以下为沈晓卫演讲原文

9月21日，由易和易科技主办的“2018易未来科技峰会”之“ALL IN时代”在北京举办。其中，IBM中国首席技术官、中国研究院院长沈晓卫进行了《从人工智能到量子计算》的主题演讲。

亿欧作为受邀媒体，在易科技整理的基础上作了进一步的精简。首先，沈晓卫分享了IBM预测的未来五年改变人类生活的科技其中就包括人工智能、量子计算、区块链等。关于今天的主题，人工智能。沈晓卫认为现阶段的人工智能也只是增强智能的概念，是人工智能作为工具，人机同行解决发展和行业中遇到的问题。

“在这样一个时代，企业需要思考可能遇到的机遇：专长、数据和平台。”沈晓卫表示，

“现在的人工智能更多面向消费者，未来年更多的将是面向企业。”

沈晓卫认为，人工智能的成功需要商业化的成功。而这个成功的关键就是找到人工智能落地的场景和产生规模化的效应。

“如何精准的发现人工智能的场景是个挑战。”沈晓卫表示，“除此之外，还有就是如何产生规模化的效应，如何更加易于使用，更好应用到商业场景中。”

谈到人工智能与场景的结合，沈晓卫举例道，比如利用人工智能技术更好理解企业，更好洞察用户，提供数据，利用人工智能提供决策支持，构建人工智能助手；第三个大需求就是利用人工智能将业务进行重整，将流水线更高效。

据沈晓卫透露，IBM已经在关注量子计算，寻找量子计算的应用场景。“需要指出的是量子计算与传统计算不是替代的关系，而是相互补充的关系。”沈晓卫表示，“我们希望量子计算机可能做更好的优化问题和发现更多药物，我们相信量子计算机用在机器学习上可以让人工智能进入新的台阶。”

沈晓卫认为在人工智能时代，每家企业都将面临人工智能的变局，每家企业都有可能成为变革者。

以下为沈晓卫演讲原文：

大家早上好，这是一个人工智能的时代在过去的若干年我们看到人工智能技术的进步，也看到人工智能在很多人机大战中战胜人类，也看到很多人工智能芯片这一方面的方兴未艾，更重要的是我们看到人工智能开始进入我们的生活，进入到每一个的行业。

人工智能下，企业面临的变革与挑战每一年IBM都会发布一个关于未来五年科技改变人类生活的一个预测。这是今年IBM发布的一个预测，我们看到这里涵盖了人工智能技术、涵盖了区块链技术也涵盖了量子计算，人工智能可以被用来使生活环境变的更加美好，区块链技术可以被用来防止伪冒产品。与此同时我们也看到这一些新的技术可能带来的挑战及需要更多的技术来应对这样的挑战。在今天我们就来看一下未来的智能和未来的计算是一个什么样的概念。

今天我们看到人工智能很多的成功应用案例：人脸识别、语音识别等等。今天人工智能更多的是用来解决一个单一的问题，所以大家会说今天还处在一个人工智能的初级阶段。今天的人工智能称之为增强人工智能的阶段。就是基于今天的技术。所以这里面是增强智能的概念是一个人工智能作为工具、人机同行来解决我们生活中遇到的问题，社会发展中遇到的问题以及行业中遇到的问题。

今天我们特别要来看一下在这样一个人工智能的时代，企业变革所面临的挑战和机遇。所以我希望在这场景下特别来谈三个词，专长、数据与平台。

在这样一个大数据的时代在这样一个人工智能的时代，每一家企业都需要重新的思考我们的专长是什么，都需要重新的定位我们的核心竞争力是什么。可能是一家出版商、但也许核心竞争力之一是内容的制造与产生；可能是一个行业某一个制造业的龙头企业，但是在这样一个复杂的有上下游的生产链条中我们可能很核心的一个竞争力是这一种物流的管理或者叫供应链的管理。

