讲者1：今天非常荣幸，受这个 it 包广告邀请来主持咱们今天的这个圆桌讨论。 那么今天上午这个讨论是探讨一下人工智能的下一个十年，因为大家其实都关注从去年开始，其实大热的如果说有两个技术领域的话，一个就是人工智能，一个就是区块链我觉得这个人工智能其实第二次第二波兴起了，应该讲是第二成为什么这么说你这上世纪八九十年代的时候，人工智能有过一波小浪潮是吧，然后当时还诞生了什么 list 机器之类的这样的一些新的技术科技。
讲者1：但是就是很快大家因为有对人工智能有着过高的期望对吧？ 然后很快人工智能遭遇了他第一次寒冬，这一次寒冬就沉寂了大概是一二十年的时间。 然后直到这个黑粉大家如果了解的话，其实 2006 年然后提出了这个深度学习，就是把人工神经网络中间的隐藏，他找了一种新的反向传播类技术的改进，然后使得可以让我们去训练有非常非常多隐藏的这样的一个神人工神经网络，所以就在于叫做什么深度网络是吧深度网络因此而导致的深度学习其实带来了人工智能的第二次浪潮。
讲者1：也就是说大家迅速地发现说深度神经网络可以被应用在非常非常多的领域，然后带来一些突飞猛进的一些这样的一个突破性的一个发展。 那么时间到了 202017 年，就是去年的时候，其实大家的乐观程度甚至到了什么程度就是已经分成了说两派。 第一派就是说对人工智能极度乐观，甚至会去提出我们人类是不是应该去做一些预防性的措施，就是准备好说这个机器可能很快就要超越我们人类了对吧，以 lo mask 这些为代表的。 然后但是其实还有另外一派的话就是说大家会觉得说人工智能可能并不会像大家所期待的，就是说能够那么快地说像一辆动车，说快速地到我们面前，然后迅速就抛弃人类是吧，然后就统治整个世界。 那么果不其然，到了 2018 年，也就是今年的上半年，如果大家关注的话，其实在人工智能在无论语音识别还是在数据这个角度，然后有了非常大的进展之后，然后在无论是在自动驾驶这个领域，大家期待非常高，这领域遇到了一些挫折，就像优酷的这个自动驾驶遇到了这个撞人的事件，然后引来大家的质疑，还是说在医疗大数据，医疗 AI 这个领域。
讲者1：然后吴恩达其实在 Twitter 上面被大家 diss 是吧然后这些事件的话其实给了大家一些不好的信号，就是大家会看到说人工智能可能仍然会存在它的一些瓶颈。 那么接下来的话我们想有请几位重量级的嘉，然后和大家一起来探讨说人工智能面临现在这样的一个合去合同的一个关键点，然后下一个时间会是什么样子？ 让我们先有请以下嘉宾，北京凌智科技 CEO 王新强。 然后尚思福科技有限公司 CEO 徐勇。
讲者1：北京飞书科技有限公司副总任珍宏升，同祥科技有限公司 CEO 杨东升，杭州卡欧科技 VP 周培良。
讲者1：那么我们有准备了几个问题。 然后请各位嘉宾用大概一到两分钟的时间，然后快速地可以讲一讲您对于这个问题的一个您的见解，您的观点。 那我们刚才其实就像我简要的就是和大家回顾了一下，就是人工智能这个就是第一波浪潮，然后遭遇寒冬，然后到了第二波。 那么我们想问一下嘉宾，就是说如果我们先回顾一下过去就是人工智能由深度学习所引导起来的这个第二波热潮。 那么在过去的几年里面，您觉得他取得的最大的成就在您看来是什么样子的？ 就是为什么会这么设，这是哪些最显著的成就导致了这个第二次的上市热这个热潮。
讲者2：那个我是林志科技黄兴强是这样那个从我的感觉来说，就是是这一波浪潮的一个最大最大的一个成就。 第一个是在人工智能的识别领域实现了这样一个突破，然后由于这种突破带来了人工智能的产业化，那么以前有些热点，但是没有形成很大的一个产业化。 那么这一次最大的这个特点和成就来说，我觉得是人工智能的产业化，给人工智能和大数据的从业者有一个产业这个的一个发挥这样的一个机会，也让这些人工智能的这些同时的企业能够做大做强。
讲者4：我是上司服的。 CEO 徐勇，我们是做全国的 it 运维的。 对我们来说，人员成本是我们最核心的一个成本，而这几年人员成本的迅速上升对我们的压力会比较大。 所以人工智能能多少减少人员的成本消耗，对我们来说都是非常关键的。 所以人工智能对我们越来越重要。
