深圳会展中心
“创新引领未来”主题论坛
时间：2019年11月15日 13：30—17：30
地点：深圳会展中心五楼簕杜鹃厅
实录内容：
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
各位下午好，这里是2019中国高新技术论坛“创新引领未来”主题论坛的下午场，欢迎各位回来。
今天下午我们将会围绕数字之城、智慧出行、城市能源智慧互联网这三个话题展开讨论。今天下午一共有八位嘉宾在这里发表主题演讲。第一位演讲嘉宾是同济大学副校长、中国工程院院士、德国工程科学院院士、瑞典皇家工程科学院院士吴志强先生，他的演讲主题是“未来城市与智能规划趋势”，掌声有请！
演讲嘉宾 吴志强 同济大学副校长、中国工程院院士、德国工程科学院院士、瑞典皇家工程科学院院士：
非常高兴有这个机会向大家汇报未来城市和智能规划的发展方向。
人类历史上从来没有经历过像现在这样巨大的城市未来展望的可能性。人类城市8000年来一直陪伴着人类文明一步一步往前走，在西文中，“文明”（civilization）和“城市”（ctiy）这两个词是同源的；而在中华文化中，我们一直把自己的城市作为文明宝藏的储存地，在城市中保留了文明最高级的成果，保留每一段文明中创新的最高高度。有一位欧洲学者非常专注研究中国的城市，他发现，中国人的城在历史上的作用就是把自己最好的文明成果保护起来，不管是孔庙祭天地，还是整个建制、文化都是靠城市围起来。到公元1000年左右，中华文明出现一个非常重要的跨越。从唐朝开始直到宋代，城市里的封闭的内巷被打开，原本城市围起来的空间内的第二层封闭取消，人们的生活从一个街坊内的生活成为街坊和街坊间的流动。也就是说，中华文明跨向了以“市”为主的交流、交融。因此，这位欧洲学者认为中华民族是在1000年以前进入了交流为主的文明。“城”与“市”先后构成了中华文明。城市伴随文明的发展而发展，谈未来的城市，也必须要看城市所承载的文明。
今年6月，我作为中国工程院代表参加了在伦敦举办的“全球重大挑战峰会（Global Grand Challenges Summit, GGCS）”。该峰会由中国工程院、美国工程院和英国皇家工程院三院每2年联合举办一次，每个工程院派3名代表，与世界各领域的顶级科学家共同交流世界重大挑战及应对这一课题。伦敦GGCS峰会的主题是，在这个不可预测的（unpredictable）世界里，我们可以采取什么样的措施和解决方案来应对，以把握自己的明天。我在峰会上做了关于城市发展规律的报告，提出了我的观点，虽然我们身在一个不可预测的世界，但世界的变化仍有规律可循。比如，从更长的时间维度观察，人类的能源使用情况是可预测的，到2060年，人类能耗的总量不会减少，但其结构会发生重大变化，风能、太阳能、可再生能源、天然气清洁能源的使用大量增长，目前，煤炭占了全人类使用的能源的40%，但在10-15年内，这个比例会下降到20%以下。煤不只是燃烧殆尽的燃料，而将恢复它作为可提炼各种化工产品的资源的价值。
人类的技术进步也是有规律的。从机械革命开始，铁路、电视机、计算机等改变人类历史进程的新技术不断涌现；生物医药、生物革命、可持续技术等改变了人类的寿命和生命质量。现在，我们正处于第7波技术革命中，正是由数字、人工智能等各项技术带来的人类生活的智化，是地球智化的文明。
我与团队做过一项关于全世界220多个国家和地区历年城镇化人口分析，可以看到60年内每年城镇化率都在上升，但各个国家的城镇化率在每间隔11年时有一个明显的波动，有的下降，有的突然上升，然后再恢复平稳。当我们再收集、分析世界粮食产量数据时，发现各国粮食供应也呈现11年出现一次波动的规律现象，而11年正是太阳黑子数波动的周期。粮食产量与太阳黑子数呈负相关，丰年对应高平均太阳黑子数，歉年对应高平均太阳黑子数（赵四强，1983）。正如俗语“小灾进城、大灾出城”所体现的，太阳黑子以粮食产量为手段，控制了城镇化的进程。正是最底线的自然规律，决定社会规律和人的流动，继而决定了经济规律。一切皆有“天命”，正是自然规律的不可违背性。
我的专业是城市规划，我致力于回答建筑和规划的未来会怎么样。
