享受上，這些方面的需求會越來越大，AI可以在這些方面更好地幫助人享受生活。
我從開始講的時候就說，我們已經進入了這樣一個人工智能的時代，人工智能時代跟我們過去的PC互聯網時代、移動互聯網時代有什么不一樣？它的思維方式上有什么不一樣？其實這個問題我們也沒有確切的答案。只是我們從去年開始在思考這種問題。大家可能聽互聯網思維聽了幾年了，互聯網思維是能夠快速迭代，建立在用戶至上的，免費的，羊毛出在狗身上，（這是）一系列在互聯網時代大家覺得很通行的，很有效益的思維方式和規則。
但是在人工智能時代，它又有另外一套東西，我們覺得跟互聯網是不一樣的。首先我們要意識到雖然手機還會長期存在，但是移動的機會已經不多了。今天很難再成立一個新的公司說我利用了移動的特點做出一個獨角獸，我認為這種機會基本上沒有。剛才一開始講的智能手機已經完全普及，互聯網的用戶滲透率50%以上已經不會再高速增長，所以當一個領域不再高速增長，又沒有創新出來的話，那么他的機會也不多了。
過去我們做產品的時候講Think Mobile（移動化思考），手機要從移動的角度來考慮。最早提這個事應該是FaceBook的Mark Zuckerberg（扎克伯格）。FaceBook也是成立于PC互聯網時代，但是他們成立不久就迎來移動互聯網的大潮。扎克伯格作為創始人又很年輕，就很快地意識到移動互聯網思維方式跟PC互聯網是不一樣的。所以他就跟下面的人講，要用移動的思維方式來做產品。但是他講了之后，他的員工、他的工程師對他講產品，拿出screenshot（屏幕截屏）說這些產品怎么怎么設計，都還是PC截圖。他說你們回去，我不看這個。以后你們再來跟我講你的產品，你要用移動的截屏圖、手機的截屏圖跟我講。就是這樣的模式，他的員工迅速地把思維方式從PC互聯轉到移動互聯網。
但是到今天，我們僅僅考慮移動互聯網是遠遠不夠的，還要考慮AI時代的幾個特點。我們也有產品經理，我們內部現在也是有不同的產品出來，還有不同的階段，還存在這種移動產品經理，他上臺講的時候就會講我這個屏幕應該設計成什么樣子，我的字體應該有多大，導航應該放在什么地方。他很細地在琢磨這些東西，你稍微變一個位置，可能就會影響0.1%的人，0.1%的人也是幾千萬人。所以你稍微調一個東西就會影響很多人，大家一起討論的都是很細節、很細節的東西。
而我們做AI產品的產品經理在開會時是這樣的，他直接從口袋里掏出來一個芯片，說我現在可以把度秘的芯片做到這么小，這個芯片原來是199元，現在可以做到58元，他們想問題的方法已經是非常非常不同。所以剛才我講造芯片，其實在整個互聯網時代，包括PC互聯網、移動互聯網，我們基本上是只關注軟件的東西。今天看到大多數的互聯網公司，騰訊也好，百度也好，阿里也好，我們很少有硬件產品，都是在軟件層面做改進。
但是到AI時代，軟件和硬件的結合越來越緊密了，你僅做軟件恐怕是不行的。像現在智能音箱在美國很火，他們賣了上千萬臺，這個是充分利用了軟硬件結合優勢。有些我們在手機上不方便實現的功能，在音箱上實現了。為什么？因為手機有電池壽命的問題——就是電池能夠支撐多長時間。所以你不能讓它永遠都在聽你說話，這是手機的問題。你要解鎖，你要打開一個APP，你要按住說話。但音箱不用，你就動動嘴，用不到一個詞他就開了，因為他永遠插著電。而你的手機你要離他很近，我們一般叫半米以內，可能這個對于手機用戶來說不是什么問題，但是你在家庭場景時就不方便，我們需要的距離是五米以內。這個就不僅僅是需要軟件的這種概念，硬件也要隨著改變，軟硬件結合也是AI時代一個非常重要的特點。
