或許我們真的處於「人工智障」時代的最後一夜
*本文章由騰訊數碼與太平洋電腦網聯合發布
最近的CES2018真是足夠熱鬧了:作為全球最盛大的消費電子展覽（同時也是半個車展？？），它霸佔了各大科技媒體的頭條，佔據了這幾天的大部分流量，連我媽這一農村婦女都跟我說區塊鏈和CES2018，你就知道CES2018真的盛大得不得了。
CES同時也是未來一段時間的消費科技屆的風向標：畢竟這麼大的展覽，每一家廠商都拿出自己的拿手絕活和黑科技。所以，你能夠從CES的展覽看出各大廠商的發展方向和相關技術的落地程度。說不定，決定你未來幾年的生活品質的除了錢包之外，還有它們。
雖然我們說到了因為5G技術是眾多未來技術的基礎技術之一，並且有望在2020年甚至2019年落地使用，所以5G的落地情況才是本屆CES最值得關注的。但是5G是個「老實人」，哪裡經得住經常去「做頭髮」、到處和其他技術「聯姻」的人工智慧來「搶戲」。所以這一屆CES，人工智慧無疑成為最矚目的「那一位」。
萬物互聯顯雛形
我們之前說道了5G已經接近了落地，那麼到底有多接近呢？其實在CES2018之前，在里斯本舉行的3GPP TSG RAN全體會議上，數十家運營商發表聲明，成功完成了首個可實施的5G新空口（5G NR）規範。用時間來量化，或許大家會更加震撼：在CES2018上高通表示，採用驍龍X50晶元的5G手機最早將於2019年亮相。因為5G網路的超高帶寬、超大連接和超低時延等特性是通往未來通信領域的關鍵。5G技術是未來多項技術的關鍵和底層技術。5G的到來，將會促進無人駕駛、物聯網、人工智慧落地等領域的快速發展，甚至能實現人與萬物的互聯互通。
放眼整個消費電子行業，過去一年離不開兩個熱詞。一個是人工智慧，一個是物聯網。然而物聯網與人工智慧並非兩個孤立的領域，說得明白一點：物聯網是人工智慧一個具體的落地場景。得益於人工智慧技術的發展，各設備間的協同工作慢慢有了起色，物聯網融入人工智慧的趨勢也越來越明顯：
三星智能電視和Family Hub冰箱均搭載了Bixby人工智慧語音助手，並且在SmartThings智慧物聯雲上運行，作為智能交互中心來監控和控制所關聯的設備；
整合了三星人工智慧助手Bixby的冰箱
LG在CES 2018上發布了全新的人工智慧品牌ThinQ AI，並且展示了將ThinQ AI整合的全套人工智慧產品，包括手機、智能手錶、衣櫃、冰箱、洗衣機以及最新的OLED電視等等；
高通表示將通過集成Qualcomm Aqstic與微軟的數字助手微軟小娜（Cortana），引領集成於平台中的語音識別功能，打造語音驅動、近乎無縫的家庭體驗；
百度一口氣推出了三款全新的智能家庭中心控制設備：Fish VSI智能音箱，Sengled智能音箱燈，PopIn Aladdin投影燈智能音箱......
幾乎每個大廠都發布了與人工智慧相關的智能設備（甚至有的廠商每一件新品都標上了AI的標籤），只要你走進CES2018的會場就會發現「AI」這個詞遍布了整個會場。你不得不感嘆：人工智慧真是風口，畢竟大家都在「吹」。即使你不知道這些企業是吹牛逼還是真牛逼。
人工智慧的發展除了需要軟體演算法與硬體發展之外，也需要集成大量的數據。用直白一點話來說：智能硬體只不過是人工智慧的軀體，軟體演算法只不過是人工智慧的思維方式，而數據是食物和養分。只有足夠的食物和養分才能把人工智慧「養大成人」。
物聯網的發展是人工智慧的落地的一個非常好的應用。雖然我們不能否認現在智能家居、物聯網的智能設備的體驗並不佳。但是隨著廠商部署物聯網和智能助手，大量的智能設備發布並走進去消費者的家中，就有更多的消費者為人工智慧的研究提供數據，人工智慧發展就越發神速。
5G技術的發展讓物聯網中數十億的設備有了通訊的可能，而且通訊的數據也哺育目前「發育不良」的人工智慧，而人工智慧技術發展也講反哺給物聯網設備的協同操作。
自動駕駛不是夢
CES作為半個車展，各大自動駕駛廠商怎麼會敢於寂寞呢。自動駕駛似乎成了各大車廠的標配！各大廠商除了發布各種汽車黑科技，都會搬出自己的旗艦車型、概念車型。反正怎麼吸睛怎麼來，「搶戲」能力一個賽一個。
今年參展的與汽車科技相關的企業相比往年參展商數量同比增長19%，汽車科技展區面積也增長大約25%，超500家，而且無一例外都與自動駕駛有關。
