讲者1：有请李总。
讲者2：的，谢谢。 孙教授，刚才这个各位专家，各位这个大拿学术大这个非常精彩的这个报告。 那么前面可能是偏学术一点，那么我们后面这个环节可能既有我们这个前面的几位老师，也有我们增加了几位这个这个产业界的这个专家。 那么我首先介绍一下这个参加本次 panel 的嘉宾，除了前面刚刚做完分享的这个五位嘉宾，那么我们后面还邀请了两位，一位是我们上海泰敏机器人的董事长 CEO 潘金先生，他曾任美国国家仪器公司的这个研发部经理。 在过去的三年理念里，这个在很多著名的这个外企里面担任过机器人相关产品的这个负责人，有 37 项发明专利主持参与了国内外数十个机器人的项目的研发，其中包括这个大家都非常这个可能都听说过的这个叫达芬奇手术机器人，波斯顿动力的大狗，MIT的猎豹。 那么这些机器人项目。 那么目前在担任中华医学会医学工程峰会常委，那么医疗装备协会的智能设备峰会的常委，上海交大机器人专业的校外项目导师。 那么我们从这个履历上可以看到，这个我们潘总可能跟医疗这个行业有密切的关系，等一会他会有介绍。
讲者2：那么第二位是我们这个云计科技的 CEO 也是一位美女叫志涛。 那么他曾经是北京英维斯科技有限公司 CEO 上海艾蒙特公司的董事长及创始人。 那么之前它其实一直是从事工业机器人的这个应用研究和产业化。 但是后续这个在前几年这个依然投入到了这个服务集训的这个研发和产品应用里面去，特别是在这个酒店行业的应用基本上目前是全球这个使用量最大的，也是这个最这个受好评的一款机器人的开发者。
讲者2：那么下面我们将同 8 这个 7 位嘉宾一起来探讨这个疫情下的人工智能与自动化这个主题。 那么现在有请各位嘉宾打开自己的这个摄像头，我希望大家都能够跟我们的这些现在将近 20 万的听众能够去做一些互动。 刚才大家讲报告的时候可能更多的是感受到他家这个 ppttt 这个页面没有看到这个本人虽然是有小窗口，但是没有认真看应该是。 那么至于这个我刚才讲的这个探讨的话题我相信我们现在这个二十多万听众一定是非常期待我们嘉宾对这个问题的看法。 那么因为时间的原因时间不是特别长，所以我想就简化成为两个问题。
讲者2：首先我想请各位嘉宾来这个谈一下看法，什么看法呢？ 这个人工智能技术如何在疫情防控中发挥作用这个可能有的这这个专家可能是这个这个那个刚才报告里面已经有体现了，有的可能刚才没有细讲这个事情，但是我想因为我们今天的主题是这个，所以还是期望我们这些这个学术大妈能不能够分享一下自己的观点好吧。 那么首先我们本着女士优先的原则，我们首先请这个毕延超女士谈一下她的这个看法好不好？ 毕老师。
讲者3：具体毕老师，因为我刚才报告了，所以我非常简短，而且我又不太懂人工智能，所以还是尽量把机会留给其他的专家。 我唯一的感受也思索也很多，就是怎么样子能给疫情有一些我们从研究角度上的贡献。 我目前想到的是就是因为毕竟是传播性的疾病，一方面是从生理上不是医学的专家去理解他，一方面的话是就是人是很重要的载体，而每一个人是有自主决策能力的 agent 所以我们已经看到人工智能做了很多很多贡献，去 monitor 就是人的活动模式。 那么我觉得如果要是可以更好地去理解人是如何做决策，然后如何去相关的传播，把这个激励方面的东西做得更好，是不是可以做一些更好的干预，就是 promote 大家如何合作起来，去阻止它的传播。 我是从心理学的角度上去想了一下。
讲者2：对，刚才听这个脑科学这一块，我们觉得刚才我们孙老师讲，我们下一代强，人工智能可能要往这个方向对吧？ 其实这个从复杂计算这个角度，其实疫情的防控，它这个源头可能是在这个传染源的阶段，其实这块确实是包括分拣出可疑的。 我觉得非常有参考意义。 那么下面我们请另外一位美女我们资总。
