工信部陳偉：“互聯網+”加速向工業領域全面滲透

2015年8月14日，在中國科學技術協會和中國科學院的指導下，由中國人工智能學會主辦的第五屆中國智能產業高峰論壇在上海長榮桂冠酒店成功舉行。

以“互聯網+”為代表的新一代信息技術，包括：云計算、大數據、物聯網和深度學習，將為人工智能的發展帶來新一輪的創新活力和動力；

以“互聯網+”制造為代表的經濟社會深度智能化應用，將為人工智能的發展提供前所未有的廣闊市場空間。

以下是報告的全文：

尊敬的院士、專家和同事們，我想借此機會與大家分享我對“互聯網+制造業和人工智能發展”的思考。

1.人工智能的發展對我們有什么啟示？

“互聯網+”制造業、“互聯網+”中小企業的雙重創新是大眾創業理念的創新。此外，提供網絡基礎設施的支持和新一代信息技術產業的支持是我們的主要任務。從“互聯網+”的角度來看，美國科學家在56年提出“人工智能”已經有60年了。李院士剛才告訴我，明年我們將通過重量級活動來紀念這樣一個重要的時刻。在60年的歷程中，我們看到人工智能的發展確實取得了許多重要突破，但也經歷了多次高潮、低潮、波峰和波谷，呈現出螺旋上升的大趨勢。具體來說，他給了我們什么啟發？

1.信息技術和人工智能走到一起，相互驅動，信息技術是實現人工智能的重要支撐技術。

人工智能，首先是計算機。人工智能從高速發展到低谷的原因是什么？由于當時的信息技術還很薄弱，不足以實現科學家的偉大夢想。人類大腦的存儲能力是10到15次方，而我們當時的計算機，第一臺1KB的存儲計算機，誕生于1975年。同樣，在20世紀80年代，機器翻譯并沒有達到預期的效果，這主要取決于當時計算機計算能力的不足。因此，我們看到了技術和工業之間的這種伴隨和互動關系。

2.應用創新驅動理論創新和技術創新。

這是人工智能發展過程中一個非常重要的實證思維。科學家們正試圖在實驗室中探索和制造人工智能。1968年，斯坦福大學的一位教授和幾位遺傳學家合作開發了一種化學質譜分析系統，將人工智能推向了實際應用的時代。20世紀80年代，出現了人工智能技術產品的商業供應商。然后我們看到，幾乎50%的《財富》500強公司正在開發或使用專業智能產品，這在20世紀80年代、90年代甚至本世紀初都有所體現。

回顧過去的目的是著眼于未來。今天，上述經驗仍然很有啟發性。因此，我們認為以互聯網+為代表的新一代信息技術，包括云計算、大數據、物聯網和深度學習，將為人工智能的發展帶來新一輪的創新活力和動力。以“互聯網+”制造為代表的經濟社會深度智能化應用，將為人工智能的發展提供前所未有的廣闊市場空間。

第二，“互聯網+”制造為人工智能的發展帶來了新的機遇

1.摩爾定律正在接近物理極限，軟件和應用開始主導信息技術行業的創新和發展模式。

半個世紀以來，計算機所代表的東西現在包括：智能終端、手機和平板電腦，所有這些都在摩爾定律的作用下。我們現在看到集成水平和集成線寬正在接近天花板：集成電路的線寬在實驗室已經達到14納米，接近8-10納米的物理極限。事實證明，專家預測，到2015年，也就是今年，物理極限將達到。但后來，我們發現技術正在不斷突破極限。現在我們在顯微鏡下觀察，22納米以下的集成電路基本上都是魚鱗。它原來是一個平面，變成了一個三維的，這進一步提高了空間集成度。所以我們看到它已經被擴展了……