技术预测也一直是国家科技发展计划中非常重要的组成部分。自1956年起，中长期科技发展预测工作持续开展了5次，历史上的每一次的国家科技发展预测工作对制定《国家中长期科学和技术发展规划纲要》、国家科技发展规划、国家五年科研立项，起到了关键的指导作用。2002年，时任建设部常务副部长叶如棠部长委托邹德慈院士对2006-2020年我国应在城市与建筑领域优先发展的科技进行预测工作，我非常有幸，作为刚从欧洲留学回来的小青年，被邹德慈院士召入工作团队。我们团队经过多次头脑风暴讨论，提出了5个关键词：1、动态监测；2、空间节约利用；3、绿色建筑；4、城市生态，5、城市信息平台。这5个要点在《国家中长期科学和技术发展规划纲要》(2006-2020年)增设的第9领域“城镇化与城市发展领域”中被列为优先发展的技术主题，对城市规划与建筑领域的发展起到了非常巨大的作用。我们也很高兴地看到，2002年的预测被今天证明是完全正确的。
现在，我们来到了2020年的前夕，回到了新一轮的起点。我们应预测到2035年，什么将决定人类城市的命运，中国城市未来又有哪些最重要的趋势？我认为有6个趋势不可避免。
一、生态文明。人类的价值观，无论从国家层面还是个人角度，无论是工人还是农民，对生态环境的重视已经达到了历史性的高度。欧洲的生态觉醒大概发生在1970-1980年代，他们因工业、城市发展而遭受的上百年环境污染在1975-1985年间才开始被大规模治理，也正逢我国改革开放。当时我们看到的洁净的西方国家城市并不是一开始就是这样美好，他们也曾经历过现在的中国正面临着的环境污染问题，甚至更为严重。英国从1851年起，德国从1893年起，美国从1918年起，日本国从1953年起，一步步遵循人类发展的规律走来，直到1970年代才看到环境治理的成功，没有任何捷径可走。中国也将在未来15年集中治理生态环境。
二、城镇化建设从“量”的增长转变为“质”的提高，以满足人类对美好生活的向往。城镇化进展速度使农村人口日渐减少，不再产生建设新城市的劳动力。我曾参加工程院的一个项目，在徐匡迪主席的带领下走访9个省进行调研，我们获得了一个基本的数字，即1990年后出生的青年，不再务农，也不再学农，农村人祖祖辈辈在土地上的劳动技能、生产技能、生存技能面即将消逝。
三、未来经济发展拉动产业结构调整。只有从体力城镇化成功转型为治理城镇化的城市才能在未来保有生存发展的权利。
四、高效可靠、绿色低碳的城市基础设施运营体系，解决污染、拥堵、低效等问题。
五、大都市群落圈化、部分城市紧缩以及人口老年化等社会问题。我与团队就城市发展规律的探索展开了海量的数据挖掘，分析比较了世界各主要国家在各自不同城镇化率上的产值变化和集聚状态，以此预测，未来人类会在十大圈层内高度集聚：中国的京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区，美国的东海岸城市群、西海岸城市群，日本大阪-东京城市群，集聚其全全国大部分人口，农村地区只剩3%人口，印度沿喜马拉雅山脉城市群、沿印度洋城市群，欧洲大伦敦区城市群和南欧金香蕉城市群。人类将加快在这些圈层集聚的速度，人类活动在群落内高度密集，与群落外部差距加大，圈层外的区域会受到巨大挑战。同时中国也将面临快速老龄化的问题。
六、科技飞速发展对城市领域可能带来的颠覆性变革，大数据、5G将导致新的城市规划、城市建设和城市管理模式，人工智能（AI）、机器人、3D打印、以及虚拟现实技术（VR）以及增强现实（AR）将导致全新的建筑和基础设施建造施工方式。
在这6大趋势的影响下，我预测未来15年里，以下6点的技术突破至关重要：
一、覆盖中国整个国域的空间数据库。我与团队在2014年研发完成市长决策桌，即“智慧城镇数据平台系统”。系统通过各机构与部门的接口，将城市发展业绩、资源统筹、向上联络、意见汇聚、城市安全、日常管理、重大项目、案例剖析等8大块市长决策的内容的数据整合入市长决策系统，实现对城市发展关键信息的监控和预警，使决策者实时获得最新的信息，以快速、全面了解本市状况，从而做出最恰当的反应与决策。2018年底，我们建构了全世界最大、最完整的城市数据库。识别了全球1km2以上的城市共13810个，这个数字是同标准、科学识别，不同于传统的各国不同标准的界定。可以说是首次向世界宣布了真实存在的城市数量，弥补了人类对现有城市数目的认知的空白。数据库每天自动读取10万篇文献，通过人工智能语义分析掌握城市动态。这个数据库平台为未来全球城市链接网做好了准备。目前平台开放1000个城市的即时数据，明年将开放到3000个。
