达摩院秀跨境AI语音-达摩院 语音

1. 阿里达摩院一共多少人？
2. 关于人工智能，你了解多少？

阿里达摩院一共多少人？

1100人左右。阿里巴巴达摩院成立于2017年10月11日，致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究，2017年马云曾经宣布，要在未来3年之内，投入1000亿人民币用于阿里巴巴达摩院的技术研发，达摩院的目标就是打造全球最顶尖的研究机构之一。

所以自从达摩院成立之后已经引用了很多全球顶尖的科学家，虽然从绝对量来看，目前达摩院的人数并不是很多，但是他们每个人在自己的领域之内都具有很大的影响力，所以一个人可以顶上很多人。此外，达摩也依赖于阿里巴巴这个大家庭，实际上阿里巴巴目前所拥有的工程师队伍至少达到3万人以上，这些人随时都有可能会参与到达摩院的一些科学研究当中。

阿里达摩院是阿里巴巴集团下属机构，成立于2017年10月，是一所致力于开展基础科学和颠覆式技术创新研究的企业驱动型“新型研发机构”，现设语音实验室、量子实验室等14个实验室，在全球8个地区设立了研究中心，拥有高校教授30多人、IEEE Fellow 级别科学家10多人。

关于人工智能，你了解多少？

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占***别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前***、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好***和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、***要率先***用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立***和法律的共识。

复旦大学管理学院联•首 CxO Talk：

随着无人驾驶的到来，商业形态也会发生变化。我们平时的出行可以抽象成是一个点到点的移动。在这个移动过程中如果不需要关注驾驶本身，那我们在这个移动空间里面可以做什么呢？这有非常大的想象空间，也会引起商业形态上的很多变化。以后的停车场可能就会不一样，不需要那么多停车场，反正是无人驾驶，服务的时候在城市里面兜圈子，不服务了可以到郊区很大的停车场里面去。从社会效益来看，无人驾驶对交通事故的减少、环境生态的提高也是非常重要的。在美国，摩根斯坦利做了一个统计，如果无人驾驶真的实施，这个社会的收益总额将达到美国GDP的13%，这无疑是一个很大的市场。

人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。

根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。

人工智能是且仅是一个思考工具，他和人类的区别是很明显的。

1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求。

2.人工智能没有自由意志，至少在cpu/gpu结构下没有，至多拥有一个热噪音随机生成器。至于未来引入qpu（量子处理器）甚至更先进的硬件后会不会有，此时无法断言，毕竟，更根本的问题在于我们无法知道人类是否真的有自由意志，如果有，自由意志的来源是什么。

3.人工智能极大可能是一个群体智慧，没有个体的概念。古典科幻中的“x个机器人”对话的情况很可能是不存在的，按照目前的技术方向，智能很可能在云上，机器人只是终端。当然，不排除未来的云计算是全网p2p的情况，那么每个终端就会有独立的想法。

关于智慧奇点，在alphago身上相信很多人已经感受到了，他的思考模式和基本原理我们能看懂，但我们没有那么大的思考量来还原他的完整运行过程，因此我们无法理解他为什么作出这样的决策，这就是一个典型的量变引起质变的过程。这个过程未来可能发生在各个领域，科研，医疗，艺术。人类负责制定原则和方向，AI负责把这个方向走到极致。

关于对AI的恐惧，大多数人设想的情况是不存在且毫无必要的，但有一点却是真实存在的，那就是因为上述问题（人类无法理解AI决策）的存在，导致了我们很可能作出非常危险的选择。这相当于给了三岁小孩一堆化学药剂，在他不理解这些东西是干什么的情况下随意摆弄，结果十有八九会弄伤他自己。AI的危险总是来源于人类错误的决策。

我所了解的人工智能大概有以下几方面:

一，没有自我意识。它不知道有自己存在。阿尔法狗战胜所有顶级人类棋手，但是它不知道自己在下棋。

二，没有情感。它可以顶替人做好多的事情，不过，它没有欣喜与痛苦，没有欲望和失望，没有亲情与友情，是冰冷的机器。

三，没有智商。虽然，下棋人类已经完败于人工智能，但是人工智能并无智商，因为它的一切所作所为，都是执行的命令而已，即便有很多的行为超过人，那只是人类编写的程序高明而已。

四，进步会很快，有智慧很难。它发展一定会很快，很多新的算***出现，看上去非常智能，但是不改机器的属性，很难拥有真正的智慧。

四，不会下我的奇袭象棋。不完全信息博弈，与棋手双方彼此的认识、心理活动关系密切，不是程序可以预先规定的，所以它会乱翻棋子，难以做出针对棋手特质的正确决策，最多，靠蒙下棋。

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