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辑导语：随着技术的发展、环境的更迭与用户需求渐趋多样化，未来IoT的发展将会如何？可以想见的是，人事物之间的联系可能会更加紧密与多元化，由此，IoT产品的设计更是应该依据业务场景，从用户角度出发，切实地解决用户需求。
在知乎上有这样一个问题，人类为什么没有发展出攻击性的器官？
想必我们有很多人小时候幻想过拥有雄鹰的翅膀到处飞来飞去，抑或是拥有老虎的牙齿去追寻猎物，又或者像蜘蛛侠一样吐丝成网，飞檐走壁，但现实很残酷，人类拥有的好像是一个特别“脆弱”的躯体，它好像看起来没什么用。
那么人类在进化过程中，是什么让“脆弱”的躯体拥有了堪比神明的力量呢？
当非洲大草原上的第一批智人被迫从树上下来觅食开始，我们就学会了用工具维持自己的生存，从那时候起，借助工具和自然的力量为人类所用，成为我们进化的加速器。我们的长矛好像比老虎的牙齿更锋利，我们骑着马好像比狮子跑得更快，耐力更强，我们弓箭的速度一点也不亚于雄鹰的俯冲。
我们的躯体依旧是“脆弱”的，但是借助工具，人类已经坐在食物链顶端几万年了，并发展出灿烂的现代文明。
在信息技术飞速发展的当代，我们与物的连接更为紧密，我们可以借助信息技术，更好地使用工具为人类服务，想象一下作为上帝宠儿的未来人类的某一天：起床后智能家居开始工作，窗帘自动拉开，温度自动调控，早餐已经为你做好，而要去上班的自动驾驶汽车，已停在楼下等候……
未来人类社会的拓展边界有多大，除了取决于人类的想象力，还取决于人与物、物与物之间的连接究竟有多紧密。
IoT即Internet of things，万物互联，物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》，但受限于当时的硬件、网络以及传感设备，此时的IoT尚处于概念阶段。
2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。
随着电子信息技术的快速发展，在日常生活中，有着越来越多的电子设备，为我们提供更加便捷的生活方式，这些设备包括且不限于日常生活家电、工业设备等。
本质上，物联网的核心是物与物、人与物之间的信息交互，物联网就是对物与物之间的连接、人与物之间的连接提供解决方式的，通过整体感知、可靠传输和智能处理，完成业务闭环。
举例来讲，智能扫地机器人，通过机器人的传感器（红外线侦测系统）感知周围环境，完成移动和扫除工作；同时，通过近场通信连接其他设备，比如可通过WIFI链接智能手机，通过智能手机控制扫地机器人，至此完成了与人的连接工作。同时，也可以通过云计算，处理物联网感知层获取大量数据信息，从而给用户带来更好的体验。
物联网的应用涉及工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域，也在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等领域全面开花。通过物联网技术，提高了相关领域的智能化发展，最重要的是提高了人员设备的工作效率。
目前物联网技术应用比较普及的几个行业是智能家居、智能交通和智能工厂，智能家居是 IoT 行业里面离用户最近的细分市场，以下是几个比较典型的应用场景。
1）全屋智能
智能家居是离普通用户比较近的一种场景了，也是现在IoT行业发展最为蓬勃的行业之一，包括海尔、小米、华为等一众厂商都有所布局。
图源网络
2）共享领域
在共享单车大爆发的2016年，IoT技术在共享领域全面铺开。
很有意思的是，共享单车解锁方式的发展，恰好也浓缩了IoT技术的发展。
3）智能音响
智能音响领域是一个神仙打架的领域，最早的Amazon Echo，再到苹果的HomePod，谷歌的Google Home，国内阿里的天猫精灵、百度的小度音响、小米的小爱音响等等。
为何这些软件属性比较强的巨头都进军这个行业呢？因为这涉及到下一代人机交互入口——语音交互，再加上各个巨头本身对于智能语音分析有着深入的研究，包括苹果的siri、Amazon Echo背后的Alexa，以及小米的小爱同学，都是属于智能语音技术比较成熟的产品。而这些产品的落地，需要一个硬件载体，这个载体就是智能音响。
随着IoT技术的发展，智能音响从刚开始的简单功能进化成个人助理（Personal Assistant），比如通过物联网技术连接扫地机器人等智能家居，就可以通过智能音响来控制智能家居的行为。
4）自动驾驶