第二点想善乐好施探讨的就是数据，我们知道数据蕴含着大量的商业价值，但是越来越多的人也意识到今天看到的或者能够利用的数据中的价值大概只有希望的或者期待的那样非常非常小的一部分。可以这样讲80%以上的数据实际上是在防火墙后的企业数据，而开发这样的数据中价值今天还处在一个非常非常早期的阶段，我们需要更多的技术能够帮助我们进入到企业这一层级，在企业层级来开发数据中的价值。

第三点我们就必须要谈到平台的力量这里的平台可能是技术的平台，也有可能是一个商业的平台。因为平台的规模它使得平台的边际成本极大的降低，无论是人工智能的技术还是其他的技术它只有在一个平台上才能够真正的发挥它的作用。

我们看到一些企业本身它就是一个平台商，也有一些企业它开始把自己的业务转移到一些平台上，我们也看到更多的企业在我们把它称之为叫做重新的平台化使得它的业务在这样一个平台上包括技术的平台、包括商业的平台、包括整个的这样一个生态圈的构建来重新的整合自己的业务、来重新的推动这企业的变革。

应该说今天的人工智能更多的是一个面对消费者的人工智能，站在未来的三年、五年、十年会看到一个很大的趋势，我们把它称之为企业人工智能就人工智能开始进入到行业。

我们每每提到人工智能大家都会提到它有几个重要的支柱，无论是人工智能本身的算法与技术还是它需要计算力包括需要的大数据。但是人工智能的成功它需要商业的成功，而商业成功非常重要的一点是这应用场景，可以说今天人工智能在商业化落地中面临着很多的机遇和挑战，但无外乎两个：一个就是如何来精准的发现应用场景。这很大的挑战是来源于IT的专家或者人工智能的专家对于一个行业理解达不到那样透彻的程度，而行业的专家可能并不能完全理解今天的技术和未来若干年的技术会到一个什么样的程度。所以这两者的结合造成了就是今天精准的发现人工智能应用场景使得今天已有的技术和未来可能出现的技术来真正的解决商业痛点变成一个非常大的挑战。

另外一点就是说它如何产生规模化的效应。这里又如何使得人工智能的技术变的更加被易于使用，更好的融入到今天的商业场景和商业流程中就变的非常非常重要也非常非常的不容易。

谈到人工智能与业务场景的结合可以这样看一方面人工智能技术本身，另一方面是业务场景。人工智能进入行业来改变企业可以看到几个大的应用的方向：一个就是我们利用人工智能的技术作为一家企业来更好的理解企业本身的客户就对客户进行更好的洞察和预测；另一点看到人工智能提供基于数据和基于知识的决策支持，希望构建具有人工智能能力所谓人工智能医生或者人工智能医生助手；同时我们看到第三个大的需求就是人工智能用来对我们的业务进行重整，来使得商业流程可能是一个生产线的管理变的更加高效，我们可以利用人工智能视觉视频的分析技术，来对一个生产流水线产品质量进行管理使得它可以替代一部分的人类劳动。

所以今天所面临的挑战就是如何使得这样的大的应用场景能够细化，而另一方面人工智能的技术可以与它相向而行来找到在今天这样一个时间段内人工智能可以发挥作用，可以产生真正的商业价值这样的场景。

从技术的纬度来看人工智能往前的几年我们看到非常重要的方面，一方面人工智能技术本身需要往前走，比如说面对企业级的客户，即使有很大量的数据可能已标识的数据并没有那么多，如何基于非常小规模已标识的数据进行很快的人工智能学习，如何使我们的人工智能给出的专业推荐方案能够具有可解释性，就像一个医生不但能够诊断出病人的病因还能告诉他他为什么得了这样一个病。

除此之外我们也意识到今天的人工智能确实是它进入到各行各业，而我们没有那么多的人工智能的专才在每一个行业中，甚至我们也会问自己，是不是每一家企业都需要构建一个人工智能的团队来帮助他理解数据，从技术的角度来看我们需要构建全新的人工智能的技术，使得这一些企业、这一些行业的客户在他不完全具备非常深刻的人工智能技术这样一个条件下，能够很快的使用日新月异的人工智能技术，就是为人工智能来打造的新的环境。

