有史以來第一次，世界人工智慧大會（WAIC）採用了雲端形式。
儘管如此，在上海世博中心主會場，依然有 200 位嘉賓出席。本次大會的主題是：智聯世界，共同家園。
7 月 9 日，2020 世界人工智慧大會正式開幕，上海市領導、聯合國工業發展組織總幹事李勇、國際電信聯盟秘書長趙厚麟等分別進行了致辭，並由此開啟了大會的重磅發布環節。
在大會上，世界人工智慧大會最高獎項——卓越人工智慧引領者獎（Super AI Leader，簡稱 SAIL 獎）正式出爐，獲獎名單如下：
1、IBM Project Debater
2、聯影智能 uAI 新冠肺炎醫學影像智能化診斷全棧解決方案
3、百度文心 (ERNIE) 知識增強語義理解技術與平臺
4、卡內基梅隆大學Tetrad因果關係自動發現智能平臺
5、清華大學論文《憶阻器卷積網絡的全硬體實現》
同時，大會也進行了重大應用場景發布，其中包括：
1、張江科學城
2、華東無人機基地
3、申通地鐵
接著，大會播放了全球第一首由人工智慧作曲並演唱的歌曲 MV《智聯家園》。有趣的是，它是由 4 位人工智慧虛擬偶像演唱的，分別是 Bilibili 泠鳶 yousa、百度小度、小米小愛同學、微軟小冰。
接下來，大會進入到演講環節。
去年，馬斯克與馬雲在世界人工智慧大會上進行了一場高端對話；今年受到疫情影響，馬斯克沒有來到現場，而是通過問答的方式來發表演講。
談到 Autopilot 在中國的應用，馬斯克表示，特斯拉自動輔助駕駛在中國市場應用還不錯，目前特斯拉正在中國建立相關的工程團隊——此處，馬斯克開始在線招聘中國工程師。他表示：
在中國我們要做的是進行很多原創性的工程開發。所以並不是簡單的將美國的東西直接照搬到中國，而是就在中國進行原創的設計和原創的工程開發。所以，如果您考慮工作，請考慮在特斯拉中國工作。
談到 L5 級別的自動駕駛，馬斯克表示，特斯拉已經非常接近 L5 級自動駕駛了；不僅如此，特斯拉將在今年完成開發 L5 級別的基本功能。
他表示：
實現自動駕駛 L5 目前不存在底層的根本性的挑戰，但是有很多細節問題。我們面臨的挑戰就是要解決所有這些小問題，然後整合系統，持續解決這些長尾問題。你會發現你可以處理絕大多數場景的問題，但是又會不時出現一些奇怪不尋常的場景，所以你必須有一個系統來找出並解決這些奇怪不尋常場景的問題。這就是為什麼你需要現實世界的場景。
談到在自動駕駛方面的自研晶片，馬斯克表示，在為自動輔助駕駛開發人工智慧晶片時，發現市場上沒有成本合理且低功耗的系統。
但是，如果使用傳統的 GPU, CPU 或其他相似的產品，將耗費數百瓦的功率，並且後備箱會被計算機，GPU 巨大的冷卻系統佔據，由此一來成本高昂，佔用車輛體積，而且高耗能——所以，特斯拉開發了自由的人工智慧晶片。
馬斯克表示，事實上，目前還未完全發揮出特斯拉完全自動駕駛電腦的能力；實際上，幾個月前特斯拉才審慎地啟動了晶片的第二套系統。充分利用特斯拉完全自動駕駛電腦的能力，可能還需要至少一年左右的時間。
談到人工智慧在上海超級工廠是否會有所應用，馬斯克表示：
預計未來我們的工廠中會運用更多的人工智慧和更智能化的軟體。但我認為在工廠，真正有效地使用人工智慧還需要花費一些時間。你可以將工廠看作一個複雜的集合體，控制論集合體，其中涉及人也涉及機器。實際上所有公司都是如此。
以下為馬斯克演講全文：
馬斯克：感謝邀請。再次參加大會太好了。我非常期待未來有機會能可以親自來到現場。
提問者：首先，我們都知道，Autopilot 自動輔助駕駛是特斯拉純電動車非常受歡迎的一項功能。它在中國市場的應用情況如何？
馬斯克：特斯拉自動輔助駕駛在中國市場應用還不錯。但因為我們與自動駕駛相關的工程開發集中在美國，所以自動輔助駕駛功能在美國的應用的更好，在加州最好，這也主要是因為我們相關的工程師在加州。在我們確定這項功能在加利福尼亞運作良好後，我們會將其推送到世界其他地區。目前我們正在中國建立相關的工程團隊。如果你想成為特斯拉中國的工程師，我們會非常歡迎，這將會非常好。
我想強調下，在中國我們要做的是進行很多原創性的工程開發。所以並不是簡單的將美國的東西直接照搬到中國，而是就在中國進行原創的設計和原創的工程開發。所以，如果您考慮工作，請考慮在特斯拉中國工作。
提問者：您對於我們最終實現L5級別自動駕駛有多大信心？您覺得這一天什麼時候會到來？
馬斯克：我對未來實現L5級別自動駕駛或是完全自動駕駛非常有信心，而且我認為很快就會實現。
在特斯拉，我覺得我們已經非常接近L5級自動駕駛了。我有信心，我們將在今年完成開發L5級別的基本功能。