当我们在畅想未来的时候，我们一般会将目光聚焦于衣食住行，而在城市越来越大，对出行效率的需求的越来越高的当下，自动驾驶正是一个火热的赛道。
我们很早就知道谷歌、百度等软件厂商已经在测试自动驾驶技术了，特斯拉的出现像一条鲶鱼，彻底带动了软件厂商的智能驾驶落地化和传统汽车厂商的转型。一方面，随着节能减排的人类大愿景的落实，新能源汽车如雨后春笋般出现，同时，这些汽车厂商也或多或少涉足了自动驾驶的领域。
自动驾驶之所以未全面铺开，是因为其对于安全的要求极其苛刻，近些年发生过很多特斯拉车主手脱离方向盘使用Autopilot而发生的事故，为了避免此类事故的发生，汽车身上的传感器也在不断的进化中。
没有传感器，就不存在自动驾驶汽车，现在主流的自动驾驶汽车采用的传感器多为摄像头、雷达和激光雷达。通过这些传感器，获取车辆行驶信息，大量的数据不断积累保存在云端，通过机器学习等人工智能手段不断改进训练模型，从而完善自动驾驶的体验。
随着5G技术的发展，物联网技术的应用将更上一个台阶，5G技术的三大应用场景中mMTC（大规模机器通信），就是针对大规模物联网业务的应用。
5G在广覆盖、低延时和安全性能上有明显优势，这意味着5G可以作为物联网的高速公路，连接大量的物联网传感器应用，提高传输效率，覆盖更多设备，提供更多的解决方案。
可以想象的是，在未来，物与物的连接将会更加地广泛和紧密，而人与物的连接将会更加地多元。
作为一个设计师，物联网技术的发展打破了以单一设备为主体的设计，在以往的交互设计中，我们的业务目标是围绕着人来设计的，我们的设计对象是单一的屏幕，无论是PC时代的客户端和web设计，还是移动时代的APP设计，我们的交互空间都仅限于可显示区域内的互动设计。
随着物联网的普及，物联网智能设备的逐渐增多，体验设计的延展性也愈发加强，我们开始设计物与物之间的交互方式，开始设计人与物之间的互动方式，可见交互的痕迹越来越少，而不可见交互的痕迹越来越多。
举例来讲，我们如何定义物与物之间的的连接。
比如智能手机和电脑的连接，苹果是通过iCloud统一管理云端通信，通过AirDrop来传输数据，随着M1芯片的发布，iOS应用也可以在ARM架构的Mac上打开。
又比如华为手机的碰一碰功能，通过手机和电脑的触碰（NFC），可以建立近场通信，连接设备并传输数据。
在IoT产品相关的设计中，体验设计师的关注点不应该仅仅局限在软件产品层面，我们应该了解每个设备的特性以及功能，它是如何工作的、如何与其他设备进行连接的、产生的数据又是如何传输的、数据是怎样被处理的、处理后的数据又是怎样服务于我们的业务目标的。
物联网技术对普通用户就像是一个『黑箱』，只知其输入输出，不知其工作原理，对于用户来讲，很多交互是不可见的，比如多设备的联动、数据的分析、自然语言处理等，用户只需要知道结果就可以。因此在设计过程中，我们的业务目标始终是围绕着『人』来展开的，良好的用户体验也是为了满足『人』的需要。
在过去的体验设计中，从单一的交互界面设计，再到全链路的服务设计，我们注重业务流程的完整闭环，从而打造良好的商业产品，我们关注使用者的体验，也关注体验设计相关的商业价值。
而在物联网相关的设计中，我们除了关注以上的业务诉求以外，还需要关注软硬件交互的业务流程。应用层除了针对消费者的产品以外，还有着大量管理设备特性的软件产品，其最重要的诉求就是硬件产品关键节点的可视化以及可操作化，满足从设备管理、设备检验再到设备维修的全流程线上管理需求。
从事这个行业，我们需『内外兼修』，既要学习相关的硬件知识，也要熟悉设备运用的业务场景。
由于很多设备是依赖于一定的环境，因此，没有实际考察过业务场景是不足以设计出优秀的物联网软件产品的。如果你的设计目标是为智能工厂设计一套管理系统，那你就得去实际工厂考察并熟悉具体的运作方式和关键节点，你得了解用户的使用痛点是什么，怎样才能提高效率。
当你设身处地地站在用户角度上去思考的时候，意味着离最佳的设计解决方案已经不远了。
参考资料：
IoT技术解
http://www.elecfans.com/application/Communication/636093.html
智能家居（Iot）交互设计方法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26845446
IoT时代的设计
http://www.woshipm.com/pd/721146.html
解读NB-Iot智能锁：为何ofo和摩拜都要做NB-Iot智能锁？
http://www.woshipm.com/it/740632.html
