万字实录：人工智能与机器人，会给未来带来什么？

​“人工智能与智能机器人对社会发展与经济影响”主题研讨会在硬科技前沿阵地深圳前海举办。

研讨会设置主题演讲和圆桌讨论两个环节，HKS校友会理事、湖畔创业研学中心企业家研究与传承业务负责人张颖主持本次研讨会。HKS校友会社会创新委员会成员、加拿大CANCEO.VC孵化器董事、斯坦福大学AI高管项目顾问刁孝力主持圆桌论坛。

“我个人的观察是，中国在AI方面的人才大大多于西方，”现年81岁的“祖师爷”黄铠系香港中文大学（深圳）教授、深圳市人工智能与机器人研究院高性能智能计算与控制中心主任，他在发言中表示，“从事AI行业，中国有很大的潜力。但是这几年大模型的发展方面，我认为现在已经有所落后了，主要是在芯片以及很多系统的开发方面。2023年美国有160个大模型出来，中国只有16个。所以我们的AI发展还有很长的一段路要走。”

嘉  宾

刁孝力（主持人）

HKS校友会社会创新委员会成员

加拿大CANCEO.VC孵化器董事

斯坦福大学AI高管项目顾问

“如果说有第四次工业革命到来，那么其中一定会包括互联网和人工智能。”

香港中文大学（深圳）教授、公共政策学院院长、前海国际事务研究院院长郑永年以“人工智能与人类的未来”为题发表主旨演讲。

他表示，目前人类对人工智能知之甚少，就像西方的文艺复兴之前的黑暗时代，因此，需要一个探索认识人工智能的整体框架。

郑永年进一步指出，思考人工智能需要从三个维度进行。一是人工智能技术本身。“一部分人认为芯片是人工智能产业的核心，但在未来未必如此。”郑永年教授强调，数据在未来很可能会成为人工智能技术的核心要素。就人工智能技术而言，中美之间的差异也主要表现在数据上面。但由于中国跨境数据流动政策的开放性不足，中国往往只能应用内部质量不高的数据，这种现状亟待得到改变。

二是人工智能在社会、政治、经济领域的应用（application）。人工智能的崛起无疑为社会带来了诸多便利和进步，但同时也伴随着一系列潜在的社会挑战。例如人工智能的崛起可能会带来人类思维能力的退化，甚至会形成“羊圈社会”——人工智能和人，谁是“牧羊犬”，谁又是“羊”？郑永年提出对未来的担忧，“当人工智能帮你创造物质极大丰富的社会，生命的价值和意义又在何处？”

三是人工智能技术应用的影响（implication）。郑永年认为，人工智能给人类社会带来的影响比原子弹更严峻。“核武器使一小部分人类拥有威慑对方的能力，而人工智能却是人人能用的武器——人工智能是我们的生态环境，影响到经济、政治、社会、文化方方面面的东西”，谈到人工智能的出路，郑永年强调，“我觉得还是要重视教育。科学本身解决不了这个问题，技术本身也解决不了这个问题，只能是人文来解决。”

郑永年

香港中文大学（深圳）教授

公共政策学院院长

前海国际事务研究院院长

黄铠

香港中文大学（深圳）教授

深圳市人工智能与机器人研究院高性能智能计算与控制中心主任

深圳市人工智能与机器人研究院具身智能中心主任刘少山在演讲中表示，能源、基础算法和芯片将成为人工智能发展的基础。

其中，人工智能大模型的底层逻辑是token（代币）。刘少山大胆预测，“当社会的所有底层功能由人工智能驱动，那么全社会的基础逻辑将依赖于人工智能代币，因此，人工智能代币可能最终成为货币”。

“具身人工智能（EAI）是真正的智能”。刘少山还提出“具身智能”的概念，并认为基础研究为开发具身智能系统提供了重要的指导思想，包括系统应当能够灵活应对多变的环境，而不是仅仅执行固定的程序。“具身人工智能突破了传统认为智能仅仅源自大脑或算法的局限，可以说，如何收集数据对未来智能衍生至关重要。 ”

