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“创新引领未来”主题论坛Ⅱ文字实录
文档来源: 高交会新闻中心  发布时间:2019-11-15

  时间:2019年11月15日13:30—17:30

  地点:深圳会展中心五楼簕杜鹃厅

  实录内容:

  主持人(深圳卫视主持人 王海东各位下午好,这里是2019中国高新技术论坛“创新引领未来”主题论坛的下午场,欢迎各位回来。

  今天下午我们将会围绕数字之城、智慧出行、城市能源智慧互联网这三个话题展开讨论。今天下午一共有八位嘉宾在这里发表主题演讲。第一位演讲嘉宾是同济大学副校长、中国工程院院士、德国工程科学院院士、瑞典皇家工程科学院院士吴志强先生,他的演讲主题是“未来城市与智能规划趋势”,掌声有请!

  演讲嘉宾(同济大学副校长、中国工程院院士、德国工程科学院院士、瑞典皇家工程科学院院士 吴志强非常高兴有这个机会来给大家汇报未来城市和智能规划的发展方向。从来没有人类经历过像现在这样对城市未来展望的可能性,我们一般说人类城市8000年来一直陪伴着人类文明一步一步往前走,在西文中文明civilization和ctiy是同源的,而在中华文化中,我们一直把自己的城市作为文明宝藏的储存地,只有在城市中保留了文明最高级的成果,保留发展了一段一段创新文明的高度。到了一个欧洲人非常专注研究中国的城市,他说历史上中国人城就是把自己最好的文明成果保护起来,不管是孔庙祭天地,还是整个建制、文化都是靠城市围起来,外面有一个城乡。到了1000年的时候,中华文明一个非常重要的跨越,从围起来,外围到里面的每个地方都围,从唐到宋代的时候把城市里面封闭的内巷打开了,人的生活突然从一个街坊内的生活成为街坊和街坊,这就是中华文明跨像了以市为主的交流、交融。他认为中华文明是在1000年以前城市进入了以交为主的,所以中国的城是前半段,市是后半段,城市一直是伴随着文明的发展而发展。所以要谈未来的城市怎么做,必须要看基本的内容。

  我刚从德国回来,在这之前我参加了英国、美国、中国三国工程院的峰会,今年在伦敦开,是谈在一个不可预测的世界中如何建立可持续的明天,为什么不可持续呢?欧洲人惶惶不可终日,碰到美国人找了这么一个总统,今天这么说、明天那么说,他们觉得不可预测。我在那里讲了一个什么题目呢?我觉得世界是可以预测的,放到一定长度的时候,这张图是全人类的耗能,黑色的是煤炭,这最长的一条是2060年人类要耗的能源,可以看到人类总耗能趋势是不会停下来的,但是可以看看增长的能源是长了什么呢?风能、太阳能、可再生能源、天然气清洁能源大量增长,这是可以预测的,用煤炭的历史将发生重大的变化。按照人类现在的能源趋势,以每年总量2.5%上涨,结构发生关键性的变化。

  人类的技术进步是非常有规律的,从机械革命一路走过来,走到铁道,走到电视机,走到计算机,再走到生物医药、生物革命,再走到可持续技术,在第七波整个数字、人工智能各项技术,这几天大家关心的区块链又特别热,都属于这类技术,智化人类的生活,智化地球的文明。我在欧洲给他们讲了我们这个团队研究的东西,这是一张什么图呢?我把全世界所有的城市中的人口进来、出来每年的百分比拉出来,按照各个国家来算,世界上220多个国家和地区每年进城、出城称之为城镇化数值的变化,大家可以看到每一年都在往城市里面走,负的是少的。但是再把它放大来看,可以发现一个什么事情呢?每10-12年之间有一次大的波动,也就是说这时候人类会突然之间跑进城市或跑出城市,每11年抖动一次,很有规律的。是什么事情决定人类每11年都要跑进或跑出一次呢?最后找到了粮食,发现粮食是有规律的,它会抖动的,不是一直平衡的。这11年的抖动又是什么造成的呢?再往下会发现各个国家抖动的波,最后找到了这个11年,就是太阳黑子。也就是说我们所有人都以为人类多么伟大的时候,最后发现是自然规律在控制这个节奏,11年一次,太阳黑子的运动,有时候高、有时候低,造成世界上粮食不断变化,也造成世界上人口进城和出城每11年大的波动。也就说明城市的发展,未来的预测是可以有规律的,并不是说美国选了这么一个总统无法预测,不是的,放在更大的背景中是可以预测的。

  我的专业是城市规划,我研究的是建筑和规划的未来,未来会怎么样呢?我们国家从1956年开始一直有中长期的科技规划,每一次的五年规划都是起到非常重大作用的。2002年的时候,我们很有幸,那时候我还是小青年,刚刚从欧洲留学回来,就来完成这件事情,对2020年城市科学发展最重要的关键领域应该往哪里研究。当时我们整个团队拉出了五个关键词,不断头脑风暴讨论。第一个词是动态监测,第二个是空间节约利用,第三个是绿色建筑,第四个是城市生态,第五个是城市信息平台。这个事情影响巨大,对后面所有科技的推进都是非常重要的,我们今天非常有幸,我们又来到了这一点,2002年的预测,现在证明完全是正确的时候,我们又来到了2020年的前夜,我们要预测2035年,什么将决定人类的城市,中国城市未来最重要的趋势呢?一共有六点。

  第一,生态文明,人类的价值观从国家到老百姓,从工人到农民对生态环境的重视已经达到了历史性的高度。从欧洲来说也就是在七八十年代生态觉醒、含量觉醒的时候,整个欧洲上百年的污染突然之间在1975年-1985年左右大规模治理,正好我们改革开放,我们所有人出去一看欧洲、美国、日本那么干净,实际上之前污染都是非常厉害的。这就是未来15年中国生态的治理会是集中的。

  第二,大家城镇化建设将从“量的增长”转变为“质的提高以满足美好生活的向往”。包括昨天晚上还很多人说这个城市再扩张出去往南边拉出来多少,连农村里面可以出来的孩子都一天比一天少,都没有那么多人可以来建新城了,不要说房价,每一天城镇化的量都造成农村的孩子之少。我最近这些年走了9个省很多的村庄,发现农村里面30岁以下的孩子,也就是1990年以后出生的孩子是不会留在农村的,能出来的都出来了。

  第三,未来经济发展拉动产业结构调整,从体力劳动走向智力劳动,哪个城市想在未来有生存发展权的话一定是从城市体力劳动到城市智力劳动。

  第四个就略过了。

  第五个是城市开始大规模集聚,2060年的世界,我们看全球城市人口的移动可以看得非常清楚,人类继续向大都会区集聚,不在大都会里面的城市会受到越来越大的挑战,而在大都会区里面,像粤港澳大湾区、珠三角、京津冀,美国东海岸、西海岸,印度的恒河流域一带,日本大阪到东京一带,欧洲是两块,一块伦敦,还有一块在欧洲大陆上,人类还会快速加剧向这些区域,其他的区域会受到非常大的挑战。还有中国会非常快的老年化,上海的老年化达到30%,德国达到了20%,整个中国已经进入了10%,老年化推进非常快。

  第六个是技术的可能,这块我不说了,后面很多嘉宾都会说到这些内容,人工智能、机器人、3D打印、AR/VR。

  具体会影响哪些内容呢?我们前瞻15年的话,我觉得这六点是非常重要的。

  第一是中国整个国域空间数据库,也就是我在东莞和深圳的生活非常匀质,区内区外的差距进一步拉大。这是我们在2014年做的市长桌,整个数据全部汇聚,把整个系统都集成在一个桌面上。这是我的办公室,我们实验室里面的数字是非常多的,我们每一天读的文献是达到10万篇的,人工智能、语义分析,我只要按一键所有的数字都出来,我们达到了13810个城市,这是现在人类引用最多的,所有人都不知道世界上有多少个城市,我们连续那么多年,我们把所有的城市所有扫描掉,发现人类一共是13810个城市,这是2018年我们向全球宣布世界的城市数字,而且每个城市全部是动态数字。这个平台是为未来全球城市链接网做了非常好的准备。接下来就是开放,我们这个平台目前开放的是1000个即时数据,明年会开放到3000个。

  第二是人类从来没有过对城市人的生活、人的活动,人和天地之间的关系达到今天这样的状态,就是因为这么大的数字,我刚才给大家看了原来人类的活动是可以这么盯下去,盯到粮食,最后盯到太阳黑子,这是过去没有的。人类对于城市里面生活的方式它的规律、它的理论、它的模型、它的方法会在未来15年大规模涌现出来。我们过去做城市规划是看理想,我为什么标了1520年呢?乌托邦的书出来,人类带着自己乌托邦理想的社会、理想的国家去建设一个城市。到了工业革命以后突然发现还有另外一条路,就是问题导向。今天大家可以看看到了这个时候,我们可以按照城市本身生命的节律,时间、空间维度的规律来做我们的规划。这是我们的数据库显示的全世界各个国家随着城镇化往前走的时候,从10%到100%,越来越多的人口城镇化掉了以后收入增长情况,可以看到在66%以前,全世界人从农民到市民收入平均就是增长3倍,到了66%以后就分野了,继续从农村的体力劳动到城市的体力劳动只会这样上去,最后把人全部走光了,不会超过2万美金,全世界没有特例。但是有一部分国家,但是可以看看在图上是绿色的点,突然之间转弯了,农村和城市互动发展的时候,农村人不需要走光,但是靠创新可以再提高10倍收入,这就出现了4万、5万、6万、7万、8万、9万,我称之为第二次城镇化,是智力劳动创造城镇化,第一次是农村体力劳动到城市体力劳动,只有3倍。这样的规律发现以后再做未来的城市是不一样的,不是只有理想。这个图是我们两年前完成的,也很有意思,就是要做北京副中心运河边上的设施到底配置什么东西是最重要的,传统的城市规划就看这个图案里面做了什么东西,特别注重图案里面做什么。但是我们把世界上所有大都会中间的这条河流边上5分钟、10分钟、15分钟所有的店的名称,所有的服务设施,所有的商业设施,所有的文化设施全部挖遍,用了大数据的手段全部挖遍以后,可以发现什么呢?我这里展示的是伦敦,泰晤士河边上和世界上所有大都会一样,凹岸上面的租金停留的时间房价都远远超过突岸。人类第一次可以看到那么清楚的定量分析,站在人类发展的规律上再来架构未来的城市是和过去拍脑袋,只治今天的毛病是不行的。这是人类可以达到完全不一样的高度。