讲者3：大家好，我是那个朋友杨东生。 因为从我自己来看的话就是因为从九七年到 13 年，我们在华为在 70 年，然后接下来出来自己创业，一个是安全。 那安防这个人力我们在这个就是人力智能这块，像人脸识别，刚才我们就讲的这块的产业化，我认为还是基于场景，我认为未来的这个人工智能，因为它还是个物联网，跟这个目前的互联网还是有一些区别，因为物联网因为这产品化的一个比方说是在旅游这块，像酒店这个行服务的这个机器人，就基于这个酒店服务的机群集群对吧。 然后人脸识别是非常清楚，目前的拥有也是比较多，包括后面的一些视频周传的，认为就在这一段时间，尤其在这十几年，我认为是在一些产品化的违法，我觉得需要的比较大的主观，而且是香港财务。 谢谢。
讲者5：大家好，我是来自那个北京飞车科技的林珍。 然后我们这个公司主要是做这个人工智能。 人脸识别和图像识别方面，我们的团队主要都是原来法国电信研究院然后出来创业的。 然后我认为在这个人工智能其实因为从 90 年代就开始做这个图像识别和模式识别这一块，所以我觉得也没有感觉到有真正的寒冬，因为一直在做。 然后现在的热潮可能更多的一个是深度学习，这上面的突破给人工智能带来了第二个春天。 然后这个技术发展到现在阶段，特别是物联网的出现。 实际上物联网是万物自联，它是跟人工智能很有关系的。 大家这么多年一直在做物联网，那么这个人工智能这个发展的契机其实也到了这个就是高速发展的这个阶段，然后各个国家也很重视，然后确实给这个包括在机器视觉方面这个给工业带来的这个好处。 不用中国提出来这个 2025 中国制造这个人工智能在中美城是对这个发展有所推进的，然后在医疗方面他可能会给现在这个健康医疗都是各国讨论的一个重点，可能也能给老百姓的生活带来很多方面和推进。
讲者5：那么这个是他的发展的一个很大的原因，也是另外这个安防大家知道中国各省各市都在做，它也是包括国外也在安防这一块，用人工智能来代替人。 大家知道这个在人脸识别行业，机器的识别准确度已经超过了人了，那么这个肯定也是对人工智能的发展一个推进，就是他可以用 SE 用得很好。 这些方面我觉得都是他的这个现在很热的原因。 当然自动追捧各个国家政府的这种战略，也对他的这个热度产生了一定影响，这是我的看法。
讲者6：我是来自杭州塔鸥的，那我们公司在做车联网的后市场这这块，其实后市场这一块人工智能我是觉得是这样子，其实前面几位那个大咖就已经讲得很清楚了。 我觉得一方面是技术方面的领域突破，在识别这个方面，比如语音识别这个图像识别这块的这个里面的技术上的综合。
讲者6：另外一个是产业的需求，一个是人员成本的提高及其带人。 还有一个是产业的需求各方面的。 譬如说像我们在这个汽车后市场，我们是给 4S 店做服务的，4S店就有很多的需求，他们想要比如说智能客服这一块的需求，智能接待这些都是想通过这个机器那个就是人工智能来代替人的这个，而且它不容易出错这一块的这方面的。 所以我这观点就是说这个人工智能这个这这波的发展的话，最主要还是说技术和产业能够同步的这个一个推动的这个方方式。
讲者1：感谢各位嘉宾，我觉得其实大家讲的已经基本涵盖了。 说过去这三五年，就是说人工智能在深入学习起来之后，其实主要在像图像对吧，这是大家都是知道的，能够有非常大突破的地方。 然后还有就是像语音还有一些这种智能制造，还有这种交互人机交互自动化。 对。 然后但是就是说我想再问一下各位嘉宾，就是你你心目中你对于说人工智能，那么它这个发展的边界就是说会能够达到说大家所期望的那种高度。
讲者1：还是说其实人工智能只不过是一个可能偏 PR 性的一个词汇对吧，因为我们做技术都是讲说这个都知道，实际上它背后就是叫机器学习对吧，现在叫深度学习。 其实说计算机可能无论怎么发展的话，它其实只是说把一个数据输入进去，然后可能得到一些分类的一个结果。
