未来代码研究所

2020年12月28日，以太坊创始人维塔利克˙布特林（Vitalik Buterin，业界多称其为“V神”）发表《2020总结：加密与未来》一文，围绕2020年全球共同面临的重大历史变革，回望区块链和加密领域发展历程，从政治和经济视角重新审视区块链及加密领域的未来探索方向，思考如何重新评估世界运转的模式。维塔利克认为，基于区块链的去中心化公共解决方案并非完美，其产生的原因和理由也往往独特，多对多的交互方式具有重要意义，我们至今还未很好的理解它，但总体来看，区块链及加密领域还在朝着更有意义、更具价值的方向发展，而我们需要做的，则是如何更好的去适应它。在此将全文翻译如下，以飨读者。2020总结：加密与未来（翻译：孙春艳 李昭涵 孙先堂）这篇文章写于新加坡，我已在此不被干扰地待了半年之久——这对很多人来说没什么特别，但却是我近十年来在一地停留的最长时间。在人类与可能是自1945年以来首个boss级的敌人战斗了数月之后，这座城市已基本恢复正常。然而，虽然全球及其78亿人口通常一体，此刻却境况迥异。许多地区都因应对不善而遭受重大损失。但是，我们已看到曙光，正在迅速部署的疫苗将有助于全人类共同克服这一巨大挑战。由于种种事件的发生，2020年可以被称为魔幻的一年。生活随着“远离键盘”而变得更加受限且充满挑战，互联网也因超负荷运转而变得时好时坏。全球政治正朝着奇怪的方向发展，而我一直担心许多政治派别因过于重视个人事业而放弃其最基本的原则（这二者往往是相互矛盾的）。但与此同时，希望之光也从不同寻常的角落传来，交通、医药、人工智能——当然还有区块链和加密——领域的技术创新，可能会开启人类发展的新篇章。图 1 我们从这里开始图 2 我们将去往这里因此，2020年是思考一个关键问题的绝佳时刻，即我们应如何重新评估世界运转的模式？在未来的几十年里，哪些看待、理解和推理世界的方式会更有用，哪些将不再有价值？我们之前忽视的有价值的路径是什么？在这篇文章中，我将给出一些我自己的答案，虽非包罗万象，但会深挖一些有意思的细节。这些观点中，哪些是对现实变化的认识，哪些只是我自己长时间的观察发现，其实很难划定一条明显的分界线，大多数情况下甚至是二者的结合。但无论是在被我称之为家的加密领域，还是更广阔的世界，这些答案都有着深刻的意义。01经济学角色的转变一直以来，经济学所关注的都是实物形式的“商品”，例如食品生产、小部件制造、房屋买卖等。这些实物有一些特殊属性，即可以被转移、破坏、买卖，但不能被复制。如果一个人在使用某一物品，则另一个人无法同时使用。许多物品只有在被“消费”之后才有价值。复制十次某物品所需要的资源大约是制作该物品的十倍（不确切但十分接近，尤其在更大的规模层面）。但互联网所适用的规则截然不同。互联网上的复制是简单的，我可以写一篇文章或一段代码，虽然写一次通常需要花费大量精力，但一旦完成，无数人就能够下载并使用它。很少有东西是“可消耗性的”，产品也往往会被更好的产品所取代，如果不是这样，今天生产的产品可能会持续为人类提供价值，直至世界末日。在互联网上，“公共物品”占据主要地位。当然，私人物品也是存在的，特别是在个人缺乏注意力、时间和虚拟资产的情况下，但总体而言，它们基本是以一对多的方式来互动，而非一对一。使情况变得更加复杂的是，这里的“多”很难简单匹配传统的一对多交互结构，如公司、城市或国家；相反，这些公共物品通常面向世界各地广泛分布的人群。许多服务于广大人群的在线平台需要治理，以决定其功能、内容审核策略或其他对用户社区而言极为重要的挑战，尽管用户社区很少清晰地映射到除自身之外的任何东西。当Twitter经常成为美国政界人士与其地缘政治对手代表公开辩论的平台，美国政府如何治理Twitter才算公平？但显然，治理挑战是存在的——因此，我们需要更多的创造性解决方案。这不仅仅是“纯粹的”在线服务感兴趣的问题。虽然物质世界中的商品（食物、住房、医疗保健、交通）一如既往地重要，但这些商品的改进较以往更依赖于技术，而技术进步确实是通过互联网实现的。图 3 以太坊生态系统中，由最近的Gitcoin四轮融资资助的重要公共产品，包括区块链在内的开源软件生态系统均严重依赖公共产品但同时，经济学本身在处理这些问题时，似乎并非一个有力工具。在2020年的所有挑战中，有多少可以通过观察供需曲线来理解？要了解这里发生了什么，方法之一是观察经济与政治之间的关系。在19世纪，这两门学科常常被视为密不可分，并被联系起来称为“政治经济学”；在20世纪，二者之间的差异更为明显；但到了21世纪，“私人”与“公共”之间的界限再次模糊，政府行为更像是市场参与者，而企业行为则更像政府。随着研究人员的目光越来越多地转向治理挑战，我们看到这种融合也开始发生在加密领域。五年前，加密领域探讨的主要经济问题与共识理论有关，这是一个目标明确、易于处理的经济学问题，因此，我们会在一些情况下获得诸如自私挖矿论文那样优质、清晰的结果。一些主观性的观点（如量化去中心化）是存在的，但它们很容易被封装起来，并与机制设计的形式数学分开处理。但在过去几年里，我们看到越来越复杂的基于区块链的金融协议和DAO，也看到了区块链的内部治理挑战。比特币是否应将其区块奖金的12.5%重新支付给开发者团队？假设如此，由谁来决定开发者团队是谁？Zcash是否应该将其20%的开发者奖励再延长四年？这些问题当然可以在一定程度上进行经济学分析，但分析将不可避免地陷于诸如协调、均衡之间的翻转、“谢林点（Schelling points）”以及“合法性（legitimacy）”等难以用数字表达的概念。因此，我们需要一门混合学科，将形式上的数学推理与更加柔和的人文推理相结合。02我们想要数字化国家，但得到的是数字民族主义2014年左右起，我就注意到，加密领域最吸引人的事情之一就是它是如何迅速地开始复制整个世界的政治模式的。我并不是说“人类组成部落并互相攻击”这种广义的抽象概念，而是指一些令人惊讶地、深刻而具体的相似性。先讲一个故事。从2009年到2013年左右，比特币世界是一个相对纯真、快乐的地方。这个社区在迅速发展，价格不断上涨，对于区块大小或长期方向的分歧虽然存在，但大多是学术性的，与推动比特币发展繁荣的共同目标相比，这些分歧实际微不足道。但到了2014年，分裂开始出现。比特币区块链的交易量达到了250千字节/块，且还在继续上升，这是人们第一次担心区块链的使用量可能会在限额提升之前达到1MB的限制。在此之前，非比特币区块链其实只是一个小配角，但突然之间，它变成了这个领域的重要组成部分，而以太坊则可以说是这股潮流的领跑者。正是因为这些事件，此前被隐藏在平静表面之下的分歧突然爆发了。“比特币至上主义”（Bitcoin maximalism）理念认为，加密领域的目标不应该是一个多样化的加密货币生态系统，而应该是比特币本身。这一理念从一个小众的好奇心，发展成为一次引人注目的、愤怒的运动，多米尼克·威廉姆斯（Dominic Williams）和我很快看清了它的本质，并将它命名为“比特币至上主义”。这一理念认为，无论交易费用多高，区块的规模都应当非常缓慢地增加，甚至根本不增加，且这种理念已经开始扎根。比特币的内部分歧很快演就会变成为一场全面内战。Theymos是Reddit论坛上话题板块/r/bitcoin subreddit以及其他几个关键的公共比特币讨论空间的运营者，他采取了极端的审查制度，将其（倾向于小区块的）观点强加给社区。作为回应，大区块支持者们转移到一个新的话题论坛/r/ btc。一些人勇敢地试图通过外交会议来化解紧张局势，其中包括在香港举行的一次著名会议，双方似乎达成了一定共识，但在一年后，小区块方最终违背了承诺。到2017年，大区块方已不可避免地走向失败，同年8月，他们进行了脱离（或“分叉”），独立延续其比特币区块链愿景，并称其为“比特币现金”（代币BCH）。社区的分裂是混乱的，从分叉后沟通渠道的分裂就可以看出这一点：/r/bitcoin仍由比特币（BTC）的支持者控制，/r/btc则由比特币现金（BCH）的支持者控制；Bitcoin.org由比特币（BTC）支持者控制，Bitcoin.com则由比特币现金（BCH）的支持者控制。双方都声称自己是真正的比特币，这看起来很像那些时常发生的、导致一个国家分裂成两半的内战，双方以近乎相同的名字自居，不同的只是“民主”、“人民”和“共和国”这些名词的搭配方式。任何一方都没有能力摧毁对方，当然也没有更高的权威机构来对这场争端作出裁决。图 4 上图展示了主要的比特币分叉历史事件，该数据截至2020年，但不包括Bitcoin Diamond, Bitcoin Rhodium, Bitcoin Private或任何其他一些分叉后并不太出名的比特币分叉项目。我强烈建议你完全忽略这些分叉，或者卖掉他们（也许你也应该卖掉上面列出的一些分叉，例如BSV绝对是个骗局）大约在同一时期，以太坊也以DAO分叉形式出现了混乱分裂，这是对以太坊上第一个主要智能合约应用程序中超过5000万美元盗窃事件的一个备受争议的解决方案。与比特币事件类似，先是内部纷争——尽管只持续了四周——然后是区块链分叉，紧接着是以太坊（ETH）和以太坊经典（ETC）这两个现在分离的链之间的线上战争。关于命名的纠纷和比特币一样有趣：以太坊基金会在Twitter上持有ethereumproject这一账号，而以太坊经典（ETC）的支持者则在Github上持有同一账号。以太坊（ETH）方一些人认为，以太坊经典（ETC）“真正的”支持者很少，整个事件主要是比特币支持者的社交攻击：要么支持符合其价值观的以太坊版本，要么造成混乱、彻底摧毁以太坊。一开始，我自己多少相信这些说法，但随着时间的推移，我逐渐意识到这些说法被过度夸大了。虽然一些比特币的支持者确实曾试图按照自己的想象来塑造结果，但在很大程度上，就像许多冲突一样，“外人干涉”这张牌是许多以太坊支持者（某种程度上也包括我自己）潜意识里用来“使自己不相信同一社区的人们确实有不同价值观”这一事实的心理防线。幸运的是，这两个项目之间的关系已有所改善——部分归功于Virgil Griffith出色的社交技巧——以太坊经典（ETC）的开发者甚至同意转移到了另一个不同的Github页面。内战、联盟、集团、内战参与者联盟，这些都可以在加密领域中找到。幸运的是，这些冲突都是虚拟的、在线的，不会像现实生活中发生的那样对人们造成极其有害的后果。那么，我们能从中学到什么呢？一个重要的结论是：如果这些冲突现象发生在不同国家之间、不同宗教之间以及纯粹的数字加密货币关系内外部之间，那么也许我们看到的就是人性中难以磨灭的外显现象——有些事情比改变我们所处的组织类型更难解决。因此，我们应当预料到，在未来几十年里，这样的情况还会继续发生。也许要把好事和坏事分开比我们想象的要难，那些驱使我们去战斗的能量同时也驱使我们去作出贡献。03是什么在激励着我们?21世纪的一个关键知识背景是认识到非金钱动机的重要性。激励人们的不仅是在工作中赚取尽可能多的金钱，或是在赚取金钱后享受到的生活乐趣；即使在工作中，我们也会受到诸如社会地位、荣誉、利他主义、互惠、奉献感、关于什么是好的、什么是有价值的以及更多不同的社会观念的激励。这些差异是有意义且能够衡量的。例如，在瑞士的一项关于不道德工作补偿差额的研究中，如果某项工作被认为是不道德的，雇主需要额外支付多少钱才能说服某人去做？正如我们所看到的，这种影响是巨大的：如果一项工作被普遍认为是不道德的，你需要付给员工几乎两倍的薪水，他们才会愿意去做。从个人经验看，我甚至认为这低估了事实：许多情况下，一流员工不会愿意不惜一切代价为其认为对世界不利的公司工作。难以量化的“工作”（例如口碑营销）也有类似的影响：如果人们认为一个项目很好，他们就会免费做；如果不这么认为，则根本不会做。这也很有可能是为什么那些筹集了大量资金却不讲道德的区块链项目、甚至只是由企业控制的以盈利为目的的“风险投资链（VC链）”往往会失败的原因：即使手握10 亿美元，也无法与一个有灵魂的项目竞争。换言之，人们可能在很多方面对这一事实过于理想化。首先，尽管这种去中心化的、非市场的、非政府的、得到社会认可的项目的补贴巨大，可能在全球范围内每年达到数万亿美元，但它的影响并不是无限的。如果开发者面临两种选择，一是通过“纯粹的思想意识”每年赚取3万美元，二是通过在项目中插入一个不必要的代币而赚取3000万美元的ICO，他们通常会选择后者。其次，理想主义动机在激励方面是不均衡的。里克福克文奇（Rick Falkvinge）在《Swarmwise》一书中将政治激进主义作为一个关键例子，在一定程度上强调了去中心化的非市场组织的可能性。确实如此，政治激进主义不需要报酬，但是更长的、更耗费精力的任务，甚至像制作好的用户界面这么简单的事情，都不是那么容易被内在驱动的。因此，如果过于依赖内在动机，可能会出现一些任务做得过了头，一些任务做得很差，甚至完全被忽略。第三，人们对自己认为有内在吸引力的工作的看法可能会改变，甚至可能被操控。我从中得到的一个重要结论是文化的重要性（以及那个极其重要的词语“叙事[narrative]”，这个词语已经不幸地被加密领域有影响力的人毁掉了）。假设一个具有崇高道德地位的项目等同于一个具有两倍甚至更多资金的项目，那么文化和叙事就是一种非常强大的力量，能够引领相当于数万亿美元的价值，甚至还不包括这些概念在塑造我们对合法性和协调性的看法方面所起的作用。因此，任何影响文化的东西都可以对世界和人们的经济利益产生巨大影响，我们将看到越来越多的参与者系统地、有意识地做出越来越复杂的努力。这就是关于非货币性社会动机重要性的更为黑暗的结论——它们为战争的永久边界和最后边界创造了战场，幸运的是，这场战争通常不是致命的，但不幸的是，不可能创造出和平条约，因为确定什么算是一场战争非常主观，尤其是文化战争。