余凯先生从百度离职后开始创业。他的创业项目是从事机器人大脑芯片开发，想为机器人装上“大脑”。一直从事智能产品研发的余凯对人工智能有着不一样的理解。《智能爆炸：开启智人新时代》一书更是把他对人工智能产业发展阶段的划分作为了立论的依据。 

很高兴本书把我对人工智能产业发展阶段的划分作为其立论的依据，而更让我高兴的是，本书还在此基础上对具有智慧的高级生命体的未来形态乃至最终形态进行了畅想。我始终认为，想像的内容是否科学固然重要，但更为重要的是想像力本身。因为人类的历史告诉了我们一个基本事实，想像力就是科学的一个组成部分。对于人类来讲，只有想不到，没有做不到。 

这并不意味着我们不需要关注可行性、关注产业发展的原则与技术应用的路线。我当然是高度关注它们的！因为从某种意义上来说，我就是人工智能产业发展的原则与技术应用的路线的“开拓者”之一——我希望自己开拓的道路能够成为通天大道。 

实际上，人工智能产业发展的原则与技术应用的路线不只一种。我的选择可以归结为“二有”：有体温，有大脑。前者指的是人工智能产业发展的原则，后者指的是技术应用的路线。当然，两者是密切相关的。 

做“有体温”的智能产品 

所谓有体温，是指在人机关系上要坚持以人为主，做有体温的智能产品。我一直认为，人工智能产品要有体温，即我们研发人工智能技术、产品，一定要本着“让它帮助我们生活，而非颠覆我们生活”原则。事实上，人工智能并不会像许多人想象的那样离我们很遥远，它已经进入了我们的生活，在帮助我们改变生活，且这一切都是很适度的。 

我表达这一观点并非是完全站在人本主义或人道主义的角度，也是站在商业法则或市场机制的角度。我认为只有有体温的人工智能产品才能在商业上、在市场上取得成功。道理很简单，你只有成就了别人别人才能成就你，你做出的技术、产品如果不能帮到别人就不可能成功。换言之，只有与社会发展的大环境相融、与社会发展的大脉搏共振，我们所做的事情才可能被不断放大，否则只能是孤芳自赏的东西。 

以智能汽车为例。有些企业的目标是实现汽车自动驾驶，完全取代人类，即所谓无人驾驶汽车，这在现在是实现不了的。原因是无人驾驶汽车在路上的行驶时会遇到各种各样的长尾情况，比如突然有一个移动的物体出现，需要汽车本身迅速做出反应，而这需要长期的数据积累，以现有的人工智能技术是解决不了的。因此，虽然无人驾驶汽车现在很热，但市场前景并不美妙。我认可的技术路线应该是，给汽车装上一台电脑，然后对其编程，让其可以辅助人类驾驶汽车。其目标用户首先是老年、残障等出行不便的人——可以提高他们的出行率和安全性。当然，对一般人来讲，其也有降低交通事故率的价值。换言之，我认为，至少现阶段人车关系应该是人与马的关系，是人车一体，而非让人工智能完全取代人。 

目前，我的这个观点已经成为一部分业内人士的共识，包括许多专家、教授、工程师。另外，从有体温出发，大家也没必要担心10年后人工智能会对我们产生很大的威胁。我们可以从源头上界定人机关系。我一直认为，担心人工智能的威胁就好像担心火星上人满为患一样有点杞人忧天。 

让所有智能产品安装上“大脑” 

除了有体温，我认为做人工智能还要有“大脑”。2015年5月，我正式从百度离职创业。我的创业项目是从事机器人大脑芯片的开发工作。它体现了我对人工智能产业发展的原则与技术应用的路线的重新思考和选择。 

我以前一直呆在互联网行业中的，主要从事与搜索引擎有关的人工智能技术与产品研发工作。搜索引擎属于云端智能产品。做机器人大脑芯片则是在做端的智能化，是在“响应政府号召”，即李克强总理所说倡导的“互联网+”。这两者的区别在于，虽然都能实现人工智能，即产品都具有感知、理解、决策三个功能，但功能的来源不同：搜索引擎是一个云端产品，其感知、理解、决策功能均“驻留”在云端的数据中心中——它能感知到用户输入的文字或声音，并据此判断出用户的意图，即理解他们的想法，然后依算法与规则呈现出搜索结果，并据此进行决策，向用户推荐其可能感兴趣的广告。 

