预测报告称过度炒作的生成式 AI 将在 2024 年遇冷，微软的产品正在亏损，哪些信息值得关注？

AI实验被叫停？百度：别怕有我在

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道，被泼了一盆冷水。

3月29日，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道，广泛的研究表明，具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码，自我升级、自我进化时，这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得，留给人类的时间不多了，我认为GPT一定会产生意识，只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示，随着大脑、神经元数目的增加，大脑与神经网络连接的数目的增加，到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了，那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数，你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数，这个参数现在是千亿万亿，可能人脑至少有100万亿，可能人工智能到达10万亿，可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时，猝不及防，却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。

次日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场，李彦宏坦言，“不能说我们完全准备好了，文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出，当天，百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日，百度股票再度拉升，涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业，百度近日备受外界争议，但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计，截至目前，集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言，到底有多大的想象空间？

文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

近日，面对外界对文心一言的一些负面评价，李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然，如李彦宏所言，无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。

深耕AI领域十余年，百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。

3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

十月怀胎，一朝分娩。但在部分业内人士看来，文心一言还属于半成品，还没到能推出的程度，甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快，只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候，在应用领域很快就能追上去，甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说，

“文心一言被迅速推出，是因为市场有需求，大家都有需要，更重要的是我们的客户需要，合作伙伴需要。”在发布会上，李彦宏透露，从我们承认文心一言的存在，短短一个月的时间，就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。

汽车X文心一言

车企x文心一言，到底能给车本身带来怎样的变化？两者的结合，到底有多大可能性和空间，文心一言之于汽车，将带来“量”的变化，还是“质”的改变？

如果你把上述提问给到文心一言，你会得到以下回答：

文心一言在汽车上使用，可能会带来以下改变：

更高的安全性能：文心一言可以通过语言理解和生成，帮助汽车识别和预测道路上的危险情况，从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互：文心一言可以通过语音交互，让驾驶者更加方便地控制车内系统，例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，更准确地理解驾驶者的指令，从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用：文心一言可以通过人工智能技术，优化车载系统的能源利用，例如自动启停、智能空调控制等，从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶者提供更好的车载娱乐体验，例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

总之，文心一言在汽车上的使用，将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后，对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企，据外媒报道，通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示，一旦ChatGPT 正式上车，通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中，ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息，还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。例如，聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动，或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

另外，ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能，而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时，它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”，再到“为我预留一个充电点”，诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表，也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能，但从目前来看，ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”，处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式，综合此前车企官宣与文心一言合作的方向，重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。

当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时，3月27日，传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消，当天，百度股价一度下跌超4%。

当天，百度智能云公众号便澄清消息，称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注，已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求，百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会，进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后，百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日，集度宣布，将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车实现自然交流的再进阶，打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作，但长安汽车动作最为迅速。3月18日，长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达，将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型，后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示，对于车企而言，汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至目前，汽车X文心一言，最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平，就目前来看，这些都属于量的变化，短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变，还有待进一步观察。

但笔者认为，如果人工智能都能发展到自己有意识的程度，汽车X 最先进的人工智能应用后，其发展前景也或许将远超大家想象。

被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言，还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火，百度文心一言发布后，将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

最近，谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI，谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称，国内，部分科技公司也把目光投向了百度，盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战，而这最后还是大模型之争。IDC（国际数据公司）中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示，“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入，就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称，自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展，而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据，到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文，因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明，这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。

（图片来源：德邦证券）

目前，国内大模型厂商主要包括百度（文心大模型）、腾讯（HunYuan大模型）、阿里（通义大模型）、华为（盘古大模型）等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中，其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

其中，百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以盘古大模型+ModelArts，都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月，百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。

此前，IDC评估结果显示，百度文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。

2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。目前，主要应用方向是为下游任务提质增效，例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。目前，盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示，盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示，盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然，大模型竞赛是属于巨头间的比拼，较量才刚刚开始。

参考研究报告：AIGC专题：国内大模型概览 德邦证券

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有哪些以前只能在电影里看到的黑科技，已经走进我们的生活？