二、人的生活、活动与天地之间的关系达到前所未有的和谐。借助大数据技术，人类对于城市发展的规律的发现、理论架构、模型架构、高新研究方法等会在未来15年大规模涌现。传统的城市规划、建筑设计是理想导向的，人类带着自己乌托邦理想的社会、理想的国家去建设一个城市。工业革命后，城市问题凸显，城市规划和建筑设计又转为问题导向，旨在解决当前急迫的问题。现在，借助大数据和人工智能技术对城市规律的挖掘，我们可以遵循城市本身的生命节律，即其在时间和空间维度上的规律来做规划，即规律导向的城市规划。
我们收集、分析了世界上所有219个国家和地区的城镇化数据的变化。1960年代至1980年代之间，所有国家的城镇化率都由低（低至10%）向高变化，没有一个国家的城镇化率是倒退的。在城镇化率达到60%之前，各国的城镇化发展态势基本是一致的，一个人从农村迁移到城市，可提高3倍收入，在提高3倍劳动生产力的刺激面前，即便有个别人因为自身的原因自主选择留在农村，但作为人类整体是不能抵制城镇化的向前发展的，我把这个阶段的城镇化定义为“体力城镇化”，即农村体力劳动转移为城市体力劳动。而城镇化率到达60%时，分叉点出现。如上所述，80%的国家无法逃离1.8万美金的人均产值的陷阱，成为二流国家，只有20%的国家的劳动生产率持续增长，进入“智力城镇化”，国家成为现代创新社会。我把这个分叉点以后的城镇化定义为“第二次城镇化”，而我们中华民族正处于这个分叉点，如果积极采取战略措施，就会陷入体力城镇化的陷阱。发现这样的城市发展规律之后，城市规划将和传统的做法完全不同，不再只看理想，不顾客观规律。
又如在北京城市副中心总体城市设计工作中的运河河带设计中，我和团队收集分析了世界上所有流经城市的河流岸线数据，获取高频度更新、颗粒度大幅度缩小的观察信息，可精确到即时5、10、15分钟内河岸商铺、租金、人群停留时长等信息。我们据此归纳出一个空间形态上规律，即城市河流的凹岸的地均产值是凸岸的3倍。从商业、人流、文化休闲、服务等各方面数据来分析，都是这个结论。大数据和人工智能技术提供给建筑设计的史无前例的强大技术，使规划设计师可以站在人类发展的规律上架构未来的城市，站在全人类、全历史的文明基础上进行再创造，这和“拍脑袋想”和只治今天的“病”的规划达不到的高度。
三、城市精准诊断。过去对城市问题的判断就像老中医号脉，不能定量。而正如现代医学中的定量诊断开始，城镇化研究中也出现了定量精准诊断，精度可聚焦到小区、街坊。为什么生活在这个小区的居民人均寿命、幸福感比另一个小区高，对城市老化和更新进行跟踪、智慧运营等这样的问题在未来15年里一定可以得到技术的解答和应用。我们在这方面探索的成果是2016年研发的应用与北京城市副中心的城市信息模拟（CIM）平台。在平台界面上点击任一地块，可即时获取其实时数据，包括建筑面积、人口、15分钟步行距离内的教育和服务设施等信息，支撑城市资源配置与功能平衡。
四、未来绿色建筑和健康社区。绿色建筑的发展从单体走向群落，从物质走向环境，从环境走向生态，从生态回归对人的身心健康。比如，未来架构新的社区，就必须清楚这种类型的社区在世界上有多少种，生活在其中的居民寿命水平如何；如果一个社区经过设计可使居民的平均寿命增加，那将是人类巨大的突破。利用对人类身心健康影响因素的全要素模拟，这种设想的实现也并不遥远。
五、智能建造与部件移植。3D 打印、机器人等技术将被大规模应用与城市规划与建筑设计。如某个城市部位的精准移植，某栋建筑使用机器人完美砌砖等，在2035年一定能够实现。
六、智能创作与自主推演。我们作为规划师、设计师，城市的创造者，将经历规划设计的三大智化。
工作对象的智化。我们过去的创作在交付给建造部门、建造部门交付给业主后，工作就算完成了，设计的成果是工作的固化和终端。而人工智能4.0将在工作过程中自发应对人的情感，创造回应情感的对话和互动，即规划、设计的产品建成之时，也是它智化启动之时。比如一个新建的会展中心，每天通过数据感知温度、人流、心情、使用便利度等，进行判断，并从中学习，从一个终端产品成为更为智慧的生命衍生，具有情感、温度。规划设计将发生翻天覆地的变化，不再只呈现一个终端产品，而是在交付时就赋予其在生长过程中日渐智慧的智化能力。