我認為實現自動駕駛L5目前不存在底層的根本性的挑戰,但是有很多細節問題。我們面臨的挑戰就是要解決所有這些小問題，然後整合系統，持續解決這些長尾問題。你會發現你可以處理絕大多數場景的問題，但是又會不時出現一些奇怪不尋常的場景，所以你必須有一個系統來找出並解決這些奇怪不尋常場景的問題。這就是為什麼你需要現實世界的場景。沒有什麼比現實世界更複雜了。我們創建的任何模擬都是現實世界複雜性的子集。
因此，我們目前非常專注於處理L5級別自動駕駛的細節問題上。並且我相信這些問題完全可基於特斯拉車輛目前搭載的硬體版本來解決，我們只需改進軟體，就可以實現L5級別自動駕駛。
提問者：您覺得人工智慧和機器人技術的三大支柱：感知、認知和行為，目前在各自領域的進展如何？
馬斯克：我不確定人工智慧技術是否可以這樣分類。如果按照這個分類標準，在感知層面，以識別物體為例，目前的技術取得了巨大進展。 可以說，即便是在專業領域，當今的高級圖像識別系統也比人類都要好。
問題的實質在於需要多強的計算能力，多少計算機和多長計算時間來訓練感知能力？圖像識別訓練系統的效率如何？就圖像識別或聲音識別而言，對於給定的字節流,人工智慧系統能否準確識別處理？ 答案是非常好。
認知可能是最薄弱的領域，人工智慧是否可以理解概念？是否會有效推理？能否創造有意義的事物？目前有很多非常有創造力的技術先進的人工智慧，但是它們無法很好地控制其創造活動。至少現在在我們看來不太對，不過未來它會看起來像樣些。
然後是行為。這個可以以遊戲打比方。在任何規則明確的遊戲中，或者自由發揮空間比較有限的遊戲，人工智慧就像超人類一樣。就目前而言，很難想像有什麼遊戲，人工智慧遊戲玩家不能發揮超人類水平的，這甚至都不去考慮到人工智慧更快的反應時間。
提問者：Autopilot自動輔助駕駛在哪些方面推動了AI算法和晶片的發展？它又如何改變了我們對AI技術的理解？
馬斯克：在為自動輔助駕駛開發人工智慧晶片時，我們發現市場上沒有成本合理且低功耗的系統。如果我們使用傳統的GPU, CPU或其他相似的產品，將耗費數百瓦的功率，並且後備箱會被計算機，GPU巨大的冷卻系統佔據，由此一來成本高昂，佔用車輛體積，而且高耗能。要知道能耗對於電動汽車的行駛裡程很關鍵。
為此我們開發了特斯拉自有的人工智慧晶片，即具有雙系統的特斯拉完全自動駕駛電腦，該晶片具有8位元和加速器，用於點積運算。在座各位可能有很多人都有所了解，人工智慧包含很多點積運算，如果你知道什麼是點積運算，那麼便知道點積運算量巨大，這意味著我們的電腦必須做很多點積運算。我們事實上還未完全發揮出特斯拉完全自動駕駛電腦的能力。實際上，幾個月前我們才審慎地啟動了晶片的第二套系統。充分利用特斯拉完全自動駕駛電腦的能力，可能還需要至少一年左右的時間。
我們還開發了特斯拉Dojo訓練系統，旨在能夠快速處理大量視頻數據，以改善對人工智慧系統的訓練。Dojo系統就像一個FP16訓練系統，主要受晶片的發熱量和通訊的速率的限制。所以我們也正在開發新的總線和散熱冷卻系統，用於開發更高效的計算機，從而能更有效處理視頻數據。
我們是如何看待人工智慧算法的發展呢？我不確定這是不是最好的理解方式，神經網絡主要是從現實中獲取大量信息，很多來自無源光學方面，並創建矢量空間，本質上將大量光子壓縮為矢量空間。我今天早上開車的時候還在想，人們是否能夠進入大腦中的矢量空間呢？我們通常以類比的方式，將現實視為理所當然。但我認為，其實你可以進入自己大腦中的矢量空間，並了解你的大腦是如何處理所有外部信息的。事實上它在做的是記憶儘可能少的信息。
它獲取並過濾大量信息，只保留相關的部分。那人們是如何在大腦中創建一個矢量空間呢？它的信息僅佔原始數據很小一部分，卻可以根據這個矢量空間的表達做決策。這實際上就類似一個大規模的壓縮和解壓縮的過程，有點像物理學，因為物理學公式本質上是對現實的壓縮算法。
這便是物理學的作用。很明顯，物理公式是現實的壓縮算法。簡言之，我們人類就是物理學作用的證據。如果你對宇宙做一個真正物理學意義上的模擬，就需要大量的計算。如果有充足時間，最終會產生覺知。人類便是最佳證明。如果你相信物理學和宇宙的演化史，便知道宇宙一開始是夸克電子，很長一段時間是氫元素，然後出現了氦和鋰元素，接著出現了超新星。重元素在數十億年後形成，其中一些重元素學會了表達。那就是我們人類，本質上由氫元素進化而來。若將氫元素放一段時間，它就會慢慢轉變為我們。我覺得大家可能不太贊成這一點。所以有人會問，specialist的作用是什麼？覺知的作用又是什麼？整個宇宙是一種特殊的覺知或者不存在特殊性？又或者，在氫元素轉變為人類的過程中何時產生了知覺?