1、1994年电影《真实的谎言》

语音控制技术

假如看过早期科幻电影的观众都不难发现，这些电影里出现最多的一想高科技就是语音控制系统了。相对于指纹识别和虹膜识别而言，语音控制这项技术的表现力更加直观，而且不要加特效。演员在影片中对着某个机器讲话就可以对机器实行控制，而且自带强烈的高科技神秘感。然而这项技术早在1920年就已经出现在美国电影里，到了上世纪90年代，IBM、苹果、AT&T和NTT等科技巨头开始着手研究语音控制技术。

到了21世纪初期，语音控制开始被大量商用。最具代表的就是苹果的Siri。当年乔布斯在发布iPhone 4s时候也同步推出了Siri语音助手，在当时，iPhone 4s本身就是款具有颠覆性的手机，再加上Siri这样的“黑科技”加持，又为这款产品更是加分不少。

当然，作为第一个把语音助手推向高潮的Siri，在第一次应用到手机的时候，其功能还是不够完善的，甚至有很多日常简单的指令都无法完场，有不少的用户觉得Siri只是个噱头，实用性不大。但是经过几代产品的更新迭代，Siri已经变得越来越智能功能也更加完善实用。对应电影中，例如最经典的《真实的谎言》，里面由施瓦辛格主演的特工形象；还有像《钢铁侠》中，无所不能的AI智能管家贾维斯。

2、1996年电影《碟中谍》

虹膜识别

在过去的诸多科幻电影里，我们都能看到一些绝密文件或者是物品被放到一个保险箱里，而窃取者只需要对准某个识别摄像头即可打开保险箱将其盗走，电影中使用的正是虹膜识别，因为电影本身对其加入了一些神秘的背景和音效，让整个 场面看起来科技感爆棚。对于虹膜识别技术并不是到这几年才出现，虹膜识别的相关理论最早始于1930年代，但正式商业化使用是到20世纪90年代。

虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。一般要经过虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个过程。在虹膜识别过程中，会把虹膜从眼睛图像中分离出来再进行分析识别，由于每个人的虹膜具有唯一性，以及难复制性，理论上虹膜识别的安全性要高于指纹识别。

在现实里，虹膜识别技术在2015年时，就已经被日本富士通应用到了部分手机上，不过因为这种原因，这并未向iphone5s的指纹识别一样形成潮流，到目前为止大家熟悉的带有虹膜识别技术的手机可能还是三星Note7以和三星S8。而在电影里，我们也时常能看到这项技术的出现。比如非常著名的阿汤哥主演的电影《碟中谍》，除了精彩刺激的谍战，阿汤哥每次接受任务时都需要进行虹膜识别解锁后才能获得新任务。

3、1996年电影《勇闯夺命岛》

指纹识别

指纹识别的高潮出现在iphone5s，iphone作为手机行业的标杆将指纹识别推向了顶峰，这样就让大多数智能机用户认为iphone才是指纹识别的先驱，其实不然，其实全球首款使用指纹识别的手机是2011年摩托罗拉MB860。2013年iPhone 5s之后成为潮流，现在已经成为智能手机的标配。

对于指纹识别的使用，最开始是在刑侦领域，早在60年代，美国FBI（美国联邦调查局）和法国巴黎警察局就已经开始研发和应用指纹识别，在那之后的很长一段时间里，因为指纹极能带来在之后的很长一段时间，由于指纹的特殊性，在案件的挣破上可以说立下了汗马功劳。但是随着这项技术的不断成熟和商用，越来越多的科技产品配备了指纹识别，譬如公司员工卡、门禁甚至连笔记本都配备了指纹识别。

商业的应用更加促使指纹识别技术的普遍化，指纹识别技术在智能手机中也经过了几代的演变，已经越来越成熟了。即使现在指纹识别功能已经不是什么新科技，但是我们还是能在许多电影中看到使用这项技术。例如比较有代表性的施瓦辛格在电影《第六日》里运用的指纹识别技术，以及尼古拉斯·凯奇在《勇闯夺命岛》和《国家保障》中都展示过指纹识别的效果。

4、2009年电影《阿凡达》

VR/AR技术

谈及最近两年科技圈什么最火，大家无疑都会想到虚拟现实VR和增强现实AR，AR和VR目前已经走进人们的生活，在诸多地方都能见到两者的身影。所谓的虚拟现实技术就是用计算机模拟出三维的感觉，然后再通过设备，将虚拟世界的信息更自然地传达给体验者，让之勇者能达到身临其境的感觉。而增强现实则是通过计算机叠加图像技术，利用虚拟世界套入现实世界并与之进行互动，达到“增强”现实的目的。

