2019 世界創新者年會 （World Innovators Meet 2019, 簡稱 WIM2019 ），于2019年12月6日在北京·國貿大酒店拉開帷幕。本屆大會由中國企業聯合會指導，億歐·EqualOcean、工業和信息化科技成果轉化聯盟聯合主辦，以“科創4.0：共建全球化新未來”為主題，6000余名來自美國、英國、法國、澳大利亞、瑞士、以色列、俄羅斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余個國家和地區的創新者齊聚一堂，共同總結2019年世界科技與 產業創新 的成果，預測2020年最新創新趨勢。

本次大會為期三天（12月6日-8日），采用“9+1”的會議結構，即于8日舉辦的“1”場創新領袖峰會，于6日和7日舉辦的“9”場主題論壇。9場論壇分別圍繞當下最熱門的零售新消費、 金融科技 、投資新趨勢、智能硬科技、醫療大健康、產業互聯網等領域，以及青年、女性和科學企業家等群體展開。

在12月8日舉辦的創新領袖峰會上， 加拿大皇家科學院院士，滑鐵盧大學終身教授李明、清華大學工業工程系教授，博導，全球創新學院副院長饒培倫、南京大學物理學院教授，博導，先揚劍量子計算機研究院董事長于揚、升哲科技聯合創始人付劉偉、億歐公司副總裁，億歐智庫研究院院長由天宇，圍繞“前沿科技：未來十年，人類工作與生活將如何改變？”這一主題分享了各自的觀點。

圓桌的主要觀點如下：

李明：對未來做出了兩大預測：第一，十年內大部分癌癥將會找到治愈的方法；第二，十年內自然語言理解技術將發展成熟。

饒培倫：未來人類與技術的關系將重新匹配，我們所需要的專業知識技能也會改變，創新交叉人才培養將成為趨勢。

于揚：量子計算速度非常快，未來三到五年將可能實現100個量子比特，將對深度學習起到非常大的推進作用。

付劉偉：物聯網最終提供的是服務，能夠為人們的生活帶來服務和改變才是終點。

以下是圓桌內容整理（部分有刪減）

由天宇： 大家好，我是億歐智庫的由天宇。今天我們探討的話題是“前沿科技：未來十年，人類工作與生活將如何改變？”為什么這個話題與今天在座的四位教授和企業家有關系呢？我先做一個簡單的介紹和開場。

第一位是李明教授，是加拿大滑鐵盧大學的終身教授，也是加拿大皇家科學院的院士，他在 人工智能 ，尤其是自然語言處理領域是知名的專家，在個性化癌癥免疫治療方面作出過很多的貢獻，也是IEEE成員，所以他會從AI的角度進行一些分享，以及對于未來十年AI領域的展望。

第二位是饒培倫教授，是在大陸工作十幾年的臺灣人，來清華工作應該已經有十七八年的時間了，在人機交互、人因工程方面有非常多全球領先的研究成果。

第三位是于揚教授，于揚教授是南京大學物理學院的教授，他所研究的領域是過去一兩年非常熱門、十分前沿的領域，就是量子計算。相信這個話題在場的很多朋友都很感興趣。

最后一位是來自升哲科技的聯合創始人付劉偉付總。付總的公司很神秘，在業界的曝光不是很多，但是在物聯網、傳感器，在消防安防領域的應用已經做出了很多的案例和成績，而且拿到了國內和全球很多頂尖的投資，我們今天很榮幸邀請到付總發言。

好，我們進入第一個問題。我們要談未來，不如先看一下過去，大家能不能說一說你認為過去十年有哪些技術大幅度地改變了我們的工作和生活？我們從李明教授開始。

李明： 我是做AI的，所以我就講講AI吧。過去的十年深度學習改變了我們生活的方方面面，人臉識別實現了，語音識別實現了，自動駕駛正在逐步被實現。自然語言處理還沒有真正實現，但未來的十年是有望取得重大突破的，未來機器人下棋都是小事。AI可以做很多事情，但有些事情，要做就可能是作繭自縛，比如說人臉識別，掌握人臉識別的權利方擁有太大的權利，并也不一定是好事。