讲者4：大家好，对，谢谢李总。 对。 云计主要是在做这个服务机器人和这个服务机群的这个运营系统的。 那么因为我们认为光是一个机器人其实是不能解决很多问题的，是要为这个机器人配套就是一整套的这个运营的系统，才能够让这个机器人真正发挥它的作用。 那么机器人其实大家知道是一个复杂的综合体。 那么机器人其实是积累了很多人工智能的一些这样子的一些专场在他身上的。 我们的机器人可能主要刚才李总也介绍了用在这个酒店里面。 那么我们自己认为机器人本身是做两件事情。 第一类就是人类不愿意去做的事情，例如说一些简单的重复的一些劳动。 还有一类就是人类不能愿意不能去做的事情，例如说可能会冒着生命的危险去做的一些事情。 那么在这个疫情到来的时候，其实这两类事恰恰都应该让机器人来做了。 为什么呢？ 因为这些服务本来是人和人之间的服务的，而人和人的这种接触就会加速这种病毒的传染。 那么机勤这种无接触的服务可能恰恰是我们这个疫情防控最需要的。 但是如何能够让这个机器人做好真正的这个无接触服务那么很多企业都认为只要有一台机器人就行了。
讲者4：那么我们发现其实并不是这样，我们在疫情期间的大量的这个数据，它证明了可能人工智能或者是机器人，它不是一朝一夕的事情。 今天企业拥有了一台机器人，今天企业可能拿到了一些人工智能的算法，是不是就能把人工智能用好？ 我觉得不是。 那么人工智能真的怎么才能把这个防疫工作做到最好？ 首先我们觉得是需要人工智能先期步入到这个企业或者行业中去的。 我们也可以看到在这个酒店里面。 虽然在疫情期间，很多酒店的这个入住率下滑了很多，可能也许下滑到平常的 1/5 疫情前的1/5，但是机群的使用量却大大地增加了，增加到他可能 10 倍以上。 而这些企业我们去查看他们的数据，那他们都是在这个疫情之前就在熟练使用机器人的，因为剧情已经完全地融入了他们的这个整个的工作流程中。
讲者4：第二种，可能使用比较好金钱的就是数据积累得非常好的这种企业，因为他们把这个数据很好地把这个人工智能去训练了，去培养了。 所以在疫情来的时候，这些数据反而可能又真的去助力了他们，使得这些机器人应用得很好好。 所以我觉得人工智能真的在防控中防疫的这个过程中影响起作用，那么一定可能是要我们找布局。 第二个要有大量的数据，使得人工智能系统真正能够发挥作用。 好，谢谢李总。  
讲者2：下面我们请徐老师给我们讲讲您在这个人工智能这个领域里面这个这么多年的这个积累，然后看看跟咱们疫情的防控这一块，您觉得哪些事情可以有助于这个疫情。
讲者5：主要还是让年轻人讲，不过我可以作为一个导航，就是通过这次疫情，这个疫情我可以分几种，他有几个任务？ 第一个阶段的任务，实际上就是他这些搞那个分子生物学的就是检测这个检测出来是不是被染上了。 这一步这个跟我们人工侧人关系不大，这是第一步是关系不大。 那么这个染上了以后，然后接着他不一定发病，有很多人不发病，所以有一小部分人发病。 发病的这个过程可能就会涉及到一些，就是像那个潘金他们那个探品机器人可能就会有点关系，就怎么样监测。 比如说有些简单的监测设备在他手机上或者家里头，就能把那些有点怀疑的人先把他骨头去查去。
讲者5：这个是第二步这一部分目前几乎是没有重视，而且基本上都是自动发了病理以后才去，就是已经感觉不行了才去。 那么发了病以后又分两类，绝大多数人又不太严重，请的就过去了，他就没事。 但是这里头有一小部分人他会进入一个这个严重状态，进入严重状态是最危险的。 只要一进入严重的状态，你注意看，我其实这几个月研究了好多的一些医学杂志，有些脏话会跟这些学的。
