由中國商務部、科技部、工信部、國家發改委、農業農村部、國家知識產權局、中國科學院、中國工程院等國家部委和深圳市人民政府共同舉辦的「第二十一屆中國國際高新技術成果交易會」於2019年11月13日-17日在中國深圳舉行。微軟（中國）首席技術官韋青出席「改變世界的新興科技」論壇並演講。
韋青表示，技術再怎麼發展，它必須要落地，必須要跟實際的場景、社會的痛點和發展的機會結合在一起，實踐出真知。現在所有的技術，一定有它的正面和負面。人工智慧也好，5G也好，物聯網也好，其實這幾個技術都是名詞，它真正要實現的其實就是數位化。只有做完數位化之後才會有數據，有了數據之後能夠用軟體定義和驅動一切，到那個時候這個社會就變成高度定製化、高度靈活性和高度效率化的社會了。
以下為演講實錄：
各位來賓，大家中午好，很高興今天有機會跟大家交流，剛才幾位專家講了關於AI技術的發展，剛才陶先生講的一點非常重要，技術再怎麼發展，它必須要落地，必須要跟實際的場景、社會的痛點和發展的機會結合在一起。今天我的話題講什麼呢？想從一個更加抽象的角度，我們現在提了很多技術，也知道有很多痛點，但是以我們自己在工作體驗中發現，很多企業面臨最大的痛點是落不了地，不知道怎麼落地。這裡面有一個很大的問題，無論是什麼技術，我這裡寫的IT、CT、OT，IT是信息技術，CT是通訊技術，OT是運維技術，IT代表的是現在的高科技信息企業，CT像華為，但華為已經完全做到了IT和CT的融合，還有OT，剛才德國院士講的智能製造差不多是IT和OT的融合。
為什麼說是IT、CT、OT融合在一起呢？現在每個行業都面臨機會，但也是挑戰，要理解我們過去所理解的，把IT放在一邊，把通訊或者把製造單獨來看，這個時代已經完全過去了，一會兒我會有具體的案例跟大家分享。我們第一步就要想到我們的很多轉型改革是不是還在做我公司不管做什麼，做物流，做製造，做通訊的，說我們成立一個IT部門，或者收購一個初創的IT企業，讓他們來幫我們實現數位化轉型，這種方法是非常危險的。
在進入正題之前，我想跟大家講一下，首先我想聲明三點，第一一定要認識到範式變化，如果範式思維不轉變的話，我們想理解未來是怎麼樣，想理解如何利用不管是AI技術，IoT物聯網技術還是通訊技術的話，很可能會走彎路，小的對個人來講面臨著投入了很多個人的時間成本去學習新東西，結果老是趕不上時代潮流，很多人都有的體會，我們已經很辛苦了，我們也學了很多東西，但很多人都有這種感覺，趕不上時代潮流。但我想跟大家很客觀地講一下，現在說的所有技術，不管是AI，還是區塊鏈、5G、物聯網，在過去三四十年，那些科學家早就說完了，但我們為什麼還覺得是新的呢？在業內現在談的問題，在人類過去50年做的一件事就是把百年前的科學家就已經預判好的未來是什麼樣的，我們是把它實現了。像早上未來學家託馬斯·弗雷講的我們要往未來看，其實現在看的未來，我們要做什麼呢？我們要把它實現。就像我們現在看的技術，其實在四五十年前早就被那些科學家預言好了。第二個很多人喜歡找答案，在劇變的時代是沒有答案的時代，如果我們考試習慣給我標準答案，告訴我怎麼做，如果這個念頭不轉變的話，在劇變的時代是沒有答案的，你要去試出來的。第三個產生的一定，一定是實踐出真知。
