左边这张图表达的是从过去摩尔定律之后特别是沿着传统的路线发展过程当中，我们看到从硬盘再到Flash过程当中的新的机构，以便创造出新的应用的方式。自然的一个想法是计算和存储的融合是不是一个重要的支撑点。

分布式系统层面中，有很多新的机会，包括内存计算为基础的，所谓数据流的计算、图计算的系统，这样一个计算系统为我们处理计算的方式是不是完整的，这样模式的延伸就是现在处理最重要的。

三是我们经常在一起讨论的智能一致性的问题，群体智能的可行性问题。通过整合其他学科的知识对亿我们认知的能力进行不断的完善，在这个领域像李生理事长所讲的是智能的最高阶段，也是我们期待的过去想超越的，在原来图灵测试基本方式又走向了新的应用。这个领域的发展空间现在非常多的，而且也出现了很多积极的效果，这方面的效果也推动了社会在学术界、产学界的新期待。

总体来说，我觉得人工智能在技术发展当中仍然出现计算的基本瓶颈问题，就是虽然计算能力很大，有千万亿，又要延续百亿的计算机。现在处理结构也给我们带来了很多新的思考，最后是学习效率，这些是所看到的新问题。人们期待的通过一种通用的模型，再加上对人脑计算的发展来进行思考，所以如果顺着第二第三条方式交叉的话，设务脑可能也是一个数据处理系统，由此引入第二条研究的途径，对脑科学的认识和模拟是否能够对智能产生重要的影响，这些领域我也把前面第三个问题和它相关的联系在一起，表现的对话系统和一些记忆芯片，这个领域也有很多工作开展。

对应前面计算产生智能，数据作为源头来开始，在认知和模拟脑方面一直在开展这项工作，特别是最近几年，美国和欧盟分别启动了重要的脑科学的计划，也在不断的探索这个领域的发展模式，所以说到这里，计算产生智能，人脑和脑科学的研究也在于智能，以前开玩笑，张老师跟别人调侃，我们作为人来说，对脑的认识是有局限的，有局限的人的脑力去研究人的脑，是不是我们进入了一种新的悖论，所以应该从数据和计算产生智能，来看待这个特征，因为我们理解上的局限性会影响我们研究问题的有效性。但是这两种方式，如果最后是一种计算系统，我们就可以把计算机在外部模拟计算和重要的方法和计算模式有效的和脑科学结合，也许会产生不一样的事情。怎么去融合这两条路径？我觉得从事信息领域的人和从事神经科学的人也正在探讨这个方向。

北航在北京市的支持下成立了一个大数据科学和脑机智能的工作，期望通过在计算方面、系统技术设计与仿真方面、认知机理方面来开展一些有选择性的工作，所以今天看到这么多年轻的新的面孔，也欢迎各位多交、沟通，推进这项工作，我们也希望能够透过数据智能或数据的分析，来为数据的科学基础和技术的准备做些贡献。

简要在这里跟各位报告一下对产业的发展。对人工智能，上个月底和杨强教授讨论，他说应该分析一下我们产业中的痛点，现在产业中的大概具备的基本条件，以便我们说应用过程当中，讲产业的时候是不是有改变我们现代现实的一部分的需求。MIT也专门讲，人工智能走向三个阶段，从逻辑推理、专家系统到现在的深度学习发展，也认为这是人工智能的第三次浪潮。扎赫特（音）在上个月做了一个新兴技术的预测，其中把人工智能作为重要的内容，我们看到相当多的发展空间，最好的预测未来25年将会对产业的形成和发展起到很重要的作用。

这个内容大家都知道，在世界经济论坛预测未来10-15年产业出现新的拐点当中提出了六大趋势，其中第四点就把大数据和人工智能作为重要的产业发展方向，需要引起重视。它不是专门的咨询机构，而是众多的州和全球在多个领域和产业界的关注的焦点，并把它凝练出来，做了相当长时间的研究和分析。它对大数据和人工智能未来对产业化的影响更多的是理解对决策的思考方式，而从这里我们看到，人机物的互联，计算、通信和存储新的影响，以及物联网，IOT，还有分享型经济和数字化。说白了，这些都对我们现在看的人工智能有新的突破和新的支撑。

据BBC的报告，大概到2020年，全球人工智能的市场规模达到183亿，总规模并不是很大，但是增长率是非常高的。投资领域的规模，从2013年2015年他们做了一个基本的对比，整个的投资金额、笔数也处于快速发展的过程当中。亚洲发展的速度也挺快，中国现在号称人工智能公司非常多的，就像每一个内容兴起一样。

