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2019世界创新者年会（World Innovators Meet 2019, 简称WIM2019），于2019年12月6日在北京·国贸大酒店拉开帷幕。本届大会由中国企业联合会指导，亿欧·EqualOcean、工业和信息化科技成果转化联盟联合主办，以“科创4.0：共建全球化新未来”为主题，6000余名来自美国、英国、法国、澳大利亚、瑞士、以色列、俄罗斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余个国家和地区的创新者齐聚一堂，共同总结2019年世界科技与产业创新的成果，预测2020年最新创新趋势。
本次大会为期三天（12月6日-8日），采用“9+1”的会议结构，即于8日举办的“1”场创新领袖峰会，于6日和7日举办的“9”场主题论坛。9场论坛分别围绕当下最热门的零售新消费、金融科技、投资新趋势、智能硬科技、医疗大健康、产业互联网等领域，以及青年、女性和科学企业家等群体展开。
在12月8日举办的创新领袖峰会上，加拿大皇家科学院院士，滑铁卢大学终身教授李明、清华大学工业工程系教授，博导，全球创新学院副院长饶培伦、南京大学物理学院教授，博导，先扬剑量子计算机研究院董事长于扬、升哲科技联合创始人付刘伟、亿欧公司副总裁，亿欧智库研究院院长由天宇，围绕“前沿科技：未来十年，人类工作与生活将如何改变？”这一主题分享了各自的观点。
圆桌的主要观点如下：
以下是圆桌内容整理（部分有删减）李明：对未来做出了两大预测：第一，十年内大部分癌症将会找到治愈的方法；第二，十年内自然语言理解技术将发展成熟。
饶培伦：未来人类与技术的关系将重新匹配，我们所需要的专业相关知识技能也会改变，创新交叉人才培养将成为趋势。
于扬：量子计算速度非常快，未来三到五年将可能实现100个量子比特，将对深度学习起到非常大的推进作用。
付刘伟：物联网最终提供的是服务，能够为人们的生活带来服务和改变才是终点。
由天宇：大家好，我是亿欧智库的由天宇。今天我们探讨的话题是“前沿科技：未来十年，人类工作与生活将如何改变？”为什么这个话题与今天在座的四位教授和企业家有关系呢？我先做一个简单的介绍和开场。
第一位是李明教授，是加拿大滑铁卢大学的终身教授，也是加拿大皇家科学院的院士，他在人工智能，尤其是自然语言处理领域是知名的专家，在个性化癌症免疫治疗方面作出过很多的贡献，也是IEEE成员，所以他会从AI的角度进行一些分享，以及对于未来十年AI领域的展望。
第二位是饶培伦教授，是在大陆工作十几年的台湾人，来清华工作应该已经有十七八年的时间了，在人机交互、人因工程方面有非常多全球领先的研究成果。
第三位是于扬教授，于扬教授是南京大学物理学院的教授，他所研究的领域是过去一两年非常热门、十分前沿的领域，就是量子计算。相信这个话题在场的很多朋友都很感兴趣。
最后一位是来自升哲科技的联合创始人付刘伟付总。付总的公司很神秘，在业界的曝光不是很多，但是在物联网、传感器，在消防安防领域的应用已经做出了很多的案例和成绩，而且拿到了国内和全球很多顶尖的投资，我们今天很荣幸邀请到付总发言。
好，我们进入第一个问题。我们要谈未来，不如先看一下过去，大家能不能说一说你认为过去十年有哪些技术大幅度地改变了我们的工作和生活？我们从李明教授开始。