工作主体的智化。作为创作主体的规划师和建筑师所使用的工具将越来越智化。人工智能3.0提供自我创新创作的技术可能。传统的规划、设计师不像今天的从业者可使用如此多种的公开平台、智能平台、3D推演等智能规划工具。
工作方式的智化。传统的规划和设计的工作方式好比部队编队作战，一个人带一个团队；而未来的创新、智能联网使世界上的不同团队以最佳优势联手，形成群落创作成为可能，也是未来规划设计行业的生态环境提升的重点。
我与团队在过去十几年来研发的人工智推演技术已可实现：
1 城市人口推演：包括城市人口总量，以CityGo城市生长推演系统为基础，以13810个城市的30年全样本数据训练这个系统，归纳出7个城市发展的类型，再令其推演城市2005-2015年的发展以检测推演的准确性，训练完成后的CityGo可用于推演城市现在至2035年的发展类型和人口规模；也可推演不同年龄段的人流在不同时间段分布在城市不同空间的情况；
2 城市用地推演：可按15分钟步行范围配置日常生活中的六大要素，职、住、学、商、医、休，使其符合不同类型居民的宜居要求；
3 城市密度推演，智能配置城市建筑的高度、密度；
4 产业空间推演；
5 城市资源推演，城市发展中的能、水、物、地、气、耗六要素的智能预测和配置；
6 城市交通推演，指导城市交通疏导或智能分配用车；
7 空间形象推演，预览不同风格建筑形成的城市形象；
8 城镇群落推演；
9 建设时序推演；
10 方案比较推演，推演不同方案的发展效果，为方案选择提供决策依据。
未来15年里，我相信这三大智化，工作对象智化、工作主体智化、工作模式智化会给城市规划与建筑产业带来革命性的变化，这就是我看到的2035年的城市的世界。
最后，为大家提供一个群落创作平台：我与团队目前正负责联合国教科文组织与中国工程院联合建设的国际工程知识中心（IKCEST）的智能城市网站（iCity），收集与工程科学和技术相关的各种数字资源、构建公共数据服务平台、协调专业知识系统的构建，为工程、规划与设计从业人员提供全球性的知识服务。未来三个智化的内容都在这个网站上进行试验，如可以查到1000个城市的即时数据，可查询所有得过联合国奖项的最佳城市设计案例、各类文献、新闻，人工智能即时翻译的课程；同时网站后台每周自动读取和分析10万篇文献，提取文献所反映的一个城市的情绪指标。这个群落创作平台的搭建，是为城市规划与建筑提供阳光雨露的一个试验。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢吴志强先生，吴志强先生的这场演讲是这两天最为精彩的主题演讲之一，吴志强先生是能够看到过去，更能够看到未来的人，他是站在人类文明发展雄浑的尺度上，为我们分享了城市发展的未来以及城市建筑未来智能化的趋势，我们再次以热烈的掌声对吴志强院士表示由衷的感谢。
接下来要请出的演讲嘉宾是富士通（中国）信息系统有限公司制造业事业总部总经理兼华南分公司总经理王皓先生，他的演讲题目是“与您携手共创未来”，掌声有请。
演讲嘉宾 王皓 富士通（中国）信息系统有限公司制造业事业总部总经理兼华南分公司总经理：
大家好，我是来自富士通（中国）信息系统有限公司的王皓，非常荣幸有这样一个机会和大家分享一下富士通在数字化转型方面的战略及我们和客户共同实践的一些成功案例，衷心的希望接下来可以“与您携手，共创未来”。
首先，请允许我简单介绍一下富士通公司。
大家可以看一下这张主营业务构成图，集团2018年度销售收入370亿美金，其中74.6%，即281.4亿美金来自技术解决方案，即IT领域。作为全球领先的IT公司，富士通为客户提供硬件、软件产品及咨询、实施交付、运维等全方位服务。目前，数字化转型业务所占收入份额还比较少，但最近几年的增长速度非常惊人。
此外，富士通还是一个大型制造企业，在日本、中国、美国等全球多个国家拥有众多工厂，涉及并生产半导体、手机、个人电脑、服务器、存储、超级计算机等多种产品。