  第三是城市精准诊断,就像过去老中医看病是号脉,是不能定量的,到了现代医学大量开始定量,城镇大量定量精准诊断开始出现,而且是一个一个小区、一个一个街坊可以精准定量。我们从来没有完成过深圳市哪个小区的平均期望寿命值到哪里,为什么平均的寿命在这个小区就比那个小区高呢?我们从来不知道。但是我们现在只能够凭感觉这里喜悦还是不喜悦,接下来15年一定会完成。不仅仅是今天,我们还可以跟踪,可以随着城市老化更新陪伴着它走到最后的智慧运营。这是我们给北京副中心架构的,可以走到非常精密的,大家可以看,我手一点就可以看到这上面多少人口,离开5分钟多少幼儿园、多少小学,马上全部出来。我们可以模拟不同的场景,到什么程度会产生什么事情,可以预测未来。这是我们做的青岛未来精密诊断的中心。

  第四是未来的绿色建筑和健康社区,绿色建筑从单体走向群落,从物质走向环境,从环境走向生态,生态最后回归人的主体健康,对人的身心健康,假如我们现在架构新的社区,新的楼盘一定非常清楚,这样的类型世界上有多少种,它的平均寿命大概是什么样的。另外一个类型平均寿命是怎么样,假如一个社区通过你的设计增加这个社区人的平均寿命2年的话,那就是世界纪录,完全可以做这样的事情。这是全要素模拟对人身心健康的影响。

  第五是智能建造与部件移植,包括3D打印、机器人会大规模进入,过去民工砌的砖是不可能砌出来的,我们用机器人砌出来的砖是非常美的,没办法用过去人工能做出来的。某个城市部位精准的移植,在2035年一定会诞生这项技术。这些具体的内容我不说了。

  第六是智能创作与自主推演会大量诞生。我们作为规划师、设计师,城市的创造者,这里面有三大块的变化,第一块是我们过去创造的,比如会展中心,设计师做完以后给建造公司,建造公司造完以后交给业主,我们的工作完了。这是我们工作的终端,把一个产品交到业务手上,交给了使用者手上。今后发生翻天覆地的变化,我们交出去的不是终端产品,而是生命的开始,从此以后这个会展中心每一天感知它的温度和人流,人快乐不快乐、使用方便还是不方便,所有的数据收集天天在学习,一天比一天情感在增长,整个城市广场、道路会开始有情感、有温度,这就是翻天覆地的变化。从今往后我们做的大量的事情是它诞生、它移交,从今往后它的生命开始了,这就是设计师和建造师不一样的,过去是把一个物质固定化,现在是把一个物质作为情感学习的开始,这就是非常不一样的设计。

  我们的规划手段非常多,从来没有像今天这样那么多的公开平台、智能平台可以作为大家使用的工具,包括3D推演等的出现。最后一点会影响我们规划师、设计师的,就是我们的工作创作方法会变成智慧的网络化的生产,不再是一个人带着一个团队,一个大师关在门里面盯在一个点上,会有更多的人一块创作。

  我们过去十几年来研发的新的技术,我们可以推演人口,人口在几点钟什么地方出现,老年、中年、青年,在哪里,是按照点钟来做的,这是过去没办法做的。我们可以模拟城市增长的规律,这是我们训练的13810个城市分不同类型,让机器深度学习以后,我们叫它citygo,学完以后可以推演,我们给七个狗不同的条件,但是初始条件是一样的,让它推,因为学的不同的城市,推演出来的东西完全不一样,人工智能城市学的都是膨胀型的城市,学完以后可以看到推出来的城市都是快速膨胀。这是我们推演到2035年雄安的这种状态,会在这里长,长什么,在哪里长,什么规模,什么内容。反过来,按照15分钟来配置日常生活中的六大要素,职、住、学、商、医、休,配置完以后更加符合中国传统城市的模式。这是配置不同的高度、密度。我们可以进行产业空间推演,可以让机器学习过去是什么样的,未来是什么样的,可以给它指令去推,两条不同的狗推出来的情况是完全不一样的。这样你就可以排版到底是需要这个还是那个。我们可以推演不同的城市发展当中的能、水、物、地、气、耗。第六个可以推演交通,哪里会堵车,哪里会用车。我们可以推演城市的形象,城市不同的建筑风格在一起会产生什么效果。第八个可以推演城镇群落,从人工智能拥有的手段来说,我们团队研制的这个手段不是说AlphaGo和人比赛,而是让一帮AlphaGo和自己比赛。还可以做不同方案的对比,两个不同的方案到底哪个好哪个不好,争执不停,现在推演了以后,这是耗能、耗电、耗时完全不一样,推荐二号方案。

  未来15年,我相信三大智化,工作对象的智化,包括设计师的智化,包括工作模式的变化都是革命性的,这就是我看到的2035年的城市世界。我把今天所有的内容都呈现在这个网站上,这个网站是联合国教科文组织做的智能城市,这上面就是1000个城市,1500个世界上得过大奖的案例全部都有。大家可以看一下这个视频,所有的讲座,中英文的全部人文智能即时翻译。这个网站自己每星期读20万文献,然后进行分类,这里面有1000多门课。谢谢大家,祝深圳越来越美好。

  主持人:谢谢吴志强先生,吴志强先生的这场演讲是这两天最为精彩的主题演讲之一,吴志强先生是能够看到过去,更能够看到未来的人,他是站在人类文明发展雄浑的尺度上,为我们分享了城市发展的未来以及城市建筑未来智能化的趋势,我们再次以热烈的掌声对吴志强院士表示由衷的感谢。

  接下来要请出的演讲嘉宾是富士通(中国)信息系统有限公司制造业事业总部总经理兼华南分公司总经理王皓先生,他的演讲题目是“与您携手共创未来”,掌声有请。

  演讲嘉宾【富士通(中国)信息系统有限公司制造业事业总部总经理兼华南分公司总经理 王皓大家好,我是来自富士通(中国)信息系统有限公司的王皓,非常荣幸能有这样的机会和大家分享富士通在数字化转型方面的战略和跟客户一起共创的成功案例。

  首先请允许我简要介绍一下富士通公司,大家现在看到的这张图是2018年富士通的业务构成,2018年我们的销售收入大概有370亿美金,其中74.6%左右是技术解决方案,也就是大家说的IT领域。我们是日本最大,而且是全球领先的IT公司,为客户提供硬件、软件产品,还有咨询、实时交付、运维等全生命周期的服务。此外,最近几年数字化领域方面的收入每年增长是非常惊人的,我们还是一个大型的制造企业,我们在全球包括日本、美国、中国这些国家有众多的工厂,我们设计和生产包括半导体、手机、服务器、存储、超级计算机等多种产品。

  简单说一下富士通的全球影响力,我们用六组数据来说明一下。第一个是客户,财富500强里面有超过50%的客户是富士通目前的客户,日本的大企业更有超过90%都在使用富士通提供的服务。第二个是员工数,富士通在全球的员工有13.2万人,在中国有37家投资公司,员工总数超过1.1万人。第三个是现场服务,富士通在全球100多个国家有分支机构,在180多个国家提供了现场服务。第四个是专利,包括目前申请中的专利在内有10万件专利。第五个是规模,富士通是日本第一,世界第七位的IT供应商。第六个是财富500强排名,2019年目前排名是第349位,另外我们获得了《财富》评出的“全球最受赞赏企业”荣誉称号。

  进入数字化时代以后,富士通有什么样的变化?我们原来是一个IT公司,接下来我们要成长为一个数字化转型公司。所谓的数字化转型公司,之前我们更多的是根据客户的需求提供系统集成、系统开发服务,但接下来我们是应用、技术和数据向客户提供包括业务改善、业务创新有附加价值的服务。我们数字化转型的目标是很清晰的,我们希望为客户提供新价值,新价值如何提供呢?首先从技术整合方面,富士通投入巨资做自主的技术研发,同时也会整合一些合作伙伴先进的技术。我们整合了以后形成整体的解决方案,通过提供咨询和服务,为包括制造业、零售业、交通行业、金融行业等各行各业提供增值服务。富士通在全球有非常多的研发中心,我们在研发领域也投入了巨资,2018年我们投入了大概12.2亿美金,销售收入的3.4%左右做研发。

  在数字化转型时代,我们聚焦七大技术领域,首先是计算领域,富士通在量子计算、高性能计算方面做核心研究。人工智能方面,包括深度学习和广度学习,另外我们提倡可以解释的AI,也就是人工智能的结果要能够解释清楚,而不能只得出一个模糊的结果。第三个是5G,既包括本地5G,也包括网络切边。第四个是网络安全,我们做多元素生物识别技术,还有按需安全服务。第五个是云,除了传统的云以外,接下来会聚焦混合云和多云。第六个是数据类服务,Virtuora DX,这是区块链方面的技术,包括数据湖、区块链数据连接等,这都是我们目前重点聚焦的地方。第七个是物联网,我们有一个Dracena,边缘计算,还有实时数字孪生。