讲者5：所以这一块是现在全世界最短缺的，就是这一块要么就不知道一知道几乎是完蛋，知道了以后就算是呼吸机，什么玩意都基本上救不回来，救回来的比例极低，就是他死亡率是极高的，大概是百分之六七十甚至80%。 尤其像我们这些上了年纪的要摊到这一块来就完蛋了，这一块人工智能应该大有所为。
讲者5：这就是我跟潘金要给你提一点你们要考虑的，这个就是要跟医院结合，这些已经发现有问题了，但是怎么能够在家里说或者有一个什么有一个紧急监测手段，一旦这些人出现，不能等她已经从那个医学能看到了再送到医院，完了就是再上呼吸积环了，能不能够在这个期间早一点用手机也好，用什么也好，获取一些信息，把她这个状态给监测出来，然后紧急送进医院。
讲者5：那就算染病了，他也是个极小百分比的死亡，我们就不会还怕这个病了。 就是这一块关键全世界都没有重视。 因为为什么现在是要么就没事，一有事了，大规模的你像纽约也好，意大利也好，哇，他都来不及，来不及管。 你注意看纽约，他就整天要想要各种呼吸机，其实要来呼吸机上了，呼吸机基本上就意味着快完蛋了，就是就不行了。 所以这一块如果要没有免育的那个特效药，就是我们免育的那个药，送免疫的药没下来之前，这一块是下可以。
讲者2：从治疗下，张老师您这个观点特别好。
讲者5：这个是需要人工智能，尤其是这些要下工资的。 那么这个工资是需要人工智能和医院医生结合。 这就是潘金我要建议你要跟那几个医院你已经参加了这个要结合。 当然还有一块就是说现在的大家别觉得那个什么柳叶刀扭鹰的来了，影响因子 70 多 80 多，影响大得要死。 但是他的那些好多分析手段呐，那个数据分析手段，医生毕竟估计他没那么多时间知一些数学知道那些，所以这一块引进先进的这些分析方法也是眼前的局势。 我其实这一段一直在这方面下功夫。 这还有正在写一篇论文，还在往这边往这个方向。
讲者5：这个是指对于病的。 当然这个病以外，那么当然刚才就是毕教授讲的心理的这个因素也很重要，要不然的话一下子都挤到医院去了，一下子就轰在一块了，就觉得因为背后死的人必定是很少很少的。 如果你把那个想办法把它能够不形成挤兑，这个病就不那么可怕。 这个是另外一种就是怎么样心理研究或者这个是那一块了。 那么除此以外就是因为病，但是其他的方面要正常生产。 那就是这个除了酒店机器人呐，还有除了你像自医院里头好些地方怎么代替人去，因为人去了就要感染病。 这个的潘金应该还可以给你们讲讲他的医疗机器人应该是有点意思。 那么再就是除了机器人替代，也就是传染的环境被机器设备替代了，就是被机器人这些。
讲者5：好今今今天好几个都搞机器人的，跟这个是有关的，跟替代以外，那么再就另外一块就是视频了怎么样，好多事情都通过视频来理解来传递来。 那个就像刚才那个最后的一位说我面试还有是什么其他的这些。 那么这一些如果确实能在这个阶段发展到一定的有效的程度，我不知道那个面试官光靠视频的这个是比那个临时有经验的那个人事这个面试官在那个效果良要好还坏，反正这个里头如果是这样了搞不好这还真的意味着我们再假如这个病也要是找不到疫苗，再折腾两年了，人类的生活就彻底，它有利于人工智能，有利于 5G 但是人变了，人类社会就彻底变了。 我就大概这样给大家一个导航，后面你们就顺着我导航的这个方向，把它填进。  
讲者2：好了，特别感谢徐老师的这个导航，我觉得这个顶层架构这个特别重要，有了顶层架构我们后面才能填内容对吧，这个刚才徐老师已经讲了这么多，我们那个泰敏了，这个下面我们请这个潘总务实一点的谈谈咱们怎么个观点好吧。
讲者6：好的，好的。 李总，谢谢徐老师，那也给大家汇报一下。 那我们在当时创业之初，一六年就主要关注在把机器人技术跟医疗场景去密切结合的，那也算比较侥幸。 当在 18 年，观察到一个场景什么呢？ 就是大家都不愿意带小孩子去医院，那这是表面现象了。 那背后的原因是因为在医院的环境里面，交叉感染的这个现象是非常严重的。 那我们在这个基础上更进一层，那交叉感染发生在什么地方呢？ 在医院里面发生最严重的地方其实是 ICU 那也就是传统中的这个重症监护室。