提問者：最後一個問題。祝賀特斯拉今年出色的業績，我們也想知道，特斯拉上海超級工廠目前的進展怎麼樣？在上海超級工廠有沒有一些製造業相關的AI應用？
馬斯克：謝謝，特斯拉上海工廠進展順利，我為特斯拉團隊感到無比自豪，他們做得很棒！ 我期待能儘快訪問上海超級工廠，他們出色地工作確實讓我深感欣慰。我不知道該如何表達，真的非常感謝特斯拉中國團隊。
預計未來我們的工廠中會運用更多的人工智慧和更智能化的軟體。但我認為在工廠，真正有效地使用人工智慧還需要花費一些時間。你可以將工廠看作一個複雜的集合體，控制論集合體，其中涉及人也涉及機器。實際上所有公司都是如此。
提問者：再次感謝您參加世界人工智慧大會，也感謝您的精彩分享，我們期待著明年的大會能在現場見到您！
馬斯克：謝謝您的線上採訪。 我希望明年能有機會能親自參加，我很喜歡到中國。 中國總是給我驚喜，中國有很多既聰明又勤奮的人，中國充滿了正能量，中國人對未來滿懷期待。我會讓未來成為現實，所以我非常期待再次回來。
作為大會開幕式壓軸演講嘉賓，身在雲南的馬雲帶來了全息演講。
以聯合國數字合作高級別小組聯合主席身份現身的馬雲，基於疫情對世界的改變，站在全人類的高度上表達了幾點想法：
第一，人類離不開地球，但地球離開我們可能會更好。
工業革命後，人類開始向外看，探索地外世界；隨後的數字革命一開始，人類開始向內探索，了解自身。但疫情卻讓人類意識到自身對地球的陌生，順應自然、尊重自然成為必然選擇。
第二，經濟增長可以放慢，但人類必須學會成長。
疫情讓人類明白，世界生態系統是由微生物決定的，因此人類千萬不能把自己看得太高，AI 應翻譯為「機器智能」。
當前，人類知識積累、信息處理能力和抗風險能力是有史以來最大的，但人類有時並未把這些資源、能力和知識用來加強溝通和合作，反而製造出很多隔閡、擴大了分歧。
第三，如果過去數位技術是讓生活變好，那麼今後數位技術是讓人類能夠更好地生存下去。
新冠疫情加速了技術變革趨勢，災難在逼迫人類創新。世界發生巨變，人類與其擔憂不如擔當，病毒不分國界，科技也不應有國界。
以下為馬雲演講全文：
尊敬的各位領導、嘉賓、朋友們：大家上午好。我現在在雲南，很榮幸加入大家的討論。這是一次非常特殊的大會，可能也是歷史性的。第一屆世界人工智慧大會我們在上海聚在一起的時候，誰都不會想到今年我們會以這樣的方式繼續探討。
我記得去年我們當中還有人在擔心、在爭論，機器會不會取代人，就業怎麼辦？現在最著急的是怎樣才能讓機器儘快取代人類的很多工作，比如在病毒傳播的區域，我們千方百計要讓機器去解決問題，而不是讓人衝在最前面。世界真的是這樣，我們擔心的都沒有發生，但是我們沒擔心的卻在接二連三地發生。
今天的問題是我們昨天做的決定造成的，但是我們很難改變昨天，甚至對今天往往也無能為力，未來怎麼樣是我們今天可以決定的。疫情對世界帶來的改變我們不妨把它當做一種來自大自然和未來的信號。
疫情對世界帶來的改變，我想跟大家分享一下這幾天我的三點思考：
第一，人類離不開地球，但地球卻可以離開人類。
工業革命以後，人類有能力向外看，登上了月球，建設了太空站，試著在太空生存，很多傑出的人包括埃隆·馬斯克開始對地球以外的世界有了偉大的探索。
接下來，因為數字革命，人類有能力向內探索，真正的了解自身，也真正了解地球，相比之下，人類對自身的探索顯得更難也更加重要。
這次疫情，讓我們看到了人類對自己的陌生，對地球的陌生。我想人類現在最重要的是先解決好自己的問題，解決好地球的問題，不然，無論我們移居到哪個地方，無論我們去哪個星球，都會依然面臨這樣的麻煩和災難。
其實我們人類還離不開地球，但是地球離開我們可能會更好。最近看到幾個新聞，由於遊客數量的減少，日本奈良的鹿少吃了很多零食，腸胃恢復了健康；義大利的水城威尼斯封城以後，水變得更清澈了，我們還能夠看到水裡的魚。如果說地球是一家公司，大自然才是真正的老闆，人類只是大自然優選的管理者而已，人類的權力很大，但是大自然卻可以隨時讓我們下崗。
第二，經濟增長可以放慢，但是人類必須要成長。
疫情讓我們明白，世界的生態系統是由微生物決定的，不是由最高等級的動物所決定的。就好像決定非洲大草原的是那裡的微生物，而不是那裡的獅子和大象。我們人類千萬不能把自己看得太高。
今天人類知識的積累、信息處理的能力和抗風險的能力是有史以來最強大的。但是很遺憾，我們缺乏了智慧，我們有時候並沒有把這些資源、能力和知識用來加強溝通和合作，有時候還製造了很多隔閡，甚至擴大了分歧。
人和人，國家和國家，沒有一個是一樣的，肯定是不同的，而且會永遠地不同下去，也因為我們的不同，世界才豐富多彩。今天世界的很多問題，就是因為不尊重太多彼此之間的不同和分歧；看到了不同，依然能夠放下分歧，學會尊重和欣賞各自的不同。這才是人類文明進步的標誌。
第三，如果過去數位技術是讓生活變好，那麼今後數位技術是讓人類能夠更好地生存下去！
疫情沒有改變技術變革的趨勢，但是疫情加速了數位技術的變革，因為災難在逼迫我們創新。
我們一位專家用肉眼看一個新冠肺炎疑似病例的CT片子，需要15到20分鐘；後來中國的技術人員在很短時間內開發出的新冠CT影像的智能算法，機器看到一個疑似病例的片子只需要20秒，是肉眼專家效率的60倍。
