韦青：实现技术数字化落地 用软件定义和驱动一切

　　新浪财经讯 由中国商务部、科技部、工信部、国家发改委、农业农村部、国家知识产权局、中国科学院、中国工程院等国家部委和深圳市人民政府共同举办的“第二十一届中国国际高新技术成果交易会”于2019年11月13日-17日在中国深圳举行。微软（中国）首席技术官韦青出席“改变世界的新兴科技”论坛并演讲。

　　韦青表示，技术再怎么发展，它必须要落地，必须要跟实际的场景、社会的痛点和发展的机会结合在一起，实践出真知。现在所有的技术，一定有它的正面和负面。人工智能也好，5G也好，物联网也好，其实这几个技术都是名词，它真正要实现的其实就是数字化。只有做完数字化之后才会有数据，有了数据之后能够用软件定义和驱动一切，到那个时候这个社会就变成高度定制化、高度灵活性和高度效率化的社会了。

　　以下为演讲实录：

　　各位来宾，大家中午好，很高兴今天有机会跟大家交流，刚才几位专家讲了关于AI技术的发展，刚才陶先生讲的一点非常重要，技术再怎么发展，它必须要落地，必须要跟实际的场景、社会的痛点和发展的机会结合在一起。今天我的话题讲什么呢？想从一个更加抽象的角度，我们现在提了很多技术，也知道有很多痛点，但是以我们自己在工作体验中发现，很多企业面临最大的痛点是落不了地，不知道怎么落地。这里面有一个很大的问题，无论是什么技术，我这里写的IT、CT、OT，IT是信息技术，CT是通讯技术，OT是运维技术，IT代表的是现在的高科技信息企业，CT像华为，但华为已经完全做到了IT和CT的融合，还有OT，刚才德国院士讲的智能制造差不多是IT和OT的融合。

　　为什么说是IT、CT、OT融合在一起呢？现在每个行业都面临机会，但也是挑战，要理解我们过去所理解的，把IT放在一边，把通讯或者把制造单独来看，这个时代已经完全过去了，一会儿我会有具体的案例跟大家分享。我们第一步就要想到我们的很多转型改革是不是还在做我公司不管做什么，做物流，做制造，做通讯的，说我们成立一个IT部门，或者收购一个初创的IT企业，让他们来帮我们实现数字化转型，这种方法是非常危险的。

　　在进入正题之前，我想跟大家讲一下，首先我想声明三点，第一一定要认识到范式变化，如果范式思维不转变的话，我们想理解未来是怎么样，想理解如何利用不管是AI技术，IoT物联网技术还是通讯技术的话，很可能会走弯路，小的对个人来讲面临着投入了很多个人的时间成本去学习新东西，结果老是赶不上时代潮流，很多人都有的体会，我们已经很辛苦了，我们也学了很多东西，但很多人都有这种感觉，赶不上时代潮流。但我想跟大家很客观地讲一下，现在说的所有技术，不管是AI，还是区块链、5G、物联网，在过去三四十年，那些科学家早就说完了，但我们为什么还觉得是新的呢？在业内现在谈的问题，在人类过去50年做的一件事就是把百年前的科学家就已经预判好的未来是什么样的，我们是把它实现了。像早上未来学家托马斯·弗雷讲的我们要往未来看，其实现在看的未来，我们要做什么呢？我们要把它实现。就像我们现在看的技术，其实在四五十年前早就被那些科学家预言好了。第二个很多人喜欢找答案，在剧变的时代是没有答案的时代，如果我们考试习惯给我标准答案，告诉我怎么做，如果这个念头不转变的话，在剧变的时代是没有答案的，你要去试出来的。第三个产生的一定，一定是实践出真知。

