“所以，你是一個堅定的人工智能無威脅論者嗎?”
楊元慶想了想，回答我：“是的。”
這是我與他之間關于“人工智能威脅論”的討論。
埃隆馬斯克已經多次明確表態認為人工智能的發展將危機人類的生存，而扎克伯格等人則認為他是在杞人憂天。
不過，楊元慶并不認同“人工智能”的命名。
在他看來，人工智能(Artificial Intelligence)的說法容易帶來誤解，會讓人擔心AI將取代人類;所以他認為更準確的說法是：增強的智能(Augmented Intelligence)。
在增強智能這個基礎上，才能得以往下談智能醫療、智能制造等等。
他認為互聯網是數字化時代的產物，未來則是智能化時代，這既是基于互聯網，肯定又會超越互聯網和數字化時代，“未來互聯網只是一個工具，像電話線一樣，它不可少，但遠遠不是全部。由于IoT帶來數據的膨脹，加上計算力的加強，和算法的優化，會帶來行業智能，或者產業智能。”
因此，他認為“工業互聯網”的說法不夠精確，這并不僅僅是工業，而應該是全產業和行業，而且也不能只有互聯網，應該是產業智能或者行業智能。
“過去我們談到智能制造就是機器人，機器臂。這只是數字化的設備，機器人、機器臂對應的是IoT，而不是智能制造的全部。我們要真正實現智能制造的話，最后一定是圍繞著大數據、計算力、算法來考慮。”
關于大數據，他把它比喻成能源，“因為有了互聯網，網絡無處不在，才誕生了IoT，更多的智能終端。其更大的意義在于，越來越多的終端，會產生越來越多的數據。”
在有了數據之后，計算力開始發揮作用，“光有data還不夠，數據經過整理和分析才有價值。所以現在有邊緣計算，云計算/云服務，這個總體就是計算力。數據要存儲、歸納、整理、分析，要有足夠的計算力來支撐。這是另外一條線驅動我們向未來智能化時代過渡。”
更重要的是算法，這也是他認為人工智能不會威脅人類的最重要原因之一，“機器的智慧是基于人的智慧，算法都是人類定的，它只是在增強人的智慧。”
基于這種對于智能的理解基礎，他認為人工智能將全面介入人類的生活、生產當中。
以智能制造為例，他認為智能將體現在整個制造的設計研發、供應、生產、銷售、服務五大鏈條中。他認為，智能制造更加準確的定義是從自動化和信息化基礎上進入智能化，是對全價值鏈的推進，是基于越來越多的智能設備所產生的數據，基于邊緣計算和云計算的數據，基于深度學習的算法所帶來的制造行業的智能。
“比如說設計研發，我們的產品要一代代往下走，怎么設計?怎么研發?要基于前幾代客戶的使用數據，供應鏈上下游的技術變化等等，來進行設計，再用智能的方式進行模擬測試，看是否符合設計的要求。”
到了供應端，智能將有可能解決以往遇到的最大問題：供需不平衡，“對于制造型企業，最大的問題是供需不平衡，供過于求，供不應求，都是企業的損失。但現在隨著增強智能，或者人工智能的發展，就會大大改善這個問題。我們現在實際上在用大數據進行需求的預測。大數據不僅僅包括我們過去銷售的歷史記錄，每年波峰波谷清清楚楚，機器最終預測就會比人的預測準確度高很多。”
生產和銷售同樣如此，就連服務，目前也已經廣泛智能化。
采訪結束時，楊元慶站起身，又補充了一句：“有矛必有盾，只是車到山前必有路，不用過于擔心。”