  富士通既是一个IT公司,同时又是一个大型制造企业。我们向客户提供解决方案的时候和一般的IT公司是有一些差别的,有什么样的差别呢?每一项新的产品和解决方案出来的时候,我们通常会在自己的工厂里进行实践,工厂实践的过程中我们会不断积累经验和成果,同时我们会打磨目前的产品和解决方案,把这些积累的经验和结果形成工具和方案,作为一整套的包括业务改善,加上落地方案在内的配套解决方案提供给客户。大家看一下这张图,这上面有研发设计领域,有产线布局模拟领域,同时也有制造领域的软件,在富士通的工厂里面已经实践,实践的结果转化为右边这种人与设备协同方案、自动组装布局工具等,我们通过这样的方式把不只是IT的解决方案,而且包括业务的解决方案在内综合提供给客户。

  在数字化实践方面,我们在制造业、零售业和其他非常多的行业都做了一些成功的案例,接下来我简单给大家介绍一下。首先说一下我们最擅长的制造业,东丽株式会社,它既给优衣库提供做衣服的原材料,同时也给波音飞机提供机舱内饰,同时也会做生物制药。富士通帮东丽做了量子计算的研发,原来在制药的时候对蛋白质的稳定结构用传统计算机进行检测的时候,一个计算通常要花3-4小时,而且经常没有结果,这样的话有些药是没办法研发的。我们用了量子计算之后,目前只需要20秒就可以解答这个巨大蛋白质结构的最佳组合。这项技术大大缩短了新药的研发周期,而且也使一些不可能变成了可能。这给东丽带来了革命性的价值。

  量子计算我们叫Digital Annealer,加上富士通的半导体一起做的综合解决方案,刚才吴院士在演讲的时候说到现在城市里有很多问题需要解决,我相信交通是城市病很重要的一个课题。我们这个量子计算方案第一代可以解决东京湾,差不多相当于福田区这个区域的交通优化。今年推出了第二代,它的能力可以做到整个东京,差不多深圳市这个区域的交通优化。我们即将会推出下一代,预计会解决整个关东地区,相当于广东省的主要城市,这样的交通量的优化。

  接着说一下制造业的第二个案例,客户的名称叫上海仪电集团,这是上海国资委下属的大型国有企业集团,在国内和海外都有很多工厂,跟索尼、松下这些企业走有合资企业。我们和上海仪电集团一起打造了智能制造的试点,这里面包括的内容,工业物联网,包括数据的采集、分析、改善、建议。除此之外我们做了一个大数据分析平台,把现有的不只是能源数据,各种各样的工厂数据集中起来进行分析,包括设备的预警都放到了里面。我们做了一个智能工厂成熟度模型,大家知道工厂有很多KPI,但是怎么做智能工厂的KPI,标准不是很统一。我们根据智慧工厂的特点帮他们做了一个评价的标准。现在在大屏幕上每一天各种主要的KPI,包括整个工厂具体到车间的,甚至到具体设备的KPI全部都会实时显示出来,这个为决策提供了非常好的帮助。

  我们做智能制造,或者为制造业提供数字化转型方案的时候,我们有一个工具叫“工乐未来”平台,这是一个基础服务平台,有三层内容,最下面的一层是数据收集层。中间一层是数据存储层,它会把所有的数据存储在这里,另外做数据清晰、数据重构等。最上面一层是数据分析与服务,包括可视化,也包括分析和预警功能。

  接下来说一个零售业的案例,全家便利店,大家看到这张图是在台湾的全家科技概念店,科技概念店和平常的店不一样,会有很多科技的元素,购物体验非常不同。富士通把机器人,还有区块链技术、人流感知等技术放进了体验店里,和客户一起打造了智能零售的店铺。

  接下来介绍两个关于人工智能方面比较有趣的例子,第一个是手写汉字识别,富士通在手写汉字识别方面做得是比较深的,中国在人口普查的时候也用了富士通的技术做汉字识别。我们是用了深度需要的技术,我们富士通研究这个领域已经有几十年的时间,而且富士通商用的扫描仪在全球的市场占有率是非常高的。目前的技术已经可以做到识别96.7%的手写汉字,在国际大赛里面是排名第一的。

  接着是体操比赛评分辅助系统,在体育比赛里面评分基本上是靠裁判的,有了这个系统以后,我们主要还是要尊重裁判,但是对于一些不是那么清晰的内容,这个辅助系统会给出非常有效的帮助。我们是用3D传感技术在远端收集体操运动员的动作,收集来的动作实时数据化,然后用人工智能根据收集来的数据自动打分。这个系统会在明年东京奥运会上开始得到应用。

  刚才我们说了两个富士通关于人工智能方面的案例,富士通的人工智能解决方案名字叫Zinrai(迅雷),包括感知与识别、知识处理、决策支持系统,目前的翻译平台已经开放在内部13.2万名员工使用,中日互译的精度是非常高的。

  企业内部流程与文化转型,富士通在工作方式、思考方式、内部流程和企业文化方面都做了很多的改变,以往日资企业是强调整齐划一的,但现在我们更强调多样化、灵活化,我们要培养创新的土壤。

  最后跟大家分享一下富士通的于是愿景,我们希望做负责任的全球企业,我们需要为环境、为社会做出贡献。在此,我衷心地希望可以与您携手共创未来,谢谢。

  主持人:谢谢王皓先生为我们分享富士通数字时代转型的实践,如何由IT转型为一家数字化公司。

  接下来要请出的演讲嘉宾是蘑菇车联副总裁、蘑菇OS部总经理邓志伟先生,蘑菇车联成立于2017年11月,致力于构建车联生态及车与人、环境服务的连接,为车企提供车联网一体化解决方案和定制化服务解决方案。邓志伟先生的演讲主题是“车路协同的实践”,掌声有请。

  演讲嘉宾(蘑菇车联副总裁、蘑菇OS部总经理 邓志伟大家好,我是来自蘑菇车联的邓志伟,我今天给大家带来的分享是“车路协同的实践”。

  第一部分车路协同项目实践。在给大家介绍项目背景之前,先介绍一个整体大的趋势。我首先想到了一个词:“战略”,在“十三五”中国提出来交通强国的战略,什么样的交通才能够强国?智慧的交通。智慧交通发展的方向是什么?车路协同。什么才是车路协同实现的关键?我认为是车载OS,是车路协同的前置条件。这是我们在北京市顺义区北小营镇实施车路协同项目,这是国内第一个在开放式道路实现车路协同项目,我们是在有正常行人、正常车辆参与的道路上实施的车路协同,我们在7.2公里的道路上18个路口实施了智能化改造,通过这种改造我们实现了交通设施车路网云端到端的对接和部署。

  这个项目是国内第一个在开放式道路上实现的车路协同。还有一个词是落地的,我们这个项目得到了顺义区政府的验收,在这个项目里面有哪些关键的节点呢?我们想一下构成网络的一定有网络中的节点,我们形成车路协同网络,第一个要有网络基础设施,我们用到的是5G的技术,还有路侧单元、车载单元、云平台。车路协同有两条大的技术路线,第一条技术路线是美国的DSRC技术路线,从2004年开始计划,2010年全部部署实施。第二条技术路线是中国选用的C-V2X,这是基于蜂窝移动网络的车路协同。随着技术的进步也分成了两条支线,一个是基于LPE的V2X,还有一个是基于5G的V2X。我们实现了车路协同、高级辅助驾驶等多应用场景的示范。

  5G具有高速率、大容量、低延时、高可靠性等特点,能够很好地满足高速移动连接的稳定性,5G+V2X是完美的适配。这是路侧端的,这是车载端,搭载了蘑菇OS,这是在车载智能终端里面所显示的内容,这个是毫米波雷达。有了RCU、OBU智能车载单元还不够,我们还需要搭载网络,RCU和OBU只能实现局部范围里面的连接,如果在全局范围里面感知和决策就需要云平台。我们搭载了基于5G-V2X云平台,能够实现全局的感知决策。这是我们实际施工的道路,我们在灯杆上架设了摄像头、雷达。这是我们实际改造的车辆,以及在车辆界面赏贤使的内容。我们将实现的场景以动画的形式呈现给大家,这是避让行人的场景,特种车辆过路口的时候可以让红灯变成绿灯,可以提高特种车辆的通行效率。这是动态的限速提醒。这是其他的场景,我不一一介绍了。

  下面给大家介绍一下智能网联前沿分享。首先介绍一下我们是一家什么样的公司,我们是一家以科技驱动、用户为导向的高科技公司,我们致力于智慧城市、智慧交通、车路协同、自动驾驶等车联网系统技术研发的高科技公司,团队80%以上是研发人员,车载OS的研发,我们大概经历了两年多的时间,从一开始的100人到现在400多人的团队投入到蘑菇OS的研发里面。我们提供的是什么样的解决方案?我一直说一体化的解决方案,我们是从端到云整体的解决方案,不是某个局部的,我们能够提供云、云+端和端的整体解决方案。蘑菇大脑进行全局的感知和决策。