而在手机阵营里，早有传闻表示对于果粉备受期待的iphone8将是一款AR手机。而在手机行业并非没有出现过VR手机，时尚市面上曾经出现过一款叫保千里打令的VR手机，该手机VR镜头模组像素值为2600万，采用SonyIMX258感光元件。这一套镜头模组最厚处仅为23.8mm，是全球最薄的手机VR镜头模组。通过保千里打令VR手机可以进行360°全景拍摄，可随时随地一键生成VR内容，并进行实时预览、编辑及分享。

就目前的产品来看，就算那些配备了VR和AR技术的手机，也无法和独立设备相比，在体验上还是有一定的劣势的，但是移动互联网的爆发，注定了VR手机会成为未来行业发展的趋势。反观电影，里面也有很多的场景是通过这些技术来实现的，例如影片《阿凡达》，该影片的制片就是通过VR虚拟现实技术向大家展现太空飞船内部操作的场景，而在电影《钢铁侠》中，钢铁侠穿上钢铁衣后，头盔内部的界面就是通过增强现实技术来实现的。

5、2014年《星际穿越》

人工智能机器人

在这部影片种，出现了3个特别厉害的机器人，其实现在看来就是人工智能机器人，在这3个机器人种最让人印象深刻的就是塔斯（TARS）。在常态下，塔司就是一个方方正正的盒子，但是相比当下的机器人来说它还能做到自由的在液态和固态里随意切换，有高效的认知能力和强大的变形能力。尤其是当布兰德博士在水行星上遭遇浪击，塔斯能迅速变形移动救险。

机器人最为人知的就是阿尔法狗，柯洁这位顶尖级的围棋高手在与机器人对战的过程中，三局全败，当然在去年韩国选手李世石也和阿尔法狗对阵过，一样败阵下来，虽然李世石在中途扳回一局，但对于结果来说还是于事无补，赛后，有网友调侃说：阿尔法狗恐怖的不是它能赢下这场比赛，而是在比赛的过程中居然会放水，那才是最恐怖的。

当然国内的人工智能机器人也同样在发展，出现在舞台上的就是小度机器人，从2014年面世起，小度机器人被人们知道的时候不多，直到登上《最强大脑》的舞台，让大众知道原来国内也有这么厉害的机器人，当然了就目前的技术而言，还不足以制造一个真正的变形机器人，但是美国的研究人员发现了稀有金属铟镓合金，在一定条件下可以实现固液态的转换，起码从理论和技术的层面论证了液态金属机器人的可能性。

目前 RPA （机器人流程自动化）在国内发展的现状如何？

在企业数字化转型浪潮下，RPA的出现为企业的技术架构、应用实施提供了新思路。其非侵入性和AI可拓展性等特点在大量重复、有规则的劳动中可代替人类劳动，为企业减少错误率、提高效率，成为数字化转型最基础的数据抓手和能干的数字员工，由此形成的RPA市场正在快速爆发。

RPA最早的业务需求来自BPO业务（业务流程外包），尤以BPO中呼叫中心场景为多，其工作特点是大量、简单且重复，导致人员操作效率低下、易出错。

2019年国内RPA进入爆发期

2011年，技术外包公司DeskOver（UiPath前身）发现外包公司对自动化降本的商业需求和商机，开发了第一代自动化产品，即早期的UiPath Studio。

由于需求持续增多且日趋多元，RPA从简单的工具、软件延伸成解决方案，以该软件和解决方案为主营业务的RPA公司开始出现。 2016~2018年期间，国内在金融行业率先完成试点和概念验证，2019年上半年快速增长并形成共识，国内RPA进入爆发期。

2020年，COVID-19（新型冠状病毒肺炎）给各行各界带来了经济冲击，被称为“数字员工”的RPA又一次占据人们视野，RPA快速增长及爆发可归因于传统自动化局限、BPO降本需求、AI的出现以及全球企业面临数字化转型。

随着大企业客户进入RPA市场，单一的解决方案无法满足其多元化、复杂需求，RPA供应商开始研发规模化部署的RPA和云端RPA，并结合AI技术，实现非结构化数据的处理等功能。