“具身机器人谁能做，取决于谁能提供供应链”。展望具身智能的未来发展，刘少山指出，中国在具身机器人供应链领域有优势，且粤港澳大湾区在其中担任重要角色。但是，“怎么把大模型有效地运行在一个相对便宜、可以商业化的芯片上是行业发展的一个痛点”。总体而言，具身智能的发展潜力强，在电力等作业工况复杂、安全风险高的行业中有着丰富的应用前景，赋能千行百业。

刘少山

深圳市人工智能与机器人研究院

具身智能中心主任

圆桌实录

刁孝力：

在圆桌讨论环节，欢迎各位嘉宾提出自己的观点，有更多的火花碰撞。今天讨论的话题是AI和机器人，第一个问题想请各位嘉宾讨论，近日前OpenAI的首席科学家Ilya（伊尔亚·苏茨凯弗）宣布了他的SSI（“安全超级智能”）新的创业项目，旨在推动安全、超级智能的发展，结合各位的专业背景和研究领域，如何看待SSI的诞生以及可能带来的影响？同时，在确保人工智能安全与推动科技创新之间，我们应该如何找到最佳的平衡点？

郑永年：

我觉得SSI非常重要。人工智能从各个国家发展来说分为几个模式，美国完全是“发展导向”的模式，几乎没有任何的监管；中国正好相反，我们是监管导向的。我们说“矛”与“盾”，美国是做“矛”的，中国是做“盾”的。SSI的出现是一个可喜可贺的事情，代表了即使在美国内部“矛”和“盾”可以两条腿一起发展。如果不一起发展，人工智能大概率对人类会有毁灭性的影响。

在我非常有限的知识里面，我认为人工智能作为技术，它的发展有无限可能性。但是如何保证安全性？随手可得的人工智能技术会带来怎样的结果？我觉得SSI出现的意义并不亚于人工智能这个“矛”方面的发展意义。从商业投资的角度来看，我觉得下一步应该要投资“盾”——“矛”也要投，“盾”也要投，两边均衡发展。光投“矛”，没有“盾”，以后我们就会自我毁灭。当然，像中国这样过度注重“盾”，而忽视“矛”的发展也需要变化。清华大学的薛澜教授讨论人工智能时指出，美国光造“发动机”，冲得很快，但忘记了制造“刹车”。这是不对的，不过中国光造“刹车”也是片面的。没有好的“发动机”，再好的“刹车”也没有用，所以中国要在“矛”方面加大投资，美国要在“盾”方面加大投资，这样才能均衡发展。并且在世界范围内，我也相信只有中国能跟美国抗衡，因为现在所有大模型都是美国的事情，没有日本、欧洲什么事——AI的门槛这么高，小国家更是一点机会都没有。中国做大模型，只叫企业做可能做不起来，可能还要国家投入。

中国不能失去人工智能时代。我曾提出中国需要警惕“明朝陷阱”——在没有真正崛起之前就开始衰落。在明朝的时候中国是非常先进的，郑和下西洋的船队相当于美国现在的航母群，代表了政府力量；东南沿海一带“猖獗”的“倭寇”海洋活动，则反映了民间力量。可以说，明朝是世界海洋时代的开始，当时，中国政府和民间海洋力量皆为世界第一。后来朝廷禁海，封闭之后，我们失去了海洋时代，又失去了工业化时代。现在终于又等来了有希望比肩美国的机会，如果再不开放的话，结果会是很麻烦的。OpenAI需要Open，没有Open就没有AI了。  

黄铠：

很多人喊我“祖师爷”，所以我必须要证明一下“祖师爷”多大年纪了，我今年81岁。AI是我这二十年特别关注的一个领域，我个人的观察是，中国在AI方面的人才大大多于西方。比如说现在AI的顶级会议，70%的论文作者是中国人。从事AI行业，中国有很大的潜力。但是这几年大模型的发展方面，我认为现在已经有所落后了，主要是在芯片以及很多系统的开发方面。2023年美国有160个大模型出来，中国只有16个。所以我们的AI发展还有很长的一段路要走。