疫情期間農民用衛星遙感技術貸款。農戶通過手機上的小程序在地圖上劃定自家的水稻田，衛星通過遙感圖像識別稻田作物生長的情況，結合了氣候、行業等情況，機器預估產量和價值，再決定貸款多少錢給農民。
疫情期間這樣用網際網路技術讓自己活下去，讓別人活下去的創新無處不在，我們上學、我們開會、買東西、看病……維持生活的運轉都必須依靠數位技術，為活下去而做的創新才是真正最強大和不可阻擋的動力。數位技術的大趨勢並沒有發生變化，但是未來，本來需要三五十年來完成的數位化，可能會提速到十年二十年內就完成。這是巨變以後的巨變，技術變革提前並且加速，這是我們需要做好準備的，也是我們今天的人工智慧大會和去年大會所面臨完全不同的局面。
相隔一年，世界已經發生了巨變，今天的我們已經沒有時間擔憂，與其擔憂，不如擔當。因為病毒不需要籤證，不分國家，技術也不應該有邊界，不能分你我。大家早一點開始合作，團結，抱團，我們就會早一天勝利。
在本次世界人工智慧大會上，騰訊公司營運長任宇昕發表了演講——此前，都是騰訊 CEO 馬化騰親自出席。
任宇昕的演講內容是《探索人工智慧的新機與新局》。
在演講的開始，任宇昕首先表示，由於馬化騰身體抱恙，所以託自己帶來了遠程問候。
於是，在演講中間，馬化騰在插播其中，通過遠程的方式表達了問候，他表示騰訊華東總部將進一步紮根上海，成為上海人工智慧高第的建設者之一。
接著，任宇昕在演講中表達了他在人工智慧領域的思考，也就是三個 "新"：
第一，新增長。AI 技術正在深深「嵌入」各行各業，變得無所不在。日益完善的新基建和產業網際網路，將為各行各業帶來新增量，為經濟發展帶來新增長。新增長。
第二，新博弈。未來，AI 可能會重塑我們的遊戲研發、電競賽事乃至整個數字文化產業。同時，遊戲和電競為 AI 提供了最理想的試驗場。比如，遊戲電競中的「多智能體博弈」，也是智能網聯汽車在現實中需要解決的問題。
任宇昕表示，騰訊還通過探索多模態等前沿課題開發了「數字人艾靈」，她不僅會做電競解說，教小朋友唱歌跳舞，還有越來越多模仿真人的能力。
第三，新世代。新基建」將激發新一代年輕人的聰明才智，產業網際網路註定會為「數字原住民」帶來夢想的舞臺。今年僅僅前四個月，微信生態的工作崗位就增加了近 60 萬個，成為高校畢業生就業的一個新舞臺。
最後，任宇昕表示：
AI 不但改變著人與機器的關係，而且也會帶來人與人關係的調整。它是我們產業經濟中最大的變量，更是我們社會生活中最重要的未知數。新一代年輕人既要掌握科技力量，更要思考文化價值，兩者同等重要。
以下為任宇昕演講全文：
各位領導和嘉賓、媒體朋友，大家上午好！
非常高興代表騰訊參加世界人工智慧大會！剛才各位領導和嘉賓的精彩分享讓我深受啟發。上海應該是我出差最多的城市，我們越來越多的重要業務，都選擇在上海落地。過去幾年，我們在上海投資了數十家創業企業。今天，不少企業已經成長為不可或缺的生態夥伴。
騰訊董事會主席兼執行長馬化騰先生，我們喜歡叫他Pony，很遺憾因為身體原因，今天不能像往年那樣趕來現場。他託我把問候帶給大家。下面是Pony通過「雲端」發來的問候。
來自騰訊董事會主席兼執行長馬化騰的問候：
大家好！很遺憾，今年不能來上海參會。但是 「雲端峰會」突破了「面對面」的限制，把全世界都變成了會場，讓我們可以「屏對屏」參加這場盛會。
人工智慧本身，就是一個跨國、跨學科的科學探索工程。它正在將人類的認知，推向「更快、更高、更強」，也勢必帶給我們，一場前所未見的科技與產業革命。目前，我們對人工智慧等新科技的未知，仍然大於已知。因此，騰訊把「科技向善」納入公司的使命和願景：我們每天都在研究和應用新科技，歸根到底要為每一位用戶負責。我們要做到「AI向善」，就要努力讓人工智慧實現「可知、可控、可用、可靠」。這是全世界共同面對的課題。
作為中國改革開放的前沿窗口，上海為我們解決「世界級」問題，提供了合作交流的平臺。記得去年李強書記參觀了我們線下的科技嘉年華；今年我們會在線上為大家帶來AI技術的展示。接下來，騰訊華東總部將進一步紮根上海，成為上海人工智慧高地的建設者之一。我們會加快「新基建」投入，與上海一起，「在危機中育新機、於變局中開新局」，為上海乃至長三角一體化發展注入新動能。
今天，我特別邀請了我的同事、騰訊營運長任宇昕來到現場，介紹騰訊在人工智慧領域的最新思考。明天我們還會帶來「騰訊論壇」，騰訊高級執行副總裁湯道生等同事將有更多分享。在此預祝大會圓滿成功！
Pony剛才提到，騰訊希望與上海一起，「在危機中育新機、於變局中開新局」。這讓我想起，早在疫情暴發之初，李強書記就強調，要把握大勢、危中尋機，善於從大變革中捕捉機遇，在倒逼自身轉型中創造機遇。這確實是我們每個人應該身體力行的。今天，我想以三個「新」來跟大家分享我們在人工智慧領域的思考與探索。
第一個新是新增長（New Growth）。疫情常態化，讓我們的復工復產變得很有挑戰。為了保證「物流、資金流、信息流」的暢通，AI發揮了重要作用。比如，上海的優圖人工智慧實驗室向中外運公司提供了OCR（光學字符識別）技術，代替了人工錄入物流單據；騰訊安全團隊幫助小微企業獲得「零接觸」的線上信貸服務；我們屏幕上的騰訊同傳，如果與騰訊會議、企業微信等復工利器組合在一起，就能隨時隨地進行不受場地、交通、語言限制的國際會議。
