第二节 殊途同归的智能技术探索

希望是隐藏在群山后的星星，探索是人生道路上倔执的旅人。

——第谷·布拉赫

自智能技术起步以来，大量企业和机构踏上了智能技术探索的旅程。有些为了实现企业社会价值，有些为了实现民族理想，也有不少是怀着人类共同目标在前行。他们探索技术的方式可能不同，也许是超越理想的概念探索，可能是踏踏实实的技术落地，抑或是直截了当的并购重组。但不论是哪种方式和理念，所有的技术探索终将归结到人类技术的进步，实现智能技术探索的殊途同归。

人工智能的“快”与“慢”

美国著名心理学家丹尼尔·卡尼曼写了一本关于思维方式的书，《思考，快与慢》，他在这本书中提到了两种思维系统，一种是靠直觉判断，非常快；一种是通过逻辑分析，理性判断，非常慢。思维有快慢之分，但对人类都很重要，而且相互之间可以有效转变，构成一个整体。

小米从突然闯入人们的视野到成为中国人生活的一部分，仅仅七八年时间。这种闪电式发展的背后是小米集团董事长雷军的雷厉风行，找到方向之后稳、准、狠，快速实现盈利。从小米手机到小米家电，再到人工智能领域，无一不体现小米的战略风格。

2019智博会上，小米集团董事长雷军发表了题为《小米AIoT的跨界融合与创新发展》的演讲，具体介绍了小米AIoT的成果。AIoT是一个合成词，由AI（人工智能）和IoT（物联网）组成。也就是说，AIoT是人工智能和物联网融合成的智能化生态体系，链接人和万事万物。

小爱同学就是打通人和物之间的一个智能节点。用雷军的话说，人工智能的核心就是智能音响的语音助理。截至2020年5月，小爱音箱系列产品作为小米AIoT的核心产品，累计销量突破2200万台，发布三年以来累计被唤醒数319亿次，成为行业翘楚。这款智能音响的价格从几十元到几百元不等，底层的核心智能语音功能又完全一致，因此以亲民的价格迅速打入千家万户，为小米构建智能化生态系统打下基础。

采用成熟的技术，推出亲民的价格，小米擅长的是快落地和快智能。而阿里巴巴从电子商务起步，构建起一个宏大的科技帝国，至今已有20多年历史。

现在说起阿里巴巴，很多人对它的印象仍停留在电商领域。事实上，阿里早在2010年就开始广泛涉猎人工智能的多个领域，从软件到硬件、从系统到芯片、从单一产品到解决方案，都有阿里的投入。

“智能世界不是让万物像人，而是让万物像人一样去学习，智能时代要解决的是人解决不了的问题，了解人不能了解的东西。”这是马云在2019智博会上发表的观点。

这也恰恰是阿里巴巴的ET大脑模式为自身赋予的使命。

ET大脑模式是阿里在数据智能领域最重要的模式实践，是基础人工智能的研究技术和面向各种行业场景模式之间的桥梁。ET大脑模式经过多年探索，已初见成效。其中，ET工业大脑实现了国内首个按效果付费的IT服务案例——帮助天合光能提升的电池片A品率达7%。

2015年，ET工业大脑进入市场初期，阿里云人工智能首席科学家山景博士（闵万里）处处碰壁，在江苏接触的几十家工厂，全部拒绝合作。“这正好证明了阿里云在做一件创新的事情，因为有价值的事情早就被别人做过了”，山景博士曾在接受媒体采访时说。山景博士的判断没错，4年后，ET工业大脑才大规模盈利。

这与累计销量高达2200万台销量的小爱同学形成鲜明对比，面向产业的解决方案远远不像面向个人消费者推出产品那么直接，市场反应也偏向于慎重与缓慢。

时至今日，阿里的ET大脑作为阿里最重要的智能产业解决方案，已被成功运用到多个领域，形成ET城市大脑、ET工业大脑、ET航空大脑、ET金融大脑等。

在智能产业的发展中，我们看到很多这样的“快”与“慢”。面向消费者推出智能产品的企业，往往更擅长快发展、快落地，以快速迭代与快速变化形成市场共振；而面向行业、产业和生态推出智能产业解决方案的企业，往往更注重慢发展、慢落地，以厚积薄发去创造底层改变。

以上只是在两家企业、两个产品之间进行对比，真实的情况更加复杂。更何况，小米也有慢产品，阿里巴巴同样有快服务。但不论快落地还是慢研发，都各自实现了对人工智能时代的贡献。

自动驾驶的“放”与“收”

这里有一些关于自动驾驶的让人痛心的例子。

据央视新闻报道，2016年1月20日，23岁的高某，驾驶一辆特斯拉与前方的道路清扫车发生追尾事故导致身亡。高父起诉称，特斯拉夸大宣传的自动驾驶功能才是车祸的元凶。2018年1月，一辆特斯拉轿车在美国洛杉矶高速公路上发生车祸，该车在自动驾驶模式下以时速100多公里撞上了停在路边的消防车。同年3月23日，另一辆特斯拉撞上了高速公路的护栏，造成车主死亡，同样是在自动驾驶模式下行驶。