另外，AI有很多軍事用途，都是兵家必爭之地。有很多人在講這是信息科學，它們增加了社會收入嗎？其實增加了很多，但是也有很多人因為AI而下崗。那么，整體國民收入會增加很多嗎？過去的十年很難說。但關鍵是，如果一個國家不做AI，就落后了。從世界競爭的角度來看，AI是不做不行的事情。

由天宇： 這十年AI的發展，對于您個人的職業生涯有一些什么樣的改變嗎？

李明： 說老實話，AI對我們大部分學者都是一場災難。所有的東西都要重新學，甭管你是做系統的，還是做機器學習的，因為新算法的出現，都是要重新學習的。像我這種年齡，很多東西都要重新學。

由天宇： 深度學習帶給了大家巨大的機會，但是對于從業者來說，需要重新學習很多東西，才能重新用起來。

李明： 對，不學習就要落后，落后就會淘汰。

由天宇： 請饒教授從自己的專業方面談一談。

饒培倫： 我的專業是人因工程，關心人的因素，所以如果說過去十年當中很大的變化，我覺得廣泛一點來講，是影響人與之間交流相關的信息技術。當然這個領域又具體的應用，像社交媒體，以及很多其他和人與人之間交流有關系的應用。大家可能聽過一個數字叫“鄧巴數字”，這個“鄧巴數字”是由英國的心理學家鄧巴提出，他研究人與人之間的往來，發現我們每一個人跟周圍其他人能夠進行某種程度的社交，甚至深度社交的人數是有限的。最重要的局限，第一來自于我們的大腦，我們的認知是局限的；第二來自于我們的時間，今天很多人每天話費很多時間使用微信，打開你的微信看，你看你可以聯系到多少人，這個突破了我們的局限。從人的因素角度來講，微信滿足了我們的社交需求，也預告了這個需求必須或者即將被滿足的更好，因為這個事我們會一步一步取得突破。至于究竟怎么一步一步突破，或者向什么樣子去改變，我們后面再說。

由天宇： 請于揚教授談談過去十年。

于揚： 我是做量子計算的，量子技術對人類發展具有革命性的意義。大家可能覺得量子技術離我們比較遙遠，其實是非常近的。我們經常接觸到的核磁共振，就是典型的量子技術；還有GPS，是依賴于我們對時間的探測，而我們時鐘做的越來越準的話，就是因為量子技術的發展。現在最準的時鐘可以做到4000萬年沒有一秒鐘的誤差。另一個很簡單的例子就是LED，也是典型的量子技術。量子力學不斷給我們提供從技術到應用上的一些新技術，推動我們不斷地革命過去。

由天宇： 謝謝于教授，請付總分享。

付劉偉： 大家下午好，非常感謝億歐的邀請。剛才主持人說我們公司比較神秘，我簡單介紹一下我們公司。升哲科技是一個物聯網技術服務商，我們現在提供的是一個端到端的物聯網解決方案。我們覆蓋從常規的傳感器，到通訊網絡，再到頂層的應用平臺，通過這樣的三層結構，提供給各個行業以不同的解決方案。目前我們的服務應用在消防、安防、智慧零售、智慧城市和社區等領域。我們搭建的通訊網絡在國內覆蓋了140多個城市，也在走向國際的過程中。在國外，我們覆蓋到了65個國家，一帶一路沿線有40多個國家。

回到剛才的問題，我覺得過去十年移動互聯網對我們生活改變特別大。移動互聯網的興起造就了很多巨頭，包括BAT這些巨頭公司。同時，也給我們的生活帶來了非常多的改變，吃穿住行游購娛等等，變得越來越便捷，在家里動動手指，很多事情都可以解決掉了。

而現在的話，還有另外一張網，是基礎建設的一張網——物聯網。物聯網這個詞提出已經有20多年，前十年沒有顯著的發展，主要受到硬件技術、網絡等等一些條件的限制。近幾年，依托于我們現在的硬件、網絡、云計算、AI等這些綜合能力的發展，物聯網發展得非常快速。2009年，國家已經把物聯網作為戰略性方向，我們也看到各行各業有非常多物聯網公司興起，分別深耕于某一個垂直領域。這個領域大家能夠感受到的，比如共享單車的鎖，手機掃一下“嘀”地一下就開了，這是我們非常常見的一個場景。我們可以感知到它很方便，但是我們不知道它背后依托的就是物聯網技術。