還有，我們經常聽到說數據重要，以至于我們的工程師都講數據秒殺一切算法，你只要有好的數據，就能夠訓練出來一些好的算法。但是我自己覺得真正推動社會進步的是算法，算法是需要創造性的東西，他是能夠真正把社會效率大大提升的東西。這個也可以類比工業革命，人工智能是可以類比工業革命的。工業革命大家認為最有標志性的事件是蒸汽機的到來，不是煤的開采。而蒸汽機之所以能夠出現，還真跟煤有關系，最早的蒸汽機就是在英國的煤礦，為了挖煤，這個水滲下去了，他想把水給抽上去。最早的時候蒸汽機非常低效，所以很耗能源，也只有在煤礦邊上，因為煤便宜可以用。這個跟今天數據很多，數據很豐富也可以類比為一件事。
但是我們現在這么多年回想起來，我們只記得瓦特，但瓦特不是發明蒸汽機的人，他是改良蒸汽機的人，是他使得蒸汽機變得有效率，這樣才能夠推廣開來。所以我們認為算法對社會進一步的推動是很大的，比數據更大。人工智能和蒸汽機，還有一個類似之處：就是從第一代蒸汽機發明，到瓦特發明他的蒸汽機之間有90年的時間，這是很漫長的一個過程。我們看人工智能也類似，今天這個社會節奏已經變得快很多了，從人工智能提出來到真正進入實用階段、變得有影響力，也就是從上個世紀50年代到現在，一共用了60年的時間。
還有一點是我們認為極早具備AI的思維方式，確實可以讓你在競爭當中占領先機，所以我們用AI思維做互聯網產品就相當于是一個降維攻擊。互聯網這么多年最大的改變實際上是改變了PC，改變了用戶的生活方式。但是我們認為人工智能能改變很多to B的東西，我們現在講供給側改革，供給側實際上是B端大家能做的東西。其實您仔細想一下互聯網對這端有改變了什么嗎？但是人工智能可以大幅度的改變這端的效果。一個很簡單的方向就是萬物都需要被喚醒。我們過去是人和人之間進行交流，我一開始說人工智能會使得人和物之間能夠進行交流。今天人和計算機交流，大家已經比較習慣了。那能不能讓世界上任何東西都像計算機一樣具備一定的智能，答案是肯定的。將來我們把一個類似于度秘這樣的芯片植入到一個電視機的機頂盒，它就能告訴我們有一個女演員叫劉濤。
我們把一個芯片植入到一個冰箱里，就可以知道你這個冰箱里面什么東西壞了，你可以跟它進行各種各樣的對話、交流。人類跟動物最大的區別是會使用工具。人類發明工具這幾十萬年，一直是人類學習使用工具。人工智能時代以后，是工具學習人類的習慣。你以后再不用學什么了，你只要用人話跟它講，它就明白你要干什么，萬物都被喚醒。這個廣闊前景會改變任何一個行業，我們及早地了人工智能）更有助于推動這個改變。
剛才自動駕駛已經講了，而人工智能在金融的應用，有比如我們現在講的很多金融的理念，包括智能投顧、寫自動金融分析報告等。醫療方面大家也聽過很多，比如醫學影像讀片子看有沒有癌癥之類的。計算機也可以很智能問你幾個問題，判斷你是否得病的準確率也越來越高。而精準醫療（Precision Medicine），就是說每個人得病可能是同一種病，但因為人不一樣，治療方法也不一樣。就像這個藥在這個人身上有效，在那個人身上是沒效果的。像化療，只對1/6的人有效，我們不知道自己是不是這1/6，所以只好大家都用同樣的藥。這些到人工智能應用上都會有改善。再有就是人工智能深度學習去體驗各種各樣的藥物測試，比方說篩選和發現新的潛力藥物。