这三起悲剧发生的原因，都指向对自动驾驶的依赖导致驾驶者开车心不在焉。自动驾驶本身没有错，但是没有人类思维的自动驾驶遇上人性的懒惰，造成悲剧的发生，这也引发了对于自动驾驶安全问题甚至伦理问题的讨论。

自动驾驶汽车，是该彻底将控制权“放手”给汽车，还是应该保持警觉？不同的自动驾驶汽车研发企业，以他们不同的理解和方式在行动。

事故的发生，并没有改变特斯拉首席执行官埃隆·马斯克对自动驾驶未来发展的信心。他对事故进行了免责声明，同时希望特斯拉驾驶员在自动驾驶模式下仍保持警惕。他认为，总体上人类是可以放手给自动驾驶的。

特斯拉自动驾驶辅助功能的发展要追溯到2013年，特斯拉首先在内部提出Autopilot的方向。从2013年10月，Autopilot招聘了第一名员工德鲁·格雷开始，到一年后hardware1.0发布，再到2019年，Full Self-driving Computer前装量产，这意味着几乎所有特斯拉量产车辆都安装了自动驾驶辅助系统。

2020年，我们访问特斯拉官方网站的Autopilot网页，出现在屏幕正中间的赫然是“Future of Driving”（未来驾驶），大字下方文字：所有全新特斯拉车辆均标配先进的硬件，除支持目前已实现的Autopilot自动辅助驾驶功能外，将通过OTA软件更新，不断完善功能，在未来实现完全自动驾驶。

再往下，则是一段真实驾驶记录视频，3分46秒的视频展示了特斯拉汽车从导航开始到抵达目的地，汽车自动寻找车位并停下的过程。司机全程保持“放手”状态，方向盘自己转动，现代感十足。特斯拉坚定不移地在其自动驾驶的路上前行。毫无疑问，特斯拉相信机器，同时也在努力让机器变得更可靠。

戏剧性的一幕出现了。正是在特斯拉启动自动驾驶项目的2013年，谷歌的自动驾驶项目Waymo宣布无限期搁置，原因是一名员工在自动驾驶的车上睡着了，另一名员工在自动驾驶的车上化妆。Waymo首席执行官约翰·克拉富西克后来阐述过内部的想法，团队认为半自动驾驶系统是不可靠的。因为自动驾驶系统越好，人们就越容易过度信赖它。所以，更愿意相信人，而非汽车。当他们看到驾驶员产生了对机器的依赖时，认为这是非常危险的信号，人类应该“收手”了。

特斯拉自动驾驶项目启动，和谷歌自动驾驶项目的暂停发生在同一年，看起来是完全相反的选择。然而到2016年12月，谷歌将Waymo独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司。这意味着谷歌重启了自动驾驶项目。

2019年10月10日，Waymo宣布其全自动驾驶汽车将与客户见面。这个时间与特斯拉宣布全自动驾驶功能捆绑到其生产的所有汽车中的时间仅仅相隔2个月。

2019年，重庆市民在智博会上体验了长安汽车L4级自动驾驶，也是这款车首次在开放道路场景下运行。虽然外观普通，但是车辆采用了6个激光雷达、5个毫米波雷达、6个摄像头、12个超声波雷达的传感配置，GNSS IMU RTK定位、高精地图和V2X控制器，两套计算系统。单车造价高达160万元。

但是与特斯拉及谷歌的自动驾驶不同的是，长安的L4级别已经实现了人车分离，离真正的无人驾驶L5级仅一步之遥。这种自动驾驶不仅需要自动驾驶汽车，还需要在特定的公路上行驶，同时也需要5G自动驾驶平台作为系统支撑。也就是人、车、路、网的协同实现了自动驾驶。

事实上，特斯拉、谷歌、长安，他们的目标都是真正的无人驾驶，实现“收放自如”。当真正实现无人驾驶，也就是自动驾驶的终极版时，车应该像人一样，像驾驶员一样，具有学习能力，能够应对各种问题。

未来，人与汽车之间不能停留在历史上控制和被控制的状态，更应该是教和学、交付和系统的关系。届时，自动驾驶“收”与“放”的问题便不再是问题。

工业智造的“多”与“少”

德国思爱普对中国过去3年最大的300项人工智能的融资做了分析：23.4%的投资在商业与零售领域，18.3%在自动驾驶领域，对制造业相关的投入不到1%。

然而制造业恰恰是人工智能应用场景最具潜力的区域。

当我们说起人工智能在工业领域的应用，很多人会想象出这样一幅场景：在一个巨大的汽车生产车间，机械臂快速上下挥舞，火花四溅，但是车间内没有一个人。汽车一辆接一辆地被组装完整，喷上油漆。

