許多專家學者認為，當今世界正處于第四次工業革命前夕。美國科學界認為人工智能、基因工程、可控核聚變、新材料（石墨烯）、量子科學是第四次工業革命的突破口。
第四次工業革命與以往工業革命有明顯不同。前三次工業革命均由歐美國家主導，發展中國家幾乎沒有參與，中國也僅抓住了前三次工業革命的尾巴。新中國成立后，先學習蘇聯，后學習歐美，再自己做兼容，才有今天的成績。可如今，時代變了。歐洲國家整體衰落，內部問題叢生。美國也再不是“獨孤求敗”，面對中國有些力不從心。能夠引領第四次工業革命的國家，大概只有中國和美國。也就是說，未來中國必須走出自己的路，因為未來的路還沒有國家走過。這對中國而言是挑戰，但也證明中國道路正確，是非常好的機遇。
可控核聚變、量子計算機何時實現民用，還是未知數；基因工程存在一定道德和情感方面的限制，安全性也難以估量；相比之下，只有人工智能和新材料最具實現可能。人工智能在當下是熱點，5G也好、物聯網也好，其歸宿都在這里。對創業者來說，了解人工智能很有必要。
搖籃16期創業家、英泰智科技創始人楊云飛正在清華讀創新領軍工程博士，其中就有人工智能的相關內容。2021年10月29日，在搖籃晚宴分享會上，他結合學習成果和公司業務，對人工智能做了專業解讀。下面是整理出來的內容，希望能讓更多人受益。
目前，人工智能沒有一個明確的定義。清華教授把它定義為設計和研究智能體，主要是為了實現類人的四個方面，思維、視覺、聽覺和運動。
最關鍵功能是，像人一樣思考。比如，機器學習、表達等功能。課上教授有個觀點很有沖擊力，即人工智能它知道自己知道什么，但是它不知道自己不知道什么。也就是說，人類告訴人工智能什么，它就知道什么。它不知道自己無知，不知道自己沒有感情，不知道自己很多方面不行，不知道自己不擅長什么。
像人一樣看懂、聽懂和運動非常重要，但像人一樣思考是前提，也是相對基礎的存在。
這里有個講動物的例子，可以幫助我們理解人工智能。
在非洲，許多養牛人都會在牛屁股處畫上眼睛，這樣牛被獅子攻擊的概率會減少70%。因為獅子一般是從動物身后攻擊，當給牛屁股畫上眼睛后，獅子很容易被迷惑住。這說明動物的思維能力和人比有很大差距，它們更多是進行客觀表達，而人更多是進行主觀思考。一個孩子只要認識牛，無論在牛身上畫什么，他都能認識牛，但動物做不到。
人工智能與動物比較相像。在深度學習方面，大家都是先做標定，然后對機器進行訓練，這兩步完成后，機器就有了識別能力。例如在交通領域，哪個是奧迪，哪個是桑塔納，這都需要事先標記好，然后進行訓練，最后它才能夠執行。
再舉一個例子，這是阿爾卑斯山圖片，人和機器識別一致。但只要給它加上噪聲，人看起來還是阿爾卑斯山，機器卻認為是條狗，而且機器的置信度是99.99%，非常容易受欺騙。從這些地方我們就可以看到，人的思維方式機器和動物都不具備。
還有人在研究人工智能會不會超過人，兩位清華教授給出的答案非常一致，在能考慮的有生之年不可能。
首先，這其實是哲學范疇的問題，現在無法確定。但從科學角度上看，人是碳基生命，芯片是硅基的造物，兩者基礎都不同，所以認為不可能。當時，老師這樣說：“快樂的科學家，痛苦的哲學家。科學研究的是已知的東西，或者說找到一個規律，最終認識它，有確定的答案。但哲學永遠在研究是非問題，沒有確切的答案。”
第二個原因是，人是物質世界和意識領域結合出的概念，而人工智能只是物質世界的范疇。人的左右半腦有者不同分工，左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維；右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。人具有情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的自然交互。人工智能僅能模仿人類左半腦的理性思維模式，完全不具備右半腦的感性思維。也就是說，人工智能技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域問題。它也不可能產生自己的情感。
到目前為止，人工智能共歷經三個發展階段。首先是1997年，AI“深藍”戰勝棋王卡斯帕羅夫，標志著人工智能具備推理能力。在國際象棋中，每步棋都有一定約束條件，計算機可以利用推理能力，對世界上已有的棋譜進行分析，戰勝卡斯帕羅夫。當時，卡斯帕羅夫問了個問題，“是誰戰勝了卡斯帕羅夫？”因為在那時，人工智能主要靠推理能力，它依賴人類的棋譜，這其中就包括卡斯帕羅夫本人的棋譜。
之后是2016年，AlphaGo擊敗李世石，標志著人工智能具備深度學習能力。計算機只有推理能力難以下圍棋，因為在圍棋中，棋子可以下在棋盤任何一個位置。這種情況下，計算機必須具備深度學習能力。用這樣能力戰勝李世石，毫無疑問是計算機戰勝了人。因為棋譜的意義不大了，更多是靠計算機本身的能力。
現在是人工智能發展的第三個階段。代表是非常強大的仿人機器人，它的聽覺、視覺和運動都越來越接近人，但還是不具備感情，沒有任何感性因素。