讲者6：那重症监护室有一个很直观的指标，就是这个我们都知道是因为生命垂危，所以发生了重症，所以才要进 ICU 但是他往往的死亡的原因都不是他进 ICU 这个原因都是各方面的多重并发症。 那所以在整个 ICU 的这么一个对于医疗环境的这么一个特殊的场景中，那多重耐药菌的交叉感染是一个世界性的难题。
讲者6：那在这个场景里面，我们当时跟很多的临床的专家一起在研讨，那为什么大家觉得多重耐药菌在这个 ICU 中很难把它去根治掉？ 那主要是因为医院的现在的管理方式，也就是说病人从 ICU 中无论是他是这个康复了，退到普通病房还是因为病重，然后去世了，整个物理环境中其实是很难做到真正的高水平消毒的。
讲者6：所以在这个场景里面，很多是人在去做消毒的工作。 那自然他对消毒的结果就没有办法量化的保证。 换而言之，从医院的管理角度，他只是想做到我们说的过程合规，也就是说是由合规的程序由合规的人去做。 但是对于结果合规这一块，其实所有的医疗机构都是开环的。 为什么呢？ 因为对于微生物特别是病毒，那其实是很难做到我们进行实时的闭环的检测的。 所以在这些场景里面，我们当时就想那是不是可以我通过设计一种机器人来去帮助医院去做消毒的方式来去解决传统的人的工作不能形成闭环的。
讲者6：为什么呢？ 因为如果我们的机器人在实验室里面特定的环境下，它就能达到高水平消毒。 如果我在真实的医疗场景中，我也有办法保证这个环境参数的一致性，那么我就可以去做到对于医疗场景的高水平消所以基于这个逻辑，当时我们 18 年主要设计了这款消毒机器人的产品。 那很快的，在这个 19 年，也就进入了 30 多家医院。 但是那个时候疫情还没有来之前还是在医疗的少数场景，比如我向大家汇报的手术史 ICU 比如说血液科的结晶病房等等。
讲者6：那随着疫情一来，其实我们最早是从这个医院这边的使用者，他们自己就发现说这个事你为什么不把它拿到像发热门诊和瘤关史的场景去运用呢？ 因为你本身也是把这个你的超强的紫外，你的消毒剂的整张到非常小的这个颗粒进行气溶胶的这么一个消毒，那其实是可以有效地阻断。 那新冠基于气溶胶的传播的。 所以在这一个前提下，这疫情中对于消毒机械的使用，就迅速在 230 多家的大三甲医院里面进行了使用。 那这个所以当时我们十来款产品中的一个小产品也迅速地变成了网红和爆款。
讲者6：那之后这个我们也知道也有很多机器人行业的这么业这个从业者也把泰米的这个产品作为一个标杆，同时也在再跟临床去做更多的结合。 所以我觉得这是一个很好的现象。 那但是退回一步想，其实按照徐老师，包括这个孙老师之前说的，其实我认为真正的人工智能在这一块还没有对应的实际的应用和落地，它最多只能算一些这个自动化和一部分 slam 技术的这些使用，或者是说这个根据有一些场景的特征抽象出来的一些信息来做不同的消毒的模板，在本质上还是很少去用到真正的所谓的人工智能的上。
讲者6：所以回到李总这个问题，就是疫情期间，其实我认为客观上是加速了对应的机器人的无人化的产品的使用。 但是对于真正人工智能在这个整个的环节中产生的价值和应用的场景其实并不清晰。 尽管我们也试图去用对应的一些比如说图像的识别训练的方法，让机器人能够辨别自己是处于什么样的环境，我的消毒目标是什么？ 那我应该采用什么样的消毒方式去做？ 但是我认为这个还是处在很初步的阶段。 那同时我认为在疫情中还是有更多人工智能可以落地的这么一个应用点，目前还是没有人做的。 所以这个也挺希望我们各位专家和教授，然后能够把大家对这块的理解跟我们企业的实践结合起来，然后我们一起设计出更多更好的产品来一起共抗疫情。 好吧。  