　　这样的话，我们总结两个方法论，这是抽象在所有的行业之外，只要做的话都是不能靠看书，不能靠看一些论文就能够实现，那些能给你提供一些借鉴，但必须要实操。在实操过程中马上就有一个问题了，我们现在所有的技术，古人讲一阴一阳之谓道，所有的事情不管多好，一定有它的正面和负面。我们做项目顾问的时候跟客户讲，无论多么好的一件事情，如果你不能预先评判出的负面因素的话，这件事情的正面价值就无法得到充分发挥。同样，无论是多么负面的一件事情，如果你不能理解它有正面价值的话，那这个负面的因素你也无法最高效地避免。什么叫知其雄，但是要守其雌，比如AI，在五六年前很火的AI大师，大家很不好意思是说自己是做AI的，一般说做机器学习，或者说做算法的，或者干脆说自己是做自动化的。现在的这些技术跟AI没什么关系，本身在英文语境中artificial就不是一个非常正面的词，人造香精、人造色素前面用的A都是artificial，很多学术论文都是在过去两三年才开始大量用AI，原来大家是比较客观地用机器学习或深度学习，一加了A之后，这跟人有关系吗？没关系，就是机器的能力。既然是机器的能力，人这种动物在过去几千年、上万年，我们跟其他动物最大的区别就是我们善用工具。也就是AI来了之后，或者机器学习来了之后，我们压根就不会觉得它有多么神秘，它就是一个函数，函数是什么特点？你放进去一些变量出一个结果，现在的人工智能不就是这样嘛。理解这个道理之后，我们就能知道这东西不是有多么神奇，能够代替人，而是让我这个人、这个公司、这个国家的生产率提高、效率提高、成本下降、用户满意度提高，这是它的本质。但是它有不好的地方，比如它用到了军事上面，用到了其实需要人来控制的事情，而没有把握到最后一步要不要走。我在美国的一个同事，原来在微软，他后来出去创业了，他跟我说我是真正体会到什么叫最后一步还是要留给人去做。什么意思？就是机器能够帮助你很多事情，但是最后不要忘记，我们是生活在一个人的时代，我们是跟人打交道。在这种情况下，机器帮你把很多事情都简化了，效率提高之后，最后的享受一定要人去做，如果人不去做件事情的话，那人跟一头猪有什么关系呢，变成一样的了。

　　AI到底能做什么？虽然约定俗成，我今天还是用AI这个词，但大家脑子里要明白它就是一个机器的能力，跟人的关系是微乎其微的，它更多的是机器的特点，但是它仿真人的能力。明白这个道理之后，我们再做决策的时候就能够比较精确地把握到人做什么、机器做什么。AI到底能做什么呢？边缘计算为什么会火起来？末梢计算、终端计算，刚才华为、百度的朋友讲了云、边、端，把人的能力抽象到物理世界，然后物理世界跟数字世界的融合。但是就算把答案告诉你了，真正要实现起来难上加难，为什么呢？有太多的打嘴炮，你一实干就发现了机器学习真的没有大家想象的那么神奇，就像刚才说的要用很多人去打标注，30万人打标注。

　　我们今天讲5G，更精确的应该讲NG，现在6G也出来了，我前面写过一篇文章《5G与亚里士多德》，5G只是漫漫长河中的一个G而已，它本身不应该那么神奇，就不会过多地局限在拿那个数来走，5一定比6差，6一定比5好？不是这个概念。现在的物理世界的极限早就到了，只要香农定律不能改变的话，传输的信号和频率、信噪比早就固化好了，无论是制造还是通讯，大部分是借鉴过去几十年IT行业的经验，就是虚拟化、原子化，然后再软件定义一切。技术是拿来用的，不是拿来吹的，更不是拿来炒的。

　　本体论、知识论、方法论，这才是这个时代每个人要重新去审视的，这个世界到底是变成什么世界，这个世界变成什么世界呢？有一个词叫CPS或者赛博时代，不管怎么样，一定是物理世界和数字世界结合的世界。知识的获取和方法论都是不一样的。如果我们真的能把人的身体搞明白的话就全懂了，人是一个100瓦左右的发电机，我们吃的碳水化合物和吸的氧气在人体内发生化学反应，产生能量，产生离子，产生电力，我们的心为什么会跳？就是因为放电了。明白了这个之后，大家带回去一个问题，你们今天有没有真正看到我和听到我？其实你根本就没有看到我、也没有听到我，你的视网膜、视感细胞是把光子转化成电子，产生神经冲动，传导到大脑，然后进行计算，之后变成算法，变成一个推理，我通过这些电子算出来这有一个人，但你大脑是看不见人的，你的大脑也是听不见人的。这个明白之后，对于以后无论是智能社会、智能城市、智能工厂、智能养猪各种各样的理解会非常深厚。