内容、软件、产品，IoT厂商成功三因素
http://www.woshipm.com/pd/2046073.html
未来物联网交互会有哪些创新
https://www.uisdc.com/internet-of-things-innovation#
作者：瓦尔登；公众号：星野随记（ID：Free_mediocre）
本文由 @瓦尔登 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
辑部 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
“一起花光比尔盖茨的8000万美金，来不来？”
23年前，李开复跟张亚勤这样“画饼”，于是亚洲最牛的计算机研究院就此诞生！
如今，他们一个是最具影响力的VC代表，他创办的创新工场已成为很多技术创新和前沿科技企业的精准捕手，他出版的书籍，不少登上畅销书排行榜。
另一个则是清华智能产业研究院院长、清华智能科学讲席教授，前不久他刚当选中国工程院外籍院士。加之此前美国艺术与科学院院士、澳洲国家工程院院士，成为“三院院士”。
结果在MEET2022智能未来大会的现场，两人时隔多年首次同台，在近两百万观众面前，揭秘相识往事，也分享了各自对于科技发展趋势的看法。
从网友的反应上看，这次巅峰对话足以满足他们的期待。甚至还吸引了数十家主流媒体关注报道。
巅峰对话还有哪些亮点？以及十余位顶级AI大咖分享更多精彩内容，老样子，我们详细道来，一文看尽。
李开复张亚勤的巅峰对话环节，主要讨论了三个方面。
首先，他们回忆起23年前回国创建微软亚洲研究院MSRA的事情。
当时李开复给张亚勤打电话，就“画了很大的饼”。他们想一同打造中国计算机的黄埔军校，以此证明给全世界看，中国人也能做最顶级的科研。
结果就在张亚勤决定回国，到北京第一天就被李开复修理了。
嗯，理发的理。
张亚勤回忆到，当时跟沈向洋一同回国，头发因为很长时间没打理，他们就被李开复带去理发了。
如今回过头看，当初说要建立个亚洲最牛、全球一流的计算机实验室这一个目标，在张亚勤看来已经实现，尤其在培养人才这方面。
而且过程中，也有让他们感到意外和大受震撼的进展。
比如李开复举例，谁能想到后来的AI四小龙的创始团队，都有微软亚洲研究院的背景。
还有像现在顶尖高校、大企业CTO以及一些创业公司，都有特别多当时培养的人才。
我们感觉特别欣慰，有种桃李满天下的感觉。
接着，他们探讨了当下最流行议题和技术风向。
比如元宇宙。
李开复认为，它肯定会到来的，但五年之内不会有特别巨大的公司或应用出现。
张亚勤则补充，要用开放的心态去看待元宇宙。
一方面，如果说，元宇宙是真实世界与虚拟世界的融合，但以真实世界为主的话。
很多公司已经在做了，目前产品形态是技术的一种拓展。
另一方面，要说元宇宙是完全的虚拟世界，和真实世界没关系，那可能走得就太远了一点。现在也有不少炒作，技术也并不成熟，还需要不断地发展。
再比如，科学家创业的热议趋势。
两位老朋友一致认为，科学家创业需要一个企业家伙伴。
张亚勤还补充道，科学家还需要专注。如果决定创业，那就出来做这件事。他认为科学家同时上课做科研，还要管理公司是很困难的。
最后他们放眼未来，有哪些领域和赛道值得看好。
张亚勤提及了AI与生物计算和生命科学交叉、无人驾驶和智慧交通，以及IOT。
而李开复Pick的第一个与张亚勤相同，除此之外还有机器人领域，尤其在工业制造上的应用，以及自然语言理解。
尤其是自然语言理解，李开复认为它在近几年的发展跟当年CNN、DNN一样，正从感知智能迅速迈向认知智能。未来AI一旦超越人类，就能做很多辅助、取代人类的工作。
而至于自身的未来小目标，张亚勤还是继续3.0人生——把AIR做起来，李开复则是想用行动证明做高科技的投资回报要比互联网更高。
哦对，这当中还有个小插曲。
当两位被问到，如果有项超能力——可以复制对方的能力，那会如何选择。
李开复首先就说，会复制张亚勤12岁就能读大学的天才能力。
而张亚勤，最想复制李开复“吃遍美食还不胖”的能力。
此外，亚勤还说想复制他对未来的洞察，以及可以用简单的语言把复杂事物表述总结出来的能力。
李开复和张亚勤的巅峰对话，由量子位总编辑李根主持，在对话环节最后，他表示能够促成开复和亚勤的这样一次“老友对谈”，是量子位一直以来的愿望——
不仅是因为两位大咖今时今日的地位和成就，更是因为他们在23年前作出的回中国的决定，某种程度上来讲，奠定了如今智能未来的基础。
而且更关键的是，开复和亚勤，还都在继续为产业培育人才、鼓励创新，是中国智能产业领域当之无愧的两座高峰。
