百度百科上的定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

而笔者从更宽泛的意义来说，AI 的定义是在人类的认知结构与思考基础之上，构建起来的替代或超越人类触达范畴的一切事物、载体。

AI 人工智能启源于计算机的延伸，早期是以模拟人或生物的形为为基础，实现辅助人类完成某些意愿的一种自动化设计。

但 AI 未来的发展也绝不会止步于这类早期阶段，而是不断在争议中挑战人类的认知结论，当交响乐指挥机械人获得音乐家们的赞誉时，人类不经需要思考？Ai 的真正意味何在？AI 究竟是什么样的存在？是人类的服务？人类的延伸？还是人类的替代？AI 需要投入什么样的资源、人力、物力？未来 AI 的消费时代是什么样的？AI 又会给社会造成什么样的改变？

笔者也无法解答所有的疑问，但是希望帮助各位看观理清楚 AI 目前究竟有多少价值，可以帮助人类的生产，生活到哪些方面，人类应该如何面对以及学会掌握 AI。

一、场景式的 AI 与通用 AI，与真正的人工智能究竟有多远的距离 ，还有几次迭代的距离，未来又将分级为几代发展阶段？

传统意义上的 AI，大多基于场景式 AI，需要有明确的一个固定范围的场景，来保证数据量与计算量的可控，保障通过线性计算这种基础落后的方式即可以完成针对某一场景的应用实例化实现。

其实这一步起步非常早，在游戏中的对战 AI 机器人就可以算做一种 AI 应用。

当 GPU, 专业人工智能发展起来后，目前市场已经进入了高级智能阶段，表现为从软件到硬件，到算法设计，到输入输出体系的丰富化。这一阶段，以 2016 年 3 月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以 4 比 1 的总比分获胜，为标志性事件，之后引发了整个 AI 的新一轮热潮。

2017 年 12 月，广州举行的财富全球论坛上，中国部署了 1180 架民用无人机，使用无人蜂群技术表演，创下世界纪录。

2018 年 5 月，波士顿在 YouTube 上发布了一个经过半年时间的改进，最新研制的机器人 Atlas 跨越障碍和三级跳的视频。

这类场景式的 AI 使用越来越纯熟，在深度学习系统上的挖掘也越来越深，但是在真正的应用层级，却也不断显现着问题，比如 AI 自动驾驶，目前各类经常曝光出来的自动驾驶事故让人们并不能够接受这个应用层级的场景应用。

同时，人们也在思考这种场景式的 AI 究竟算不算得上人工智能。从而，引发了通用人工智能的探讨与发展。

通用人工智能 AGI 即 Artificial general intelligence。是希望区隔于传统场景式人工智能，微软的 MSR AI，Elon Musk 的 OpenAI，Google AI 也在不断的调整与重组，大家都殊途同归于希望在通用人工智能领域有所突破。然而，目前都无法突破概念计算，非线性推理，无法创造出革新性的认知结构、学习结构与网络连接方式。

人类的 AI 之路是止步于基于人类认知结构之顶？还是终将突破当下的认知层级？还是寄希望于量子计算来继续扩大线性计算？都将决定着 AI 的发展会有一路的惊奇。

笔者可以预测，AI 的迭代绝不是几次那么简单，而将是一场无数次小跌代的跨升才能够达到的，因为人类距离那一步终究差了太多层级。当人类连基础的子集、交集、并集理论都无法轻易归纳清晰的时候，当人类与自然的融合还没有理解透辙的时候，哲学与天理才是人类突破人工智能的最大瓶颈。而此，与时间无关。

二、AI 之于眼下的数字经济究竟有多少机会？

中国的 AI 人工智能经济可以说独树一帜，其热度明显超越其自身技术突破的速度，中国终究是一个应用大国，而数字经济的发展也只有置于全球视野之下才能够清醒的认识到未来的发展变化。

第四范式作为北京的 AI 独角兽，近期密集的召开“企业实现 AI 转型”的发布会，“2019 人工智能 + 新内容论坛”，而隐藏在第四范式背后，默默做着 AI 人工智能的服务支持的神州邦邦也少有的多次参与峰会亮像，其目标已经清晰的指向金融科技 AI 这块大蛋糕。这些事件是 AI 经济冰山已经浮出水面的信号。中国，其实是 AI 数字经济最好的实验场，这里的人与企业，都是最不拒绝革新与创新的。