接着，通过6种数据谈一下富士通的全球影响力。第一种数据：客户，财富500强中超过50%是富士通的客户，日本的大企业几乎90%以上都有使用富士通提供的服务。第二种数据：员工人数，全球合计13.2万人，其中，在华36家投资企业合计超过1万人。第三种数据：现场服务国家和地区，富士通在全球100多个国家设有分支机构，在180多个国家和地区提供现场服务。第四种数据：专利，包括申请中的数量在内，公司拥有超过10万件专利。第五种数据：规模，2018年度IT服务企业排名日本第一，全球第七。最后一种数据：500强最新排名：349位，被财富杂志评选为“全球最受赞誉企业”。
进入数字化时代后，紧跟时代大潮，富士通正在启动全面的商业模式转型。从传统的按照客户需求提供系统集成、系统开发服务的IT服务商转向利用数字技术与数据，活用公司内部，包括众多工厂的实践经验，帮助客户进行业务改善及创新的数字化转型服务公司。
富士通的数字化转型目标非常明确，就是为各行各业的客户创造新价值。为达到这一目标，从技术而言，既需要投入巨资进行自主研发，比如量子计算、人工智能、5G等核心领域，也要整合各类合作伙伴的研发成果、技术与产品，例如物联网、云服务。技术整合后形成有效的解决方案，通过咨询与交付服务，为包括制造业、零售业、金融行业、交通行业等企业与社会带来新的价值。
富士通在全球拥有家研发中心，每年投入收入的3.4%，约12.2亿美元用于研究开发核心技术。在十月份刚刚召开的研发方针说明会上，全球CTO古田先生宣布富士通的研发投资将聚焦数字化转型相关的七大领域。即包括量子计算、高性能计算在内的计算领域，兼具深度学习与广度学习能力的人工智能领域，最近全球备受瞩目的5G领域，包括多元素生物识别技术与按需安全服务的网络安全领域，以混合云与多云为核心的云服务领域，包括Virtuora身份认证服务、数据湖、区块链数据连接在内的数据服务，聚焦德拉塞娜流数据处理架构、边缘计算、实时数字孪生的物联网领域。
提供咨询与交付服务时，富士通有着兼具IT业和制造业的独特优势。一项新的产品或解决方案推出后，通常最先用在集团下属各个工厂进行实践，在实践的过程中积累经验与成果，并不断完善产品与方案，最终转化为业务改善咨询+IT解决方案的配套服务提供给客户。以图中为例，富士通的工厂从研发设计、产线布局到生产制造的多个领域均有软件产品进行实践，由此转化为右侧提供给客户的整套工具与方案。
在数字化转型服务的过程中，富士通和制造业、零售业为主的各种行业客户共同进行了业务改善与创新。打造了遍布全球的多个成功案例。
接下来，我将为各位简要介绍几个典型案例。
先从制造业开始说起，第一个案例是东丽株式会社，东丽是一家总部位于东京，创立90多年的化学工程公司，给优衣库提供制作衣服的化学纤维，给波音客机提供做舱内装潢的素材，在生命科学领域，特别是心血管药物，人工肾脏方面颇有建树。
富士通和东丽株式会社联合进行研发，通過Digital Annealer（量子计算）技術來预测最穩定的蛋白質分子結構，用于制药。在应用量子计算技术前，通过计算机只能对较小的蛋白质进行预测。对较大的蛋白质，使用電腦進行3到4小時的演算後仍無法获得答案。而富士通的名为Digital Annealer的技術只花約20秒的時間便能找出答案从这些候补中探索出最稳定的结构。这大大缩短了新药研发周期，为东丽这样的制药企业提供了有着革命性的价值。刚才我们提到了名为Digital Annealer的量子计算方案，这是富士通公司从量子计算的原理中获取灵感，並在当前的半导体技术中得到实现的唯一能夠解決现实世界中复杂排列組合优化问题的商用解決方案。2018年5月，我们推出了第一代Digital Annealer，具有1,024位处理能力，可以计算出东京湾地区交通的組合优化问题。2019年4月，我们开始提供具备8,192位处理能力的第二代Digital Annealer，可以分析整个东京都地区交通的組合优化问题。而下一代的Digital Annealer预计增加到100万位的处理能力，将帮助优化整个关东地区（东京+周边五个县）的车辆路线，疏导交通流量，解决交通课题。
接着介绍制造业的第二个成功案例，上海仪电集团：
