【人工智能】深度学习颠覆了对话人工智能

2017 年 12 月 21 日 产业智能官

作者：Yishay Carmiel 来源：OReillyData 授权产业智能官转载

编者注：想了解更多关于对话人工智能的内容，请查看Yishay Carmiel在2017年9月17-20日的人工智能旧金山大会上的议题《用于对话语言的神经网络模型的应用》。
更多人工智能内容请关注2018年4月10-13日人工智能北京大会。

语音识别的梦想是一个能在不同的环境下、能应对多种口音和语言的、真正理解人类语言的系统。几十年来，对这个问题的尝试都没有成功。寻找一个能有效地创建这样的系统的策略看起来是不可能完成的任务。

然而，在过去的几年间，人工智能和深度学习领域的突破已经颠覆了对语音识别探索的一切。深度学习技术在语音识别领域的运用已经取得了显著的进步。现在我们已经在非常多样的产品（比如Amazon Echo、Apple Sir等）里面看到了展示出来的发展的跃升。在这篇博文里，我会回顾一下近期语音识别的发展，检视带来这些快速进步的因素，并会讨论一下未来的发展以及我们离完全解决这个问题还有多远。

一点背景知识

多年以来，人工智能的主要任务之一就是去理解人类。人们希望机器不仅能理解人说了什么，还能理解他们说的是什么意思，并基于这些理解的信息采取相应的动作。这个目标就是对话人工智能的精髓。

对话人工智能包括两个主要类别：人机交互界面和人与人交互界面。在人机界面里，人类主要是通过语音和文字与机器交互。机器能理解人类的意思（即使只是在一个有限的形式下）并采取某个动作。如图1所示，这个机器可以是个人助理（比如Siri、Alexa等），或是某种聊天机器人。

图1 人机人工智能。来源：Yishay Carmiel

在人和人交互里，人工智能形成了两个或多个人之间对话的桥梁，进行交互或是创造一些洞察（如图2所示）。一个这样的例子可能是人工智能参与一个电话会议，然后产生一个会议的纪要，并交付给相关的人。

图2 人和人间的人工智能。来源：Yishay Carmiel

机器感知和认知

为了能更好地理解对话人工智能所面临的挑战和背后的技术，我们必须先看看人工智能里的基本概念：机器感知和机器认知。

机器感知是机器所具有和人类使用他们的感官去感知世界所类似的形式来分析数据的能力。换句话说，就是给予机器类似人的感官。很多使用计算机相机（例如目标检测和识别）的人工智能算法都可以归到计算机感知这一类里，他们关注的是视觉。语音识别和画像是机器使用听觉的感知技术。

机器认知是在机器感知产生的元数据上的推理能力。机器认知包括决策、专家系统、采取行动、用户倾向等。通常如果没有机器认知不会对机器感知的输出产生影响。机器感知为决策和采用什么动作提供合适的元数据信息。

在对话人工智能里，机器感知包括所有的语音分析技术，比如识别和画像；机器认知包括所有和理解语言相关的技术，它们是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的一部分。

语音识别领域的演进

语音识别技术的研究和发展主要包括三个时期：

2011年之前

语音识别的研究已经有几十年了。实际上，甚至是在上世纪50和60年代，就已经有了构建语音识别系统的尝试了。不过，在2011年前，深度学习、大数据、云计算的进步尚未发生，这个时期的系统离能被广泛采用和商业化都很远。本质上，算法都不够好、没有足够的数据来训练算法、缺少必要的高性能计算机硬件都在妨碍研究人员尝试更复杂的试验。

2011-2014年

深度学习（在语音识别里）的第一个主要影响发生在2011年。一组来自微软的研究人员——Li Deng、Dong Yu和Alex Acero——与Geoffrey Hinton和他的学生George Dahl创造了第一个基于深度学习的语音识别系统，并立刻就产生了影响：错误率降低了25%多。这个系统是语音识别领域繁盛发展和提升的起点。凭借更多的数据、可用的云计算资源以及被诸如Apple（Siri）、Amazon（Alexa）和Google这样的公司重视，语音识别的性能得到了显著的提升，并伴随着不少商业化产品被投放到市场。