实际上，在巅峰对话开始前，清华大学智能科学讲席教授、清华智能产业研究院院长张亚勤，还以开场主题演讲的形式，分享了他对趋势——特别是AI+生命科学的判断。
清华智能产业研究院AIR于2020年成立，其使命是用人工智能技术赋能产业推动社会进步。
清华AIR选择了三个方向作为突破点：智能交通、智慧物联、智慧医疗。张亚勤这次分享的重点是智慧医疗方向中，人工智能如何赋能生命科学。
他认为整个信息产业过去三十年最大的突破就是数字化，从开始的内容数字化、企业数字化，到现在进入物理世界的数字化和生物世界的数字化。
一方面我们的身体从大脑、器官，到细胞、蛋白质、基因、分子都在数字化，另一方面人工智能算法、算力和系统的快速进展让大量数据有了使用的场所。
以前新药研发需要超过十几年的周期，十亿美元的投入， AI正在改变这种状况。
新冠疫苗去年年底进入临床试验，今年大规模使用，这可能是人类历史上最快的一次计算机科学包括人工智能加速疫苗开发的例子。
另外迁移学习用少量原始数据加上动物模型快速发现了对罕见病的药物，几何深度学习找出了广谱、稳定的新冠抗体，对变种株也有效，Swin Transformer用于测序基因里90%的未编码部分……
张亚勤总结道，AI和生命科学有很多可合作的地方，能让生物制药更快速、精准、安全，更经济、普惠。
但同时也有很多壁垒，算法的透明性、可解释性、隐私安全、伦理等挑战，以及如何把两个行业无缝连接起来。
由此研究院提出了「AI+生命科学破壁计划」作为前沿研究任务，跨越两个领域的鸿沟、打破壁垒促进AI与生命科学的深度交叉融合，构建AI+生命科学的研究和技术生态。
张亚勤看见了生物世界的数字化和AI技术的进展，相信下个十年是生物制药和人工智能融合的大好时机，也是行业发展的最大的机遇。
百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜解读了技术创新与产业发展的关系。
根据中国信息通信研究院的数据，2020年我国数字经济已经达到了39.2万亿元，占GDP总值的38.6%，位居世界第二。未来这个数值的绝对值和相对比例都会持续增加，数字产业化和产业数字化齐头并进。
从产业发展角度，可以看到产业使用人工智能的场景广泛且分散，技术与产业的结合越来越深入、专业，未来前景会更大更广阔。
从技术发展角度，人工智能呈现出明显的融合创新趋势，包括软硬一体融合、跨模态多技术融合、知识与深度学习融合、技术与场景融合。
虽然底层技术越变越复杂，但所幸能够通过开源开放的人工智能平台降低门槛，使AI开发变得越来越容易。
如金融领域常见的智能合同解析与管理场景，传统都是靠人工方式从合同中提取三十多个维度信息，效率低，而保险的产品迭代速度又很快，相应的保险条款也在增加和变化，人工识别一份合同需要30分钟。技术工程师在开发平台上使用ERNIE训练了条款智能解析模型，并持续进行迭代优化，部署到保险业务平台中，提供智能解析能力，对合同文本实现了智能解析，达到通过智能辅助后单份合同解析时长缩短为1分钟。
像这样的变化，在各个行业当中都在发生。
吴甜总结道，一方面是产业的需求越来越旺盛，越来越多和广泛，另一方面技术本身也给我们带来新的想象空间，技术创新持续为产业当中运用人工智能技术注入新的动能，注入新的活力。
IBM副总裁、大中华区首席技术官谢东博士为我们分享「加速科技创新，共赢可持续未来」的议题。
从全球发展状况来看，可持续发展是我们共同面对的战略议题。世界经济论坛2021年全球风险报告指出，未来十年企业面临前的三大业务风险都与环境相关。
在中国双碳目标下，可持续发展不光是我们所有企业的社会责任，更加已经成为企业必须面对的战略议题。对于企业应该如何面对这些挑战，新技术突破会给行业带来哪些转变？
谢东博士从三个维度做了梳理。
从企业治理角度，IBM非常注重可持续发展问题，早在50年前，制定了首个企业环境的政策，2000年提出二氧化碳减排目标；与全球各行业客户建立可持续发展咨询委员会。
当中还为助力中国企业实现碳中和制定四阶段战略建议，包括确保合规、优化流程及供应链、重塑业务、引领行业。
基于环境问题，IBM推出环境智能套件，涵盖人工智能、数据分析、环境数据分层、混合云、物联网与区块链。
在技术平台助力环境议题和创新的维度，以IBM位于苏黎世的云上自主化学实验室RoboRXN为例，全球可以通过网络直接访问到实验室，远程完成了从文献检索到一些科研探索，再到功能验证各个环节。
过去两年，化学实验室RoboRXN采用的免费AI模型，已经为学生、科学家和实验者完成了近100万次反应预测。
