上午好！非常感谢京东方的盛情邀请，让我来到这个美丽的地方，感谢董事长，今天我主要讲人工智能，以及在创建未来愿景的过程中我们要克服哪些挑战。
在人工智能发展早期，上世纪四五十年代，当时我们产生一个关于人工智能的想法，但是当时人工智能系统都是独立自成一体的，没有任何的交互，而且也没有任何的用武之地。
到了上世纪80年代，互联网产生了，这个时候AI有了自己的用武之地，有了AI+互联网、电子商务、搜索引擎以及移动通信技术之后，我们能够把AI和个人联系在一起，持续不断的推出智能化系统技术。有了物联网，会有像智慧家庭这样的场景，有了3D打印和纳米技术以及智能化机器人，我们就可以催生智能化的建筑，智能化的交通和智慧医疗，这是对于未来人工智能的解读。
刚才陈董事长描述的，可以以这样的标题来定义“一切即服务”，如果看一下维基百科的定义，它是一个概念，颗粒度非常精密的软件，部署在所有的网络里，这是云计算下面的子集，对我来说这是一切即服务非常狭隘的定义，我想进行一个更广泛的定义，可以更有雄心的定义。
我们来看一下澳大利亚的TaaS，旅游即服务，1800年，如果我们要去澳大利亚会用十年的时间，花费一千万美元。现在2019年，我们不用花太多的钱就可以到澳大利亚旅行了，这就是服务。在成本上最大的削减以及在精力上巨大的削减，而且对所有人都是开放的。
如果我们想一切即服务，我确实想说一切，比如组织一个巨大的会议，可能是通过使用我们的一般算法能够使它节省很多成本和精力，还有建设房屋、校舍或者教孩子，培训外科医生，所有这些现在耗费比较大的努力，都可以通过一切即服务在未来降低成本，在发达国家里我们认为理所应当的事情，也可以在全世界人民中能够普及起来，因为目前为止，现在需要一些非常专业的人士、非常专业的知识才能把这些工作开展起来，未来如果有一切即服务的帮助，可以使全世界的人群受益。
如何让这些技术实现？这些技术确实存在，但是这些技术存在的形式是区域性的或者全球性的人工智能，他们甚至有像机器人，或者家里的佣人一样，这样一个物理的延展。比如我们有真正的机器人，他们能够带着这些货物在路上走动，实现了真正的一切即服务。
想想看，如果我们能带来什么样的好处，确实可以大大提升全世界人民的生活水平，使地球上人的水平到了一个受尊重的水平，可以增加全世界GDP增加十倍，这是我们的目标，如果我们来比较一下我们的目标，再比较一下各国的战略，比如美国的计划，或者中国、俄罗斯、欧盟的这些国家计划，这些国家计划看上去非常狭隘，在这里的空间是巨大的。
他给我们带来最大的影响是什么，除了让所有人达到受人尊敬的生活水平之外，我们不再有竞争的需求，对于高质量的生活，现在大家都在努力的达到这样的高水平的生活水平，因此有很激烈的竞争。
第二，如何实现它？我想说一下其中的一个挑战，分布式的传感以及控制，对于分布式的传感设备，现在我们有传感器，在这里向大家展示一下我们的RFID和二维码，这是在现实世界中收集完美的信息，我们在收集这些完美的信息的时候，以从下而上的方式把信息通过网络传到中央处理的机制，这是非常标准的讨论分布式信息系统时候的一个做法。但是有的时候这个信息是不完美的，比如测温度的时候，或者在医疗体系里面，在量血压的时候或者量心率的时候，或者在用视频的摄像头的时候，收集来的这些数据有可能不一定是完美的。
如果我们要使用这样的从下而上收集来的数据进行聚集的话，对于一个完美的数据来说，理论上是没有问题的，但是很快会出现问题在现实生活中，因为在诠释完美数据的时候会出现很多谬差，我们把它加起来，会发现从下而上的方式是不可行的，我们实际上在很多的现实生活中的用例中都看到了这样的情况，现实世界中传感器收集出来的数据是不能得到很好的诠释的。
因此我们必须要用我们的数学的基础，我们来看一下概率论，数学的理论，它可以更好的考虑不确定性，在概率论里，我们在对一些来自数据世界的噪音进行更好的诠释和包容。
在这里面第一个是生成的概率模型，描述了我们的理解，对于物理世界，传感器所收集来数据的理解。随之再把这个数据和传感器加上数学概率上的计算或者推断，基于我们收集来的真实的数据，再加上数据概率的推断和计算，这样我们能得到一个混合的，不光是从下到上，以及是从上到下的结果，使每一个数据都能够正确的得到诠释，在整个全局的背景下。
给大家举几个例子。第一，医疗数据的诠释，这是一个ICU的重症监护室，这里面是一个病危的小孩，在加州大学旧金山分校医院里，所有的传感器都在收集这个孩子的数据，问题是我们如何诠释这样的数据，我给大家展示一下这些数据，这是一天的数据，在ICU患者的数据，这里面有很多的峰值，有很多的异常值，心率，血压，还有血流率，呼吸，跟肺部以及呼吸有关的数据。
所有我们看到的这些数据都是错误的测量，如果把这些谬差去除出去，基本上没有任何太大的变化，所有可见的数据的结构都是谬误造成的。因此能够更好的克服真实数据中的谬误，对于我们更好的诠释这些医疗数据是非常重要的。
我们花了很多时间打造这个模型，如何诠释这类的医疗数据，在这里大家可以看到，我们给同样的孩子吃药之后的记录，这是22天的数据，给患者的药物，在他住院期间所有的药物摄入，比如让他镇静的药物，还有一些抗生素的药物。在这里有非常复杂的并发症的情况。
