人工智能是个“空中楼阁”？两个前提需谨慎

装修房子时，有这样一种业主：非常强势，只管提出要求、很少和设计师商量设计和施工的可行性。这时，设计师勉强设计出来了，看起来似乎很漂亮，用的时候却会有很多问题：如楼梯台阶过高、过道过低等，还可能存在安全隐患。

一些官员和“专家”讨论技术问题，就像这种业主：不管技术和经济的可行性，只关心他希望得到什么；只知道唱出一些迷人的口号，却从不思考怎么落地。这些人往往不懂得技术的具体功能和实施方法，只是脑子中有个“空中楼阁”，就催着企业去做。

现在，他们谈人工智能、智能制造就是这样；越是不懂的人，胆子和口气就越大、图景描述也越美——反正实施的事情他不管。其实，他们连效果也未必真的关心。很大从程度上只是叶公好龙。

推进人工智能，其实会面临很多困难。

例如，从技术角度讲，要把问题转化成人工智能问题需要两个前提：1、把决策问题转化为“做选择题”；2、能判断或评价“选择结果”的“对错或者好坏”。有了这两个前提，人工智能、大数据等算法才有用武之地。这两个问题看似简单，在推进过程中却很麻烦。

比如，“做选择题”就要把全部可能的做法罗列出来，变成CheckList。在工业企业中，这种事的工作量很大，可能会麻烦到难以想象。而且，我们的技术人员往往没有这种文化和耐心，往往直接给你否掉。再如，对“对错和好坏”评价，有时候是靠物理实验获得的，不是靠IT可以实现的。不做事的专家和官员喜欢呼吁别人做：要是让他自己做，恐怕就没那么激动了。

从经济角度讲，人工智能需要找到合适的场景才能具备经济性。如果纯粹是为了写论文、吸引眼球、完成政治任务，可以不考虑这个问题。但工业企业首先要生存，经济性是不能不考虑的问题。多数企业也没有这种“赔本赚吆喝”的意愿。而最适合人工智能的场景，往往是少数行业、尤其是高端行业才具备的，是“可遇不可求的”。并不是所有的企业都有这个需要，正如“叫花子家里不需要御厨”。

企业在从事这些工作之前，应该仔细想一下：你明确目标了吗？准备好付出代价并接受各种挑战了吗？要搞先进的东西，要先有点本事：没有关羽的能耐，就不要急于“温酒斩华雄”、也不要忽悠别人去“斩”，否则被斩的就是自己。我们之所以重视新技术，往往是因为产业革命拐点的到来。要理解这个拐点，单单懂得科学理论是不够的，还必须了解工程和技术方法，乃至经济和产业特点。所以，不懂，往往才是常态。但有些根本不了解工业规律、靠论文或当官起家的人，却急急忙忙地给人讲智能制造如何在工业界应用了。

在我国，我亲眼见证过很多“过热”引发的问题。最重要的问题还不是浪费钱财，而是对文化氛围的破坏。有的企业和专家迎合国家政策，只是图名、图利，而不是安心做事。“天下大事，必作于细”。做大事都是要从细节入手，调子高的人往往自己不做事、而是指挥别人做事、做错了自己也不负责。要把细节做好，往往要“慢工出细活”，快了反而做不好。在过热的背景下，安心做细活的人更容易被逆淘汰。所以，“过热”不仅浪费钱，把本来该做事的人和队伍也废了。

我总觉得，政府官员过多地介入自己不懂的特定学术领域，不是件好事情。政府过于热情的话，就会涌现出一批“叶公好龙”式的人工智能公司。今年上海曾经引进某个智能制造方面的企业，并作为业绩夸耀。我当时就觉得这个企业不怎么靠谱，发展太快、人才队伍太嫩。结果，最近丑闻就出来了。规律就是规律，领导和专家说了也不算。

泼完冷水再送杯热茶：对于那些认认真真搞技术的企业和专家，表示衷心的敬佩。让我高兴的是：这样的企业在中国开始出现，并越来越多。但这些企业往往都有十年左右的积累，在聚光灯亮起之前就默默地工作，并不是现在才去赶热点。

欧姆龙创始人（名字叫立石一真）说过一句话：如果一个项目，十个人有五个以上说好，可能就不值得做了。所以，从某种意义上讲，好的企业家和科技工作者需要较好的人品：只有少数人支持时，要顶着压力去干，而不是在颂歌中去干、不能人云亦云。我国很多人有搞“亩产万斤”的“劣质基因”，我们必须反对盲目跟风。

当然，赶热点也不是绝对不行；关键是干之前自己先要冷静下来想一想。搞创新要从业务和市场需求出发，而不是响应专家和领导的号召；搞创新要有科学的态度，不是为了完成政治任务、讨好领导。更不能把技术搞成娱乐化，把学术会议变成大领导和大专家表演或吹牛的舞台。