讲者1：对不对？ 那么可能永远都发展不到，就是说能够真正达到人类的所讲的智慧这种高度所以这是两种完全不同的观点。 所以想听一听各位这个大咖就是说对这个问题的话就是人工智能。 那么接下来如果不能满足没有达到大家的这种期望的话，他会就是在接下来三到五年甚至说七八年的时间，那么他会再度说消沉下去，还是说还是一路高歌猛进而保持这个热度呢？ 怎么讲话。
讲者2：这个 at 主持人进就是这个福利我是这么讲的。 就是刚才那个主持人开头的时候说了一个故事，就是说这个为什么这么多专家预测不了未来对吧？ 那事实上很多未来是出乎意料的。 那么咱们回到这个人工智能这一块来说，其实我想引入一个故事篇，叫做那个机器管家，因为我是人工智能的一个，从小就是这样一个语义，所有的这个人工智能的这个片子全看过。 我尤其对这个机器管家就是印象特别深刻。 我想象中以后如果我老了，真有一个这样的机器管家能帮我这个能能维护我，或者说我的公司有这样的一个数字管家能帮助我打理公司，那该多好。 当然这个是比较遥远的，但是我觉得就是人类的发展，它不光靠推理，它其实靠想象对吧，都是跟着自己的美好的愿望去发展的。 所以我觉得这一天肯定会到来。
讲者2：从目前来说，这一天可能还比较遥远，但是我觉得可以一步步来对吧？ 咱们是作为一个创业者，就是为了生存。 所以我们的目标就是说现在哪些领域能够产业化的，我们就瞄准这个领域去做。 刚才卡欧的老总说了，我挺认可的，就是两个关键词。 第一个就是要找一个合适的场景对吧，虽然说有泡沫，但这个我觉得泡沫不大，把水分挤掉以后留下的都是干货。 我们要找到能产生产业化的场景，就是找到这个干货对吧第二个就是你切入什么一个领域，作为我们公司来说，我简单介绍一下我们是做那个智能客服定制这一块的。 也就是说为企业这个定制，你这个量身定制你独一无二的这样的一个智能客服，包括他的这个知识图谱，他的业务逻辑，还有他的 IP 形象、他的动作表情、他的语言和他的功能程序。
讲者2：好，我们给你做量身定制。 我们觉得就是在目前来说，场景化的智能客服定制，以及基于智能客服的这个后的培训和训练市场是大有可为的。 机器人它也是需要训练的，它不是一个产品，它是有智慧的。 那这个智慧在目前阶段谁赋予它，需要训练师去赋予它，我们希望在这个领域能做一些事情，谢谢。
讲者4：我们是刚才说过我们是搭建那个全国 it 服务运营平台的。 那我们会遇到一个比较常见的问题，就是一个现在新产品新技术层出不穷，天天都会有新的东西出来，都会有全国的运维需求。 那全国的运维需求，新产品出来，我就要做全国的培训，培训完了能保证现场的工程师操作都很按规则，能够很容易地操纵，其实是蛮困难。
讲者4：所以在我们的理解人工智能的一个现阶段的做法，我们通过数据分析，通过行为思考，把它标准化。 标准化以后，就在很大程度约束住现场的工程师操作的标准化和规范化。 这就是我现阶段觉得人工智能很容易达到。 至于说未来是不是完全人工智能取代了人的事情，我觉得不现实，因为就像我们去餐厅吃饭，你可以吃快餐，那个可能机器能做，真的你要想吃好东西还得人去做。 所以我认为可能人工智能不断地在提高，但是它永远不可能取代人。
讲者3：我是能做这个市场的，不是靠技术的我就从产业的角度来看，我认为这个人工智能这一块，刚才大家讲的这个可能有起伏，我觉得最终。
讲者2：因为我知道一定是刚才讲的这个技能客服，我因为这个领域有可能以后 80% 的都是基本客户，但是百分之里面还是要百分之配合。 我认为这个领域就是不同的领域，它是不是解决了市场的这个需求，刚才讲的哪些标准化的东西，包括一些服务等等各方面。 我们最终财富资料交互，由我们现在这个地方安防，我们做的这个安防管理品牌其实做的是事情，就是把所有的异构化的不同的你像现在都是编程去的来监控抱怨能力各玩各的，你得把所有的物联网的这些东西先变成一个平台，把信息收集起来。 接下来是先给咱房源计划的一个结合。 否则的话你看摄像头在 96% 没有用参与未来，多出去没有用，或者是你要解决什么？ 所以我认为这个人工智能这个边界可能就是你在每一个领域势必止的。 而他跟人的这个交互，因为人最终还是要跟他一起要一个交互。 这个我来理解，当然可以管这个地方可能逻辑这些。