由天宇： 共享單車這個鎖作為終端傳感器的交互設備，如果沒有過去十年的技術進步，成本的降低，可能今天還是實現不了的。你們的工作也部分與此技術能力相關，對吧？

付劉偉： 是的。

由天宇： 再請教一個問題，你們公司的名字為什么叫升哲科技？聽起來好像既富有詩意，又富有深意。

付劉偉： 我們公司的名字是SENSORO，SENSOR加上一個O。SENSORO音譯過來，就是“升哲”，還蠻有詩意的。

由天宇： 謝謝付總分享。這是第一個問題，讓大家去回顧一下過去的變化。第二個問題是想每個人分享一下自己目前在做什么事情，解決了什么問題，遇到了什么困難？我們還是先請李教授來分享一下。

李明： 現在我在做兩件事，一個是個體化的免疫治療，未來十年癌癥慢慢將會逐漸被治愈，就是把患者的免疫系統調動起來。另外一個工作就是自然語言處理，我們公司“薄言”在做自然語言處理，這是人類智能的關鍵。人類和動物最關鍵的區別，其實不是跑不是看東西，不是跳不是叫，其實是語言，有了語言才能概念化組織，打敗其他的種群。到現在為止，深度學習并不能解決自然語言理解問題，自然語言處理只能做一輪對話。雖然現在有很多進步，但是多輪對話還是沒有解決，希望未來十年能有突破。

由天宇： 一是個性化癌癥免疫，二是突破比較難的自然語言理解問題，這是李教授目的在做的，我們一會兒請他聊，未來十年會有什么樣的突破。饒教授您談談現在做的工作。

饒培倫： 我借此機會介紹一下“人因工程”是在做什么。第一個方向偏生理方向，跟人的身體有關系。最近我一直在做的事情，跟人的姿態有關，講具體一點就是步態，人們走路的樣子。我們在和包括醫學界的一些專家一起做研究，希望能夠早一點從走路的樣子里了解到健康的情況，幫助大夫做診斷，或者了解治療情況。步態識別還可以應用在別處，比如做個人的身份識別，尤其是高齡人群。

第二個應用是心理和認知層面，我們很關注人跟人工智能、物聯網如何交互，基本思路或模式就是用AIoT來支持交互應用。

第三個應用是社會層面。我們的社會步入老齡化，這是中國過去從來沒有碰過的情況，我們希望活得更健康長壽。不論是技術還是制度的改變，都在影響者我們日常生活的節奏和規律。人因工程基本是從這三個層面在做研究。

由天宇：既關心人本身，更關心人的狀態，以及人與外界之間的關系。于揚教授這邊，9月份谷歌發表了一篇關于量子計算的論文，在科學界、商業界，甚至大眾媒體都引來了很高熱度。您目前帶領的團隊南京先揚劍，您可以與大家分享分享。

于揚： 為什么要做量子計算？量子計算將誕生世界上最快的計算機。為什么量子計算機這么快？這個可以這么理解，近代物理學有兩個重要的研究方向。一個是相對論，相對論是愛因斯坦建立的，告訴我們時間是不確定的，我們感受到的時間可能是變化的，不是我們想的那么絕對；另外一個學科是量子力學，空間沒有那么絕對，是相對的。量子計算是利用量子力學的原理，量子計算是空間換時間，可以用多空間來做計算，所以時間很短，量子計算就是可以非常快。

量子計算這么好為什么不趕快花錢做？因為困難是非常大的。我們知道相對論能看到時間變化是有條件的，速度要接近光速很難。同樣量子計算看到空間的變化也是有要求，必須把空間跟外界隔離得足夠好。我們做計算，必須要去跟你的系統有相互作用，就是你要控制你的系統。而你控制的系統就把量子力學的性質抹殺掉了，這是控制和量子相干性的矛盾，這是一個很大的挑戰。但是經過20年的努力，我們不斷地在進步。這是一種全新的技術，跟以前經典的計算機是完全不一樣的。

