物聯網演講稿

目前很多國家都把物聯網產業發展納入戰略性的產業全面推動，譬如美國提出了智慧地球計劃、歐盟制訂了物聯網的行動計劃、日本製訂了IJPN計劃，可見它的重要性以及發展潛力。下面是本站小編整理的關於物聯網的演講稿，供大家參考!

尊敬的吳部長，各位委員，女士們先生們，大家早上好，很高興有機會參加中國電子學會主辦的20xx年中國物聯網大會，與各位專家相聚一堂，共同探討中國物聯網發展的問題。大家知道物聯網是非常熱門的話題，從今天會議的狀況來看就能表明這一點，大家對這個議題非常感興趣，我同時也覺得非常重要，所以首先允許我代表中國工業和信息化部對大會的召開表示熱烈祝賀。 國際金融危機使世界經濟遭受嚴重衝擊，歷史表明經濟危機往往孕育着新的科技革命，正是科技重大突破和創新，提供新的增長引擎，應對國際金融危機中美國等發達國家重新重視實體經濟，實施以先進製造業爲核心的再工業化，提出低碳經濟智慧地球等新概念，大力發展新能源、新材料、電子信息節能環保等新興產業，搶佔未來科技和產業發展的制高點。我們深有體會，尤其是後金融危機時代，實際上不僅是中國，我想全世界都是如此，都在實行增長方式的轉變以及調整結構，這個中間很重要的我體會到實際上就是要槍戰新的科技制高點。 目前很多國家都把物聯網產業發展納入戰略性的產業全面推動，譬如美國提出了智慧地球計劃、歐盟制訂了物聯網的行動計劃、日本製訂了IJPN計劃，可見它的重要性以及發展潛力。我國也同樣高度重視物聯網產業的發展，去年8月7號溫家寶在無錫視察時指出，要在激烈的競爭中在無錫迅速建立中國傳感信息中心，或者叫做感知中國中心。今年兩會政府工作報告再次提出要培育戰略性新興產業，加快物聯網的研發應用，經過多年的努力，我國物聯網產業起步良好，具備了較好的產業基礎和發展前景。主要體現在以下幾個方面：

一，技術研發和標準化工作取得了重要成果，早在十多年前物聯網技術研發就已經啓動，尤其在中國同樣不落後。國家科技重大專項新一代寬帶移動無線通信網中部署專項研究開發傳感網絡，一大批高校科研單位和企業在物聯網及相關領域進行科研和產業化技術攻關，掌握了一批具有自主知識產權的關鍵技術。電子標籤，也就是IFRD標準體系初步形成，傳感網標準工作開始啓動。

二，物聯網相關設備製造業服務產業保持快速發展;電子標籤產業從無到有，企業超過百家，已形成了涵蓋標籤、讀寫器、系統集成等較爲完整的產業鏈，近年年均增長超過20%。傳感感應方面建立起敏感原件與傳感器產業，國內在生物傳感器、化學傳感器、紅外線傳感器、圖象傳感器、工業傳感器等領域掌握了專利。有較強先進優勢，建立了技術先進規模爲居世界前列的公衆信息網。

三，物聯網示範應用初步展開，目前物聯網已在智能電網、智能交通、智能物流、智能傢俱、環境保護、醫療衛生、金融服務業、公共安全、國防軍事等領域得到應用，示範效應初步顯現。

目前國際上物聯網應用和產業發展總體還處於起步階段，核心技術尚不成熟，標準體系尚在建立。理論上的發展潛能轉化爲現實的市場尚需時日，我國物聯網已具備一定的產業技術和應用基礎，但還處於初級階段，還存在一系列瓶頸和制約因素，主要體現在以下幾個方面。

一是產業體系基本建成但產業化能力不高，尚未形成規模化產業優勢。 二，核心關鍵技術有待突破，在傳感器、芯片關鍵設備製造、智能通信與控制、海量數據處理等核心技術上與發達國家還存在較大的差距。三，標準比較分散，體系還不完善，國際上等關鍵資源和核心標準競爭。我也參與部分工作，在標準制訂工作中包括對物聯網如何技術劃分尚存在一些爭議。從大的方面來看，物聯網有三部分所組成，傳感器部分、通信網部分、計算機部分，這三部分標準如何制訂，尤其是如何進行銜接是需要研究的。

