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疫情让很多从业者重新审视人机关系。验证了周曦初衷的正确性，马克雷波特也正式定义技术应该为人类服务。

疫情就像一个被动的代理，刺激着全球数字经济的发展，为机器人和AI大规模进入真实场景提供了机会。因此，人机关系成为当今热门讨论的焦点。

11月4日，在2020企业创新生态圈大会上，云与科技创始人周曦，波士顿动力创始人马克雷波特，展开对话，共同探讨人机关系，强调人工智能和机器人产业的长期主义不是工具化，而是服务人类。

受到应用和探索的启发，周曦提出人机协同可以将数字经济的可持续发展和人机相处的最佳模式统一起来，发展成为下一代技术商业化的可行路径。“这波人工智能是建立在深度学习的基础上的，但单靠深度学习无法走出娱乐层面，解决现实问题。我们需要人类的力量。”

马克雷波特曾在CMU大学和麻省理工学院担任教授，他于1980年创立的“莱格实验室”是波士顿鲍尔的前身。在美国，学习期间，周曦师从托马斯教授。计算机视觉之父黄，后在NEC研究院从事研究工作。在创业之前，周曦赢得了七次全球识别技术竞赛。

“做人工智能不应该丢弃人的智慧”

秉承科技为人类服务，云刚刚从科技上拿下中山大学， 广州市第一附属医院(南沙)智能化项目，并以3.12亿元的项目目标金额刷新行业纪录。

疫情期间的“非接触式”送药也让波士顿动力的首款商业产品Spot机器狗获得了“三个月120只狗”的良好销售成绩。

相比之下，云以识别技术而闻名，其技术在提供人工智能解决方案和探索商业化路径方面更加成熟，而波士顿动力在机器人领域排名第一。

从形象到生活，Spot机器狗并不可怕。马克雷波特介绍，疫情期间，小型机器狗可以代替护士测量患者体温，采集心律信息，从而解决“非接触式测温”的问题。

类似于波士顿动力机器人对四肢的延伸，周曦指出，人工智能的发展方向应该是延伸我们大脑的能力。“物质世界有边界，但思维没有边界。”

周曦提到，从工业发展的角度来看，几百年来机器一直在向工具发展，比如汽车、飞机，但AI系统不应该这样。细看之下，AI的理性、逻辑和强大的记忆能力正好与我们的感性、情感和创造相得益彰。

想象一下，如果机器不仅能弥补我们每天达不到的东西，还能提醒我们启发性地锻炼和学习，甚至和我们一起创造和编写代码，积极推动我们的创造，生活将会有所不同。

“我们做人工智能的时候，不应该扔掉人的智慧，延伸人的智慧。比如钟南山院士太忙了，不能一个人。我们复制一万份他的经历，全球疫情可能就解决了。”让人想起疫情，钟南山院士很难登记购票。如果AI能够实现这个目标，肯定有助于医疗资源的普及。周曦认为，这是一个可行的人工智能发展方向。

深度学习技术瓶颈，人机协同是AI的长期主义

受深度学习广泛应用的影响，人工智能行业在过去几年掀起了一股浪潮。AlphaGo打败了李世石，大量重复性的工作被智能机器人取代，一度引起人们的恐慌。

然而，周曦认为，单纯依靠深度学习或大数据开发的人工智能始终难以走出“娱乐”层面，无法解决现实问题。例如，人类可以在复杂的环境和小样本中做出创造性的决定。目前，机器需要经过成千上万次的试错，才能基于大数据做出决策。

低效的技术不利于商业推广。当然，引起恐慌不是人类所需要的。周曦指出，低谷后的复苏是整合专家知识、构建人机协同操作系统的契机，属于未来长期发展方向。

什么是人机协同？周曦在现场解释，“是一种延伸人类力量、经验和时间的方式，即创造一个类似人脑逻辑的系统，进入与人类相同的思维维度。”

感知、认知、知识和决策是云从科技出发构建人机协同平台的逻辑。

应用到行业有什么区别？在比如，医疗领域的关键痛点在于专家资源的稀缺和患者的巨大需求。云没有更换专家会诊，而是首先利用医学专家的知识技能模型，过滤掉非重大患者90%的诊疗信息，让医学专家能够专注于10%的关键问题，在最大化医疗资源效用的同时，使医疗服务合理化。这就是云科技思想的差异。

高淳资本创始人张磊，在《价值》一书中提到，无论从事什么工作或职业，只要着眼长远，致力于价值，就一定能经得起时间的考验，找到迎接挑战的方法。做一个长期注释。

在经历了近两年的低谷后，剩下的人工智能企业已经开始一个接一个的往上爬。云科技和波士顿动力都属于这个阵列，他们的长期主义也得到了验证。

马克雷波特对：有着深刻的理解。“智能技术的应用有风险也有回报。我们不会因为风险而避免这种回报，但我们会尽最大努力避免坏事。”

从市场的角度来看，云在科技方面发展得更快。在可靠的基础计算、数据和分析能力的基础上绘制未来数字社会的蓝图，并帮助其更快地进入更广阔的市场，一直是云科技的责任。

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