讲者5：好，谢谢李总的潘总。
讲者2：这个潘总，因为做产品，所以刚才讲得也很忠诚。 我们讲人工智能到底在这个里面能干什么？ 其实也很多小伙伴刚才我也看了这个我们网上的留言啊，啊也有提不同意见，就是我感觉离我们理论离我们的应用的场景还是有蛮大的这个距离在里面，这可能是我们努力的方向。 下面我们想请方老师，从她的角度去看，一方面您是做这个仿生机器人的前面就这个医疗机器人，它也是这个应用，您从您的角度看说机器人这个领域，就机器人在我们这个疫情防控里面，能够去干点什么事情。
讲者7：谢谢李总。 首先我其实这个仿生机器人是最新才开始做的。 原来这个孙老师很清楚，我原来其实是做这种智能起重机的。 那么我想谈的刚才是徐老师已经给了这个框架了，我想说两件事。 第一件事其实就是大家我不知道大家有没有关注到，就是才开始的说咱们的那个试剂盒的这个有经常有一些这个假的检测，或者说检测的准确度不高。 那么我们有一位旁边的学员，我们有一位陈敏教授，那么他把其他的这些信息都采集出来以后，然后把这个和试剂盒的检测结果进行融合。 那么他提出的这个方法，使得这个准确度有了比较好的这个提升，这是一个方面。 另外一方面他把这个就是说你比如是在家的时候，你检测不方便，那么你可以把其他的一些东西你把它都传过去，比如说通过 App 通过手机这些传过去，它可以给出一定的这个预测的结果。
讲者7：那么这个算法实际上就基于这个这个大汉数据，基于这种基于它的各种学习的算法，其实我觉得这个应该可以算得上这个智能算法人工智能算法对于这个病情的一些早期的诊断或者早期的一些建议给出一些建议，这是一方面。 另外一方面我也想说说这个机器人，因为机器人其实我是偏重于这个机器人的。 机器人大家都知道是各种人工智能算法的最佳的载体，也是一种典型的这种这个也是人工智能技术的一个典型的应用。 应该说通过人工智能技术来使我们的机器人的智能更强大，能够更好地在各种被确定的环境下面比较自如地来完成任务。 所以机器人和人工智能本身天生就是融合在一起的。
讲者7：那么我想要说的是这个介绍的是一种这个。 大家知道机器人其实发挥了不少作用，刚才像这个潘总说的，包括还有在病房里面的，有送药的，包括像之总他们讲的酒店的服务机器人。 那么其实我想要重点说的是沈阳所他们刘浩老师他们做了一款这个烟柿子的采集机器人，我觉得这个其实对于抗议来说还是非常关键的。
讲者7：我早期待开始的时候，如果我们的这个大夫即便是带着厚很厚重的这个防护设施也很容易感染。 因为确实你在破货的防护设施下面这个工作非常辛苦，但凡有一点点不这个不注意的话就容易采集这个营业试纸的采集这个样本的时候就容易被感染。 所以他们研制了这个样这个烟试纸的采集机器人，可以比较好地来代替人来进行这个工作。
讲者7：那么这个工作其实是跟当时就是我印象里面，我看到我还是很振奋的，因为他们这个工作和钟南山钟院是他们的这个那边的那个呼吸苑有比较好的合作，目前应该是我觉得进展比较顺利，这两个是让我印象很深刻，一个是偏软的，通过这个人工智能的算法实现一个比较好的提高它的这个准确度，实现一个比较早期的一个诊断。 另外一个是硬的通过这个智能机器人来完成烟柿子的采集，提升它的这个是人们不用去干这么这个这个这个危险的工作。 所以我这两个我觉得是印象比较深刻的，当然还有很多其他的，但是我没有切身的感受了，就没有办法说了。 好，谢谢。  
讲者2：谢谢。 方老师。 下面我们请张坤老师。 谈谈您这边的看法，从机器学习的这个角度。