讲者5：这个主持人其实讲了两个，一个是对未来的展望，一个是创业公司。 刚刚各位嘉宾讲了可能更实际就怎么生存怎么发展。 其实对未来展望。 刚刚就地位嘉宾提到的这个电影，其实我也讲一点就是人工智能这个电影，其实人工智能它是对未来提出了一种想象，一种期望，但同时他也表示了一种恐惧，就对人工智能这个然后嘉宾提到了拥护撞人这个事件。 其实怎么讲，就是我们做人工智能做技术的都知道的，我们现在无论技术做得怎么好，九十九点九几，你就这个无限的酒，哪怕你酒延长再多，你还有那个零点零零一没有做到。 那么比如说驾驶无人驾驶，它其实在这个飞机上面，无人驾驶其实早就开始了，它这个驾驶员它是有一个辅助的，在一定高空在一定的疫情的损坏就是无人驾驶了。 然后需要的时候他这个人工在切入的是这样子的。
讲者5：所以说这个汽车，那他就是无论价值是不是完全代替人，谁敢承担着零点 0 一的风险，这个风险很可能就会撞死人，所以他可能是一个辅助的手段，他不可能就是我个人认为在这种领域他不可能 100% 的代替人。 但在有的领域，比如我刚刚讲的这种工业这个制造方面，就机器视觉这个东西，它本来就是有着错误率的。 那么我们就看我们容错率有多大。 只要是创业公司，我们一方面我们要紧跟技术，另外一方面我们确实就是要用这个技术找到这个实用的场景，然后解决现实的问题。 比如说我们在一些这个安防我们做这个做那个项目，然后在金融那些就是人证比对，互联网支付上面会有一些这个这种项目的切入。
讲者5：另外在机器视觉上面，然后它每个场景都是不同的，所以你要针对每个场景，你对每一个这种图像你要去做增强，要去做分析，实际上它是 cache by case 它不可能是统一的一个，就是一个方案可以放在放置四海，而接诊这是不太可能的一个，这不现实。 对，在我在最后讲的这个医疗，其实我们不做我们做别动，但是医疗我就记得我是 04 年运营员在党建研究院，我看他们做到了一套就是远程这个医生参与这个这个实际的参与两个国家之间这个做心脏手术，他就是商就是一个人工智能，其实这个地方早就这个东西早就在用，但是不是我们一般老百姓能用到的，其实他是一直在发展，那么他能不能发展到一定程度，不是那么昂贵，不是。
讲者5：那么其实知道中国第一医疗还是需要这些的，那么他能不能普就是普惠于大众百姓，这个其实也是这个这这些科学家他们做这些算法，最后是我们人要来把它实现的。 我觉得人工我们做的是人工智能，这些公司可能更多的就是我们要生存，然后要发展找到能解决实际问题，你解决了实际问题你才能挣钱，才能才这个公司才能长期这种持续发展，这是我的一些想法。
讲者6：可以看到两个问题很有意思这个第一个问题，其实我就我觉得提一个新鲜的观点，所以就是说因为大家都在想，强人工智能弱人工智能就是机器那个人工智能会不会真正取代人，是不是变成这个对人的威胁这种东西。 我觉得我自己有个新鲜的观点，就是说人工智能可能会发展的，也会发展到一个很高的高度，但是它跟人的发展就是人也会进化发展，它跟人的发展其中这两条平行线我是这么关联的，就是它跟人不是一个发展争，就是人工智能会很强，可能比现在的人强很多，但是它跟人不是一个一类的东西。
讲者6：然后第二个就是说我们说未来 3 到 5 年来，我觉得未来 3 到 5 年可能人工智能在这个公众的视野里面会慢慢淡化，大家会觉得因为这个东西不像接触到人自己那么多的东西了，它变成产业化的东西。 但在产业这个领域里面，我自己看到的这个产业发展就是在人工智能的应用里面是越来越深入，而且会应用场景就越来越多，大家需求越来越强烈，因为整个人工成本的上升，还有这个各方面这各方面这个产业的需求，这方面需求是越来越旺盛的。 所以我这观点就是可能第二个来说，人工智能热度还会再上升，因为整个行业的产折率可能是靠到万亿这种程序上去。