我做超级电脑、数据中心、云计算等工作很多年。我们的超级电脑、云计算都有相当的技术存在，但是现在好多地方被“卡脖子”。未来，在计算机的系统开发、AI算力的开发方面，我们也会面临很大的限制。我想分享一下观察人工智能发展的三个角度：

一是生成式AI是当下人工智能产业发展的主流。通过大模型，它能够看、能够听、能够讲，这些感知的东西能够发展得很好。AI发展有两大主流：一个是感知，一个是认知。我认为中国在感知方面发展得很快，感知AI的能力发展得比较快；但是认知的能力发展比较慢，大模型表现出我们在认知能力上还需要大量的提升。

第二，深度学习、机器学习赋能大语言模型，对教育方式重塑的推动。各位都知道现在AI主要的课程是深度学习、机器学习。出了大模型以后，学习的方式完全变了，它不是传统的在大学里面看几本书学点知识就行了，以后就变成机器可以帮你学习。因此，机器能做的事情不要去做，要做机器不能做的事情。大模型时代最重要的是学习怎么提问。把这个问题输入到大模型里面，它就能帮你找出需要的答案，懂得提问的方式很重要。所以未来不光是学习，学“问”也很重要，要懂得问问题。

第三，是在认知方面不能推崇“唯AI论”，以AI为唯一的解决方案。AI的发展，现在机器的某些水平基本上跟人相当，但是在情感、意识层面它还差得很远。所以并不是说AI已经到了尽头，还有很大的空间可以发展。中国政府最近宣布将在人工智能方面投入3000多亿人民币，我觉得这还不够，OpenAI准备建造的一个大的系统，要投入100亿美金。我们要把钱花在刀刃上，这样才能够往前走一步。

刘少山：

刚才“祖师爷”提到AI还是在一个感知和认知的过渡期，我认为这是人类的黄金机会，必须在感知与认知的过渡期把“盾”建好，要不然在人工智能认知能力存在之后，我们还没有这个“盾”，人类就会面临灭亡。

AI很多东西目前还解决不了，这个“目前”是一个很重要的字眼，留给我们的时间还有多少，我们并不知道。有很多鄙视AI的观点认为，这东西不是智能。这么多年的从业经验告诉我，我们很难预测科技发展的趋势，包括OpenAI的爆发也就短短两年左右的时间，顺便抬起了英伟达这家公司，这完全没法预测。我们可能只有5年左右的机会，在AI还没发展成强认知的机器，或者强AI的时候，去把监管或者安全性做起来。

回归到问题的本原，也回归到郑教授讲的“矛”和“盾”，Ilya的公司是从技术的角度解决安全性的问题。有意思的问题是，美国自称自由世界，他们无论是“矛”还是“盾”，都是掌握在私营经济的手上，政府的作用是什么？我真的不敢预测，因为AI跟水电煤一样是一个基础架构，如果它都掌握在私营经济的手上，最后会演变成什么，政府存在的意义又是什么？

AI在中国的发展还有点不一样，电力行业基本是国企，通信行业基本也是国企。通信这一块还好，但是AI掌握在私人企业，它的好处和坏处是什么，需要更多思考。

刁孝力：

谢谢三位嘉宾的分享。接下来这个问题是给郑教授的。请问您如何看待中国在全球人工智能和机器人技术竞争中的地位，以及在当下的竞争格局下，中国可以采取什么样的政策，以保持其未来潜在的更好竞争优势？