上海仪电集团是上海国资委管理的大型集团企业，在国内及全球下辖多家工厂及分子公司，和包括索尼、松下等全球知名企业均有合资建厂。富士通携手上海仪电集团启动了一项智慧工厂示范项目的建设。结合仪电显示材料工厂的现状以及具体需求，我们结合了大数据、智能仪表盘、IoT等创新的数字化技术，帮助该工厂逐步打造透明可视化的智慧工厂，量身定制了一套完整的产线能源及故障预测的监控和可视化智能系统，从而提升其整体制造智能化水平。凭借技术的先进性与行业示范作用， 该项目也成功入围了由国家工业和信息化部评选的智能制造试点示范项目名单。基于项目的成功，富士通还与上海仪电旗下的上海仪电电子（集团）有限公司共同投资组建一家专注于提供智能制造综合服务的合资公司。
富士通为制造业客户提供名为工乐未来的数字化转型平台。
平台由数据采集层、数据存储层及数据分析与服务层构成。采集层解决数据收集、工厂仿真、人工智能应用、机器人程序交互等现场问题，数据存储层解决数据存储、数据清理的任务，数据服务层则负责可视化展现、数据分析、预警等功能。
接着介绍一下零售行业的案例。
相信全家便利店的名字大家都知道，这是位于台湾的由富士通和全家共同打造的科技概念店。
富士通将机器人、光传输技术、视频信息传输解決方案以及基于区块链技术开发的数字化印章平台等項目，提供顾客购物之外的全新互动体验。此外，搭載雙鏡頭的3D人流計數器及與POS系統連結的電子貨架標籤系統等多項佈署在店內的技術，可有效優化店舖作業流程，避免不必要的浪費，進而降低營運成本。
之后，介绍两个人工智能的应用。第一个是手写汉字识别。
通常，人类可简单识别文字、图像、声音等媒体。但计算机很难做到，因为会发生识别对象的变形、明亮度不同等各种变化，并存在类似的对象物体，该问题成为人工智能研究的一大课题。
富士通在文字识别领域拥有几十年的丰富经验，手写汉字识别技术在金融、保险领域被广泛应用，并在中国政府的人口普查中得到采用。2010年开始从事基于深度学习(Deep Learning)的人工智能文字识别技术研究。2013年开发了人工智能文字识别技术，在文档图像处理权威国际会议举办的手写汉字识别竞赛中获得第一名（识别率达94.8%）。人工智能的第二个案例，体操比赛评分辅助系统。富士通研发的这套系统使用3D激光传感的独特技术，可以从远处捕捉选手的动作。选手的动作数据通过人工智能（AI）系统可以自动评分。本技术预计在明年的东京奥运会上正式应用。
刚才两个案例用到的人工智能解决方案名字叫迅雷，是富士通自主研发的产品。
解决方案中包含感知与识别、知识处理、决策支持三部分功能，目前迅雷的翻译平台已经向富士通13.2万员工开放，日常工作中需要用到的中日互译与英日互译均在使用该平台。
分享了很多的成功案例，最后看一下内部转型。富士通认为欲变人，先变己，这样才能推己及人。
在工作方式、思维方法培训、流程简化和企业文化四个方面均有重大改变，不再强调整齐划一、而转变为重视多样性，灵活性。培育创新的土壤。
富士通的发展愿景是做负责人的全球企业，对环境、社会等做出贡献。我们中心希望在接下来的日子里可以“与您携手，共创未来”。
我的分享到此结束，谢谢大家。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢王皓先生为我们闷响富士通数字时代转型的实践，如何由IT转型为一家数字化公司。接下来要请出的演讲嘉宾是车主邦能链联合创始人兼CEO王阳女士，她的演讲主题是“用数字化定义能源新基础事实”，掌声有请。
演讲嘉宾 王阳 车主邦能链联合创始人兼CEO：
感谢主持人，感谢大家。
我作为一个户口在深圳，目前在北京创业的半个深圳人，我们的企业——能链集团（车主邦、团油、快电）在B+轮时候的投资方，就包括中小企业发展基金（深圳南山有限合伙），所以我们也算半个深圳的企业，非常荣幸有这样的机会跟大家分享我们怎么做数字能源和智慧能源这件事情。
作为一家“非知名”的创业公司，现在想通过两个场景帮大家来了解一下我们能链集团在做什么事情。刚才蘑菇智行的邓总说他们正在把车的生态和场景打通，帮助车提高能源管理效率20%。那么，它的能源管理效率是怎么提高，怎么跟线下的加油站和充电桩联系起来，这就是蘑菇车联背后，我们能链集团在为他们提供解决方案。大家打开蘑菇车联里面的加油服务就是由我们提供的。
今天我们的主题是讲智慧城市。目前，交通、物流、出行包括车，已经全部都被数字化掉了，但是能源补给还没有被充分数字化，所以我们就需要一张数字化的能源网络来给出行平台、车联网平台提供服务。目前我们是国内最大的第三方能源解决方案提供商，我们把自己定义成用数字化来定义能源新基础设施。
