2013年德国政府提出的“工业4.0”战略就涵盖了人工智能。“工业4.0”战略着重在制造业等领域相互利用。

      以深度学习、自我升级为主要特征的人工智能有望将人类各方面智能拓展到极限，从而在各领域做到极致。人工智能的研发在全球如火如荼，自2015年以来，各发达国家都将人工智能列为本国高科技发展战略重点，一场人工智能全球竞赛已拉开帷幕。日前记者就国外人工智能的发展情况做了专题采访，帮助我们在这一关键领域知己知彼。

      中美两国都将人工智能视为确保未来经济和军事优势的关键技术，并投入了巨资，这场科技竞赛不亚于当年美苏两国的太空竞赛，有人称其为新的技术“冷战”。在这场全球人工智能竞赛中，德国的战略如何？与中美有何不同？目前取得了哪些进展？带着这些问题，记者近日参加了在柏林举行的一场对话会，聆听了德国人工智能研究中心（DFKI）负责人之一的达米安·波尔特博士的解答。

“工业4.0”平台，人工智能平台

      波尔特是DFKI所属的深度学习能力中心主任，长期从事多媒体分析和数据采掘研究，曾获麦肯锡商业技术奖和谷歌研究奖。DFKI是德国首个以公私合作伙伴关系（PPP）模式建立的大研究中心，分布在凯撒斯劳滕、萨尔布吕肯、不莱梅、柏林等地，主要负责应用性基础研究、产品功能及样品开发、提供专利方案等。

      波尔特介绍，2013年德国政府提出的“工业4.0”战略就涵盖了人工智能。“工业4.0”战略着重在制造业等领域利用互联网、人工智能技术，将人与机器、机器与机器连接起来，实现智能化操作和智能化生产。之后，在联邦教研部的倡导下成立的“工业4.0”平台，将研究机构、大学和企业的研发力量集中到一个平台上，大大推进了人工智能在这个平台下的开发和应用。联邦政府为这个平台前期投资了2亿欧元，并带动了工业界和民间的投资。

      人工智能与认知系统、会学习的机器密切关联。因此，2017年9月，联邦教研部又启动了一个称为“学习系统”的人工智能平台，这是继“工业4.0”平台之后，德国政府推出的第二个以数字化为主题的研发平台。这项计划是通过开发和应用“学习系统”，使未来的工作和生产更加灵活和节省资源，提高工作效率和生活品质，促进经济、交通和能源供应等领域的可持续发展。联邦教研部部长万卡表示：“我们必须从新的角度来思考人工智能，它就像‘工业4.0’一样，将带来深刻的变化，在德国起到系统性的推动作用。”

投资力度不够，发展模式不同

      德国新一届政府在其组阁文件中曾6次提到人工智能，足以显示重视程度。但与中、美相比，目前德国的投资力度还远远不够，政府在项目上的投资仅数亿欧元。而中国政府在2017年出台了详细的人工智能发展规划，将投入数十亿美元。在企业界，美国的Big Five（微软、谷歌、苹果、脸书和亚马逊）和中国的BAT（百度、阿里巴巴和腾讯），投资人工智能的研发费用约为200亿—300亿美元。

      波尔特博士介绍，德国除了投资力度不够外，与中、美两国明显不同的还有发展模式。中、美两国在互联网技术方面具有优势，Big Five和BAT都是网络巨头，以其IT和网络优势带动人工智能发展。而德国的优势是高端机械制造业，即便是在DFKI这样的人工智能研究机构，很多科研人员也是来自机械工程系。他们可以做出很像样的硬件，但在软件开发和应用方面略显迟钝。

缺乏风险资本，注重隐私保护

      无论是Big Five还是BAT，都有很大的市场和盈利，因此这些巨头有充足的风险资本，可以投资到研发人工智能的初创企业。而德国企业虽然技术和产品质量高，但缺乏风险资本，而且德国人的天性不善于冒险。德国许多人工智能初创企业资金不足，不得已而纷纷被美国或其他国家收购。再有人才的流失，也是德国未来发展人工智能面临的最大风险。

      中国由于人口多，数据量大，加上数据获取相对容易，对基于大数据的人工智能应用开发就相对有利。而德国数据量少，对个人隐私和数据保护的法规较严，因此，在一定程度上限制了人工智能产品的开发和应用，但在某种程度上也减少了人工智能可能带来的潜在危害。

      波尔特博士称，德国与中、美在发展人工智能方面还有很多其他差异，例如，中、美都重视人工智能未来在军事领域的应用，美国防部高级研究计划局（DARPA）就有很多人工智能研究项目，但德国没有相关项目。