再一次現在專家預測，摩爾定律將在2020年達到物理極限，這為我們提供了一個很好的機會來追趕并并肩奔跑。現在我們落后了大約2.5代人。

在這個過程中，我們看到軟件和應用程序已經開始主導信息技術行業的創新和發展，并且這種模式已經得到了強調。從這個角度來看，它背后的軟件在人工智能和互聯網+中發揮著非常重要的作用。作為信息和通信技術產業創新最活躍、增長最快的領域，軟件正在引領和定義經濟和社會各個領域商業模式的基本概念和模式。所以我們看到，軟件定義的芯片，軟件定義網絡，軟件定義數據中心，軟件定義安全等等。

在今年的德國博覽會上，在我們主辦的高峰論壇上，我們提出了“軟件定義世界”的主題。應該說，這已經得到了全世界所有人的認可。如果摩爾定律代表了ICT1.0，那么“互聯網+”將標志著我們進入了ICT2.0時代。這是我們的判斷之一。

“互聯網+”與人工智能的關系直接反映了互聯網連接的“大腦”。互聯網打破了時間和空間的界限，使信息和通信技術能力像自來水一樣隨時可用，并且可以隨時隨地按需獲得。互聯網可以實時連接無數孤立的“人工大腦”，實現協同思維。

云計算降低了大規模計算的成本。云計算降低了人們享受IT資源的成本和障礙，實現了低成本的大規模計算。基于GPU的并行計算能力遠遠超過了CPU。這里我們列出了CPU和GPU之間的比較。從這個比較中，我們還可以看到，GPU支持的云計算確實可以大規模降低計算成本。

大數據訓練可以有效地提高人工智能。在李院士剛才的演講中，應該說這篇文章的解釋非常好，非常到位，所以我不在這里重復。

三是“互聯網+”制造與人工智能

1.“互聯網+”加速了其在工業領域的全面滲透。

這種“全方位滲透”的典型案例是“互聯網+”汽車-特斯拉。特斯拉對汽車的技術架構進行了大幅簡化，主要梳理了三大核心技術突破：（1）能源管理系統。特斯拉的動力來自7000多個鋰電池，每個電池的功率、無線電波、功和熱都完全不同。如何管理好7000多個電池，使其成為澎湃動力，是一個巨大的技術壓力。特斯拉使用了數萬個傳感器，然后通過系統的智能控制實現了這一點，這是一項重要的技術突破和創新。（2） 智能發動機系統。這是特斯拉（Tesla）的又一次革命性變革。傳統汽車有200多個發動機零件。特斯拉沒有變速箱，沒有齒輪等等。發動機部件不超過10個，智能發動機系統完全控制發動機運行，引領汽車的發展方向。（3） 自動駕駛系統。超聲波聲納、攝像頭、雷達、自動駕駛系統、盲點報警等功能。

2.從“電動機器”到“軟件驅動機器”的“第二次機器革命”。

現在，西門子和通用電氣都明確提出：“軟件是行業的未來，數據是未來的原材料。”現在，我們看到兩個陣營引領著這個方向：一個是西門子和通用這樣的企業。另一個是谷歌、微軟和蘋果等公司正在從不同角度探索“互聯網+”制造的發展道路。

3.“互聯網+制造”是新時期工業化與現代化深度融合的具體體現。

眾所周知，信息化和工業化的融合是廣義上工業化和信息化的巧合。從狹義上講，這是信息技術在工業領域廣泛應用，導致生產效率提高和生產方式轉變，從而調整和升級產業結構的過程。“互聯網+”制造業的進一步豐富和發展，為新一代信息技術和工業領域更廣泛、更深層次的滲透和融合開辟了新的道路。為實現產業轉型升級提供了新動能……

新時代的閱讀。“互聯網+”制造是以互聯網為代表的新一代信息技術，在制造業中得到廣泛推廣和應用，不斷提高智能化和數字化水平，并由此形成新的產品形式、生產模式、組織體系和資源配置模式。這個過程不斷演變為大規模定制、柔性生產、服務型制造和網絡化制造，這就是我們所看到的發展過程。因此，從這個意義上說，“互聯網+”制造業為人工智能的發展提供了一個新的廣闊機遇。