能源变革经历
首先，我们看一下全球范围内能源行业在经历怎样的变革，我们把能源行业分成三个发展阶段，第一个阶段是以能源生产企业为主的阶段，谁手里面有资源，能产油、能产电，谁就有话语权。
到了中间就变成谁手里有渠道，而渠道过剩之后就到了第三个发展阶段，即以用户为中心的平台型公司。谁手里有车主、有用户、有车队、有加油的需求谁就有话语权。
欧美对标企业先例
我们可以看一下欧美是怎么做的，国外目前有两家上市公司，一个叫FleetCor(NYSE:FLT)，另外一个是WEX(NYSE:WEX)，其模式是司机拿着油卡可以到所有的加油站品牌去加油，车队就通过这样一张卡管理了所有的司机，慢慢发展成所有的司机不仅通过这张卡来加油，包括维修、保养、吃饭、住宿，甚至买东西全部都通过这张卡来完成。
通过做这件事情，两家公司就有了这些司机加油以及其他服务的数据，反向就可以为能源消耗提供指导，比如炼厂要怎样炼油，加油站要进多少油，要怎样为客户服务……
我们做了这些公司的股价走势图，可以看出这两家公司从上市之后股价就一直在上升。而相对的，其他传统能源企业股价走势都非常平坦，甚至还在下降。这就说明整个能源行业需要智慧、智能、数字化，以用户为中心是不可避免的趋势。
中国成品油零售市场格局
目前，美国的成品油消耗每年在4万亿左右，中国的成品油消耗跟美国差不多，但是同样的GDP能源消耗，中国所消耗的能源是全球的2.5倍。这是因为我们的能源消耗还不够智能化，所以我们的效率相对较低。因此，在中国就存在这样的机会，我们是不是可以通过对能源行业进行数字化改造，让整个能源行业效率更高一些。
中国的成品油零售市场到底是什么样的格局?全国一共有12万座加油站，其中中石油和中石化两家加起来是5万个，占了46%，这可能跟大家日常的印象不太一样。除了中石油、中石化，其余还包括二线国资，中化、中海油，和外资加油站壳牌、道达尔，当然也包括民营油站强林、大桥等。
中国的加油站有非常大的特点，除了两桶油有全国性的网络布局之外，剩下的油站是非常分散的。我们再看充电桩也是一样的，现在全国有1000多家中小型的充电运营商，在中国这么分散的能源供给市场当中，一定需要一家市场化的公司把这些加油站和充电桩聚合起来做一张这样的网络。
中国车辆端变化
我们再来看看车辆端的变化，目前中国有3亿车主，其中有8000万注册的商用车，为什么我们重点讲商用车？因为中国的私家车主更认两桶油，并且他们现在开车越来越少了，基本上中国的私家车主每7-10天才加一次油，但是这些商用车，靠这些车来赚钱的车辆是每天都要去加油、每天都要去充电的。
在中国3万亿的能源市场当中，有60%也就是2万亿是由这些车贡献的。我相信今天来参加会议的各位会有相当一部分是叫了专车、快车或出租车来到会场。整个中国的出行市场正在经历由私家车出行向更多元化出行方式的变革。
按照德勤的预计，到2050年，全中国开私家车出行的比例只会占到10%左右，大家买一辆车90%的时间是空闲的状态，还要买保险、维修、保养、停车等，要解决各种问题，所以ToB的共享化是出行行业很大的趋势。
这些商用运营车主有什么特点？他们加油是刚需且高频，因为车是他们的生产工具，所以他们对价格也非常敏感。
我们把中国的商用车做了大概的分类，第一类是在城市里面跑的小货车，比如深圳的货拉拉，北京的快狗打车。第二类是网约车，全国有5000万，日活约700万。第三类是出租车，全国有140万，全部活跃。
相对应的是加油站布局，两桶油在全国有5.2万座，他们的优点是品牌很好，网点很全，缺点是价格很贵。第二类是二线国资和外资，他们的优点是服务很好，效率很高，但是没有全国性网络。第三类民营连锁和散站，效率相对较低，并且没有全国性的服务网络。所以就亟需把第二类和第三类油站连接起来织成一张网络，打造成能源行业的携程或大众点评。
能链集团服务模式
那么，我们究竟是怎么做这个事情的？我们运用互联网技术，搭建一个大中台，一边连接油站和充电桩，另一边是连接车主平台。
目前，能链集团服务的用户，第一类就是车主平台，包括我前面提到的货拉拉、快狗打车，还有嘀嗒出行、神州专车、曹操出行，几乎市场上百分之九十以上的车主平台都是我们的合作伙伴。