      德国人工智能的研发重点是工业、交通、医疗和能源领域，还有人工智能对隐私、法律和道德影响方面的研究，关注新技术的两面性和制定法律框架，这是德国擅长的。

      德国在这场全球人工智能竞赛中正在扮演越来越重要的角色，德、法两国已决定建立人工智能联合研发中心，进一步增强欧盟在人工智能领域的竞争力。目前，德国除了DFKI外，弗朗霍夫协会、马普协会、莱布尼兹协会，以及众多高校都有人工智能研究项目。西门子、博世等大型企业更是走在国际同行前列。波尔特博士认为，如果各国能加强在人工智能研发方面的合作，将更加能造福于人类。

      未来的智慧建筑是什么样？专家们这么说……

      在一些大城市，如北京、上海、广州、深圳等，新建楼盘是否是“智能化建筑”或者是“智能化”程度如何等相关问题越来越受到人们的关注。

      在一些大城市，如北京、上海、广州、深圳等，新建楼盘是否是“智能化建筑”或者是“智能化”程度如何等相关问题越来越受到人们的关注。能设计和建造智能大厦的工程单位逐渐增多，在上海、深圳等大城市一些智能建筑已经被建成，如上海的商业金融大厦和深圳的赛格广场对国际公开招标进行建设时影响巨大，智能化建筑已成未来的发展方向。

      什么是智慧建筑？智慧建筑的必然趋势是什么？智慧建筑有哪些基础特征？在一场主题为“新·开始”的阿里巴巴全球智慧建筑(IB)峰会上，达沃斯世界经济论坛人工智能委员会主席 Justine Cassel、中科院上海高研院智慧城市研究中心主任宁德军、阿里巴巴智慧建筑发起人王建勋分享了他们的观点。

达沃斯世界经济论坛人工智能委员会主席 Justine Cassel

智慧建筑的定义

“谈到智慧建筑有三个关键词：智慧分析、智慧定制化、 智慧的行为改变。”

一、 智慧分析

      Justine Cassel 表示，回顾历史，十年前的建筑也是非常不错的，因为它有四个非常显眼的系统，包括电力系统、暖通空调系统、供水系统和湿度调节系统。什么叫“系统”？系统就是使得该建筑能够将人们的舒适度和气氛调节到最佳。

      现在的建筑，在原有的基础上多加了监测系统，包括能源监测、暖通空调监测、供水监测、湿度管理。问题在于，这些体系各自为战，没有公共的平台进行连接，这些系统之间的连接性不够，数据无法进行整合。

      那未来的建筑是什么样的？ Justine Cassel 认为，它是控制整个系统的集合体。今天我们每个房间可以多达10个物理型传感器，但未来，还会有虚拟传感器。虚拟传感器能将物理传感器的数据转化为人的意图，举例来说，咖啡机电磁波释放的波谱图并不是我们需要的，而咖啡机释放出“咖啡已经煮好了，人要喝咖啡”的意图，则是虚拟传感器的作用。

      此外，还有大量的二阶传感器，未来智慧建筑能获取这些大数据，并将它转化为意图，同时为了保护人们的隐私对数据进行匿名化，再进行分析化、综合化、虚拟化和可视化，并最后达到了通用化，可以将它复制到整个城市，不仅限于两栋建筑而已。

二、 智慧定制化

      展望未来，你回到家里，前厅的传感器通过你的声音及面部表情，识别出你和你的家人，然后门开了，电梯也开了，你家的房间门也打开了。但如果是快递员来了怎么办？如果快递员来了的话，前厅是开的，那快递员可以把快递放到前厅，但快递员无法进入其他的房间。

      过去大家上班，室内温度是一样的，座位长得一样，所有的工间是一模一样的。所有人在不舒服的荧光灯下工作。如果他们早到的话就自己打开电脑，因为电脑开机需要10分钟的时间，所以他们就先去喝一杯咖啡。而下班之后，建筑经理要花两个小时从整个楼上到楼下一间一间地把灯关掉；每个办公室有70%的人忘记退出电脑账户，经理需要保存数据后再关掉电脑，这是一个非常繁琐的过程。

      现在的情况如何？在美国，有一个智能的恒温器放在地下室，建筑经理为了省电，用一个塑料盒子把它锁起来，因此也被称为“被绑架的恒温器”。办公室员工改变不了温度，只好用外力“教育”恒温器，觉得太热了就把发热的电脑放到恒温器旁边，让恒温器“觉得太热了”把温度调低；如果觉得太冷就包一块冰块放上去，让它觉得冷，这样办公室能温暖一些。