04大X会一直存在，为所有的X20世纪最重要的争论之一是“大型政府”和“大型企业”之间的争论——两者的排列方式各不相同：老大哥、大型银行、科技巨头，它们也不时出现在舞台上。在这种环境下，伟大的意识形态通常被定义为试图废除他们不喜欢的大X，例如“企业中心”主义、无政府资本主义等。回顾2020年，人们可能会问：哪些伟大的意识形态成功了，哪些失败了？让我们来看一个具体案例：1996年的《网络空间独立宣言》:"工业世界的政府们，你们这些令人厌倦的由肉体和钢铁组成的巨人，我来自思想的新家园——网络空间。代表未来，我请求过去的你们不要再纠缠我们。我们不欢迎你们。在我们聚集的地方，你们没有主权。"以及有着类似精神的加密无政府主义宣言："计算机技术将为个人和群体提供以完全匿名的方式相互交流和互动的能力。两个人可以在不知道另一个人真实姓名或合法身份的情况下交换信息、进行业务谈判以及签署电子合同。通过加密包和防篡改盒的广泛重新路由，网络上的交互将不可追踪，这些加密包和防篡改盒以近乎完美的保证来实现加密协议，防止任何篡改。声誉将至关重要，在交易中甚至比当前的信用评级更为重要。这些发展将完全改变政府监管的性质、税收和控制经济互动的能力、保密信息的能力，甚至将改变信任和声誉的性质。"这些预测进展如何？答案很有趣：我想说的是，他们在一方面成功了，在另一方面却失败了。哪里成功了？我们通过网络进行交互，具有强大到国家力量也无法打破的密码学，我们甚至拥有强大的加密货币，其智能合约功能是上世纪90年代的思想家们几乎无法预料到的，我们正朝着零知识证明的匿名声誉系统发展。哪里失败了？政府的角色依然关键但还未找到合适的解决方案。那么什么是完全出乎意料的呢？也许最有趣的是，尽管有少数例外，两股力量总体来看是相互的，甚至有很多政府人士正在认真寻找对区块链、加密货币以及其他新形式的加密信任的友好解决方案。我们在2020年看到的是：大型政府一如既往地强大，但大型企业也同样如此。“大型抗议者们”一如既往地强大，但大型科技公司也同样如此，或许很快大型密码学也会如此。这是一座人口稠密的丛林，许多复杂的角色之间有一种不安的和平。如果将成为完全不存在的强大行为者，或去从事你完全不喜欢的活动定义为成功，那么你很可能会失望地离开21世纪。但是，如果更多地通过发生了什么而不是没有发生什么来定义成功，你可以接受不完美的结果，那么就有足够的空间让每个人都感到快乐。图 5 通常，多个交叉世界的边界是最有趣的地方，猴子们明白了。05在茂密的丛林中茁壮成长所以我们有这样一个世界:一对一的交互没那么重要，一对多和多对多的交互更为重要。环境较以往更加混乱，很难用纯粹且简单的方程建模。多对多的交互遵循着奇怪的规则，而我们仍然没有很好地理解它们。环境是密集的，不同类别的、有权势的角色被迫紧密地连结在一起。某种程度来说，这个世界对我这样的人来说不太方便。我自小学习的经济学专注于分析简单的物理对象和交易，但现在，我不得不面对这样一个世界：这种分析虽然并非无关紧要，但却明显不如以往重要，也就是说，过渡总是充满挑战的。事实上，对于那些认为转型并不具有挑战性的人来说，转型尤其具有挑战性，因为他们认为转型只是证实了他们一直以来的想法。如果你现在仍在按照2009年创作的剧本行事（彼时，金融危机是人们脑海中的关键事件），那么几乎可以肯定，你错过了过去10年发生的一些重要事情。一个结束了的意识形态只能停留在历史中。这是一个区块链和加密货币将扮演重要角色的世界，尽管原因比许多人想象的更加复杂，且与文化和金融领域都有很大关系（加密货币是最被低估的核心领域之一，我一直认为黄金的价值不高，年轻一代已经意识到这件事情，他们手中的9 万亿美元必须有个新去处）。同样，复杂的力量也会使得区块链和加密货币更有用武之地。简单来说，任何应用程序都可以基于中心化服务更有效地完成，但在实践中，社会协调问题非常现实，人们不愿意加入即使只是部分非中立性的或持续依赖于第三方的体系。因此，声称要取代区块链的中心化、甚至基于联盟的方案并没有取得任何进展，而“愚蠢和低效的”、基于区块链的公共解决方案只是静静地向前发展，并获得实际采用。最后，这是一个有非常多学科的世界，很难将其分解成不同的层并分别分析每一层。你可能需要在某一层中间从一种分析风格转换到另一种分析风格。事情的发生往往出于奇怪和不可思议的原因，但总是面临惊喜。那么，剩下的问题就是：我们要如何适应它？翻译小组简介孙春艳，中国信通院工业互联网与物联网研究所国际拓展部政策治理研究员，李昭涵，中关村区块链产业联盟办公室主任孙先堂，中国信通院工业互联网与物联网研究所国际拓展部高级工程师

一、行业背景1.保险行业的发展根据EY2017保险行业的年度报告，书面保费GWP已达4.8万亿美元。2017年全球的保费收入3.10 万亿美金, 占全球经济总量的 6.7%，是一个市值规模巨大的市场。Figure 1 EY global insurance trends analysis 2018而根据KPMG的保险行业报告，保险业呈现了十大新的趋势：包括数字化、区块链、人工智新的科技化，网络安全险、数据分析等新的保险产品和分析方法，以及监管上IFRS等变化。区块链被列为其中一大颠覆性的科技。Figure 2 KPMG general insurance instry review 2017中国全行业共实现保费收入3.66 万亿元人民币，同比增长 27.50%，增速创新高，保险业资产总量达到 16.12 万亿元，成为世界第二大保险市场。但其实中国庞大的人口基数下，我国人均保费和保单量的比例依旧低于发达国家的水平，中国公民保险在家庭金融资源配置中占比非常低。因此可以看出国内市场依旧具有非常强大的潜力。Figure 3 中日美公民家庭财产中配置中国保险业发展呈现以下几个特点和趋势：1）互联网保险的蓬勃发展数据显示，从2012年到2017年，互联网保险保费收入实现了20余倍的增长，规模近2500亿元。到2021年，中国保险科技市场的总规模将达到1.4万亿人民币。（《科技彰显价值，保险未来已来》，2017）2017年，以BAT为代表的互联网巨头竞相进入保险行业。2017年5月，由阿里巴巴发起成立的信美人寿相互保险开业；9月，百度通过旗下投资公司“百度鹏寰资管”入主黑龙江联保龙江保险经纪有限责任公司，并完成4000万元增量注资；11月2日，腾讯“微保”正式上线，用户可以通过微信与QQ直接进行保险购买、查询以及理赔。2）人口老龄化持续推动保险行业发展2003-2016年，65 岁及以上人口占比从7.30%提升到 10.80%。参考海外发展经验，我们认为人口老龄化将提升保险需求，是保险行业发展的重要基石。养老金大致有三种来源：社会、储蓄和保险。目前我国保险占养老金比例只有5%，社会养老金由于投资渠道狭窄市场运作不高，投资收益低，而保险养老金可作为长期投资的手段，有很大上升空间。同时，健康险的税收优惠政策落地也促进商业养老保险的发展。2.保险的原理-风险交易1）风险的预期价值我们用一个数学模型来解释风险转移的实质。以财产险为例，房屋险通常顾及假设发生水灾、火灾、地震、下落物体损坏房屋。在保险还没有被发明的时代，假如James拥有一座房产，价值为100，000美元，同时我们预测每年房屋被破坏的概率为0.1%，这意味着1000年会有一次灾难性的损坏。为了防止灾难降临，James无房可住，他必须有资金再购置一座房产。他于是要贷款100,000美元，这笔贷款使得他要每年交100美元的本金偿还，再以每年1%支付年利息，因此每年他总共要支付100+100,000*1%=1100。也就是说，为自己的房屋上一个保险他每年要花1100美元。现在我们将模型参与的人数扩大，假设一共有100，000人像James,并且每个人都有一栋一样的房子，按照0.1%的灾难率计算，每年房屋损失的价值便是100，000*100，000*0.1%=10,000,000美元。这时候假如每个人都预付100美元，刚好形成了一个10,000,000美元的资金池。也就是说当大家一起把这个风险稀释并分摊的时候，每个人每年所需要付的费用从1100美元降到了100美元！在这个模型中，我们在年初的时候就募集到一大笔资金池，这笔资金应该会产生收益，收益会被平均地分配给每个参与者那里，为了简化，我们不讨论这笔流动资金的收益。现在每个人的赔付率是100%，指保险公司在一定时期内赔偿保险损失额与收到的保险费间的比率，这里赔偿额是100美元，收到的保费也是100美元。这100美元就是这个灾难风险的预期价值。这个模型刻画了风险池的三个作用：1.建立了一个巨大的资金池2.如果遇险，参与者可以获得池子里的资金3.大家一起为这个风险补贴由于风险被分担，每个人所需交的保费减少了。但我们实际上忽略了别的东西。2）分享尾部风险自然灾害并不是每年平均分配的，全球气候变暖让在灾害出现变得神出鬼没，有些年份的灾难率会高于0.1%，有些会低于0.1%。资金池要融一部分资金来预防这种情况，资金池需要再次融资，假设融资1千万，还款利率为20%，这部分资金就需要2百万。这部分资金平均分给每一个参与者，每人需要交20美元。所以每个人的保费变成了120美元，赔付率变成了100/120=83%。这就是所谓的尾部风险，未能被量化的那部分风险。尾部风险是指在巨灾事件发生后，直到合约到期日或损失发展期的期末，巨灾损失金额或证券化产品的结算价格还没有被精确确定的风险。这部分风险也因为保险而被分担了。3）分享传递成本要管理一个10,000人的资金池是有传递成本的，要管理这个资金池需要一个合理的结构和组织。这种专业的结构会增加保险费，这也就是保险公司诞生的意义：他们利用规模经济提供了一种降低传递成本的方式， 但即便这样这笔管理成本还是很高，毕竟管理的资金池足以为世界末日来赔偿。这也是为什么我们看到KPMG这些资讯公司计算出的赔付率只有66%。4）信息的不对称性降低成本随之产生的便是不对称的信息，这让资金池的成本进一步增加，同时给了大的保险公司盈利的机会。保险公司和客户之间形成了不平衡的关系，他们充分利用客户信息，把信息卖给第三方机构，这是去中心化的一个初衷，让用户数据不被保险公司随意侵犯。5）总结预期的风险成本是不会再降低的，因为这取决于有多少人参与这个资金池和灾难率。而尾部危险是无法预估产生的成本，这显然不是区块链可以改变的。最天然适合被改造的就是传递成本和信息不对称产生的成本。区块链的公式算法可以用来验证数据、分布式账本可以储存数据、密码学保证数据的传输和访问安全、智能合约可以自动执行业务流程。下面是区块链运用在降低传递成本的几个具体例子：A传统公司中有大很多协调工作的管理人员，这部分传递成本可能被区块链减少。 智能合约 可以充当系统边缘代理商之间的去信任中心，提高效率。B一个保险公司有监察机构和评定专家来审视他们的工作，他们也会对公司的保险条款作出解释，但这些专家本身就是公司的员工。在区块链的理想世界里，区块链可以通过支持真正独立的专家（公信力上公开排名）和独立保险提供者的工作，以及全面透明和可审计的方式来解决该种利益冲突社区。c保险公司通过专有手段在巨大的私人仓库中收集数据和信息，并且数据通常不被共享。这些数据和公司分析数据的经验被认为是市场上的主要差异之一。根据这些数据做出的决策背后的推理不透明，且难以提出质疑。在区块链环境中，所有基础数据和基于数据的决策均可以透明且客观地得到验证。D投资的收益往往不透明，将资金池代币或许会让这些投资更加民主。二、行业痛点1、行业痛点当我们在写与区块链行业相关的痛点时往往忽略了那些区块链并不能解决的行业部痛点。一百亿研究所研究员希望先将这些列出，让读者在看到区块链的无限可能的同时保持冷静分析。从业者职业素养国内的保险行业通过不断拉人头的方式扩大营销团队，很多从业者并不懂自己卖的产品只是宣传给亲朋好友，职业寿命也很短。保险合同的限制条款笔者认为保险公司的本质是盈利的商业公司，而不是公益机构，一些歧义的条款设置是为了尽可能降低赔偿的金额，一个条款前往往有很多限制，最终解释权一定属于保险公司。产品设计问题保险产品的复杂程度让普通大众很难完全理解。不断设计眼花缭乱的保险产品是金融界的一个属性，并不能被区块链所颠覆。销售渠道问题一定还会有销售人员对保险产品做夸张或不符合实际的宣传，误导客户，这应该是销售和广告学的天性，同样不是区块链所能涉及到的领域。区块链技术的可追溯特性，可以让保险服务流程更透明；区块链的安全能力，可以很好解决数据传播中的隐私保护及商业信息安全问题；而区块链的共识机制，则从源头上进一步保障了交易的可信度。正由于区块链的上述特性，它可以很大程度上帮助保险业实现行业内、行业间以及用户间大量分散节点的信息分享和连接，从而大大加速保险创新的空间和速度。1）身份认证复杂保险公司花了大量的时间在KYC上，接触C端用户，如果这部分信息可以上链的话，保险公司都能验证并使用这些信息的话，会大大提高成本。2）再保险不透明巨灾险、航运险、农业险等理赔金额较大、损失发生较为集中的保险产品，通过共保和再保模式分散风险时，需要更高效透明的信息交互方式。3） 数据不安全单一节点易被控制：保险公司掌握了大量的客户数据，包括保单、客户的隐私数据等，其数据库的安全性至关重要。如果数据库被毁坏，后果不堪设想。4）理赔程序繁琐传统保险业是由一系列人为操作驱动的：从报价到投保申请、从承保到合规审核、从出单再到第一时间损失通知等等，每个环节都需要人的参与，导致成本高昂。5）渠道成本，资效率低下传统的机构化保险业务模式过度依赖于中介渠道，资金效率低下，有量的资金用于支付保险经纪代理费和企业运营开支，导致用户保费成本高， 而一些中小险企本身则维持低利润甚至大幅亏损。