李明：我是做AI的，所以我就讲讲AI吧。过去的十年深度学习改变了我们生活的方方面面，人脸识别实现了，语音识别实现了，无人驾驶正在逐步被实现。自然语言处理还没有真正实现，但未来的十年是有望取得重大突破的，未来机器人下棋都是小事。AI可以做很多事情，但有些事情，要做就可能是作茧自缚，比如说人脸识别，掌握人脸识别的权利方拥有太大的权利，并也不一定是好事。
另外，AI有很多军事用途，都是兵家必争之地。有很多人在讲这是信息科学，它们增加了社会收入吗？其实增加了很多，但是也有很多人因为AI而下岗。那么，整体国民收入会增加很多吗？过去的十年很难说。但关键是，如果一个国家不做AI，就落后了。从世界竞争的角度来看，AI是不做不行的事情。
由天宇：这十年AI的发展，对于您个人的职业生涯有一些什么样的改变吗？
李明：说老实话，AI对我们大部分学者都是一场灾难。所有的东西都要重新学，甭管你是做系统的，还是做机器学习的，因为新算法的出现，都是要重新学习的。像我这种年龄，很多东西都要重新学。
由天宇：深度学习带给了大家巨大的机会，但是对于从业者来说，需要重新学习很多东西，才能重新用起来。
李明：对，不学习就要落后，落后就会淘汰。
由天宇：请饶教授从自己的专业方面谈一谈。
饶培伦：我的专业是人因工程，关心人的因素，所以如果说过去十年当中很大的变化，我觉得广泛一点来讲，是影响人与之间交流相关的信息技术。当然这个领域又具体的应用，像社会化媒体，以及很多其他和人与人之间交流有关系的应用。大家可能听过一个数字叫“邓巴数字”，这个“邓巴数字”是由英国的心理学家邓巴提出，他研究人与人之间的往来，发现我们每一个人跟周围其他人能够进行某种程度的社交，甚至深度社交的人数是有限的。最重要的局限，第一来自于我们的大脑，我们的认知是局限的；第二来自于我们的时间，今天很多人每天话费很多时间使用微信，打开你的微信看，你看你可以联系到多少人，这个突破了我们的局限。从人的因素角度来讲，微信满足了我们的社交需求，也预告了这个需求必须或者即将被满足的更好，因为这个事我们会一步一步取得突破。至于究竟怎么一步一步突破，或者向什么样子去改变，我们后面再说。
由天宇：请于扬教授谈谈过去十年。
于扬：我是做量子计算的，量子技术对人类发展具有革命性的意义。大家可能觉得量子技术离我们比较遥远，其实是非常近的。我们经常接触到的核磁共振，就是典型的量子技术；还有GPS，是依赖于我们对时间的探测，而我们时钟做的越来越准的话，主要是因为量子技术的发展。现在最准的时钟能做到4000万年没有一秒钟的误差。另一个很简单的例子就是LED，也是典型的量子技术。量子力学不断给我们提供从技术到应用上的一些新技术，推动我们不断地革命过去。
由天宇：谢谢于教授，请付总分享。
付刘伟：大家下午好，非常感谢亿欧的邀请。刚才主持人说我们公司比较神秘，我简单介绍一下我们公司。升哲科技是一个物联网技术服务商，我们现在提供的是一个端到端的物联网解决方案。我们覆盖从常规的传感器，到通讯网络，再到顶层的应用平台，通过这样的三层结构，提供给各个行业以不同的解决方案。目前我们的服务应用在消防、安防、智慧零售、智慧城市和社区等领域。我们搭建的通讯网络在国内覆盖了140多个城市，也在走向国际的过程中。在国外，我们覆盖到了65个国家，一带一路沿线有40多个国家。
回到刚才的问题，我觉得过去十年移动互联网对我们生活改变特别大。移动互联网的兴起造就了很多巨头，包括BAT这些巨头公司。同时，也给我们的生活带来了非常多的改变，吃穿住行游购娱等等，慢慢的变便捷，在家里动动手指，很多事情都能解决掉了。