今天看人工智能很多时候等价于机器学习或者深度学习，但实际上人工智能有很多的领域，需要有更多的技术突破。自然语言理解与这知识推理这一方面来看，我们也非常可喜的看到在过去的若干年也产生了一些非常具有标志性的成果，几年前IBM的沃森系统它战胜了人类的世界冠军，在不久前IBM也发布了构建了具有人工智能的系统可以与人类来进行辩论，它能够理解一个辩论的内容，与此同时它能够快速的构建我们新的论点及支撑这一种论点的工具，以及如何清晰的来进行逻辑的表达。

除了技术的进步，我们也看到人工智能往前发展它还面临很多安全和伦理方面的挑战。近期来看如何以机器学习和深度学习为例当数据出现偏见的时候，如何构建一个具有伦理的能够发现偏见的这样一个系统、这样的技术。基于数据的人工智能系统不再产生这样的偏见这本身就是一个很大的挑战。再举另外一个例子今天的人工智能当进行大量的数据学习的时候，这一些数据可能来源于不同的渠道，如何能够保证这一些数据的真实性，它没有被有意或者无意的污染都是接下来在技术这一纬度需要取得进步的方面。

当然更远一点来讲就是人工智能的出现或者进一步的发展与人类的关系，这本身也是充满哲学和人文气味的一个需要大家来逐渐达到共识的领域。

量子计算的兴起与发展最后我想来谈一下计算，人工智能发展到今天除了人工智能技术本身的发展，那它还有两个不可或缺的动力，一个是大数据的出现就是今天的技术使得我们可以对大量的数据进行采因为邻座的人议论说集与传输。而这在过去20年或者20年前是不可以想象的。另外一点就是计算力的提升，在过去的30年很大程度上是归结于摩尔定律，加上我们在计算机体系结构和计算机软硬件这一方面的进步，在过去30年计算机本身的速度是提高了100万倍，接下来我们如何进一步提高我们的计算力，这一方面也有很多的探讨，包括如何利用各种加速的技术在传统计算机的基础上来对人工智能的这一些运算进行加速，包括如何构建人工智能新一代的芯片等等。

另一点非常重要的我们也看到量子计算。量子计算它本身遵循与传统计算机完全不同的方式，举一个例子来讲传统计算机一个比特位要么是0要么是1，量子计算叠加态它可以同时是0也可以同时是1，我们也可以使量子处在一个纠缠的状态中。因为量子计算这样跟传统计算机非常不同的方式使得指数级搜索的时候，量子计算机可能提供这一种完全的并行方式，超过了传统计算机所能够想象的这一种方式。

在IBM我们也在过去很多年一直在做这一方面的探索，今天我们是用这一种超低温情况下，就是几乎接近于绝对零度下的超导材料来构建量子计算机。

在过去的一两年的时间内IBM也陆续发布了16位的量子计算机，20位的量子计算机还有50位。除了量子计算机硬件本身我们也在构建量子计算机软件的编程环境。与此同时更重要的一点就是如何把量子计算机应用在我们未来的应用场景中。应该说今天量子计算机还处在一个准备阶段，我们期望在未来我们能够构建这一种具有容错能力通用的量子计算机，但是必须指出的一点就是量子计算机不是用来取代传统计算机，它是和传统计算机一起来为我们服务，在我们今天所面临的很多商业问题中有一些是传统计算机擅长的，有一些是传统计算机所不擅长的。

在传统计算机所不擅长的一些问题中有很大的一类问题是可以由量子计算机来解决的。比如说我们期待未来的量子计算机能够帮助更好的做这一种物理化学的模拟、帮助更好的发现新材料、发现新的药物。我们也希望量子计算机能够做更好的优化问题，这都是传统计算机的非常非常困难的问题。我们相信量子计算机能够被应用在机器学习、深度学习这样的领域中，使得人工智能能够再迈一个新的台阶。

所以总体来看我们看到了这一些新兴的技术它与人工智能的可能融合。人工智能的成功需要商业的成功，在这样一个人工智能的时代，它与过去所不同的是每一家企业都可能面临一个全新的变局，每家企业都会成为变局中的变革者。