說到谷歌，他們近年來確實取得了很大的進步。關鍵是他們證明了我們可以控制量子系統完成一件任務，能夠遠遠超過現在最快的經典計算機。這只是一個證明，雖然他做的事情可能還不是那么有用，但是至少我們是可以用量子計算機用非常快的速度完成一件事情的。

由天宇： 谷歌在2016年用阿爾法狗證明了AI可能做的很多事情，今年又用量子計算也證明的一些東西，但這本身更多是能力的證明而不是應用的證明。

下面請付總談談升哲科技在做的事情。在座的幾位教授都有強學術的背景，而你們更多是從學術出來之后搞應用，感觸應該更明確。

付劉偉： 對，我們有一半時間是搞應用，一半時間也搞技術的研究。物聯網現在已經普遍應用于安防、智慧城市、金融、交通、物流等等各個領域。我們主要做的領域是消防安防、智慧城市、智慧零售。我剛才講到，我們做的是一個端到端的服務，一端是傳感器，比如最基礎的傳感器，徹底改造了電器火災的預防和監控方式。為什么改造呢？這個傳感器如果是按照現在行業標準去做，最終在做應用會面臨到一堆的問題。比如煙霧傳感器，在南方房頂會有水滲下來，當有大霧的時候煙霧傳感器會全程報警。

第二我們在做感知網絡。因為現在物聯網的網絡協議比較多，不管是NB還是其他的，這塊國內自主可控的基本沒有，所以我們用四年時間研究出了完全自主搭建的窄帶通信網絡。

第三我們使用云計算提供服務能力。基于我們的傳感器和AI攝像頭等，所有的數據上傳后，能夠根據不同的行業及時提供解決方案。

從我的感覺來說，物聯網這個領域垂直的應用非常多，但是底層的建設需要一個漫長過程。不管是芯片還是網絡云通訊構建的物聯網生態，需要行業做更多的努力。

由天宇： 傳感器設備本身面臨穩定性問題，包括能耗升級問題，在系統層也面臨連接標準統一性的問題。

第三個問題，談到未來的可能性，大家會基于什么樣的假設對未來十年的變化做出判斷？以及預測一下未來將會有什么樣的應用成果出現。先請李明教授分享。

李明： 我做兩個預測：第一，十年內我們會治療大部分癌癥。第二，十年內我們將在自然語言理解領域取得突破。

癌癥治療的方法有幾個，一個是手術切了，一個是化療殺死所有的細胞，一個是放療，但效果也不那么理想。第四個就是免疫治療，這兩年個體化免疫治療有重大突破，這個領域的研究者都認為免疫治療到了革命性門檻，這次癌癥治療革命可能比信息革命還大。但是現在要想實現個體化免疫治療還比較難，個體化實際上是顛覆性的產業，因為不能提前制藥，而是病人來了拿出細胞找到新抗原后再制藥，所以個體化制藥過程一定要用人工智能解決，否則太貴了。現在用濕實驗完成這樣的過程，三個月的花費高達幾百萬美金，沒有人負擔得起。只有用人工智能才可以解決。

由天宇： 追問一下，為什么人工智能能夠有效降低這里面的成本呢？原理是什么？

李明： 首先利用人工智能去發現這些新抗原，有了這些新抗原之后，每個新抗原要做濕實驗看有沒有免疫反應，有了反應才制成疫苗，這個免疫反應這個事是可以預測的，而且不需要太準，準確率在70%-80%就可以了。

我分享一下自然語言處理，現在做的自然語言處理都是做端到端的系統，但從邏輯上講只有動物這么做，人有時候也是，比如問：“吃了嗎？”回答：“吃了。”這個過程人根本沒有反應過程。而大多數時候人是三思而行，做出推理回答。現在自然語言處理的研究方向叫“多輪對話”，第一步要理解，理解了再回答。當然這是長期的工作，現在市面上所有的對話產品基本都是一套路子，就是端到端，未來一定會被改變。