郑永年：

这是一个非常复杂的问题，据我了解，现在的很多人，对AI是什么都还没搞清楚。这是很糟糕的。还有人甚至说AI是不是美国人的阴谋？还有这种奇怪的想法。

之前美国《纽约时报》发表了一篇文章讲，美国现在是“新浮士德文明”的发源地。“新浮士德文明”有两块地带，一个是从硅谷到得克萨斯这个狭长的地带，还有一块从波士顿到纽约。这样看来，中国也有两块地带，一块是粤港澳大湾区，这一块的人工智能研究是非常不错的，香港的研究能力很强，深圳、广州又有很强的制造业，人工智能发展可以有很强的应用场景；还有一块，在从杭州到上海、苏州的长三角地区崛起。刚才黄铠老师说，我们的人才很多，研究论文很多，但是我们的研究是为了研究而研究。在这一点上我们需要看到，美国的很多研究是强调转化的，而我们的研究能够转化成产品的少之又少。所以我们的研究数量比研究质量要高。在大学里面，很多实验室卷模型、买芯片，他们主要是为了写学术文章，而不是为了应用。美国考虑应用的，而我们只是为了写文章，对此我感到很担忧。人工智能一定要向年轻人倾斜。一个国家的资源如果向年轻人倾斜，它是有希望的。

开放很重要。AI需要大量的数据，但现在没有什么数据，并且在大量的浪费数据，尤其缺乏高质量的数据。去年在《中国科学院院刊》我们做了一期关于如何跨越“中等技术陷阱”的讨论，现在中国在人工智能方面，还是一个中等技术的水平，美国远远领先我们。如果有一个好的政策，我们很快能发展起来，甚至有些地方还可以超越美国，比如人脸识别、声纹识别等等，中国在做“盾”方面做得很不错，但是在生成式人工智能发展方面要有的放矢。

中国的企业哲学和美国的企业哲学不一样，美国的企业哲学是一个新的技术出现时政治不会提前介入，也不会用道德去判断，等它生长起来以后，过一段时间它再去评估，是不是对公共利益有负面的作用，然后再去建立监管的制度。我们儒家社会是道德化的，“小宝宝”还没生出来，就给他很多的“笼子”，这是很不好的。我们也不要学欧盟，近代以来欧盟曾是创新的象征，但现在欧盟的规则、规制太多了，它的企业没法发展。如果我们继续开放的话，发展的机会是非常大的，甚至在制造业领域超过美国。美国很多制造业的应用场景已经没有了，只能在全世界去找。而我们的应用场景是非常丰富的。

刁孝力：

接下来的问题是给黄铠教授的，作为计算机体系的结构和并行处理领域的先驱，您是如何看待这些技术在推动当前人工智能和智能机器人发展中的作用？这些技术未来可能会有哪些突破点？未来计算机科学领域应该如何适应人工智能的发展，以培养出更多符合时代需求的人才？

黄铠：

这个问题非常好。我从事教育工作，发现自从大模型出来了以后，机器可以取代很多老师的事情。程序员也可能大规模地减少，因为一个算法给了人工智能，它就能自动写出代码，速度比人工快多了。所以我认为社会生态系统已经变了，大家心里要有准备。马斯克和李开复认为，未来可能高达50%的人都要失业。AI会带来大量的失业，这是各位要思考的问题，也是前海国际事务研究院要研究的核心问题。

我认为大学的教育要改，上学期我教大模型的课程，给学生出题目，他们不在我的教科书里面找，都上ChatGPT里面找，他把我给他的问题说得更具体一点，然后GPT就帮他写了答案出来，比我的书写得还好。教育以后会有很大的变化，各位要有心理准备。

我认为中国有希望。因为中国的人力资源和中国政府看到的方向，在AI方面是潜力最大的，虽然中国的芯片、光刻机被“卡脖子”，甚至OpenAI的大模型也要限制中国人使用，但是我认为中国的潜力还是最大的，可能三五年的时间我们就有机会赶上。

刁孝力：

感谢黄铠教授的分享。接下来给刘少山博士的问题，作为具身智能中心的主任，您认为在当下具身智能在实际应用中具体的挑战和机遇分别是哪些？因为今年更多是属于具身智能的元年，您认为这个行业是不是会有更多的泡沫？

