中国工程院院士、CAAI名誉理事长、主线科技首席科学家李德毅作为大会嘉宾登台发表重磅演讲：《探索新一代人工智能产业发展》，就新一代人工智能的发展历史、产业现状、突破核心以及智能时代的中国方案发表了精彩观点。
以下为李德毅院士演讲实录。
今天，我们很高兴能在这里见证历史，也创造历史。第一个创新中心（新一代人工智能物流创新中心）在这里成立，第一个干线物流项目（中国首个干线物流自动驾驶商业项目）要在这里正式启动。
我今天想讲一讲，在当前人工智能产业如火如荼、甚至有一些疯狂的背景下，我做的一些冷思考，我报告的题目是《探索新一代人工智能产业发展》，有一个很重要的副标题是《智能时代的中国方案》。
我们先讲一讲当前的形势：
新一代人工智能如何从传统人工智能中脱颖而出？
其实人工智能比我们想像得要难，甚至要难得多。现在各个学校，各个学会，各个地区都在开人工智能大会，我个人认为要认真地想一想当前中国的现状。我写了一首诗描述它：“基础研究弱”，因为我们中国拿到图灵奖的只有姚期智院士，当时在美国取得的，我们中国人在中国国土上还没拿到过图灵奖；“辐射市场大”，人人都在喝人工智能的汤，这个汤很好喝；“叶茂枝不壮，树大根不深，叫好难叫座”，我们参加无人驾驶的比赛已经十多年了，每次都有老百姓不看好，说为什么还有一个安全员呀？为什么人家不投资啊？叫好的人多，出钱的人少，所以这就反应了当年真实的情况。
尤其重要的是，中国人提出一个新一代（人工智能），我们只知道人工智能有寒冬，有春天哪怕有夏天，那么“新一代人工智能”是什么意思？中间的分界点在哪里？以前的传统人工智能叫什么名字？后面新一代人工智能的技术特征是什么呀？
如果我们对这几个问题回答不清楚，我们在忽悠谁呢？在忽悠自己吗？那是绝对不允许的。所以这里我做了一个定义：传统人工智能，我把它叫做计算机智能，凡是在计算机上完成的智能都是计算机科学的应用；新一代人工智能，按照国家的希望，要做一个类脑的智能。这个想法当然很好，但脑科学现在到了什么程度呢？我们做得出来吗？如果说新一代人工智能和传统人工智能之间有一个分界点，那么这个分界点是什么重大事件呢？本人认为是2016年的围棋程序（AlphaGo），它是以深度学习为基础的人工智能，使得全世界对人工智能刮目相看。
因此这张图表就告诉我们一个基本的标签，新一代人工智能是什么？传统人工智能是什么？分界点在哪里。现在做的最好的是GPT-3，人工智能的高峰，做自然语言处理的，使用1750亿个参数，通过深度学习来做预训练、预编程的人工智能。那么类脑、类人的人工智能应该是什么呢？我认为既然是新一代，就不应该只是小的改进，因此我们应该做自学习、会编程的人工智能。我们不能把软件工程师的编码当作是机器的智能，计算机只是在重复这些编码而已，真正的“智能”是算法工程师的编码，一定要自编程、会学习才行。
没有类鸟，人类发明了飞机，反过来用空气动力学解释了鸟的滑翔。其实，鸟在空气中的很多复杂动作，科学解释不了，所以我们的飞机的翅膀是不动的，学的是鸟的滑翔；没有类脑，人类发明了计算机，反过来用计算机解释了人脑的部分智能。因此，我个人认为类脑、类人的智能之路还很长很长，如果按照智人在进化过程中七万年的历史作为对比，我们花一百年、三百年来做这件事也不算慢。
类脑的方法千万种，我们该如何入手呢？我个人认为受脑科学和认知科学启发的人工智能比较靠谱。我们说的类脑智能实际上是脑科学和认知科学启发的人工智能，尤其是认知科学，它的历史已经一百多年了。我们要剥离意识，不要做人工生命。这个新冠病毒告诉我们，病毒还不是一个完全的生命，它还有一个宿主的概念，但却已经把我们人类搞得很狼狈了，所以千万不要搞一个人类的异己当作新型人类，我们就做人脑的、智能的体外延伸，它是个工具，在物理装置上外显人类智能，研发智能机器。我们今天这个干线物流自动驾驶项目就是做这个的（智能机器）。