      理想的状态下，每个人都应该有自己的工位，他们的灯也需要去学习颜色、光强度、光温度等，根据每一个员工这一周的健康情况进行调整；每台电脑在自己对应的员工到达电梯的时候，就可以自己启动机器；每一个椅子都可以根据员工的情况，比如之前受过背部伤病的情况进行椅部的调整。这些建筑更智能，因为它知道使用者的偏好并做出个性化反应。

三、 智慧的行为改变

      想象一下，未来你上班到公司，电梯说“要不你直接走楼梯上去，不要坐电梯了”；每20分钟椅子就提醒你要站起来了，因为椅子坐下来的凹形能判断你坐下来多少时间而没有站起来；在你下班的时候，电脑就提示“你每天晚上八点之后才离开办公室，我觉得你应该早点回家”；回家之后电脑告诉你“你现在应该在家里面调低家里的灯光，这样可以更放松”。

      当这些建筑太智慧却并不是太智能的话，我们可能会觉得人类有点被设备控制了。整栋建筑都知道我们有个性化的需求，但也有对自主性的需要。 Justine Cassel 认为，现在智慧建筑面临的一些挑战是，谁来决定什么是正确的行为并进行积极的变化？是机器还是人？理想的状态下，建筑应该更好地融入到人的活动中，并且辅助人来做一些决策。智慧的行为改变意味着人们能够有自主性，同时不会被智慧机器所操纵。

      总结来说，智慧分析意味着将建筑的数据和其他建筑的数据相关联，与人类的意图相关联；智慧定制化意味着将建筑数据与每个人的愿望联系起来；最重要的是智慧行为的改变，这意味着将建筑数据与人类的期望相关联。

中科院上海高研院智慧城市研究中心主任宁德军 

智慧建筑的必然

一、 智慧建筑是必然

宁德军总结未来的几个必然的趋势：

      智慧经济(模式：物联+数据智能+云服务)；体验经济(模式：交互+VR+AI)；共享经济(模式：连接+使用权流动+信用体系)

      他认为，智慧建筑是智慧经济在建筑领域的一个必然的体现，所以，智慧建筑本身就是必然。

      从实践的角度，如何判断一个建筑是不是智慧？宁德军表示，过去我们说一个建筑是伟大的，更关注的是它的艺术设计、风格及设计本身背后的内涵。而在将来，我们对未智慧建筑的要求会更高一点，称为“内外兼修”。具体来说，要从四个维度来进行衡量这个建筑的“内功”：环境、经济、社会、技术。

二、 智慧建筑领域哪些东西是必然？

      智慧经济的范式是：物联+数据智能(人工智能)+自适应的服务。宁德军表示，通过这个范式可以发现，如果要成为智慧建筑领域生态环境中的一员，要具备两种能力。第一个能力是自由交互的能力，此“自由交互”是基于自适应的服务，是自然而然发生的；第二个能力是如何才能够使我们的服务有一些智慧的感觉，基于人工智能或数据智能，使建筑能够像人类一样能够自适应地提供智慧服务。

      宁德军表示，公式中的服务，可能是云服务，或在云端这部分的计算产生的智能。在中科院有一个计算模式，叫海云协同计算模式。除了云计算之外，把在端局部智能这部分的计算称为海计算。海计算能够使我们大量地减少上传到云端的数据，使我们在局部就产生行为智能，本质上它是一种分层的计算模式。在此基础之上我们可以看到一些关键技术：大数据、深度学习、VR、AI等。

三、 做智慧建筑的方式的必然

      还要解决的一个问题是，在未来的智慧建筑里，我们必然要解决场景是什么？必然解决的关键业务场景是基于场景自适应的服务。服务的对象不一样，智慧建筑的定位不一样，这些场景如何能够做到自适应，这些问题提出来，就还会有另外一个必然。宁德军表示，这个必然就是我们来做智慧建筑的方式的必然。

      宁德军曾统计过，在最鼎盛的时期中国有380余个城市号称自己在做“智慧城市”。未来还会有更多的城市号称自己做“智慧城市”。“我们做智慧建筑，跟阿里说我们是建筑领域的菜鸟。但有多少人做建筑的人说自己是AI领域的菜鸟？更多。”

      既然要做智慧建筑，又增加了很多新的要求，怎么做？如果没有一种新的模式，只能停留在梦想阶段。这种新的模式是什么？是基于群体智能的、社会化的、开放的创新模式，它使能的是一种共创、共享。

（本文来源：千家网）