真正的人工智能是否进入到产业爆发的拐点，有几个基本的标志，有没有规模化的痛点或者能改变产业的内容。这里人们讲深度学习是否是为人工智能提供了大规模的商业化水平，云计算和大数据是不是人工智能成长的数据基础，而资本的持续投入是不是对它的成长更有好处，但是人们更加关注规模应用和它发展的痛点。所以我想在这里有一个基本的情况跟各位报告一下，人工智能和制造业的发展。

因为机器人和无人机或者未来发展的自动驾驶，确实有可能对这个行业产生变革，就跟第一次蒸汽机、纺织机出现以后，大量的农民和工人失业了。改变行业的状态，麦肯锡预测，10年之后制造业和服务业领域的机器人可能会取代4千万到7千万全职工人。Gartner预测，2025年1/3被机器人或智能软件代替无人驾驶，使300万卡车司机失业；牛津大学，47%的就业面临“危险”。所以人们在讲，凡是人类在进行重复性或者可进行流程化管理工作，机器代替人是一种比较流行的方式。这种方式也可能是人工智能产业发展最最主要要推动的在这些领域当中，投资的幅度相对高，也会相对快。

另外在医疗培训和教育行业，这里也有相当的方式，包括我们以前看到的MOOC的模式，包括对医生医疗。

数据计算和模式将会改变我们对问题的理解，除了我们过去在网络计算下考虑的互联网，我们添加了设备计算的、智能计算，而且带来了很多新空间。而正在开始的物理世界的互联所形成的IOT或者叫做工业互联网、产业互联网。去年9月份，美国曾经在讨论，叫“重启IT革命”，他们认为在过去的技术发展中IT已经太沉寂了，缺乏新的亮点，而发展过程当中，数据的快速增长和传感器的大量部署，特别是移动设备智能终端的兴起，对整个产业出现了新的拐点，这个拐点将会是“重启IT革命”。从这样发展中我们看到它列入了八个领域，在这八个领域中包括感知计算，特别谈到智能存储，也谈到下一类的制造范式，而且提出所谓Insight Computing（洞察计算）。现在很搞人工智能的公司和咨询公司也在谈Insight。这样一个领域发展也有另外一个领域在支撑它，影响制造业的颠覆性技术以及未来制造业的革命性技术都把数据处理的方式、云计算作为未来很重要的一点。

经济应用，世界经济论坛也提出未来分享经济是重要的一种。分享经济，2010年《时代周刊》作为改变世界的10大想法之一。最近出现了一个按需经济，在这样一个巨大的新兴技术和市场发展过程中，对过去工业时代的规律和经济模式会有一个必然的变化。所以需要我们去思考生产力之外的一些模式的问题。与此更重要的，我们也需要在人工智能、虚拟现实技术上不断发展，不断应用，不断推动产业化，这样一些不确定性还没有完全把握的过程当中，如何有效的去理解并且推动和培育新应用模式就会非常重要。在我们预测趋势的时候，也对产业发展的转折点，转折的方式给予思考，也许我们会更加有效的对它做出判断。

在这个领域中国又有很多的机会，习总书记在4月19号还专门讲到关于大力发展信息、拓展信息经济空间，其中重要的就是把信息化和工业化，互联网和实体经济结合作为一个重要的领域。在这里，中国对人工智能产业有极大的发展空间，也有巨大的市场。因为我们的产业规模是互联网基础设施和信息基础设施规模世界最大，信息经济已经成为整个国家经济发展的新动能，我们看到它占GDP的比值从2014年超过了25%，去年达到了27%。而信息产业也成了我们支柱型行业，有很多这方面的工作。

面向2020年，信息经济将会成为中国非常非常重要，信息消费规模将达到6万亿，而他对GDP的比重从现在的27%将达到40%以上，所以未来得人工智能、虚拟现实对整个信息经济的影响是相当重要的。所以产业虽然在发展阶段，但是人工智能对经济社会的贡献和可能产生的重大影响也包括社会现代化和治理，都将会有重要和积极的作用。这是跟各位分享的一些产业现代的理解特别是和制造业和未来发展中，机器人、无人机、智能驾驶所创造了空间，这是一大部分，另外一达到是关于教育和培训。

最后对人工智能简单讲几句话，人工智能需要我们准确把握发展的窗口期，准确的把握和发展的阶段也是非常重要的，特别是如何来寻找和产业、应用的痛点，找出把握好市场和政府推动的关系。我们在这段关系当中将会围绕中国制造2025，特别是制造业的发展，来打造智能制造、智能工厂，或者中国的方式是两化融合来推动，我们会重点做五大类的工作：一是在技术方面，二是产业基础，三是公共平台，四是培育重大的应用，最后搭建一个公共的服务平台。