2019年8月9日，德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张建伟出席由中国高科技行业门户OFweek维科网主办的“WAIE 2019第四届上海国际人工智能展览会暨人工智能产业大会”，并发表《人工智能创造未来产业价值之路》主题演讲。
身兼本次大会主持人的张建伟院士从机器人和信息物理系统应用的角度出发，介绍了人工智能的应用及未来发展方向。
德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张建伟
人工智能仍存在诸多挑战
演讲一开始，张建伟院士就表示，中国在经历了数字化、网络化之后，下一步的智能化将给我们的智能经济和智能社会带来巨大变革，尤其是在经济、社会变革的核心驱动力方面，将迎来新一轮的技术革 命。
张建伟院士在演讲中说道，央视《机智过人》节目其实就是图灵测试，在其中一档人机大战节目中，林宇辉警官最终在模糊图像匹配方面战胜了机器人，这个比赛让我们意识到，人工智能应借助于人类的上层知识在模糊推理中发挥真正的作用。
接下来，张建伟院士以机器情感学习、做诗词等深度智能应用展开生动的演讲。他认为，赋予机器人情感还有很长的路要走；机器人通过深度学习，能被赋予一定的创作能力，比如微软小冰在读了30万首现代诗之后也可以自创出有一定水平的诗句，但要找到真正的应用，还需要经过一段很长的时间去磨合，尤其是要找到合适的商业模式来跟技术进行融合驱动；张建伟院士认为，真正能够解决人类刚性需求的人工智能将是未来最主要的发展方向，这非常具有挑战性。
实际上，机器人和人类在体育运动里头也是可以进行比赛的，机智过人节目曾设计了一个定点投球的人机比赛，第一场为静态比赛，结果是人类输给了机器人；但在第2场动态投篮中，挑战更大，人类却战胜了机器人。从这个案例我们发现，在静态环境中，机器人的效率是比较稳定的，但是在未知的动态环境里，人类占据优势。
无人机是我国做得很好的特色产业，也曾被上海交通大学王红雨老师的团队设计成一个群体智能的图灵测试，从其测试效果看，也给我们带来了很多新的挑战。
张建伟院士发表《人工智能创造未来产业价值之路》主题演讲
人工智能将成为新红利
当下我国的人口红利和流量红利正在消退；而人工智能日渐成为社会变革的巨大驱动力，将会驱动新的时代红利，人工智能也由此成为了国家战略和市场投资的关注重点。
人工智能未来给产业带来的巨大变革就是提高效率——在各行各业的效率提升中能做出70~80%的贡献。现在通过大数据可以实现人类在有限认知、有限存储的情况下对全局的优化。
借助大数据，现在的人工智能已经可以在某些具体任务中提供超出多数人类认知能力的结果。不过从人工智能的应用角度看，最重要的环节是落地。人工智能只有参与到产业当中才能实现真正的价值。这方面以德国为代表的欧洲企业做得很好，目前正在将人工智能技术落地到自动驾驶、工业4.0和医疗器械行业。
目前社会对人工智能行业的高投资状态如果能持续下去，对我国的人工智能理论研究和发展人工智能教育实业都是相当有利的。
如何让人工智能找到新的应用领域，应用在以深度学习为主之后如何与强人工智能相结合并创造更多的价值？张建伟院士认为这是未来非常重要的发展方向。
现在世界各国对人工智能都有很多布局，即便是埃及等国家，也在寻求中国协助其进行人工智能规划。国内各个地区更是从创新中心、应用示范基地和优先应用等多个层次全面部署人工智能发展规划。
人工智能——狼真的能来吗？
过去几十年，人工智能历经多次起落，但每一次都是空喊“狼来了”。这一次的人工智能热潮是否能够让“狼”真的来到？
张建伟院士认为，在新一轮数字化、网络化的基础上，这一轮的人工智能热潮如果能够真正地和产业密切结合，产生价值，方能可持续发展。
中国目前已经积累了充分的数据，算力也发展到云边端互补的发展形态，算法更是呈指数级增长，如工业机器人的数字化、汽车的线控、医疗设备的智能接口、病历的数字化等，都是过去数十年积累的结果，也是过去人工智能热潮所不具备的产业环境。
在理论研究上，我国的计算机、脑科学、心理学、语言学的交叉发展，以及与国际先进科研组织的合作，都为当下人工智能发展提供了更好的条件。
另外，我国政、产、学、研、用的产业链也实现了深度互动，使得我国以应用为代表的人工智能产业有了更多的发展机会。
今天以大数据为代表的计算能力已经变得非常强大，为我们基于数据的智能化运算提供了非常强大的计算引擎。
与此同时，通过大数据、云、物联网以及5G技术的发展，可以让数据的应用更加充分。现在，数据已实现从可视化发展到辅助人类做决策的阶段，未来将发展到决策智能化阶段。计算引擎和大数据相结合将是接下来人工智能发展的重要方向。
人工智能从基础到应用的全面发展，将加速人类的认知空间、计算机的表达空间，和真正的物理世界空间进行互相表达、融合、互通。以工厂为例，可解决现在招工难的问题，实现真正的敏捷制造、按需定制生产和少人化运维管理，提高人类未来生活质量。
人工智能将对国计民生产生重大赋能价值，涵盖制造、交通、医疗、农业、设施检修、安防等各行各业。但赋能光靠算法是不够的，我们需要一个深度融合、核聚变的过程。
人工智能、物联网技术、虚拟现实、机器人、可穿戴设备、5G通讯、脑科学、新材料、新能源等，每一个领域的新突破，都将给现在的互联网生态、社会的技术平衡带来新的挑战。
张建伟院士认为，现在基于大数据的深度学习，从应用层面来说已经达到了一定的天花板，未来应把贝叶斯的统计、可泛化的迁移学习、基于知识的自上至下的方法等真正地融合起来，融合发展也将成为人工智能未来发展的重要方向。