这也是不少智能制造企业多年奋斗的成果。通过将人工智能运用在制造业，实现生产的“多、快、好、省”，越多越好。但是另一部分企业则更注重客户需求，他们认为制造并非越多越好，而是越少越好，因为个性化定制才是智能制造的未来。

川崎重工业株式会社机器人公司总裁桥本康彦在智博会上播放的视频逼真地展现了工业智造的“多”，一个工人可以同时控制多台机器人。这个视频当中，一名工人手握遥控器，镇定自若。这台遥控器就像一根魔法杖，在几台机器人之间来回操控，而机器人则井然有序地制造着产品。现在，很多企业都通过川崎的解决方案来实现安全高效的智能制造。

这家拥有140多年历史的企业横跨了工业1.0、工业2.0、工业3.0以及即将实现的工业4.0时代。它制造的产品多到难以形象，包括铁路、火车、重工机械、摩托车甚至航天器等。

川崎的机器人研发和制造已有50多年历史了，也就是说，川崎从20世纪70年代就开始开发机器人。近年来，川崎更是将人工智能系统融入其新开发的工业机器人中，如Successor机器人、duAro机器人。

相比川崎的多与重，海尔则显得少而轻，尤其在智能制造领域。海尔经历过规模化、高效率的工业化阶段之后，在面向需求更为个性化的时代慢慢地不再强调高产能和高效率，而更强调个性化定制。

正如马云在智博会上所说，“未来的制造业不是标准化和规模化，而是个性化、定制化、智能化。以前是以制造为中心，未来应该以创造为中心”。海尔的智能制造方向，也是个性化定制，少而准。

海尔工业智能研究院执行院长张维杰，在智博会上表达了他对制造自动化的担忧，尤其是如果具备了自动化却进行不了产品创新，就很容易造成库存越来越多。产品问题没有解决，就得不到市场的青睐。

海尔提出的大规模定制的概念，其核心是连接用户，只有将用户连起来才能进行有效运转。定制虽然看起来没有自动化的产量那么高，但是每一款定制产品加在一起，也是非同寻常的数量。“多”与“少”之间，可以像太极阴阳的转换，也可以你中有我，我中有你，深度融合。

以冰箱为例，海尔通过冰箱的人工智能保鲜算法，识别客户放进冰箱的食物，然后保持住不同食材的新鲜度。不仅如此，冰箱物联网装备可以和农场甚至物流链接起来，实现供应和配送智能化。

此外，通过对使用冰箱者身体体质的研读，合理配置食物。一台冰箱，可以成为私人定制的营养专家。虽然大规模出厂时的冰箱是一样的，有成千上万台，但是在面向每一个用户进行个性化的初始设定之后，每台冰箱都变得独一无二，全世界仅此一台。

当然，大型机器制造业和小型家电制造业不可同日而语。不论强调高效生产还是个性化定制，他们都在以各自的方式和理念带给人们新的制造体验。

协同合作共创智能时代

上文所述的企业，实践智能之路的理念和实操不尽相同。人工智能有快有慢，自动驾驶有放有收，工业智造有多有少，这些企业以自己的方式探索智能技术，建造着各自的智能大厦，各有各的信仰，也各有各的经验。

这和我们曾经的经验格格不入，在工业3.0时代，围绕制造业的功能、设计、质量、效率、成本、利润等核心要素的选择与组合，可以组合出不同类型的千万种企业，每一类型的企业都能围绕市场中的定位，去调节自己核心要素的配比，但在其背后，这些要素的标准就像游标卡尺一样精准。

你无法以低效率制造出的低质量产品，获取高利润，这是上一个时代制造业最基本的逻辑。

然而，在智能产业时代，我们能感受到这些要素仍然在起作用，但是有一些新的东西正在萌生，而且仿佛更重要，甚至不同企业之间仿佛有着自己独有的特质与法门。

智博会的出现，在智能产业时代给了这些企业面对面讨论、耳对耳倾听的机会。川崎和海尔曾相聚在2019智博会的智能制造高峰论坛；长安和腾讯也同时出现在智博会的汽车行业论坛；小米和阿里巴巴已是智博会高峰论坛的“常客”。他们带着自己的成果和不同理念现身智博会，将这些不可思议的智能技术展现在广大群众面前。但更重要的是，他们发现了也在一同探索智能技术的同行、专家、政策制定者等。

定期聚在一起，智能产业各领域的企业都有机会就产业链的优化进行探讨；在同一领域开展研究的不同企业可以看到彼此的理论依据和研发成果，同时也看到自己的不足和需要调整的方向；对于大型制造企业来说，寻找一批具备成熟人工智能技术的合作伙伴，无疑也能在下半场的智能制造赛场上赢得一条通畅的跑道。

我们同时也发现，有那么多种智能产业技术探索，其实都是殊途同归。毫无疑问，一个协同合作的智能时代已经来临。