在上海中心城区，一批以人工智能技术为主导的轻资产型企业已经落地生根。如“BAT”中腾讯在人工智能领域布局相对较晚，近年来才逐渐加大投入。坐落在徐汇漕河泾开发区的腾讯优图实验室，是腾讯AI布局中专注图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘的核心技术团队。基于腾讯9亿多微信用户和8亿多QQ用户，优图实验室每天都有庞大且丰富的“数据燃料”供其迅速成长。
作为上海老牌中心城区，徐汇经过多年累积，已拥有120余家国家级、市级科研机构，以及10余所高等院校和数十个国家级、部级重点实验室和外资研发中心。仅2016年，全区信息技术、生命健康产业总产值便超过1200亿元，万人拥有专利数量居全市第一，全社会研发投入占比达到7.95%。
以交通大学为代表的一批高等院校科研机构，在类脑智能、机器学习等领域具有长期积累。其中，中科院上海分院牵头的“脑—智工程”集聚了科大讯飞等一批高新技术企业和科研团队，以及上海生科院成立脑科学与智能技术卓越创新中心、由神经所所长蒲慕明牵头启动中国脑计划、上海交通大学成立的人工智能研究中心、复旦大学成立的脑科学协同创新中心、公安三所具有国内领先水平的智能安防领域等都令人瞩目。此外，上海微系统所着力于“智能双目”为核心的人工智能技术研究，上海工业自动化仪表研究院以智能装备为抓手打造智能工厂的建设，均为徐汇基础科学研究打下坚实基础。雄厚的科研力量，为徐汇区人工智能产业发展提供了强大的智力支撑。
依托漕河泾国家新兴技术开发区电子信息产业发展的基础，徐汇在人工智能基础层、技术层及应用层三个层次都有明确布局。其中，基础层布局有大数据处理应用及人工智能专用芯片等；技术层布局包含感知智能及认知智能，感知智能有语音识别、图像识别、自然语言处理和生物识别，认知智能有机器学习、属性预测和人工智能平台等；应用层布局包括人工智能与传统产业、新兴产业相结合以实现不同场景的智能应用，如自动驾驶、智能医疗、智慧金融、智慧教育等。
截至目前，全区共有各类众创空间60余家，可提供工位10000多个，规模居全市前列。各类专业机构围绕人工智能产业链提供专业服务，自仪院下属智能制造众创空间、微软加速器、安创空间、氪空间、谷歌Launchpad等国际知名众创空间纷纷落户徐汇。同时，徐汇智慧城市发展水平评估连续两年位列全市第一，政务、养老、教育、医疗等优势领域形成了丰富的大数据资源，为人工智能应用落地提供了丰富的应用场景。
今年，徐汇先后获批国家级“双创”示范基地、“互联网+政务服务”示范区和知识产权综合改革示范区，科技创新生态圈规模日益壮大。而对科学技术领域的高端人才来说，生活、工作环境也是激发创新力的关键。徐汇辖区内拥有上海最大的成片历史风貌区，5000余幢历史建筑浓缩上海一个多世纪来的丰富历史，也使徐汇成为上海科创高端人才重要的集聚地，目前工作或居住在区域内的“两院”院士有106名。
在用好科创“老底子”的同时，徐汇还将进一步激发人工智能、知识产权服务的“新活力”。下一步，徐汇将重点构筑“一核一极一带”的科创空间格局，打造具有全球影响力的人工智能产业集聚区，服务上海建设国家人工智能高地。其中，“一核”即徐家汇—枫林地区创新核，依托复旦、交大、中科院等院校研发优势，打造人工智能创新策源地。
“一极”即徐汇滨江创新极，围绕建设全球城市卓越水岸的愿景目标，由“文化先导”逐步转为“科创主导”，建设面积达100多万平方米的西岸智慧谷。据悉，目前徐汇滨江龙耀路云锦路区域已建成高200米的上海西岸国际人工智能中心，未来将作为上海人工智能国际总部基地之一，与浦东张江科学城和国家科学中心相呼应。“一带”指的是由建设中的轨交15号线串联，从漕河泾开发区到紫竹科学园区的国家级科技创新带。目前，徐汇华泾地区已正式启动建设近100万平方米的徐汇北杨人工智能小镇。