對中國傳統產業來說，我們也覺得面臨很大的機會，就是因為剛才講所謂的供給側，我們現在所有生產的東西都可以重做一遍，讓它變成智能的。音箱、電視、冰箱都可以變成智能的，桌子、椅子也可以。這個傳統產業確實面臨著很大的轉變、升級。所以AI時代的到來，確實會使得中國在新的經濟增長上存在非常有利的位置。我們一開始也講，今天人工智能的技術使中國和美國，不能說是并駕齊驅，但是也是明顯的第一和第二。而中國有巨大的市場，有非常多的人才還有充足的資金，這三者都會不斷的推進人工智能技術領域，也會推進人工智能技術在各個行業不斷滲透，不斷發揮越來越大的作用。我覺得雖然過去20年大家經歷了互聯網翻天覆地的變化，但是未來20年，人工智能給我們每個人的生活帶來的變化，會遠大于過去20年互聯網給我們帶來的變化。
以下為現場提問環節：
提問：剛才從您的講述中，我覺得我對人工智能有一個全新的認識，對百度在人工智能領域的提前布局和創新發展也深感震撼。提兩個問題，第一個問題是從您剛才講的人工智能兩起兩落的發展歷史到我們現在人工智能還處在弱人工智能領域，可以看出其實我們的人工智能發展速度并不像我們想象中那么快。您認為影響人工智能發展速度的原因是什么？包括現在我們目前說人工智能的發展有沒有他自己難以突破的地方，還有在未來他有沒有什么軟肋？
第二個問題，您剛才說人工智能就是讓機器有人（的能力）。在以后我們很多的實踐都會由機器來代替的這種未來，我們人類要如何自處？這對我們的思維方式和人際關系有什么樣的影響？比如說我的孩子會不會覺得機器人比我這個媽媽更懂他，而不是我這個媽媽更懂他。
李彥宏：先說第一個，我覺得人工智能經過前期大概50年左右漫長的準備，現在到了爆發期，我認為他不會再出現兩起兩落的過程。或者說他對人類社會的影響，一定會越來越明顯。而人工智能前50年，基本上是學術范圍的探討。這個漫長的摸索過程過去之后，我剛才也講了，因為計算資源越來越豐富，價格越來越低廉，數據越來越多使得人工智能技術忽然變得實用了，進入這個實用階段，它是不會再回頭的，它會一直往前落實，各個行業也會由此發生各種各樣的改變。
但是這個當中會不會有泡沫呢？一定會有，任何新的技術或者說新的產品出現，早期都會有泡沫。我們經常從這個曲線“嘩”一下上來，“嘩”一下再下去，然后再逐步上去遠超第一個高點，這是所有的新技術新產品會遇見的規律。但是這個時間不會太長，不會是幾十年這種單位，可能是比如說幾年這樣的單位。而在這個過程中，你是已經實實在在的感受到這個變化，它（人工智能的發展）是不會再回去的。今天你習慣了用語音進行搜索之后，你可能覺得我干嗎還要在這么小的屏幕上用手指頭去輸入呢。人的這種習慣一定會向更加方便的方向去演進。有一天你去機場習慣了刷臉之后，你為什么還要老想著我得帶上身份證呢？這個是絕對不可能的。
我們講，讓復雜的世界變得更簡單。我覺得每次坐飛機還要想著帶證件就很復雜，這是一個心理負擔，我希望是什么都不需要考慮，到哪兒人家都認識我，這個才是更簡單的。怎么樣讓這個發展得更快呢？剛才說有沒有方法？有，其實我講了幾個因素：資金、人才、市場。市場可以再講細一點。具體的比如說包括數據和場景。你怎么能夠積累大量的數據——比如說數據可以學習，人工智能最主要的是機器學習，深度學習也是一種學習。數據越多，你就會學的東西越多。AlphaGo學了可能幾十萬盤棋，才能下過所有的人類，因為沒有一個人研究幾十萬盤棋。因為數據越多，發展就越快。
而在不同的場景，你這個學到的東西就不一樣——在手機這個場景，你要對著它說話的話距離是半米以內，他明白半米以內才能識別。到家里的場景是五米，（可能）兩米、三米、四米、五米，這樣的距離還得再實驗。所以場景越多的話，這個技術進步就越快。