2015年至今

到2014年底，循环神经网络获得了更多的关注。它与关注模型、记忆网络和其他的技术一起，形成了第三波的进展。现在，几乎每种类型的算法和解决方案都使用某种类型的神经网络模型。实际上，几乎所有的语音研究都在转向使用深度学习。

近期语音领域里神经网络模型的进展

语音识别领域在过去6年里的突破比之前40多年加起来还要多。这些非凡的进展主要是来源于神经网络。为了更好地理解深度学习的影响和它的作用，我们需要先理解一下语音识别是如何工作的。

虽然语音识别作为一个活跃的研究领域已经存在几乎50年了，构建可以理解人类语言的机器依然是最具挑战的任务之一。它比看起来要困难得多。语音识别有一个清晰明确定义的任务：对于一些人类的语言，尽量把语音转化成文字。然而，语音可能是一个噪声信号的一部分，这就需要先把语音从噪音里面抽取出来，然后再转化成相应的有意义的文字。

语音识别系统的基本构造模块

基本上语音识别可以被分为三个层面：

信号层面：信号层面的目标是从信号里抽取出语音，增强它（如果需要），进行适当的预处理和清理，再提取出特征。这一层面的内容与其他机器学习任务很类似。换句话说就是对于一些数据，我们需要进行预处理和特征提取。

声音层面：声音层面的主要目标是把特性分到不同的声音类。另外一种说法就是，声音自身并没能提供足够精确的标准，而是有时被称为声音状态的音素来提供。

语言层面：因为我们假定这些不同类型的音是由人类产生的并有意义，我们需要把音组合成字和词，再把词组合成句子。这些语言层面的技术通常是一些不同类型的NLP技术。

深度学习带来的提升

深度学习对语音识别领域带来了显著的影响。这一影响是如此深远，以至于语音识别领域的几乎每个解决方案里都可能有一个或多个基于神经网络的算法嵌在其中。

通常，对语音识别系统进行的评估都是基于一个叫做Swithboard（SWBD）的行业标准。SWDB是一套语音库，由一些电话通话的内容所组成。SWDB包括语音和人工生成的文字记录。

语音识别系统的评估是基于一个叫词错误率（WER）的指标。WER是指识别系统错误地识别出来的词的数量。图3显示了从2008到2017年期间WER的提升情况。

图3 词错误率的改进。来源：Yishay Carmiel

从2008年到2011年，WER处于一个比较稳定的状态，在23%到24%左右。深度学习在2011年出现，把WER从23.6%降到5.5%。这一改进是颠覆性的，取得了77%的提升。现在语音识别已经有了非常广泛的应用，比如Apple的Siri、Amazon的Alexa、微软的Cortana和Google的Now。我们也看到了由语音识别所激活的种类繁多的应用设备的出现，比如Amazon的Echo和谷歌的Home。

秘方

是什么带来了系统性能的显著提升？是某个技术把WER从23.6%降到5.5%吗？不幸的是，并不是一个单一的技术。深度学习和语音识别交织得非常紧密，它创造了一个涉及非常多种、不同的技术和方法的先进系统。

例如在信号层面，有不同的基于神经网络的模型来提取和增强语音里面的信号（如图4所示）。而且，还有使用复杂和高效的基于神经网络的方法替换掉经典的特征抽取的方法。

图4 信号层面的分析。来源：Yishay Carmiel

语音层面和语言层面也包括了多种深度学习技术，从使用不同的神经网络架构的声音状态分类，到语言层面的基于神经网络的语言模型。

图5 语音和语言层面的分析。来源：Yishay Carmiel

创造一个最前沿的系统并不是件容易的事情，包括实现和集成上面所说的不同的技术。

最前沿的研究

看到语音识别领域在近期有如此多的突破，读者可能会很自然地问：下一步会发生什么？下面三个领域看起来会是近期主要受关注的研究领域：算法、数据和可扩展性。

算法

随着Amazon的Echo和Google的Home的成功，很多公司都在开发和投放能理解语音的智能音箱和家用设备。然而这些设备带来了一个新的问题，即用户不会像和手机通话那样靠近麦克风，而是离的比较远。应对远距离语音已经成为很多研究组正在挑战的一个问题了。现在，创新性的深度学习和信号处理技术已经能提升识别的质量了。

