㈠ 當法律遇上人工智慧，將碰撞出怎樣的火花

碰到現在的弱人工智慧就看國家的法律是不是司法獨立，如果不是只會變成共犯

㈡ 當人工智慧遇上電子戰，將會怎麼樣

一聽到量子，好多人搞不清楚量子，包括當年發現量子的人都說不懂量子。但量子革命，從AlphaGo到量子人工智慧，它很有可能有一個這樣一個過程。

剛剛也提到了人工智慧最近已經取得了很好的成績，一個機器已能下過一個人，實際上定義的任何機器，總會超過人。就像現在設計的汽車和飛機速度比人快，計算機能力比人的計算能力強，本質上來說人工智慧不會走到一個有情感、有思維，往往是經驗性的東西。
一般意義上來說，一幅圖象，計算機來描述圖象都是基本上看到一幅圖象，它會按照像素來展開，裡面有灰度，有深度……對它形成一些數據。人工智慧對這個數據是否能有感官上進一步深入了解？看到這個圖象看到比傳統計算上更深的意義？比如甚至知道什麼樣的繪畫風格。這就是我們今天要探討的問題。
當人工智慧遇上量子計算
人工智慧的能力來源是什麼？今天會議的主題是大數據 ，為什麼前面加一個大，因為這是是一個動態的工作，信息量越來越大的時代，如何從浩瀚的東西中得到有利生活質量的東西，首先要對這個數據進行描述。這就意味著要描述的對象，由傳統的數據從單一逐漸走向各種復雜數據。
人工智慧核心資源是計算能力，在二十年前，一個機器人，當時用32個CPU, 達到120MHz的速度。現在是2000個CPU，300個GPU，提升的計算能力，使得處理學習或者智能的能力得到比較大的增強，不過現在問題是，如何過渡到量子這塊？計算能力能否無限提升？
摩爾定律在半個世紀前預言了經典計算，每隔18-24個月，集成電路上可容納的元器件數目增加一倍，計算性能增加一倍。經典計算的能力，從32納米，在未來到四個納米，再到更小的納米，一般都認為摩爾定律最多還能適用10年。
我們知道一個例子，從物理科學基礎上講一個電子不可再分的，不可能永遠從90多納米到60多納米，到40多納米，到30多納米……將來能夠到零點幾納米甚至更小納米的層面。從科學的原理上來講，宏觀問題上，是按照牛頓三大定律主宰的，但到納米層面，牛頓定律不再適用，而會進入一個新的科學，也就是我們經常說的量子力學，描述的基礎就不一樣了。
另外一個，還有一個熱耗散的問題，我們在研究裡面也發現，經典計算機器件的原理，熱耗散不可避免，這是原理上決定的。譬如買到早期計算機有一個風扇散熱，你做的集成度越高，熱耗越嚴重。
但量子計算來做這塊，原理上保持可逆計算，沒有熱耗散，可以在裡面自循環，這樣沒有一個熱耗散，也是遵從量子力學規律的東西。這是未來量子計算是一個比較好的前景和方向。
另外，量子力學是近代技術的支柱，一百多年前量子理論開始提出，到現在的晶體管，到激光，到後面的高溫超導，都會有一個產業的發展和產生。
會帶來無邊的「誘惑」
在過去很長一段時間里，我們對量子力學都是被動的觀察和解釋，我看到了一些現象，我根據這個現象得到一些應用，比如激光，就是量子力學發展的成果，激光無處不在，包括投影也是激光投影。
第一次量子革命就是對晶體管，對激光的發展，支撐了整個過去信息革命的一個發展，最近隨著過去二三十年技術的積累，現在可以一定程度地掌控量子，可以對單個分子或者原子進行掌控 。
在微觀有主動調控能力有了這種調控，可能會產生一系列新的技術，這方面比較清楚的，在量子信息裡面，目前分三個方向：
一個是量子密碼，大概7月份，中國的第一顆，也是全球第一顆量子衛星在500公里軌道開始發射，實現一個安全的密碼輸送；
一個是量子通訊，同時在發改委的干線，今年年底明年開始在城市間，從北京到上海，上海到合肥的一個地面的有線網路，空中的無線網路。
另一個是量子時鍾和量子感測器，最近幾年，精密測量得到非常好的推廣和應用，大概一個月前，歐盟通過了一個量子宣言，比如沒有GPS的導航，有一些量子感測器，大概有10億歐元，在2020年計劃裡面有一個投入。
總的來說，現在已經有了非常好的發展前景。為什麼說量子近年好很多？原因很簡單。計算機經典的儲存單元是什麼？一般是一個（電荷上的）高電頻和低電頻，高電頻代表1，低電頻代表0，叫它二進制，量子力學告訴我們高電頻和低電頻同一瞬間同時存在。
所謂的量子疊加和量子相干，如果我有一個16位的計算機，或者32位的，它的輸入就是電頻裡面的2的16次方或者2的32次方。
量子計算就是進行疊加，這時候高速的來源就在這個地方，可以2的多少次方處於所有狀態裡面，可以在這個裡面透視做計算。在這個基礎上，我們做量子計算，量子密碼，量子網際網路，量子時鍾，甚至是量子感測器。
巨頭林立的國際競爭
在量子計算這塊，包括美國和日本的國際項目，以及微軟和IBM，中科院有一個國家計算機的規劃綱要，有比較大的投入，界逐漸開始往這個方面進入，比如阿里和中科大也成了量子計算機實驗室。總的來說，量子力學跟人工智慧有什麼關系？
有這樣一個關系的話。
如果做成人工智慧，如果只是加速，原來需要一千台機器，或者需要一萬台，現在（用量子計算機）可能四台就可以了，形成快速的計算能力。
另外一個領域，量子力學在模型裡面解決傳統的沒有的模型，那是另外一個方向。
量子用於計算就是計算，用於通訊就是通訊，用於人工智慧就是人工智慧。利用相干疊加的方式，實現了計算，無法比擬的超級計算能力，可以把復雜度的NP計算問題，就可以變成P問題。
如果做基礎的人來講，不管是經典還是量子，我們處理的都是效率的問題，把一些遙遙無期的東西變成一些結果。
大數分解，金融行業經常用到的，給你一個非常大的一個數，找到它的兩個素數是什麼，經典萬億次的計算機需要15萬年，如（用萬億次的）是量子計算機，只需要一秒。在計算數據處理裡面是一個基本的方式，如果用一個億億次的經典計算需要一百年，但是把速度可以降下來，只用一個萬億次的量子計算可能就0.01秒的時間。
量子人工智慧的計算能力為人工智慧發展提供革命性的工具，能夠指數加速學習能力和速度，輕松應對大數據數據的挑戰。