而背后能支撑这一系列环境和可持续发展创新的底层计算技术又是怎样的？谢东博士提到了最新推出的2nm芯片技术、带有片内AI加速器的处理器Telum，以及前不久发布的突破127 量子位量子处理器。谢东博士认为，量子计算机规模化商用可能已经在不远的未来了。
小冰公司首席执行官李笛认为，有时候人们会过于高估人工智能在IQ方向的进展，却低估了人工智能在EQ方面蕴藏的巨大潜力。
那些出现在人类身边、与人类共存的「AI being」都应该有自己擅长和不擅长的领域，有自己的性格和观念，无所不知、无所不能的AI反而是面目不清的。
在迪拜世博会中国馆，正在展出AI画家夏语冰的一系列水墨画作品《山水精神》。
夏语冰除了创作能力也有着自己的面容、口音和创作观念，与另一位AI画家山东大哥完全不同。
李笛指出，如果要赋予AI创造力，它对不同事情的观念要有一致性，并反映在其所创造的东西上，才能让人类不感到违和。
当人工智能习得一定创作能力的时候，和人类创作者区别是什么？
第一，人类创作到了巅峰之后便开始滑坡，人工智能没有巅峰，要么是停滞的、要么会继续向上攀登，时间周期非常久。
第二，人类在同一时间只能专注地做一件事情，但人工智能是可以高并发的。
创造力只是小冰框架中的一小部分，最难的是如何赋予AI有趣的灵魂，真正和人类交流。
李笛看到人工智能在EQ方面蕴藏的巨大潜力，他相信我们这一代是与多样的人工智能生活在一起的第一代人类。
Rokid创始人CEO祝铭明则在大会上探讨了AR智能眼镜行业的应用落地探索。
当前大家谈元宇宙，很多人谈的是创想与未来，Rokid关注的是技术落地能力，主要有5个方面：
感知——理解——协同——展现（光学技术、图形引擎）——数字资产/内容（创作、生产工具）
祝铭明介绍，Rokid是一家产品平台型公司，除了上述五种能力，还会考虑一些载体去做和大家进行交互，也根据自己思考分成了四个象限。
横轴代表以穿戴性、佩戴性为出发点去衡量，从专用场景到日常佩戴（从左到右）。
纵轴是以展现能力为一个衡量点去思考，从内容属性到工作属性（从上到下）。
第一层，感知能力，如半导体、传感器等技术。
第二层，关注在感知基础上如何理解世界，理解周边的环境、理解人、理解事。
第三层为协同，深度思考人和人、人和事物之间的协同关系，但不是创造虚拟世界，而是融合真实世界和数字世界。
第四层，视觉和感官层的展现能力，背后涉及光学、图形引擎、算法、空间引擎等技术。
最后，为数字资产（数字内容生产）。包括创作工具、生产工具、管理、安全等方面的能力。
过程中，祝铭明还强调，Rokid做人机交互有着不同的阶段，从最早指令型的人机交互，到后面图形化的所见即所得的人机交互，对人类越来越友好。
在分享的最后，他提出了自己对于元宇宙的思考。
如果元宇宙是一种发展方向，那我们觉得元宇宙不应该是局限于虚拟世界，如何将人与真实世界和虚拟世界做一个完整的融合，不应该割裂开，这是我们一直在主导的事情。
他看到了人机交互的巨大潜力，他相信在未来，真实世界跟数字世界将进行融合而非割裂。
亚信科技首席技术官、高级副总裁欧阳晔带来了《5G网络助推边缘AI》的主题演讲。
以2006年AI第三次发展浪潮开始作为节点到现在的15年间，通信领域与AI相关的学术成果发表数量是之前15年的6.42倍。同时随着5G技术与业务的发展，云端智能需向边缘迁移。
通信技术作为数字化转型的基础设施，该如何利用5G通信技术把AI能力投送到千行百业的边缘触点？
欧阳晔博士介绍了5G网络投送AI能力到达边缘的三种模式：
AI能力投送到边缘后并不是就能直接应用到各种to B和to C场景，而是通过第五代移动通信边缘计算平台承载多种通用目的技术（如AI，数字孪生，数据治理与AIoT等）构建云边端协同整体方案。
随后欧阳晔介绍了基于五代移动通信边缘计算平台的智慧电厂、智慧工地和智慧园区3个典型场景案例。
欧阳晔指出通信和AI两个领域的发展相关性将越来越强，他相信在未来，应用层厂家、通信基础设施厂家以及运营商合作伙伴要共同努力，共同触及通信人工智能未来十年的发展。
京东集团副总裁、京东探索研究院常务副院长何晓冬则分享了多模态智能人机交互技术在复杂场景中的进化，以及技术落地给人类创造价值。
提到人工智能，往往会想到语音识别，图像识别、人脸识别、甚至机器翻译。
对话智能是种什么智能？某种程度上讲是一种融合性智能，前面提到单点基础技术都被融合在其中。
简单说，对话智能就是希望打造一个机器，它能够自如像人一样跟你对话交流沟通关怀，完成任务。