為什么國家及社會各界都如此重視人工智能呢？因為未來人工智能在很多領域代替人是必然趨勢。按照2018年清華的統計，我國人工智能技術已經在人臉識別、語音識別、安防監控、智能語音和智能家居等方面已經走在了世界的前列。在逐漸缺乏人口紅利，以及精密制造和技術快速發展的前提條件下，中國人工智能技術將迅速走在世界前列。中國還有個巨大紅利，那就是中國每年畢業的大學生幾乎等于美國每年出生的人口，在這種條件下，我們非常容易實現彎道超車。
人工智能的優點比較容易理解，有以下五點。
首先是更少的錯誤和更快的決策。在邏輯運算層面上，人腦和計算機相比完全不占優勢，它們之間的差距只會越來越大。需要注意一點，即量子計算機能不能給人工智能帶來變化。理論上，現在所有計算機的運算速度都無法媲美量子計算機，但量子計算還不適合人工智能，因為它只能執行有限算法，還不能完成精密推理。所以，現在做人工智能不用太去考慮量子計算，量子計算對人工智能研究起不到太大支撐作用。
人工智能沒有感情，這也是優勢。人類會受感性思維影響做出非理性活動，但人工智能不會出現這種情況。它是什么程序，就會一直做什么。而且在信息存儲方面，也具有明顯優勢，只要能與人進行交互，那它就是得力的數字助手。另外，人工智能可以不間斷工作，這種能力人完全不具備。
人工智能的缺點也很明顯，主要是以下四點。
首先是脆弱性，這也是人工智能最大缺點。一旦場景發生變化或這種變化一定超出范圍，人工智能可能立即無法“思考”。前面提到，人工智能把阿爾卑斯山的圖識別成狗，就是其脆弱性的表現。這種錯誤像玩笑，但有些錯誤則很致命。特斯拉曾因為人工智能出現問題，導致其無人駕駛犯下致命錯誤。無人駕駛系統把集裝箱大卡車當成了橋，人工智能認為可以在橋墩里穿過，結果車毀人亡。
從特斯拉案例中可以看出，同樣可以看到人工智能其它缺陷。脆弱性是人工智能缺陷的根源，由于魯棒性差，容易出現安全問題和漏洞，其行為將不可預測，人機交互失敗概率激增。人只要不是神經病，那就能被理解，即使是神經病，人也能被預防。但機器不行，在犯下錯誤之前，用戶很難提前預知它有問題，而后果用戶可能無法承受，所以應該尤其注意。
人工智能如何與我們公司業務結合呢？這個世界上，人類95%的信息主要來自眼睛，全世界幾乎都相信眼見為實。所以，攝像機一直是人工智能領域最關鍵的部分。
針對交通行業，我們研發了高清智能攝像機。把它裝在一個位置，就基本上具有四面八方的視野。再給它接上信號機，它就具備交通管控能力。下面，來簡單介紹。
如果檢測區一嚴重堵塞，那它就會亮起四面紅燈，減少車流量，不讓堵塞情況繼續加重。同時，第一時間會報警，報給指揮中心，讓指揮中心來檢查手工疏導。在一般情況下，堵車自消散需要40分鐘，在智能攝像頭和信號燈的幫助下，30分鐘就可以疏通道路。
如果在檢測區三，也就是出口位置，智能攝像頭檢測到發生堵塞，就不會讓直行燈亮起，而是和其它攝像頭聯動，從而實現交通順暢。
不過攝像頭聯動非常復雜，四個路口就要協調16個信號燈，數量再往上就是指數級增長。1988年，北京引入西門子在二環路內做區域聯動控制，整整配置了十臺小型機。現在我們在赤峰做300個路口的聯動，大概用了10P算力。每一條車道都要考慮到，這對算力要求非常高。
在檢測區四我們主要做可變車道。大多路口只有一個左轉車道，但左轉需求并不比直行低。如果左轉車道只有一條的話，那左轉車輛會排成長長一列，非常影響直行車輛的效率。所以，如果智能攝像頭檢測到有大量左轉車輛，就會把左轉綠燈時間放長或者提供更多車道。
智能攝像頭還能檢測車的長度、車流量以及車的功能。如果是救護車，消防車，警車等，那智能攝系統可能就會優先放行。
為了讓智能攝像頭發揮更強的作用，我們針對性研發出智能信號機。它可以綜合分析從路口感知到的數據，并統一控制信號燈，同時它會把大數據上傳到云端，云端根據每個路口的情況，對這些路口下發統一的交通控制策略。
需要注意，交通指揮主要是為城市不擁堵，和個人節省時間的目的并不完全統一。但通過控制交互和誘導的方式，實現慢行交通系統，雖然限制部分個人的快速通過，但可以使整個城市的效率實現最大化。
目前，我們在北京西山街、觀音橋等地已架設智能系統，但北京交通問題還涉及到市場。智能系統與非智能系統，在整體費用上沒有太大差別，都是100萬左右。單個智能設備的成本，主要增加在CPU和GPU上，但智能設備能省去許多重復建設，原來需要10個攝像機，現在可能只需要2個。但問題出在哪里呢？北京交通線路上有許多其它廠家的設備，系統在做協調時非常困難，很難把整個城市都覆蓋。
北京的交通系統還處于90年代水平，主要是由警察管理信號燈。按照分析，北京就應該堵車，因為車輛太多，我們這套系統無法完全解決北京的交通問題。但對于絕大多數中小城市而言，我們采用平均控制理論，把車輛均勻地分布在各個車道上，可以非常有效地解決堵車問題。
從理論上而言，當自動駕駛普及以后就再不需要人力和紅綠燈，但真實情況是人與人工智能共同參與交通，是混合交通。因為車輛可以安裝傳感器，但人不能安裝傳感器，只要人有過馬路的需求，交通狀況就充滿不確定性。日本在這方面做得比較好，實現了完全人車分離，人行通道在路下，機動車道在路上。
總而言之，人工智能有優勢，但劣勢也比較明顯，在許多領域與人相比有明顯差距。目前相比于交通領域，人工智能在家庭服務領域可能更有市場，但以后它一定會在更多領域發揮重要作用。在教育、醫療、傳媒等領域都已出現它的身影。