面對疫情，新藥的研發往往需要10年以上的時間。最近，騰訊推出人工智慧藥物發現平臺「雲深智藥」， 向科研人員全面開放。我們希望藉助機器學習，縮短新藥研發的時間。目前，大家正在努力篩出對抗新冠病毒的有效藥物。
經過這次疫情，中國已經沒有純粹的傳統產業。今年2月，國內抗疫最緊張的時候，騰訊AI Lab的碼農，這次真的是程式設計師做農民，他們嘗試在遼寧的溫室進行遠程種植番茄的實驗。雖然碰上倒春寒，但是實驗組通過AI算法，做到了實時溫度調整。試點結束時，我們發現實驗組每畝可以增收幾千塊錢的淨利潤。騰訊還與荷蘭的大學聯合舉辦了溫室種植大賽，五個複賽隊的 AI 收成都超過有20年種植經驗的農業專家組。
我們相信，AI技術正在深深「嵌入」各行各業，變得無所不在。日益完善的新基建和產業網際網路，將為各行各業帶來新增量，為經濟發展帶來新增長。
第二個新是新博弈（New Games）。Game除了遊戲，還有比賽和博弈的含義。
騰訊正在全力支持上海打造「全球電競之都」。目前，騰訊電競在上海建立了英雄聯盟和王者榮耀的遠程制播中心，它們是全球最專業的制播中心。騰訊電競的一系列重要職業聯賽將陸續落地上海。今年，我們還在積極籌備英雄聯盟S10全球總決賽，希望能夠克服疫情，順利在上海舉行。
潛力巨大的電競產業，不單單會給我們帶來經濟價值。在選手和觀眾眼中，電競是一場比賽；在AI專家眼中，更是一場「多智能體的博弈」。在AI發展歷程中，具有標誌意義的AlphaGo就誕生在圍棋這個古老的中國遊戲場景中。騰訊首先開發了圍棋AI絕藝，連續奪得了世界冠軍。目前中國國家圍棋隊正在將絕藝用於隊員訓練，取得了很好的效果。在破解圍棋難題之後，多人戰術競技類遊戲（MOBA）成為我們研究AI複雜決策能力的重要場景。2018年，我們的王者榮耀AI「絕悟」通過了人類戰隊的測試，2019年達到電競職業水平，目前正在向頂級職業水平衝刺。
值得一提的是，我們還通過探索多模態等前沿課題開發了「數字人艾靈」。她不僅會做電競解說，教小朋友唱歌跳舞，還有越來越多模仿真人的能力。按照這個趨勢，未來小說、電影、動漫和遊戲裡的人物都很可能跳出具體的作品，像我們現實生活中的朋友，跟我們交流情感，幫我們出謀劃策。比如，工作中如果遇到挫折和困難，你除了在微信裡找朋友吐吐槽，也許還會想找《慶餘年》裡那個聰明豁達的範閒聊聊天。騰訊和我們上海的閱文集團都在探索虛擬IP的打造。
未來，AI可能會重塑我們的遊戲研發、電競賽事乃至整個數字文化產業。同時，遊戲和電競為AI提供了最理想的試驗場。比如，遊戲電競中的「多智能體博弈」，也是智能網聯汽車在現實中需要解決的問題。目前，我們已經嘗試用遊戲領域的技術優勢為汽車廠商構建了模擬仿真環境，來提升自動駕駛的測試效率和安全性。
我相信，人工智慧高地和全球電競之都並不是孤立存在的，它們將在未來的上海找到交點。
第三個新是「新世代」（New Generation）。今天的電競運動員大多是「95後」。我們叫他們 「數字原住民」。
在我們看來，「新基建」將激發新一代年輕人的聰明才智，產業網際網路註定會為「數字原住民」帶來夢想的舞臺。今年僅僅前四個月，微信生態的工作崗位就增加了近60萬個，成為高校畢業生就業的一個新舞臺。我們相信，數字世界是一個等待全球年輕人共同建設的新家園。
Pony在問候中為「AI向善」提出了「四可」原則。它督促我們在使用AI時，不斷思考和解決隱私安全、算法歧視、數字鴻溝等新問題，努力實現「透明、普惠、責任與安全」。AI不但改變著人與機器的關係，而且也會帶來人與人關係的調整。它是我們產業經濟中最大的變量，更是我們社會生活中最重要的未知數。新一代年輕人既要掌握科技力量，更要思考文化價值，兩者同等重要。
創新正在讓上海變得更有魅力。李強書記多次提到，上海要把開放的「門」打開、創新的「火」點旺、包容的生態建好。最近幾年，上海的獨角獸企業像雨後春筍一樣層出不窮。我們不僅看到美團點評、拼多多、小紅書、閱文集團、Bilibili等企業的迅速成長，還看到了上海「開放、包容與創新」的城市品格。我們相信，這座城市的創新潛力才剛剛釋放，未來它一定會在科技之江與人文之海的交匯點創造新的歷史。騰訊希望紮根上海，創造歷史！謝謝大家！
開幕式上，第一位演講嘉賓是百度創始人兼 CEO 李彥宏。
李彥宏表示，今年新冠肺炎疫情，讓人們反思科技能夠在關鍵時刻起到什麼樣的作用，能否讓人類掌握自己的命運；我們的能力還有限，還沒有儲備足夠多的技術來應對未來的逆全球化的挑戰。
他說，作為局中人，自己依然看到了可喜的進步；未來在公共衛生的監測、新藥研發和疾病診斷等方面，人工智慧還是大有可為的，它可以提高檢測的靈敏性與準確性，縮短新藥研發的周期、降低新藥的研發成本，提高醫療診斷的準確性和效率，這些將使人類在面對健康問題時更加主動。
李彥宏表示，未來最主要的作業系統軟體，將不再是基於 PC 或者手機，而是基於人工智慧深度學習框架的；深度學習框架對上承接各類智能應用，對下主宰各類 AI 晶片的結構。
由此，李彥宏提出了 AI 發展經歷的三個階段。
1、技術智能化。人工智慧 60 多年前被提出，近 10 年經歷了算法的快速迭代和創新，通過雲計算、大數據的賦能，已經逐步發展成為一個新型的技術平臺。
2、經濟智能化。雲計算的發展則提供了海量計算所需的算力，加上經濟和社會普遍的數位化和網際網路化所創造的基礎環境，人工智慧終於得以開始在廣泛的經濟領域施展魔力。