以及最新的理論進展
在人工智慧這塊，谷歌開始建立量子人工智實驗室，包括微軟等在做一些人工智慧方面的東西。這幾年開始，甚至在AlphaGo出來之前，在學界就已經有一些研究，人工智慧裡面的分類問題，是大數據中常見的任務，根據已有的數據體現規律，判斷新數據是屬於哪一類。如下圖所示，MIT在這方面已經有如下的理論進展一：
另一個理論進展，是MIT和Google的聯合研究發現，量子人工智慧演算法速特徵提取過程：

整體的研究進展如下圖所示（紅色的兩個部分是我們實驗室做的，把這個體系放到量子的模型機上，來演示這個實驗。這是去年的一個工作。）
最後，以實際進展向大家舉一個量子計算運用到人工智慧的例子，這種指數加速是可行的，通過我們專用儀器設備，來讀出量子比特狀態：
MIT和一些媒體的報告，包隨著數據越來越大，現在每年生產信息2的60次方，就是60比特，用經典比特資源，約百萬塊硬碟能夠存下數據；但要描述宇宙所需的信息量時，會達到2的300次方，就是300比特，按現在的的比特資源就已經不可能儲存了。

IBM製造的計算系統包含了5個量子比特，在其它實驗室大概有十個。在未來五到十年能達到三十個比特，就已經是非常了不起的一個能力了（註：如果一個量子計算機能夠組建成50個量子比特，當今世界前500名的超級計算機全部加起來，功能都無法勝過它。）。也就是說可以空間可以達到2的30次方，在大數據方，量子人工智慧計算能力巨大的優勢，實現這樣的一個彎道超車。
最後
我想說，第一次量子深刻影響了晶體管和激光的發展，第二次量子革命對人類一定是有巨大促進的作用。我們不應該去懼怕科學上的一些進展，因為畢竟機器是人造的。現在眼前並沒有看到一個機器有人的情感來毀滅人，我的觀點應該不是這樣的。

㈢ 當交通工具遇上人工智慧，我們生活出行又會發生怎樣的變化

隨著人工智慧技術的飛速發展，我們的社會已經步入萬物互聯、萬物智能的智能化新時代，自動駕駛技術自然也就成為汽車行業中的焦點。如今，互聯網科技巨頭、大型傳統車企、技術型創業公司各自依託其資金、科技、渠道資源等優勢，紛紛抓住產業升級機會，切入自動駕駛領域。

當我們有了一輛全自動無人駕駛汽車，我們可以做的事情就多了很多：它可以在送你去機場的路上讓你安心辦公，再返回接孩子放學，還可以帶著家中老人去看醫生。汽車閑置停放的時間將更少，不再受限於駕駛員，同時也讓行駛過程更加高效。