  蘑菇OS,一边能够理解人的意图,一边能够理解机器的能力,能够把人的意图传递给机器,操作系统具备两方面的能力,第一个是对硬件设备的驱动能力,第二个是对软件运行稳定的支撑能力。还要有良好的人机交互能力,这也是OS开发要展现的能力。OS的能力决定了人机交互的水平。早期的计算机,人类需要按照计算机的逻辑来进行思维,我们通过打纸带的方式和计算机进行交互。现在我们做的OS要让人类以最自然的手段和机器进行交互,操作系统不仅仅要驱动硬件,其要能够适配更多的硬件平台。我们的OS到底具备什么样的能力,OS的能力也决定了生态落地的能力。上周腾讯车联与蘑菇车联签订了全面的战略合作,也正是因为蘑菇OS这样的能力使得应用生态才能够落地。这也是为什么腾讯车联选择与蘑菇车联进行战略合作,原因也是源于这个,能够让生态更好地落地。

  良好的设备驱动能力,良好的平台适配能力,这是能够驱动的传感器,多达几百种。这是蘑菇OS整体的架构,这里面不详细讲了,因为太技术了。我这里讲一下场景交互,语音交互,现在的交互是命令式的,打开导航、打开音乐、今天的天气怎么样,未来的语音交互是意图式的,是表达式的,人只是表达自己的情感。ASR进行语音到文字的转换,但仅有这个还不够,要能够进行声源定位、声纹识别。我们把时时转换的文字输入到右侧的全局上下文管理,通过全局上下文管理能够实时对语义进行分析,就是NLU模块,然后再根据上下文的语境知道他想要干什么,拿到他的意图之后进入到蘑菇技能中心,这是我们能够提供的服务,我们将我们接入的服务与语义进行对接,通过TTS以及上下文对话的方式给用户反馈。这是我们全局语音交互的架构。这是我们的异核异调系统,刚才只是提了OS,我们的OS具有什么特点呢?安全性这肯定是要具备的,我们基于双系统不仅仅要支持丰富的安卓应用生态,还能支持实时操作系统Linux,这是我们专门为这两套系统打造的调度策略。有一个主持人问到你们如何解决负载平衡的问题,我告诉他就是要打破负载平衡,我们就是要在不同的核上运行不同的进程来满足不同进程对实时性的要求。这是我们的多系统,两个系统要解决的是资源共享,如何在这两个系统中共享同样的硬件资源,如何让两套系统不打架,这是我们要解决的问题。这是我们的多窗口管理、场景音效管理,全局语音管理,操作系统的水平决定了人机交互的友好程度,我们在车载场景里用全局语言交互。为什么有那么多的OS还要开发车载OS?为什么会有那么多的OS?肯定是因为有不动的使用场景才出现了专门为那个场景优化的OS,在桌面操作系统我们就想到了windows,在手机里想到了安卓、ios。

  未来发展方向,现在自动驾驶讲的是单车感知、单车智能的。但现在遇到了什么问题呢?大概有五个问题,第一个装配成本高,第二个感知距离有限,第三个容易被遮挡,第四个受天气的影响,第五个单车感知的话无法感知其他交通参与者的驾驶意图,也就是说只有车与车的连接、车与路的连接,车路高度协同之后,自动驾驶才能够真正实现和落地,也就是车路协同是自动驾驶的必要条件。就像我最开始提到的,车路协同的核心是车载OS,是必要条件。未来的交通会是什么样的?更高效、更安全、更舒适。蘑菇OS的使命是让车更聪明,智慧的路、聪明的车离不开蘑菇OS,谢谢大家。

  主持人:谢谢邓志伟先生为我们分享了蘑菇车联在车路协同上出色的实践。

  接下来要请出的演讲嘉宾是车主邦能链联合创始人兼CEO王阳女士,她的演讲主题是“用数字化定义能源新基础事实”,掌声有请。

  演讲嘉宾(车主邦能链联合创始人兼CEO 王阳作为一个户口在深圳,目前在北京创业的半个深圳人,我们在B+轮的投资方有国家中小企业基金、南山基金,背后的出资方包括深圳政府引导基金,所以我们也算半个深圳的企业,非常荣幸有这样的机会跟大家分享我们怎么做数字能源和智慧能源这件事情。

  作为一家非知名的创业公司,现通过两个场景帮大家来了解一下我们车主邦能链在做什么事情。刚才蘑菇的邓总说他们把车的生态和场景打通,不知道大家有没有注意到在他的PPT里面提到他们可以帮助这个车提高能源管理效率20%,它的能源管理效率是怎么提高,怎么跟线下的加油站和充电桩联系起来,就是蘑菇车联背后我们给他们提供解决方案的公司,大家打开蘑菇车联里面的加油服务就是我们给他提供的。大家想不想知道在微信的标签里面,给你们打的标签是不是一个车主,大家可以实验一下,你打开微信的九宫格,里面有出行的服务,在微信的标签里你就是车主,这里面的加油服务就是我们提供的。我们相当于把中国线下的加油站和充电桩用数字化的方式连接起来。

  今天我们的主题是讲智慧城市,交通、物流、出行包括车全部都被数字化掉了,但是能源补给还没有被充分数字化,所以我们就需要一张数字化的能源网络来给出行平台、车联网平台提供服务。目前我们是国内最大的第三方能源解决方案提供商,我们把自己定义成用数字化来定义能源新基础设施。

  我们看一下全球范围内能源行业在经历怎样的变革,我们把能源行业分成三个发展阶段,第一个阶段是以能源生产企业为主的,就是手里面有资源,能产油、产电的有话语权。到了中间就变成谁手里有渠道,渠道过剩之后就到了第三个发展阶段,以用户为中心的平台型公司,谁手里有车主、有用户、有车队、有加油的需求谁就有话语权。我们看欧美是怎么做的,有两上市公司,一个叫Fleetcor,另外一个是WEX,司机拿着这个油卡可以加所有的加油站品牌,车队就通过这一张卡管理了所有的司机,慢慢就发展成所有的司机不仅通过这张卡来加油,所有的维修、保养、吃饭、住宿,甚至买东西全部都通过这张卡来完成。通过做这件事情,两家公司就有了这些司机加油以及其他服务的数据,反向的他们就可以给能源消耗提供指导,我的炼厂要怎样炼油,加油站要进多少油,要怎样为客户服务。我们做了这些公司的股价走势图,我们可以看到这两家公司从上市之后股价就一直在上升。我们再看下面的传统能源企业,他们的股价走势都是非常平坦的,甚至还在下降,这就说明整个能源行业斌得智慧、智能、数字化,以用户为中心是不可避免的趋势。美国的成品油消耗每年是4万亿左右,中国的成品油消耗跟美国差不多,但是同样的GDP能源消耗,中国所消耗的能源是全球的2.5倍,是因为我们的能源消耗还不够智能化,所以我们的效率相对较低。在中国就存在这样的机会,我们是不是可以对能源行业进行数字化改造,让整个能源行业效率更高一些。

  这是这两家公司分别成立于1986年和1983年,目前在欧美市场当中,25%的份额是通过这两家公司加出去的,这是这两家公司的发展历程,不停地收购同类型的架构卡公司扩展自己的网络,一家更偏自主创业型,一家更偏上市之后不停地并购路线。

  我们看一下中美加油站分布对比是怎样的。我们看中国的加油站,可能很多人对加油站行业有误解,觉得中国都是中石油、中石化,其实不是这样的,全国一共有12万个加油站,其中中石油和中石化两家加起来是5万个,占了46%,这可能跟大家日常的印象不太一样。除了中石油、中石化,包括外资壳牌在中国有1400多家油站,还包括二线国资中化、中海油,也包括民营油站强林、大桥等,中国的加油站有非常大的特点,除了两桶油有全国性的网络布局之外,剩下的油站是非常分散的。我们再看充电桩也是一样的,现在全国有1000多家中小型的充电运营商,在中国这么分散的能源供给市场当中,一定需要一家市场化的公司把这些加油站和充电桩聚合起来做一张这样的网络。

  我们再来看看车辆端的变化,现在中国有3亿车主,其中有8000万注册的商用车,为什么我们重点讲商用车?因为中国的私家车主更认两桶油,并且他们现在开车越来越少了,基本上中国的私家车主每7-10天才加一次油,但是这些商用车,靠这些车来赚钱的车辆是每天都要去加油、每天都要去充电的。中国3万亿的能源市场当中,有60%也就是2万亿是由这些车贡献的。我相信今天来参加会议的各位会有相当一部分是叫了专车、快车或出租车来到会场。整个中国的出行市场正在经历由私家车出行向更多元化出行方式的变革。按照德勤的预计,到2050年,全中国开私家车出行的比例只会占到10%左右,大家买一辆车90%的时间是空闲的状态,还要买保险、维修、保养、停车等,要解决问题。所以to B的共享化是出行行业很大的趋势。这些车主有什么特点?他们加油非常刚需、高频,因为车是他们的生产工具,所以他们对价格也非常敏感。我们把中国的商用车做了大概的分类,第一类是在城市里面跑的小货车,比如深圳的火拉拉,北京的快狗打车,这个在全国有2000万,日活是1400万,第二类是网约车,全国有5000万,日活约700万,第三类是出租车,全国有140万,全部活跃。两桶油在全国有5.2万座,他们的优点是品牌很好,网点很全,缺点是价格很贵。第二类是二线国资和外资,他们的优点是服务很好,效率很高,但是没有全国性网络。第三类民营连锁和散站,效率相对较低,并且没有全国性的服务网络。所以就存在着我把第二类和第三类油站连接起来织成一张网络,类似于能源行业的携程或大众点评的机会。按照中国目前的能源消耗,我们只需要6万座油站就可以满足要求。中国的油站一定会经历兼并、淘汰、整合、升级的过程。中国上游的炼厂也是产能过剩的,超过40%。