刘少山：

关于黄铠教授提到码农大规模减少的问题，我们有深刻体会。2019年我开始写代码，当时OpenAI出了一个很粗版的东西，我发现它的代码写得比我好。过去20年是技术的时代，未来20年可能是一个人文的时代。作为具身智能的元年，我国需要加大投入。这个投资不可少，一旦少了，我们就完全落后了。

同时，也有很多机遇。未来，具身智能的应用广泛。包括黄教授刚才说的战场机器人，除了军事之外，各行各业都会使用机器人，扫地机器人在中国一年的出货量是几百万台，现在的渗透率还比较低，等到它的功能进一步完善之后，渗透率会进一步提升。当然，也面临具体的挑战，包括数据、算力、复杂的软件栈等方面。我们经历过几波技术大潮的影响，每个时代开始的挑战基本都是差不多的，大家把力量整合，后续就会很顺，所以我们预期这个周期有点像当年的PC（个人电脑）和Mobile computing（移动计算），最后也是人手一台或几台，能服务到各行各业。

刁孝力：

这个问题是给郑永年教授的。在推动人工智能技术发展的过程中，您认为政府和政策制定者应该如何制定及如何实施有效的政策，以确保技术创新与伦理道德的平衡？同时这一过程中，各利益相关者应该如何参与并合作，以实现公平和可持续的发展？

郑永年：

我认为Policy participation（政策参与）确实很重要，但是中国和美国在这方面完全不一样。美国是一个开放的系统，就看谁的钱多。我觉得美国不好的地方在于过于资本主导，先发展，不讲伦理。以前亚当·斯密讲资本追求self interest（自我利益），但为最终导向公共利益。我觉得只有一半是正确的，如果没有人追求利益的话，就没有财富；但是财富出来了，不见得就符合所有公众的利益。美国现在很麻烦，经济、科技都在蓬勃发展，但是它的社会遇到了近代以来最严重的危机。社会分化已经到了什么程度？里根革命以后，美国以前有70%的中产阶层，现在一路下滑到不足50%。奥巴马执政8年，美国的中产阶层以每年一个百分点的比例缩小，为特朗普的崛起打下了社会基础。可以说，美国的经济基础和上层建筑已经完全脱节了。

回到人工智能领域，我觉得中国过于安全主导，太恐惧人工智能，所以老是做“盾”。如果这个Perception（观点）不改变，我们的人工智能就发展不起来。Perception（观点）改变了以后才能发展起来。不发展是最大的不安全，如果美国有，欧洲没有、日本没有，我们也没有，以后全世界都是美国的奴隶，吃什么、用什么，都是美国的人工智能告诉我们。所以我们还是要强调发展。

刁孝力：

感谢郑教授的分享。下一个问题想请教黄铠教授，在过去的历程中，您有没有看到政策对技术的影响，包括在政策的影响下，大家是如何协作的？

黄铠：

这个问题很大，我尝试回答其中一部分问题。我们大家要改变一个心态，以后不管从事哪一行，一定要建立一个新的概念叫做Group intelligence（群智），它强调的是什么？举个例子，华为曾经说过，以后的工厂里面多半是机器，一个人要管理130个机器，所以一定要了解机器的性能、脾气、各个方面，包括人和机器、许多人与许多机器的互动，这是一个大问题。

去年国务院成立了数据管理局，这是新的机制，它要解决很多数据相关的Legal issue（法律问题），解决Responsibility（职责）和Accountability（负责制）。比如说工厂里面人和机器工作，机器插到人的手里，人受伤的问题。国家数据管理局要定很多Legal regulation（法规），还有Price，怎么样来决定数据的价值，这个Price很重要。因为数据以后就是一个Resource（资源），是一个财源，如果你不定出规矩出来，将来的问题很大。