讲者1：好的，感谢各位嘉宾非常精彩的分享。 然后其实我本人的话本人做记忆学习，大数据这块十多年时间了，我属于是其实保守派里面的乐观派。 就是首先我非常同意的嘉宾讲的，其实在产业界，我觉得大家对于这种就是哪怕是一点点的这种就是深度学习这么一点在模式分类能力上的一个进步。 我觉得说会导致我们在全自动化方面会有非常多的这种应用场景。
讲者1：但是另一方面其实我本身是非常怀疑，就是说人工智能其实是一个过渡包装的一个词汇对吧，我觉得可能模式识别或者积极学习或者是更准确的这种技术的说法，因为人工智能这个词就有时候会误导工作，但是是会以为说他真的具有智能，但他我们真的观察说计算机怎么去学习数据和这个我们观察一个小孩子，他是怎么从无到有去学习，掌握一个东西，你会发现他们用的方法是完全不一样的对吧？ 然然后另外就是我觉得也很有意思的，就是有一有我我有一个有说一个问题就可以向大家证明，就是说机器目前来计算机是无法超越人的。
讲者1：就是说大家都知道计算机里有一个停机问题，停机问题很朴素的一个问题，就是说没有一个计算机程序可以准确的判断一个程序是不是会停止，就是一个程序的可停止性是无法判断的。 但是你会发现人永远可以判断对吧？ 我们都知道每一个人最后都会终止，所以其实计算机在今天还是超越不了人类的，我觉得然后最后一个问题我觉得留给咱们现场的观众吧，看看有谁想对在座的嘉宾提一个问题，可以举手。
讲者5：我想问一下各位，就是因为目前大家可能对人工智能和大数据的关注特别多。 那不管是任何一个世界领域，如果再往后发展的话，在各位看来，在技术上最大的阻碍或者在业务场景上最大的阻碍会是在什么样的地方呢？
讲者1：我复述一下您的问题。 就是这这位朋友问的是说在接下来就是说人工智能如果想取得进一步的发展，那么就是请为各位嘉宾所看到的技术上或者业务场景上，就是阻碍它能够进一步发展或者进一步落地的。 这里一些比较大的挑战是什么？ 对不对？ 可以这么理解。 好的，谢谢，黄总开始。
讲者3：这个问题我还真没准备好。 但是从我个人来说，我觉得考虑更多的不是阻，而是怎么更好地利用现有的技术把它产业化，找准一个点猛扎下去。 因为现在大家看淡人工智能，正好也是深入切入具体行业的一个机会。 我觉得更多地去发现行业上的机会更重要一点。
讲者4：在我们的理解，因为刚才我提过我们是做运维服务的在运维体系里头，我觉得最主要的是哪些是必须人干的，哪些是积极感？ 这个可能是在我们这个行业里最关注的。 不可能所有的事情都有机器感，也不可能所有的事情都有人脉的这个平衡点和拿捏的分寸，这个是我们天天要思考的事。
讲者2：我觉得刚才那个就是这个女士问的这个我我我自己由于不是做技术出身的，我自己现在其实比较关心的是这个安全会不会对这个未来的人工智能这块有很大的影响。 那就不管机器上面这方面，因为现在我们实际上没有绝对安全，怎么去解决这个问题，这是我的一个看法。
讲者5：那这个你是提的就是说未来这个技术的发展，其实在人工智能方面技术一直在发展。 就刚刚讲的寒冬和热潮。 其实在寒冬的时候，就是你刚刚提到两个大咖对不？ 对全程他是在做这个神经网络，神经网络出来以后，对人工智能有很大的这个帮助，是人工智能发展一个热潮。 那么延伸得快，他会提出来这个卷积神经网络，然后又对这个深度学习做出就是做出了很大的贡献。 然后人工智能又一个长足的发展。 那么严格的话，他当时提出这个理论的时候都被人家看好，所以这个可能更多的是学术界的问题，那到一旦他这个论文甚至当时都没有办法发表。 对这个所以说在这个这是两个，就是我们更多的是在工业，就是在这个产业界。 那么另外一个肯定在学术界，在数学上这些一些算法，一些理论，它会随着人类这种不断地进步，它会有不断地突破。 那么这种突破可能会给我们这个人工智能行业带来一些就是一些意想不到的契机。