四，物聯網應用的規模和領域比較小，沒有形成成熟的商業模式，應用成本較高。

五，物聯網存在大量國家經濟社會活動和戰略性資源，因而面臨巨大安全與隱私保護挑戰。物聯網代表了未來的發展方向，被稱爲即計算機互聯網之後世界信息產業第三次浪潮，具有龐大的市場和產業空間。發展物聯網產業是推動加快結構調整和發展方式轉變的重要途徑和措施，也是提升國家競爭力槍戰新一輪全球競爭制高點的戰略選擇。作爲工業和信息化部主管部門，我們將認真貫徹落實中央決策部署，深入落實科學發展觀，加強與相關部門的溝通協作，針對當前存在的問題進一步加大工作力度，完善政策措施，加快推進物聯網技術和產業的發展。

尊敬的各位領導，各位院士和專家，女士們先生們，朋友們，大家早上好。今天我們在這裏舉辦20xx年中國物聯網大會，我謹代表中國電子學會向出席本次大會的各位領導、各位專家和各位嘉賓表示熱烈的歡迎。向長期支持中國電子學會工作的社會各界朋友表示衷心的感謝。

20xx年在突尼斯舉行的信息社會世界峯會上國際電聯ITU就發佈了物聯網的一個報告，報告中是這麼表述的，物聯網是利用無所不在的網絡技術整合起傳感技術和射頻技術而建立起來的物品之間的互聯網。它也是既計算與領域通信互聯網的運用以及全球漫遊技術應用之後的又一次信息技術產業的新浪潮。它涉及的除以已經非常成熟的計算機網絡和通信網絡之外，還涉及到了支撐物聯網許多新的技術，如射頻技術、近距離通信和芯片之間的通信。傳感技術以及無線傳導網絡技術以及納米技術和更小範圍的技術等等。由於上述衆多技術的發展，催生了物聯網的產生於應用，物品之間的互聯網擴充了現行互聯網完成人與人之間的各種通信信息的處理和交換應用。

物聯網把人與人之間的信息溝通擴充到了人與人、人與物、物與物之間的信息處理交流應用，它將影響人類社會價值觀的變革、生態環境的變革、時空觀念的變革，促進人與自然的和諧發展，但也必將爲世界信息產業提供一個巨大的發展空間。

當前世界各國，尤其是幾個主要技術發達國家都從國家戰略的高度大力推動物聯網的發展，我國政府也十分重視。溫家寶在20xx年8月就指出在傳感網發展中要早一點謀劃未來，早一點攻克核心技術。在國家重大科技專項中要加快推進傳感網的發展，儘快建立中國的傳感信息中心。在20xx年的政府工作報告中指出要大力推動中國物聯網的發展，這充分表明了我國政府對物聯網的發展重視，將其放到了戰略發展的地位。我們各省市自治區以及國家有關主要的大型

企業及研究機構、高等院校都在積極地開展物聯網技術的研究應用及人才培養，全國正在形成有利於物聯網產業發展的可喜局面。

在與世界同步發展的情況下面，我們如何抓住當前發展機遇?我認爲，一要努力促進政產學研用各界廣泛聯合，相互支持，共同攻關，爲我國物聯網的發展提供一個和諧共贏的環境。二，要充分應用市場各方面需求和應用，如工業生產、農牧業、環境檢測、按照防災、智能管理、智能醫療、智能交通等等，多方面廣泛需求拉動互聯網各項技術突破，抓住市場需要，促使技術升級與運用。三，認真組織力量，完善統一標準的制訂，技術運用的推廣和商業模式的實現。協調產業鏈上下游產品與技術的發展，把有限的人力、物力、財力資源用到刀刃上，儘快地使一些關鍵的技術能有所突破。

中國電子學會也十分關注物聯網的技術與產業發展，並加強與政府部門、企業界行業用戶、科研機構、高等院校的溝通交流，先後組織召開了多次物聯網專家討論會，起到了積極推動作用。爲了搭建物聯網產學研用互動交流平臺，更好地推動物聯網技術研究行業應用和產業發展以及業內專家建議，專門成立了中國電子學會物聯網專家委員會。今天召開20xx年全國中國物聯網大會，有來自國家和地方有關部門、企業、行業用戶、高等院校、科研機構的領導，兩院院士、專家學者和代表一共1200多人，大會有一個主論壇和四個分論壇，大會將就物聯網的技術研究、行業運用、商業模式、產業發展以及人才培養等話題進行深入的研討和交流。希望大家暢所欲言，集思廣益，以科學和負責的精神用求真務實的科學態度推進我國物聯網的發展。我相信本次大會的舉辦將進一步地推動和探索物聯網的技術與產業發展，爲促進我國信息產業和國民經濟及社會和諧發展做出貢獻。

