2019世界人工智能大會開幕式上的“雙馬對話”令人記憶猶新，雖然這場對談當時被批評有“偏題”之嫌，但總體而言，完整展現了人類當前對人工智能話題看法的兩大陣營——樂觀派和悲觀派。

馬云是樂觀派，強調AI對人類并不構成威脅，人工智能也不是很恐怖的東西，人類比人工智能更聰明。

而埃隆·馬斯克覺得當前大家低估了人工智能的能力。可以說，馬斯克一直是人工智能悲觀派的代表，他此前曾對業界和政府喊話，認為“人工智能是人類文明最大的威脅。”

人和AI的交集越來越緊密，人和AI的路途會走向何方仍是未知，但是在很長一段時間之內，人和AI都會處于協同狀態。

人機協同，本質上是人與機器相互溝通、理解的過程。2015年，云從科技率先在業界提出了“人機協同”的概念以及“三段理論”，將人機協同分為“人機交互、人機融合、人機共創”三個階段。

隨著深度學習熱潮的演進，人機協同的概念被廣泛接受。比如大家發現，以前不得不做的很多苦活，累活，已經交給機器去做；比如機器幫助企業提高管理、生產效率并進一步降低成本；再比如，機器能將提高服務體驗，給消費者全新的消費感受。

AI改變了傳統生產方式，但不需要過度恐慌

當前AI悲觀派主要有兩種論調，一類是AI造成失業，另一類是埃隆馬斯克的人工智能威脅論，上升到人工智能制裁人類。

不得不承認，今天許多崗位已經被AI嘗試性替代了，最為顯著的案例應該是語音機器人替代了部分人工客服的崗位。隨著深度學習及自然語言處理技術不斷進步，人類有時已經辨別不出電話另一端是機器人還是人工了。

比如AI催生機器新聞寫作，代替了部分內容工作者的工作，引發了“新聞業的謝幕與重生”等探討。AI不僅能動筆“寫新聞”，也可以扮演“編輯”的角色。報紙時代，決定給你看什么的是編輯，而今是算法驅動新聞信息流，典型是Facebook新聞信息流操縱美國大選。

再比如，AI查處克隆車。廣州交通信息化建設投資營運有限公司大項目總監胡棚分享了一個真實案例，過去廣州的克隆車、黑出租盛行，交警要花大力氣去識別、抓捕。而通過AI技術，交警現在只負責定點抓捕克隆車和開罰單，省去了找車這一步。

雖然機器拿走了部分工作機會，但是，當前人類和機器的協作，更多的是從提高效率的角度出發，比如解放人工客服的生產力，讓人類得以去解決更高級，更復雜的問題。

另外，人工智能威脅論目前仍沒有任何依據，人機協同的主動性仍然掌握在人類手上，而不是機器，因為如果把主動權全部交給機器，后果將非常嚴重。

波音737 MAX 8型飛機失事案例中，直接原因是迎角傳感器校準不當出現了錯誤數據，而自動失速保護系統被激活后選擇相信，自動介入，導致整個系統出錯。人類雖然也及時介入了，但還是沒能挽救悲劇。

無人駕駛系統是另一個案例。實際上，現在的無人駕駛車輛基本都保有人工駕駛模式。谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林也認為，短期內人類駕駛員不會消失。

所以說，未來很長一段時間內，一定仍然是人機協同的時代。

當前仍處于人機協同的初級階段

1997年，卡斯帕羅夫，人類象棋冠軍，輸給了深藍，一臺人工智能。對大多數人來說，這是一個新時代、一個人類將被人工智能支配的時代。

8年后，人類卷土重來，這次兩名業余選手和配合三臺筆記本電腦在自由式國際象棋錦標賽戰勝了超級電腦與國際象棋大師。這是一位“人機協同”選手與人工智能共同作戰。

而如今，在2014年自由式國際象棋對抗錦標賽上，人工智能贏得了42場比賽，而“人機協同”型選手則贏得了53場。

人機協同，真的是未來。

既然人機協同是現在，也是未來，那么我們究竟處在人機協同發展道路上的什么位置呢？

“目前相對來說人機協同還處在一個比較初級的階段。要在多學科，多領域有巨大的進步，就要求從感知、認知到決策各個方面的人工智能技術都非常成熟。”云從科技聯合創始人姚志強教授在第二屆中國（廣東）人工智能發展高峰論壇之“人機協同，泛在智能”分論壇上接受億歐采訪時說道。

姚志強認為，人與AI之間的關系并不是絕對競爭和大量失業，而是人能夠與機器交互、融合、共創，也就是說能夠提升人的潛能。

在商業端，人機協同能幫助生產者更好地解決一些實際問題。“比如我們在服務銀行的時候，大堂經理向我們反饋，有一段時間出現大量新增用戶，但銀行不能迅速判斷出具體原因。我們的銀行AI大腦通過分析客戶的基本信息、業務信息和外部綜合信息，判斷出這是由返鄉潮引起的，并通過AI模型，為這類客群提供定向服務，給銀行提出指導性建議，由此銀行能夠提前調整業務方向，提升服務效果。”姚志強說。

