華為鄭葉來：人工智能為制造業(yè)解決自動化和模糊識別處理

作為中國乃至世界電子制造巨頭，人工智能對于華為來說主要有兩方面的意義，結(jié)合智能制造的兩種應(yīng)用場景：其一，企業(yè)管理中需要大量的重復性勞動，如何通過自動化率的提升降低對人力的依賴，是人工智能落地在智能制造領(lǐng)域中的重要課題；其二，需要人工智能對于未來的不確定進行模糊性識別和智能化的處理。

“華為本身是一個大型的電子制造企業(yè)，我們在過去幾年自己的供應(yīng)鏈、制造、倉儲、物流、報關(guān)，包括我們整個手機的電商營銷和華為云的電商營銷的風控上做了大量的智能應(yīng)用�！编嵢~來表示說。

飛利浦何國偉：“成就健康科技”是未來趨勢 但仍面臨挑戰(zhàn)

自從將“成就健康科技”樹立為企業(yè)目標，在過去的幾年中，飛利浦不斷將與該主題關(guān)系不大的邊緣業(yè)務(wù)進行剝離。而人工智能，已經(jīng)成為飛利浦未來事業(yè)發(fā)展的核心關(guān)鍵。

從數(shù)據(jù)來看，飛利浦在全世界的研發(fā)資源有60%用在與之相關(guān)的業(yè)務(wù)上，并且已經(jīng)開展了超過250個跟人工智能有關(guān)系的課題。

不過，與其它消費領(lǐng)域不同，因為醫(yī)療科技的特殊性，醫(yī)療的人工智能化嘗試也面臨著更多挑戰(zhàn)。據(jù)何國偉介紹，首先，是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在沒能轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，無論是算法、建模，還是相關(guān)功能，都很難使用；其次，因為目前很多臨床科研項目在數(shù)據(jù)表現(xiàn)上欠佳，商業(yè)落地上還是有較大的困難；而就中國而言，還有一些系統(tǒng)上的特殊壁壘亟待攻破。

科大訊飛胡國平：從“能聽會說”到“能理解會思考”

自從人工智能最冷的寒冬進入智能語音及語言技術(shù)，以及人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域，科大訊飛在智能語音已經(jīng)積累了十九個年頭。十九年來，公司的愿景也從最初的“能聽會說”，發(fā)展至如今的“能理解會思考”。

這樣一個質(zhì)的飛躍，究竟需要怎樣的能力提升？胡國平舉了一個例子：“爸爸沒法舉起他的兒子了，因為他很重。”——請問是誰重？肯定是兒子重，或者說因為他很虛弱，請問是誰虛弱，肯定是爸爸。如何判斷出來第二個“他”的意指，雖然從人類思維的角度來說很簡單，但對于人工智能來說，已經(jīng)是“能聽會說”到“能理解會思考”的質(zhì)的飛躍。

落地在科大訊飛的應(yīng)用中，目前主要有兩種模式：自然交互改變生活，以及重復性勞動的升級改造。