“所以，你是一个坚定的人工智能无威胁论者吗？”
杨元庆想了想，回答我：“是的。”
这是我与他之间关于“人工智能威胁论”的讨论。
在他看来，人工智能（Artificial Intelligence）的说法容易带来误解，会让人担心AI将取代人类；所以他认为更准确的说法是：增强的智能（Augmented Intelligence）。
在增强智能这个基础上，才能得以往下谈智能医疗、智能制造等等。
他认为互联网是数字化时代的产物，未来则是智能化时代，这既是基于互联网，肯定又会超越互联网和数字化时代，“未来互联网只是一个工具，像电话线一样，它不可少，但远远不是全部。由于IoT带来数据的膨胀，加上计算力的加强，和算法的优化，会带来行业智能，或者产业智能。”
因此，他认为“工业互联网”的说法不够精确，这并不仅仅是工业，而应该是全产业和行业，而且也不能只有互联网，应该是产业智能或者行业智能。
“过去我们谈到智能制造就是 机器人 ，机器臂。这只是数字化的设备，机器人、机器臂对应的是IoT，而不是智能制造的全部。我们要真正实现智能制造的话，最后一定是围绕着大数据、计算力、算法来考虑。”
关于大数据，他把它比喻成能源，“因为有了互联网，网络无处不在，才诞生了IoT，更多的智能终端。其更大的意义在于，越来越多的终端，会产生越来越多的数据。”
在有了数据之后，计算力开始发挥作用，“光有data还不够，数据经过整理和分析才有价值。所以现在有边缘计算，云计算/云服务，这个总体就是计算力。数据要存储、归纳、整理、分析，要有足够的计算力来支撑。这是另外一条线驱动我们向未来智能化时代过渡。”
更重要的是算法，这也是他认为人工智能不会威胁人类的最重要原因之一，“机器的智慧是基于人的智慧，算法都是人类定的，它只是在增强人的智慧。”
基于这种对于智能的理解基础，他认为人工智能将全面介入人类的生活、生产当中。
以智能制造为例，他认为智能将体现在整个制造的设计研发、供应、生产、销售、服务五大链条中。他认为，智能制造更加准确的定义是从自动化和信息化基础上进入智能化，是对全价值链的推进，是基于越来越多的智能设备所产生的数据，基于边缘计算和云计算的数据，基于深度学习的算法所带来的制造行业的智能。
“比如说设计研发，我们的产品要一代代往下走，怎么设计？怎么研发？要基于前几代客户的使用数据，供应链上下游的技术变化等等，来进行设计，再用智能的方式进行模拟测试，看是否符合设计的要求。”
到了供应端，智能将有可能解决以往遇到的最大问题：供需不平衡，“对于制造型企业，最大的问题是供需不平衡，供过于求，供不应求，都是企业的损失。但现在随着增强智能，或者人工智能的发展，就会大大改善这个问题。我们现在实际上在用大数据进行需求的预测。大数据不仅仅包括我们过去销售的历史记录，每年波峰波谷清清楚楚，机器最终预测就会比人的预测准确度高很多。”
生产和销售同样如此，就连服务，目前也已经广泛智能化。
采访结束时，杨元庆站起身，又补充了一句：“有矛必有盾，只是车到山前必有路，不用过于担心。”