RPA技术发展路径

弘玑Cyclone认为，从RPA的技术发展路线上看可以分为三个阶段：

RPA1.0，工具，解决工作流自动化

RPA2.0，平台，解决业务流程智能自动化

RPA3.0，智能中枢，具备自适应能力的数字化企业

未来，传统的大型静态业务系统将会把越来越多的业务扩展能力和业务自适应能力交给像RPA这样灵活、非侵入式、易创建易管控的业务实现方式。RPA将成为成为下一代企业软件的主流架构方式之一。

RPA在国内外的应用

据麦肯锡的《数字时代：人工智能将改变企业命运》调查报告显示，“世界500强”中超过70%的企业都在使用RPA机器人，如亚马逊、通用汽车、宝洁公司、花旗集团、安联保险、谷歌等。

据亿欧智库不完全统计，RPA主要应用领域为金融、制造、医药和零售电商。截至2020年10月，国内采用RPA企业金融业占比最高，为54.55%，77.78%的金融机构为银行。其中，浦发银行和招商银行为首批使用RPA的银行，分别于2016和2017年率先在国内金融业引入RPA技术，以提高运营自动化水平。

亿欧智库:国内企业RPA主要应用领域分布

根据亿欧智库数据显示，在2017~2019年期间，全球RPA市场以49.10%的年复合增长率迅速发展，2019年全球RPA市场规模达到118.33亿元；2020~2022年增率长稍有减缓，但仍以42.89%的年复合增长率保持上升，预计2022年将达到400亿元规模。

中国RPA行业尚处于中早期阶段。2017年中国RPA市场规模仅为3.1亿元。从整体上看，中国的RPA市场规模与全球RPA市场规模均在上升，预计2022年规模为26.16亿元。

Gartner预测全球有高达9成大企业会在2022年前采用RPA，试图以数字转型提升商业流程的适应力和规模，同时调整人力配置。

RPA与超自动化

超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估）。

该趋势由机器人流程自动化（RPA）开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化，它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。

Gartner定义的超自动化，是将RPA、智能业务管理(IBMPS)、人工智能(AI)及高级分析(AA：Advanced analytics)集合到一起。

Gartner预测，到2022年，全球超级自动化软件市场规模将达到5,966亿美元，相比2020年增加1,150多亿美元（增长近24%），今年市场规模预计为5,320亿美元。到2024年，通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合，企业将降低30%的运营成本。

2015年成立的弘玑Cyclone，是国内最早感知到RPA（机器人流程自动化）这一风向的企业之一，也是国内最早将RPA提升到Hyper Automation的企业。

弘玑Cyclone能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力，通过对需求的发现、设计、管理和运行这四大阶段管理，实现：

• 协助CoE部门挖掘自动化价值点，助力RPA在集团内部快速推广

• 基于桌面端和移动端，提供跨平台、跨操作系统的流程设计器，可基于服务器、IoT和私有云等各种环境下跨平台部署

• 全面管理、调度、监控不同岗位的机器人，确保它们高效、稳定地执行流程任务

• 覆盖有人值守场景、无人值守场景以及移动自动化场景，提升企业关键业务流程的可视性，让流程变得更加智能

同时，Cyclone RPA结合大量AI模型算法，赋予机器人读懂文档、看懂屏幕、理解对话等能力，极大扩展了机器人看、读、理解的边界。

在未来我们应该如何看待人工智能？

2017年，人工智能的概念火遍全球，“AI+汽车”、“AI+医疗”、“AI+零售”，几乎所有行业都参与进了人工智能技术的研发，许多突破曾经人类思维的产品也一一问世，还有更多的正在酝酿生成。时至今日，已经几乎没有会去质疑这项技术能够产生的无限可能性。

人工智能不仅给人们带来了便利的生活，同时也让人们感到恐慌，因为人们总在担心自己的工作会被它抢走，特别是那些易于通过自动化完成的工作。

MIT、斯坦福、OpenAI等机构在去年12月份发布了人工智能指数报告。报告认为人们对AI能力的预估是“盲目的”：人工智能领域的研发和投资都异常火热，尽管AI在执行某些特定任务方面已经超越了人类，但它在一般智力方面仍然非常有限。我们并不能忽视AI带来巨大的影响，尤其是对工作的威胁：6%的职业最具重复性，有完全自动化的危险，对于剩下的部分，只有部分工作可以由机器完成。