因此，我们强调行为主义的方法有重要的两条，一个是模仿，一个是类比，我们把它拓展为感知智能和行为智能。计算智能，我们当然要发扬，而连接主义的方法，我这里提出了一个新的概念叫做记忆智能，不仅仅是计算。因此在我的字典里有三个智能：感知智能、认知智能和行为智能，感知智能和认知智能也可以叫做交互智能，行为智能、认知智能里边则有计算智能和记忆智能。
为了把这个问题说清楚，我自己做了一张片子。假如现在有个盲人，他带了一个机器导盲犬，他要走出这个交通枢纽，这个机器导盲犬当然是带摄像头了，它就通过摄像头看哪个出口是我们要出去的呢？它看到了一个B字，又瞄到了C字，很快就确认这是C出口，所以另一个是B出口，然后机器导盲犬一次规划，二次规划就可以从B出口走出去了。但是，如果把这个C标签换成14，这个机器导盲犬就会发现那个字不是B，而是13。所以这个B字是带有不确定性的，横过来看是B，竖过来看是13，这就叫做情境不同。为什么我们要有落地场景？就是要看情境。在不同的情境里，B字代表着不同的语义。
所以，我提出来重要的四个单词：语境、语用、语义、语法。计算机看很多的语法就是算法，看很多语义就是文字。我们不但看这两个，还要看更重要的两个：语境和语用。所以关于新一代人工智能，我提了八个字叫“各智其智，智智与共”。
计算机诞生于符号处理，类似人的高阶认知，我们被困在计算机太久太久了，我们总是在想计算快一点，再快一点，但是计算就是人类智能吗？人类智能是在和环境交互中进化的，过了几万年了，先有感知，先有行为，先有具身智能，先低阶后高阶，具身产生感知智能和行为智能，高阶认知产生记忆智能和计算智能。
因此，新一代人工智能一定要另辟蹊径，来实现更大更快的突破，这才叫勇闯无人区。新一代人工智能必须有质的跃升：从计算智能扩展到记忆智能，从人机交互扩展到交互认知，从深度学习扩展到机器自学习、自编程。我认为“各智其智，智智与共”，才是新一代人工智能的研究方向！
人类正在进入智能时代，我们的卡车，我们的汽车，我们的动能机器正在被人工智能润物无声地渗透进去。各式各样的智能代理或者智能机器正在成为人类智能的体外延伸，智能驾驶无处不在，无时不在。
会学习是新一代人工智能的核心
那么，新一代人工智能的核心是什么？我认为是会学习。什么叫会学习？英文叫做“Learningtolearn”。一个好的老师，只教学生知识吗？不对，不但要教他知识，还要教他怎样使用知识，这叫高阶学习。那么如何学习？
学习：物理空间和认知空间的交互
学习：不刻意区分通用智能和专用智能
人类模仿学习早在语言文字之前就有了，不要小看模仿，人类发明文字就是模仿，特别是中国的象形字。模仿培养了注意力选择，培养了人的想象力和类比力，形象而生动，模仿、联想和简约是可以跨领域使用的通用智能，体现创造力。模仿有两个重要的创造因素，一个是抽象，一个是类比。常识就是特定人群的共识，不言而喻，可以缺省。至于是通用智能还是专用智能，常识还是非常识，仅仅是相对的，没有必要刻意区分。
现在大家崇拜的围棋程序（AlphaGo），它固然可以把人类围棋冠军打败，但是今天如果我们突然不下19x19（棋盘）的围棋了，改下19x9的长方形棋盘了，那这时围棋程序就变菜了，而人类棋手依然可以下得风生水起。这就是说明，在通用智能里边有相互的专用，在专用智能里也有相互的通用。
通过学习让机器自编程自成长
当前，我们用机器来说话，用机器来做自然语言翻译，符不符合科学的基本原理呢？我们可以想一想，计算机主要是靠语言实现的，计算机语言主要是靠数学来描述的。那么哪一类最高等的数学论文有没有用自然语言来帮忙的呢？因此，现在用计算机来解决自然语言，是不是掉进了哥德尔不完备定理的坑里？
