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来源：米乐m6网页 发布时间：2024-09-18 13:25:38
的迷信一直在全球游荡，众多学者和产业实践者希望可以将这种迷信终结，让它真正落地为社会大众造福。韦青就是这里面的一员。
微软（中国）首席技术官 韦青即便在电话中，也能听出韦青在提及贝塔朗菲、维纳和香农这些学科巨擘时，心存的景仰。韦青是微软（中国）首席技术官，而他们则是“三论”的发端。
系统论、控制论和信息论，这些发端于上世纪40年代前后的学科，至今仍是人工智能的基础数学方法。
不妨看看1948年诺伯特·维纳在他那本数学名著，《控制论——关于在动物和机器中控制和通讯的科学》一书中“预言”的情形：
“现代超速计算机在原理上是自动控制装置的理想的中枢神经系统，……可以分别利用象光电池和温度计这样的人造感觉器官的读数，……利用应力计或类似的仪器读出这些运动器官的运动情况，……去‘反馈’给中枢控制管理系统。”
维纳在这一段的末尾写到：“自动工厂、无人管理的装配线年后的今天，一些商业领袖正在让这个预言成真。而且这些商业领袖在启动
化转型前，并不是特别需要亲自去学习维纳、“三论”，甚至数学。不过在韦青的眼中，和
研究领域需要在重新审视“基础学科”的基础上才能再攀高峰一样；企业的数字化转型也需要商业领袖们在信息化经验之上，将更多的注意力投向实现智能化的基础工作——例如企业数据库模型的设计和企业目录服务的搭建等。在这一点上，商业领袖尚未尽其能。近年来人们过于被所谓的非结构化数据的说法所误导，以为计算机是万能的，丢进什么数据都能产生人们所需要的结果。其实计算机所可处理的还是结构化数据，只不过能够最终靠各种技术手段，将前期无法充分建模的数据转化为结构化的数据让计算机能够理解和加工。
这种处理和加工需要付出额外的计算和存储代价，那么企业为啥不尽量在IT架构建设的前期就能够设计出高效、实用的“业务-数据”模型结构，从而让企业的数字化投入产出比更高、效率更优秀呢？
对于企业的关键数字基础架构而言，另外一个经常被忽视的，而实际上最重要的企业数字化能力就是企业的目录服务。
时代的到来事先打好基础，另一方面可以在一定程度上完成安全、合规、高效、自动的企业数字基础资源管理，这也是企业智能化能力的一种体现。“因为有了过去一、二十年的结构化数据积累，所以我们也可以做出企业级的知识图谱，这样才有能力开发出很多现在被称为自动化和智能化的功能来。”韦青认为，忽视企业的基础数据治理能力而去追求智能化，近乎于缘木求鱼，那是一种对AI的“迷信”，对数据的“轻视”。
越是基础的能力越难以建立和复制，因此人们会幻想人工智能最好可以从天而降——买一家
，或者请一位业内大咖……企业的转型便指日可待。“这很难成功，因为思维方法没有转变。”韦青在不久前一次谈论AI落地的演讲中说，“这是一个盲人摸象的时代，谁也不敢说‘我们’摸到大象了。”
他说，能用技术和钱解决的难题，其实不是难题；思维模式的改变才是企业数字化转型的核心——就像爱因斯坦说的那样：咱们不可以用提出问题时同一水平的思维，来解决问题。
“思维模式是改革的深水区。”韦青指出，任何数字化企业转型都将要重新审视企业内部每一项任务，每一个流程，才能谈及和完成转型。
这就像AI科研领域需要回望基础理论一样，商业领袖们也应认认真真地对待自己的转型基础——数据。
股的奇迹，甚至让人们说不清它是一家传统科技公司，还是一家时尚的网络公司，抑或兼而有之。它亲手终结了那个“Windows为王”的时代，并让Azure
、Office 365生产力工具、Dynamics 365商务应用、Sue系列电脑成了自己的新标签。而今，既然在顶着成功转型光环的这间公司中，一位中国的首席技术官仍对AI如此谦逊，那么对于大多数还徘徊在数字化进程中的企业家而言，无论位置如何，也就没有必要去继续“迷信”那种可以“从天而降”的AI了。
革命伴生的专业化分工协作，在这个数字化时代仍然熠熠发光。2019年，韦青在一次校招演讲时对毕业生重述了微软公司CEO萨提亚·纳德拉的说法，“如果你们想进入一个很酷炫的公司，我建议你们不必加入微软；如果你想进入一间让别人很酷炫的公司，那你来对地方了。”
在今天AI落地的语境下，这句话的大意就是微软将会一直站在“PPT的AI”与企业的智能化转型之间，为企业转型赋能。
，微软为无人车提供无人驾驶、辅助驾驶技术和Azure云服务，而不是自主开发无人驾驶汽车。韦青提示，AI需要回望“基础学科”，企业要重新关切数据资产，不过他显然不是想要来一场数字化或者智能化意义上的“复古”——这是一场数字化转型或者人工智能的“文艺复兴”——就像那场发生在14到16世纪的欧洲思想文化运动一样，人们“以古典为师”，推动了一场新文化运动。
怎么样，这听起来是不是像极了“拉大旗做虎皮”？有趣的是，这场数字化转型的“文艺复兴”真的就发生在微软内部。
还记得维纳的控制论吗？他提到了温度计、应力计……，认为将这些读数传输给“超速计算机”，便可以给人类带来一个“自动工厂、无人管理的装配线”。
，以了解每个会议空间的更多信息，包括收集噪声水平、温度和占用率等数据，并实时将数据提供给微软内部应用程序。员工当然可以在Outlook里预定会议室，但如果定而不用，或者多定少用呢？这几乎是人类的习惯，但却会直接引发公司资源、能源的浪费。