  我们公司是怎么做这个事情的?我们搭建一个大中台,一边连接油站和充电桩,另一边是连接车主平台,所有的车主平台都是我们的合作伙伴。第二类是各种各样的主机厂和车联网平台,包括百度车联、腾讯车联、斑马智行、蘑菇车联等几十家主机厂和车联网中控大屏中的服务都是由我们提供服务的。目前已经正式上线的是荣威和上汽大通,车主可以在中控大屏中选择油枪、油号,并完成支付。我们把中国所有的车主数字化,并且给他打了标签,我知道这些车主在城市当中的加油习惯、充电习惯是什么样的,我还知道他开的是什么车,是一辆神州的司机,还是货拉拉的司机。我们现在的业务已经覆盖了全国的300个城市,在线的油站是1万家,充电桩是10几万根。

  下面快速过一下我们的产品,车主邦是提供加油站数据服务,团油是给大家做团购用的,会比你正常去加油站加油有独家的折扣。我们也可以帮车队做管理。快电是我们给新能云车司机提供服务的。大家可以在充电的同时一边休息,现在充电的平均时长是45分钟左右,大家不太会一边充电一边在那里干等着。

  最后分享一下我们做能源互联网3年来总结下来的行业趋势,我们觉得整个能源行业的消费经历了3buy的阶段,第一个阶段是pass buy,原来开车在路上跑,看到一个中石油就进去加一下油。第二个是LBS buy,通过地图找附近有什么油站。第三个是data buy,所有的购买是通过数据来完成的,瑞幸咖啡可以把店以非常低的成本建到写字楼里面,但是他可以通过数据触达他的用户,但是星巴克必须要把店建在购物中心非常显眼的位置才能触达客户。对于加油站也一样,原来一定要有非常好的位置,但现在可能建得稍微偏一点,我依然可以通过数据化的平台触达到司机,因为位置相对偏一些,价格就可以做得更低一些。包括中午我路过楼下看到很多开在写字楼里面的店,90%的订单都是通过美团点评这样的平台来完成的。加油、充电市场也是一样的,未来所有的消费都是数字化的。

  我们的愿景是什么?我们没有自己的加油站和充电桩,但是我们做全球最大的在线能源零售商,这是我们典型的用户,我们希望可以帮他们降低成本,把整个城市的能源消耗变得更加数字化。大家如果有合作意向也可以加我的微信,谢谢。

  主持人:谢谢王阳女士,接下来要请出的演讲嘉宾是谷歌大中华区渠道业务事业部总经理白湧先生,他的演讲主题是“驾驭数字技术,拓展全球市场”,掌声有请。

  演讲嘉宾(谷歌大中华区渠道业务事业部总经理 白湧非常荣幸今天有机会来到深圳跟大家分享。我是来自谷歌渠道事业部的白湧,我们这个部门主要是跟中国大陆不同的合作伙伴一起用数字技术帮助中国的产业走出国门出海。在开始之前先给大家放一段视频,这个视频可以让大家更好地理解我们做的是什么服务。这是郑锅集团的案例。

  跨境电商非常火,特别是深圳,很多朋友只是觉得电商更适合于常规的消费品,我今天想跟大家分享的是在数字互联网的世界里面,很多传统制造业都有非常多的机会。经过这么多年的发展,整个数字体系非常适合不同的产业去尝试用互联网打开国门。今天我们通过锅炉可以跟大家诠释一下,每个企业真正开始走出国门的时候,大家碰到的第一个问题是我去哪里,哪些市场有机会,世界上这么多的国家。在互联网上,今天已经有很多免费的工具,比如谷歌的商机洞察,让你通过电脑就可以知道你的产品在全世界有哪些机会。当你知道了这个商机之后,很多企业需要建立自己的网站、APP,今天也有一系列的工具可以帮助大家很好地实现网站或APP的搭建,特别是谷歌很多新的产品。接下来是谷歌强大的广告系统,我们可以通过不同的媒体形式,比如youtube、搜索、展示、Google play,可以帮助大家触达世界上很多不同的地方和受众。我们后台还有强大的数据工具,可以帮助大家沉淀出来非常多的数据。很多企业可以通过这些数据进行非常深的数据挖掘,可以更好地了解你的客户和受众。所有的产品就像这张图上展示的,几乎可以帮助大家覆盖全世界90%以上的互联网受众,以及你们想触达的国家,这个平台已经非常成熟,希望大家可以利用这个技术开拓海外的天地。

  在真实的世界里还是非常复杂的,我今天要跟大家分享的是我们怎样用最新的技术帮助大家解决互联网上最复杂的问题。互联网上的数据会随着互联网的设备和互联网受众的发展变得越来越多,也越来越复杂。举个例子,比如谷歌的youtube是非常强大的视频平台,在youtube上的视频量非常多,我们国家很多企业会通过youtube视频宣传他们的品牌做爆款产品,有很多操作都是通过视频来实现的。视频的量发展得也非常快,现在youtube上每天新增加的视频量,如果你都要看完的话,差不多要25年的时间。这就带来一个问题,我要选什么样的视频内容。今天80%的互联网访问都在手机上面,互联网上绝大部分的流量都是在移动端上。在移动端上又牵涉到怎样通过移动端推广我们的产品和服务。今天在移动端的下载量,每个月的移动端下载量超过了100亿。随着互联网的发展,我们要面对一个非常大的数字挑战,这个数字非常庞大,已经远远超过人常规的能力。我们怎么解决这个问题呢?这就要回到AlphaGo,谷歌在几年前让地球上最优秀的棋手跟机器进行了一场比赛,这个可以很好地解释我们怎样用技术去解决未来的挑战。围棋是很有意思的棋艺,如果会下围棋的朋友们都知道,围棋19×19个格子,如果要计算它有多少个变化,相对来说比较精准的计算是10的170次方,这是非常庞大的数字,从某种理论上讲超过了银河系原子的数量。我们在互联网上面对的挑战是每一次做互联网推广,我花10块钱希望得到50块钱、100块钱的回报,我希望每次投入都有回报。这就好比下围棋,我每次下围棋都想赢,这能做得到吗?就牵涉到我们需要有庞大的算力,我们需要面对10的170次方,我们要把每一种可能都算清楚。AlphaGo恰恰做到了这一点,当然这远远超过人类的能力。我们比较幸运的是生活在一个非常伟大的时代,我们今天可以用这种能力,这种能力我们称之为机器学习。我们具备了强大的能力可以去训练机器,帮助我们实现这种能力。随着计算能力的发展,我们可以训练机器去实现这样的发展。

  当我们具备这样的能力之后,我们就可以把强大的计算能力运用到数字营销里面去,我们可以很好地告诉机器我们需要找什么样的受众,我每次投入希望得到什么样的回报,不管是什么样的产品,去哪个国家,可以让系统很好地学习我们的目标。机器就可以面对数十亿、数百亿、数千亿的互联网数据很精准地帮我们找到客户。这是互联网非常有魅力的事情,现在有很多企业在使用这样的技术。

  如果玩过数字营销的话,你们一定会碰到很多问题。其中第一个问题是我们怎么样在互联网上对我的客户做定位,我的产品适合卖给什么样的人,我的广告适合投给什么样的人,这要有精准的维度定位,这取决于我们对互联网受众精准的理解,这些受众出现在互联网上出现的是cookie,并不是真正的人,我们需要对这个人做非常多维度的判断。我们可以非常好地利用机器学习对人进行深度画像,我们对受众的触及就会非常精准。当我们定位了这个人之后,我们要把产品形象投送给他的时候也会出现很多的挑战。就像在座每一位在手机上看一个商品的时候,每个人喜欢的展现形式是不一样的,有的人喜欢视频,有的人喜欢文字,有的人喜欢图片,不同的产品,在不同的受众、不同的时间、不同的地点要有动态的智能化组合才能打动国外的受众。这种变化的数量也是非常庞大的,也远远超过的人类的能力,我们也需要用机器学习,通过不断的智能化组合最好地实现我们对客户的影响,从而达到营销的目的。今天我们也会通过机器学习帮助他们实现这样的功能。

  我们在营销上的需求远远不是简单地把广告投出去完成订单,特别是制造企业还有很多深层次的需求,有的时候我们知道有些客户表面上看上去是很好的买家,但是他的信誉并不是很好,过去经常拖欠货款。有些顾客我们觉得他可能不是很长期的合作伙伴,或者潜在的竞争对手,很多深层次的数据也会影响到我们的营销效果。机器学习也可以帮助到你们,我们今天的整个营销体系里面可以把每个商家自己的数据和客户的诉求集成到广告平台里面,通过更深层次的数据文化,更精准地帮助企业实现营销目的。今天这些技术通过庞大的数据系统和精准的数据学习方法都可以一步步得以实现。我们在今天这个世界里面,大家有很多的机会可以把你们的产品服务带到全球去,让你们的产业有更大的发展。