因此，我认为，我们要强调学习是新一代人工智能的核心，不只是解决预设同类问题的能力。无人车无论是在比赛中，还是在现实的公路上遇到的事故，常常都是无法预料的事故，我们有个比喻叫做哪壶不开提哪壶，无人车真正碰到的事故，在之前的测试数据库中是找不到的。所以不能只能解决预设的同类问题，而是经过学习，可具有解释解决未曾料想的新问题的能力。具不具有通用的智能，体现在能不能随时针对一个跨领域的现实问题，生成新的记忆边界，完成推理。
因此，我们新一代人工智能物流创新中心应该研发有感知、有认知、有行为、可交互、会学习、自成长的新一代智能机器，我们希望创新中心要把这个事情做好，而不是在计算机里面忙着编码，只是重复软件工程师的编码。
人工智能产业，既是自成产业，更是赋能产业。如果自身没有硬核，难以赋能，难以形成规模经济。传统人工智能——计算机智能的硬核是什么呢？是算力、数据和算法，传统人工智能的这碗汤，大家喝了还是觉得有滋有味的。
但是对于我们新一代人工智能物流创新中心来说，我们的目标应该朝向2056年，人工智能发展100年的时候，我们要形成新一代人工智能的三个硬核：交互、学习和记忆，那这碗“AI+”的汤的滋味就更浓了，将赋能各行各业，形成真正的亿万级规模的经济，这就是我们今天在这里成立创新中心的意义所在。
智能时代的中国方案
那么，中国的方案到2056年该是什么样子呢？我个人认为智能驾驶是智能代理和智能机器的典型代表，它改变“游戏规则”，重塑未来产业格局，改变人们的生产生活方式，决定一些企业组织的生死存亡，影响世界强国更替兴衰，推动人类文明演进发展。这段话不是我编的，是我们中国工程院给国务院的报告中阐述“智能驾驶为什么是颠覆性技术”的一段话。但是，当前的问题是人们对智能驾驶的长远作用认识不足，对产业化难度认识不足，对近期效果期望过高。谁不希望无人车里没有那个安全员呢？但是发生事故怎么办呢？至少得有个云代驾吧，所以这三个事情我们要反复地说清楚。
这个自动驾驶技术的问题是涉及到人命安全的大事，所以按照常规的颠覆性技术发展的三个时期划分，共有三个时期，一个是科研探索期，解决从0到1的问题；然后是市场创新期，解决从1到10的问题；最后是规模发展期，解决从10到10的N次方的问题。如果说从1985年到2020年的35年中，我们已经走过了科研探索期，那么对于我们新一代人工智能（无人驾驶）而言，从2020年到2030年的这十年将非常关键，无人驾驶要孵化产品，并且被社会接受。
现在，全球一共有多少辆车呢？到2035年，全球又有多少辆车是无人驾驶的呢？我个人做了一个非常乐观的思考，预测大概有4.4亿辆前装量产的无人驾驶车。我想今天汽车厂商听了甚至会摇头，说生产不出这么多。那现在全世界一共有多少车呢？包括特种车、救护车、卡车等等，只要带轮子的都算，全世界有18亿辆车。我想，如果实现了无人驾驶，全世界的车就可以不用再增加数量了，将来或许都不需要18亿辆车。
举个例子，咱们看看特斯拉。特斯拉在营销和产业化上很清楚，先造一款价格高昂的跑车，再用赚到的钱造价格相对低的车，再用赚到的钱造价格亲民的车，以后提供太阳能自动驾驶车。
那我们中国的无人驾驶车应该制定什么样的发展图景呢？2020年到2030年，既是全球智能驾驶最重要的市场创新期、产品孵化期，也是自动驾驶的社会接受期。现在很多人都已经很疲劳了，但我希望他们可以继续坚持一下，恰逢我国制定“十四五“发展规划和2035年远景目标，正是中国的机遇。这十年，对我国智能驾驶、智能制造乃至人工智能占领全球高地，举足轻重。2020年的时候，我国有3.6亿辆机动车保有量，其中汽车是2.7亿辆。我们希望到2035年，前装量产的无人驾驶车要达到1亿辆，在座的汽车厂商同志与投资人同志，想一想这是非常雄心壮志的目标。
