为期3天的中国互联网大会7月13日落下帷幕。本届大会的主题为“广连接新活力融实业”，将围绕人工智能、智能制造、分享经济、产业互联网、互联网医疗健康、互联网教育等热点领域，举办20余场特色论坛。
人工智能在过去的一年甚至在未来的时间都成为了互联网主流的话题，特别是马云的无人超市出来以后，把人工智能推向了一个新的阶段。
李开复有一句话：5秒以下的工作将全面被人工智能所取代，十年出现最多的独角兽公司肯定是人工智能公司。现在资本基本追着人工智能走。人工智能、机器人、无人机、自动驾驶、Fintech等，这几个都是当下的风口。
接下来，盘点下3天里互联网大会上几位大佬关于人工智能的一些观点。
IBM大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长沈晓卫
1.IBM绿色地平线计划
IBM绿色地平线计划，这是2014年开始的一个IBM全球，由IBM中国研究院牵头引领的一个全球的研究计划，这个是做一个什么样的事情呢?就是我们把人工智能的技术、物联网的技术做一个结合，包括云计算的技术，我们来看一看如何来改进空气质量的管理和优化，今天我们可以做到利用人工智能技术来训练大量的，我们把它叫超级模型。利用的数据，这里面有卫星的遥感数据、有气象数据，有一个城市的实时的空寂质量监测数据，当然还有污染源的数据、交通的数据，甚至社交媒体的数据，今天可以做到什么程度呢?我们可以非常精准地预测一个城市未来72小时1公里×1公里PM2.5的浓度。基于此，我们可以对污染源进行溯源，我们也可以对决策提供支持，因为当，比如当污染源达到一定程度的时候，我们可以有不同的解决方案，不同的解决方案有不同的经济成本和社会成本，我们可以为决策者提供支持，来选择更好的方案，这就是人工智能今天在环境中的非常好的应用例子，我们也把绿色地平线计划今天从环境中也推广到能源、食品安全等等这样的新的领域。
2.糖尿病的医疗诊断系统
我们在认知医疗或者人工智能应用在医疗行业的实践。应该说医疗行业在众多行业中可能是人工智能率先能够取得突破性成果的非常有可能的一个行业，而今天我们也知道，我们能够使用到的用于诊断的医疗数据是真正影响诊断的数据的非常少的一部分，我们今天用到的更多的是临床的数据，大概占到整个数据的可能不到10%或者10%左右，实际上我们知道，还有基因数据，还有更大的所谓的大健康的数据，包括饮食、锻炼、生活规律等等，如何构建新的解决方案为未来的医生诊疗提供更好的决策支持?
今天已经做到的就是我们通过对几十万糖尿病病人，二型糖尿病病人，几十万病人的临床数据学习，把这样的学习自动抽取到信息，与医疗指南的信息做一个结合，来构建针对糖尿病的医疗诊断系统，这样的系统我们已经在实际的社区医院进行试点的试用，今天有超过6000病人已经从这样的系统中获益。这实际上相当于我们为每一个社区医生提供了一个助手，能够为他诊断提供建议。
3.对视频的自动解读
可以用对视频的自动解读，图像识别技术，来对一个生产线产品的质量监测进行自动化。比如一个SOP的生产厂商用这样的技术可以做到节省他50%以上的人力，需要这样的人力来用于产品质量监测。
沈晓卫给出了三个词：人工智能(认知)、云、行业，这也是今天IBM在新时代转型的最重要的三个词汇，就是我们需要构建基于行业的从云端提供的具有人工智能能力的或者具有认知能力的行业解决方案，这是我们认为IT行业接下来发展一个非常非常重要的方向。
谷歌翻译研发科学家高勤
2015年9月，我们项目开始基于TensorFlow，2016年2月获得首个产品规模模型，2016年11月总计16个语言对上线自此神经网络机器翻译初具规模。上个月超过50%的流量采用神经网络翻译。什么让我们在计划初期设定一个相对保守的目标呢?神经网络虽然拥有强大的表达能力，也需要极大的计算量，我们获得第一个产品化模型时，迅速单个模型需要2-3周时间，并且每次训练需要超过100块GPU，在进行翻译时，翻译20个次的句子需要超过10秒时间，模型数量超过200个。这样一种情况，使得让这个产品上线变得非常困难。这个时候，谷歌在机器学习软硬件上的全面布局，为我们弹药库提供了充足弹药。当我们致力于提升数据和吞吐量的时候，谷歌张量处理器诞生。高度优化的代码，使得我们为数亿用户提供快速的翻译服务成为可能。
面对200个模型的训练与维护，对于我们来说仍然是极为繁重的任务。因此，我们将目光投向多语言模型。所谓多语言模型是指用同一套神经网络学习多种语言的互相翻译。如，可以将英语、西班牙语、韩语放在同一个翻译模型中进行翻译。我们发现，实现多语言模型的机器翻译其方法可以非常简单，只需要将我们想要翻译的目标语言代码通过特殊符号形式告诉神经网络，神经网络就可以处理多种语言的翻译。如，要翻译到日语，只需要在原语言前加入2ja+简单符号。通过这样处理的多语言简单符号，很多情况下其性能超过单语言情况。