  除了这些之外,数字营销对我们产业未来发展的影响也非常大,前面有很多嘉宾已经讲到了很多数字化的转型,我相信在座的各位也一定也有很多的体会。越来越多的企业在面对客户的时候会越来越多从互联网上面对客户,而不再是通过线下的实体店。包括今天大家的衣食住行,银行业务、保险业务,很多人要经常出差,我相信买机票已经全部从手机上买,没有人会再到线下店去买,很多服务已经转到互联网上,所以企业必须要面对这样的转型。就像一开始看到的郑锅集团,他们的很多采购方是从互联网上寻找他们的订单。随着互联网的转型,当企业意识到他们的客户都是在互联网上跟他们沟通的时候,他们的整个运营体系就产生很大的变化,他们更多以客户数据为导向,这时候会触动企业要做很多深层次的数据上的变化。最关键的是随着大量数据的积累,我们给企业带来更大的变化是对产品的革新,就像图上看到的这个产品,这是普通弯矩的产品,但是这个产品是通过互联网,通过用户使用这个产品数据的积累,经过后台机器学习的能力会不断调节这个玩具的难度和功能。它会随着你玩的深度和使用的技巧不断地调整。这种弯矩可以适用于从2岁玩到十几岁。很多的产品会变得越来越智能,而且会产生出革命性的进步。机器学习会越来越广泛地应用到很多企业的数据体系里面去,当很多企业有了大量的数据、大量的用户反馈之后,你们可以用机器学习的方法更好地生产出更合理的沉淀。在天津有一家做自行车的企业,几年前自行车的竞争非常厉害,很难做出很好的市场利润,大家都以价格在博弈。这家企业通过互联网把自行车推到国外去,他们通过大量的客户反馈发现中国的钢材某些方面并不是太理想,国外的人骑自行车不是上下班,而是周末去登山,通过大量的数据他们得出一个结论,自行车的结构需要调整,所以他们做了一个钢梁的改进,让这个自行车马上变成了爆款。当我们离开互联网的时候,通过中间商一层层销售的时候,我们没办法及时知道这种反馈,以致于产品非常容易滞销。而通过互联网这家企业找到了很好的机会,而且获得了非常好的回报。

  谷歌这位科学家Ray Kurzwei,他是研究机器学习的,对所有机器学习的成果做了研究之后,他得出一个结论,他认为我们人类未来100年的发展,如果用今天的能力去评估的话,我们在未来100年里面所创造的业绩或者是突破可能相当于历史上2万年所做出来的。你们或许听说过康德拉季耶夫,他的研究成果叫康德拉季耶夫长波,他得出的结论也差不多类似,我们生活在一个非常伟大的时代,关键看我们是不是能够拥抱这些技术,能不能去开创我们自己的天地。谢谢大家。

  主持人:谢谢白湧先生为我们分享谷歌如何帮助传统行业走出国门以及数字营销如何影响产业的发展和产品的革新。

  接下来要请出的这位演讲嘉宾是普华永道全球通讯、媒体及科技(TMT)行业主管合伙人周伟然先生,他的演讲主题是“5G机遇与挑战”,掌声有请。

  演讲嘉宾(普华永道全球通讯、媒体及科技 (TMT) 行业主管合伙人 周伟然大家听到我们公司的名字普华永道好像觉得是做会计的,是做审计的,这是因为我们在国内的审计业务做得太棒了,普华永道也是一个咨询公司,我们替很多企业做商务咨询、税务咨询、法务咨询,甚至是做收购兼并的咨询服务。我今天非常荣幸代表我们公司展示一下我们在咨询行业的经验。

  11月份是非常重要的月份,因为有两个非常重要的日子,一个是双11,11月1日又是另外一个重要的日子,就是5G商用套餐正式推出,就正式把5G商用的大门在中国正式打开。5G对于中国未来总体的经济发展将会有颠覆性的影响。我今天要讲的是5G带来的机遇和挑战。首先简单介绍一下5G,然后再分析一下带给我们的机遇与挑战,我们也做了研究,分析了如果要在5G领域取得成功,有一些成功的要素。

  说到5G,首先要知道它的三个特征,第一个是超高速的网络,它比我们现在用的4G最少快30倍,甚至可以到100倍。第二个是延迟性非常低,它的延迟性比4G短30倍,短到什么程度呢?比如我们的手碰到一个热的碟子会反应缩回来,这大概是15毫秒的时间。5G的延迟性只有1-5毫秒,比我们人脑的自然反应还要快最少3倍。第三个是高效的网络。这个网络耗电量要非常低,不要耗费太多的能源,第二可以给很多的应用在某个指定的范围内交换信息。比如智能汽车怎样保证畅顺安全地运行,这要靠一个非常有效率、可靠的网络,5G就可以提供这样的场景。我们估计未来每一个新的网络,我们看3G、4G的发展,5G也不例外,这要分开三个时段,大概5-6年来发挥它最大的效能。头两年是正式商用,到2021年预计5G的覆盖面是在城市密集的地方。到2022年估计覆盖面可以到一般性的城市,到郊区。到2025年在国内是全面覆盖。无人驾驶汽车到时候就可以正式推出。对于能源行业来讲智能电网也可以通过物联网加上5G网络正式推出。

  11月1日5G商用套餐正式推出,今年、明年是极高速的宽带业务的推出,到了2022年才有机器本身物与物的互动。几乎所有行业都会受到影响,首先是智能制造,很多制造业都会推行物联网,推行自动化,还有医疗保健、零售行业、智慧城市。我们刚才说到有三个特征,高速、高效、低延迟性,这里举一些例子,比如在娱乐行业,通过5G网络,加上AR/VR,可以提供超高清的视频下载,就可以提升很好的娱乐享受,AR/VR眼镜也可以带来更好的用户体验。医疗保健,大家也听过远程治疗、远程手术,如果能够通过一个稳定的网络,一个中国的医生可以替一个德国的病人进行远程诊断,甚至可以利用机械臂在远程做手术。在运输行业,5G网络加上物联网技术、AI技术,可以及时判断交通的情况,跟无人驾驶汽车做直接的交流,令到他们可以很安全地做运输业务。各行各业都会因为5G的推出提升很大的效能。

  资本的投入是非常大的,中国整体要推出5G一共要投入的资金大概是1.5万亿人民币,是超炮打的金额。三大电信运营商是怎么提供数据服务呢?B2B或B2C,他们买数据给第三方的服务商,比如卖给谷歌,谷歌利用这些数据提供线上服务来提升他们的利益。或者是三大电信运营商直接卖数据给最终的用户,利润在增值服务里面体现出来,这些利润都在第三方手上掌握,他们掌握的只是卖数据包。如果是1.5万亿元的投资,再用现在B2B、B2C的模式是不行的。我们相信三大电信运营商,包括世界上其他的电信运营商他们都要走改革的方案,他们要达成新的合作伙伴的模式,就是B2B2X,头两个B,其中头一个B是电信运营商,另外一个B是第三方服务供应商,X就是最终的用户。电信运营商起的作用是混合的5G服务,可以推动一些新的服务,或者只是辅助第三方提供5G有关的服务。我举两个例子,电信运营商作为创建者,比如我是一个电信公司,比如中移动有9亿多客户,跟VR/AR公司推出5G AR/VR套餐,用户就会买这个数据包,就可以通过AR/VR看美国的NBA比赛,或者是听周杰伦的演唱会,就像在现场一样。比如在工业自动化怎么建立一个平台,可以远程控制生产流程,交给OEM智能制造供应商来做,电讯商只是提供5G网络来协助他们做远程的控制。

  说到机遇与挑战,可以带给电信运营商很多新的收入来源,用5G网络也可以降低很多成本,也可以改善客户体验,刚才说的用AR/VR在家里面就可以享受节目。但是也有很多的商业挑战,首先是这个网络非常贵,所以一定要有妥善的变现方法,我们刚才说的B2B2X模型非常重要。现在因为5G刚推出,就近是否是成功方案也真的是摸着石头过河,也会有失败的例子。现在一台5G手机超过1万元人民币,人们愿不愿意付出这个代价也要打一个问号。

  因为有这些挑战,我们觉得有五大因素,就是当一个公司要采取5G作为商业变革需要想的。头两个轮是要看第三方合作方,比如品牌的影响力,我跟谷歌合作,谷歌已经有这么多的客户,他们的影响力很高,通过他们youtube的优化,他们的youtube客户自然就会用上我们的服务,我们就不用自己做推广。还有市场的渗透率,比如工业4.0,自动化的供应商他们就会有这样的市场,我们就不用花这个力量。但是有一些服务,比如我是移动运营商,我有很大的客户群,我有很多变现的机会来推服务给他们。还有业务的相关性。最后一个是比如电竞或直播,里面有不同的频段来做这个服务,这个依赖也是很重要的,要考虑在商业模式当中。我就说到这里,5G将会带来极大的机遇,但是也有一定的挑战。但我们还是非常乐观的,5G将会在中国得到很好的经济效益,谢谢。

  主持人:谢谢周伟然先生,关于5G的分析和描述,我们之前更多的是从专业人士,尤其是技术专业人士的角度来聆听,而今天周伟然先生是站在咨询业的角度来看他是如何研究和看待5G的。周伟然先生首先提到了5G的三个他特别看重的特点,当然这些都是大家非常熟悉的,包括超高速、低延时、高效,他提出5G将会为垂直行业带来巨大的商机,同时也谈到受益的行业几乎涵盖了所有,而其中智能制造、医疗、零售和智慧城市等行业受益会比较多。周伟然先生毕竟是和钱打交道的,接下来他又提出了一个非常重要的判断,那就是5G的货币化,也就是资本投入,周总为我们介绍了一种新的合作伙伴模式B2B2X,可以是第三方主导或者是运营商主导。在5G所面临的机遇和挑战这块,周总重点谈到了和钱有关的问题,贵怎么解决,它的溢价如何超过4G,最后为我们介绍了五种相关决定商业模式的因素。可以说有了周伟然先生的描述,我们对于5G的认识也变得更加全面,再次掌声向周伟然先生表示感谢。

  接下来的演讲嘉宾是丝路视觉科技股份有限公司创始人、董事长李萌迪先生,他创办的丝路视觉是全国性的专业数字视觉综合服务供应商,也是中国文化创意数字图形图像行业的首家上市公司,在三维动画及数字视觉领域拥有多项业内领先的专利,他的演讲主题是“智慧城市与数字孪生”,掌声有请。