讲者8：谢谢李总谢谢大家。 然后我自己觉得刚刚大家提到的在一个预报预检测防控治疗方面的作用大家都提到了，这是非常明确的，因为用大数据机器学习的方式对吧，如何更方便的更安全的，然后更超前的得到这些好的信息。 然后另外其他我觉得还有两方面的研究和落地可能可以加强啊不管是在中国还是全世界，一个是人工智能对政策制定的帮助，比如比方说不同地方不同方式的隔离的隔离的效果到底如何？ 不同情况下最优的检测治疗预疗、预防等等，甚至心理干预它的策略的结果是怎么样子的？ 然后目前世界上的各种应对的策略，包括严防死守，包括这种所谓的群体免疫，到底长期来说基于我们对这个系统的理解，过去的系统理解到底它将来的效果如何？ 其实这块都应该有一些研究的，而这是因果分析的研究。 为什么呢？ 因为所有策略的东西都是改变一个行为模式的，都是对这个社会做一些额外的干预的。 所以这块研究我觉得应该加强，而且会如果这一块研究能比较超前的话，可能会在应对疫情中和疫情后的社会里面，在全世界可能做得比较好。 然后很不幸的是，当然这块研究是比例低得不可思议，相对来说稍微困难一点，可是完全可行。
讲者8：基于过去二三十年机器学习、人工智能，尤其因果研究因果方面的这个研究的进展，所以如果有人感兴趣，我觉这一块也可以做一下。 然后而且不只是大社会上可以做这个系统，小的社会也可以做这个系统，包括一个省一个市对吧都可以做一个。 相对于针对当前我们这个小的社会怎么样去应对，怎么样干预是最好的。 然后另外一个是针对性的智能系统和机器人的这种人心人性化的服务。 这个刚刚大家都提到了，其实借助机器人智能系统，直接帮助我们隔离、防护、安全治疗等等，这个可能会带动很多的产业，同时有可能这种服务的方式可能会发生一些真的改变，就是可能需要更多的人去思考到底怎么样去才能真正地带来人性化的服务。 毕竟人是最终的衡量标准，然后有可能跟刚刚这一两块比较起来。
讲者8：一句话说的话，我自己觉得现在可能需要的是更前瞻性的帮助我们开发能开发能帮助我们应对疫情后的社会这样的一个系统。 为什么？ 因为上一次我们是黑死病，直接改变了欧洲社会的这个结构，然后直接动摇这个天主教的统治地位，而且对人的行为思考模式都有很大影响。 所以如果这块我们走得很全的话，有可能在全世界都可以带来一个很好的榜样。 好，谢谢大家。  
讲者2：感谢我们张老师，最后我们请那个赵州赵总从您的角度，刚才我听了这个也也非常认真地听了您的这关于语音识别合成这一块，我觉得这一块在这个疫情防控里面。 我认为我这这个从感觉来讲应该是有很大的这个用武之地的。
讲者9：那个谢谢李总。 那个刚刚各位老师都讲了很多，比如说机器人，包括策略等等。 那个关于疫情，那么这个疫情的话最大的一个问题是它具有传染性。 那么具有传染性的话现在我们采取了很多策略，一是人和人之间保持一定的社交距离。 第二个是之前人保持一定的隔离。 那么这个的这个疫情的方式是跟我们以前人和人之间的一些交互的话是有非常大的一个非常大的改变。 因为我们一个是保持撤销距离，一个是进行隔离。
讲者9：很多，比如说面试。
讲者9：按服务人和人之间保持社交距离。 那么应该怎么做呢？ 所以我在 PP 前介绍，就从和机器来进。
讲者2：大佬可能是因为是用移动的，所以这个信号不是很好，也正在缓冲中。
讲者1：那个你你你你那抓紧时间，时间已经 10:16 了。 好的。
讲者2：那要不这样子，因为我们赵总信号不是很好，我们先让他缓冲一下。 那么因为时间也比较有限了，已经超时了。 那我想最后这个我们几位嘉宾，大家一句两句话，简短一点的去谈谈这个我们现在这个后疫情时代，疫情已经在中国可能已经控制得比较好了对吧对，很多其他国家可能还是刚开始，但是现在我们还是称之为叫后因期时代。 在这个情况下，我们的这个人工智能技术如何进行产业化落地，或者说我们有什么样的机会？ 就两句话好吧，每个人我们来谈谈这个两句话，去谈一下这个事情，我们先施总。