第四，一些建議

1.研究人工智能技術的發展路線圖。

2.突破多項核心技術。

3.促進人工智能與產業的融合發展。

4.注意安全保障。2015年8月14日，在中國科學技術協會和中國科學院的指導下，由中國人工智能學會主辦的第五屆中國智能產業高峰論壇在上海長榮桂冠酒店成功舉行。

以“互聯網+”為代表的新一代信息技術，包括：云計算、大數據、物聯網和深度學習，將為人工智能的發展帶來新一輪的創新活力和動力；

以“互聯網+”制造為代表的經濟社會深度智能化應用，將為人工智能的發展提供前所未有的廣闊市場空間。

以下是報告的全文：

尊敬的院士、專家和同事們，我想借此機會與大家分享我對“互聯網+制造業和人工智能發展”的思考。

1.人工智能的發展對我們有什么啟示？

“互聯網+”制造業、“互聯網+”中小企業的雙重創新是大眾創業理念的創新。此外，提供網絡基礎設施的支持和新一代信息技術產業的支持是我們的主要任務。從“互聯網+”的角度來看，美國科學家在56年提出“人工智能”已經有60年了。李院士剛才告訴我，明年我們將通過重量級活動來紀念這樣一個重要的時刻。在60年的歷程中，我們看到人工智能的發展確實取得了許多重要突破，但也經歷了多次高潮、低潮、波峰和波谷，呈現出螺旋上升的大趨勢。具體來說，他給了我們什么啟發？

1.信息技術和人工智能走到一起，相互驅動，信息技術是實現人工智能的重要支撐技術。

人工智能，首先是計算機。人工智能從高速發展到低谷的原因是什么？由于當時的信息技術還很薄弱，不足以實現科學家的偉大夢想。人類大腦的存儲能力是10到15次方，而我們當時的計算機，第一臺1KB的存儲計算機，誕生于1975年。同樣，在20世紀80年代，機器翻譯并沒有達到預期的效果，這主要取決于當時計算機計算能力的不足。因此，我們看到了技術和工業之間的這種伴隨和互動關系。

2.應用創新驅動理論創新和技術創新。

這是人工智能發展過程中一個非常重要的實證思維。科學家們正試圖在實驗室中探索和制造人工智能。1968年，斯坦福大學的一位教授和幾位遺傳學家合作開發了一種化學質譜分析系統，將人工智能推向了實際應用的時代。20世紀80年代，出現了人工智能技術產品的商業供應商。然后我們看到，幾乎50%的《財富》500強公司正在開發或使用專業智能產品，這在20世紀80年代、90年代甚至本世紀初都有所體現。

回顧過去的目的是著眼于未來。今天，上述經驗仍然很有啟發性。因此，我們認為以互聯網+為代表的新一代信息技術，包括云計算、大數據、物聯網和深度學習，將為人工智能的發展帶來新一輪的創新活力和動力。以“互聯網+”制造為代表的經濟社會深度智能化應用，將為人工智能的發展提供前所未有的廣闊市場空間。

第二，“互聯網+”制造為人工智能的發展帶來了新的機遇

1.摩爾定律正在接近物理極限，軟件和應用開始主導信息技術行業的創新和發展模式。

半個世紀以來，計算機所代表的東西現在包括：智能終端、手機和平板電腦，所有這些都在摩爾定律的作用下。我們現在看到集成水平和集成線寬正在接近天花板：集成電路的線寬在實驗室已經達到14納米，接近8-10納米的物理極限。事實證明，專家預測，到2015年，也就是今年，物理極限將達到。但后來，我們發現技術正在不斷突破極限。現在我們在顯微鏡下觀察，22納米以下的集成電路基本上都是魚鱗。它原來是一個平面，變成了一個三維的，這進一步提高了空間集成度。所以我們看到它已經被擴展了……

再一次現在專家預測，摩爾定律將在2020年達到物理極限，這為我們提供了一個很好的機會來追趕并并肩奔跑。現在我們落后了大約2.5代人。

在這個過程中，我們看到軟件和應用程序已經開始主導信息技術行業的創新和發展，并且這種模式已經得到了強調。從這個角度來看，它背后的軟件在人工智能和互聯網+中發揮著非常重要的作用。作為信息和通信技術產業創新最活躍、增長最快的領域，軟件正在引領和定義經濟和社會各個領域商業模式的基本概念和模式。所以我們看到，軟件定義的芯片，軟件定義網絡，軟件定義數據中心，軟件定義安全等等。

