张亚勤丨人工智能将驱动新一轮基础设施建设

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张亚勤

中国工程院院士，清华大学智能产业研究院（AIR）院长、人工智能国际治理研究院学术委员

博鳌亚洲论坛2024年年会”于3月26日至29日在海南举行。中国工程院院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤在3月28日举行的“实体经济的突围”分论坛上表示，中国实体经济有很多机会，这些机会是最大的变革力量，其中包括两个维度，一是数字化，二是智能化。

中国工程院院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）院长、清华大学人工智能国际治理学术委员 张亚勤

谈到数字化，张亚勤指出，第一轮数字化更多是内容数字化，如音乐、视频、图片、文本数字化形成互联网。第二轮数字化是利用ERP、CRM、商业智能、数据库、云计算等。新一轮数字化范围更大，包括汽车、交通、道路、家庭、家电、电网、车间、机器等整个物理世界全方位、更彻底的数字化，和DNA、蛋白质、细胞、身体、大脑的数字化。“当物理世界和实体经济都数字化之后，数字经济成为一体。”利用基于数字化、大量数据驱动的新人工智能、大数据、云计算等，“实体经济相当于搭上了快速奔跑的列车。”张亚勤称，中国在基础设施建设方面走在前列，人工智能将驱动新一轮基础设施的建设，如更多芯片，更多数据中心建设等。“我们要突围，技术很重要，但是更重要的是要遵守市场规则，要尊重企业家精神、契约精神，特别是要尊重企业家。”他强调。以下为部分发言实录：主持人（王波明）：到了我们亚勤，咱们的天才，我都很惊讶，12岁考上大学，又是微软、百度，而且现在引领了清华大学AI研究中心。亚勤，你能不能跟我们讲一下新科技怎么能够赋能传统产业？能否升级换代？张亚勤：谢谢波明，当时我接到博鳌亚洲论坛的邀请，我的秘书在电话里面跟我讲，我当时应该是听错了，电话不是很清楚，不是Vivo的电话，我听成了数字经济的突围。最近一直在谈数字经济，但是一看是实体经济的突围。根据对称性原理，我讲讲数字经济。我们实体经济有很多机会，但是我觉得这个机会是一个最大的变革力量。这里面有两个维度，第一个是数字化，第二个是智能化。咱们现在讲数字化转型，包括新质生产力，包括人工智能+都很有道理。我稍微讲一下数字化，数字化早期更多的是我们内容的数字化，内容数字化不管我们的音乐、视频、图片，最后到文本，就形成了互联网。企业实体经济或者是公司一开始能上网，这是第一轮数字化。第二轮的数字化是用了ERP，CRM、用了商业智能，用了各种数据库，后面用了云计算。新一轮的数字化范围更大，首先我们整个物理世界都在数字化，我们的汽车、交通、道路、家庭、家电，我们的电网，我们的车间，我们的机器，全方位的数字化，这个更彻底，而且是端到端的数字化。另外，我们的大脑也在数字化，我们的DNA、蛋白质、细胞，我们整个的身体、大脑都通过人机、芯片和通过各种传感器在数字化。这是一个大的背景，我们的实体经济、物理世界在数字化。接着是人工智能，新的人工智能是基于数字化、基于大量的数据驱动的。所以有了这个铺垫之后，我们就可以用到数字世界人工智能用到的最新成果。包括芯片这么多年的摩尔定律，现在是超摩尔定律，我讲到芯片，过去的几十年GPU的速度是涨了一百万倍，每十年1000倍、20年是100万倍，已经是超过摩尔定律了。另外很重要，我叫ABC，人工智能、大数据、云计算。有了这个之后，实体经济等于搭上了快速奔跑的列车。上面所有的这些软件，人工智能的进展我都可以用上。主持人（王波明）：亚勤，你可不可以讲讲实体经济跟数字经济完全结合起来。是不是整个新的实体经济变成数字化经济？张亚勤：是的。当物理世界和实体经济都数字化之后，这个数字经济成一体了。我举个例子，因为我这些年一直在做无人驾驶，做智能驾驶。如果看汽车，汽车本身是一个实体经济，这是很大的产业，现在汽车经过一百多年的发展，第一代汽车是福特。100多年后现在开始经过了很大的变化，过去更多的是燃油车的引擎，是变速器、离合器，现在是电池的技术、电控的技术，芯片、人工智能算法，是软件。所以这个时候人工智能和我们传统的经济、传统的汽车产业融合在一起了，包括我们的新能源汽车EV，EV是数字化的产物，到了智能驾驶更是数字化，加上人工智能，这是一个特别好的例子。主持人（王波明）：昨天就是你的朋友，现在在旧金山真的实现了自动驾驶了吗？他从家里去机场坐着无人驾驶的轿车去的，我原来听中国有一个叫比亚迪的王传福说自动驾驶胡扯，但是现在看来是真实现了？我估计美国各州的法律不一样，可能旧金山同意，这是你朋友讲。张亚勤：其实自动驾驶，特别是无人驾驶研究和商业落地已经有很长时间了，美国的话，当然是谷歌的Urmson做得最早，现在在旧金山落地一年了，现在到洛杉矶以及别的城市，最早是在凤凰城。