最後也藉此機會，向爲本次大會召開提供服務和支持這次大會召開的部分單位表示感謝，再一次祝大會圓滿成功，謝謝大家。

各位老師、各位嘉賓，大家下午好。今天非常容幸能參加這個會，作爲人工智能界的一個晚輩，包括在市場上的創業公司，今天跟李院士還有各位世界級的專家一起分享壓力非常大，也非常容幸。我們其實是跟陳博士比較類似的，我的背景是中科大畢業的，後來在中科院待十年的時間。四年前我們在20xx年決定，因爲我覺得人工智能產業是一個秀才的團隊，大家基本上都是博士，至少也是碩士以上的學歷。我們當時也是從做研究開始走到人工智能創業場上，相信用我們的技術能力去改變一下這個世界。

我今天做這個分享的，無論是從高度、廣度、深度，我不會講的比專家們更專業。我想跟大家分享的是，我們在人工智能創業裏面，技術其實僅僅是其中一個環節，可能只佔了30%左右的成分，我們把技術的圖景書寫下來以後，我們如何看待產業的發展。因爲我們是從語音交互開始做這個行業的，所以我跟大家分享的是物聯網智能交互服務。

大家可以看到我們整個物聯網的話，可能下一場的工業革命，因爲會有越來越多的設備連接到我們的互聯網，可能是PC互聯網，到移動互聯網，到物聯網的趨勢。統計來說預計20xx年的時候，整個市場上將會有超過200到300億臺的設備，會出現在我們的生活當中。在這裏面帶來的結果就是有海量的數據，有非常大的數據收集上來。這裏面市場的價值也是非常大的，應該有萬億美元的規模，這都是我們看到很多的統計報告抽取出來的數據。

從交互的角度來說的話，我們其實經歷了幾個時代。我們從PC時代開始講的話，當時是鼠標鍵盤是最主要的交互，然後接下來是移動時代。移動時代我們的觸碰包括傳感，已經給我們帶來的很多的體驗上的改變。在物聯網時代就會更加的豐富多彩，語音、圖像，AR、VR，都會很大的應用空間。一個大的特點就是機器爲中心轉爲用戶爲中心的交互，就需要我們有更好的智能化來支持這個交互過程。

人工智能這60年的發展風風雨雨，今天也非常容幸，我們在這個階段應該是第三次的春天。我想最大的一個特點就是說我們以前都是技術，都是科研人員在主導這個事情，包括政府的投入在做這個事情。第三次來說的話，大家可以看到很多的大企業，包括創業的公司都在用產業力量推動發展。一個是用戶的數據規模在增加，另外是產業的需求非常強大。有需求的推動的話，就會有非常強的動力。作爲基礎的話有兩點，一點就是我們的存儲跟計算能力的提升，另外就是學習算法的提升。大家看到寒武紀的CPU也是爲我們的機器學習而生，我想會極大的推動這個產業的發展。我們相信有產業力量介入的情況下，應該會有比較大的成果沉澱下來。

這頁可能是我唯一講起來跟技術有關的。我們所有講的智能或者人工智能來說，學習是永恆的核心環節。現在非常火熱的深度學習，跟它對應的就是淺度學習。所有的學習的根源就是來源於數據，我們如何從數據做機器學習跟人工智能。數據過來之後第一步的問題就是抽取特徵，下來就是分類的問題，基本上我們大部分是集體學習，都解決這個層面的問題，這是核心的問題。這個部分我們稱之爲感知的環節，我如何從數據裏面去感知，它到底是什麼物體，如何辨識，產生一個概念。最後就形成我們的認知、決策、規劃、推理等等這些人工智能更復雜的行爲，才能完成一個閉環的人工智能技術。

在這裏面我們發展也經歷了幾個階段，一個是最早的時候有一些經驗特徵和規則做分類，這是最早期的。大概九十年代左右的話統計學習就大行其道，因爲這裏面分成兩個問題，一個是特徵工程，如何抽取特徵，如何做分類優化，都是做優化的方式解決這個問題，數學上非常的嚴謹。最近是深度學習，是跟特徵學習和分類優化結合在一起，就像做一個整體的規劃，我們稱之爲端到端到的規劃，也是Marc Hamilton教授興起的。他們覺得淺層的學習不足以表現人工智能分類的問題，所以有非常副複雜的網絡結構，結合大規模的數據，碾壓了過去二三十年裏面積累的統計學習的效果，但這塊還是有很多的數學性的原理或需要再去進一步的挖掘和探索。