可能你就不理解為啥自動駕駛與人工智慧相關了。其實自動駕駛也是人工智慧的一個落地方案。查查百度百科：自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。所以啊，人工智慧在我們未來的生活真是無孔不入了。
今年參展的與人工智慧相關的這麼多，我們挑幾個出名的看看：
英特爾展區的自動寶馬
英特爾強調高精度地圖，英特爾與上汽聯手在中國開發基於Mobileye技術在L3、L4、L5級自動駕駛汽車；同時，英特爾與四維圖新合作，發展高精定位和高精地圖服務，為後續實現自動駕駛提供必備條件；
英偉達推出「核彈級」的晶元：Xavier晶元。Xavier晶元由8核ARM64位CPU和512個核心的Volta架構GPU構成，每秒可執行30萬億次的深度學習計算，能夠為 L3-L4 級別自動駕駛車輛提供無延遲的算力支持。但是Xavier晶元功耗僅為30瓦！厲害了，我的老黃！
百度推出了阿波羅自動駕駛平台2.0版本，實現了能力模塊的全面開放，並進一步強化了部分核心能力。百度的無人駕駛汽車上路，在媒體的報道中我們可以看到其中有的車輛沒有方向盤，數位百度的員工乘坐在乘客座位。還有一些小汽車的駕駛座沒有駕駛員，車輛可以自行擺動方向盤，完成多種動作。這種情況除了說「666」，還能說「陳獨秀」的「秀」。
自動駕駛按照美國NHTSA的標準劃分是分為L0~L5等級。我們目前認為大多數的企業在L3~L4等級之間。
（圖片來源：車雲網）
我們把話題扯到5G。自動駕駛每秒鐘都產生大量的數據，這種數據的龐大程度只有5G可以駕馭，而5G的落地情況從這一次展覽來看是相當喜人的。這無疑給自動駕駛的發展打了一劑強心針。這讓我們感覺到自動駕駛真的離我們不那麼遙遠了。
我們真的處於人工智慧時代的前夕了？
人工智慧的年齡比我們在座任何一位都大得多：
遠古的神話就有機器人了，例如中國古代的被賦予某種神力的木偶、古希臘的赫淮斯托斯的黃金機器人和皮格馬利翁的伽拉忒亞。
皮格馬利翁與伽拉忒亞
中世紀的拉蒙·柳利、近現代的萊布尼茲，托馬斯·霍布斯和笛卡兒也思考過相關的問題，並且做了一些理論研究；1956年，在達特茅斯學院舉行的一次會議上正式確立了人工智慧的研究領域，這拉開了現代人工智慧研究的序幕；1950年，圖靈發表了一篇劃時代的論文，文中預言了創造出具有真正智能的機器的可能性，提出了著名的「圖靈測試」。1965年，有學者提出：「二十年內，機器可以能完成人能做到的一切工作。」
當然，人工智慧的研究也經歷過了沉寂：70年代初，AI遭遇了瓶頸，很多機構停止了對無方向的人工智慧的研究的資助；雖然沒多久，人工智慧的研究又繁榮起來，但是到了80年代末，人工智慧又再遇到了寒冬，批評的聲音再次響起，人工智慧的研究再一次沉寂。
1997年5月11日，計算機系統「深藍」戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。一石激起千層浪，很多國家重啟了人工智慧的研究，但是聲勢並沒有如以前浩大，「人工智慧」這個詞更多的是停留在學術界和相關的業界頂層，並不如現在流行。最近幾年，讓「人工智慧」走進去普通人視野的是AlphaGo相繼打敗世界頂級圍棋選手李世乭和柯潔，從此之後，「人工智慧」這個名詞就像颶風一樣，席捲大部分的行業。
相對以前，今天的運算能力可以用炸裂來形容，同時今天的演算法設計更加出色、從業人員更多、數據更豐富。所以，各大人工智慧的公司拿出來的產品也更加智能靠譜：無人駕駛的汽車能自動識別環境、語音輸入轉換成文字成功率超過90%.......
可以預計的是：人工智慧並不會好像以前一樣遭遇沉寂，它會逐漸滲透每一個行業，逐步實現智能化、自動化，提高行業的生產效率。我們無法知道是否能出現像《終結者》的T-800、《澳門風雲》的傻強、甚至《生化危機》的紅後等這種強人工智慧。但是可以肯定是弱人工智慧將在不遠的未來會改變我們的生活。
在人工智慧時代到來之前，現在的人工智慧產品體驗並沒有想像中智能：跟人工智慧程序聊天，它總是抓不住重點；自己動手操作比所謂的「智能家居」更快；兒子能夠用臉去解鎖父親的iPhoneX.......甚至我朋友跟我打趣說：我們正處於「人工智障」時代。但或者不久之後，這個「人工智障」的時代將一去不復返，而我們就見證時代的人。
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