這樣的話，我們總結兩個方法論，這是抽象在所有的行業之外，只要做的話都是不能靠看書，不能靠看一些論文就能夠實現，那些能給你提供一些借鑑，但必須要實操。在實操過程中馬上就有一個問題了，我們現在所有的技術，古人講一陰一陽之謂道，所有的事情不管多好，一定有它的正面和負面。我們做項目顧問的時候跟客戶講，無論多麼好的一件事情，如果你不能預先評判出的負面因素的話，這件事情的正面價值就無法得到充分發揮。同樣，無論是多麼負面的一件事情，如果你不能理解它有正面價值的話，那這個負面的因素你也無法最高效地避免。什麼叫知其雄，但是要守其雌，比如AI，在五六年前很火的AI大師，大家很不好意思是說自己是做AI的，一般說做機器學習，或者說做算法的，或者乾脆說自己是做自動化的。現在的這些技術跟AI沒什麼關係，本身在英文語境中artificial就不是一個非常正面的詞，人造香精、人造色素前面用的A都是artificial，很多學術論文都是在過去兩三年才開始大量用AI，原來大家是比較客觀地用機器學習或深度學習，一加了A之後，這跟人有關係嗎？沒關係，就是機器的能力。既然是機器的能力，人這種動物在過去幾千年、上萬年，我們跟其他動物最大的區別就是我們善用工具。也就是AI來了之後，或者機器學習來了之後，我們壓根就不會覺得它有多麼神秘，它就是一個函數，函數是什麼特點？你放進去一些變量出一個結果，現在的人工智慧不就是這樣嘛。理解這個道理之後，我們就能知道這東西不是有多麼神奇，能夠代替人，而是讓我這個人、這個公司、這個國家的生產率提高、效率提高、成本下降、用戶滿意度提高，這是它的本質。但是它有不好的地方，比如它用到了軍事上面，用到了其實需要人來控制的事情，而沒有把握到最後一步要不要走。我在美國的一個同事，原來在微軟，他後來出去創業了，他跟我說我是真正體會到什麼叫最後一步還是要留給人去做。什麼意思？就是機器能夠幫助你很多事情，但是最後不要忘記，我們是生活在一個人的時代，我們是跟人打交道。在這種情況下，機器幫你把很多事情都簡化了，效率提高之後，最後的享受一定要人去做，如果人不去做件事情的話，那人跟一頭豬有什麼關係呢，變成一樣的了。
AI到底能做什麼？雖然約定俗成，我今天還是用AI這個詞，但大家腦子裡要明白它就是一個機器的能力，跟人的關係是微乎其微的，它更多的是機器的特點，但是它仿真人的能力。明白這個道理之後，我們再做決策的時候就能夠比較精確地把握到人做什麼、機器做什麼。AI到底能做什麼呢？邊緣計算為什麼會火起來？末梢計算、終端計算，剛才華為、百度的朋友講了雲、邊、端，把人的能力抽象到物理世界，然後物理世界跟數字世界的融合。但是就算把答案告訴你了，真正要實現起來難上加難，為什麼呢？有太多的打嘴炮，你一實幹就發現了機器學習真的沒有大家想像的那麼神奇，就像剛才說的要用很多人去打標註，30萬人打標註。
我們今天講5G，更精確的應該講NG，現在6G也出來了，我前面寫過一篇文章《5G與亞里斯多德》，5G只是漫漫長河中的一個G而已，它本身不應該那麼神奇，就不會過多地局限在拿那個數來走，5一定比6差，6一定比5好？不是這個概念。現在的物理世界的極限早就到了，只要香農定律不能改變的話，傳輸的信號和頻率、信噪比早就固化好了，無論是製造還是通訊，大部分是借鑑過去幾十年IT行業的經驗，就是虛擬化、原子化，然後再軟體定義一切。技術是拿來用的，不是拿來吹的，更不是拿來炒的。
本體論、知識論、方法論，這才是這個時代每個人要重新去審視的，這個世界到底是變成什麼世界，這個世界變成什麼世界呢？有一個詞叫CPS或者賽博時代，不管怎麼樣，一定是物理世界和數字世界結合的世界。知識的獲取和方法論都是不一樣的。如果我們真的能把人的身體搞明白的話就全懂了，人是一個100瓦左右的發電機，我們吃的碳水化合物和吸的氧氣在人體內發生化學反應，產生能量，產生離子，產生電力，我們的心為什麼會跳？就是因為放電了。明白了這個之後，大家帶回去一個問題，你們今天有沒有真正看到我和聽到我？其實你根本就沒有看到我、也沒有聽到我，你的視網膜、視感細胞是把光子轉化成電子，產生神經衝動，傳導到大腦，然後進行計算，之後變成算法，變成一個推理，我通過這些電子算出來這有一個人，但你大腦是看不見人的，你的大腦也是聽不見人的。這個明白之後，對於以後無論是智能社會、智能城市、智能工廠、智能養豬各種各樣的理解會非常深厚。