3、社會智能化。也就是人工智慧將從經濟領域滲透到廣泛的社會領域，全社會和全球範圍內的智能協作與制度創新將是這個階段的主要特徵；最終人類將真正進入智能社會。
其中，經濟智能化階段分為前半段（人工智慧發展圍繞通用能力的開發、資源能力平臺化及在智能搜索和信息流推薦這兩個標誌性行業的應用）和後半段（人工智慧開始進入行業應用與商業化全面普及）。
李彥宏表示，目前我們正由前半段向後半段過渡，證明了人工智慧對行業顛覆、重構的可能。
在現場，李彥宏還介紹了百度 AI 的發展。
他表示，目前百度大腦每天被調用次數超過 1 萬億次，飛槳上的開發者數量已經達到 194 萬，服務的企業達到了 8.4 萬家，基於飛槳產生了 23.3 萬模型。同時，百度 LinearFold 算法可將新型冠狀病毒的全基因組二級結構預測從 55 分鐘縮短至 27 秒，提速 120 倍。
李彥宏表示，人工智慧所處的階段，也是一個容易產生迷茫甚至悲觀的階段，這是大多數顛覆性技術在加速普及之前的必經階段；但是當迷霧消散時，一個經濟和社會全面網際網路化的時代開始了。
李彥宏稱：
當年我對網際網路的信仰，還是今天我對 AI 的信仰，都沒有一絲絲改變。我仍然認為 AI 是堪比工業革命的大浪潮，它一定會徹底改變我們今天的每一個行業。
以下為李彥宏演講全文：
尊敬的李強書記、龔正市長，各位嘉賓，大家好！
我想首先祝賀世界人工智慧大會的順利召開，在當今全球各地新冠病毒還在此起彼伏的特殊時期，世界人工智慧大會能夠用這樣的方式召開，我覺得既彰顯了上海組織能力和管理水平的高超，也同時說明上海對於人工智慧是「真愛」。
我們知道，上海把發展人工智慧作為優先的選擇，正在加快建設具有全球影響力的人工智慧發展高地，這樣的雄心和格局非常值得稱道。我作為一個科技從業者，應邀出席這次大會，既感到榮幸，又有非常強的緊迫感。儘管在過去幾十年科技行業充滿了跌宕起伏，有繁榮也有蕭條，有高潮也有低谷，但是總體上我們見證了科技公司對於人類社會的發展起到的推動作用。
今年以來，新冠病毒肆虐全球，經濟停滯，失業率大幅增加。而作為企業家，我們也不得不反思科技創新是否能夠在關鍵的時刻讓人類更好的掌握自己的命運。今年的世界人工智慧大會的主題「智聯世界，共同家園」，我想就是要回答這個問題。
現實情況是，我們沒有能夠在武漢封城的時候，派遣大批的無人駕駛車輛為百姓提供日常服務，我們沒有能夠通過生物計算快速找到新冠疫苗，我們也沒有儲備了足夠多的技術來應對未來相當長一段時間的逆全球化風險。所以我看到很多人對技術，尤其是AI技術產生了悲觀情緒。
但是，作為一個局中人，我知道，我們在進步。百度發明的LinearFold算法可將此次新冠病毒的全基因組二級結構預測從55 分鐘縮短至27 秒，提速 120 倍，這意味著我們能更快地預測病毒變化趨勢，以制定有效的防控措施，還可以提高疫苗研發的效率；百度的人工智慧多人體溫快速檢測解決方案有效降低了火車站、地鐵等公共場所工作人員被傳染的風險；由阿波羅無人駕駛系統支撐的無接觸送餐車和無人消殺作業車，大幅減少和避免了交叉感染。
我相信，未來在公共衛生的監測、新藥研發和疾病診斷等方面，人工智慧還是大有可為的，它可以提高檢測的靈敏性與準確性，縮短新藥研發的周期、降低新藥的研發成本，提高醫療診斷的準確性和效率，這些將使人類在面對健康問題時更加主動。
我也相信，國家倡導的新基建，是以人工智慧為核心的基礎設施建設，將在交通、能源等領域大大提升效率，推動經濟增長。以車路協同為基礎的智能交通基礎設施建設，將能夠提升15%-30%的通行效率，從而為GDP貢獻2.4%-4.8%的絕對增長。
我更相信，隨著人工智慧技術平臺的開源和開放，越來越多的應用可以很方便地開發出來，惠及經濟社會的方方面面；未來最主要的作業系統軟體將不再是基於PC的或者基於手機的，而是基於人工智慧深度學習框架的。深度學習框架會對上承接各類智能應用，對下主宰各類AI晶片的結構。
在我看來，AI的發展會經歷三個大的歷史階段：
第一個階段是技術的智能化，人工智慧60多年前被提出，近10年經歷了算法的快速迭代和創新，通過雲計算、大數據的賦能，已經逐步發展成為一個新型的技術平臺，但是人工智慧科學家們的努力主要集中在概念導入、技術探索與諸如人機對弈這樣的局部應用探索上，並沒有演變為一種產業甚至經濟現象；
第二個階段是經濟的智能化，隨著移動網際網路的發展，人類產生的有效數據成指數級上升，雲計算的發展則提供了海量計算所需的算力，加上經濟和社會普遍的數位化和網際網路化所創造的基礎環境，人工智慧終於得以開始在廣泛的經濟領域施展魔力。
這個階段又可以細分為兩個子階段，在前半段，人工智慧的發展主要圍繞通用能力的開發和作為一種資源的AI能力的平臺化，以及在智能搜索和信息流推薦這兩個標誌性行業的應用；在後半段，人工智慧開始全面的產業化，也就是行業應用與商業化的全面普及；
第三個階段是社會的智能化，也就是人工智慧將從經濟領域滲透到廣泛的社會領域，全社會和全球範圍內的智能協作與制度創新將是這個階段的主要特徵，最終這種協作和變革又會對經濟產生更深遠的影響，人類將真正進入智能社會。