徐汇区委副书记、区长方世忠
徐汇与人工智能一起“奔跑”
徐汇将致力打造具有全球影响力的人工智能产业集聚区，力争成为上海建设国家人工智能高地新地标。到2020年，基本构建起完备的人工智能生态体系，建成国际知名的人工智能创新中心，形成百亿级规模的人工智能产业集群。
遵循人工智能的发展规律、国际惯例和市场规则，徐汇区将着力构建应用驱动、协同创新、产业集聚、生态培育“四位一体”的人工智能发展体系。坚持应用驱动，加强数据开放共享，在城市安全、政务服务、医疗健康、文化创意等领域启动一批示范应用项目。
徐汇将重点推动协同创新，支持国家重点项目、公共服务平台和产业技术联盟建设，力争在关键前沿技术领域取得突破。加快产业集聚，围绕基础层、技术层和应用层，形成全产业链和若干个细分领域产业集群。强化生态培育，制定人工智能发展支持政策及专项规划，成立人工智能产业基金，营造开放多元的创新生态。
徐汇将与人工智能一起“奔跑”，致力于培育和引进更多人工智能领域的标杆龙头企业，营造更为开放、多元的创新生态，期待下一个“AI独角兽”的诞生。
中国工程院院士吴澄
知识性的工作自动化是智能制造未来的方向
有人说，智能制造是智能和制造的交集、融合。也有人说，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术，其具体表现为智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。
上世纪80年代，智能计算机曾经带来一波人工智能的高潮，智能制造也随之走热。但由于当时的线宽、通讯网络等方面的限制，加上制造业本身也更关注产品设计、加工制造等方面，日本、欧洲等地的智能制造项目并没有实现理想效果。
如今制造业已扩展为全生命周期产业，从产品创新设计、加工制造、装配、测试，到管理营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理，智能制造面临着快速发展的前景，大家对它寄予厚望。
在我看来，智能制造既可“顶天”，也可“立地”，不只是在“高、大、上”的领域，在制造业的各个层面有所作为。这就是“立地”，“智能制造就在我们身边”。智能感知、认知是设备健康管理、故障诊断所必须的；大数据智能改善产品质量、故障诊断，以及对员工、企业、用户的诚信管理；“无处不在”的高端智能产品创新制造模式，用户参与设计的制造等等，这些都是我们智能制造可深度发展的领域。
2016年12月，美国白宫发布报告《人工智能、自动化与经济》提出：应对人工智能驱动的自动化经济，是政府将要面临的重大政策挑战。自动化经济也是我国新的经济增长点。
未来，知识性的工作自动化是智能制造的重要方向。高铁、飞机、桥梁、地下管道、石油管道等都需要有传感器，它们与服务器、客户端组成设备监控系统，将得到广泛应用。人机接口技术将越来越多地取代人的工作，目前，自然语言理解、图像识别的成果已经接近并将很快超过人类的水平。
目前，智能制造在我国工业系统的应用中，仍存在高能耗的问题，因此在人工智能的支持下，要实现“有没有”到“好不好”的转变。智能制造最终要落到产业化上，企业引领是关键。因此，实施智能制造的方针应该是：企业引领、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。在人工智能的支持下，解决我国经济发展当中的质量问题、成本问题、资源问题、民生问题等诸多问题，这是一个长期的过程。
中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授汤晓鸥