微软的基础设施运营团队可能同样也没有读过控制论，但这并不妨害韦青的判断，相反却彰显了它——对数字化转型中“古典”学科的价值判断，尽管这只是一个生动而有趣的巧合，并未涉及控制论本身。
基础设施运营团队利用了这些传感器数据，他们借此进一步探索会议室和公共会议空间的使用模式，从而节省能源成本，为楼层规划和会议空间分配提供建议。
别笑，这可不是一件小事儿。它直接帮助微软理清了自身数字化转型的路径，并被写在了微软数字化转型服务竞争力中，定名为“优化业务运营和流程”。
当然，它可能仅仅是成百上千条优化经验中的一份子，不过，谁又会忽视它呢？还在笑？去看看微软过去几年的股价吧。
“优化业务运营和流程”既是核心竞争力，也是微软的数字化转型路径。路径的完整构成包括了：重新思考与客户交互、赋能员工、优化业务流程，以及
与服务的转型等。如今，微软已将这一些内容确定为实现自身数字化转型路线图的核心驱动因素，也把这个转型路线图
给了客户。只要按图索骥，商业领袖们一定会发现微软CEO萨提亚·纳德拉在2018年5月更新的微软新战略。它舍去了“移动为先”的提法，转向“AI+云”，并再次强调微软是一间平台和生产力公司。
这个新的战略愿景要为智能云打造业内“最棒”的平台和生产力服务，并让智能AI来助力——这也是微软未来的竞争力和增长点。
、企业和个人。面向企业的智能化转型，微软希望首先帮助它们解决人工智能方面的几大挑战。这些挑战一如韦青所强调的那样——例如在企业内部数据战略处理之前的数据准备阶段，微软要针对海量的非结构化数据，提供全面的数据准备工具和技术。
此外还有量身定制的人工智能实施方案，例如Dynamics 365上的人工智能。这些能力可以帮助企业获得针对销售、市场营销、客户服务等方面的定制化方案。
当然，面向企业就一定会有微软智能云的三驾马车Azure、Office 365、Dynamics 365。这些产品和服务将人工智能融入到了企业用户的每一个业务流程中，可以让企业在短时间内，通过定制化的人工智能解决方案获得价值。再加上微软新推出的专注于低代码/无代码开发的Power Platf
m平台，微软最终为开发者、企业和个人建立起了一个开放、闭环的数字化转型平台。对于转型中的企业而言，微软的这些工具解决了问题的一半，转型的思维方式和方法论则是另一半——就像韦青不厌其烦地在高校和各种场合向商业领袖们所传递的那样。
它也被包含在微软人工智能愿景中：助力企业管理与人才培训。它的目标是帮企业制定、部署和实施人工智能战略。
2019年8月，微软与清华大学经济管理学院、长江商学院和中欧国际工商学院联合启动全球首个线下互动教学与线上课程相结合的“微软人工智能商学院”项目（Microsoft AI Business School）。
这一学院的课程内容包括了定义人工智能战略、拥抱人工智能文化、培养尽责与可靠的人工智能，以及商业领袖必备的人工智能技术四大模块等。你可以看到微软AI商学院的官网中免费收看这些在线课程的限时回放。尽管它的目标受众是“商业领袖”，但对这个热门
，“未来的商业领袖”可能也有必要去了解一二。“它的方法论是一个通用的方法论。”韦青说，这让它符合了这个时代开放的特性，也才符合今天微软的调性——拥抱开放与开源，因此商学院和微软的工具是完全松
的。如果你还记得连Office 365的副总裁也曾出现在苹果的发布会上，你就会理解这一点。微软的今天受益于此。
我们会记得纳德拉提出的“云为先”战略，它让微软占领了企业级服务市场的制高点——只用5年的时间，就将微软的云计算业务推向全球第二——它是今天微软万亿美元市值毫无疑问的“功臣”。
可也不能忘记，微软是如何紧紧地拥抱了面向未来的开放性。正是这种永续经营的思维方法，让微软持续盈利，甚至在过去数年间完成了一次企业生命的再造。
商业领袖和那些未来的商业领袖们需要借鉴这一点，特别是在人工智能方兴未艾，智能化转型风起云涌的当下。
是人类生活过程中工作流程不断自动化的一个延续。一场AlphaGo的人机围棋大战似乎让全世界进入了
（AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？
就不知道。常识能够最终靠学习获得吗？有些人说，人们并没有专门去学习常识，
能做什么样的事情呢？ 首先是建立好一体化大数据中心。这个事情最重要，为什么呢？所有应用需要的数据不是一个公司能够收集的，这个数据中心必须一体化，因为除了
医生”的应用，有利于缓解社会老龄化带来的医疗资源供需失衡以及地域分配不均等问题。那么，“
是一门新的技术科学。说是科学实际上也是一种擦边球似的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学三项交叉而来的科学。如今的地球，在这颗水蓝色的小球上生活着大约65亿
逐渐成为科技领域最热门的概念，被科技界，企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域，
是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，一同研究和探讨用机器模拟
、保护网络安全和保持竞争力。它的潜力似乎是无限的，没有人愿意落在后面。然而，尽管围绕着
的炒作周期依然在进行当中，而且绝大多数都是合理的，但是商业领袖们还是必须要消除噪音，去了解