决定智能驾驶影响力的不仅仅是技术，一定要随着应用场景落地的深化，加速技术的迭代和新的创新。一个驾驶脑要迭代多少次呢？不是100次，而是要经过1000次，才能经得起摔打。
因此在孵化期的前五年是非常重要的，我们要通过有趣的技术，谨慎地选择落地场景，先用于特种车或者商用车，而不是你家的小轿车，我们要吸引创新者或早期的创业者。
我个人认为2020年到2025年的孵化期有四大场景。那我们今天就有第一大赛道：卡车物流赛道，可以落地到干线物流、港口还有矿山场景；乘用车赛道先解决自动泊车问题，然后解决快速公交和普通公交的问题，最后解决RoboTaxi的问题；农机赛道解决拖拉机无人驾驶的问题；低速电动车赛道，解决无人配送、环卫、园区通勤的问题。所以我认为产业化就这四条路，大家抓住了往前走，就能起到榜样作用。
其中，在自动驾驶卡车赛道，我们以港口无人水平运输带动自动驾驶卡车落地；农机赛道，我在农业大会上提出来要把无人驾驶拖拉机作为智慧农业的起跑线；乘用车赛道，先把自动泊车做好，不管是室内还是露天的停车场；低速电动车赛道，率先实现无人配送规模化应用。
孵化期的后五年，2025年到2030年是什么样子呢？我们做的一个估计，自动驾驶从有趣向有用跨越，开始被早期采用者所接受。产业链配套形成、可规模化扩展、提供精准化管理和市场化服务，产品开始快速迭代升级，十大赛道全面铺开，从示范走向普及。智能网联汽车生产超过一千万辆。我们主线科技现在已经做了100辆自动驾驶卡车了，现在正在做一个千辆和万辆规模的计划，这个还是很务实地一步步在往前走的，不是说大话的。我们希望大部分城市的BRT公交能实现自动驾驶，宇通刚刚在郑州宣布了一条BRT的自动驾驶路线，要是全国大中型城市都实现自动驾驶公交了，那么老百姓的幸福获得感就更强了。将自动驾驶技术普遍推广于特种车和商用车，然后迅速向私家车和小轿车普及，做一些老百姓消费得起的时尚的小车子。
到2030年至2035年大规模发展的前五年，我们有了不再是软件定义的汽车，更不是四个轮子上加个计算机，而是具备学习能力的智能驾驶车，包括试错学习和向事故学习，不仅有计算智能，还有交互智能和记忆智能，可以自学习，自成长。
到2035年至45年的时候，我们希望智能驾驶车辆之间自然交互，能够突破各种问题，突破各种地理栅栏、天气栅栏和人文地俗栅栏。车群具有灵活编队模式，形成新的交通文化和社会生态，到那个时候，人工驾驶的门坎反而提升了，一般人做不到了。
中国智能网联生态，目前应该是有条件领先全球的，尤其是我们北斗和车联网。等到人工智能一百年的时候，国内罕见人工驾驶，智能驾驶就像我们现在基础设施——高铁一样，在全世界都是领先的。因此，可交互会学习自成长的轮式机器人及其编队，可望实现全国范围内的交通全覆盖。所以，人工智能一百年的时候，我们有没有可能向全世界给出一张继高铁之后的很好的答卷？那这个答卷就应该是智能驾驶。
智能驾驶有望成为我国继高铁之后的又一张崭新名片，它表现在：
以港口枢纽和高速干线物流为代表的新一代人工智能物流网络
最后总结一下，如果自动驾驶车辆的行为和人类驾驶员有区别的话，行人不会同意一辆自主机器人在他们身边开过。有人驾驶车和无人驾驶车之间的行为互动，将成为我们生活中的常态。智能驾驶最有意义的成果告诉人们，社会终将在没有明确规定的情况下，就是我们所说的L5级自动驾驶，物理机器与人进行互动，随着智能润物细无声地向动能渗透，为创造与人类公开互动的智能机器创造了机会，为机器人接受学校等各类场所的传承学习创造了机会，也为用较少的人监督遥控更多的动能机器在各类农场、港口、矿山、工厂、交通运输、旅店、家庭、写字楼等为人类不知疲倦地劳作创造了机会，人类就真的进入到了智能时代，谢谢大家！