6）销售中心化传统保险的特点是“渠道为王”。用户对保险的认知基本来源于线下代理人。用户对保险的信任很大程度上来自于对代理人的信任。进入互联网保险时代，公众在保险意识再教育、保障条款的信息对称以及在线投保工具的使用等方面意识都有了极大的提高。但保险基于中心化信任的机制没有变化，保险产品的设计、承保、理赔主动权和解释权都掌握在中心化机构。而区块链保险则可能进一步甚至彻底解决信任问题。传统保险的中心化信任机制或许将被改造，代码信任或将实现真正保障投保人的利益。三、行业代表性标的区块链技术的可追溯特性，可以让保险服务流程更透明；区块链的安全能力，可以很好解决数据传播中的隐私保护及商业信息安全问题；而区块链的共识机制，则从源头上进一步保障了交易的可信度。正由于区块链的上述特性，它可以很大程度上帮助保险业实现行业内、行业间以及用户间大量分散节点的信息分享和连接，从而大大加速保险创新的空间和速度。基于以上功能，目前区块链在国内外保险行业的应用主要有以下几类：第一类是使用区块链技术在数据分散于多点的情况下，当某一条件触发时按照既定规则完成保险的契约，如航延险、失业保险等；第二类是再保险和共同保险领域，在再保及共保业务的交易撮合及结算时，区块链用来增强交易及结算的效率和透明度；第三类是用于追踪商品的生产/生长过程，利用区块链的可溯源的特性用于追踪农产品养殖过程或是贵重物品的生产和流转。来看看保险行业监管协会+区块链1）上海保交所保交链这是保交所和其他九家保险公司合作建立的联盟链。保单与保单质押登记两大业务场景试点工作也已落地，后续将继续与相关保险机构共同推进九个业务场景的落地工作。9月1日正式发布区块链底层技术平台。保交链使用的是上海保交所自主研发的Golang国密算法包，在保交链上，能够支持数字保单存证的场景下每秒5万笔保单指纹的数据上链和高并发处理。保交链可以运用在保险交易、结算、反欺诈以及监管等方面。以下是关于区块链保险平台的标的分析1）GRE (Fcoin, CoinTiger,Hotbit)全球风险交易所"是一个基于石墨烯 （Graphene）的、分布式的、全开源的全球风险度量和交易市场，帮助全球的机构和个人通过去中心化的方式来进行风险管理和交易。GRE从以下三个层面对传统的风险管理工具和机构进了彻底的解构和改造，并将成为区块链经济时代风险管理的底层操作系统。用户体验：目前网站上只有关于币价的涨跌和气温的保险合同。2）FI(Fcoin)FI是基于通证经济的新型保险社区。FInsur首期拟推出数字货币交易所账户安 全险，保障交易所用户因黑客攻击而导致的数字资产损失风险。之后FInsur将不断研发适用于各种场景的保险 产品（如异常交易险、币种下架险等），并将引入投票上产品的机制，把产品设计的选择权也交给社区。在2018年7月为所有FCoin用户提供基本安全保障。FCoin平台将支付保费，并为每一位注册用户提供2000美元的账户被盗保险。3）EtheriscEtherisc是基于区块链的去中心化保险应用平台，旨在利用区块链技术，提高保险购买和销售的效率，降低运营成本，提高行业透明度，并实现保险的民主化设计。通过一个点对点的风险平台为市场提供去中心化服务，帮助保险回归作为社会安全网络的根基。therisc的目标是在新兴的区块链经济中成为一个合规的，完全许可的保险平台。用户体验：目前官网上只有飞机延误险可以购买。目前还在Demo阶段，联合创始人解释公司还在研究怎么提高该架构的扩容性问题，订购保险非常慢目前。 来看看保险互联网企业有哪些主动拥抱了区块链，发TOKEN的？1）云保链（Okex） 大特保大特保是一家以健康险为主的线上保险平台，2014年7月上线，目前承保用户约500万人，在互联网保险中介里排名靠前。保险中介主要参与保险销售。云保链要做三类保险，第一类是ICO项目保险，第二类是数字资产遗失保险，第三类是传统的保险像人身险。第一类ICO是详细介绍并主打的。因为对于投资者来说ICO投资的风险很大，很多项目募集到私募但是无法上交易所，或者上交易所就破发。理赔条件和ICO项目发展有关。今日，云保链就赔付了40多名社区成员‘下架保’。2）保链（CoinBene）保链保链平台正建立一个“可定制，可延展，基于区块链、物联网和人工智能的保险生态系统，未来参与其中的人越多，保费就越低且保障水平就越高。值得注意的是，保链的社区不仅是做区块链，还希望通过这样的互帮互助，做一个有温度的区块链的社区。”在应用落地方面，保链将会利用智能合约技术，将保险的核保理赔流程和逻辑写入智能合约的代码之中自动执行，构成保链合约。合约可以为第三方保险公司提供包括专业服务共享的产品研究和开发、投保人身份认证、销售与核保、理赔、会计和保单贴现等服务，以应对各类保险定制需求。3）LIFECHAINLIFECHAIN的团队前身是一家互联网保险企业，CEO具有十几年深厚的行业经验。希望建立一个以数字资产为基准的人寿保险互助社区。每个社区成员都共同承担风险。这个社区拥有Lift生存奖励金机制，生存即挖矿，只要全体成员安全就获得Lift代币。他的保障计划是以生命为标的，下面是他的几个应用场景：自闭症的孩子的母亲建立了一个患者社区，大概有1500人，传统保险公司对自闭症儿童都是拒绝保险的，智能合约最终得以上链。1. 保险公司需要举行一个针对新客户的促销活动，对于所有提供半年体检报告的用户，只要在保险公司提供的支持Lifechain API的app上投保指定产品，就可以获得Lift奖励。奖励金额被写进智能合约。2. 医药公司发明一种癌症特效药，为了收集足够样本，只要用户提供用药记录和定期检查报告，就可以获得Lift奖励。这种模式的创新之处就在于人寿保险变成在一个共识很强的社区进行，而不是通过简单传销。问题在于法律法规问题，诸如特效药的样本选取是严格受监控的，一旦药效出现了问题，服用者出现了健康问题，就会很麻烦。所以具体社区在运营的时间，Lift应用场景的选择很重要，不能单纯为了扩大用户量就随意建立一些场景。另外强共识的意思是指参与的用户是以保险的目的、出于自身需要来维护社区，而不是单纯为了Lift的奖励，否则又变成了一个投资的项目，这一点对于人人保险的长期发展起着决定性作用。如果一个保险社区需要通过“币值管理”等手段维护社区，那势必不会成功。来看看各大保险巨头是如何建立区块链平台的？几家大的保险公司都联合了银行巨头打造面向B端的联盟链，利用分布式账本技术提高索赔的效率。订单、账本的数字化是其他公司接入这些平台的必要条件。1）安永携手Guardtime、马士基创建全球首个航运保险区块链平台今日，安永携手区块链专业公司Guardtime宣告创建全球首个航运保险区块链平台。在与马士基集团、美国保险标准协会、微软、MS阿姆林、韦莱韬悦和信利集团的通力合作下，经过为期20周的概念验证，该区块链平台正式上线。该平台以微软Azure全球云计算技术为基础于2018年开始投入正式运行，为航运保险业工作提供便利。由EY，Guardtime和其他保险行业领导者开发的安全分布式数据库，可以向所有专业保险参与者同时访问单一版本的事实。区块链平台首次展示的第一阶段支持保险合同的创建和服务。新平台可实现：索赔按小时而非年数支付保费将在几秒钟内达成一致并得到解决托运人跟踪资产并与经纪人和保险公司共享数据经纪人更多地关注服务客户而不是管理保险公司近乎实时地跟踪他们的风险2）AIG、IBM、渣打银行2017年6月，美国国际集团（AIG），IBM和渣打银行宣布，他们已成功使用分布式分类账技术区块链试行了首个基于“智能合约”的跨国保险政策。该试验解决方案由IBM构建，基于Hyperledger Fabric--一个区块链框架和Linux基金会托管的Hyperledger项目之一。虽然IBM基于Hyperledger Fabric构建了该试验解决方案，但AIG和渣打银行协助将其扩大到更大规模。这种新的基于区块链的智能合约将拥有由英国制定的受控制的主要跨国保险政策以及涵盖美国，新加坡和肯尼亚的三项本地政策。通过这一新产品，政策数据和文档现在可以实时更新。3）平安保险 壹账链壹账链是平安集团旗下金融科技公司金融壹账通推出的区块链突破性解决方案。因为它凭借三大黑马技术(FiMAX Sparrow、FiMAX Core、FiMAXConcord)构建强大的FiMAX技术平台，从根本上解决了区块链技术发展过程中面临的最具挑战的瓶颈问题，像吞吐量效率、隐私保护以及部署管理等。应用场景的话，壹账链平台已在黑名单共享、供应链金融、金融机构一账通、小微企业贷款平台、资产平台等有多个场景投入使用。最后我们来看看互联网保险C端产品+区块链1）Fizzy飞机延误险目前申请飞机延误险的流程十分繁琐，当飞机延误超过一定时间时，我们都可以向保险公司索要赔偿，但是要提供诸多材料：延误证明、机票、身份证明，保险公司也要仔细审核这些文件，所用时间非常长。智能合约的自动执行的特点能否让飞机险“自动核保索赔”？一旦飞机延误，合约自动触发，费用直接打到用户的钱包。法国保险巨头安盛保险（AXA）已经推出使用以太坊公有区块链为航空旅客提供自动航班延迟赔偿。凭借这款叫做“Fizzy”的新区块链保险产品，AXA如今宣称成为“第一家提供使用区块链技术的保险产品的大型保险集团”。如果航班延迟超过2小时，“智能合约”保险产品将会向乘客进行直接的自动费用偿还。AXA将Fizzy描述为一种“100%自动化，100%安全的平台，为航班延误提供参数化保险。他们将公有以太坊区块链用于记录保险产品购买以及通过使用区块链上的智能合约来触发自动支付。以太坊智能合约还与全球空中交通数据库相连接来不断监视航班数据。当航班延误超过2小时时，赔偿机制将会自动执行，直接发送投保人的“信用卡”账户中，独立于AXA的决定。目前Fizzy保险理赔使用政府发行的货币。 Figure 4 AXA Fizzy official website用户体验：Figure 5 AXA Fizzy official website在填入8月20日，巴黎到纽约这班航班的flight number之后，就有不同的保险类型。6欧赔50欧，8欧赔75欧，14欧赔150欧。 Figure 6 AXA Fizzy official website独立观察意见：Fizzy距离上线已经有1年时间，去年AXA官方的计划是今年六月就覆盖16%的全球航班，12月就覆盖70%的全球航班。但目前只能给法国和意大利两国公民使用，这是非常好的一个落地的商业案例，AXA也并没有发行自己的虚拟货币。2）InsureETHInsurETH在以太坊平台上运行智能合约，以便在航班延误或取消时自动保险索赔和退款。与汽车事故的汽车保险不同，航班延误或取消索赔不需要额外的评估，可以基于公共数据。Oraclize智能合约在区块链和网络之间进行交互。使用公开数据自动解决智能合约以触发保险索赔。InsurETH赢得伦敦Blockchain Hackathon3）失业险 Dynamis基于EthUM的平台，一个基于Band Stand的智能合同平台，DyNISIS提供对等失业保险。成立于2015年底，它为小企业提供补充失业保险和离职保险，帮助他们在裁员或辞职的情况下提供包裹。公司为阿德集中合同支付保费，为所有员工建立个人账户。如果没有索赔，保险费就会逐渐下降。对于雇员来说，账户允许他们在寻找工作的同时使用这些钱，并将细节转移到他们的新工作场所。这家保险公司还要求用户通过连接他们的账户和LinkedIn配置文件来验证他们的身份，在那里他们的雇佣历史和搜索被LinkedIn联系人验证。4） Lemonade财产意外险于2016年底在美国推出，声称是第一家对等保险公司。专门从事财产保险和意外伤害保险，他们的商业模式从每月付款中收取固定费用，并且在满足基于链链的智能合同的条件时，使用算法尽快支付索赔。创业公司也有一个赠款功能，使用来自同辈群体的收取的保费捐赠给社会。四、总结未来大规模商用需要解决系列技术难题目前区块链应用大部分还处于技术验证阶段，尚未大规模商业推广，这与区块链技术未完全成熟不无关系，比如处理高频交易的性能问题，隐私和安全方面的不足，软件可开发、可运维能力的缺失等。未来，区块链要适应保险行业大规模商用，需要解决如下技术难题：一是安全隐私保障。区块链技术是将交易记录在全网广播，以保证其不可篡改。但全网广播的方式也增加了信息泄密的可能性，这就产生了信息安全保密与信息不可篡改之间的平衡问题，需要协同科研机构共同研究探索。二是与移动及物联网技术的结合。区块链技术本身不产生数据，主要运用于数据的可信传递。而移动应用及物联网的不断推进，将带来越来越多透明化处理大规模分散的敏感数据的需求。区块链技术需要与移动互联技术及物联网技术深度结合，帮助行业实现与智能终端的可信互动。三是性能的提升和保障。区块链技术本质是分布式账本，即通过增加存储、网络传输的冗余度来减少商业中不可信交易产生的摩擦成本。而冗余自然会造成区块链技术大规模商用的性能问题，而解决该问题的核心是共识算法的优化。理赔运用智能合约保险在理赔过程中繁琐的步骤以及骗保的现象也需要数据的真实性来保证，区块链可以保证上链的信息不可被篡改但无法保证从链下到链上信息的真伪，这需要提供数据方和验证数据方共同协作。此外，一些传统保险例如人身意外险、车险这些需要通过专业人士鉴定才能理赔形成智能合约的难度更大。目前比较常见的落地的利用智能合约执行理赔的项目主要有三类：第一类是数字货币保险，比如钱包丢失、货币被盗、ICO项目未能上交易所、上交易所后破发；第二类是飞机延误险；第三类是对赌形式的条约，比如比特币/以太坊的价格是跌是涨，某地温度能否超过某个数值，这类合约很好验证，可以作为自己投资的一个对冲。怎么看互联网保险转身区块链对于互联网保险公司，他们进入区块链行业其实与相互保险公司的理念是贴合的。与大部分股东制保险公司相比，相互保险公司是代表投保所有人的利益，风险关系也是公摊的。是水滴互助保险形式的加密型、社区型延伸。但在全球我们也认为有几类互联网保险转型的风险：1、监管风险：保监会随时都可以介入叫停这些互联网保险公司。毕竟目前在国内ICO融资也并不得到支持。尤其是一些没有真正共识的互联网保险公司可能业务不会长久。2、信任风险：区块链不能改变保险的销售模式，在很多人的观念中，一些廉价的保险并不值得信任，不符合保险转移风险的实质，尤其是很多业内人士夸张保险的功能，不解释限定条款。运用区块链设计的保险产品能否被推广是个很大的疑问。消费者最担心的问题是：这家保险公司信誉如何？买的保险是否有特殊限定条件？理赔速度是否快？运用区块链最关键的是要解决最后一个问题，即利用智能合约自动执行合同的特点，可以增加效率。3、去中心化：区块链的分布式账本特点难以在这类保险公司中寻觅到，最多是在KYC阶段，其实现阶段中国互联网保险公司的发展远没有到考虑用户数据安全的问题。保险产品的设计还会是由保险公司来决定、产品的定价也是。保险的条款复杂、专业术语难懂，这些属性根深蒂固，难以改变。保险业中介销售及线下渠道暂时不会被取代，只是会换一种形式存在。当然我们还是很看好并期待拥有业内经验的互联网保险公司及资深从业人员在区块链领域的创新。先从适合对赌（对冲）属性的险种开始尝试，比如延误险（而不适合需要线下验证真伪的车险等），用智能合约就可以履约的载体；而人人互助生命险的项目是适合履约及符合区块链世界社区化的载体。（研究员：黄浩哲James；指导：V女神，一百亿研究所创始人；本文仅代表作者观点，不代表链得得官方立场）