讲者4：好，这个确实我觉得这个疫情改变了我们可能很多的思模式，我觉得这个商业也会产生一个巨大的这种改变。 可能整个世界未来都在不确定下面，然后没有边界，打破了传统惯性，什么东西都不在设定下面了。 当然带来了一个巨大的好处，可能刚才包括从这各位老师都在提到了。 那么机器人的一个巨大应用，我觉得也的确会加速人工智能的应用。 因为什么呢？ 因为这个疫情使得我们的数字化的这个时代提前了 3 到 5 年，而数字化会产生大量的这个数据，而数据是人工智能这个三大支撑之一了。 那所以在这种巨大的数字下面，我觉得人工智能会在各个行业都会加速它的这个落地。 那么包括以机器人为代表的这种人机协作的重塑整个的这个产业的业务模式也会很快地这个落地。 所以未来我觉得可能人机我们会建立一种新的社会契约，让这个机器人真正能够很快地可能融入到我们的这个工作和生活当中来。
讲者2：谢谢李总。 好，谢谢朱总。 那么潘总两句话，不用太多。
讲者6：好的，那就像这个 SaaS 过去之后，每家医院都会有发热门诊一样，那我相信对于疫情肯定会过去。 那过去之后，对于大家从公共卫生角度的意识一定会提高。 所以其实我还是挺倡议大家根植于这些需求。 然后我们跟我们的科研工作者们更多的合作，来找到把这些学术的研究跟我们实际的商业应用的结合点，然后能做出更多更好的产品来。 所以跟大家共勉。
讲者2：好。 谢谢。 好的，谢谢。 加油。 那我们请毕老师您提建议，产业化应用，我。
讲者3：我实在是完全不懂产业化，就不能班门弄斧了。 但是我觉得如果要是各位有什么，我这边可以就是有些贡献或者是交流或者是可以讨论的话，我会非常非常乐意参加。
讲者2：谢谢。 好的，其他朋友来找您啊我们请方老师谈谈您应该有产业化的经验吧。
讲者7：我看这个你是说我吗？ 对。 那 OK 好，产业化，这是个很大的。 因为其实我刚才说我不是做仿生机器人的，我主要做的是这个智能启动机。 那么把人工智能的技术，把机器人轨迹规划的技术，把它放到起动机上面去，达到一个什么目标呢？ 达到一个无人化的目标，提高它的这个安全性，提高它这个操作的效率，以及在一些比如说一些特定的场合，比如像合料的一些运日生，在这些场合它本来就要求一定是无论化的这个项目，我们确实是在产业化，我觉得产业化。 因为你这个问题很大，是说要产业化是要哪些方面可以产业化。
讲者2：还是说是要在疫情后疫情时代？ 就是说我现在这个疫情，中国的情况是这样，国外的情况是这样。 那我们要如果做产业化应用该在哪些点上。
讲者7：我觉得是这样的一方面，这个就像刚才那个几位老师已经说过了，一方面就是特别是跟这个疫情相关的这个我觉得非常重要，因为他肯定是当务之急。 比如说像这种他们的这个酒店服务有意识地来我们的确保来减少人与人之间的这个非常就非常紧的或者非常密的这个接触。 我觉得这个可能是将来很有可能是成为一个常态或者是怎么样的，我觉得这个是很重要的。 还有一点就是在刚才也是直接的，比如说在医疗系统，她的诊断呐，包括像他的这个送药，他的这些防护这些我觉得是直接的。 还有一些因为在这个疫情可能会使我们的整个的生活可能都会发生一些改变。 我觉得我现在做的这个智能起重机的这个项目，实际上只能说它是间接相关。 因为我们觉得在这个后疫情时代的话，可能我们人更少的人能出去上班的，或者在这种情况下面可能无人跨的这个系统，或者说牺牲它的这个效率的系统，可能这个意义可能就更大了。 所以目前来看的话这一块我觉得也是可以考虑的一个方向。 可能这个问题对我来说这个很难的问题。
讲者2：这个我们没关系，我们大家是在开箱脑洞，相互之间在做个交流，跨界的这种思维可能更有利于这个产业化的这种定位。 张峰老师还在吗？ 张老师，在。