郑永年：

刚才讲具身智能，我们以后能不能有一个机器人总统？在美国，机器人是不是会比较公正一点？

黄铠：

有一段新闻说，有人宁愿跟机器人谈恋爱、结婚，我不敢想象。要回答这个问题，需要很多的规矩。人和机器相处要有规矩，人与人相处本身就有很多社会上定的规矩，人与机器相处，出了事故之后谁负责，要建立这样的规矩体系。美国很担心AI将来在社会造成这样的问题。这个问题确实是存在的。全世界恐怕各国也要协调，例如联合国有一个特别的项目要讨论这个方面的问题。AI的治理现在是最需要发展的。

刁孝力：

感谢黄铠教授关于Group intelligence（群智）的分享，同时也感谢郑教授补充提问。少山博士，您是怎么看待我们前面提到的在当下这样一个技术创新的关键时点，各方利益合作者应该如何携手，实现可持续和公平的发展？

刘少山：

我还是从HKS（肯尼迪学院）的角度来说一下这个事。我们在肯尼迪学院看到的第一个事情，是传播一套政治哲学，根据我自己粗浅的认识，就是所谓的资本主义哲学，它是工业革命带来的。而AI时代可能会衍生一套新的政治哲学。

在肯尼迪学院上课，一个班切成两半，一半是国际学生，一半是本土学生。本土学生可能是在白宫工作等体制内的人士。国际的学生，我们班有一个同学是在厄瓜多尔卖香蕉的，去年选上总统。肯尼迪学院的政治哲学会影响全世界不同地方的人。早期也有中国很多体制内的人去肯尼迪进修。AI时代会不会产生一套新的政治哲学，这套政治哲学是否能影响全世界？我觉得肯尼迪学院最厉害的是这两个点。这个时代又给予了在中国衍生这么一个机构的机会，特别期待郑教授带领的公共政策学院能承担这个职责。

QA实录

观众提问：

随着AI的发展，可能会带来能源消耗和碳排放。请问黄铠教授，您怎么看AI背后的环境问题，以及中美人工智能在治理层面是合作还是竞争？

黄铠：

各位应该听过“西电东送”这个说法，现在因为Computing power（算力）方面，要在最便宜的地方去建立大的数据中心，比如说在宁夏建设大数据中心，就比在深圳便宜很多。所以现在有一个新的做法叫“东数西算”，在中国的算力放在西部，作为云数据中心，这是一个大的研究领域。据我了解，清华大学现在就有好几个项目在做“东数西算”的应用。

说到电力，我就想到英伟达的总裁想在中国台湾设立一个大的计算中心，结果电力不够。没有电怎么做这个计算中心呢？我们目前在考虑绿色数据中心、减碳的Computing（运算）、电力资源的自助、Chip（芯片）的发展，以及Software（软件）生态环境的建立。

机器人这一块，上海张江是一个大的AI中心。深圳显然有实力在智能机器人方面发挥得更好，我们有大疆、比亚迪，他们都用了很多AI。我在国内坐电动汽车，感觉美国比我们差很远。在国内开车是可以跟汽车语音控制的。从AI在生活上的应用来说，国内应用的层面比西方多很多。这一点你们出国以后就会有很明显的体验。我认为中国要追上先进，只需要几年时间。

观众提问：

AI是不是可以让人类最接近共产主义的工具？想问一下郑永年教授，您怎么看AI在社会资源分配上未来带来的影响？

郑永年：

人工智能是人工喂出来的，所以我认为至少目前很难达到共产主义。共产主义是不偏心、人人平等，但AI很难做到公正，因为它只是一个工具。如果它变成了人造上帝，有巨大的认知能力，那是有可能的，但是在目前还看不到它能做到比较中立的情况。如果能中立的话，我觉得它可以当总统。但是它现在还做不到中立，就成为了民主党的AI或共和党的AI。