  演讲嘉宾(丝路视觉科技股份有限公司董事长 李萌迪大家下午好,今天下午利用这个会场给大家带来的主题是“智慧城市和数字孪生”。

  我不知道大家有没有感觉到高交会的主要内容已经越来越被人工智能以及背后的大数据所占据了,而且在高交会馆里面还有一个单独的馆,数字城市馆。这已经成为了当今社会发展的主要趋势。刚才也有很多专家跟我们讲数据以及人工智能在各行各业的应用。谈及数据,我觉得并不可怕,从人有了行为开始,我觉得有了客观世界开始,数据就已经在产生了,只不过从行为到数据,到今天的大数据,我觉得是因为我们有了科技去记录并储存它而已。从数据到人工智能,我觉得这是一个过渡阶段。正因为有了数据给我们提供了这么庞大的基础才相应孕育出了人工智能,人工智能还是基于数据的储存和运算的能力。所以人工智能从学习到深度学习,到逻辑整理,为我们提供决策依据,甚至未来有可能会替代我们去做决策。有了数据和人工智能之后,我们一个非常大的应用场景就是物联网。我觉得这样一个闭环,从大数据到人工智能,到物联网是从基础到分析,再到运用层面的逻辑。这三个要素组成在一起,构建了我们现在生存最大的一种形式叫做城市。刚才听到了吴志强院士讲城市的产生和数字城市、智慧城市未来的发展,我是受益匪浅的。

  说到痛点,刚才的分享嘉宾也提到,比如现在有信息孤岛的问题,有重复建设的问题,有低效的问题,有操作难的问题,甚至你要掌握它还有非常多的专业要求。我本来很不想展示痛点的,其实基于大数据平台下的人工智能的发展,所有当前的痛点只是阶段性的过程而言,随着数据越来越多、越来越丰富,计算机的能力越来越强,我觉得今天看到的所有的痛点都是明天要解决的方案而已。我们在智慧城市应用的层面上要解决交通的问题、医疗的问题、建筑的问题、政务的问题,诸如此类,基本上智慧城市能解决的问题,只有大家想不到的,没有人工智能做不到的。智慧城市作为当今非常大的话题,我觉得在这个趋势上面我们应该做一些什么样的准备。

  中国在数字经济时代下有着巨大的优势,中国所谓的数字经济也是近期推出的一种新定位方向的概括,什么叫数字经济,为什么我认为中国在数字经济时代下有巨大的机会?我们现在对互联网科技的依赖程度也许是全球最重的国家,我们现在用到的支付,用到的社交,生活的方方面面越来越离不开手机以及背后的人工智能。中国在互联网基建以及投入方面确确实实领先于全球,中国老百姓在这方面的应用也是领先全球的。中国在数字经济上有的作为也是一定会引领全球。我刚才在台下跟谷歌的白总交流,他说在国外没有智慧城市的概念,但是现在智慧城市成为了中国未来非常主要的方向,未来在这些方面我们会引领全球的。

  智慧城市需要什么样的展现?我们以前对于城市管理也有数据,但这些数据背后的呈现,我们用到了大量的excel分析、PPT分析,都是基于平面的。随着数据获得的越来越多,需要展现的层面也越来越多,我们需要运用到的形式也越来越多的,承载的界面也越来越丰富,手机,屏幕,大屏幕,这些都给我们在智慧城市的呈现上提供非常多的场景应用。

  在智慧城市方面我们能做什么?丝路视觉旗下单独做智慧城市子公司提亚科技能做什么。数字孪生是数字模型的一种构建,我们一直希望在客观的物理世界里面搭建另外一个客观平行的数字世界,这是思路体下提亚科技的主要使命,真正能够把物理城市和电脑里面显示的数字城市做越来越接近的描述,这是我们想要做到的东西。

  在数字城市的平台上,我们可以通过不断的积累积累和提供很多的解决方案,规划也好、医疗也好、信息也好、交通也好、物流也好,最终实现我们能够提供控制。人、云和端最终在某个空间和物件下面的交流,这个场景是非常重要的。这个也是数字城市或者是数字孪生城市运载的系统,它是如何展现的。我们搭建数字城市的表现形式,不管是在高交会的大屏里面,还是在乌镇互联网大会上,我看到了非常多关于数字城市呈现的大屏,大数据是非常需要直观和感性的识别认知,这也是数字城市之所以要搭建的原因。其实可视化的呈现对于人来说是非常重要的,可视化的呈现对于机器来说不重要,计算机不需要可视化,但是人需要可视化。我们怎么样理解智慧城市背后所有的管理逻辑,如何呈现出来,可视化的过程非常重要。就像吴志强院士给大家演示城市的人每11年的波动,那个波动图就是可视化的过程。但是基于数字城市、智慧城市这么大的命题,而且我觉得科技和艺术从来就不是割裂和独立的,有人说科技是理性思维,艺术是感性思维,我觉得不是这样的,科学家也一定要会艺术,会艺术的科学家可能更性感,做艺术的人也要懂得科学。艺术的表现形式在今天科技爆炸的时代背景下,艺术的形式一定会跟科技一起联动。人类是从绘画开始的,当我们还没有语言的时候,在洞穴的时候我们发现拿着小石头可以在石头上画画,就产生了绘画。我们能够模拟自然界的生活创造出音乐。这些都是艺术不断表达升级的方式,这里有视觉的艺术,有听觉的艺术,有时间的艺术,也有空间的艺术。到后面人类有了工程,掌握了泥土,掌握了青铜之后有了雕塑,掌握了工程之后有了建筑,当人学会了表演之后有了戏剧,当科技发展到一定阶段,当我们懂得用胶片记录时间的时候就有了电影,到今天已经到人工智能时代了,科技已经在爆炸了,也许未来AR/VR是第十种因素,也许大屏就是第十种因素,也许所有场景的融入就是第十种因素。科技和艺术从来都是孪生姐妹不分割的。

  这是我们做的数字城市的直观案例,深圳的,在这个管理系统里面数据来源可以有非常多的来源,但是来源的逻辑整理,整理完之后的呈现是我们最主要要干的活。只要有数据就可以呈现,只要有数据的提供,只要阿里、腾讯、华为他们能够提供数据,我们就可以把它呈现出来。我们自己对于数字孪生城市的理解,我们认为城市的信息模型就是我们的筋骨,而在这个脊骨上面所有数据的呈现就是我们的血液。我们自己也会认为一个筋骨长得漂亮,那个人描述出来会更加健康。我们认为一个非常准确又非常实时,又非常性感的城市模型能够给到我们的智慧城市更加直观以及美丽的表达。

  城市的数据来源可以有很多,比如GIS、倾斜摄影、卫星地图、移动测量、数据源、3D拍摄,但都有一些缺陷,城市的模型是需要多方面的技术综合处理的。所以一个非常高清准确的模型,加上基于GIS最准确的地理信息,然后再配合安全稳定的渲染引擎才有可能交出一份在智慧城市表达上令人满意的答卷。提亚科技也是从进博会开始,第一届进博会,第二届进博会,我们跟上海政府配合做进博会的数字城市系统,后面我们也做了数字广东,跟腾讯合作,后面有数字广西、数字海口、数字重庆,甚至我们还做了数字西藏。随着跟这些大企业不断合作,跟政府不断构建数字城市的呈现平台,我们也学习到了很多。

  提亚数字科技的竞争力,为什么提亚做这个事情有优势?三方面,第一个来自于丝路视觉20年来的专业积累,对于建筑和规划,丝路视觉已经科工了20年的服务,不但我们对规划的理解有深度,而且我们本身在城市模型上也有积累。第二个我们从2001年开始做渲染引擎的部署,我们旗下的瑞云科技到今天为中国无数的电影提供了渲染支持,能把电影实时渲染的技术运用到智慧城市上也是我们的一个优势。第三个是展览展示的综合运用。这是智慧城市通用的表达模式,我们可以叫做决策指挥中心、成果展示中心,甚至是总裁驾驶舱。我们对城市规划的理解,20年的积累,十多年实时数据渲染的科技积累,包括在展览展示方面不断的实践,不只是我们之前做雄安的规划馆,以及做前海、南沙很多跟城市规划相关的展示空间的整体设计、整体解决方案,我一直觉得这种方式仅仅是智慧城市的起点,以后可以变得更加性感。

  为未来的展示赋予更多的多元化,我们要把体验提升,把空间提升,把装置提升,把所有视觉的识别系统都要做提升。也许未来是这样的,跟大家讲个故事为什么我们会把做智慧城市这个业务的公司起名叫提亚,提亚来自于古希腊神话,提亚女神也叫泰坦女神,是所有元神之母,在传说中提亚给人们带来了视觉以及智慧,这是我们为什么会把智慧城市这个业务做这样的理解。丝路视觉旗下的提亚数字科技公司,我们的slogan是让智慧看得见,希望在座的所有人,包括高交会所有的参展商都能够把智慧城市做得越来越美,智慧的事情交给科学家,看得见的事情交给我们提亚,谢谢大家。

  主持人:谢谢李萌迪先生,当我今天拿到李萌迪先生演讲题目的时候内心有点好奇,我们知道李总是中国CJ行业的领军者之一,做数字化视觉是他的长处所在,李总今天为什么会选择这样的主题智慧城市呢?听完他的演讲之后可以说恍然大悟,在演讲中李总明晰地提出了这样的观点,就是大数据需要直观的和感性的识别和认知,也就是数据的可视化呈现。也许对我们来说并不是特别陌生的话题,从古代的岩画,到平面解析几何,再到为我们打开计算机天地的windows始创都是可视化最宝贵的尝试。李萌迪先生也在这方面为我们分享了他的公司所做出的极其专业、感性而且美丽的努力。再次掌声向李萌迪先生表示感谢。