㈣ 當基金遇上人工智慧，會碰撞出什麼樣的火花

今年業績領跑的基金，大多都是重倉消費股的，前海開源人工智慧靠著一堆TMT一樣擠進了前列，堪稱一朵超級大奇葩。

㈤ 當人工智慧遇上IT教育，該如何應對呢

IT是信息技術，分為硬體和軟體，軟體就是所謂的程序員。 AT是人工智慧，比如機器人。IT的鼎盛就是AI

㈥ 當人工智慧與生活碰撞，該有怎樣的火花

到底什麼才是智能？每每提到這個話題總讓我不禁想起2011年的那個夏天。當時在安徽出差，坐在一輛綠皮火車上，對面的兩個小伙在聊天；

路人甲：咦！你那是什麼手機？是智能機嗎？

路人乙：是的，是智能機！

路人甲：那什麼是智能機啊？

路人乙：就是能裝QQ、能下載游戲啊！

因為環境的不同，每個人對智能的理解也就不同，如果我說2007年是智能手機的元年，相信多數人都會認可，因為iPhone 的發布！其實iPhone發布之初並沒有應用商店，那為什麼我還說它是智能手機呢？因為它具備了人工智慧的雛形。它搭載了光線感應器、重力感應器、近距離感應器，通過它們去感知光線、重力、距離，並主動調整手機的屏幕亮度、顯示方向、是否亮屏。

智能必須具備的三大要素：

1.感知世界，獲取數據

2.分析數據，作出判斷

3.執行動作

物聯網、大數據、5G、人工智慧，這些看起來很高大上的詞似乎和我們的生活關系不大，但正是我們的生活在推動著這些科技的發展！最直接的表現就是智能家居、車聯網。

現在的智能家居、車聯網還處於初級階段，通過手機APP控制空調、電飯煲，設置個睡眠模式、觀影模式，基本都需要人工干預。

那當人工智慧融入生活了到底該是什麼樣呢？

2029年 7月6日晴 周四晚 8:00地點：家

Hi 賈維斯！我明天早上10點要去公司開會

收集數據：我（識別用戶）時間（明早10點）地點（公司）行程（開會）

分析判斷：如何去？是否限號？（私家車）線路規劃、預計用時？（天氣、交通大數據）、幾點出發倒推幾點起床？

執行判斷：好的，線路規劃已發送到您的車上，同時鬧鍾定在了早上8:00，是否需要替您安排早餐？

未來人工智慧不僅會分析用戶直接給出的信息，還可以做到聯想判斷！

不要覺得這些是天方夜譚，它正一步步向我們走來......

㈦ 當智能照明遇到人工智慧，會有哪些驚喜

智能照明最近一兩年來抄的火熱，得源於人工智慧的飛速發展。傳統的照明供應鏈體系在很長一段時間都自成體系，與其他品類交集不太多，發展到如今的物聯網，智能照明系統急需與其他智能設備構建一個整體的系統，與其他設備聯動。傳統的照明產業鏈，早已不適用需要高度系統整合的智能照明產業。未來傳統的照明應由現在照明燈具開發的商業型態，轉型升級為系統商業型態。

㈧ 當人工智慧遇上物聯網，會碰撞出哪些火花

想像一下戰勝人類無敵手的AlphaGo按照主人的意願管理好一切日常事務，包括交通出行、起居飲食、工作休閑，那畫面太美了。

㈨ AI未來可期，當CRM遇上人工智慧會怎樣

當CRM系統里融入AI人工智慧，銷售人員能夠先於顧客了解他們的需求，從而預測潛在業務機會並超出客戶期待；銷售人員還可以開展預見性的活動，營造前所未有的個性化客戶體驗。
1、讓銷售工作更省心
銷售每天早上醒來後，腦海里想到的第一件事是所有要打的銷售電話，給客戶打電話，客戶不接怎麼辦，接了說忙怎麼辦，什麼時間段打給客戶比較好？
CRM則會自動顯示銷售當天的日程安排，還能自動追蹤客戶行為（比如客戶什麼時間訪問公司網站並留言，什麼時間打開、閱讀、回復銷售人員發送的郵件，什麼時候回你電話等），智能建議一周內每一天聯系客戶的合適時間。此外，還能智能對潛在客戶進行優先順序排列，讓銷售員快速地響應高價值業務機會。
2、讓營銷變得更精準
市場營銷人員需要擁有豐富的數據和洞察與客戶進行交互，如果沒有足夠的數據被捕獲，市場營銷人員並不十分了解客戶群體，營銷效果就不能達到100%。
利用AI 的市場營銷人員能夠使用智能化的評分來預測每個客戶的轉化可能性，為每個客戶自動匹配適合的營銷流程，向每個客戶推送最優質的內容。
AI+CRM系統將會成為未來的發展趨勢，真正為企業帶來幫助和產生價值。將人工智慧融入CRM系統，對智能化運營、精準決策和高效管理有巨大意義。