3月29日，博鳌亚洲论坛“拥抱5G 连接未来”思客会举行，本次活动由新华网主办，中国科学院北京分院、中国科学院计算技术研究所作为智库支持，新华网海南分公司承办。中国工程院院士倪光南发表了题为“突破工业互联网核心技术”的主旨演讲。3月29日，博鳌亚洲论坛思客会在海南博鳌举行，本次活动的主题为“拥抱5G 连接未来”，图为中国工程院院士倪光南发表主旨演讲。 新华社记者 杨冠宇 摄“未来开源芯片很可能发展成为世界主流CPU之一，从而与因特尔、ARM形成三分天下的格局。”在博鳌亚洲论坛思客会上，中国工程院院士倪光南给出这样的论断。倪光南认为，现在开源软件已大幅应用于生活产业中，实现开源芯片的方案，能够促进中国芯片产业的繁荣，更好地支持人工智能、物联网、5G等新一代信息技术和数字经济的发展，为建设网络强国提供强大支撑。开源芯片是什么？为什么能成功？5G时代，对于创新创业者来说，一个比较好的契机，或者说一个新的潮流就是开源芯片。5G时代很多提供服务商的系统、平台都是控制在开源软件的基础之上。开源作为一种很好的形式，既是一个商业模式，也是一个开放模式，成功进入了芯片业。开源为什么能成功？为什么亚马逊、脸书这些互联网服务商都用开源软件？因为用户和市场有需求，它可以立刻作出修改，因为有源代码。假如你有钱买一个石油公司的系统，但如果用户有需求，要请公司立马响应，它不响应你就没有办法，因为你没有源代码。而开源模式可以快速适应变化的市场需求。开源是一个很好的形式，既是一个商业模式，也是一个开放模式，对我们的推广大有好处。开源作为一种新模式也进入了芯片业，去年11月，我们在乌镇第五届互联网大会上，成立了中国开源芯片联盟，网信办、科技部、工信部都很关注。我们看一下世界形势，CPU并不是越多越好。信息领域的垄断性非常强，CPU芯片和操作系统是网络信息领域最基础的核心技术，中国在这方面还受制于人，被比为“缺芯少魂”。实践证明，每一种CPU在市场竞争当中要取得成功在很大程度上取决于其生态系统，目前世界上最流行是两种架构的CPU：一种是Intel（X86）架构。历史很长、生态成熟、在桌面和服务器领域占垄断地位，被美国的Intel和AMD两家公司所拥有。第二种是ARM架构，在移动和嵌入式等领域占垄断地位，其公司可向ARM公司购买许可，世界上有很多公司做ARM CPU。这个知识产权可以授权，怎么使用修改都可以。但是这种授权可能要几亿人民币，买一个硬核最低就要几百万。目前世界上做芯片的厂家那么多，在移动领域和很多嵌入式系统都用这个，这些架构在世界上很成功。未来开源芯片将与英特尔、ARM三分天下倪光南：我相信如果RISC—V有更多的人用它，我们有可能更有话语权，才能自由发展，不受限制。新华社记者 杨冠宇 摄毫无疑问,这两种是世界上两大主体的CPU。我们说一下开源芯片的优势。一、设计优势。免除授权费用和知识产权风险的完全开源免费，这是RISC—V存在的主要意义。中国大众创业、万众创新的小公司是难以承担这两种架构的，都是几百万起，价格太贵。开源芯片设计可以将芯片设计门槛大大降低，甚至于3-5人的小团队在3-4个月内，只需几万元便能研制出一款有市场竞争力的芯片，十分适应于中小企业创业，市场前景广阔，能够有效促进芯片产业的繁荣。二、技术优势。RISC-V指令集在最初设计时其研发团队就明确表示要追求简约，丢弃历史包袱。目前成型的技术代码集小、支持模块化，性能十分优越，能够满足从微控制器到超级计算机等各种复杂程度的处理器需求，支持从FPGA、ASIC乃至未来器件等多种实现方式。同时能够高效地实现各种微结构，支持大量定制与加速功能，并与现有软件及编程语言可良好适配。三、市场优势。随着人工智能和物联网等新一代信息技术的发展各种场景下对于CPU的需求日益碎片化，嵌入式应用前景广阔，低功耗、低成本和定制化需求越来越大，这使RISC—V的精简，低功耗、模块化和可扩展的优势与数字经济未来发展方向十分契合。四、管理优势。我们自己要努力，已经很多人参与了，大家可以协商。我们希望增加话语权，我们希望更多人出点钱加入进去，更重要的是我们希望拿出你的推广成就，拿出你的创新，这样我们的话语权就会增大。未来开源芯片很可能发展成为世界主流CPU之一，从而在CPU领域形成英特尔、ARM、RISC-V三分天下的格局。这对发展中国家更加公平，使大中小企业都能创新，中国的人才优势和市场优势能够发挥更好。我相信如果开源芯片有更多的人用它，我们有可能更有话语权，才能自由发展，不受限制。通信和AI领域将是未来受5G影响最大的行业3月29日，博鳌亚洲论坛思客会在海南博鳌举行，本次活动的主题为“拥抱5G 连接未来”，图为论坛现场观众。 新华社记者 杨冠宇 摄通信和AI领域将是未来受5G影响最大的行业。5G作为基础设施，作为新一代信息技术，由于其公共性，对AI、物联网、大数据、云计算、移动互联网影响深远。当然5G、大数据等各种新技术，对于数据安全、网络安全要求更高。关于网络安全的概念，我们应该跳出过去传统安全的框架，十九大说统筹传统安全和非传统安全。有的网络产品看起来挺好，但它可能被黑客控制了。用传统观点看，传统汽车本来是安全的，但是安全性还得加上可控性。很好的汽车故意撞人了，这种可控性很难把握。我相信网络安全的要求对任何新一代信息技术都有很大影响，这既需要满足一般的安全要求，又要对新的网络技术实现可控。这种情况下，大家会给网络安全提出更高要求。（编辑：薛笔犁；视频制作：陈振）来源：新华网

惊呆了！为了3年花光2000亿，阿里程序员竟然拼到这个地步？！有钱人的烦恼我不懂！为了花掉2000亿，阿里数十个技术团队出来 “抢人“了！简直不要太拼！原来，就在最近，阿里云宣布了一个振奋人心的好消息：3年再投2000亿，投入重大核心技术攻坚和面向未来的数据中心建设。乖乖，2000亿呀！这么一大笔钱，3年花完，速度跟不上咋办？找人一起花啊！短短几小时，阿里云的评论区就迎来了各个团队的 “列队”。 你听过的没听过的都来了：达摩院、数据库、洛神网络、智能事业群、分布式存储系统……数十个团队先后前来留言打卡！招聘邮箱甩了个大满屏！过去阿里研发人员占比就是全国第一，这是要长期霸榜节奏啊。不愧是“技术人”，该出手时候就出手，抢前排速度很快啊！网友震惊了：这真的是技术部门的招聘广告吗？“鼠年春风拂面来，阿里开始招人来”居然还带着那么一丢丢的押韵！工程师：不会写诗的IT男不是好男人！原来阿里的工程师不但会写代码，还会写诗！有网友马上提问：我不会写代码，但我会写打油诗！招我吗？不如你先看看这一个一个天书般的词：盘古！洛神网络！大神多隆！达摩院！攻克世界级难题！分布式存储系统！不会技术没关系，阿里好玩的岗位有很多呢！比如下面这个：阿里想象力研究所招研究员？要求脑洞大开！我可以！什么？还要大量的未来数据中心安保人员，少林寺达摩院学历优先？涨姿势了！网友：这年头，不会点技术，安保都不能做了！在一众招聘广告“硬汉”下，终于有正经网友留言说：“让大家写广告的时候顺便写上招聘要求呗。”听见没？没有要求的招聘邮箱都是耍流氓！但可惜大部分网友已经一拥而上，干啥？投简历！投了再说！网友：冲着这2000亿，我也要试一试，哪怕就分到1元也值了！当疫情的阴霾逐渐退散，阿里云反而加大投入，让我们对未来更有信心了，新基建的春天真的来了！我们在乎的是那2000亿吗？不，我们期盼的是中国技术让我们看到的春暖花开！“万绿从中一点红，动人春色不须多。”正如网友所说：阿里对未来和数字经济有信心，我们对阿里云有信心！！

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨机器之心如果说 2020 年的关键词是不确定性，2021 年我们将迎来什么？在科技领域里，还有很多方向亟待人们去探索。03:43这条视频由AI自动剪辑生成，百度研究院智能视频合成平台VidPress提供技术支持。只需一键输入新闻图文内容链接，其他视频制作全流程，都由AI自动完成。2020 年，全球经济与社会陷入诸多不确定性当中，或许会让很多人对未来产生疑惑。然而同样是在 2020 年，智能技术不断渗透到千行万业以及我们的生活当中；“新基建”的号角下，各行业数字化和智能化升级明显提速；从抗疫防疫到复工复产，人工智能技术都展现了极大的价值潜力。读懂未来的科技趋势发展，可能从未像今天一般重要。今天，百度研究院发布 2021 年十大科技趋势预测。希望用清晰的技术路标，引领我们迎接智能时代的新机遇与新航程。1.疫情加速 AI 融合落地，AI 将更加深入大众生活2020 年，全球抗疫促使 AI 与 5G、大数据、物联网等新一代信息技术相互融合，AI 测温、AI 问诊、智能外呼、服务机器人等创新应用开始大规模普及，从生活的方方面面支持抗击疫情。后疫情时代，AI 将进一步与交通、能源、制造、农业等基础产业融合，推动复工复产，促进社会经济发展。同时远程办公、在线教育、在线问诊等模式将会延续，成为未来的新常态。AI 不仅助力产业经济，而且逐渐深入大众生活，用 AI 解决民生问题有望大规模落地。2.数字人、虚拟人将大批量出现，并在服务行业大放异彩让机器像人一样具备理解和思考的能力，需要融合语言、语音、视觉等多模态的信息。结合知识图谱和深度学习技术的知识增强的跨模态深度语义理解，让 AI 具备持续学习的能力。以此为基础，结合 3D 建模、情绪识别、智能推荐等多种技术打造的数字人、虚拟人可以看、听、说，还能与人自然交流。2021 年，数字人、虚拟人的生产门槛将进一步降低，并大规模应用在互联网、金融、电商、医疗等行业，给客户带来专业贴心、千人千面的服务。媒体行业也将迎来众多 AI 虚拟主播，“二次元”的创造力和想象力结合真实世界的感知与交互能力，有望大放异彩。3.生命科学成为 AI 应用新领地，生物计算成为新的研究热点在突如其来且席卷全球的疫情面前，病毒检测和疫苗研究工作每加快一秒都可能挽救无数人的生命。然而，了解病毒，特别是病毒蛋白质、RNA 等分子结构，却是一个极其复杂的过程。疫情期间，LinearFold 和 LinearDesign 等算法，显著提升了 RNA 二级结构预测和 mRNA 疫苗基因序列设计的速度。AlphaFold 2 在 CASP14 蛋白质结构预测竞赛的结果也预示着，AI 有望大大提升大分子结构预测的精度和效率。AI、生物计算和病毒研究、疫苗研发等生命科学基础研究领域的结合将迎来爆发。除了基础研究外，AI 也将进一步融入新药研发的整个链条，包括靶点发现、苗头化合物发现、先导化合物发现和优化等等，从而大大缩短新药研发周期，降低新药研发成本，提高医疗诊断的准确性和效率，使人类在面对健康问题时更加主动。4.交通产业加速转型，“数字交通运营”将成为关键推动力AI 和 5G 技术将与交通出行深度融合，成为交通发展的新引擎。无安全员的 Robotaxi 车辆开展常态化运营有望成为现实，以智能语音交互和车路协同信息服务为特征的 “智能座舱” 将成为汽车主流标配。基于 “新基建” 发展的交通数字化转型和智能化变革，将会让传统交通加速向数字化、网联化、自动化的 “新交通” 转变。同时，数字化的知识和信息将会成为智能交通的关键生产要素，智能交通未来将从重视建设向建设和运营并重转变，“数字交通运营服务商”将成为推动智能交通高质量发展的关键力量。5.AI 芯片和轻量级模型加速智能化向边缘渗透，物联网发展迎来新机遇边缘是一个复杂概念，范围涉及从简单的传感器、嵌入式设备，到手机、机器人，以及高度复杂的自动驾驶汽车等设备。随着 AI 芯片提供更专业化的边缘计算能力，以及模型蒸馏等技术的发展，轻量级模型将被越来越多地部署在小型边缘设备中，支持离线和在线场景，并且可以为用户进行定制化服务。智能技术向边缘渗透，几乎会影响所有行业。随着边缘智能应用需求的不断增长，预计具备 AI 功能的边缘设备以及在边缘处理的数据量都将持续快速增长。