在生活端，AI的服務則更加廣泛，AI成為人類生活的助手，并不斷學習人類的習慣、愛好，為人類提供更全面的服務。

然而，人機協同并非沒有局限。比如AI感知中只有視覺感知和聽覺感知的技術較為成熟，AI認知和AI決策現在還處于淺層次階段，因為深度神經網絡的部分難題還未得到解決。

未來高級階段的人機協同會是什么樣子？

云從科技聯合創始人姚志強表示，當前仍然較難預測：“因為高級階段的人機協同是多領域的技術突破，需要實現多模態感知、多領域推理，還要等待相關標準和安全機制出臺。”

上海交通大學人工智能研究院副院長王延峰則用更活潑的比喻回答了這個問題，他認為：“當前人工智能是一個專才，人工智能未來會是一個通才，這也是弱人工智能走向強人工智能的過程。”

令人欣喜的是，政策一直深度催化著我國AI產業的發展，推動人機協同向前走。今年三月，深改組出臺了《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》，著重強調AI的市場導向與產業應用；在廣東省層面，今年廣東省科學技術廳推出了以云從科技為代表的八家“廣東省新一代人工智能開放創新平臺”推動著廣東省的科技創新發展。

人機協同要向高處走，離不開人才的助力。根據領英《2017全球AI領域人才報告》，AI領域人才需求量急速增長，華人力量正崛起，中國吸引力正提升，海外精英回流已成趨勢。當然，我國AI人才多停留在應用層面，基礎研究層仍有不小缺口。

人機協同與智慧南沙的故事

今年是5G元年，雖然目前5G最主要的應用是測速，但隨著基站的逐漸完善，依托于5G的終端也將開始展露他們的實力，不僅僅只是手機，5G更重要的作用是業內看好的“物聯網”，還有經常被提到的的“智慧城市”，在5G時代，解決了傳輸問題的智慧城市將迎來爆發。

今年業界討論的主題是“AI&ALL”，意味著AI無處不在。

回看中國近十年來的人機協同發展歷程，也能發現，中國人機協同的發展特點是“務實”，較少關注人工智能跟人的博弈關系，很少探討未來的AI到底是世界的拯救者還是世界的毀滅者，而是將重點放在推動人工智能在多領域落地，賦能各行各業上。正因為如此，中國的人機協同發展，跑出了知名的“中國速度”。

人機協同要落地，首先要有“土壤”。以廣東南沙為例，2018年，廣州市南沙區印發《人工智能三年行動計劃》，提出到2020年，集聚人工智能企業數量超過300家，產業規模超過300億元，累計引進1000名具有相關博士學位的人工智能產業科研人才。

目前，已有不少人工智能企業落土于此。比如AI獨角獸企業云從科技、智能語音上市企業科大訊飛華南人工智能研究院、無人駕駛公司小馬智行、智慧機器人公司吉特科技等等。

云從科技2015年“落戶”于此，深度結合安防、金融、交通三個領域，迄今為止完成四輪融資，估值超過200億元人民幣。談及落地南沙的原因，云從科技創始人周曦對億歐表示：“作為粵港澳大灣區的核心地區，南沙在政治、經濟、技術、人才等各個方面，有極大的優勢和決心，在創造力澎湃的地方做出了大量有益的探索和落地。”

同時，人機協同真實地改變了南沙的方方面面。人工智能走出學術界的高墻研究，成為推動人類社會進步的新引擎。

從B端看，公共安全、智慧城市、金融、教育、醫療等多個領域和AI技術在廣州南沙產生碰撞，滿足政府和企業的長期發展訴求。比如云從科技和南沙公安合作的人臉綜合數據匯聚應用平臺、提高公安辦案效率；科大訊飛華南人工智能研究院與南沙區中心醫院主導的智慧醫療應用示范項目，減輕了基層醫療的工作壓力，另外還有南沙行政中心的智能化園區改造、白云機場的無紙化通關、珠江租賃的公租房智慧園區管理等等。

從C端看，南沙的智慧城市服務基礎設施逐漸完善，近年來有從單點智能向多業務融合的趨勢。通過人工智能和公安可信身份認證技術，市民能夠享受政務、掛號、乘車、上網、住酒店、門禁、支付、逛景點等徹底打通的城市服務，出門不用額外攜帶更多的身份證件就能完成所有的公共服務和生活服務，真正體會到人工智能帶來的便捷。

未來，人機協同發展和城市的交集會產生什么新形態？發展的重點又是什么？

“我們覺得南沙人機協同發展的第一階段，較為側重政府的公共事務管理，政府的話語權比較強一些。接下去我們希望推動人工智能與市場化發展較好的領域深度融合，深入發掘場景需求，推動各行業龍頭企業蓬勃發展。加上自貿區本身具備先行先試的優勢，很多事情可做可試，沒有限制也沒有追責的制度，這是非常寶貴的資源。”南沙區商務局局長謝曉輝說。

“企業會更看重商業邏輯，哪些行業會成為下一個突破口，首先要看這個市場夠不夠大，行業是否愿意付費，另外就是要看是否能找到頭部的、長期的合作伙伴。”云從科技聯合創始人姚志強接受億歐采訪時回答。

人機協同的故事還在發生，人工智能會無處不在。在肥沃的產業和政策的土壤上，更多AI公司會像“樹”一樣成長出來。

但人機協同不是一個公司可以做的事情，它代表了一種開放的理念，需要集聚行業上下游，包括硬件、平臺和應用各方，才能把能力釋放出來，才能把每個消費者服務得更好。

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