当前最有趣的研究主题之一就是找到新的、奇特的神经网络拓扑结构。我们已经在应用语言和语音模型方面看到一些有希望的结果。其中的两个例子是语音模型里的Grid-LSTM和基于注意力的记忆网络的语言模型。

数据

语音识别系统的一个关键问题就是缺乏真实世界的数据。例如，很难获得高质量的远距离语音数据。不过有很多其他来源的数据可用。一个问题就是，我们能创造合适的合成器来生成训练数据吗？产生合成的数据并用它来训练系统目前正在获得很多的关注。

为了训练一个语言识别系统，语音和标注数据我们都需要。人工标注是一项繁琐的工作，对于海量语音数据进行标注有时候会带来问题。相应的，使用半监督训练和构建恰当的识别器的置信测量就成为了一个活跃的研究主题。

可扩展性

由于深度学习和语音识别是高度交织的，它会使用非常多的计算资源（CPU和内存）。当用户广泛采用了语音识别系统后，如何构造一个高效的云端解决方案就成为一个有挑战性的重要问题。正在进行的研究就包括如何降低计算花销和开发更有效的解决方案。现在大部分的语音识别系统都是基于云端的，这就带来两个需要解决的主要问题：网络延迟和长时间连接。网络延迟是那些需要立刻反应的设备（比如机器人）面对的关键问题。对于一个需要持续监听的系统，因为带宽的费用，长时间连接就是一个问题。对此，已经有研究关注面向边缘设备的、和云端系统有一样质量的语音识别能力的系统。

完全解决语音识别问题

近几年，语音识别领域无论是性能还是商用都取得了跨越式的提升。那么离完全解决这个问题还有多远？我们能在5年或许10年内宣布最终胜利？答案是：有可能，不过还是有不少挑战性的问题需要时间来解决。

第一个问题是对于噪音的敏感性。语音识别系统对于靠近麦克风的无噪音环境可以工作的很好。但是远距离语音加上噪音数据会很快地降低系统性能。第二个问题是语言的扩展问题。人类世界有大约7000种语言，目前的大部分语音识别系统支持了大概80种。扩展到更多的语言带来了大量的挑战。另外，对很多语言我们缺乏数据，而语音识别系统在数据源很少的情况下很难被构建出来。

结论

深度学习已经在语音识别和对话式人工智能领域留下了烙印。因为近期的突破，我们已经处在革命的前沿。现在最大的问题就是，我们能取得最终的胜利，解决语音识别的问题，从而可以像其他很多商业化的技术那样使用语音识别吗？或者是还有一个新的解决方案在等待被发现？毕竟，语音识别近期的进步仅仅只是整个问题的一个部分的答案。这个问题就是理解语言，它本身是一个复杂的谜题，甚至是一个更大的问题。

This article originally appeared in English: "Deep learning revolutionizes conversational AI".

Yishay Carmiel

Yishay Carmiel是Spoken Labs的主管。Spoken Labs是Spoken Communication公司的一个战略性人工智能和机器学习研究中心。Spoken Labs为自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和先进的语音数据抽取进行研究和实现业界领先的深度学习和人工智能技术。Yishay和他的团队近期正致力于先进的边缘设备创新，从而使实时的大规模的客户体验成为现实。作为算法科学家和技术领导，Yishay有着近20年的构建大规模机器学习算法的经验，并是一名深度学习专家。

为什么持续学习是人工智能的关键

作者：Ben Lorica 来源：OReillyData

编者注：即将在旧金山召开的人工智能会议上将会有半天的关于增强学习的背靠背辅导课：用Ray来开发增强学习的应用和增强学习介绍。

随着越来越多的公司开始在不同的情景中试验和部署机器学习，展望未来的系统大致的样子应该是一个好主意。现在机器学习典型的顺序是先收集数据，再学习一些不明显的模式，最后部署一个算法来系统地捕捉你所学到的东西。收集、整理和增强正确的数据(尤其是训练数据)是至关重要的，而且也是那些想使用机器学习的公司的关键瓶颈。

我坚定地认为未来的人工智能系统将依赖于持续学习，而不是离线训练的算法。人类是通过这种方法进行学习的，人工智能系统也将越来越有能力做同样的事情。想象一下，第一次去办公室时你在一个障碍物上被绊倒。当你下次访问这个场景的时候（也许只是几分钟以后）你就会知道需要寻找那个绊倒你的物体。

