“AI威胁论”原来是命名的错误？

“所以，你是一个坚定的人工智能无威胁论者吗？”

杨元庆想了想，回答我：“是的。”

这是我与他之间关于“人工智能威胁论”的讨论。

埃隆马斯克已经多次明确表态认为人工智能的发展将危机人类的生存，而扎克伯格等人则认为他是在杞人忧天。

不过，杨元庆并不认同“人工智能”的命名。

在他看来，人工智能（Artificial Intelligence）的说法容易带来误解，会让人担心AI将取代人类；所以他认为更准确的说法是：增强的智能（Augmented Intelligence）。

在增强智能这个基础上，才能得以往下谈智能医疗、智能制造等等。

他认为互联网是数字化时代的产物，未来则是智能化时代，这既是基于互联网，肯定又会超越互联网和数字化时代，“未来互联网只是一个工具，像电话线一样，它不可少，但远远不是全部。由于IoT带来数据的膨胀，加上计算力的加强，和算法的优化，会带来行业智能，或者产业智能。”

因此，他认为“工业互联网”的说法不够精确，这并不仅仅是工业，而应该是全产业和行业，而且也不能只有互联网，应该是产业智能或者行业智能。

“过去我们谈到智能制造就是机器人，机器臂。这只是数字化的设备，机器人、机器臂对应的是IoT，而不是智能制造的全部。我们要真正实现智能制造的话，最后一定是围绕着大数据、计算力、算法来考虑。”

关于大数据，他把它比喻成能源，“因为有了互联网，网络无处不在，才诞生了IoT，更多的智能终端。其更大的意义在于，越来越多的终端，会产生越来越多的数据。”

在有了数据之后，计算力开始发挥作用，“光有data还不够，数据经过整理和分析才有价值。所以现在有边缘计算，云计算/云服务，这个总体就是计算力。数据要存储、归纳、整理、分析，要有足够的计算力来支撑。这是另外一条线驱动我们向未来智能化时代过渡。”

更重要的是算法，这也是他认为人工智能不会威胁人类的最重要原因之一，“机器的智慧是基于人的智慧，算法都是人类定的，它只是在增强人的智慧。”

基于这种对于智能的理解基础，他认为人工智能将全面介入人类的生活、生产当中。

以智能制造为例，他认为智能将体现在整个制造的设计研发、供应、生产、销售、服务五大链条中。他认为，智能制造更加准确的定义是从自动化和信息化基础上进入智能化，是对全价值链的推进，是基于越来越多的智能设备所产生的数据，基于边缘计算和云计算的数据，基于深度学习的算法所带来的制造行业的智能。

“比如说设计研发，我们的产品要一代代往下走，怎么设计？怎么研发？要基于前几代客户的使用数据，供应链上下游的技术变化等等，来进行设计，再用智能的方式进行模拟测试，看是否符合设计的要求。”

到了供应端，智能将有可能解决以往遇到的最大问题：供需不平衡，“对于制造型企业，最大的问题是供需不平衡，供过于求，供不应求，都是企业的损失。但现在随着增强智能，或者人工智能的发展，就会大大改善这个问题。我们现在实际上在用大数据进行需求的预测。大数据不仅仅包括我们过去销售的历史记录，每年波峰波谷清清楚楚，机器最终预测就会比人的预测准确度高很多。”

生产和销售同样如此，就连服务，目前也已经广泛智能化。

采访结束时，杨元庆站起身，又补充了一句：“有矛必有盾，只是车到山前必有路，不用过于担心。”