　　理解一下碳基和硅基的不同，有什么不同呢？我们虽然说机器不会代替人，但我们要知道机器哪些方面比人强，哪些方面比人弱。如果说机器要代替人的话早就代替了，现在的一个计算器多少钱一台？差不多十几块钱，一个计算机跟一个博士生，甚至一个院士在一起开7的3次方，谁快？一个十几块钱的计算器就够快了。你说计算器代替这些博士、院士了吗？没有。但机器一定会把人代替掉，这个是我们要理解的。理解了这个以后，我们在做产品设计的时候就会很有帮助。比如智能音箱，我们说音响给我开个窗帘吧，开个灯吧，这个利用率是极低的，真正利用率高的是计时和听音乐，我们花了很多精力做的开窗帘、开灯用得很少，有一个很重要的问题就是最后一步的问题，人两个原罪，懒和贪，所以我们要技术解决懒和贪的问题。但是我们一天拉几次窗帘？早上一次、晚上一次，我们一天开几次灯，早上一次、晚上一次，这不属于人的刚需，我们最烦的是重复性的工作。恰恰拉窗帘和开关灯不是重复性的工作。

　　所以机会很多，大家如果明白了机器和人的关系之后，比如人眼不能看红外和紫外，这对产品研发、算法开发会有极大的帮助，这个公司的产品就会有人用。智能音响生产出来没人用，我们做了很多人不觉得烦又能做的事，这种事机器是没有价值的。

　　我们再看看人工智能到底能做什么。它其实是你的能力放大器，你好也放大，不好还是放大。如果你公司没准备好的话，烂用算法很可能把公司的业务进入到一个无法控制的阶段。人工智能用的很多的是什么？是那些不讲情面的工作，比如审计、监控、识别，为什么呢？人有情感，有些事情会错过去，但机器不会。这种想法去用机器的话，它的效率和效果远大过空想。另外不存在哪个部门要用AI技术，是全员赋能、全流程再造的。前几个月RPA比较流行，大概率事件未来几个月会有一个词又会流行，叫BPR，其实BPR在上世纪90年代已经很流行了，为什么现在会又流行呢？上一次BPR是八九十年代技术飞速发展的结果，那时候大家就知道了技术再吹没有用了，要用，要用就必须用到流程里面，降低成本、提高效率、提高用户满意度。

　　既然它是双刃剑的话，我们就要知道我们是否准备好了，我们是否明白它是什么东西。最后的那一步要不要迈出去？给大家推荐一本书维纳的，在人工智能行业，真正做人工智能的人都知道我们的范式和图灵的是不一样的，图灵的范式是未来的，我们现在的人工智能就是一个函数驱动的自动化，好过说人工智能，谈到这个自动化，维纳有一本科普书籍《人有人的作用》，但是看了这个之后对产品开发、算法开发、公司发展会有很大的好处。

　　要想成功的话，现在社会没有培养融合的人才，与其说硬找融合的人才还不如合作，行业专家和技术专家。IT、CT和OT融合的趋势。最后几个关键词，大家如果理解了数字化、原子化、软件定义一切、一切皆服务，这几个词如果悟透了话，这对你未来的发展和公司架构的搭建会有很大的帮助。无论是IT行业还是通讯行业，还是制造行业，都在做软件定义一切，但软件定义一切之前要先做数字化，虚拟化，把它原子化。之后所有变成服务了，最后实现的就是一切皆服务，它上去之后就是数字孪生的时代。把这些吃透了，我们再谈人工智能也好，5G也好，物联网也好，才能知道其实这几个技术都是名词，它真正要实现的其实就一句话数字化，因为只有做完数字化之后才会有数据，有了数据之后能够用软件定义和驱动一切，到那个时候这个社会就变成高度定制化、高度灵活性和高度效率化的社会了，谢谢大家。

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责任编辑：李昂