深度學習未來是不是有可能再跟淺度學習有結合呢?去年3月份的文章裏面，有一個編程學的文章。用非常小的數據去學習，我相信這又是另外一個興起的路徑。

我們最終的人工智能的技術其實我們可以解決很多的問題，但最終還要幫助到用戶，如何能解決他真實的問題。這種情況下才能夠說我們蓬勃發展，因爲只有產業的推動，纔是我們真正所有技術的完善最強的動力。用戶期待歸納爲三點，一個就是我們有一個非常好的機器人，能很智能的交互，像我們人與人的交互，語音是非常自然的環節。交互之後需要的是內容跟服務，能不能有非常優質的內容和服務，而且可以優化服務，這是一個需求。第三點是智能的學習，智能機器人能不能隨着我們越用就越智能。像我們知道AlphaGo就可以越來越會下棋，但這個下棋是一個規則和各種條件，相對比較整齊的情況下去做的，這裏面基本上就是計算的過程。在我們交互的過程當中這個學習會比較複雜，因爲我們現在比較好的學習的辦法可能只能取得20%或者10%的錯誤率的下降。

未來來說我們希望通過對話去完成所有的服務，這也是當初Googel提出的概念。現實會有非常多的問題，大家知道雖然我們現在興起了非常多的期待，但在現實當中我們有很多的問題需要解決。因爲我們公式上推導非常順暢的東西，但實際應用當中並不過關。因爲有一些真實的噪聲環境，還有功耗和資源的消耗，這個非常大。還有一些自然交互的體驗，因爲交互過程當中其實現在人跟機器交互的時候還會存在困惑，把機器擺在那裏面的話，其實人是一種交互的。另外一點現在機器的能力還沒有做到100%，所以這個過程中還會出現錯誤，出現錯誤的時候會有一種受錯感，就學習交互的設計來彌補。另外就是內容跟服務的優化，還有自學習的能力。這些現實的問題都是我們需要去解決掉的。

結合我們的經驗來說，我們雲知聲的定位就是一個面向物聯網的人工智能服務的公司，中間就是我們的人工智能技術，其中主要是語音識別、語義理解，包括語音合成，還有生文認證，等等這一系列跟語音交互密切相關的技術。我們搭建起來是一個雲端新的產品的體系，這個新的體系的話主要解決的就是一個降噪的問題，因爲通常在一個非常大的環境裏面，我們需要有一個麥克風才能把聲音從非常複雜的環境當中拿出來，所以這是我們需要推出的AI新的需求。另外就是AI、UI，AI是語音作爲交互主要手段的模塊，因爲對於大多數的物聯網設備來說可能並沒有屏幕，甚至鍵盤可能都沒有，像手錶、大屏電視等等這些設備。雲端承載的東西是非常多的，一個是用戶所需要的內容還有服務，還有根據用戶的習慣構建起來的用戶畫像，雲端就構成了一個產品的閉環。

機器人來說，這三個產品如何能把我們的智能終端連接起來?首先是我們的放在聽覺的部分判斷聲音的方向和距離，定向降噪。AI、UI就是通過對話的方式解決人跟機器交互的問題，AI服務就是通過雲端，用戶真正交互了以後，很多的內容是從雲端獲取的，同時雲端也會學習人的需求。掌握了一個習慣之後我們可以有更好的服務，一個是技術層面模型的優化，另外是從內容和服務的角度去優化這裏面的內容。

目前來說我們已經在智能家居、智能車載，還有教育、醫療等等有廣泛的應用。我們已經有其中六個大的家電廠商，有五家在我們的解決方案，我們在後視鏡的市場，也是113家參展的廠商，其中有將近60家用的我們的解決方案。還有教育跟醫療方面，都有非常多的應用。我們的雲平臺到目前爲止已經支撐了降低1億的終端設備，另外每天的用戶的活躍用戶量都在1億上下。

大家可以看到人工智能在蓬勃發展的時候，未來會有一個什麼樣的場景。剛纔李院士也給我們分享，我們歸納爲三類。一類是屬於災難的結果，因爲從我們人的角度來說，以我們人的體力和結構來說的話，能成爲食物鏈的上端，完全是因爲我們具備地球上最強的大腦，最高的智慧。一旦我們失去這種能力，機器能取代我們的話這是非常危險的事情。但對這個技術的發展，像剛纔李院士說的我們是要保持敬畏之心的。第二種是相對比較樂觀的看法，人工智能可以讓我們的生活變得更加美好。但與此同時將使得我們人類的認知能力得到比較大的飛越。過去我們是沒有辦法通過大數據認知這個世界的，當我們有人工智能技術之後可以很好的認識到世界真實的情況，很多經驗性的東西可能將會被顛覆和推翻掉。一種悲觀的觀點可能會進入到第三次寒冬，我們過去兩次對人工智能有非常大的期待，也沒有落地。我想最關鍵的來說還是我們的產品服務能夠比較好的落地，能解決用戶的問題，但它的風險我們如何控制它未來對人類的危險，我相信在技術發展的過程當中還是會去持續發展的思考的問題。因爲如果沒有敬畏之心的話，控制不了。

60週年我們也向60年來AI領域裏面付出卓越努力的先輩和同行們致敬，謝謝大家。