而现在的话，还有另外一张网，是基础建设的一张网——物联网。物联网这个词提出已经有20多年，前十年没有显著的发展，主要受到硬件技术、网络等等一些条件的限制。近几年，依托于我们现在的硬件、网络、云计算、AI等这些综合能力的发展，物联网发展得非常快速。2009年，国家已经把物联网作为战略性方向，我们也看到各行各业有非常多物联网公司兴起，分别深耕于某一个垂直领域。这个领域大家能够感受到的，比如共享单车的锁，手机扫一下“嘀”地一下就开了，这是我们非常常见的一个场景。我们大家可以感知到它很方便，但是我们不知道它背后依托的就是物联网技术。
由天宇：共享单车这个锁作为终端传感器的交互设备，假如没有过去十年的技术进步，成本的降低，可能今天还是实现不了的。你们的工作也部分与此技术能力相关，对吧？
付刘伟：是的。
由天宇：再请教一个问题，你们公司的名字为什么叫升哲科技？听起来好像既富有诗意，又富有深意。
付刘伟：我们公司的名字是SENSORO，SENSOR加上一个O。SENSORO音译过来，就是“升哲”，还蛮有诗意的。
由天宇：谢谢付总分享。这是第一个问题，让大家去回顾一下过去的变化。第二个问题是想每个人分享一下自己目前在做什么事情，解决了什么样的问题，遇到了什么困难？我们还是先请李教授来分享一下。
李明：现在我在做两件事，一个是个体化的免疫治疗，未来十年癌症慢慢将会逐渐被治愈，就是把患者的免疫系统调动起来。另外一个工作就是自然语言处理，我们公司“薄言”在做自然语言处理，这是人类智能的关键。人类和动物最关键的区别，其实不是跑不是看东西，不是跳不是叫，其实是语言，有了语言才能概念化组织，打败其他的种群。到现在为止，深度学习并不能解决自然语言理解问题，自然语言处理只能做一轮对话。虽然现在有很多进步，但是多轮对话还是没有解决，希望未来十年能有突破。
由天宇：一是个性化癌症免疫，二是突破比较难的自然语言理解问题，这是李教授目的在做的，我们一会儿请他聊，未来十年会有什么样的突破。饶教授您谈谈现在做的工作。
饶培伦：我借此机会介绍一下“人因工程”是在做什么。第一个方向偏生理方向，跟人的身体有关系。最近我一直在做的事情，跟人的姿态有关，讲具体一点就是步态，人们走路的样子。我们在和包括医学界的一些专家一起做研究，希望可以早一点从走路的样子里了解到健康的情况，帮助大夫做诊断，或者了解治疗情况。步态识别还可以应用在别处，比如做个人的身份识别，尤其是高龄人群。
第二个应用是心理和认知层面，我们很关注人跟人工智能、物联网如何交互，基本思路或模式就是用AIoT来支持交互应用。
第三个应用是社会层面。我们的社会步入老龄化，这是中国过去从来就没碰过的情况，我们大家都希望活得更健康长寿。不论是技术还是制度的改变，都在影响者我们日常生活的节奏和规律。人因工程基本是从这三个层面在做研究。
由天宇：既关心人本身，更关心人的状态，以及人与外界之间的关系。于扬教授这边，9月份谷歌发表了一篇关于量子计算的论文，在科学界、商业界，甚至大众媒体都引来了很高热度。您目前带领的团队南京先扬剑，您可以与大家伙儿一起来分享分享。
于扬：为何需要做量子计算？量子计算将诞生世界上最快的计算机。为什么量子计算机这么快？这个可以这么理解，近代物理学有两个重要的研究方向。一个是相对论，相对论是爱因斯坦建立的，告诉我们时间是不确定的，我们感受到的时间可能是变化的，不是我们想的那么绝对；另外一个学科是量子力学，空间没那么绝对，是相对的。量子计算是利用量子力学的原理，量子计算是空间换时间，可以用多空间来做计算，所以时间很短，量子计算就是可以非常快。
量子计算这么好为啥不赶快花钱做？因为困难是非常大的。我们大家都知道相对论能看到时间变化是有条件的，速度要接近光速很难。同样量子计算看到空间的变化也是有要求，必须把空间跟外界隔离得足够好。我们做计算，必须要去跟你的系统有相互作用，就是你要控制你的系统。而你控制的系统就把量子力学的性质抹杀掉了，这是控制和量子相干性的矛盾，这是一个很大的挑战。但是经过20年的努力，我们不断地在进步。这是一种全新的技术，跟以前经典的计算机是完全不一样的。