在今年的德國博覽會上，在我們主辦的高峰論壇上，我們提出了“軟件定義世界”的主題。應該說，這已經得到了全世界所有人的認可。如果摩爾定律代表了ICT1.0，那么“互聯網+”將標志著我們進入了ICT2.0時代。這是我們的判斷之一。

“互聯網+”與人工智能的關系直接反映了互聯網連接的“大腦”。互聯網打破了時間和空間的界限，使信息和通信技術能力像自來水一樣隨時可用，并且可以隨時隨地按需獲得。互聯網可以實時連接無數孤立的“人工大腦”，實現協同思維。

云計算降低了大規模計算的成本。云計算降低了人們享受IT資源的成本和障礙，實現了低成本的大規模計算。基于GPU的并行計算能力遠遠超過了CPU。這里我們列出了CPU和GPU之間的比較。從這個比較中，我們還可以看到，GPU支持的云計算確實可以大規模降低計算成本。

大數據訓練可以有效地提高人工智能。在李院士剛才的演講中，應該說這篇文章的解釋非常好，非常到位，所以我不在這里重復。

三是“互聯網+”制造與人工智能

1.“互聯網+”加速了其在工業領域的全面滲透。

這種“全方位滲透”的典型案例是“互聯網+”汽車-特斯拉。特斯拉對汽車的技術架構進行了大幅簡化，主要梳理了三大核心技術突破：（1）能源管理系統。特斯拉的動力來自7000多個鋰電池，每個電池的功率、無線電波、功和熱都完全不同。如何管理好7000多個電池，使其成為澎湃動力，是一個巨大的技術壓力。特斯拉使用了數萬個傳感器，然后通過系統的智能控制實現了這一點，這是一項重要的技術突破和創新。（2） 智能發動機系統。這是特斯拉（Tesla）的又一次革命性變革。傳統汽車有200多個發動機零件。特斯拉沒有變速箱，沒有齒輪等等。發動機部件不超過10個，智能發動機系統完全控制發動機運行，引領汽車的發展方向。（3） 自動駕駛系統。超聲波聲納、攝像頭、雷達、自動駕駛系統、盲點報警等功能。

2.從“電動機器”到“軟件驅動機器”的“第二次機器革命”。

現在，西門子和通用電氣都明確提出：“軟件是行業的未來，數據是未來的原材料。”現在，我們看到兩個陣營引領著這個方向：一個是西門子和通用這樣的企業。另一個是谷歌、微軟和蘋果等公司正在從不同角度探索“互聯網+”制造的發展道路。

3.“互聯網+制造”是新時期工業化與現代化深度融合的具體體現。

眾所周知，信息化和工業化的融合是廣義上工業化和信息化的巧合。從狹義上講，這是信息技術在工業領域廣泛應用，導致生產效率提高和生產方式轉變，從而調整和升級產業結構的過程。“互聯網+”制造業的進一步豐富和發展，為新一代信息技術和工業領域更廣泛、更深層次的滲透和融合開辟了新的道路。為實現產業轉型升級提供了新動能……

新時代的閱讀。“互聯網+”制造是以互聯網為代表的新一代信息技術，在制造業中得到廣泛推廣和應用，不斷提高智能化和數字化水平，并由此形成新的產品形式、生產模式、組織體系和資源配置模式。這個過程不斷演變為大規模定制、柔性生產、服務型制造和網絡化制造，這就是我們所看到的發展過程。因此，從這個意義上說，“互聯網+”制造業為人工智能的發展提供了一個新的廣闊機遇。

第四，一些建議

1.研究人工智能技術的發展路線圖。

2.突破多項核心技術。

3.促進人工智能與產業的融合發展。

4.注意安全保障。

標簽：特斯拉世紀大眾理念發現

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