表现上看，它是种非常自然地交互方式；从技术上看，它需要感知智能、情感智能、认知智能、多轮对话管理。
何晓冬认为，对话即决策，本质上来说对话本质上是博弈与决策，语言只是一种表现形式。
接着，何晓冬介绍了在京东是如何迭代技术、让这项技术为更多用户所用、创造更多的价值。
简单来说，两种模式并行：打造前沿的技术能力，同时把前沿的技术推向千行百业应用落地。
刚刚过去的双十一，何晓冬团队通过智能人机对话系统打造的京东智能客服言犀，累计服务了超过7.4亿咨询量、16.5万的第三方商家，智能物流预约外呼超过了193万通电话，完成2.1亿次的质量检测，在整个京东的售前、售中、售后、物流各个环节实现了客服服务全链路的场景智能化。
大会现场何博士还给我们演示了智能人机对话系统服务成都顾客的真实案例~
而为了让机器人做得更好，京东还打造了五个维度的服务评价质量指数，来评价机器人和人之间的差距，展示京东在智能人机对话领域深刻的沉淀。
除了服务京东本身以外，他们的多模态智能人机交互技术还运用到更多行业当中去，比如政府的政务热线、金融行业的业务客服等。
展望未来五年，人工智能的三大支柱数据、算力、算法，都会得到进一步升级场景、系统、算力。
数据升级成持续运作的“活”场景数据；单点的算法进一步提升至综合性的AI系统，包括多算法互相协同、联合优化，这样才能打造真正端到端、高价值的AI系统。
商汤科技联合创始人、商汤集团副总裁杨帆认为，赋能产业升级是AI的核心价值所在。
今天在各行各业都有对AI的刚需存在。
如工业检测分析的痛点是效率低、漏检率高和标准不统一、检测人员水平差异大等。城市管理分析中事故的偶发性高、分散，需要大量人力投入。
杨帆说，眼下AI企业会越来越面临一种「幸福的烦恼」。
幸福之处在于刚需大量存在，烦恼之处在于刚需碎片化、场景多样化，AI企业提供技术创新的成本，包括边际成本比较高，造成了AI产业进一步发展面临的供需匹配失调的问题。
要解决这些烦恼一方面需要有通用能力的基础设施为人工智能产业创新提供支撑，另一方面需要跨组织之间的联合和协作。
杨帆从在商汤做算法的经历出发，总结出算法的三个时代。
第一个时代像手工业，非常依赖个体科学家的个人水平。
第二个时代就是过去这5年，像工业化流水线，能够用更多系统把算法创造的各个环节整合打通，持续的规模化的生产技术创新。
下一个时代该是什么？杨帆认为技术创新会走向更加通用、低成本高效，就像工业流水线趋势是自动化智能化。
从底层基础设施，到硬件，再到软件和上游应用，形成端到端系统化模式，把各个环节进行更加标准化的定义以及有机组合。
端到端整合可以带来更高的安全性以及更低的网络时延，同时把算法打造成像乐高积木块一样，提供给产业内的大家共同去打造有价值的应用。
杨帆看到了行业刚需当下没有被很好的满足，他相信平台化、规模化、低成本高效率的工具体系，会让整个产业技术创新走得更快。
思谋科技联合创始人兼技术负责人刘枢在大会分享了思谋科技如何用AI推动制造业数字化智能化转型。
人工智能在推动经济发展的同时，也在创造虚拟劳动力，去做人类不想做、做不好、不能做的事情，同时当人工智能在很多行业落地的时候，可以拉动其上下游协同发展和创新。
因此作为两年即长成独角兽的思谋科技，认为“人工智能技术正在成为一种新的生产要素”。
埃森哲曾预测到2035年，人工智能可以将年经济增长率额外提升1.6%，人工智能作为单独技术将额外带来8千亿美金增长，而如果作为生产要素去评估，将带来6万亿美金的规模增长。
再来看制造业的发展，总共经历了三个阶段：自动化-信息化-智能化，如今智能制造蕴含着巨大发展机遇。
智能制造，关键在于智能——即让制造拥有大脑，自动化只是手臂，把决策变为现实。但实际落地过程中，思谋科技遇到了些有意思的问题，这与熟悉的自然场景有许多不同。
首先，数据极度短缺。在工业场景里面，很多时候每一种缺陷的图片数量都达不到10。
第二，工业验收要求非常高。以手机为例，如果要求手机成品良率99%，假设一台手机含200个零件，那么每个零件良率都需达到99.99%。
第三，被检形态非常多。常用器件就可能有成百上千种不同的形状。
第四，缺陷难以区分。
刘枢认为，只有当系统可以自动实现算法组合和部署，人类只需要少量定制化算法设置的时候，才有可能实现AI跨领域规模产业化。
如果没有自动实现算法组合和部署的系统，在高端制造业实现AI全面产业化会非常艰难。
以智能手机为例，零件供应商平均来讲有400个，每个供应商有五个制程，每个制程又有15条产线，如果一条产线都做一个模型，大概要做3万个模型。
再放眼全行业前五的品牌，每个品牌6款产品，则需要90万个不同的算法模型，这其中还不算第二年、第三年的软硬件升级迭代。