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
(AI)以及利用神经网络的深度学习是实现高级驾驶辅助系统(ADAS)和更高程度车辆自主性的强大技术。随着
据相关招聘机构多个方面数据显示，2018年AI领域仍然是大部分资深技术人才转岗的首选目标，在人才最紧缺的前十大职位中，时下最火的大数据、
的改变绝对不单单是一个科技的改变，它对所有的行业都会重新定义与颠覆。”身处这样一个时代，
知道，机器人从电影银屏中走进真实的生活里，某些特定的程度上反映了当前市场的供需关系，另一方面则说明大众在生活品质方面提出了更高
` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑
浪潮中，对经济最大的价值在于更大规模地实现自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济，或者叫机器人经济，可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时，
芯片也向来非常关注。近几年，谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴...
如果有一个真正的指标可以衡量新技术的破坏性，那肯定是公众对恐惧和怀疑的滔滔不绝。如果
大模型已经孵化；繁衍过程将突飞猛进，ChatGPT已经上线。 世界首富马斯克认为AI对人类是一种威胁；谷歌前CEO施密特认为AI和机器学习对人类有很大益处。 每个国家对核武器的运用有两面性，可造可控；但AI
技术如今已经走进不少工厂和流水线，其帮助不少企业提升了产品制造效率，而使用
来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日，日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测（AI Visual
的应用慢慢的开始渗透到各行各业，与生活交融，成为人类没办法拒绝，无法失去的一个重要存在。 对于销售型
```▌活动背景随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，
是目前最火热的技术领域，也是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，数学、心理学，甚至哲学。
除了竞争，还可以共生，比如职业棋手能借助AlphaGo大数据棋谱训练自己，突破思路瓶颈。就像马云说过的：“
，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及无人驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大规模的公司来说，通过云计算来采用
正在改变一切，在未来将会颠覆所有的商业应用，影响每一个人的生活。那么，当
作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
？还真的不好下定义，简单地说就是能模拟人类智慧活动并做出决策的技术。“模拟人类智慧活动”又
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
的车辆的文章。但是，您如何将在服务器群上开发的神经网络 (NN) 压缩到量产汽车中资源受限的嵌入式硬件中呢？本文探讨了
开发套件（EAIDK）AIoTOPEN AI LAB最开始听到这一个名字，以为是一家国外的公司或者是一个开源社区，登录官网之后发现是国内
加大数据，创业成本将会达到历史上最新的记录。 第三是数据量需要非常多。数据收集是一个逐渐的过程。有些数据可能不能公开，有些公司数据在大多数情况下要保护隐私
吃喝不愁的，现在铁匠基本成了一种文化的遗留，比如龙泉剑的铸剑传人，还有亲自打铁铸剑。这两种角色打的都是铁，然而意义不一样了。
有什么区别？当今唯一可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里，当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时，
不仅可以在手机上查看房间的温湿度，还能够最终靠手机远程控制SK3主控板的上班时间，达到真正的
，让这样一个世界都为之兴奋。但总有一个挥之不去的问题或者说“隐患”：谁将成为仆人，谁将成为主人？
带来灾难。在2019年的全球新兴科技峰会上，全球副总裁 Beena Ammanath表示，她对
可以用它来解决生活中面临的种种问题，让所有人都能无障碍、更便捷地生活。
手机到社会化媒体，从家用电脑到冰箱再到汽车，从家庭安全到炉子，应有尽有。
是一种正在加快速度进行发展的新兴技术，可以模拟人类的思维和行为，从而解决一些人类没有办法解决的难题，对未来的发展产生重大影响。在本文中，我将从以下几个角度来探讨
是一种新兴的技术，它被广泛地应用在所有的领域，从医学到金融，从交通到娱乐，它的应用场景范围越来越广泛，
的过程。它能轻松实现人类没办法完成或极其耗费时间和能源才能完成的任务，并且具有高度准确性和效率。随着