6.无监督学习成为基础支撑技术，促进 AI 多领域技术融合，提升跨模态理解能力深度学习模型依赖大量的标注数据，以获得优异的性能。而无监督学习是一种无需人工标注数据帮助的学习方法，是 AI 下一步发展的重要方向之一。利用无监督学习对不同模态的数据进行预训练，通过跨模态信息的共享提升跨模态理解，将成为一种趋势。其所形成的先验知识，还可以帮助小样本学习快速泛化至新任务中，有助于将 AI 技术应用到更广泛的领域，值得更进一步探索。7.AI 提升机器对现实的理解，服务机器人将拥有更多物理交互能力随着 AI 对数据、行为和运动学的分析和理解的逐渐成熟，机器在现实生活复杂场景中与人进行交互的可行性和安全性将得到提升。服务机器人或将被赋予更多的物理交互能力，可以替人完成简单、重复的日常工作。将有更多酒店应用服务机器人来实时响应客房需求，自动配送物品。家庭服务机器人所能完成的任务则会更加精细和多样，例如帮助老人从冰箱拿食品或冲泡饮料，同时避免和房屋内的其他物体或运动的人碰撞，还可以在主人外出时帮助整理房间等。8.量子科技创新观念深入人心，直接推动量子计算相关产业发展量子科技创新的重要性和紧迫性将被社会各界广泛认可，这将进一步推动量子计算相关软硬件产业呈现快速发展。量子硬件的性能将进一步提升，相应地，会催生出一批具有实用价值的量子算法，用于真正展示这些量子硬件的优势。量子软件云化和服务化成为趋势，逐步实现与硬件的深度融合，逐步开放和输出量子计算能力。量子计算与 AI 和云计算也将会持续深度融合，碰撞出新一轮的火花。伴随着量子生态雏形逐渐形成，越来越多的政府机构、高等院校以及科技公司将开启在量子计算领域的战略谋划和系统布局，以便做好充分准备以迎接量子计算时代。9.社会对构建负责任的 AI 的需求不断上升，科技企业推动落地实践AI 的发展需要遵循一定的基本原则，以人为本、公正包容、可解释性、透明性与可追溯、隐私安全等原则，已成为国际社会 AI 伦理和治理的基本共识。AI 伦理将推动智能应用发展从获取用户注意力向促进用户福祉转变。2021 年，从技术落地的角度看，AI 模型的可解释性和鲁棒性将取得更多的进步，视频合成技术的“矛”（合成）和“盾”（鉴别）之争也会愈演愈烈，隐私保护计算还将加速在组织间运用，为释放数据价值提供安全和隐私保证。同时，近年来快速发展的深度学习也极大地增加了能耗，未来 AI 的发展将会更注重有选择性地进行运算，追求经济、社会与环境的可持续发展。10.AI 基础设施创新促进产业人才培养，AI 大众化加速让 AI 普惠大众，需要让人们平等便捷地获取 AI 能力，这需要在算法、算力、数据等 AI 基础设施和人才两大方面持续投入。以深度学习框架为核心的开源平台已大大降低 AI 技术的开发门槛，自动化深度学习、少代码或无代码的 AI 开发平台等将进一步发展，持续降低 AI 开发所需的专业技能。AI 的大规模应用和对更大算力的需求将驱动 AI 芯片新一轮的增长，帮助 AI 突破当前的算力瓶颈，更普惠地释放 AI 算力。高质量的数据能有效提升对应用场景理解能力，安全的定制化数据方案、优化的数据采集和标注、健全的数据要素市场体系将推进 AI 在各细分领域的应用落地。此外，AI 的大众化离不开人才，无论是研究型、应用型的人才，又或是 AI 素养的培养都不可或缺，相信随着科技公司进一步促进 AI 产教融合，各个产业都会涌现出更多既懂 AI 技术又懂 AI 场景的产业复合型人才。再见 2020，你好 2021。在科技发展中，我们能够持续拥抱无数的可能性。新的一年，百度将继续强化技术的积累与探索，推动从个人到社会，从生活到生产的方方面面的智能化变革。预祝在 2021 年，我们以凌云壮志，开拓智能未来。百度研究院是百度旗下聚焦于人工智能前瞻基础研究、探索技术前沿方向的科研团队，由百度首席技术官王海峰兼任院长，下设大数据实验室、商业智能实验室、生物计算实验室、认知计算实验室、深度学习实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室、安全实验室、硅谷人工智能实验室九大实验室/研究所，汇聚数十位世界级专家。百度研究院的研究领域几乎囊括了从底层基础到感知、认知技术的AI全领域范畴，并深入展开跨领域研究合作，其雄厚实力让百度得以在AI时代持续引领技术发展潮流、推动基础技术进步。本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。下载1学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题

黄高在工作中。资料图片核心阅读32岁的清华大学自动化系助理教授黄高，在人工智能快速发展的浪潮里，沉下心来，关注基础性研究与关键核心技术攻关；同时保持开放心态，学习新知并付诸实践。通往人工智能的未来之路上，他正全力奔跑。如果说以蒸汽技术驱动的第一次工业革命延伸了人的肢体，拓展了人类的力量，那么，以新一代人工智能技术为驱动的新一轮科技革命和产业变革则致力于拓展人类的智能，提升人类智力所能创造的价值。在清华大学自动化系助理教授黄高看来，“人工智能是我们这一代人不能错失的宝贵机遇。”而如何让机器更高效、智能，也成为他研究中最关注的部分。这名32岁的青年学者，主要研究领域为深度学习和计算机视觉。他设计的密集连接卷积网络(DenseNet)，论文单篇引用已超1万次，广泛运用于医学、光学、气象学等诸多领域。黄高也成为国内计算机视觉领域第一作者论文被引次数最高的学者。科研的美妙，在于尝试拓展知识的边界深度学习是指计算机通过深度神经网络，实现跟人脑类似的功能，是现在人工智能领域的热点研究方向之一，已被应用于人脸识别等许多领域。然而，在2009年黄高刚开始攻读博士学位时，人工智能领域深度学习的工具还在发展中。优化算法等现在看来简单到仅需一行代码的操作，当时要靠一行行编程实现。许多研究者在探索如何通过缩减网络连接来降低模型复杂程度，黄高却另辟蹊径，希望通过增加跨层连接，使信息通道更加通畅，让模型中的信息能更快速地向前传递。这一想法无疑是大胆的，也极具创新价值。“不断摸索新的东西，做别人没做过的事情，与未知共处，才是科研最有魅力之处。”黄高说，做科研最美妙的就是尝试去触碰、拓展人类知识的边界。2016年，黄高提出了密集连接卷积网络的大胆设想。起初并不被看好，但他与合作者始终坚持，最终突破了传统深度网络的单向直链结构，提出全局密集跨层连接范式，使神经网络实现“连接数多而计算量少”，进一步提高了运算效率。这项具有开创性的模型，获得了首届世界人工智能大会最高奖SAIL先锋奖，被编入多本深度学习书籍，也被广泛应用于医疗影像处理、人脸识别、文本翻译、语音识别等人工智能应用场景。探索未知是一件风险和成本很高的事，“拓荒”路上，黄高难免遇到挫折。有时坚持很久却始终没有结果，有时好不容易取得进展，却发现已有研究者抢先一步。“研究受阻，沮丧是难免的。我们需要一股韧劲，坚持下去，将想法最终转化为现实。”黄高说。服务美好生活，是人工智能的重要使命黄高的研究大多源于日常生活中的需求，他希望用键盘“搭建”出更多智能生活的美好场景。“服务人们的美好生活，是人工智能的重要使命，也是科技向前发展的重要动力。”黄高说。去年新冠肺炎疫情发生之初，核酸检测还没有广泛开展，肺部CT是重要的检查手段。但由于医生数量有限，读片速度与诊断准确率均受到影响。曾在博士后期间做过医学影像分析方面工作的黄高开始思考，如何利用人工智能技术减轻医护工作人员的压力。收集数据、设计算法、开发系统……研究成果很快落地。黄高与解放军总医院等单位联合开发了基于人工智能技术的CT影像快速辅助诊断系统，读图快，准确率约为96%，能辅助医生更好地做出诊断。去年2—3月，这一系统在120多家医院完成病例分析3万余例。如今，计算机视觉已成为黄高的重点研究领域之一，他在图像识别方面的研究成果，已应用至医疗服务、企业生产、遥感图像等多个场景。“我们正在跟中科院声学研究所合作，研究海底声呐成像中目标的自动识别与跟踪，可以用于海底勘探、救灾等方面。”黄高介绍。不仅致力于热门应用研究，也关注基础性研究与关键核心技术攻关，这是黄高对于团队的要求。航空发动机的研制技术难度极大，需要反复实验、试飞，研制周期也很长。人工智能可以帮上什么忙？今年1月起，黄高与物理学者开展合作，研究如何利用深度学习来提高空气流体力学模拟实验的效率。“人工智能不能满足于酷炫，而应该带动产业革新、推动科技整体发展。”黄高一直提醒自己，越是在研究的热潮里，越要沉下心来。面对学科的快速发展，要跟时间赛跑这些年，关注人工智能领域的研究者日益增多。黄高坦言：“赶上了一个学科发展的浪潮，对于研究者而言，既幸福又深感压力。”之所以幸福，是因为有很多人朝向同一目标努力奔跑。人工智能领域的很多公司、学者都已开放程序源代码。开源深度学习框架、开源应用软件、开源社区的快速发展，推动了研究互相促进和协同创新。黄高设计的深度学习框架也是开放的，在他看来，“开放的、充满活力的研究环境，能孕育出更多好成果。”之所以深感压力，是因为竞争很激烈。一台用支架高高架起的电脑、满屏算法、嘈杂高温的机房，组成了黄高的科研日常。黄高习惯站着做研究来集中精神，“面对学科领域的快速发展，每个人都要跟时间赛跑。一方面要时刻追踪最新的研究趋势，了解学术界的最新动态；一方面要有很强的行动力，一旦犹豫就很可能错失机会。”黄高说。“发展人工智能的故事才刚刚开始。”黄高介绍，人工智能领域还存在很多未解的问题，从基础理论、技术发展，到构建人工智能相关的伦理规范，都是科学家们面临的挑战。“努力突破它们，正是我们做科研的价值所在。”“预测未来最好的方式，就是创造未来。人工智能的前景很美好，值得我们为之全力奔跑。”黄高说。(陈炳旭参与采写)《 人民日报 》( 2021年03月30日 12 版)

中国江苏网讯 从2004年8月到2009年11月，我国一共发布122个新职业。今年2月和5月，26个新职业先后得到国家“正名”，包括网约配送员、人工智能训练师、区块链工程技术人员、社区网格员、互联网营销师、信息安全测试员、区块链应用操作员、在线学习服务师、3D打印设备操作员等，其中在新兴产业和现代服务业两个领域最集中。不断扩容的新职业名单，连接的是人们全新的生活方式，也给人们带来新的发展机遇。新职业，带着浓浓“科技范”互联网、人工智能、大数据催生下的新职业，多数带着浓浓的“科技范”，90后成新职业主力军。无人机驾驶员去年才被“官宣”为新职业，而南京航空航天大学飞行器制造专业的毕业生王钰霖已入行3年，他在一家无人机智能控制科技公司从事无人机操作工作。现在，王钰霖所在的团队近九成是90后，“我们主要做无人机表演。”王钰霖告诉记者，他们的无人机编队表演，全国很多人都看过。人社部去年关于“无人机驾驶员就业”的一项报告显示，到去年底，我国无人机年销售量达196万架，预测未来5年无人机驾驶员人才需求量近100万人。无人机表演只是无人机产业领域的分支，此外还有拍摄、植保、安防、测绘等，行业人才缺口很大。不少新职业薪资水平可观。毕业于南京信息职业技术学院的毛冬，2018年加入上海光追网络科技有限公司，如今担任一款国产VR游戏编程一职，月收入已超过两万元。毛冬在单位还肩负着招聘重任，他告诉记者，游戏行业其实挺“挑人”，要有很好的编程基础，还要经过大量的实践训练，通俗来说得是个“熟手”。这两年来他能明显感到，加入游戏设计行业的毕业生逐年增多。新技能，与新行业共成长几乎每个新职业诞生，都伴随着相关培训的兴起。记者注意到，无人机驾驶培训、直播运营培训等早已站在风口，价格不菲。以无人机驾驶员培训为例，价格在几千元甚至上万元不等。王钰霖说，自己并没有接触过培训，但他认为培训内容主要是一些通用知识，以及接触和了解无人机的基本操作，但具体到无人机飞行的场景应用，还得到岗位上去反复实践。“UI和UE是设计产品，我们是用代码实现应用于用户的交互，把一个个冰冷的后台数据，转换为可操作的网页应用。”江苏海事职业技术学院的软件技术专业毕业生徐嘉知在北京某知名网站公司从事前端工程师的工作已两年多，他告诉记者，这份工作门槛并不算太高，但要做好并不容易，刚进来起薪并没有那么可观，但成熟的从业者月薪两三万元并不稀奇。“在校时，我除了跟上老师的教学进度，还自学了很多编程基础和思维，跟着老师做项目，用学校图书管理系统进行实践，获得全国软件杯二等奖、大数据技术与应用国赛一等奖等，但刚工作的时候我还是觉得自己是个‘小白’，UI设计的很多东西，我还做不出来。”徐嘉知说，这两年自己不断在学习行业中的新技术，因为只有不断学习，才能应对不断变化的平台。扭转“刻板印象”，拓宽择业思路尽管不少新职业处于起步阶段，还没有统一的职业标准，很多大学生已经选择提早入行，获得先机。南京财经大学大四学生朱筠已有多个offer在手，其中不乏“国字头”行业领跑企业。但小朱最终选择一家初创型的电商公司，入职电商运营一职。“我所在运营岗位主要是给直播带货做策划，因为公司还在初创阶段，所以直播时偶尔还被主播拉出镜当个‘托儿’。” 小朱在大学阶段曾多次跟着老师参与项目调研，对于电商和直播十分感兴趣。很多人问小朱，为何要“冒险”选择一家初创型公司，小朱说，“我看中的是直播的广阔市场。”对小朱的选择，佰德人力资源集团有限公司董事长高辉原表示认可，“未来电商会有很大的发展空间，这位毕业生没有拘泥眼前，而是选择了自己的未来。”一些新职业开始时候认可度并不一定很高，甚至存在认知偏差。因此，求职者需扭转“刻板印象”，拓宽择业思路。“比如对游戏电竞行业的理解就不能刻板，要和‘沉迷游戏’区分开来。实际上，这个行业有着巨大的产业链，发展前景广阔。”记者注意到，随着新职业的不断涌现，高校正紧贴新兴产业发展趋势，及时调整人才培养体系与方向。2020年新增人工智能专业的高校达到180所，新增数据科学与大数据技术专业的学校也占到100多所；在职业教育领域，去年备案开设高职“大数据技术与应用”专业的学校有399所，开设“无人机应用技术”专业的有209所，开设“电子竞技运动与管理”专业的有76所。南京大学教育研究院副教授、教育经济与管理研究所副所长孙俊华表示，在人才培养过程中应当统筹协调高等教育、职业技术教育和继续教育三类教育的不同功能，以便适应新一轮科技革命对各类人才终身学习的需要。“要加强产教融合，重视在职人员的继续教育和可迁移能力培养，培养复合型人才或者通才。”记者 杨频萍