目前，我們正處於從經濟智能化的前半段向後半段過渡的時期。經過前半段的發展，在全球範圍內已經出現了少數幾家通用AI平臺和一些專注於某個垂直行業的細分AI平臺，在信息搜索、信息流推薦、無人駕駛這幾個垂直行業，人工智慧也證明了或初步證明了其對所在行業的顛覆和重構潛能。
幸運的是，百度從一開始就處於搜尋引擎這一迄今為止人工智慧規模最大的應用場景；十年前我們又開始將通用AI能力的開發和平臺化，作為我們的一個重要戰略；幾年前，我們在無人駕駛和智能交通這一垂直行業發力。現在百度大腦已經代表中國領先的通用AI能力，每天的調用量突破了1萬億次。
我們同時還通過飛槳這一深度學習開放平臺和智能雲服務平臺，賦能人工智慧開發者和產業智能化的企業。飛槳上的開發者數量已經達到194萬，服務的企業達到了8.4萬家，基於飛槳產生了23.3萬模型，覆蓋各行各業。百度智能雲則憑藉AI能力引擎和AI開發平臺這兩大核心優勢，成為產業智能化的主要推動者之一和雲服務領域頭部玩家。我們的ACE智能交通引擎作為一個垂直平臺，也已經成為交通領域人工智慧化的先行者。
上個世紀90年代，美國通過「信息高速公路」計劃，大大擴充了網際網路的基礎設施，從而將人類帶入了網際網路時代；今天，中國正在積極推進的「新基建」計劃，可以看成是人類在進入智能經濟和智能社會前最大的基礎設施擴張工程，它有很大的希望會在中國率先掀起全面人工智慧化的潮流，而百度希望為這股潮流貢獻自己的一份力量。
百度將自己定位於專注對外賦能的AI平臺型公司，我們希望每一家企業不管你多小，都可以像用水和電一樣使用我們的平臺能力和服務，從而快速實現AI化轉型，最終這又會使每一個普通消費者受益。
百度也是中國唯一在智能交互、智能基礎設施和產業智能化領域都形成了優勢的AI平臺型公司，這種定位也可以使我們避免與生態夥伴競爭，並始終將開放作為一項基本原則，從而專心致志扮演好AI賦能者的角色。
人工智慧最終能否從產業化準備階段過渡到全面應用和普及階段，以及這一過程需要多長時間，我們相信這種角色能起到至關重要的作用，作為一家把技術作為信仰的公司，我們樂此不疲。不久前，圍繞這一定位，我們還確立了兩個小目標，一是到2030年使百度智能雲的伺服器數量達到500萬臺以上，一是在未來5年為社會培養500萬名AI人才。
但目前人工智慧所處的階段，也是一個容易產生迷茫甚至悲觀的階段，這是大多數顛覆性技術在加速普及之前的必經階段。就像網際網路在2000年後的幾年裡經歷的那樣，一些公司消失了，一些人永遠離開了這個行業。我還記得當時一些海歸甚至因為失去信心而重新回到了國外，因為百度也是從那個低谷期爬出來的，我對此記憶猶新。但是，當迷霧消散時，一個經濟和社會全面網際網路化的時代開始了，熬過寒冬的小人物們成為了新的英雄。
當年我對網際網路的信仰，還是今天我對AI的信仰，都沒有一絲絲改變。我仍然認為AI是堪比工業革命的大浪潮，它一定會徹底改變我們今天的每一個行業。而這次疫情會成為一個契機，它讓人們產生了掌控命運的緊迫感，同時也讓我們看到人工智慧不再遙遠，而是就在我們身邊，延長了我們的雙手，強大了我們的大腦，豐富了我們的視覺，消除了時空的障礙。
迷霧終將散去，智能經濟和智能社會終將成為現實，而人類終將掌握自己的命運。
謝謝大家！
隨後，本次大會迎來了一場精彩的跨界圓桌論壇。
論壇嘉賓包括前微軟全球執行副總裁沈向洋（遠程）、同濟大學校長、自動化研究專家陳杰 、復旦大學附屬華山醫院感染科主任張文宏等，由清華大學國家金融研究院院長朱民來主持。
張文宏表示：
中國疫情的控制，靠的是傳統智慧和城市管理能力，但人工智慧必然會在未來的公共衛生系統中發揮作用，打破數據孤島，實現線上線下的實時融合。
他認為，這次疫情之後，我們需要反思，將來人工智慧可以如何改善城市管理，包括加快公共衛生體系中的預警速度。
比如說，疾控公共衛生領域的數據、真實世界的數據，如何第一時間匯聚到大數據平臺？這次新冠 CT 表現和以前的流感、其他肺炎完全不一樣；人工智慧如果在去年 12 月初就看到了大量肺部 CT 圖片，數據會提出警報——情況可能會更好。
張文宏還表示，人工智慧在公共衛生監測體系的運用，應該是把線上數據和線下數據進行融合、提出預警，構成一個完整體系。
最後，張文宏還表示：
作為醫生，我很不願意大數據把我給替代掉，我也很不願意大數據往那裡一放，X 光片就不要了。很多人把數據一輸進去就給你處方了，這一點我認為還做不到。
沈向洋目前身在美國西雅圖，所以通過視頻連線中參與圓桌，他對張文宏表達感謝。
沈向洋表示，最近的疫情讓人工智慧真正有機會應用到很多方面。
一方面，人工智慧加速推進預防診斷治療相關科學研究，特別是療程手段的突破。另一方面，通過 AI 可以從全球衛生健康、流行病學數據裡提取數據進行分析，從而將它的特徵、變化、趨勢、傳播直觀立體展現出來，及時分享給在場的、甚至全球各地的醫生，大家能夠一起看到怎麼去應對健康風險。
沈向洋認為，人工智慧必須解決的就是數據問題，如此才能在應對疫情中做到早發現、早預警、早診斷。沈向洋提到，未來可以做到秒級畫像、分鐘預警、小時診斷，只有把採集數據、打通數據、分析數據全部有機整合，人工智慧才能真正發揮它的作用。
談到人工智慧的未來趨勢，沈向洋表示，人工智慧發展還處於早期，未來有三大趨勢：
1、從感知向認知的重大變化；
2、人和 AI 的交互問題會越來越重要；
3、所謂的通用人工智慧最後解決的還是常識問題。