为了达到这一目标，思谋科技研发了AI算法平台SMAP，以及沉淀了AI Know-How的DataFlow系统。
最后，刘枢还分享了智能制造的核心原则：普适性，计算为先和永不间断的学习。
当AI系统设计能够自动化，当AI部署和运营能够自动化的时候，就一定能够实现新一代智能产业的变革。
数牍科技联合创始人兼CTO蔡超超分享的主题是《隐私计算构建下一代数据流通底层的关键设施》。
刚才我们提到智能驾驶场景，就和隐私计算有很大的相关性。
智能汽车在运行过程中产生大量图片、音频甚至位置数据，都涉及到用户的隐私。这些数据的高效开发利用需要在保护数据安全的情况下进行，需要用到隐私计算。
隐私计算是一种在数据不可见的前提下，让信息进行价值流通的工程和技术体系，涉及多方安全计算，联邦学习、可信执行环境、差分隐私、同态加密、区块链等多种技术。
蔡超超同时认为隐私计算体系不是一个单一的系统，它其实是一个网络，一个底层平台，包含了不同的参与方。
每个参与方的主体可能是人、是车或其他设备，这些主体都会有自己的ID，比如身份证、电话号码、设备号，在数据合作之前需要有共同的语言把ID有效统一对齐起来，才能进行安全的数据协作。
基于隐私计算的ID系统可以做到匿名化、原始ID和敏感信息不可追溯、不可还原。
接下来，让多方在不交换原始数据的前提下进行安全合规的数据协作，应用于反欺诈、反洗钱、精准营销、联合风控等一系列场景。
蔡超超看到了有数据价值交换的地方就有隐私计算的需求，他相信隐私计算平台发展过程中需要注重安全可靠性、有完整的数据科学应用体系以及工业级落地能力。
智驾科技创始人兼CEO周圣砚在大会上分享了智驾视角下自动驾驶产业以及今后发展是如何的。
一开场，周圣砚就举了一个小例子：如果问消费者，什么品牌汽车做的比较好，消费者能轻易列出答案。但如果问自动驾驶有哪些比较好的公司，可能大多数消费者都没办法答出。
为什么会有这样的现象？如果回顾互联网行业的发展，就会发现它之所以能蓬勃发展，是因为覆盖了最广大用户群体。
回顾过去几年自动驾驶的发展一直非常曲折，原因在于大家一直在技术路径和商业模式上产生强烈的争议。如今这些争议依旧存在，但同时也确实感受到自动驾驶正在实现并产生社会的正向价值。
SAE把自动驾驶从工程学的角度分了L0-L5不同驾驶等级，智驾科技MAXIEYE今天从解决问题的角度重新分解自动驾驶等级。
首先，即第一个等级，需要解决的是安全问题，比如车辆的紧急制动系统。
第二个等级，驾驶过程中的舒适性问题，比如高速公路实现的全速巡航系统。
第三个等级，解决出行效率问题。智驾科技MAXIEYE认为在结构化道路，比如城市道路和高速公路，可以实现点到点的自动驾驶功能。
第四个等级，优化交通能源的问题，比如干线无人物流。前三个等级叫做人机共驾，最后一个等级才叫做无人驾驶。
最后，他希望与行业一起迎接智能驾驶科技平权时代的到来。
从市场维度，产品全面下探最广泛的5-15万元车型，将覆盖最广大的用户群体；从消费者维度，提供消费者用得起愿意用的智能驾驶产品；从产业链维度，全行业开放共创，建立行业共识和技术协同，全产业链去共同打造智能驾驶科技平权时代。
周圣砚看到自动驾驶需要覆盖更广大用户群体，他相信未来AI将以数据驱动方式助力智能驾驶系统越用越聪明。
大会的最后阶段，自动驾驶行业大佬们围绕「量产」展开了激烈讨论。
先来介绍一下各位嘉宾：
腾讯交通平台部总经理、自动驾驶总经理苏奎峰。
过去一年腾讯从自动驾驶测试工具链，以及智能联网示范区、智慧高速等车路协同解决方案两个方面助力产业发展。
无人驾驶公司驭势科技联合创始人、首席系统架构师彭进展。
驭势科技开展了无人车在多个场景的商业化运营，拥有在机场、工厂等场景几百台车7x24小时、365天持续不断的运营能力。
无人卡车公司主线科技CEO张天雷。
主线科技专注于自动驾驶卡车，在几个港口物流枢纽还有京津高速、京沪高速上运行的车辆规模有150辆车左右，每天都在持续地运行。
那么开始第一个话题，2021年怎么就成了自动驾驶量产集中的一年？
首先三位嘉宾都认为政策很关键，三个团队创业之初都获得了资金支持，来自国家自然科学基金。
另外今年从北上广深到武汉、长沙、无锡再到衡阳，无论一线还是二三线城市都开始积极推动无人驾驶落地。
张天雷提出第二个因素：场景。
张天雷觉得物流场景尤其是封闭的完全无人的，还有高速以及一些城区限定区域内的场景，从今年开始包括到明年年底很有可能有很多批量的应用出来。
彭进展的角度是技术进展，无人驾驶如果不能把安全员拿掉，就体现不出真正的价值。