今天，根据教育部公布的2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，来给大家整理下2020年新增热门理工专业。从文件统计结果显示，今年新增备案专业数量较多的学科数最多的是人工智能，共有180所高校新增，此外数据科学与大数据技术也有138所高校新增。此外，智能制造工程、机器人工程、大数据管理与应用等也异常火爆。那么，这些专业优势高校有哪些，未来的就业前景如何，以下内容供家长和考生参考。No.1人工智能据专业备案结果显示，2019年全国共有180所高校成功申报人工智能专业。其中，从地区分布来来看，山东、江苏、安徽、湖南、河北、四川、江西、辽宁增设人工智能本科专业院校数量最多。加快人工智能人才培养。未来在工业、农业和建筑业为主的传统行业中，人工智能机器人将取代26%的工作岗位，但在以服务业为主的行业中，人工智能将创造38%的额外就业机会，实现12%净增岗位。未来就业前景十分广阔！高校推荐清华大学、浙江大学、南京大学、上海交通大学、武汉理工大学等。就业前景这是一个兼具前途和钱途的专业。目前，人工智能的发展正处于成长期，由于相关人才的数量较少，人工智能的人才市场相对短缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能产业，所以人工智能专业就业前景一片光明。主要就业方向包括：科研机构（机器人研究所等），软硬件开发人员等。人工智能是一个很“烧脑”的专业，并且对数学基础的要求非常高，需要掌握强大的数理知识。因此，对于人工智能专业来说，数学成绩很差的学生，一般不适合报考这门专业。No.2数据科学与大数据技术近日，根据《教育部关于公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，2019年共137所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业。专业代码080910T，专业修学四年。同时，还有51所高校获批“大数据管理与应用”本科专业。“数据科学与大数据技术”专业从2015年开始申报，迄今为止，全国共有668所高校成功申报。“数据科学与大数据技术”专业培养从事计算机应用维护和大数据技术应用、大数据管理、数据处理、分析及预测的应用型专门人才。高校推荐北京大学、中南大学、西安工业大学、中国人民大学、北京师范大学、厦门大学、华北电力大学等。就业前景“数据科学与大数据技术”专业学生毕业后能成为从事大数据研究和开发应用的大数据人才，并在相应领域从事数据相关工作。No.3智能制造工程智能制造工程专业是面向智能工程前沿高新技术及其应用的专业性本科专业，同时也是计算机工程与应用、机械工程、自动化控制、智能机器人、物联网、人工智能、电子电信等多学科的交叉融合专业。高校推荐同济大学、天津大学、吉林大学、上海大学、汕头大学、江苏科技大学等。就业前景智能制造专业毕业生毕业后可在智能制造工程、机电及自动化工程领域从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。No.4机器人工程机器人工程专业，是培养能够掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术人才。2019年全国62所高校获批“机器人工程”专业，专业修学四年，颁发工学学士学位。从2015年～2019年，5年时间，全国249所高校成功申报“机器人工程”专业。从2018年开始，机器人工程专业成为高校热门专业。高校推荐华北电力大学、中国石油大学（北京）、吉林大学、西安电子科技大学、南京航空航天大学、西北工业大学等。就业前景“机器人工程”专业就业方向：本专业学生毕业后，能够在机器人的设计研究单位、生产制造企业以及集成应用公司，从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等技术或管理岗位工作。No.5大数据管理与应用大数据管理与应用专业培养的是知识、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。高校推荐吉林大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、北京科技大学、中国传媒大学、中北大学、大连工业大学、广东财经大学等。就业前景大数据管理与应用专业的毕业生可继续深造，到国内外的著名高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。No.6智能科学与技术智能科学与技术专业是由北京大学智能科学系和西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室在2003年共同提出成立的。智能科学与技术是自动化工程、机电工程、计算机工程等工程学科的核心内容，工程性和实践性很强，所培养的学生正是高新技术研究及产业发展急需的人才。高校推荐天津商业大学、东北师范大学、华北电力大学科技学院、沈阳理工大学、长春建筑学院、哈尔滨信息工程学院等。就业前景智能科学与技术专业本科生毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科的硕士和博士学位。上述六大专业是今年审批数量最多的专业，开设院校较往年大幅增加。但对考生来说，同一专业不同高校的开设课程可能存在差异，考生在报考时要多加了解。同时对新高考省份的考生来说，上述专业选科要求大都必选“物理”，在进行志愿填报时切不可忽视。

编者按：近年来图像识别突破、Waymo无人车上路、Alphago战胜人类冠军等AI的一些标志性事件让人工智能又走上了炒作的高峰。于是各种有关AI的预测铺天盖地，有说未来一片光明的，有说AI会给人类造成生存威胁的。但这些说法究竟有多靠谱呢？如何才能理性辨别这些说法的真伪呢？著名机器人制造专家、包容体系结构的发明者，MIT AI Lab、CSAIL负责人Rodney Brooks专门写了一篇详尽的文章，剖析了有关AI预测的这个主题与7大陷阱，希望能让大家擦亮眼睛，看清楚观点的虚实。这几乎是最近有关AI预测方面最冷静最理性最靠谱的一篇文章了。就像之前对新兴技术炒作周期曲线的复盘总结一样，人类其实真的非常不擅于预测。我们都被有关人工智能和机器人的未来的歇斯底里包围了。这种歇斯底里体现在它们会多快变得有多强大上，以及它们会对工作造成什么影响上。比方说Market Watch近日出了一篇文章，其结论危言耸听，说在10到20年内机器人将夺走目前一半的工作。它甚至还有有一张图来证明这些数字。这种主张是滑稽的。比方说，它假设说美国的地面维护工人在10到20年的时间里将会从100万人缩减到只用5万人。这些领域目前有多少机器人在用呢？零。机器人在这些领域应用的实际展示案例有多少呢？。类似的故事适用于上图的所有其他的工作类别（其结论认为目前需要人力的工作当中90%甚至97%都会被大规模颠覆）。错误的预测会导致大家对不会发生的事情感到恐惧。为什么在人工智能和机器人的预测上总有人不断犯错呢？以下我概括出了7种导致错误预测机器人于人工智能未来的思维方式。我们在很多有关AI未来的预测中都发现了这些思维方式的影子。我首先会列出注意到的4个一般的主题领域，然后就其现状给出我的简要判断。A、一般人工智能（AGI）。对AGI的研究是将思维实体从机器学习等当前AI技术中分离出来的一次尝试。其想法是我们可以开发出运作非常类似这个世界上的生命的自动代理。不过AI近期取得的成功根本就不是这样的。一些人认为所有的AI都是AGI的一个实例，但是“一般”这个词意味着AGI的通用性必须要比目前的AI通用得多。把目前的AI解释成AGI的实例会给人一种现在的AI都这么先进的感觉。但其实目前的AGI研究无论从通用性或者成为持续存在的独立实体来说根本就做得不好。目前AGI基本上还陷入在50年前遭遇的同样的推理和常识问题上。像人工生命、模拟适应性行为等替代领域在上世纪80、90年代的确取得了一些进展，但现在已经止步不前了。对此我的观点是从原则上来说这当然是可能的。但是可能我们人类还没有聪明到找出怎么做到的办法。哪怕可能性存在我个人也认为目前距离弄清楚如何做出AGI还非常非常远。B、奇点。奇点是指最终会有那么一刻，一个基于AI有自己目的和目标的智能实体在进行AI研究方面要比我们人类表现还要出色。然后，在摩尔定律的不断作用下，计算机会跑得越来越快，使得人工智能可以自行发展下去，就像物理学中穿越黑洞的奇点一样，我们也完全不知道另一头会发生什么事情。“相信”奇点的人乐于赋予后奇点的AI不可思议的能力，反正此后会发生什么是相当难以预测的。我之所以给这种相信加上加重引号，是因为对奇点的信念往往会被当成一种宗教信仰。对于一些人来说这种信念还有额外的福利，那就是可以将自己的思想上传到一台智能计算机上，这样既可以获得永生又没有必须相信存在超自然的上帝的不便。永远强大的技术性的AI对他们而言就是新的上帝。技术宗教！一些人对于拯救日何时到来有着特别的信念——某位特别的奇点先知（注：应该是指库兹韦尔）的信徒认为这一天会在2029年到来。这种错误的预测很大程度上是受到了指数论的推动。这个后面我会继续讨论，这属于AI预测方面的七宗罪之一。即便计算机能力已经很强但这并不意味着我们接近于拥有可以进行人工智能研究，并且还不断改编自身代码从而变得越来越好的程序。能够理解计算机代码的程序现状如何呢？目前我们还没有能够像刚上了一个月的课的计算机科学专业新生那样理解一页程序的程序。AI系统要想写出比人写的更好的AI系统还有很长一段路要走。在神经层面模仿大脑是奇点崇拜者经常提到的另一种方法论。我们大概用了30年的时间完全弄清楚了秀丽线虫302个神经元的“接线图”以及其间的7000个连接。这对于理解行为与神经元之间的关联方式极其有用。但这是数百人长达30年的研究成果。而据试图模仿秀丽线虫的OpenWorm项目介绍，他们目前的工作还没有做到一半。要想模仿拥有1000亿神经元以及海量连接的人脑要走的鲁还很远很远。所以如果你指望靠奇点上传你自己到仿真大脑的话，我宁肯再拖几百年再死。C、价值观背离。第三种情况是基于人工智能的机器非常擅长执行任务，这使得AI在这个复杂的世界里表现得像个超人一样。但它们跟人类没有共同的价值观会导致各种各样的问题。如果我最近购买过去某城市的机票，突然之间我浏览的所有要广告获得收入的网页上都会出现去往同一城市的机票广告。但我不会视之为超级智能，相反，这说明广告安排算法设计得很糟糕。不过以下是这种观点的一位支持者的话：知名的回形针案例是个合适的例子：如果机器唯一的目标是让回形针数量最大化的话，它可能会发明出不可思议的技术，因为它会为此将可达宇宙的一切物质都转化为回形针；但它的决定仍然是哑的（plain mb，或者说愚蠢）的。（注：牛津大学人类未来研究院院长、《超级智能：道路、危险和策略》作者Bostrom层提出过一个思想实验：“回形针最大机”。假如有一台生产回形针的机器具备了超级智能，其所有智力就会投入到更好更快更多地制造回形针当中，而最终将是整个地球都变成回形针。它的道德体系就是围绕制造回形针而存在的，它并不爱你也不恨你，它只是把你看做是一坨可供制造回形针的原子而已。Bostrom用这个例子说明机器能够脱离人类控制而自己独立运行。）好吧，但在现实世界里我们永远也不会出现这样的程序。一个足够聪明的程序，会发明出推翻人类社会给它制定的目标的手段，但是它并不需要理解这些手段会不会给人类造成问题。考虑到技术可能会按照这种方式演进也一样是plain mb，而且要靠后面讨论的七宗罪中的多个错误才会出现这种情况。同一位作者反复提出我们需要研究出在数学上验证人工智能系统的目标跟人类目标一致的手段。。我认为研究人员提出的这个C问题看到了一个有趣的知性研究问题，然后发出了他们有力的声音来引起大家的紧迫感。AI的奉承者接受了这个问题，并将之变成了一个人类的存在问题。顺便说一下，我认为寻求（价值观一致的）数学可证性是徒劳无功的。大型团队几年的努力都没有办法证明1000行的程序不会被外部黑客攻破，那么规模大得多的AI系统的价值观一致性自然就更加无法证实了。好消息是数千年来我们人类能够成功地与本身也是自动化代理、有着自己的渴望以及超人力量的马共存，甚至按照我们的目的去利用后者。但我们对于马还没有发现一条定理。至今都没有！D、真正邪恶、恐怖、肮脏、灭绝人性的人工智能实体。最后这一类跟C很像，但这种AI驱动的机器会反感人类，并且决定消灭后者。至少从1960年代末开始，好莱坞就热衷于做起了白日梦：比如说电影《2001：太空漫游（2001: A Space Odyssey ）》（1968年，设定场景为2001年），说的是造成了大肆；破坏的机器被紧闭在一艘太空船上；电影《巨人：福宾计划（Colossus: The Forbin Project）》（1970年，背景是当时）的破坏程度更是达到了行星级规模。