在很多应用和场景里的学习具有类似的探索性。想象一下，一个与环境交互的机器人会尝试了解要采取哪些动作同时应该避免哪些动作，这样才能完成一些预先分配的任务。我们已经看到了关于增强学习(RL)的最新应用。在增强学习中，目标是学习如何将观察和测量映射到一组动作，同时尝试最大化一些长期的奖励(增强学习这个术语经常被用来描述一类问题和一组算法)。虽然深度学习得到了更多的媒体关注，但最近在人工智能圈里对增强学习感兴趣的有很多。研究人员最近将增强学习应用于游戏、机器人、自动驾驶汽车、对话系统、文本总结、教育和培训以及能源利用等方面。

图1. 增强学习涉及到学习把测量和观察映射到行动

正如深度学习正在慢慢地成为数据科学家的工具集的一部分，类似的事情也会在持续学习上发生。但为了让数据科学家参与进来，工具和算法都需要变得更容易获得。这需要一套新的不同于在监督学习中使用的工具和算法。持续学习还需要一系列工具。这些工具可以运行并分析大量的涉及复杂计算图的模拟，当然理想情况是在非常短的延迟响应时间下。

图2. 持续学习的典型工具集(或叫“堆栈” )，来源：Ben Lorica

加州大学伯克利分校的一个研究小组最近发布了一个开源分布式计算框架(Ray)，它提供了一些用于增强学习的部分的补充。在复杂的应用程序中（比如自动驾驶汽车）会涉及到多个传感器和测量，因此能够快速地并行探索和运行模拟的框架会提供用户一个巨大的优势。Ray允许用户并行运行模拟，并提供一个Python API，让数据科学家可以使用它(Ray本身主要是用写C++写的)。当我们在增强学习的语境里看待Ray的时候，它是针对Python用户的一个可容错的通用分布式计算框架。它的创建者让别人使用Python在Ray之上编写和运行自己的算法变得非常简单，包括使用普通的机器学习模型。

为什么你需要一个机器学习库？什么算法对持续学习很重要?回想一下，在增强学习中，我们需要学习如何将观察和测量映射到一组动作中，同时尝试最大化一些长期的回报。最近的增强学习成功故事主要使用基于梯度的深度学习，但研究人员已经发现，其他的优化策略（比如进化策略）也是有帮助的。与从训练数据和目标结果开始的监督学习不同的是，在深度学习中只有很少的反馈，所以像神经进化这样的技术相比传统的梯度下降有竞争力。还有其他相关的算法可能成为用于持续学习模型的标准集合的一部分(例如这里介绍的关于利用最小化反事实后悔方法来进行德州扑克比赛)。Ray的创建者正在组装一个实现增强学习算法的通用集合的库，并提供一个简单的Python API供调用。

大多数公司仍处在学习如何使用和部署标准的(离线)机器学习的阶段，因此也许讨论现在持续学习还为时过早。不过现阶段就开始讨论这个话题的一个重要原因是这些技术对于将人工智能引入您的机构会变得非常必要。与其他任何新方法或技术一样，持续学习的起始点都是发现一些应用场景。在这些场景里持续学习可能比现有的离线训练方法有优势。我提供了一些场景，其中持续学习已经被部署或者研究已经表明有希望的结果(出来)。但是这些场景可能与您的机构的运营相去甚远。已经使用多臂强盗算法(推荐内容或评估产品)公司可能很快就会发现一些应用场景并成为持续学习的早期采用者。被用于开发人工智能教学机器人的技术也可能会扩展到涉及增加人类工人的其他应用领域(包括软件工程)。

许多公司正在意识到，在不少场景中机器学习模式在被部署到生产后不久就开始退化。好消息是，许多人工智能初创公司正在把持续学习加入他们开发的产品中。你可能没意识到，你的公司也许会在不久的将来就会开始使用增强学习。

Ben Lorica

Ben Lorica是O’Reilly Media的首席数据科学家和数据主题内容策略的主管。他已经在多个领域里（包括直销市场、消费者和市场研究、精准广告、文本挖掘和金融工程）进行了商业智能、数据挖掘、机器学习和统计分析的工作。他之前曾效力于投资管理公司、互联网创业企业和金融服务公司。