關于第二個問題，人工智能會不會越來越多地代替人的作用，導致家庭親情發生變化，我覺得不會，目前人工智能在做的東西，都是在做效率的提升，還沒有做感情方面的東西。我也覺得讓計算機產生感情是非常非常困難的。這個得到強人工智能階段可能才能實現。所以電腦對人類的替代，他只能替代一些簡單的、重復性的、有規律的腦力勞動，不會代替體力勞動。
人工智能這次革命代替的是腦力勞動，但他是簡單的重復性的腦力勞動，像下棋的規則就是定義清楚的，誰贏誰輸是很清楚的，就是輸了二分之一個子也是輸。但是人在日常生活當中，很多概念是沒有清晰定義的。說這個小姑娘長得很漂亮，很漂亮是什么意思。臉小是漂亮？臉大是漂亮？雙眼皮是漂亮？尖下巴是漂亮？每個人都有他心目當中的西施。所以這個時候，讓計算機去學什么是漂亮，就比學怎么下贏圍棋更復雜。所以人是有他自己擅長的東西，越模糊的越說不清楚的東西，其實人越擅長；越規定得非常嚴格，需要的數據量越大，這樣的東西就越需要快速的計算，而存儲對計算機來說是非常擅長的。所以未來我覺得人的創造性會進一步被發揮，但是簡單的重復性工作也會逐步被機器人替代。
提問：前一陣子百度開放了無人駕駛的底層技術，這件事也在朋友圈里面刷屏了，我想問的就是百度這一舉動背后的原因是什么？然后您覺得會不會因為（開放）帶來哪些變化？
李彥宏：我覺得開放源代碼是人工智能時代的一個標志性的規律，我開始講數據比算法要重要，其實就是很多人之所以持這樣的觀點，就是因為今天算法可以開放出來，大家可以共用，讓大家去不斷地進步，但是數據很多人不愿意開放出來，因為這個東西是別人不容易獲得的，算法呢，琢磨琢磨你也就慢慢學會了。而無人駕駛已經成為了一個業界的共識，所有的汽車廠商面向未來的駕駛就是無人駕駛，他們都很著急，很著急怎么辦呢？他們在技術上又不領先，不領先就要去買這個技術，買相關的團隊買公司，一個十幾個人的公司成立一年多的時間，幾億美金賣給大的互聯網公司或者車廠，大家知道優步Uber去年6.8億美金買了一個自動貨車駕駛的公司。像福特也是買了一個小的創業型公司，就十幾個人的公司，福特要投十億美金進去開發無人駕駛。百度無人車也出去一些做無人車的員工，說我們在百度做過，我可以再做一些無人車相關的東西，剛出去就被投資了幾千萬美金。
我們覺得這個現象是很不合理的，因為他們都是在重復道路，小的創業公司都知道，我在百度做過，我在谷歌做過，所以我可以到這兒來重做一遍，我可以讓你的技術跟百度一樣好，可是沒必要啊，我們把它開放出來，所有的人都在一個很高的基礎上來不斷的提升技術，我們覺得這個才是社會價值最大化的做法，所以我們今年年初做了一個決定，就是要把百度的無人駕駛技術開放出來。那么開放出來之后其實獲得了很好的反響，不僅是刷屏、大家關注，其實也是從國內的車廠到國外的車廠，再到汽車零部件廠商都反映非常好。李克強總理訪問德國，我們也是跟德國的車企大眾簽了合作協議，過去別人都講“德國技術，中國制造”，我們今天可以反過來講了，“中國技術，德國制造”。這個就是合作非常大的效應，我們也覺得這個是順應了潮流。
其實大家想一下，智能手機時代也有類似的事情發生。就正好是十年前，iPhone的IOS系統是封閉系統，大家雖然都知道智能手機代表趨勢，但是除了蘋果之外，都沒有智能手機的軟件技術。這個時候安卓出來了，雖然安卓那個時候還很簡陋，功能還很不全面，但是，它開放。它開放了之后，所有的手機廠商就在他的基礎上做手機。到今天，我們中國市場上百分之十幾的市場是蘋果的，百分之八十幾的市場是安卓的。汽車很有可能再走這樣的路，如果你開放，我們就可以拿到很多很多的支持，我們也覺得這個是一個正確的、合理的產業發展和演進的路徑。