合作共赢才是正确发展路径
我将人工智能在中国的崛起形容为“中国式文艺复兴”，因为今天提到人工智能产业，我们听到最多的是谷歌、AlphaGo、自动驾驶，应该听到更多来自中国的声音。
谷歌在几年前公布的年研发投入就是120亿美元，要注意，这些钱都是“烧”掉的，并非公司的日常运营支出。但正因如此，才会有AlphaGo、自动驾驶等技术的萌芽。2014年，谷歌愿意支付近7亿美元购买一家只有6人的初创公司，当时这家公司没有任何产品落地，每天只是利用深度学习系统不断玩游戏、下棋。
在中国的商业环境下，许多公司认为花100万美元来“挖人”会更快产生更好的经济效益，但这样就不会诞生类似AlphaGo这样的作品。类似谷歌这样的企业愿意投入，愿意对原创技术和人才表示尊重，才能有AlphaGo的诞生。事实上，AlphaGo真正产生轰动效应是来自其通过深度学习获得的算法上的巨大进步，在此之前，AlphaGo也曾蛰伏许久。
相比网络、媒体铺天盖地的关注，我们更需要的是耐心。此前亚马逊、IBM、谷歌、微软等已经组成了人工智能联盟，当海外人工智能发展如此超前，竞争如此热烈，我们如何竞争？但其实，人工智能眼下更需要的是全球合作共赢，而非双边或多边竞争。
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅
平均每人拥有一台服务机器人的时代终将到来
去年，中国人工智能学会在全国开展了“纪念人工智能60周年”活动。回首人工智能在中国发展的60年，经历了起起落落、跌跌爬爬，现在终于可以奔跑了。
在中国，发展人工智能有很大的优势。中国拥有全球六分之一的人口，这里有很大的市场、人才和资金，有大量的数据在积累，有7亿网民说着同样的语言，有相同的文化道德标准和法律准则。当前人们的素质和智能所产生的大数据，正是训练机器人的素质和智能的前提条件。
当科学技术的发展从认识世界、改造世界拓展到认识人类自身、认知人脑的新阶段，当人类从发明动力工具拓展到发明智能工具的新阶段，智能成为创新驱动发展的源头。今天的人工智能，强调的不是惊天动地，而是润物无声。
当前，受人工智能冲击最大的行业是制造业、教育、医疗和金融。上海是工业基地，工业机器人首先会影响上海的整个制造业。其次是在教育领域，今天除了学校以外，到处都可以获得知识，真正决定人的智慧的不再是知识存量，而是获取知识和创新的能力。从知识工程已经走向了认知工程，这对教育来说是一个很大的改变。第三个行业是医疗，以后人类可能不需要医生来看病，而是由医疗专家系统来看，人类医生只负责意外情况发现和处置。最后，上海是国家的金融中心，金融大数据的挖掘也正在成为非常急迫的问题。
如今，我国已成为全球机器人的最大市场。机器人是制造业皇冠顶端的明珠，只有原创性的智能科学技术才能使我国成为机器人市场规则的制定者和主导者。2015年，我国每一万名产业工人拥有的工业机器人数量是49台，到2030年，我国将争取达到300台。
到那时候，无人拖拉机、农用无人机、背包机器人或收割机器人将成为新一代的农民，农业人口也会像其他发达国家一样降低到总人口的3%或4%。在社会上，形形色色的服务机器人将变得十分普及，翻译、新闻报道、助理、客服、交易、会计、司机、家政、咨询等工作都由人工智能胜任。我国老年人、残疾人和儿童，平均每人拥有一台形态各异的服务机器人。
有人担心机器人会取代人类，我认为这样的担心是多余的。人类始终善于更好地调教和帮助机器人，并用新的机器人来淘汰旧机器人，同时人类还能够利用机器人提升自身的智慧和能力。今天我们迎来了人与机器人共舞的新时代，而人类始终是领舞者。
上海市经济和信息化委员会主任陈鸣波
人工智能在沪发展意见今年10月发布