应用数据科学的现状：近期观察机器学习实际应用的趋势和对关键瓶颈的探讨

OReillyData

“把人工智能在机构中用起来”

编者注：想了解更多的近期数据科学的实际运用的趋势，请参考Strata Data纽约大会里的数据科学和机器学习主题。
同时也请关注2018年4月10-13日人工智能北京大会。

现在已经进入2017年的下半年，是时候来看看对使用数据科学和机器学习（ML）有兴趣的企业所面临的常见挑战了。让我们假定你的机构已经收集了足够大的数据来为引入数据分析工具做辩护，而且你也已经识别出和确定了数据科学可以扮演变革力量的使用场景（包括改进决策制定、业务运营和提升销售额等等）的优先级。数据收集和识别有趣的问题不是无足轻重的，不过假定你在这些方面已经有了一个不错的开始，那么后续的挑战是什么哪？

数据科学是一个很大的题目，因此我这里给一个免责声明：这篇博文主要是关于当前使用监督机器学习的，其内容来自于过去几个月里的一系列对话。对于人工智能系统，我会在后续的博文里更多地讨论，这样的系统明显不仅仅依赖于监督学习。

一切都始于（训练）数据

即便假定你已经有了一个团队来处理数据收集和整理，并有一个团队来维护数据平台（“真实的来源”），新的数据源还是会持续出现，而行业专家有责任来强调它们的存在。更进一步，因为我们主要是关注监督学习，毫不惊讶的发现是缺乏训练数据依然是机器学习项目的最主要的瓶颈。

已经出现了一些好的研究项目和工具来快速地创建大型训练数据集（或是增强现有的）。斯坦福大学的研究人员已经展示了可以使用弱监督和数据编程在没法得到大量人工标注的训练数据的情况下来训练模型。生成模型（来自深度学习研究人员）的初步工作已经显示了在计算机视觉和其他领域使用无监督学习能产生有希望的结果。

格言“关注特征而不是算法”是另外一个有用的方法，可以在机器学习的场景里评估数据。这里有一个有情提示：数据增强可以提升你现有的模型的表现。在某些情况下，这甚至可以帮助解决冷启动的问题。大部分数据科学家可能已经使用来自公开或是第三方数据提供商的数据来增强他们自己的数据。但我的发现是有时数据增强被忽视了。获取外部数据，正则化它，然后用它来进行试验，这些活动一般不如开发模型和算法那样被觉得有魅力。

完成从原型到产品

在很多业务场景里，目标是产品化一个数据科学项目。我们已经指出机器学习工程师作为一个新的工作角色近期已经开始出现来实现这一过程。另外也有新的工具集来帮助让从原型到产品的过渡更容易，同时也帮助跟踪与分析产品相伴随的上下文和元数据。

我们依然处于把机器学习部署到产品里的早期阶段。相应的最佳实践也刚刚开始出现。伴随着先进的分析模型得到广泛地使用，下述几点需要被关注，包括：

部署的环境：你将有可能需要和现有的日志或A/B测试设施进行集成。除了能部署一个鲁棒和表现好的模型到服务器上以外，环境问题还扩大到如何以及何时把模型部署到边缘设备上（移动设备是一个常见的例子）。已经有一些新的可以部署模型到边缘设备的工具和策略。
规模、延迟和更新：训练模型需要多少数据？模型进行推断的响应时间为多少是合理的？多久模型应该被再次训练并且训练数据集需要被更新？后者意味着你已经有可再生的数据管道就位了。
偏移：如果你的训练数据已经不能代表当前的总体样本了，你将得到很糟的（甚至是不公平的）结果。在某些情况下，你可能可以使用倾向评分或其他的方法来相应地调整你的数据集。
监控模型：我认为人们低估了监控模型的重要性，而这就是那些有统计学背景的人有竞争优势的地方。发现何时模型的表现降低了以及已经降低了多少是很棘手的。在分类的场景里，一种策略是比较模型预测的类别的分布和观察到的预测的类别的分布。也可能你的业务目标和用来评估机器学习模型的指标是非常不同的。比如，一个推荐系统可能是被用来帮助提升“不常见和长尾的”内容。
关键任务的应用：部署在关键任务场景下的模型需要比典型的消费应用更加强壮。另外，在这样的场景里的机器学习应用需要被设计来“持续地”运行很多月（比如不能有内存泄漏）。
隐私和安全：通常来说，如果你能让用户和企业相信他们的数据是安全的，他们会更喜欢分享数据。如我前面所说的，用额外特征增强的数据一般会带来更好的结果。对于在欧盟做生意的企业，短期内就会出现的一个问题是2018年5月GDPR就要生效了。在另外一边，对抗机器学习和安全机器学习（包括能够使用加密的数据）的实际研究也正在出现。