中国做得最早的是百度Apollo，我当时在百度做总裁的时候开始做的一个创新的项目。后来就做的比较大了。目前就是整个从无人驾驶技术来讲，可能百度Apollo技术跟Urmson都差不多，百度Apollo国内叫萝卜快跑，你们可能很多人坐过，在北京和上海都有在做试运营。做得最大的是在武汉，武汉整个江北，1200平方公里，有两百多万人都可以无人车，这个无人不是坐一个安全员的无人，是完全无人的，你从武汉机场拿着手机APP，你可以坐70公里、80公里，可以你的小区，这个车的话完全是通过无人驾驶。最近我一直在讲，无人车它的安全比我们人类驾驶要安全很多倍，要高很多倍，我没有办法讲多少倍，我需要更多的数据。目前测试这个N是远远大于1。我和比亚迪的王总认识很多年了，我记得在百度的时候我们就合作，王总也讲过未来的汽车上半场是电动化，下半场是智能化。他对智能驾驶也是十分看重的，可能这里面有一点误解，他可能讲有一些企业在忽悠，并不是智能驾驶、无人驾驶在忽悠。提问：亚勤老师昨天我们讨论的太热烈，剩了重要的问题没讨论，所以今天抓住这个机会继续来问，这个问题实际上是沿着刚才这位的问题问出来的。我们会看到实体经济突围需要数字化，需要智能化，但是智能化需要用人工智能，但是用人工智能的驱动力是什么？尤其是在一个市场的机制里面，因为亚勤院士既做科研又做产业，所以我想您的感触会是非常深刻的，尤其驱动力究竟哪里来让我们可以往前走？谢谢！张亚勤：咱们就用个简单例子，新一轮的大模型和生成式AI等于一年多才开始成为一个产品使用。现在如果看一下比较领先的公司，不管是微软OpenAI，还有 Google，还有beta，包括国内公司，已经有真正的收入了，收入到底增长的多快，有多大的规模，可能根据不同的还要看，但是已经有真正的收入了。另外，由于现在人工智能有些东西是做不了的，我刚才举例，比如说无人驾驶它背后的驱动力就是人工智能，没有人工智能，无人驾驶智能驾驶根本不可能。刚才我们Vivo的胡总讲到未来的机器人，不管是人形机器人是在家里面也好，还有在工厂也好或者社会，这些机器人如果没有人工智能没有大模型，肯定是做不出来的，产业它本身是不存在的。所以说我自己是很看好。我们在达沃斯做了一个人工智能研究院分析，到2030年整个生成式AI或者大模型带来生成式AI会产生3万亿美金的新的机会的机会，所以我自己是比较乐观的，而且我觉得对实体经济会有一个大的推动作用。我再用一分钟稍微讲讲个事，一方面当然我们要突围，技术很重要，但是更重要的话是我们要遵守市场的规则，我们要遵守要尊重企业家精神、契约精神，特别是要尊重企业家，我现在在网上一些自媒体，有些对我们的企业家很不尊重，而且很多诋毁，我觉得这是十分负面的。我觉得我们要尊重企业家。另外很重要就是新的机会，刚才朱民行长讲到，现在基础设施中国其实走在前面，现在包括新质生产力，像低空经济，整个高铁都是不错的，机场都是不错的，但是下面会有一些新的基础设施，是好事也是坏事，由于人工智能带来的，人工智能现在下面的5年至少规模定律还会成立，对需要更多的算力，更多的芯片，更多的数据中心，抱歉，更多的排放更多的电力，所以它本身又会驱动新一轮的基础设施的建设，带来的经济规模也特别大。我就讲这么多，我觉得要尊重企业家的精神和企业精神。提问：我是毕马威公司蔡伟，我有一个问题想问亚勤总，因为我是研究主要是研究战略和转型的，我也是关注了很多行业很长的时间，有一个行业很有意思，就是仓储机器人仓储自动化这个行业，在十几年前二十年前我在看这个行业的时候，我发现就是说它的发展经历了三个阶段了，一开始大家谈到都说它能够降本增效，但是发现第一批做仓储机器人的，它其实是为了更多的去追求一些示范性效应，主要是比如说烟草这样的一些规模比较大，利润比较好的一些行业在做。到了第二个阶段也不是为了降成本，是为了追求质量和准确性。因为你比如说医药企业，比如说电子商务企业起来了之后，它的订单是不能出错的，而且它的订单量大了之后，是人工难以来工作的，到了第三个阶段才真正开始降本增效。我的问题是关于实体经济或者是传统经济跟人工智能AI相结合，真的能够一上来就能够降本增效吗？因为我或者说降本增效可能是最终的目的，但是一开始是不是要有一个阶段，因为我本人也在协助推动整个公司的 Ai的转型，我们也发现就是说我们做很多的一些改变，AI可能不是一个工不仅仅是一个工具，它可能更多的是我们生产方式的变化，会推动我们整个生产方式的变化，不是把原来的流程拿出来做一些修修改改就可以了，他可能是会完全颠覆我们的工作方式。张亚勤：我就总结一句话，往往在短期我们高估技术的影响，长期我们低估技术的影响都需要时间。

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清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。

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