在上海发展人工智能，我们有什么优势？上海作为一个特大型城市，在包括医疗、交通、城市运行、环保等一些智慧城市的应用上积累了大量的数据。按照市委市政府的要求，这些数据目前正陆续向公众开放，有些已经发挥了很大的效能。上海要成为人工智能的高地，首先要做的就是将政府数据无条件地按需向公众和全社会开放。
上海的人才众多，据不完全统计，上海的人工智能领域人才占全国三分之一，但是其中从事人工智能十年以上的并不多。如何吸引更多人工智能领域的人才，是上海未来的政策重点。
今年10月，上海经信委将联合各委办出台一个针对人工智能在上海发展的意见——AI@SH，将从人工智能在上海的应用驱动、产业集聚、科研体系的成立和人工智能生态的建立等方面提出具体实施意见。
罗兰贝格全球首席执行官常博逸
用好人工智能才能掌握未来
不管是人才培育还是行业应用，上海都有非常好的条件，可以发展为非常重要的人工智能产业集聚地。但首先，每当提起人工智能，人们第一个想到的都是展望未来。但，如何才能掌握未来？相信每个人都有自己的想法。为了更好的掌握未来，我们要做的第一件事其实是设想未来。
理解未来的方式多种多样。2000年，我与未来学家肯尼·希施霍恩见面，在他位于伦敦的办公室中，肯尼拿出一部手机，问我这是什么。我回答：“这是一部手机。”肯尼却说，你从事咨询行业，但你却对未来一无所知。
于是他再一次问我；“这是什么？”我回答：“这是一部摩托罗拉品牌的手机。”没想到他却说：“你的回答还不如第一次。”2000年，如果说手机会成为我们人生的“遥控器”，似乎很难想象。但8年后，iPhone诞生，直到今日，人们的生活已经被智能手机改变，说明未来其实距离我们非常近。
目前，人工智能主要用于两大领域，一是计算机，二是智能手机及移动应用程序，后者的使用面更为广泛。我们预测，首个价值1万亿美元的企业将来自人工智能领域，这个领域背后有一个价值2000亿美元的市场。我们预测，人工智能领域将从五个纬度改变我们生活的社会。
首先，人工智能将改变人类接触社会的方式。当每个人都在使用智能手机，世界在指尖变得触手可及。值得注意的是，计算机对应的是只有“0”和“1”的二进制编码，人与人之间的接触则截然不同。因此，人工智能将带领我们走进真正数字化的世界。
第二，人工智能的使用范围将超出商用，将像电力一样被广泛普及。
第三，人工智能将大大改变人们收集数据的方式，尤其在今天，数据已经被认为是最具价值的资产，相较1000年前，如今我们每天产生的数据无疑可以用“海量”来形容。无论是脸书还是腾讯，下一步都将跨入人工智能领域，在半年的时间内，人类就能搜集到人类社会过去几千年都搜集不全的数据，但如何让数据带给我们更好的生活，却还需探索。
第四，我们预测未来数以万计的公司都会秉承“经营理念+人工智能”的商业模式，只有结合人工智能的应用，商业领域才会有更好发展。
第五，人工智能将变得如影随形，从远程掌控，到预测和掌控职业规划等我们人生后续的发展轨迹。
德国工程科学院院士OttheinHerzog
智慧城市需要智能平台统筹规划治理
人工智能和数字化有机结合，能够更好地帮助我们改善城市生活，对城市集群的发展也会有重要贡献。
目前，我们在城乡协同发展上遇到一些问题，同时一些地区仍存在生活质量问题和社会风险。这些问题出现，主要是由于信息的不协同，且很多的信息并未得到充分共享。我们可以通过数字化的方法来解决区域性问题，此外我们还可以通过人工智能手段来预测或模拟解决方法，以便积极应对城市中发生的问题。
当前的智能技术已经能够较好地解决城镇化过程或城镇群中存在的问题。通过智能化提升管理方式，可以改进城乡治理，使城镇群更加协同发展，也能帮助中国更好地来推动新型城镇化战略。
