内容简介
当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济3.0时代：数字内容迭代，从1.0时代逐步迈入3.0时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代；产业拓展更深更广，走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现，我们该如何触发AI时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级？
本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的突破，以及人工智能如何赋能生命科学、物联网、自动驾驶等。这些领域蕴含着巨大的商业空间和发展机遇，人工智能在探索过程中将发挥决定性和颠覆性的作用，相关研发成果在实用化、普及化之后将产生可观的社会效益。本书也系统分析了人工智能飞速发展背后的问题和风险，以及国内外政府、企业、科研界的应对措施等。
最后，本书展望了整个行业未来的技术发展趋势和创新路径，中国在其中的机遇和挑战，产学研各界在第四次工业革命中的角色分工和承担的责任，AI时代的人才培养与全球科技交流，等等。
经常书评
亚勤想通过这本书，与读者隔空探讨人工智能技术创新和应用的前景，包括因技术进步而生的机会及风险——这样的尝试非常可贵，特别是今天，人工智能的发展在产业和社会的方方面面牵动着世界的发展，没有人可以置身事外。亚勤能够将自己多年来对人工智能的思考与解读、探索与预测结集成书，这无疑为产业内外许多对人工智能有着浓厚兴趣的读者提供了全新的观察视角。总的来说，亚勤的新书对人工智能风暴形成并壮大的深层原因、现实利弊、未来趋势给出了清晰的解释。这本书深入浅出，谈到的议题层次高但行文平白有力。我相信这本书可以为万千读者，无论是专家还是社会大众，带来有益的启示及感悟。
——姚期智，中国科学院院士，计算机科学专家，2000年图灵奖获得者
这本书中有很多内容涉及已然成势或即将成势的契机——亚勤对“行业已进入物理智能、数字智能、生物智能相互融合的创新周期”的判断，对大模型和生成式人工智能的价值认知与前瞻思考，对自动驾驶车辆即将再度重构全球汽车产业的预言，都引人入胜、启人深思。所以我觉得，无论是已被人工智能技术波及的产业从业人员，还是暂时处于产业之外、对人工智能感到好奇的普通读者，都可能经由这本书管窥到未来世界的一角。其中关于“数字化3.0”的界定和描述，关于AI技术发展的“3R原则”都非常精彩、引人入胜。
——雷军，小米科技有限责任公司创始人、董事长、首席执行官
我很高兴看到科学家、产业领袖、第四次工业革命的领军人物张亚勤院士来引领这次智能革命。未来，我希望AIR能携手世界经济论坛及其他机构，共同应对当前国际社会面临的各种挑战，实现第四次工业革命的巨大潜能，为人类福祉和社会进步做出贡献。
——克劳斯·施瓦布，世界经济论坛董事会主席
从1998年我创办微软中国研究院开始，亚勤就是与我在人工智能浪潮中并肩探索多年的老友，当他这本心血之作问世时，我从书中看到了他熟悉的特质，那种穿透技术表象、直抵变革本质的洞察力。亚勤的新书不仅是一份深刻洞察未来趋势的技术预言，更是一份极具实操性与前瞻性产业蓝图。它深刻揭示了AI 2.0浪潮所带来的技术挑战与巨大的时代机遇，个人、企业和国家都能在书中找到发展坐标。
——李开复，零一万物CEO，创新工场董事长
目录
推荐序一 姚期智
推荐序二 雷军
自 序
第1 章 扑面而来的时代机遇：数字化3．0 与数字经济3．0
数字化3．0：物理世界与生物世界的数字化
数字经济3．0：从原子到比特，再回归原子
时代在召唤：打造世界顶尖的创新研发平台
附录1 人工智能是第四次工业革命的技术基石
附录2 “智能+”大风暴即将深刻影响世界
第2 章 人工智能是第四次工业革命的技术引擎
影响人工智能性能表现的三个基础要素
ChatGPT 现象
大模型时代：变革与超越
第3 章 科学智能，慧及未来
智能+ X：人工智能如何与产业应用深度耦合
人工智能+ 新科学：开启“科学智能”时代
人工智能+ 生命科学的机遇与挑战
第4 章 拥抱绿色计算与具身智能
智慧物联赋能绿色计算
具身智能与RSR
第5 章 人工智能+ 自动驾驶的破局之路
自动驾驶不仅可以实现，还有望成为主流的出行方式
人工智能驱动全球汽车产业的变革与突破
自动驾驶的难点与挑战
自动驾驶的人工智能算法
自动驾驶：中美在互鉴中成长
第6 章 人工智能的风险与安全保障
如何确保大模型技术应用的安全性
必须高度重视人工智能风险
业界在行动
3R 原则
附录1 首届人工智能安全国际对话与会科学家的联合声明
附录2 北京人工智能安全国际共识
附录3 AI 安全国际对话威尼斯共识
附录4 人工智能飞速进步背景下的极端风险管理
第7 章 变革中的思索、感受和期望
关于人工智能的进阶思索
高校与研究院所的时代责任
人工智能时代，不改少年初心
第8 章 高端对话
对话朱云来：AI 的未来以及投资机会
对话朱民：颠覆认知的AI 时代与智能涌现