提問：李主席，您好，我有兩個問題，第一個是關于年初的時候陸奇剛剛加入百度，比較想知道陸奇上任之后，百度有什么變化？第二個問題，百度的人工智能的技術非常牛，這是大家公認的，但是大家比較擔憂百度的人工智能的產品化上面的一些問題，不知道您對這個問題怎么看？很多公司也在做智能音箱這樣的產品，百度在這方面有沒有一些布局？
李彥宏：我跟陸奇認識了有將近20年的時間，過去這么多年一直都有很不錯的交流，當他從微軟辭職之后，我們談過幾次，覺得很適合到百度來，一方面百度是最重視人工智能的中國公司，另外一方面，他跟我也是有一個共同的理想，就是在人工智能時代，中國可以完全不落后美國，它的技術可以在中國有很大的市場空間。那么他就很順利地加入到百度，來了小半年的時間，應該說是上上下下，有口皆碑，大家都很喜歡他，既有非常強的技術能力，又有很強的管理能力，并且工作極其拼，他開會比我開的多，懂得也比我多，尤其是人工智能技術懂得比我多，所以他對百度的業務推進還是非常明顯的。
我們確實是在人工智能這個領域布局了大概有五六年的時間，剛才講的這些基礎的技術，不管是語音的識別、圖像的識別、自然語言的理解和用戶畫像，都有很多應用的場景，但是確實像你講的，未來到底是哪一個產品，哪一款產品有最大的商業價值，有最大的社會價值，其實現在還在一個探索的過程當中。我們已經在做的，像無人駕駛汽車，我剛才講是業界共識，但是它是需要一個時間的，到2021年和2022年之間才會真正的進入實用階段，但是一旦進入實用階段，將對這個社會產生的影響是非常非常大的。中國的GDP大概有六分之一左右是跟車有關的，而這個車一旦進入無人駕駛階段，那就是完全不一樣的一個場景。像度秘剛才演示的就是它植入到電視或者其他的設備當中，我們認為也是一個非常大的市場。所謂喚醒萬物，就是不管什么東西植入芯片的話，它就具備了人機對話的能力，人和物之間溝通的能力，這個問題相對來說，我們認為無論是社會價值還是商業價值都非常大。像冰箱可以說是度秘應用的一個的應用場景。現在我們也跟一些公司有合作，像小魚在家，他就是植入了DuerOS操作系統，能夠進行人機對話，未來這樣的形態是冰箱產業的趨勢。
提問：李主席，您好，我想問一下，AI技術在咱們這個制造業應用的前景是相當廣闊，特別是能夠很好的推動傳統的制造業轉型升級，我希望您詳細介紹一下人工智能技術在制造業中的應用，具體應用的深度可以達到一種什么樣的狀況？百度有沒有考慮推動中國的這個制造業轉型升級，把AI技術應用在這方面？
李彥宏：制造業的范圍非常廣，從某種意義上講，其實制造業可以叫做實業，很明顯，百度在汽車制造上，我們肯定會介入的比較深，目前跟不少的車廠都有合作，那么其他領域的制造，我們更多的是希望能夠供應芯片來使得這個物品變得智能化，能聽懂人的話，有相應的操作。我覺得制造業的轉型升級，未來可能主要得靠智能化，不是說你質量變好了，你過去用5年，現在用6年，這個我覺得沒有什么本質的變化，更多的是怎么能夠智能化，能夠懂人，更懂得消費者。其實手機這么多年的變化不是說原來一個手機能用3年，現在能用4年，就好了。它是越來越功能強大，越來越智能，它變得更好了，如果手機可以做到智能，那么電視為什么不能？桌子為什么不能？你制造的任何一個東西都應該變得更加的智能，我覺得這是最主要的未來的智能。