这些年来该主题经久不衰，最近的电影《我，机器人》（2004年，场景设定为2035年）中邪恶机器人计算机VIKI通过新的人形机器人NS-5接管了世界。可是这种想法甚至比C错得还要厉害。我认为这必然会引起大家在联想到这些恐怖的危险时产生刺痛的感觉……在本文当中，我将会谈谈军事杀手机器人的问题——媒体往往会将其与问题D混淆在一起，但其实这是非常不一样的问题。此外，我认为有关此类军事机器人的许多看法都被误导了，但这方面的问题需要另开一篇文章才能说清楚。现在来谈谈大家经常犯的7个错误。这7个错误都会影响到有关场景A、B、CD的出现可能性和时间尺度的判断。但其中一些的错估我认为会比另外一些更加严重。为此我会在7个错误的小节标题标注出来。而第一个错误会对所有地方都产生不同程度的破坏！1. [A、B、C、D]高估或者低估Roy Amara是一位未来学家以及未来研究所（Institute For The Future）的联合创始人兼总裁，风投家，也是硅谷的智慧大脑。他最著名的是他的格言——Amara定律：我们往往会高估技术的短期影响而又低估了它的长期影响这寥寥的几个字可以短到用一条推特发布出去，同时也可以从不同的角度进行诠释。乐观主义者可以这样解读，悲观主义者也可以那样解读。这应该会让一些乐观主义者稍微悲观一点，让悲观主义者稍微乐观一点，至少是一阵子，然后再恢复常态。Amara定理的两面性有一个很好的例子，那就是过去30年对美国的GPS看法。自从1978年以来一个有24（含备件的话是30颗）颗卫星组成的星群被放置到了轨道上面。地面站同时可以看到其中的4颗，然后计算其经纬度以及海拔高度。在科罗拉多州施里弗空军基地（Schriever Air Force Base）的运营中心会不断监控卫星的精确轨道位置以及原子钟的准确性，然后上传细微且连续的调整参数给对方。如果那些更新停止的话，1、2周之后GPS就无法准确地引导你在道路上行驶，然后过来几个月后甚至会误导你跑到另一个城镇去。GPS的目标是为了给美军的炸弹提供精确制导。这方面的第一次运用是在1991年沙漠风暴行动期间，GPS果然不辱使命。但在1990年代对GPS还是有着很大的不信任，因为GPS并没有兑现其早期承诺，直到2000年初时GPS的实用性才得到了美国军方的认可。在实现早期对其的期望方面GPS经历过一段艰难的日子，整个计划一次又一次地几乎面临夭折。今天的GPS已经算是处在长期之后，而它在今天的应用是当年不敢想象的。我的Apple Watch Series 2在我外出跑步时会利用GPS记录我的位置，而且可以精确到看清楚我在路的哪一边。接收器尺寸之小、价格之低对于早期GPS的工程师来说是不可思议的。GPS现在已经被那么多的东西使用，很多是设计师从来都未曾想过的。它同步着全球的物理实验，现在是同步美国电网保持其运转的关键部件，甚至还能使得真正控制股市的高频交易商基本不会陷入灾难性的计时错误中。所有的飞机无论大小都要用GPS来导航，它被用于跟踪保释出狱的烦人，决定着应该在全球的哪一块地种植哪一个种子变种。它跟踪我们的卡车队并汇报司机的表现，而地面的反射信号被用于确定地面的水分情况如何，然后确定灌溉的计划。GPS从一个目标开始但让它达到原先期望的效果却需要一个漫长而艰辛的过程。现在它已经渗透到我们日常生活的方方面面，如果没有它的话我们不仅会走丢，还会挨冷挨饿甚至可能都活不了。过去30年里我们在其他技术身上也目睹了类似的模式。一开始是很大的预期，然后慢慢地加大信心，超出了我们原先的预计。区块链（比特币是第一个应用）、人类基因组测序、太阳能、风能甚至日用百货的送货上门等都是这样。也许最引人注目的例子就是计算本身。1950年代当第一台商用计算机部署起来时，对它会夺走所有工作的恐惧在不断扩散（可见1957年的电影《Desk Set》）。但在接下来的30年时间里，计算机几乎没有对大家的生活产生直接影响，甚至到1987年的时候消费者设备也几乎没有任何的微处理器。不过在随后30年的第二波浪潮里一切都变了，现在我们随身都携带这计算机、我们的车子、屋子里都满是它们。要想看清楚计算机的长期影响力是如何被不断低估的，你只需要回到过去看看它们在旧的科幻电影或者电视节目中有关未来计算机的形象就知道了。1966年《星际迷航》（TOS）里面那台300年后的太空飞船计算机在30年后就变得很可笑，更不要说3个世纪后了。而这《银河飞龙（Star Trek The Next Generation）》以及《银河前哨（Star Trek Deep Space Nine）》这两部时间跨度从1986到1999的系列科幻电影里面，由于无法通过网络（类似彼时的AOL）传送，大型文件仍然需要手工从遥远未来的宇宙飞船或者太空站携带过去。而可供大家搜索的数据库的Web之前的设计完全是缺乏生气的。大多数技术在短期内都被高估了。它们是耀眼的新生事物。人工智能不断经历着成为耀眼新食物和被高估的过程，1960年代如此，1980年代如此，我们认为现在有再次重演。（大型公司有关其AI产品的一些营销语言其实都是妄想，可能会在不就得将来对他们形成反作用）就长期而言，并非所有的技术都会被低估，但AI很可能是这样。问题是多久才算长期。接下来要讨论的6个错误有助于解释未来AI的长期性被严重低估了。2. [B、C、D]想象有魔法出现我还小的时候，Arthur C. Clarke是科幻小说家的“三巨头”之一（另两位是Robert Heinlein和阿西莫夫）。但Clarke不仅是一位科幻小说家，他还是发明家、科学作家以及未来学家。1945年，他写了一封信给《Wireless World》，里面谈了有关英语研究的地球同步卫星的想法，当年10月，他发表了一篇论文概括了如何用于提供全球无线电覆盖的办法。1948年，他写了一篇短篇小说《The Sentinel 》，这成为了Stanley Kubrick的AI电影巨作《2001：太空漫游》的核心想法，电影制作的同时Clarke还写了一篇同名的书，解释了许多观众感到迷惑的问题。1962到1973年间，Clarke提出了三条格言，也就是后来所谓的Clarke三定律（他说牛顿也只有3条定律，所以3条对于他来说也足够了）：定律一：如果一个年高德劭的杰出科学家说，某件事情是可能的，那他可能是正确的。但如果他说，某件事情是不可能的，那他也许是非常错误的；定律二：要发现某件事情是否可能的界限，唯一的途径是跨越这个界限，从不可能跑到可能中去；定律三：任何非常先进的技术，初看都与魔法无异。个人而言我会对他的第一条定律的第二句话比较提防，因为对于AI的发展速度我要比其他人保守得多。不过目前我先来讲讲第三定律。想象我们有一台时光机（这本身就是强悍的魔术……），可以把牛顿从17世纪末带到剑桥大学的三一学院礼拜堂。他在那里的时候那个礼拜堂已经有100年的历史了，所以在没有意识到当前的日期的情况下他大概不会对自己出现在里面感到非常震惊。现在给牛顿看样东西。从你兜里掏出一部iPhone，开机，屏幕亮了起来，然后把布满图标的手机交给他。这个通过棱镜揭示了白光是如何由不同色光的成分构成的科学家无疑会对如此小的一个东西能在礼拜堂产生如此丰富的颜色感到惊奇。现在再播放一部英国乡村的风景电影，可能再加上一些他熟悉的动物——内容里面不会出现任何揭示未来的东西。然后再播放一些他熟悉的教堂音乐。再给他看500多页他的巨著《自然哲学的数学原理》的个人注释副本，教他如何利用手势操作来放大文字。牛顿能不能开始解释这小小的设备究竟是怎么做到这些的呢？虽然他发明了微积分并且对光学和重力做出了解释，但牛顿永远也无法分辨化学与炼金术。所以我认为他会感到困惑，对这台设备究竟是什么东西哪怕连一点思路都没有头绪。对于他来说这设备跟神秘学（牛顿晚年痴迷）的化身无异。对于他来说这跟魔法没有区别。记住，牛顿可是非常聪明的家伙。如果某个东西是魔法的话就很难知道它的局限是什么了。假设我们进一步给牛顿看到它是如何照亮黑暗、如何拍照和拍电影并且记录声音的，如何被用作放大镜以及镜子的。然后再给他炫一下其算术运算速度有多快，可以精确到小数点后多少位的。我们甚至还可以给他看看他的走路步数是多少。牛顿还会把猜测面前的这个东西会做哪些事情呢？他会不会猜可以用这个东西把人马上带到世界任何一个地方？棱镜可以永远工作下去。他会不会猜测iPhone也能一直工作下去，而不会理解这个玩意儿需要充电（记住，我们逮住他的时候距离法拉第诞生还有100年，电的概念还没有出现）？如果没有火它也能成为光源，那是不是也能变出金来？在想象未来技术的时候我们都会出现这样的问题。如果它距离我们今天能够理解的技术太遥远的话，那么我们是无法知道该技术的局限性的。这时候它开始变得与魔法无异。当一项技术超越了这条魔法线之后，一个人说的任何东西都不再可以证伪，因为它是魔法。在试图跟人争论我们是否应该对纯粹的AGI（且不说上述C、D情况）感到恐惧时，我经常会遇到这样的问题。我被告知我并不理解它有多强大。这不是一个论据。我们甚至都不知道这样的东西是否存在。我看到的一切迹象均表明我们对怎么造这样的东西毫无头绪。所以它的属性是完全未知的，在修辞上它就迅速变成了魔法和超级强大。没有限制。要小心哪些有关具有魔力的未来科技的论据。因为这些论据你永远也无法反驳。因为它以信念为基础，而不是科学依据。3. [A、B、C]表现与能力估测与我们互动的个人的能力是我们大家都会的社会技能之一。诚然，有时候“脱离群体”的问题往往会超出我们的预计，而这些就是种族主义、性别歧视、阶层歧视的根源。不过就一般而言，我们会利用一个人执行特定任务的表现作为线索来估计他们执行不同任务的表现。我们能够通过观察执行一项任务的表现来进行归纳，猜测其是否胜任其他范围大得多的任务。我们凭直觉来理解如何从一个人的表现水平去归纳出他们在相关领域的能力。当我身处外国城市时我们在街道上找陌生人问路时，我自信地用我们使用的语言回答并且给出似乎有道理的方向指示，我们认为把我们的幸运往前推进一步是值得的，然后再询问当地的支付系统在哪里因为我们想搭公交到处走走。如果我们的小孩能配置自己的游戏机连上家庭wifi我们就会猜测如果激励手段足够的话他们还会帮我们把新的平板电脑也连上相同的网络。如果我们注意到某人会开手动挡的车，我们就会相当肯定他们一样也能开自动挡的。如果我们走进一家大型硬件商店询问一位员工特定物品放在什么地方，比方说家庭电气安装用具放在哪里，而那个人却带我们去到园林工具通道，我们下次大概不会再问同一个人去哪找某个浴室设施。我们会估计他们不仅不知道电气安装用具放在哪里，而且连整个商品布局都不清楚，所以我们会另外找一个人去问位置。现在我们再来看看更接近今日AI系统表现的另一个例子。假设有个人告诉我们一张照片是有人在玩飞盘，然后我们自然会假设他们能够回答类似“飞盘是什么样的？”，“一个人大概能扔多远？”，“人可以吃飞盘吗？”，“一次大概有几个人在玩飞盘？”，“今天的天气适合玩飞盘吗？”这样的问题。我们不会预期会说自己不知道图片中发生了什么的、来自不同文化的人能够回答所有那些问题。今天的图片标记系统通常可以给网上的照片出正确的标签，比如“人在公园玩飞盘”，但是不可能回答出那些问题。它们能做的只是可以给更多图像打标签，根本不能回答问题。此外，它们对人是什么，公园往往是在户外，人有年纪，天气不仅仅是决定照片的样子等东西都一无所知。不过这并不意味着那些系统就一无是处。它们对搜索引擎公司具有极大价值。光是把图像标记好了就能让搜索引擎填补从搜索文字到搜索图片的鸿沟。还要注意搜索引擎对任何查询往往都会提供多个回答然后让人对前面几个回答进行审核确定哪些是实际相关的。搜索引擎公司努力想要提高自身系统的表现，拿到最好的回答放到排名前5左右。但这需要人类用户的认知能力，所以他们不需要每次都先得到最好的回答。如果他们只得到一个回答，无论是搜索“巴黎的好酒店”，还是只提供“有趣的领带”一张可选图片的电子商务网站，其用处就没那么大了。问题出在哪里呢？大家听说某个机器人或者AI系统已经能执行某种任务了。然后他们就从那种表现归纳出一种认知性相同任务预计具备的一般能力。然后他们再把这种泛化到机器人或AI系统。今天的机器人和AI系统相对于我们能做的事情在能力上是极其狭隘的。人类的那种概括根本就不具备。而做出这种概括的人就错得太离谱了。4. [A、B]手提箱单词（Suitcase words）我在我的一片解释机器学习机制的文章中简单提到过手提箱单词（suitcase words，Marvin Minsky杜撰的词，意思是说一个单词包含有很多含义，就像手提箱打开后里面有很多东西一样）。在那篇文章中我讨论了“学习”这个词应用到人的身上可以有很多种类型的学习。正如我所说那样，人类用于学习不同类型的学习当然会有不同的机制。学习使用筷子跟学习新歌的调子当然是非常不同的体验。学习编写代码跟学习在特定城市穿行也会有很大的不同。当大家听说机器学习取得了突飞猛进时，他们会考虑在一些新领域的机器学习，他们往往将人学习该新领域的心智模式套用过去。然而，机器学习是非常脆弱的，每一个新的问题领域需要研究人员或者工程师的大量准备，要有特定目的的编码来处理输入数据，需要特殊用途的训练数据，以及定制的学习结构。今天计算机的机器学习根本就不是像人类的那种海绵式的吸收，可以无需进行手术般篡改或者有目的开发的基础上就能在新的领域取得快速进展。类似的，当大家听说计算机现在可以击败世界国际象棋冠军（1997年）或者围棋世界冠军（2016年）时，他们往往认为机器就像人一样在“下”棋。当然在现实中这些程序对游戏是什么样以及自己的下法其实是一无所知的。