日前，“第二届中国人工智能创新峰会”在杭州萧山机器人小镇举行。本次活动由中国通信学会主办，萧山经济技术开发区管理委员会、RoboCom国际公开赛组委会、北京信通传媒有限责任公司、《爱上机器人》杂志社、杭州搜获科技有限公司等承办。

当下，人工智能在各行各业的应用情况如何？人工智能是否安全？它与工业4.0又有着怎样的关系？当天，一系列有关人工智能的问题都成为科学家、业内人士等的热议话题。

机器人正在为人画像。

服装设计数字化、语音转化智能化

在不少专家看来，目前所说的“人工智能”，其实是一种“泛人工智能”的概念。放眼当下，无论是科技感满满的高新技术行业，还是乍一听似乎与人工智能“毫不相干”的传统行业，人工智能的身影都已并不鲜见。

下棋机器人

打开平板电脑上的软件，无论是服装版片的缝合，还是面料的垂坠感，或是真实感渲染效果，都可以多角度观摩，如同在图纸上看服装设计一般……这款由浙江大学计算机学院教授、浙江省虚拟现实产业联盟理事长金小刚团队研发的服装软件，正在让服装产业实现从版片到样衣的全程数字化。

“这相当于把打样过程搬到了计算机上。”金小刚说。该3D数字化整体解决方案可将传统时尚行业推出一款新品服装前的一系列生产工序都实现线上3D可视化实时仿真模拟。这样一来，设计研发更具创意，生产也更有效率。

设计师与客户交流更畅通，跳过了大量不必要的样衣制作过程，节省的是制衣成本，也是时间成本。“从设计到样衣的过程，大约能节约80%的时间。”金小刚说，目前，金小刚团队的技术主要覆盖杭州、宁波等地的西装、女装和卫衣几大服装类型。未来，他们还会往更广泛的服装类型拓展，推动更多地区的服装产业转型升级。

“人工智能技术需要与产业相结合才能真正体现其价值，特别是与像服装等传统产业的沟通。”金小刚说。

在德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟看来，在信息时代，制造业的标志性产品是智能机器人，从而用于满足全人类社会生活需求。

可以看到，在与各行各业的结合中，人工智能越来越成为人类自体功能的延伸，可以更好地服务于社会生活。“从数字化、网络化，到智能化的趋势越来越明显。”张建伟说。

在当天的会场上，记者看到，每个演讲嘉宾的手中除了话筒外，还持有一个个黑色的类似于录音设备的小物件。随着演讲者的演讲，两侧大屏上就会跳出实时演讲的内容。据记者粗略估计来看，准确率应该在85%以上。这正是得益于智能化的转写机。

“在限定领域，人工智能在语音交互、声纹识别等方面，已经有了很多应用，也可以做得很好。”清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心主任、教授郑方说。

人工智能的成熟尚需时日

如今，人工智能早已成为行业热词，但在专家们看来，它的成熟尚需一段时期。

就语音交互领域来说，郑方教授认为，走出限定领域，人工智能在自由对话、有口音的对话中，其正确率就往往大打折扣。“它的声纹识别功能，可以识别特定范围内的人，却无法很好实现随机识别；在情感识别上，也仅限于较少种类的情感类型，一旦细化，识别的正确率就易降至百分之四五十，甚至更低。”郑方说，之所以出现这样的情况，部分原因在于目前人工智能的深度学习是一个封闭的“黑盒子”。

“比如，对话人A问‘今天晚上一起唱卡拉OK吗？’B回答说‘我明天早上5点就要起床赶飞机。’这段对话，B虽然没有直接回答A的问题，但我们一听就明白B是因为时间安排问题婉拒了A的提议，但人工智能在识别时，却往往不能很好地判断B到底是去还是不去。”郑方说，人的听觉机理，说话意图，语调变化背后的含义等都是很复杂的，在“黑盒子”中的学习是远远不够的。

“在可解释性和可鲁棒性（即性能稳定，抗干扰能力强等状态）方面，人工智能还有很长一段路要走。”郑方说。

除了性能方面，有关人工智能所带来的伦理道德方面的问题，也一直是科学家们考虑的问题。

近年来，像特斯拉等有着自动驾驶功能的汽车，不时出现交通事故等情况，引发了社会对于人工智能安全性和伦理问题的热议。

“当发现撞车不可避免时，是选择撞一个人还是3个人，在算法设计上会选择损失最小化，但在现实中，无论如何选择，对人来说感觉都是不道德的。那么，这个情境下的算法该如何设计？”

“无人驾驶的汽车撞了人，法律责任谁来负？是汽车厂家，还是汽车买家？或是无人驾驶算法公司？”

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图片来自网络

在郑方看来，一项新技术的出现，往往会伴随着诸多不同的声音，我们需要从人工智能的具体应用场景来寻求解决方案。“机器是没有情感的，很多伦理问题的出现其实都与人有关，因此，做好相关立法、规范很重要。”郑方说。

成熟的人工智能经济体如何发展？

“发展一个完全用人工智能支持的经济体，还有待时日。”牛津大学教授、德国科学与工程院院士皮特·萨赫逊说。

那么，成熟的人工智能是怎样的呢？我们又该如何去培育更为成熟的人工智能产业呢？

皮特·萨赫逊说，成熟的工业4.0，即智能制造，第一步就是要收集数据，第二步是智能辅助系统，第三步是实现网络的更好整合。

在皮特·萨赫逊看来，要培养一个更为成熟的人工智能经济体，不仅需要技术的革新，也需要在职业教育培训等方面下功夫。“要为电气工程师的培养，提供更多实验室、工作室，让他们能在更广阔的空间里练习技能，而不仅仅局限于书面知识。”皮特·萨赫逊说，同时，科学家们也应帮助企业更好地理解人工智能，从而从更广泛层面上推动更多企业与高校院所的学术性思维连接起来。

“未来，我们对世界建模的误差会越来越小，人工智能也会变得越来越智能。”张建伟说。

此外，当天萧山经济技术开发区党工委委员、管委会副主任钟华成、RoboCom组委会主席张建伟、RoboCom组委会秘书长彭保林及牛津大学教授皮特·萨赫逊还共同启动了RoboCom 2019七月总决赛。