对话李开复：未来的首富将来自AI 公司
对话约翰·汉尼斯、尤瓦尔·赫拉利、杨澜等：生物智能、AI 科技和伦理
对话麦克斯·泰格马克 、大卫·克鲁格：未来已来，AI 发展的影响和风险
对话柯蒂斯·卡尔森：创新以致远
对话郭帆：AI 涌现与电影工业3．0
致 谢
试读
智能涌现：无尽前沿
如果将人类文明的发展历程视作一部卷帙浩繁的厚重著作，那么全世界进入高速发展的现代化阶段只占据了其中极少的一部分。就像是基因突变，人类的物质积累从匮乏到富足，对世界的认知从浅薄到深刻，跨越空间、接收信息的效率从极低到极高……一切的变化仅用了短短200 多年。我们是怎么做到的？我想，归根结底，是由于人类历经数千年积淀，真正推开了科学的无尽前沿之门。
18 世纪末蒸汽革命的背后，有着物理、数学、工程学以及全球地理大发现的推动；20 世纪初电气与能源革命的背后，有着电磁学、化学、天文学的硕果被成功转化至产业生态的诱因；20 世纪末信息革命的背后，有着量子物理、信息论、控制论等多元学科的最新成果经由芯片、网络等载体涌入现实世界的背景。
以上三次历史事件，被称作现代化进程中的三次工业革命，或者说产业革命。通过总结现象背后的规律与共性，我们会发现每一次工业革命的爆发都大致符合一个发展范式：科学的无尽前沿之门被推开，大量先进的研究成果和技术创意加速向产业界流动，并得以转化。这些转化而来的成果往往以一项或多项关键性通用技术为基石，最终承托起社会经济的指数级增长。今后，人工智能将成为那枚再度开启科学无尽前沿之门的钥匙与引燃下一次工业革命的导火索吗？
在此，我想引入一个人工智能大模型领域的专业词汇——“涌现”（Emergence）。当数据量和模型参数的体量达到一定程度，如百亿参数级别时，会出现涌现现象，即模型的准确度和可预测性突然跳跃式提升。这种现象也可以用人汲取知识的过程来比喻，我们每天读书求知，当积累超过某个阈值，便会瞬间融会贯通，就像是开窍。目前，有关大模型为何会出现涌现现象，具体的数学模型和因果关系尚不清晰——但一个相对清晰的事实是，近年来，作为一种经验律，规模定律显著影响着人工智能的性能提升。也就是说，当数据、算力和参数提升到某种规模时，智能会呈指数级上升。
我们该如何触发智能时代的突破性技术涌现？这些技术怎样反哺产业升级？多年来，我在求学和从业过程中一直在思考这些问题。2019 年，我决定从百度退休，将工作重心再一次转移到学术和科研上。当时我有一个基础、清晰的判断：这次改变对我来说并不是重新开始，而是将此前我在产业界积淀的许多思索整合、重塑为某种更加立体的结构，并借此指引和规范后续的工作实践。在我看来，即将展开的一系列新故事的主线，就是我们应如何推开第四次工业革命的大门。
一、人工智能必然是这个时代最重要的技术变革力量
倘若没有蒸汽机的发明和大规模应用，很难想象我们能够迎来内燃机的升级和革新。也就是说，第四次工业革命的启动方式，一定是与此前的科学进步和产业进化一脉相承的。如今，符合这一规律且能承载更多重任的技术就是AI。
以深度学习为代表和标志的新一代AI 技术，其本质是在大数据、强算力的基础上持续提升算法效果。我们看到，AI 已经在许多任务处理领域取得了接近甚至超越人类平均水平的成绩。尤其是过去的两三年，一个大的成果就是生成式AI。
2022 年11 月30 日，ChatGPT 刚发布，我便尝试使用了一番，结果大受震撼：第一，我觉得，ChatGPT 的出世意味着，人类历史上首次出现了真正可以通过图灵测试的智能体——1950 年，艾伦·图灵先生发表了论文《计算机器与智能》（Computing Machineryand Intelligence），继而提出了图灵测试的思想实验。60 多年来，图灵测试一直是我们这些计算机科研人员希望攀越的峰巅。直至今日，尘埃落定。机器在某种意义上已经学会了思考。第二，我认为，大模型将成为AI 时代新的操作系统，就像个人计算机（PC）时代的Windows、移动时代的iOS 和Android。第三，我判断，大模型是我们从面向具体任务的AI 迈向通用人工智能的起跑线。
二、我感受过的“ChatGPT 时刻”
1986 年，我刚到美国求学，第一次摸到了传说中的苹果Macintosh 电脑。在国内，我只用过需要输入字符命令的机器，所以可以想象，我接触到图形用户界面和鼠标时会是怎样的心情。
第二次是20 世纪90 年代初，我在桑纳福实验室研究与高清数字电视相关的视频压缩技术。在相关人士的现场见证下，我们首次将所有系统集成在一起，在一间配有5.1 环绕声设备的小黑屋里，放映了由索尼高清摄像机专门拍摄的长达15 分钟的高尔夫比赛和滑雪比赛的视频片段——现实世界的雪花与高尔夫球场在全新数字技术的加持下重现于每个人的眼前，大家都震撼于电视画面居然可以如此清晰。在此之前，许多观众（包括政策制定者）对数字电视的推广都持保守态度，但在度过精彩的15分钟后，所有人都成为支持者。
第三次是2016 年3 月，阿尔法狗（AlphaGo）首次战胜人类围棋高手李世石的那个时刻。我也下围棋，在那之前，我完全不相信机器能赢人类，那时我想“至少还需要5 年吧”。围棋是人类发明的最难、最复杂的棋类，