讲者5：那么在这契机到来的时候怎么去抓住这个契机？ 那么眼下就是这种技术发展到现在，他比如在有的行业，我刚刚讲的智能就是无人驾驶，这个行业它不能做到100%，那么就不可能完全的这个无人驾驶，但是它的一些特定场景它是可以用的，在一些没有人的地方做一些应急救援，那些他肯定会比人更有效。 然后图像识别他是在有一方面他已经超过了人的判断比人的判断更准确。 那么这时候我们并不要求他能做的100%，那么技术发展到现在已经能给我们解决实际问题了。 那么我们应用它就是对我们这些公司来说，我们怎么运用这些技术来找到市场的痛点来解决市场的现实问题，那么你公司就能生存就能发展，这是我的一些想法。
讲者5：就是我们可能就是说一个人工智能不能代替人，这是两条线，我很同意这位嘉宾说的，这完全是两个过程的发展。 另外一个就是产业和学术界也是一个相辅相成的因为我本身是做技术的人，也做过很长时间研究，所以一直感觉到后来进入产业界，就一直觉得这个学术和产业界是一个相辅相成的东西，一定是要配合。
讲者6：看看各位女士问的问题，我觉得正好知道我们的痛点。 其实我觉得可能现在我们最缺的都是最大阻碍。 我认为是人才的问题，就是从事人工智能的人太少了。 现在一个算法工程师可能大家都强调，这个这个就是我们大学也没有专门人工智能这个专业，基础教育这个专业这一块很少。 所以现在其实这么大一个产业，但是从事这个行业的领域的这个人，就像我们公司里面就是比如说你要人工智能，我们大家可能很多人都是客户有这个样子模糊的需求，说我想这个地方就其他人但是怎么去定义这个产品，怎么去把这个产品能够用算法能分析出来，怎么样去设计这个东西。 然后就是那可能这方面相关的这些人才特别难找。 我觉得这可能是我们现在未来资源行业发展的一个很重要的关键，因为这个行业需要大人才去。
讲者1：好的，非常感谢。 那由于时间关系的话，今天我们对人工智能的这个圆桌讨论就到这，然后简要总结一下。 其实各位嘉宾给大家，我觉得提出了非常非常有独到的一些见解和观点。 就首先对人工智能我相信就是在座各位嘉宾其实都是持一个乐观的态度，大家都认为人工智能在接下来就是在我们的产业领域对吧，在应用落地上其实还会一路高跟猛进，然后为我们带来越来越多的更好的一些服务和产品。 然后在另一方面其实大家也是相对比较理性派的，并不会说认为人工智能会在短时间内就是说超越我们人减肥，所以大家不用太担心。
讲者1：然后最后的话就是其实大家对于人工智能这个行业还是非常希望说能够有更多的有质的今年，然后能够加入到这个行业对吧，然后不断地丰富这里面的人才的储备。 因为我觉得其实相比于其他的领域来讲是人工智能确实入门的门槛，我觉得它是讲高的，就是他对数学算法跟他们要求比较高，就是不是可以速成培养出人才的，所以这也是他人才相对比较稀缺，比较高昂贵这样的一个原因。 我觉得也肯定就是说在过去的几年，这个人工智能有一个这种话题就是非常的一个热浪，这个热潮其实某种程度上能够有助于说这个行业吸引更多的优秀的人才来加入。 那么在接下来的话就是说无论他是稍微冷一些，还是说继续保持热度。 那么我觉得经过前一波的这种人才的涌入，都会非常有助于这个行业接下来能够进一步的发展。 这是我为一个简要的总结。 那么今天上午的这个议程应该就到这结束了，然后大家可以去午餐和休息，然后下午的我看是安排是一点半，大家准时回来，然后预告一下下午会有更精彩的话题。 我讲区块链，所以大家一定不要走开。 对三个。

Answer: 技术的突破和产业的需求推动了人工智能的发展，为很多人工智能和大数据的从业者提供了机会，降低了人员的成本消耗，推动了企业的发展，虽然人工智能作为机器学习是无法超越人类的，但作为辅助手段可以应用在机器制造、医疗等很多领域，为大家带来了很多的服务和产品，同时未来发展的重点在物联网和人脸识别上，要寻找方式利用现有技术进行产业化发展，注重如何解决安全影响的问题，虽然目前存在很多技术瓶颈和安全问题，但通过科技的突破和数学算法的发展，人工智能一定能在未来得到更好的应用，最后从事人工智能工作的人才比较匮乏，希望能有更多的人才进入人工智能领域。