说到谷歌，他们近年来确实取得了很大的进步。关键是他们证明了我们大家可以控制量子系统完成一件任务，能够远远超过现在最快的经典计算机。这只是一个证明，虽然他做的事情可能还不是那么有用，但是至少我们是可以用量子计算机用非常快的速度完成一件事情的。
由天宇：谷歌在2016年用阿尔法狗证明了AI可能做的很多事情，今年又用量子计算也证明的一些东西，但这本身更多是能力的证明而不是应用的证明。
下面请付总谈谈升哲科技在做的事情。在座的几位教授都有强学术的背景，而你们更多是从学术出来之后搞应用，感触应该更明确。
付刘伟：对，我们有一半时间是搞应用，一半时间也搞技术的研究。物联网现在已经普遍应用于安防、智慧城市、金融、交通、物流等等各个领域。我们主要做的领域是消防安防、智慧城市、智慧零售。我刚才讲到，我们做的是一个端到端的服务，一端是传感器，比如最基础的传感器，彻底改造了电器火灾的预防和监控方式。为什么改造呢？这个传感器如果是按照现在行业标准去做，最终在做应用会面临到一堆的问题。比如烟雾传感器，在南方房顶会有水渗下来，当有大雾的时候烟雾传感器会全程报警。
第二我们在做感知网络。因为现在物联网的网络协议比较多，不管是NB还是其他的，这块国内自主可控的基本没有，所以我们用四年时间研究出了完全自主搭建的窄带通信网络。
第三我们使用云计算提供服务能力。基于我们的传感器和AI摄像头等，所有的数据上传后，能够根据不同的行业及时提供解决方案。
从我的感觉来说，物联网这个领域垂直的应用非常多，但是底层的建设需要一个漫长过程。不管是芯片还是网络云通讯构建的物联网生态，需要行业做更多的努力。
由天宇：传感器设备本身面临稳定性问题，包括能耗升级问题，在系统层也面临连接标准统一性的问题。
第三个问题，谈到未来的可能性，大家会基于什么样的假设对未来十年的变化做出判断？以及预测一下未来将会有什么样的应用成果出现。先请李明教授分享。
李明：我做两个预测：第一，十年内我们会治疗大部分癌症。第二，十年内我们将在自然语言理解领域取得突破。
癌症治疗的方法有几个，一个是手术切了，一个是化疗杀死所有的细胞，一个是放疗，但效果也不那么理想。第四个就是免疫治疗，这两年个体化免疫治疗有重大突破，这个领域的研究者都认为免疫治疗到了革命性门槛，这次癌症治疗革命可能比信息革命还大。但是现在要想实现个体化免疫治疗还比较难，个体化其实就是颠覆性的产业，因为不能提前制药，而是病人来了拿出细胞找到新抗原后再制药，所以个体化制药过程一定要用人工智能解决，否则太贵了。现在用湿实验完成这样的过程，三个月的花费高达几百万美金，没有人负担得起。只有用人工智能才能解决。
由天宇：追问一下，为什么人工智能能够有效降低这里面的成本呢？原理是什么？
李明：首先利用人工智能去发现这些新抗原，有了这些新抗原之后，每个新抗原要做湿实验看有没有免疫反应，有了反应才制成疫苗，这个免疫反应这个事是可以预测的，而且不需要太准，准确率在70%-80%就可以了。
我分享一下自然语言处理，现在做的自然语言处理都是做端到端的系统，但从逻辑上讲只有动物这么做，人有时候也是，比如问：“吃了吗？”回答：“吃了。”这样的一个过程人根本没有反应过程。而大多数时候人是三思而行，做出推理回答。现在自然语言处理的研究方向叫“多轮对话”，第一步要理解，理解了再回答。当然这是长期的工作，现在市面上所有的对话产品基本都是一套路子，就是端到端，未来一定会被改变。