理解一下碳基和矽基的不同，有什麼不同呢？我們雖然說機器不會代替人，但我們要知道機器哪些方面比人強，哪些方面比人弱。如果說機器要代替人的話早就代替了，現在的一個計算器多少錢一臺？差不多十幾塊錢，一個計算機跟一個博士生，甚至一個院士在一起開7的3次方，誰快？一個十幾塊錢的計算器就夠快了。你說計算器代替這些博士、院士了嗎？沒有。但機器一定會把人代替掉，這個是我們要理解的。理解了這個以後，我們在做產品設計的時候就會很有幫助。比如智能音箱，我們說音響給我開個窗簾吧，開個燈吧，這個利用率是極低的，真正利用率高的是計時和聽音樂，我們花了很多精力做的開窗簾、開燈用得很少，有一個很重要的問題就是最後一步的問題，人兩個原罪，懶和貪，所以我們要技術解決懶和貪的問題。但是我們一天拉幾次窗簾？早上一次、晚上一次，我們一天開幾次燈，早上一次、晚上一次，這不屬於人的剛需，我們最煩的是重複性的工作。恰恰拉窗簾和開關燈不是重複性的工作。
所以機會很多，大家如果明白了機器和人的關係之後，比如人眼不能看紅外和紫外，這對產品研發、算法開發會有極大的幫助，這個公司的產品就會有人用。智能音響生產出來沒人用，我們做了很多人不覺得煩又能做的事，這種事機器是沒有價值的。
我們再看看人工智慧到底能做什麼。它其實是你的能力放大器，你好也放大，不好還是放大。如果你公司沒準備好的話，爛用算法很可能把公司的業務進入到一個無法控制的階段。人工智慧用的很多的是什麼？是那些不講情面的工作，比如審計、監控、識別，為什麼呢？人有情感，有些事情會錯過去，但機器不會。這種想法去用機器的話，它的效率和效果遠大過空想。另外不存在哪個部門要用AI技術，是全員賦能、全流程再造的。前幾個月RPA比較流行，大概率事件未來幾個月會有一個詞又會流行，叫BPR，其實BPR在上世紀90年代已經很流行了，為什麼現在會又流行呢？上一次BPR是八九十年代技術飛速發展的結果，那時候大家就知道了技術再吹沒有用了，要用，要用就必須用到流程裡面，降低成本、提高效率、提高用戶滿意度。
既然它是雙刃劍的話，我們就要知道我們是否準備好了，我們是否明白它是什麼東西。最後的那一步要不要邁出去？給大家推薦一本書維納的，在人工智慧行業，真正做人工智慧的人都知道我們的範式和圖靈的是不一樣的，圖靈的範式是未來的，我們現在的人工智慧就是一個函數驅動的自動化，好過說人工智慧，談到這個自動化，維納有一本科普書籍《人有人的作用》，但是看了這個之後對產品開發、算法開發、公司發展會有很大的好處。
要想成功的話，現在社會沒有培養融合的人才，與其說硬找融合的人才還不如合作，行業專家和技術專家。IT、CT和OT融合的趨勢。最後幾個關鍵詞，大家如果理解了數位化、原子化、軟體定義一切、一切皆服務，這幾個詞如果悟透了話，這對你未來的發展和公司架構的搭建會有很大的幫助。無論是IT行業還是通訊行業，還是製造行業，都在做軟體定義一切，但軟體定義一切之前要先做數位化，虛擬化，把它原子化。之後所有變成服務了，最後實現的就是一切皆服務，它上去之後就是數字孿生的時代。把這些吃透了，我們再談人工智慧也好，5G也好，物聯網也好，才能知道其實這幾個技術都是名詞，它真正要實現的其實就一句話數位化，因為只有做完數位化之後才會有數據，有了數據之後能夠用軟體定義和驅動一切，到那個時候這個社會就變成高度定製化、高度靈活性和高度效率化的社會了，謝謝大家。
來源: 新浪財經