这是一个模型，关于他的血压传感器的模型，我们开发了一个比较恰当的模型对他的血压进行测试。其中最常见的一个谬误，这些护士每次来抽血的时候，都会导致血压的测试上升，血压会升高，血压升的非常高，以至于一般情况下这么高的血压病人会死，在ICU里经常听到警报，一天一百多次响警报，护士知道这个没有太大的关系，所以他们不管了，甚至把这个警报器关掉，如果我们不能完美的诠释这样的数据，我们就不知道什么时候是真正的要干预这些危急的情况，我们对血压有三个测试，最大、最小、平均，我们看到血压不断的有上升，一旦护士开始抽血的时候，这个血压会有骤升，到230的水平，230是常人难以承受的，这是为什么警报器会响。我们可以推断出这个是由于抽血事件造成的，底下粉色的线基本上代表的是由于抽血事件造成的，使我们对血压进行调整，橘色是调整之后的血压，对血压的测量可以回到正常的水平。
这里展示出了整个体系或者模型的正确率，右边是我们这个系统检测出真正的血压飙升的事件。在这类的技术，我们现在已经开始应用在全世界的ICU里了，重症监护里，如果要全部的普遍使用还有一段路要走。
再说一下另外一个技术，在过去十年里，我们称为概率规划或者概率编程。实际上非常高效，非常容易生成这样的编程。我们在这里基于概率的系统，通过我们对于编程的世界里，基于他们非常简单的编程的语言，通过这样语言的使用，任何理论，不管是真实世界如何运行的，我们通过计算机普通意义的语言表达出来，用来对数据进行诠释。所以为了展示这一点，我给大家展示一个例子，我们在监测一个非常复杂的，禁止核测试的公约监测，我们开发了一个监测体系，任何人如果在地面上进行核测试，通过我们的监测体系可以检测出来，看看是不是有这样的现象，在全世界通过我们的IMS，有全世界的监测体系，能够检测出来非常小的地壳的波动，比如到一纳米，非常小的微波会发回到维也纳的联合国，我们在维也纳问的问题是，所有地壳的运动，在24小时的期间内，哪个是可疑的？也是称之为简报，每24小时出版这样一个简报，这些地壳运动是发生的，它们的广度幅度和深度。为了实现这一点，我们有一个基于概率的编程，基于地壳的物理看看这些数据是如何由地壳运动真正的事件驱动的，我们用计算机语言描述出来，一旦发生的时候就有地震波，他们会通过地壳进行传输到地球不同的角落，由我们的这些监测站收集，这是大家在屏幕上看到的。
我不会一行一行解释它的编程语言，这是对全球的监测体系来说，我们是以这样的编程语言监测的，在这里面描述了地壳物理的活动还有它的信号传输，以及信号的捕捉和检测。
在这样一个体系下，以及我们收集的所有数据，我们会做概率性的编程，会得到一个结论和结果，告诉我们在哪里发生了核测试。通过概率性的编程，我们能够用多种不同的方式对真实世界有一个更好的诠释。因此这样一个概率编程的规划增长也很快，我们有关的论文发表已经达到1400篇，这是每年的发表量，这是2018年的情况，这个技术也会把深度学习的技术完美的组合起来，他们能够有下一代的AI人工智能的体系。
我想再说一下新的项目，这个新的项目我们也在努力，一共有两个，一个是读和理解，所有的人类写过的所有的东西，一些自然的语言，比如谷歌、天玑星分析微软、腾讯、阿里巴巴，这两个中国公司也在做这样的工作，给我们人类提供很多宝贵的价值，我们把人类所有的知识都组合起来，把全世界的不管是图书馆还是任何东西都进行读和理解。
现在地球上发生很多事情，如果人类来看这样的数据，我们会需要三千万的人每天不吃不喝24小时看卫星图像才有任何的结论，当然是不可能的，但是在人工智能的帮助下可以看这些数据，而且实时理解这些数据，这是让我们打造这样的系统，这个系统不光能记录下来，而且能够看能够读世界上发生的所有的情况和事件，比如空间的数据也可以实时的更新。
我们在这里面这些内容的丰富度真的令人叹为观止，我们到太空中看到地球，才真正的理解到地球的生命多么的多样。
我给大家举一些农业部门的例子，从太空中看农业应该是非常枯燥的事情，农业就是农田，这有多大的意思，给大家举一些例子，来自不同的国家，这是在美国佛州，大概三平方公里的面积，是非常有条理性的大规模农场，这是云南省的梯田，不是平坦的地表，是在山边，沿着山有一系列的梯田，这是西班牙的一个温室，这是沙特的滴管，在沙漠之地用循环式的滴管做农业的灌溉，这是印尼的海藻养殖场，在水下采集。在农业这一块，我们可以看到，它有非常丰富非常多样化的形态，我们可以通过这样的方式进行考察各个国家不同农业的耕作方法，这是另外一种，他是去破坏了在巴西的热带雨林，通过这样的技术可以实时的抓取破坏森林种田的行为。AI有非常多造福人类的潜力，用好它能够带来非常大的影响，而且在这一块有很多的技术在日新月异的发展。像京东方这样的一些企业在为这样的进步做贡献，我们很欣喜的看到，京东方在打造这样一种生态系统让创新合作伙伴释放这样的场景。
我刚才介绍的这些内容，包括在概率这一块的编程语言将会成为我们下一个阶段IoT发展的一个非常重要的趋势，谢谢！