关于投资，美国是资本主导的，有足够的资本筹集的渠道。现在在中国，人工智能的门槛已经很高了，除了腾讯、阿里、华为这些大公司，一般的小公司起步比较难。

假如大量的数据掌握在私企手里，到底会产生什么样的后果，政府也需要考虑。从这几个因素来说，很大规模的投入会来自于政府。所以就我了解，私人领域对于这种大规模的投资，政府还是会有顾虑，所以，最后还是要国家来投资。但是就像黄教授刚才说的，国家投资3000亿元人民币根本不顶用，美国一个模型就要投资100亿美金，所以资金缺口还是很大的。

观众提问：

我想向郑教授请教一个问题，怎么发挥举国体制，更好地推动人工智能的发展？目前政府还有哪些可以做的，能够发挥大家的合力，一起来更好地推动我们国家人工智能的发展？

郑永年：

人才是最重要的。现在的产业是人才、技术和产业结合。中美之间的竞争就是人的竞争，中国的人才虽然很多，但是美国是用全世界的人才。现在回顾历史，冷战期间，美国吸引的就是全世界的人才，包括把苏联的人才吸引到美国之后，跟苏联竞争。今天也是一样，美国用全世界的人才，包括中国的人才，来跟中国竞争。所以我们现在需要考虑如何竞争，就是要在世界范围内的人才。

黄铠：

我补充回答一点。在中国来说，最需要AI的领域是医疗健康领域，这是最重要的领域，也是最有机会的领域。以后看病找机器帮你看，用大模型帮你诊断。我上学期教大模型课的时候，给学生举了好多例子，你得了什么病，你把身体的数据输入进去以后，它比你找几个医生会诊以后判断的更准。所以我认为医疗是最重要的领域。另外一个领域是智慧城市，我们的交通管理、旅游等等，完全可以利用很多AI的技术，这是一个非常有前景的领域。

观众提问：

一个机器人走进千家万户到底还要多久？是不是我们低估了物理世界自动化的难度？

黄铠：

从大模型的角度看，可以给你提供一点证据。比如刚才说到的医疗领域，在美国现在已经发展到什么程度？所有医学院的学生毕业，要先在医疗健康大模型里面通过考试，然后去实习的时候才能接触到Real situation。所以这个大的模型，我认为会在每个小的领域都建立起来，它不一定是通用的，它会聚焦在专业应用需求。医疗健康是一个大的领域，但是还有很多其他的领域，比如汽车工业，刚才我讲到自动驾驶，这是会实现的。以后你上了车，根本不用自己开，它自己会开。我最开始不相信这个事情，最近我得到了外面很多证据，尤其是马斯克的特斯拉智驾系统出来以后，它可以让无人驾驶比有人驾驶，在很多方面更有效。当然，你会遇到法律的问题。比如说一个中国的工程师在美国，他用了特斯拉的自动驾驶软件，开车的时候玩手机，结果出了车祸。当然这个事情是个别的案例，整体来说这个系统已经相当不错了。

刘少山：

我简单回答一下这两个问题，第一是否物理限制很强，比想象中难？答案是肯定的，确实是这样。第二，还要多久？这个就超乎我们想象，确实不知道，但我们作为一个科研单位，要为社会创造希望，我们会为这个事情去努力，具体需要多久，毕竟它涉及到物理限制，这个也不好说。

刁孝力：

补充回答，去年3月份我在硅谷参访了Figure AI（美国一家机器人公司）。它作为具身智能机器人前几家的公司，在这个领域有非常大的发展。同时，我也引荐了Figure AI的技术专家与某教育公司创始人探讨具身机器人在未来潜在的落地应用。教育公司的诉求是，他当下的教育业务是在学习领域，所以问Figure AI的人形机器人是不是可以在学生的家庭场景落地？那位科学家的回答是否定的，并且所需的时间可能还会更长。