由天宇：端到端解决不了自然语言理解的问题。
李明：对，我想跟量子计算的研究者说一句，量子计算也会对深度学习起到非常大的作用，量子计算可以做深度学习的混合，谷歌正在做相关的研究。
由天宇：好像量子计算未来和AI有交叉结合应用。
于扬：量子计算速度非常快，大量的计算问题都能用上，比如机器学习。我们的看法是，未来三到五年很可能实现100个量子比特，谷歌现在是50个。量子增加的速度是2的N次方，如果到100个比特就是100的N次方，所以发展空间非常大。应用方面，主要是有制药领域，制药是一个算分子结构的过程，有的制药是根据图形识别，在一个库里搜索需要哪一种药的形状，这件事量子计算是可以用上的。还有比如组合的优化，比如优化交通等。所以大家认为，未来三到五年是量子计算非常关键的发展时期，有很大的可能性进入技术落地阶段。
由天宇：您带领的先扬剑团队，三到五年的发展期望是什么？
于扬：我们团队现在就是要尽快打造一个平台，能够做到100个量子比特平台，这个平台可以做很多事。
由天宇：如果这个平台被做出来，应该是国内最领先的标杆性突破了吧？
于扬：对，如果打造出来，国际上应该也是领先的。
由天宇：再回到饶教授，另外两位教授本身做前沿技术，您这里我的理解偏原理性，不知道您对未来有怎样的计划和展望呢？
饶培伦：展望是有的，分两点讲，刚好和我在清华的两个职务有关。第一我在工业工程系，我们现在社会的样子是第二次工业革命后塑造的，未来得5到10年，我们所需要的专业相关知识技能会改变，在前沿科学研究领域是如此，在其他领域可能也是一样。讲的更大一点，有一些行业会改变，有一些职位会消失，人和技术的关系会重新匹配和洗牌，有些事情机器做了，而且比人做得更好，这是很大的变化。大家看工业字典里1.0、2.0、3.0没那么快，但是4.0就非常快了。在全球创新学院，我们在创新人才、交叉人才的培养上面面临很大的挑战，因为变化实在太快了。有很多新的知识技能，很多新的素养，和传统教育的分类分班完全不一样。教育方法上需要有很多的改变和创新。
由天宇：付总可以聊聊升哲的展望。
付刘伟：现在都讲万物互联、万物物联。从硬件来讲，所有的硬件芯片能力、集成能力、自动化生产线的持续不断的发展，不管是自主可控还是未来创新，都会有比较大的突破。应用场景，比如智慧城市是物联网落地非常好的场景。例如交通，十字路口交通灯会按照车流量发生明显的变化；从家里出来前，设备能够对外面极端天气的变化进行提醒。这些变化带来生活上无感的交互，没有感知到会发生互动性的服务提升能力。不管是通过硬件还是终端产品，物联网最终提供的是服务，为人们的生活带来便利。
比如过去两周，升哲科技在北京周边有一个社区落地的一个项目。当时社区有一个小孩丢了，所有人都非常着急。我们在社区内部署了很多AI摄像头，把小孩的头像输入系统中，就能快速定位小孩在所有社区摄像头中出现过的地域定位，最终快速协助警方找到了小孩。
再比如在烟雾消防相关领域，当烟雾传感器被部署到家庭，落地到智慧社区之后，人们就会无形中与设备产生交互，给居民安全的保障。
由天宇：物联网的传感器越来越成为无感的存在，但是他产生的价值百科，是比单纯出现一些明显的异常问题再处理问题更加有意义的，因为他会让整个社会变成可感知、可计算。
付刘伟：是的。
由天宇：最后请李明教授对未来十年说一两句寄语吧！
李明：从现在开始学习人工智能、做人工智能还不晚！
由天宇：谢谢各位！十年说起来很长，但如果将十年放在一个世纪里，其实又很短。今天各位嘉宾在台上分享了一些富有前瞻性的看法，我们唯有一边思考一边实践，才能看到未来的方向！