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智能|吕本富：智能经济的叠加聚变( 二 )


智能经济的融合类似于核聚变 ， 把技术创新、商业模式创新、投资机制等等塑造成新的基础设施 ， 从而定义了新的商业模式 ， 定义了新的经济的图景 。 智能经济将呈现一个全新的运行规律 ， 我们从过去的两化融合到数字经济 ， 到现在的智能经济 ， 我认为这个范式是成立的 。 新的运行规律 ， 以数据流动的自动化 ， 化解复杂系统的不确定性 ， 实现资源优化配置 ， 从而支撑高质量发展 。
算法的价值
【智能|吕本富：智能经济的叠加聚变】算力必须有应用场景 ， 场景意味着各种算法 。
通过计算机算法可以预测人类许多事情 ， 购物、约会、投票等等 。 这里面有三类主要模式：情绪探测、精准服务、施政方向的选择 ， 这些算法决定了机器的智慧程度 。 当前最著名的智慧算法就是人机大赛 。 AlphaGo战胜韩国棋手李世石 ， 似乎是在宣布人类永远战不胜机器了 ， 围棋这个领域人类已经退出历史舞台了 ， 就是最厉害的九段棋手也干不过算法 。 它的背后是什么？背后是分段函数 。
现在AlphaGo升级以后叫AlphaZero ， 不跟人类下棋了 ， 跟机器的左右手下棋 ， 就跟周伯通一样左右手互搏 ， 搏得了世界第一高手 。 AlphaZero下的棋谱远远超过人类的智慧 ， 也就是说围棋领域人类已经彻底投降了 。
当然最有价值的 ， 从经济角度最有价值的算法是流水线算法 ， 流水线是工业时代的特征 ， 谷歌、百度、今日头条这些特点是都有智能算法 ， 人和信息的匹配 ， 比如百度是人和信息给你匹配一个智能算法 。
我们在这里面讲智能算法以美团为例 。 美团的派单方式经历了三代的演进 ， 第一代是人工派单 ， 谁给你派单 ， 后台的服务人员好就给你派好单 ， 这样显然不公平 。 第二代是骑手抢单 ， 一看到单就抢 ， 抢了送不了怎么办？所以过渡到第三单系统派单 ， 这个考虑了用户的4个因素 ， 骑手的5个因素 ， 订单的4个因素 ， 加在一起13个要素 。 假设每200个骑手送10个目标 ， 再考虑刚才我们说的十几个因素 ， 计算量就是200×10单的50次方 。 也就是说要计算一个外卖小哥的最佳路线 ， 需要这么大的计算量 。 人工智能要求的算力很大 ， 而且要求0.1秒内给出一个最优路线 。 其实在99.5%的情况下 ， 100毫秒内就可以给一个外卖小哥规划最优路线 。 本质上这就说明了正是由于算力计算情况下个性化路线的选择 ， 这已经是人工智能的标志了 ， 智能经济的标志 。
数据的价值
除了有算法以外 ， 没有数据也不行 。
1913年 ， 英国一个科学家理查森加入英国气象战 ， 作为一名物理学家 ， 他很快总结了空气动力学的方程 ， 这就意味着利用掌握的数学知识和物理知识可以掌握第二天的情况 。 但是理查森的方程直到一战结束也没有得到应用 ， 因为要预测第二天的空气需要六个星期的准备过程 ， 上山、下海测量等等 ， 所以理查森的方程没用了 。
到了二十世纪 ， 我们对未来3天的天气预报准确率达到95% ， 现在天气预报下雨真下 ， 为什么可以预测这么准确？方程还是理查森的方程 ， 但是现在的数据不一样了 ， 现在有卫星云图 ， 除了有算法以外 ， 数据也是非常重要的 。
数据为什么很重要 ， 我们看一下数据的爆发性 。 1992年 ， 全人类每天只产生100GB数据 ， 而今天 ， 全球70亿人 ， 每人每天产生的数据高达1.5GB 。 仅一辆自动驾驶汽车 ， 一天就能产生64TB数据 ， 足以填满32块硬盘 。 爆炸式增长的数据 ， 哺育了人工智能（AI） ， 使得深度学习等过去难以实践的各种算法 ， 得以喂养、训练 ， 并大规模应用 。
大数据从哪来？一个是人与人（P2P）交易和沟通产生的数据 ， 一个是机器和机器（M2M）和智能设备网络产生的数据 ， 第三是互联网和物联网（I2M）之间互动也产生巨量数据 。
既然说了数据 ， 还要找一家在国内智能经济应用的典型企业 ， 那就是著名的大渡河公司 ， 我为什么把它作为典型？
一个普通的早晨 ， 在没有任何人察觉的时候 ， 大岗山水电站的郑家坪滑坡体位移动42毫米 ， 毫米是最小的刻度 ， 大的参照物的情况下几乎不可以察觉 ， 但是这么微小的变化可以带来大面积的塌方 。 每天平均42毫米 ， 人眼是观察不出来的 ， 但是国家能源集团大渡河公司库坝安全中心的监测人员启动了应急预案 ， 为什么呢？风险预警体系就预见到了难以肉眼观察的变化 ， 立即对郑家坪的滑坡实施了交通管制 ， 之后郑家坪的滑坡发生了总量2000立方米的塌方 ， 由于及时预警得当 ， 有效的控制了自然灾害带来的生命和财产的损失 。 这就叫智能经济 ， 人肉眼看不见但是有机器做监测 ， 如果没有机器监测这个滑坡就完蛋了 ， 一天才滑坡42毫米人眼是看不到也没有感知的 ， 但是机器可以 。
大渡河公司还能进行大数据联合的智能调度 ， 可以通过人工智能实现三家水电站做联合调度 。 比如四川哪个地方刚发了大雨 ， 系统就把这个水电站腾空了 。 他们用联合大数据收集了美国和欧洲以及我国的气象数据 ， 对大渡河流域的气象预测准确率接近99.8% ， 从而实现了非常智能化联合水量调度体系 。
全国政协常委、中国工程院副院长潘云鹤院士专门点评了大渡河智慧企业 。 他说 ， 大渡河公司提出智慧企业理念并投入实践运用 ， 按照以数据驱动管理打造的企业 ， 不是企业简单的数字化、信息化、智能化 ， 也不是单纯建设企业数据库系统、自动化系统 ， 而是充分运用大数据技术 ， 在大数据支撑下 ， 采用各类人工智能手段开展 ， 取得了实实在在的效果 。


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