  接下来要请出的是今年论坛的压轴演讲嘉宾,他是爱莫科技创始人兼CEO杨恒先生,他的演讲主题是“场景化视觉数据运营”,掌声有请。

  演讲嘉宾(爱莫科技创始人兼CEO 杨恒各位观众大家下午好,刚才几位嘉宾已经讲了很多关于数字化、智能化相关的课题,关于视觉数据,我们每天走在大街上都能看到很多监控摄像头,有一个数据统计,现在超过了2亿个摄像头架设在中国大地上。还有手机就更多了,大家用的手机从最开始的没有摄像头,到现在的三摄、四摄,出货数量超过10亿。还有车载视觉,以及智能辅助设备装在车上,现在已经有无处不在的视觉数据。

  很多人说数据为王,但是当大家讲到数据的时候,大数据是什么东西呢?大数据每个人都在谈论它,但是没有一个人知道怎么做它,这就是大数据的现状。对于企业来说,真正有了这么多数据之后,怎么把数据变得有价值,每个人的思考方式,我们能不能把大数据变小,还希望这个数据能产生价值,对企业来说非常重要。第二个问题是讲到AI,这两年AI是非常火热的话题,从学术界到工业界,有很多新的文章,大的事件发生,特别是讲到人工智能应用的时候,所有的企业当他说做人工智能的时候,大家会看到现在的识别率99%,甚至99.99%。但是在真实的应用中会发现是1减99%,这是我们在真实的应用中看到的场景,人工智能在真实的应用场景中表现得并没有那么好。King和Queen是始终要相遇的,他们的第一次相遇是人工智能发展的基础,当King遇到Queen的时候,数据怎样驱动人工智能的发展,中国专门从事数据标注的人员数量达到了百万级别,人工智能在训练过程当中需要很多的数据标注,但人工智能科学家又比较贵,所以很多数据标注人员在比较偏远的地方,中国数据标注人员最多的是在贵州,有很多人每天坐在电脑面前,让他们把车标注出来,把人脸标注出来,是非常累的体力活。中间的几千万指的是头部的AI公司,包括BAT这样的大公司每年在数据标注上所花费的经费差不多是几千万。最后是几个亿的支出,就是这些AI公司在购买计算服务器上所花费的。这右上角我画了一个飞机的标志,现在因为人工智能的发展需要大量的计算,它所产生的碳排放已经超过了跨国飞行。人工智能本身,我是十多年的从业者,一个非常性感的行业,但是因为这几个数字,大家听起来已经变成了一个非常不幸的行业。我们是一家非常新的人工智能公司,我们也在思考有没有其他的办法能够让这些数字至少变得更性感一点。

  我们想到的第一个方法,比如做人脸,其实它面临的问题是要海量的数据,当我只有一张数据的时候怎么想象出来更多的数据呢?这是我们的做法,比如我可以产生各种角度、各种光照,甚至各种眼神,戴眼睛是怎样的,戴口罩是怎样的,表情是怎样的,这是我们的做法。除了对脸之外,还有各种不同的姿态,通过少量的数据产生大量的数据,这是我们公司跟主流的做法不一样的地方。以及做无人驾驶的企业也在企业模拟在计算机里面模拟无人驾驶的环境,还有军事上,比如模拟一些舰船在近海的时候是怎样的,通过这样产生的数据辅助计算机来认知这个世界。因为产生的数据不是真实的,所以在实际中的应用并不是那么直接。

  这里我举一个简单的例子,通过我们刚才说的用虚拟引擎产生数据训练人工智能的方法,最后在怎么理解人的行为上,这个人可以看到这样的场景,在计算机的眼睛里如果想理解这个场景更多的是要看到每个关节在哪,脸上每个点在哪,你在看什么地方,你是男的还是女的,大概多少岁,这是计算机要理解这个场景所需要识别的方法。

  我们根据这样的方法对一些传统的行业,以前数字化程度不是很高的行业怎样产生变革。第一个行业是烟草,烟草是一个比较古老的行业,中国现在的GDP收入很高,烟草每年贡献了7-10%的税收,中国差不多有超过3亿的烟民。吸烟是不健康的事情,但是这个行业存在,而且很巨大。我们一直在思考我们的技术能不能对这个行业产生一些改变。在烟草营销环节会产生大量的图片,这里我举了一些实际中处理的例子,中国市面上烟的规格非常多,也有非常多长得非常类似的。计算机需要识别不同的规格、不同的营销活动、不同的营销环节所产生的图片。这是我们可以识别目前市面上烟的规格的可视化,左边这幅图是真实场景中的图片,中间这个是中国市面上所有烟的规格,可以看到非常多长得非常像的。我们现在差不多可以识别4000多个规格。另外是对于烟民这个群体,不抽烟的人觉得抽烟的人离你越远越好,但中国有超过3亿的烟民,这些烟民也值得被尊重,在公共场合,机场、高铁站、写字楼、会议中心建了吸烟房,我们通过人工之梦视觉的手段捕获不同的消费者在这个场景下的行为,比如什么样的人抽了什么样的烟,怎么抽的,抽了多少口等相关的数据。这是一个真实场景的抽烟行为,我们通过姿态识别和温度的感知,以及他们的穿着、年龄、性别等对消费者进行深度的感知。另外就是店铺,中国有超过550万家可以销售烟草的店铺,每个店铺有自己的特色,我们对超过400万家的店铺实现了数字画像和精准画像,这些店在什么位置,销售什么烟,什么价格,这样就实现了我们刚才讲的三个层面,一个是对本身的产品,第二个是对烟民消费者,第三个是对店铺,这是对零售的三个维度,我们协助中国烟草完成了这三个方面的数字化。这是一个蛮巨大的工程,我们最开始跟中国烟草合作的时候,任何一个烟草企业,你问他我是中华的品牌,谁在抽中华,他们是不清楚的,我们回答烟草企业这些问题,我们怎么从数字中获取对行业有价值的信息。

  烟草是一个不太健康的行业,后面讲用人工智能怎么为人类健康做出更多的贡献。第一个是比较有意思的案例,和剑桥大学合作的,我们怎么去观察羊是不是健康。大家听起来可能比较奇怪,为什么要关注羊的健康。这在动物福利的角度上来讲是非常重要的,如果羊生病了没有发现它对动物福利是非常不负责任的态度。大家可以看到下面这两张图,左边这张图是健康的状况,另外一张是不太健康,马上就要死掉的状态。我们通过计算机视觉或视觉智能的方式来发现这些非常有意思的数据。另外就是对于小孩子的健康,我们用机器人的方式替代老师和医生,特别是二三线幼儿园没办法请那么多医生和老师的情况下实现早上的晨检,身高、体重、提温,有没有受伤,大部分童工人工智能识别的方式来代替老师和医生。另外对孩子课堂的行为,是不是跟其他小朋友在互动,上课有没有认真举手,有没有很开心地听课,对他们的课堂行为进行分析,这样使得家长能够了解每个孩子的健康状况和上课的状况。目前我们的合作方在中国有22个省铺设了晨检的设备。还有针对驾驶员的健康和安全,这是我们真实采集到的数据,行业用车,特别是跑长途和危险运输的车辆,如果他们开车的时候打瞌睡、抽烟或打电话都是非常危险的,我们的设备可以准确地捕获这些信息,当你打瞌睡的时候预警,同时跟后台关联,发现驾驶员平时的驾驶行为。我们在中国超过200万辆车安装了算法,并且收集到了超过10万辆车的信息。

  下面谈一个比较沉重的话题,中国因为人口比较多,抑郁症是大家没有太多关注的话题,根据WHO的报告,全球差不多有3个多亿的抑郁症患者,中国前几年确诊的抑郁症患者有5400万,占中国人口的4.2%。中国心理科的医生是非常缺乏的,每10万人只有1.7名心理医生,而在俄罗斯和美国有超过11-12人。因为我们在日常生活中会遇到很多视觉设备,比如门禁,在您进门的瞬间我们看能能不能通过对脸部表情的捕获,来判断你的心理健康或情绪情况。这个项目是我们跟第四军医大学合作的,我自己也有多年从军的经历,部队士兵的抑郁症情况也是比较严重的问题,我们希望能够通过这些日常的设备,看能不能通过视觉智能的方法对他们的情感进行分析。这个设备发现你不太开心,我们有没有一个什么方式,比如给你加一个好看的贴纸,给你加一个好看的表情让你开心一点,这是非常简单的手段,让这些设备本身变得有温度、有情感,它可以跟你交流互动。这是视觉智能走向未来非常有意思的方向,而不是冷冰冰的设备,根据你的情感给予你反馈,这样就为公共健康做出一些应有的价值。

  以上是我对这个话题的演讲,谢谢各位。

  主持人:谢谢杨恒先生,听完杨恒先生的演讲,我的内心有一点点复杂,一方面对杨恒先生及他们的团队表现出的专业性非常倾佩,另一方面想一想我就是那个去烟店买烟的烟民,我不知不觉就把自己诸多和隐私有关的东西被这样一套设备交到烟草公司或某个大公司进行分析的话,即便我是一只羊我也可能会或多或少觉得不自在。也许这是年轻的爱莫科技未来必须要回答的问题。

  我们为期两天的中国高新技术论坛到这里就落下帷幕了,两天的时间我们聆听了方方面面对于诸多新兴技术,对于未来场景的专业描摹,这是大开脑洞的两天,也是开拓我们眼界的两天,在这里我们要再次向所有分享观点的嘉宾表达我们的感谢。与此同时,我们要再次感谢所有现场观众的关注和聆听。

  2019中国高新技术论坛到这里就全部结束了,我们明年再会,谢谢各位!

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