只有真正把安全员拿掉，你的客户和合作伙伴才会相信这件事真的能成功。
最后苏奎峰总结发言，政策、场景和技术全都交汇在今年这一点，无人驾驶量产终于到来。
第二个话题：量产之后，大众都「看见」了自动驾驶，未来行业会面临哪些新的挑战？
虽然问题比较宽泛，不过三位的表达不约而同的集中在了安全这个点。
苏奎峰提到，只要自动驾驶的量产规模大了，原本的一些小概率事件也会变成常发事件，这不代表技术不好，但确实有许多长尾的问题需要预见和克服。
他强调：
我们在安全性、稳定性上要有敬畏心。
彭进展认为无人驾驶在安全上的优势在于实时性，实时监控反映，实时通过AI去控制。
虽然理论上可以计算出无人驾驶事故概率就是远远低于人类驾驶，但实际中还需要做进一步验证。
每天都会发生人为因素引起的交通事故，但对于大众来说并不算什么新闻。期待有一天，大众对自动驾驶出事故也有一个平常的心态。
张天雷则指出没有一个系统能够百分之百的保证总是正常运行，我们要做的是把出错的代价降到最小，核心的问题是不要有人员的伤亡。
在任何时候，自动驾驶的安全性永远排在第一位。为了系统的安全性，付出再多代价也是需要的。
圆桌讨论的最后一部分，是每人分享一件行业中最感到意外的事。
苏奎峰：
到头来是新能源加速了自动驾驶落地。
彭进展：
震撼最大的是行业真的做到把安全员拿掉了。
张天雷：
特斯拉投入巨大精力做数据驱动，造了世界上排行第五的超算机群来训练模型，这是中小型国家都做不到的。
从那时开始，大家明白了一个道理，自动驾驶是个军备竞赛。
过去的一年，是复杂变化的一年。
但前沿科技始终是社会发展的重要动力，也蕴藏着无比的机遇。AI大模型、自动驾驶、生物计算等领域正在加速改变世界，前沿计算、新型储能等方向新探索不断涌现。
与此同时，前沿技术的落地也愈发如火如荼。新技术、新产品让我们的生活越来越好，越来越有趣。
不过一切也并非一帆风顺。
量子位创始人兼CEO孟鸿表示，前沿科技的发展总是起起伏伏，发展的范式会改变，上升的道路会改变，但前进的趋势不会改变。
今年到场的来宾，都是因为对前沿科技有一份坚定的相信，进而选择在这个方向上不断推动世界前进。
整场大会下来可以看到，他们今年交出的商业化落地答卷，在更深入现实的地方被交出。
而这也只是今年诸多技术创新案例中的一隅。
作为人工智能年度最佳落地参考，「2021人工智能年度评选」结果也已揭晓。在过去2个月时间里，共有数百家科技企业、机构和个人报名参与评选。
最终评选出50大领航企业、20大最具价值创业公司、30大创业领袖、20大技术领袖、10大最佳产品以及10大最佳解决方案等在内人工智能领域年度奖项。
这些无一不在印证本次MEET智能未来大会主题：因为看见，所以相信。
希望让更多人看到前沿科技的进展和落地，让更多人进一步相信前沿科技背后蕴藏的巨大价值。
那么这一年，你看见了什么？从而又相信着什么？
Ps，也许量子位最新发布的「2021人工智能年度评选」，可以给你参考，链接在此：https://mp.weixin.qq.com/s/E3wcXr3PA0uZAZ1N-lgThg。
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— 完 —
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TML，即超文本标记语言(HyperText Markup Language)，是构建网页和网络应用的基石。自从它的诞生以来，HTML经历了多次迭代，每个版本都对Web开发的可能性进行了扩展。以下是HTML发展历程的概述，包括每个主要版本的变化和未来趋势。
HTML的历史可以追溯到1989年，当时**蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）**在CERN（欧洲核子研究组织）提出了一个创新的想法，即创建一个互联的信息系统，这个系统后来演变成了万维网（World Wide Web）。HTML是这个系统的核心组成部分，它允许文档通过超链接互相引用，形成一个信息网络。
随着Web技术的不断发展，HTML也在不断进化。未来的HTML可能会包括：
HTML的历史是Web技术发展的缩影。从简单的文档标记到复杂的Web应用平台，HTML已经成为现代互联网不可或缺的一部分。随着技术的进步，我们可以期待HTML将继续演进，以满足未来网络世界的需求。
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