近两年了，中国人工智能领域投资事件规模都非常可观，但主要偏向于视觉、语言、交互识别等领域。而这些就是未来的数字经济版图吗？笔者想说，必然不是。

人工智能 AI 经济将是一场全新的数字经济，翻开神州邦邦年初发布的数字经济高边疆战略，我们不难看出，AI 智能是一场基于生产力、生产关系与生产资料的全新革命。是一场重构生产，重构流通，重构连接，重构触媒，重构产业，重构价值取向，重构工企秩序的新经济工业产业革命。

日本可以借助人工智能来大量迷补其老龄化人口的劳动力缺失问题；美国可以借助人工智能完成其控盘产业互联网，实现对于产业链与贸易渠道进行更深度管控；中国可以借助人工智能完成针对巨量经济、巨量人口的管理优化与治理优化，从而在资源优化配置与应用经济上寻找到保持可持续稳定发展的手段；大的企业会借助人工智能大量的缩减人力与生产成本；小的企业则借助人工智能将自身资源优势最大利益化，并努力接入可协作的组织平台。 所以，AI 人工智能绝不是简单的人工替代，也不是经济发展的杀手，而可能是新经济的最大增长动力源泉。

（本图引用自 36Kr）

三、AI 起源的基础，是新的数字货币体系，能够对数字经济交易结构进行基础支持。

数字货币有更好的追溯体系，数字货币的计息，结息，结算，支付，同步，锁定，来源，绑定机制，发行机制，回流方式，存储形态都能够更好的支持人类进入到万物互联时代后的协作体系。而 AI 人工智能与万物互联密不可分。

如果纸币逻辑是要计算人类交易的结构与认知，未来数字货币真正发展的，其实是针对更广泛事物，甚至物与信息流，自然量之间的交易与流通结构。如果可以把生产力，生产资料，特别是非人类的，比如机械人、比如人工智能 AI 做来源量级的计算、标记、交易、支付、存储等等，我们的经济将有机会实现多级跨升。

当然，我们所指的数字货币并不是现有市场上大家所理解的区块链数字货币，也不是目前简单积分式的数字货币，而是真正意义上支持于数字经济的数字货币。只有在一个衡量精准、交易结构清晰、付出与回报对

，AI 人工智能经济才能真正开始发展。

四、AI 目前最需要的是什么？是关于人们对于 AI 的认识，是 AI 的落地服务支持，是实实在在的服务于人，企业与产业，而不是流于表面。

目前，AI 人工智能之所以带来大量的市场怀疑，甚至有人探讨人工智能是一个骗局的话题，究其原因，其实是基于 AI 人工智能目前出现了太多哗众取宠的产品，发展出了太多留于口号与表现的企业与企业家，而缺乏真正在技术层级、应用层级、理论层级、方向指导层级进行引导的声音、话事人跟平台。

AI 数字经济目前最需要的是完善人们对于 Ai 的认识，即不过高的期望，也不过低的悲观。我们需要的是像神州邦邦、谷歌、波士顿、大疆这样踏踏实实去做落地服务支持的企业；是像李彦宏、小扎、黄仁勋、李开复、比尔盖茨、Elon Musk 一样单纯平实自控的去为 AI 呐喊的公众人物；是一批批敬畏 AI 人工智能，又专注于人工智能的专家工程师；是如助听器、文字识别工具、图像处理工具、智能传感设备、农业无人机一样真正服务于人类的产品与产业。

五、AI 必将深度植根于人类的生活与生产，但这一前提是对于 AI 的慎重立法与合理有价值的管控。

威努特技术黄敏说：“工控系统很封闭，但并没有带来工控系统的安全，50% 以上的工控系统带毒运行，100% 的工控系统带漏洞运转。”那未来的 5G 与工业互联网会有多大的风险考验呢？神州邦邦认为，工业互联网的安全防护水平将直接决定未来的产业级应用发展水平。而工业互联网是人工智能未来要支撑的关键领域。没有 AI 的安全，就不会再存在 AI 的应用。

人类即需要拒绝大量生产基于 AI 的杀人武器，也需要防护大量因 AI 安全而产生的灾难型事故。小到 AI 自动驾驶的安全性测试，中到信用评级中误判审核导致的一个人信息受损，大到一家化工厂的工控故障导致的生态灾难。如果发展与应用好 AI 人工智能将决定人类是否能够跨升进入一个新的文明阶段。

人类不能因恐惧有一天 AI 人工智能会反控于人类的自由而放弃 AI 人工智能的发展，也不能放任人工智能走向失控从而对现有人类社会生存秩序、社会形态、道德论理、生命安全、生态平衡等造成无可挽回的错误。

人类必将迎来一个 AI 人工智能大爆发的时代，也需慎重于立法与管控的细小慎微。