而这对于智能硬件产品来说，尤其是机器人来说，是“不敷其用”的。一是因为许多智能产品需要有极快的反应速度，做即时应答，比如无人驾驶汽车、无人机，遇到突发情况，反应延迟几毫秒就会造成很严重的事故。因此，我们不能把它们得到的数据全部上传到云上去处理，处理完了再返回来，而应该在本地进行处理；二是因为云端处理成本较高，不符合经济原则。实际上，就算云上处理足够快，其占用带宽资源的成本也是许多用户无法承受的；另外，数据中心都是标准化的，面对一些非标准化的需求，其要么无法满足，要么只能以很高的成本满足。上述原因使得人们对芯片级智能解决方案有了需求，而且是很大的需求。 

我就是看到上述这些需求，才决定做机器人大脑芯片的，我要从云上走下来，做触手可及的东西，做前端的人工智能，让人工智能与硬件结合。当然，这并不是说云就没用了。未来的形态应该是云与端的结合，有些东西在云上处理，有些则在端上处理。 

需要说明，我的所谓机器人是一个广义概念。做机器人有两种思路：一是将其做成类人的产品，即人形机器人；二是让一些产品具有智能，比如在自动驾驶领域。前一种思路是做一个会开车的人形机器人，让其坐在驾驶员的座位上替我们开车。按照这种思路，我们不需要对汽车进行改装；后一种思路是对汽车本身进行改装，让其成为可以移动的机器人。它没有人的形，但有其神，有机器人内在的本质能力。谷歌的无人驾驶汽车就是这种思路的产物。 

我认为在不久的将来，随着人工智能技术的发展、成熟，大部分家居用品都会成为一种机器人，尤其是家用电器，比如冰箱、烤箱。只要是机器人就需要大脑，不同类型机器人需要不同类型的大脑，不同之处在于我们为其植入了专门的算法，并进行过设计优化。 

我首先要做的就是这种具有专门算法并进行过设计优化的芯片，其属于专用芯片。等把专用芯片做好后，再做通用芯片。类比地说，就是先做Nvidia，再做Intel（英特尔）。

大家都知道，芯片有通用与专用之分。做通用芯片的代表厂商是英特尔，其“玩法”是不断提高制程工艺，每隔一段时间就推出一代产品，后一代产品的运算速度要快于前一代产品。摩尔定律说的就是这一现象。英特尔的着眼点是不断提升芯片的通用计算能力。现在，摩尔定律已有点难以为继了。其他一些厂商的“玩法”与英特尔不完全一样，比如高通，其着眼点并非是芯片通用计算能力的提升，而是与某种算法的结合——面向不同领域的芯片有不同算法。这是因为高通本质上不是一家半导体公司，而是一家做算法的公司。所谓算法，简单地说就是我们上小学时学的解应用题的方法。算法肯定是面对某种应用问题的，是面对某个或某些垂直领域的。

当然，光有算法还是不够的，还要有数据。我首先要做的芯片是工艺+应用+算法+数据且垂直打通的芯片，其始于应用描述（数学描述，建模）与算法创新，并能随其所吞吐数据数量与类型的增多而越来越智能——数据意味着代表性和长尾性。就像搜索引擎的智能是由使用它的用户“喂”它数据“喂”出来的。用户“喂”的数据越多，搜索引擎就越智能，或者说它给出的搜索结果越符合人们的需要。未来的智能硬件产品也一样，要具有适应环境与人类需求的能力，要具有用数据定义系统的能力，也就是深度学习的能力。

上述内容是我对本书所引用的我关于人工智能产业、技术发展情况的一些观点的补充。这对一般读者来说，这些观点尚不彰显，毕竟大多数读者对于人工智能产业发展的原则和技术发展的路径并不关心。我将其写出来，是希望读者能够更完整地了解我的相关观点。我认为这能让我找到更多志同道合的朋友！

我希望以此书为媒结交更多志同道合的朋友！

——文/余凯（北京地平线机器人技术研发有限公司CEO）

（本文摘自《智能爆炸：开启智人新时代》

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