讲者8：您谈谈。  OK 我那我总结就其实两句话对吧。 一个是我觉得大家可能思考人工智能不只是带来便利，同时在尽量保持隐私的前提下，如何带来更多的便利，保障尊严，让人生活得更一生活得更安全，更舒服健康。 然后同时想办法让人工智能系统帮我们做更加理性地做有前瞻性的决策，让人受的库少一点，稍微更好一点。 谢谢。
讲者2：这个说得特别好，你们张老师说的这几句话特别好，最后我们看徐老师还在不，那个徐老师在给我看过，不过我讲完了一下，时间不太多了。
讲者5：你讲一下，你还没提出你的意见。
讲者2：我的意见跟大家差不多，我就不多提了。
讲者5：留给你了时间。
讲者2：那个。 那徐老师您这里没有了吗？
讲者5：没有了，留给你好，你讲。
讲者2：那我我我简单讲两句，这个其实我刚才在这个拼接各位老师、各位专家的这个观点之前，也表达了一些我的观点。 我认为这个人工智能首先是为了让人类生活更美好。 那么在疫情无论是这个我们现在在中国还是在国外的这种情况下，怎么去，我们其实都值得去思考。 有的我们可能搞理论研究，像毕老师很谦虚，我搞理论研究，但是我觉得高利润研究来结合实际，就是我这个东西当然您这个学术高度很高，但是我因为是做企业做产品，是不是您在这个做学术的这个空余时间去研究研究怎么去给我们这个现实世界，就在这个产品侧怎么来去改变这个世界？ 我觉得真的，所以说产业界跟这个学术界世界要做更多的这种交流和沟通。
讲者2：1 也许就是我们的问题您能够解决，但是您没有落地的这种想法。 所以我觉得像今天这样的论坛，我们孙老师组论坛我觉得特别好，咱们既有产业界的这个资源，又有学术界的，我也蛮希望，就是说未来我们能有机会能够做这样一种融合跨界对接，然后更多地把人工智能技术落户到我们这个日常的生活里面，改变我们的生活。 像这个现在疫情这么严重对吧，我们这这个中国现在也不能放松，像我北京现在不敢来，这个可能来了这个北京人也不敢出来对吧，我们志总对，我要跟她讲，跟那跟你这个要约约约饭的对吧，这个现在也不太敢了对。 但是怎么通过我们这个这个人工智能的这种技术或者说产品，让我们的很多的这个现在实现不能去干的事情，可以去好好地去干。 那我就这点观点，我还是把主持的这个交给交还给我们孙老师。
讲者1：我觉得你总结得很好，我已经你把我说的话都说光了对吧，这个我觉得时间也已经到 10:24 了，我们本来是预定的 10 点钟结束这个这今天的报告我觉得非常感谢大家。 这个非常精彩。 这个反正人工智能会让我们更加的生活得更加的美好。 对吧，我们要做有用的人工智能，这个希望大家能够对，战胜现在的疫情对，应该早一点，这个还是要过正常的人的生，我会更好一些对，这个做好自己的健康安全。 好，我想说的话就这些，谢谢大家，真的是非常感谢大家。 那么还有很多人是在美国，在香港都在的，在北京我们真的是不容易。 在这个情况下，我们能够相聚在这样一个云论坛里面是吧，感谢中国人工智能协会，谢谢大家。  

Answer: 智能机器人进行训练和培养，可以在防疫工作中发挥重要作用，并且可以与医疗的检测防控治疗、酒店、面试视频相结合，并且设计机器人帮助医院做消毒的工作，可以解决传统工作形成闭环，无人化的产品、使用价值、应用场景不清晰，需要设计更好的产品对抗疫情，其次研究和落地上还要加强系统策略，带动产业的发展，技术落地的方式可以通过建立社会契约、科研合作、智能便利进行实现，疫情社会中把人工智能技术落户到日常生活里去改变生活，借助机器人智能系统，帮助隔离、防护、安全治疗等，带动产业的发展，还要要加速应用和落地，并且建立新的社会契约，与科研工作相结合，设计出更好的产品，把智能技术达到无人化的目标。