就像那篇大西洋月刊的文章指出那样，李世石只需要12盎司的咖啡就能思路敏捷，而AI程序Alphago作为分布式应用却需要大量的机器部署，并且要有超过100位科学家的背后支撑。人在比赛的时候规则的一点小改动并不会让他们迷惑——好的玩家懂得适应。但Alphago或者1997年击败卡斯帕罗夫的深蓝就不行。手提箱单词导致大家在理解机器执行人类能做的事情有多好时会误入歧途。而另一方面，AI研究人员，更糟的是其所在机构的新闻处则渴望宣称自己所取得的进展就是手提箱单词之于人类的一个例子。这里重要的是“一个例子”。无论研究人员再怎么小心（不幸的是并不是所有人都那么小心），只要研究结果传到了新闻办公室再传到外部媒体那里，细节很快就被弄丢了。新闻头条开始吹嘘那个手提箱单词，并且误导对AI的一般理解，以及距离实现更多还有多近。还有，我们甚至还没怎么谈到Minsky列举的许多有关AI系统的手提箱单词；比如意识、经历或者思考等。对我们人类来说在没有意识、或者没有下棋经验，或者思考走法的情况下，下棋是很难想象的。迄今为止，在实现手提箱单词所代表的灵活性方面，我们的AI系统还没有一个提升到入门级的水平。而当我们的确开始可以在特定AI系统运用其中一些单词时，媒体和大多数人可能又会再度把这种能力过度一般化了。我担心的是这些单词的部分含义哪怕只是在非常狭隘的一方面得到了证明大家也会过度一般化，以为机器在具备智能的这些方面已经接近类似人类能力的大门。用语很重要，但只要我们用一个词语描述有关AI系统的某个东西时，如果这个词也适用于人的话，我们发现大家就会高估其含义。迄今为止大多数适用人类的单词在用到机器身上时，都不过是用在人身上含义的万千之一而已。以下是一些应用到机器身上，但在能力方面完全不像人类的的动词：预期（anticipate）、击败（beat）、 分类（classify）、 描述（describe）、 估计（estimate）、 解释（explain）、 产生幻觉（hallucinate）、 听（hear）、想象（imagine）、 企图（intend）、 学习（learn）、 建模（model）、计划（plan）、 玩（play）、 认识（recognize）、读（read）、 推理（reason）、 反映（reflect）、 看（see）、 理解（understand）、走（walk）、写（write）这导致大家会误解然后高估了今天的人工智能的能力。5. [A、B、B、B……]指数性很多人都遭受过所谓的“指数论”之苦。每个人对摩尔定律都有自己的想法，至少知道计算机会像发条般精确地变得越来越快。其实摩尔的说法是芯片可容纳的元件数量每年都会翻番。我曾经写过一篇文章说明这个规律在见效了50年之后终于要走到头了。1965年摩尔做出预测的时候所用的下面这张图只有4个数据点：他的推断只有10年时间，但是规律延续了50年，尽管时间常数逐步从1年延长到2年，而现在它终于走到了尽头。把芯片的元件数翻番使得计算机速度也加倍。而且还使得内存芯片每2年容量变成之前的4倍。这还导致了数字照相机分辨率越来越高，LCD屏幕像素呈指数增长。摩尔定律见效的原因在于它适用于真/假的数字化抽象。存在电荷或者电压吗？当电子数减半再减半时答案还是一样的。但当减半到只剩下几个电荷时量子效应就开始发挥主导作用，而我们的硅晶芯片技术现在就走到这个关节点上。摩尔定律，以及像摩尔定律这样的指数定律会因为三个不同的原因失效：达到物理极限，使得减半/加倍的过程不再见效。市场需求达到饱和，使得定律继续的经济驱动力消失一开始可能就不是指数性过程。当一个人受到指数论影响时，他们可能就会无视上述任何一个原因，并且认为他们用来证明自己论点的指数性还会继续。在第一个原因的作用下摩尔定律现在已经步履蹒跚，但正是因为摩尔定律50年的作用才导致了技术业的不断创新和硅谷、风投的崛起，让一批极客成为全世界最富有的人，这也导致太多的人认为包括AI在内的技术的一切都是呈指数性发展的。很多指数性过程其实只是“S曲线”的一部分，这一点很多人都应该知道，也就是说到了一定时候超级高速的增长就会放缓。诸如Facebook、Twitter等社交平台用户数的指数性增长最终必将变成S曲线，因为可变成新用户的人数是有限的，所以指数性增长不可能一直持续下去。这就是上面第二个原因的例子。但还不止这些。有时候仅是来自个人用户的需求有一阵子看起来也像是指数性的，但随后就变得饱和了。回到本世纪初时我正在管理着MIT一家很大的实验室（CSAIL），需要给超过90家研究小组筹集研究经费，我试图向赞助商表明iPod的内存增长有多快。跟摩尔不一样的是我有5个数据点！数据是关于400美元可以给iPod提供多大存储。数据如下：数据呈现出完美的指数性。然后，我再向外推几年询问兜里这些内存都可以用来做什么。如果外推到现在预计400美元的iPod应该有160000GB（或者160TB）的内存。但是今天最高配的iPhone（售价超过400美元）也只有256GB的内存，还不到2007年的iPod的2倍，而最高配的iPod也只有128GB，相对于10年前的型号内存反而还下降了。当内存容量大到可以容纳任何理性之人的完整音乐库时，这个特别的指数性就会突然之间崩塌。当客户需求不再时指数性也会停止。继续，由于深度学习的成功我们已经目睹了AI系统突然有了很好的表现。很多人似乎认为这意味着AI相当于乘数效应的性能提升会继续常态化进行下去。但其实深度学习的成功是30年不懈努力的结果，没人能够预测到这一点。这只是个孤立事件。这并不意味着不会有更多的孤立事件，也就是一潭死水似的AI研究突然会给许多AI应用插上翅膀。但是这种情况的发生频率如何并没有“定律”可循。这里面并没有物理过程，就像摩尔定律里面的大量材料那样为AI的创新提供动力。这就是上面的第三个原因的例子。所以当你看到有人把指数性增长作为AI发展的判断依据时，记住并不是所有所谓的指数性一开始都是真的具备指数性特征的，而有的在达到物理极限或者缺少更多的经济影响时时就会崩塌。6.[C、D]好莱坞场景很多好莱坞科幻电影的情节都是这样的：世界跟今天的还是一样，除了一个转折。当然对于电影来说外星人入侵地球是讲得通的。一切都像往常一样，但随后有一天外星人突然就出现了。这类世界的单个变化对外星人来说是具有逻辑意义的，但对于新技术来说如何呢？在现实生活当中很多新技术多多少少是同时发生的。有时候在好莱坞的现实里面对于为什么在人类的技术世界里面会出现单个的颠覆（其他都没有变化）有着一定的合理性解释。比方说《未来终结者》里面就有通过时间旅行穿越的来自未来的超级技术，所以施瓦辛格扮演的超级机器人的出现不需要一个积累的过程。但在其他一些电影里面情况似乎有点愚蠢。在《机器管家》里面，有一幕是Sam Neill扮演的Richard Martin坐下来由Robin Williams扮演的人性机器人服侍吃早餐。他一边吃早餐一边拿起一份报纸来看。报纸！印刷的报纸。而不是平板电脑，或者类似Amazon Echo这样的设备播放播客，这种设定跟互联网并没有直接的神经连接。在《银翼杀手》中，哈里森·福特扮演的Rick Deckard想要接触Sean Young扮演的机器人Rachael。故事中Rachael跟人是难以分辨的。Deckard是怎么跟她接头的呢？通过投币式公用电话。你得往里面塞进硬币。这种玩意相信本文的许多读者从来都没见过。这就是好莱坞电影的两个例子，在这些例子当中作家、导演、制片想象会有一个人形机器人，它能够看、听、说，并且像人一样行动——几乎就是AGI了。其中涉及的神乎其神的材料和机制姑且就不管了。但那些创意人才却缺乏想象，或者意愿去考虑世界的其他方面可能也会随着该技术的形成而改变。结果证明，很多AI研究人员和AI权威，尤其是那些沉溺于预测C、D的悲观主义者，其想象力也类似地受到挑战。除了许多C、D的时间尺度预测错了以外，他们还忽视了一个事实，那就是入股我们最终能够开发出那么聪明的设备的话，那时候的世界跟我们现在的那个一定会有显著的不同。我们不会突然被此类超级智能的出现给吓到。它们会在技术上逐渐演进，我们的世界会变得不一样，会充斥着许多其他的智能，而且我早已经有了很多体验。比方说，在D（想要干掉我们的邪恶超级智能）的出现很久之前，我们会看到不那么聪明和好战的机器出现。在此之前会是脾气真的很暴躁的机器。再往前则是相当乏味的机器。而在它们之前则是自大讨厌的机器。这一路上我们会改变我们的世界，既要为了新技术调整环境，也要对新技术本身进行调整。我不是说可能不会有挑战。而是说未必回想很多人以为那样是突然的、意料之外的。关于令人震惊场合的天马行空的想象是没有帮助的——这些永远都是错的，或者甚至连接近都算不上。“好莱坞场景”是很好的论证手段，但通常跟未来现实并没有任何关联。7. [B、C、D]部署速度随着这个世界变成了软件，新版本的部署频率在一些行业已经变得非常高。像Facebook这样的平台的新功能几乎是按小时为周期部署的。对于许多新功能来说，只要通过了集成测试，如果现场出现问题需要回退到旧版本的话经济的负面影响是非常小的——我经常发现在此类平台上使用的功能突然失效1小时左右，我认为算是部署失败。对于产生收入的组件，比如广告投放组件来说，需要更加小心一点，而发生的频率是以周计算的。这属于硅谷和Web软件开发者早已习以为常的节奏。这种节奏有效是因为新部署代码的边际成本非常非常接近于0。但硬件的边际成本就很高。我们在日常生活就能感受到。我们今天购买的很多汽车都不是自动驾驶的，大多数也都不是软件使能的，到2040年的时候可能还会在道路上出现。这就给我们的车多快变成自动驾驶增加了天然的限制。如果我们今天要建个新家，我们的预计是它应该能顶100年左右。我现在住的建筑是在1904年建造的，在我的邻居里面还远算不上最古老的建筑。资本成本让物理硬件存活很长一段时间，即便有了高科技的出现，即便它还有存在主义使命要履行。美国空军的B-52轰炸机仍然在服役。该版飞机是在1961年引进的，至今已经56年。最后一架是在1963年建造的，大概也已经有54年了。现在这批飞机预计要服役到2040年，可能还要更久——有讨论要把它们的寿命延长到100年。美国的路基洲际弹道导弹（ICBM）是民兵-III的变种，1970年引进。数量一共有450。其发射系统要靠8英寸的软盘驱动器，发射过程中的一些数字通信是通过模拟电话线进行的。我在世界各地的工厂里经常看到几十年的老设备。我甚至见过工厂里运行Windows 3.0（1990年推出）的PC。其思维模式是“如果没坏就不要修”。那些PC和软件已经可靠地运行同一个软件执行同样的任务超过20年了。欧美中日韩的工厂，包括全新的工厂，其主要的控制机制都是基于可编程逻辑控制器（PLC）的。这是在1968年引入来取代继电器的。“线圈”仍然是目前使用的主要抽象单元，PLC的编程方式也像是存在一个24V继电器网络一样。尽管如此，一些直连线已经被以太网电缆取代。它们模拟的是基于RS485 8位串行字符协议的更古老网络，后者携带的是模仿24V DC电流开关。而以太网电缆并不是开放网络的一部分，相反，一根根独立的电缆都是点对点连接的，体现的是这些崭新的古老知道控制器的控制流。当你想要改变信息流或者控制流时，全球大多数工厂都需要找来顾问用数周的时间弄清楚上面有什么，设计新的重新配置，然后一群商人队伍再进行重新布线，对硬件进行重新配置。这种设备的一家主要制造商最近告诉我说他们的节奏是每20年更新3次软件。原则来说这事儿可以换种做法。但在实践上不可行。我在讨论的可不仅仅是技术停滞的地方。就在这个时候我还在看着职位需求列表，就在今天，Tesla的工厂还试图招聘全职的PLC技术人员。通过继电器仿真来对当今最先进的AI软件驱动的汽车生产进行自动化。很多的AI研究人员和权威想象这个世界已经是数字化了，只需要把新的AI系统引进来就能马上给现场、供应链、车间、产品设计带来运营方面的改变。这跟事实完全是南辕北辙。自动化重新配置的阻抗实在是惊人的、令人错愕的不灵活。这一领域你很难给出一个好点子。改变实在是太慢了。制造回形针的AI系统决定动用一切资源以其他人类需求为代价生产出越来越多的回形针的例子其实只是个怪异的白日梦。未来几十年内在这个循环里面都会有关心布线问题的人的参与。几乎所有机器人和AI方面的创新都需要很长很长的时间才能广泛部署，所需时间之长要超出圈子内外的人的想象。无人车就是个例子。突然之间每个人都认识了这个东西，以为很快就会部署。但这所需的时间比想象得要长得多。它需要几十年，而不是几年。如果你认为这种想法有点悲观的话你应该意识到自从第一辆无人车路演至今已经30年过去但还是没有部署。1987年Ernst Dickmanns和他的团队在慕尼黑联邦国防军大学已经能让他们的无人车以90公里的时速在高速路上行驶了20公里。1995年7月，由Chuck Thorpe和Takeo Kanade领衔的CMU团队研发的第一辆不用手握方向盘脚踩踏板的厢式旅行车实现了横穿美国东西海岸的壮举。Google/Waymo做无人车已经有8年了，但是大规模部署仍然遥遥无期。从1987年算起，可能需要40、50或者60年我们才能有无人车的真正部署。机器人和AI的新想法也需要很长很长的时间才能变成现实、部署起来。结语当你看到权威对将来的机器人和人工智能奇迹或者恐怖提出警告时，我建议你仔细对他们的观点进行评估，看看有没有陷入这7个陷阱。根据我的经验，从他们的论点里面你总能找到2、3或者4个这样的漏洞。预测未来真的很难，尤其是提前预测更是难上加难。原文链接：http://rodneybrooks.com/the-seven-deadly-sins-of-predicting-the-future-of-ai/编译组出品。编辑：郝鹏程。