百度增强现实实验室主任吴中勤
我们在百度大脑这块的布局基本上分为五个层次，第一个层面是基础层，包括我们的海量数据，包括核心的算法组件，包括非常大的计算平台，包括我们最近也得到国家的认可，组建了深度学习国家重点工程实验室，在这块也会开放出来更大的纯计算方面的平台，不但给你提供最好的算法、最好的技术还有最好的计算平台、计算资源。在感知层我们持续在语音识别、图像识别、视频以及AR/VR方向有一些持续的积累，在认知层本身搜索引擎就是对语言理解要求非常高的系统，所以在自然语言处理、在知识图谱、在用户画像上我们有非常多的认知层的积累。在平台层我们通过AI到百度到COM的网站，对外界开放出我们所有的60多项人工智能的能力。
百度的增强现实在触发三维感知与跟踪、渲染技术、交互技术以及内容制作方面都有自己的特色。比如说我们看到图像识别触发，图像识别百度有非常多的投入，我们也坚信图像和视频是未来非常重要的媒体形态，再升级到AR/VR同样图像识别技术起到非常大的作用，包括二维图像的识别，基于地理位置的识别文字、三维物体、手势、人脸、logo的识别。在三维感知和跟踪方面，像非常鲁棒的图像识别跟踪，还有基于真实的三维世界不再需要任何标志物去做弹幕的实时视觉的SLAM，都是可以通过demo来直线，我们来看一个视频，这是我们直接录制的一个效果。画面中其实只是一个普通的明信片，但是如果你的手机APP支持了AI功能，打开它这张明信片这个物体可以复原到很久以前的样子，它就要非常丰富的色彩，其实随着岁月的变迁色彩都去掉了，用户可以点，可以把它的颜色做改变。大家可以看到，画面的最后我们把标志的物体做了非常剧烈的抖动，真实使用中用户不会有这么极限的行为，通过刚才极限的演示，大家知道在技术上有非常非常大的增强。弹幕的SLAM，把一只小熊放到画面上的花束当中它在翩翩起舞。同时3D渲染引擎，市面上绝大部分引擎的增量都在几十兆的范围，通过语音识别和手势识别我们可以支持用户的交互。给大家看一个我们通过百度开放出来AR能力做了哪些标杆性案例，这里有一些简单的视频，这是大家刚才看到的秦始皇兵马俑的案例，这是一些学科教育的案例，还有一些动物知识的案例，这是品牌广告，公益的把静态的画变成动态的事物，一个出版的试验，我们和变形金刚的合作。
360企业安全集团董事长齐向东
今年5月12号，爆发的“永恒之蓝”的勒索病毒事件，实际上就给我们敲了一个警钟，把网络安全从一个弱感知直接变成了强感知。不管我们的设备或者系统是否受到网络攻击，几乎我们所有的人都被迫地成为网络安全的一个受害者。
去年9月份世界计算机病毒大会上我有一个演讲，演讲的题目就是“勒索病毒的方式将常态化”。所以我们不要觉得勒索病毒这个东西会过去的，而且我最近在一个署名文章里说像类似勒索病毒这种方式可能会一年一遇，一月一遇，甚至一天一遇。在6月27号，勒索病毒的一个变种Petya卷土重来，再次提醒我们，而且这一次的Petya比前一次要更加严重，首先传播速度更快，我们看到最快的传播速度在10分钟之内感染了5000台电脑，而且在不到24小时时间里头，多数的欧洲国家，或者很多的欧洲国家为此沦陷了。
所以我们只要在网络攻击者对我们的网络实施破坏之前，我们通过大数据、人工智能的方式，把它的攻击行为能够判断出来，及时地告警，采取及时的措施，我们一个防不住的网络实际上也不代表产生后果。比如说一个小偷到一个农民的三间茅草房里行窃的时候可能一分钟就能完成行窃，但是如果是到国家会议中心一个小偷来行窃，这么大的房子想要找到一个目标的东西还是需要花时间的。
华为技术有限公司高级副总裁、消费者业务CEO余承东
今天智能手机仍然是处于一个APP时代，每一个人在智能手机里下载了很多APP，所有的应用在APP里实现的。但是今天这个时代，因为智能手机经过这10年的快速发展，迎来了一个新的时期，这个新的时期是人工智能时代的来临。
人工智能时代的来临，大量的AI处理，今后未来的发展将从移动互联网，在人工智能时代的来临之后将会进入智慧互联网时代，把大量的人工智能处理和技术应用在设备里。这样的话，未来的时代，我们认为是智能助理加API时代，从APP时代到智能助理加API时代，我想也会形成一个新的跨越和转变，今后未来人工智能的处理像一个助理一样在后端实现服务，大量的应用通过API的方式接入这种服务。今天Google做的应该说都是智能助理加API，把API开放出来，让服务开发商、应用开发商来开发这样的一些智能服务。