由天宇： 端到端解決不了自然語言理解的問題。

李明： 對，我想跟量子計算的研究者說一句，量子計算也會對深度學習起到非常大的作用，量子計算可以做深度學習的混合，谷歌正在做相關的研究。

由天宇： 好像量子計算未來和AI有交叉結合應用。

于揚： 量子計算速度非常快，大量的計算問題都能用上，比如機器學習。我們的看法是，未來三到五年很可能實現100個量子比特，谷歌現在是50個。量子增加的速度是2的N次方，如果到100個比特就是100的N次方，所以發展空間非常大。應用方面，主要是有制藥領域，制藥是一個算分子結構的過程，有的制藥是根據圖形識別，在一個庫里搜索需要哪一種藥的形狀，這件事量子計算是可以用上的。還有比如組合的優化，比如優化交通等。所以大家認為，未來三到五年是量子計算非常關鍵的發展時期，很有可能進入技術落地階段。

由天宇： 您帶領的先揚劍團隊，三到五年的發展期望是什么？

于揚： 我們團隊現在就是要盡快打造一個平臺，能夠做到100個量子比特平臺，這個平臺可以做很多事。

由天宇： 如果這個平臺被做出來，應該是國內最領先的標桿性突破了吧？

于揚： 對，如果打造出來，國際上應該也是領先的。

由天宇： 再回到饒教授，另外兩位教授本身做前沿技術，您這里我的理解偏原理性，不知道您對未來有怎樣的計劃和展望呢？

饒培倫： 展望是有的，分兩點講，剛好和我在清華的兩個職務有關。第一我在工業工程系，我們現在社會的樣子是第二次工業革命后塑造的，未來得5到10年，我們所需要的專業知識技能會改變，在前沿科學研究領域是如此，在其他領域可能也是一樣。講的更大一點，有一些行業會改變，有一些職位會消失，人和技術的關系會重新匹配和洗牌，有些事情機器做了，而且比人做得更好，這是很大的變化。大家看工業字典里1.0、2.0、3.0沒有那么快，但是4.0就非常快了。在全球創新學院，我們在創新人才、交叉人才的培養上面面臨很大的挑戰，因為變化實在太快了。有很多新的知識技能，很多新的素養，和傳統教育的分類分班完全不一樣。教育方法上需要有很多的改變和創新。

由天宇： 付總可以聊聊升哲的展望。

付劉偉： 現在都講 萬物互聯 、萬物物聯。從硬件來講，所有的硬件芯片能力、集成能力、自動化生產線的不斷發展，不管是自主可控還是未來創新，都會有比較大的突破。應用場景，比如智慧城市是物聯網落地非常好的場景。例如交通，十字路口交通燈會按照車流量發生變化；從家里出來前，設備能夠對外面極端天氣的變化進行提醒。這些變化帶來生活上無感的交互，沒有感知到會發生互動性的服務提升能力。不管是通過硬件還是終端產品，物聯網最終提供的是服務，為人們的生活帶來便利。

比如過去兩周，升哲科技在北京周邊有一個社區落地的一個項目。當時社區有一個小孩丟了，所有人都非常著急。我們在社區內部署了很多AI攝像頭，把小孩的頭像輸入系統中，就能快速定位小孩在所有社區攝像頭中出現過的地域定位，最終快速協助警方找到了小孩。

再比如在煙霧消防相關領域，當煙霧傳感器被部署到家庭，落地到智慧社區之后，人們就會無形中與設備產生交互，給居民安全的保障。

由天宇： 物聯網的傳感器越來越成為無感的存在，但是他產生的價值，是比單純出現問題再解決問題更加有意義的，因為他會讓整個社會變成可感知、可計算。

付劉偉： 是的。

由天宇： 最后請李明教授對未來十年說一兩句寄語吧！

李明： 從現在開始學習人工智能、做人工智能還不晚！

由天宇： 謝謝各位！十年說起來很長，但如果將十年放在一個世紀里，其實又很短。今天各位嘉賓在臺上分享了一些富有前瞻性的看法，我們唯有一邊思考一邊實踐，才能看到未來的方向！

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