刘少山：

专门请问郑教授两个问题，一个是中国怎么有可能超越美国，第二个是在技术限制的情况下，中国有没有其它的方法超越美国？

郑永年：

这是两个层面的问题，第一是技术层面的问题。美国现在很多方面还是很先进的，我们也要意识到中国真正的发展也就这几十年的时间。美国从1870年代之后就是世界上最大经济体，尤其是二战以后，它所有的科技方面都是Dominate（拥有压倒性优势）的，知识的积累水平远远超过我们。但是中国发展的也很快，从日本、韩国、新加坡的经验来看，一个国家开始都是应用技术，等二、三十年积累下来以后，它会转向“0到1”的原创。现在很多领域遇到的困难，就是因为事先准备不足。企业家都认为这个世界性市场是存在的，自己做还不如买，跟美国关系好的时候，什么都可以买。并不是中国做不出来，只是形成了路径依赖。然而，美国人要脱钩了，才着急。当然这几年的技术进步迅速，例如华为的芯片。这个技术跟美国可能有一点差异，但是它的原理是相同的，不可能用两套技术，不可能有中国物理学、美国物理学。科学只能有一个系统。

第二，是从政策的层面去看，我们要制定一套更有效的政策。我一直说我们要单边开放，美国、欧洲向我们开放，我们自然也要向他们开放。中国在宋朝以后落后就是因为不开放，只要有一个开放的基本思想，美国人封杀不了。比如说5G，它作为一个idea（思想），是一个土耳其教授的学术理论，这个尖端的思想封杀不了，是人类共同所有的，没有任何一个政府能封杀。美国政府封杀的是应用技术这一端，中国人能把5G这个idea（思想）找来，这是永远可以找到的，美国封杀不了我们。除非中国自己封闭起来，不跟别人交往。

技术的转化方面，我们非常有能力，所以也不用悲观，只是说需要花很大的精力去做。作为一个大国，开放是非常需要的，我们一直在推动单边开放，现在只是签证单边开放了。要考虑做更多领域的开放。为什么资本现在不到中国来？因为资本在中国是不赚钱的，如果资本有30%的利润，谁听特朗普、拜登的话？他冒着再大的风险也要来。所以我们要使得美国的资本、华尔街profitable（受益），这一点是重要的。 

刘少山：

封建时代核心资产是“地”，资本主义时代“资本”是核心资产，在AI时代，我认为“能源”是最核心的资源，因为能源转化算力，算力转化智能，谁控制了能源，谁就有最核心的“矛”。但是这个会不会形成新的阶级，我不敢判断。

郑永年：

经济学是算GDP的。GDP很简单，我自己做饭、洗衣服，太太给我理发，这是不创造GDP的。我帮你洗衣服，你给我做饭，或者到外面去理发，这就会创造GDP。所以农业社会GDP低，工业社会GDP高。现在人工智能时代来临，会不会减少人与人之间的交往？这个有可能。但是经济是存在的。和人类交往多少不相关。在AI时代怎么统计经济，这是一个大的问题。

从社会阶层来看更有意思。农业社会把每个人绑定在土地上，所以它比较平均没有太多的大富大贵。工业时代财富开始集中，有城乡差别。人工智能可能带来更高度的集中。就像马斯克所说的，AI制造大量的财富，你就去消费就行了。大家都不用思考了，AI都准备好了。所以我认为大学要改革，要学会问问题，技术性的东西交给人工智能。21世纪必须回答的一个问题：人类的意义在哪里？这是哲学问题，甚至是宗教问题。

主持人：

非常感谢今天各位嘉宾带着从技术、教育、商业、政策等等丰富的角度来思考和理解今天这个话题。人工智能和机器人对社会发展和经济的影响，首先一定要发展，第二必须要开放。虽然可能面临着大量的挑战，这个挑战有来自外部的，有内生的，但是我们也看到了希望，只不过这个希望的时间需要多久？我不知道，但是至少我们开始了这样的对话，而且有我们今天在场所有的观众提出的问题，其实就像多棱镜一样，也帮我们这些专业的从业者，从不同的角度，也能更加丰富、更深刻地理解他们在做的事业，而且有可能让更多在座的人共同参与这份事业，我觉得就是我们做这样一件事情的意义。非常感谢大家的参与和支持，期待我们下一次活动再见面。

圆桌讨论精彩瞬间