因此，不仅是中国城市，世界范围内的许多城市都需要有一个智慧型平台统筹规划和治理。在城市规划过程中，数字化手段常能提供较理想的解决方案。比如自然语言处理系统可以更好地分析人们的意愿和行为，通过互联网让所有利益相关者都参与规划过程，贡献自己的力量。
人工智能在日常生活中已经处处可见。大楼中的实时感应器就是物联网数据采集的典型端口，通过数据诊断进行智能分析，能为大楼使用者提供更加便捷的服务。
眼下我们都需要抓住这样一个机遇，也就是全球范围内的机器人学习浪潮。我们预测到21世纪中期，在遵守FIFA所有规则的情况下，完全由机器人组成的足球队将赢得世界杯冠军。从人机对战的历史来看，尤其是过去20年的对战记录，我绝对有这样的信心。
但我们必须扪心自问，人们究竟希望人工智能完成哪些目标？这一点必须探究清晰。
在人工智能应用最为广泛的推理演算和问题解决方面，人工智能系统已经提供了有力支撑，包括知识工程、深度学习、城市规划、自然语言处理、各类识别技术、动作掌控、机械操纵等诸多方面，尤其在机器人操作和智能生产方面，人工智能都能帮助我们达到进一步创新。
在德国，智能服务一定绕不开物联网系统，确保所有设备和人都可以通过物联网进行沟通互联。德国推崇的“工业4.0”与“中国制造2025”有类似之处。这些战略的愿景都是，希望通过各类智能系统，包括智能产品、智能生产、智能工程等，来实现所有数字化生产。最重要的是，人类身处的各类环境都要互联互通，这样的话才随时进行自我调整，让我们的生活因人工智能变得更美好。
麻省理工学院名誉校长EricGrimson
我们能够把年轻学者培养成世界杰出的科学家
一项科技研究成果，在几年后可能会带来改变世界的颠覆性效应。MIT从不停止对科学的探索和对创新的培育。
MIT从1963年开始创立第一个人工智能项目，此后分三个阶段开启人工智能研究：对感知控制系统的研究，诞生了最早的机械手；对人类运动的研究产生了行走机器人；从人和电脑的视觉研究中，形成了今天的人脸识别、智能侦查等成果。未来人工智能的研究趋势将集中在医药、生物、互联网学习、辅助驾驶和影像识别领域，其中基于城市规模的人工智能监测系统，将在上海、波士顿等大城市中得到广泛应用。
MIT每年为全球贡献800个科学专利，13.5万校友中有25%是企业创始人，全球三万多家公司都是由我们的校友所运营的，共计创造了460万个工作岗位。把这些公司的所有营业额加起来，可以达到1.9万亿美元。如果MIT是一个国家的话，以GDP来排名，能在全球排名第十，位居俄罗斯和印度之前。
这背后得益于一个从学校内部扩散到外部的创新培养生态系统，能够把年轻学者培养成世界杰出的科学家。
MIT为学生提供综合性的创业者空间，学生实践创业项目能获得最高2.5万美元的资助。一个专门针对本科生的项目，让全校95%的本科生有一年的时间和研究生、教授一起从事尖端的研究项目。每年暑假，900多名本科生通过MIT的全球实习计划飞往全球25个不同国家的不同机构实习。
让不同学科的学生共享同一个研究空间，可以促进他们自由交流，产生学科交叉和碰撞，这往往能碰撞出最多的创新火花。MIT跨学科的学院环境设计，从物理空间上鼓励跨学科研究。机器与工程实验室、化学与工程实验室、生物与工程实验室、融合媒体实验室等，一个个创新的“热点”遍布学校各处，这些学科交叉的实验室都是每年MIT产生最多发明专利的地方。
环绕着MIT5分钟路程的范围里，谷歌、IBM、EMC、微软等众多科技企业组成一个生态圈，成为学生就近创业、实习、和企业合作研究的基地。MIT支持设立的“剑桥创新中心”，目前已有500家初创企业诞生于此。
有创新的想法，有“玩”的场所，还要有鼓励学科交叉与交流融合的空间，以及支持技术转化的政策，这是组成一个创新生态系统的关键要素。MIT本身就是这样一个创新的生态系统。