模型的开发

模型和算法的开发已经得到了很多的媒体报道，但是当你和数据科学家交谈时，大部分将会告诉你缺乏训练数据和能产品化数据科学才是更需要考虑的。通常有很多足够直接的应用场景可以开始使用你喜欢（基础或高级）的算法，后续可以修改或是替换它们。

因为工具已经让部署算法变得很容易，所以作为第一步，最好还是先看看《如何评估机器学习模型的结果》。按这个电子书里说的，永远不要丢失你的业务指标和目标，因为他们不必完全和最佳调优的或最佳表现的模型一致。与公平和透明相关的开发也已经开始被研究人员和企业所关注和讨论。对隐私的关注和各种边缘设备的大量增加和使用也带来了不完全依赖于集中的数据集的技术的兴起。

深度学习正在慢慢地成为数据科学家们需要了解的算法集合的一部分。深度学习最初是被用于计算机视觉和语音识别，不过已经开始有了与数据科学家相关的数据类型和问题的案例和应用场景。挑战包括选择正确的网络架构（架构工程师就是新的特征工程师）、超参数调优和把问题以及数据变换成深度学习可用的形式。（偶然地，我今年碰到的非常有趣的大规模数据产品之一就不是基于深度学习的）

在很多场景里，用户更倾向和喜欢模型是可以被解释的（在某些情况下，黑盒模型是不可接收的）。考虑到可解释的模型的基本机制在某种程度上可以被理解，可解释的模型可能也更容易被改进。随着近期深度学习的兴起，我已经看到有企业在使用一些工具来解释模式是如何生成它们的预测的，以及一些工具通过从学习算法和训练数据里追踪预测的过程来解释模型的产生过程。

工具

在这里我不想创建一个完整的工具列表，是因为有太多的工具了。整个生态系统的工具能帮你完成数据导入、集成、处理、准备和存储，以及模型部署的工作。所有的这些步骤都很关键。下面是一小部分机器学习的工具：

Python和R是最流行的语言。Kera是那些想使用深度学习的人用的最流行的入门工具（现在你安装TensorFlow的时候Keras也会被包括装进去）
目前Jupyter Notebook看来是最流行的模型开发工具之选，但在R用户里IDE很流行。
有非常多的常用机器学习和深度学习的库可用。其中一些善于完成从原型到产品的转移。
能很容易地从笔记本扩展到集群的能力也是一个重要的考虑点，而Apache Spark则是让这种情形能发生的最流行的执行框架。另外一种很常见的场景是，在经过一系列的数据整理步骤后，你也能把所有数据导入到一个单独的超强的服务器。
供应商已经开始支持开发合作与版本控制。
在一天结束的时候，你可能需要数据科学工具能够无缝地把你现有的生态系统和数据平台集成起来。

对企业来说，现在是一个非常好的时间点来评估机器学习里出现的问题和业务场景。我这里试图去总结一些近期的趋势、存在的瓶颈。你能立刻采用的主要建议就是：开始使用机器学习吧。从一个你已经有数据的问题开始，然后再去追逐时髦的模型。

感谢David Talby对本博文草稿的评论和建议。

Ben Lorica

本·罗瑞卡是O'Reilly的首席数据科学家和关于数据方面的内容策略主管。在多个领域里（包括直销市场、消费者和市场研究、精准广告、文本挖掘和金融工程），他曾经进行了商业智能、数据挖掘、机器学习和统计分析的工作。他曾效力于投资管理公司、互联网创业企业和金融服务公司。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。