隨後出場的是圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智，其演講主題為《人工智慧理論的新方向》（New Trends In AI Theroy）。
演講中，姚期智首先分享了三個論點：
接著，姚期智介紹了人工智慧的三個新方向。
1、神經拓撲結構：姚期智通過拓撲學中的重要概念「貝蒂數」入手，談到了機器學習和拓撲學之間的聯繫。
2、隱私保護學習：姚期智表示，密碼學尤其是安全多方計算是個人最感興趣的一個領域，他在大會上也分享了安全多方計算在隱私保護藥物發現流程中的應用。
3、可控的 SuperAI（超級人工智慧）：這是一個很多人感興趣但也充滿爭議的話題，人們擔心人工智慧快速發展將會帶來威脅。他認為，確保超級 AI 安全應遵循三點——利他、謙卑、盡心。
演講最後，姚期智表示，不論是 1980 年代深度學習的理論突破，還是如今的理論探索與應用，都是在為人工智慧領域未來的偉大應用奠定良基。
接著，藉助全息影像技術，全球最大的企業管理和協同化商務解決方案供應商 SAP 全球執行長、營運長、SAP 全球執行委員會委員柯睿安（Christian Klein）發表了題為《工業與智能融合推動高質量發展 》（The Convergence of Industry and Intelligence Drives High-Quality Economic Development）的虛擬演講。
在演講中，柯睿安表示：
經歷了疫情後，如果說企業運營有什麼不同的話，那就是這場危機進一步證明了轉型為智慧企業的重要性。
面對全球危機，企業應利用最新技術，抓住機遇、積極擁抱人工技術創新。數位化再也不是一個可選項，而是必選。
柯睿安認為，智慧企業有著韌性、盈利能力及可持續發展三大突出優勢，並舉了兩個智慧企業的例子。
其一是德國能源公司 Kaiserwetter。Kaiserwetter 基於 AIoT 感測系統與預測分析解決方案，通過提供高附加值駛向綠能藍海。其二是專注於家居的德國公司 REHAU。REHAU 使用 SAP 智慧機器人流程自動化技術，財務會計自動處理，4 天的工作量在 10 分鐘內即可完成，效率顯著提升。
柯睿安提到，SAP 將智能分析技術、計劃排產、實時監控企業流程和生產運營等應用看作是人工智慧更為重要的價值。
在演講最後，柯睿安也表示，中國已成為技術創新熱土，也正在成為人工智慧領域的超級大國，並表示 SAP 在上海也有辦公室。
由此，柯睿安的演講引出了接下來 SAP 全球高級副總裁、中國區總經理李強（Sam Li）的演講內容。
李強表示，SAP 紮根上海，服務中國。他的演講中也主要涉及了中國在人工智慧領域的潛力：
預計 2030 年，AI 將為全球帶來 15.7 萬億美元 GDP 增長，其中約有一半就來自中國。這部分增長，主要來自於企業流程自動化、機器輔助智能等領域。
李強認為，人工智慧對中國實體經濟的賦能仍然有巨大空間，工業與人工智慧的融合將會成為人工智慧的主航道，人工智慧也將為製造業帶來顯著的競爭優勢。
隨後帶來精彩洞見的是深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主、蒙特婁大學教授、魁北克人工智慧研究所科學主任 Yoshua Bengio。
在演講中，Yoshua Bengio 介紹了有關深度學習對於新冠疫情傳播預測的最新實驗，該實驗旨在用機器學習賦能智慧型手機，預測傳染性風險。
Yoshua Bengio 表示：
當你出現症狀時，實際上傳染性已經就有了。
因此，Yoshua Bengio 團隊通過基於機器學習的數字接觸跟蹤技術，匯集大量線索預測風險。雖然通過手機只能看到不完整的圖模型，但團隊利用可用信息去耦合模型，建立流行病學預測模型。
結果表明，在實驗對象中，新冠疫情感染病例大幅減少，傳染係數也有所下降。機器學習不僅達到了新冠疫情的預警目標，也避免了虛假報告泛濫對醫療系統造成的阻塞。
接下來，黑石集團創始人、董事長兼 CEO 蘇世民也發表了觀點。
他表示，為了所有人的利益，各國應該在人工智慧等領域裡開展全球合作，並遵循五大原則，如下：
1、透明。讓每個問題都可監督可審計，並且可以比較容易的進行設計。人工智慧系統和軟體不能簡簡單單是一個黑盒子，必須要理解如何使用人工智慧系統。
2、公平。技術不應該加劇不平等，不應該導致偏見和歧視。相反應該促進包容性，並且儘可能讓多的人從中受益。
3、安全性。人工智慧技術不應該造成可預見或者不可預見的傷害，人工智慧的設計就應該是可靠的，並且對於故意破壞應該有抵禦能力和韌性。
4、責任。如果有些事情是由於人工智慧的系統決定而出錯，就應該有清晰的責任，並且在適用情況下採取強制性補救措施。研發和開發人員需要考慮到並應採取一致行動，降低人工智慧潛在風險。
5、隱私。很多人工智慧應用都依賴於數據，需要有一套機制保護人們的權利、利益和私人的隱私信息。人工智慧系統需要以易於理解的方式
最後，蘇世民表示，我們越早通過共同治理結構來統一併運用這些原則，就越有可能避免人工智慧所帶來的負面影響。
雷鋒網註：本文由李帥飛和付靜共同完成。
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