那么在人工智能迅猛发展的今天，如何看待人工智能——助手，还是威胁？世界各国的诸多研究机构和学者纷纷就这一热点问题进行了富有针对性和建设性的分析。梳理并理解这些研究报告，有助于以更稳健、积极的姿态，迎接人工智能带来的新一轮技术变革。

尽管社会大众对人工智能技术的关注持续升温，但现有针对大众对人工智能技术发展意见的调查，仍然处于起步阶段。2017年内对人工智能产业的调查报告，仍然主要聚焦于人工智能行业的产业规模、资源配置和意见领袖。缺乏对大众参与和理解的足够关注，是当前人工智能产业发展的基本现状。

值得注意的是，媒体作为塑造并指导大众意见的重要社会资源，尚未寻找到有效整合大众对人工智能的理解，与专家意见和产业发展一同协调合作的道路。

尽管如此，来自社会各界的专家，通过主流社交媒体迅速形成了人工智能意见领袖群体，并对人工智能发展的舆论导向产生了巨大影响。其中以脸书公司总裁扎克伯格为代表的技术乐观派认为，过度强调人工智能技术的风险所引发失业率上升的担忧，都是不必要的；人工智能最终会促进人类进步，而非取代人类。

与之相反，比尔·盖茨和史蒂芬·霍金则认为人们对人工智能对人类生存带来的威胁缺乏了解，从长期发展角度来看，是极大的安全隐患。这一强调人工智能发展风险的专家、产业领袖群体，俨然在公共媒体中成为技术乐观派的对立派别。当前媒体对大众意见的整合和引导，主要通过呈现技术乐观和谨慎忧虑派的意见纷争，激发大众讨论的方式完成。

事实上，仅仅依靠意见领袖吸引新闻流量，激发大众关注，远不足以打造一个健康、稳定的社会意见体系来支撑人工智能产业的良性发展。当前大众意见同专家学者意见欠缺有效整合，主要表现在以下两个方面：

首先是大众意见对人工智能的影响力估计，同专家意见存在明显落差。在学者专家看来，人工智能全面取代诸多就业岗位这一趋势，已经势不可挡。例如，创新工场董事长兼CEO李开复曾预测，从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机等工作的人，未来10年将有约90％被人工智能全部或部分取代。但在北极星和ASM联合撰写的调查报告中，普通民众出于对安全和效率的双重考虑，有超过半数的人认为，在重型制造、物流、公共交通、医疗、军事、消防、农业和烹饪领域，人工智能无法胜任人类工作。学者专家和业界领袖对人工智能的变革影响力非常乐观，而大众对此则相对保守，甚至过于谨慎。

其次是对人工智能的立场态度，存在大众和专家群体之间的显著差异。专家学者对于人工智能的未来前景，分为立场明确的乐观支持和谨慎质疑两大阵营。而据现有调查显示，很难用明确支持和忧虑风险对大众意见进行有效归类，在北极星和ASM联合撰写的调查报告中，对人工智能未来持担忧、缺乏信心、迷惑、激动、兴奋和乐观的人数，分别占受访者比例的27％、25％、9％、20％、30％、33％。相对于业界和学界意见领袖的立场鲜明，大众对待人工智能未来的态度更加温和保守，更多的持观望态度。

大众理解和专家意见的不同和分歧，意味着在应对人工智能发展所带来的社会变革、关系人类文明发展的重大问题上，现有的社会智力资源尚未获得有效整合。这既对人工智能重大伦理、法律问题的解决造成了阻力，也增加了人工智能未来发展可能产生的风险。

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人工智能在生活中应用的例子

1、虚拟个人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。

总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。

人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。

微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。

2、视频游戏

事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。

可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。

“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。

就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。

3、在线客服

现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。

最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。

4、购买预测

如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。

毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。

虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。

这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。

5、音乐和电影推荐服务

与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品，一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。

从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。

而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大。

电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影。

扩展资料

人工智能应用领域

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。

中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的。

另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。

长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能 。

参考资料百度百科-人工智能