第二类是各种各样的主机厂和车联网平台，包括百度车联、腾讯车联、华为车联、阿里旗下的斑马智行、蘑菇车联等几十家车联网中控大屏中的服务都是由我们提供服务的。和主机厂的合作，目前已经正式上线的是荣威和上汽大通的两款车。车主可以在中控大屏中选择油枪、油号，并完成支付。
我们服务的第三类用户是各种各样的车后市场服务平台。比如说汽车之家、懂车帝、易车、京东金融等。他们里面的车主加油服务都是由我们能链集团提供的。
第四类用户是地图商。我们给地图商提供两种服务:一种就是数据服务，你在高德地图、百度地图搜加油站，油价信息是变动的，这个实时信息就是由我们这样的第三方平台提供。第二种服务是支付服务，现在接入的是高德地图，大家不需要用高德导航到油站，再跳转其他平台支付，大家可以直接在高德地图当中直接完成支付环节。
通过这些，我们可以把中国所有的车主数字化，并且打上标签。我们可以获知这些车主在城市当中的加油习惯、充电习惯是什么样的，我们还知道车主开的是什么车，是一辆神州的司机，还是货拉拉的司机。我们知道这些数据，就可以为他们提供个性化油品和充电解决方案。
我们现在的业务已经覆盖了全国的300个城市，连接了一万余座加油站和41万根充电桩。
能链集团产品布局
下面快速过一下我们的产品，车主邦是中国最大的能源底层数据提供商，可以为各平台提供加油站和充电数据服务，团油是中国最大的职业司机加油平台，可以理解成是一款为大家做加油团购的产品，会比你正常去加油站加油有独家的折扣，团油的SaaS系统也可以帮车队做管理。快电是我们给新能源车司机提供服务的产品，也是中国最大的职业司机充电平台。
能源行业3-buy发展趋势
最后分享一下我们做能源互联网3年来总结下来的行业趋势，我们觉得整个能源行业的消费经历了3-buy的阶段，第一个阶段是Pass buy，即路过的时候去做加油。第二个阶段是LBS buy，即通过查询工具发现油站。第三个阶段是Data buy，我们基于数据找到油站。举个例子，瑞幸咖啡可以把店以非常低的成本建到写字楼里面，但是他可以通过数据触达他的用户，但是星巴克必须要把店建在购物中心非常显眼的位置才能触达客户。对于加油站也一样，原来一定要有非常好的位置，但现在可能建得稍微偏一点，我们依然可以通过数据化的平台触达到司机，因为位置相对偏一些，价格就可以做得更低一些，更有优势。
能链集团（车主邦、团油、快电）发展愿景
我们的愿景是什么？我们没有自己的加油站和充电桩，但是我们要做全球最大的在线能源零售商，为我们的合作伙伴提供服务，希望可以帮他们降低成本，把整个城市的能源消耗变得更加数字化！
再次感谢大家，谢谢。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢王阳女士，接下来要请出的演讲嘉宾是谷歌大中华区渠道业务事业部总经理白湧先生，他的演讲主题是“驾驭数字技术，拓展全球市场”，掌声有请。
演讲嘉宾 白湧 谷歌大中华区渠道业务事业部总经理：
非常荣幸今天有机会来到深圳跟大家分享。我是来自谷歌渠道事业部的白湧，我们这个部门主要是跟中国大陆不同的合作伙伴一起用数字技术帮助中国的产业走出国门出海。在开始之前先给大家放一段视频，这个视频可以让大家更好地理解我们做的是什么服务。这是郑锅集团的案例。
跨境电商非常火，特别是深圳，很多朋友只是觉得电商更适合于常规的消费品，我今天想跟大家分享的是在数字互联网的世界里面，很多传统制造业都有非常多的机会。经过这么多年的发展，整个数字体系非常适合不同的产业去尝试用互联网打开国门。今天我们通过锅炉可以跟大家诠释一下，每个企业真正开始走出国门的时候，大家碰到的第一个问题是我去哪里，哪些市场有机会，世界上这么多的国家。在互联网上，今天已经有很多免费的工具，比如谷歌的商机洞察，让你通过电脑就可以知道你的产品在全世界有哪些机会。当你知道了这个商机之后，很多企业需要建立自己的网站、APP，今天也有一系列的工具可以帮助大家很好地实现网站或APP的搭建，特别是谷歌很多新的产品。接下来是谷歌强大的广告系统，我们可以通过不同的媒体形式，比如youtube、搜索、展示、Google play，可以帮助大家触达世界上很多不同的地方和受众。我们后台还有强大的数据工具，可以帮助大家沉淀出来非常多的数据。很多企业可以通过这些数据进行非常深的数据挖掘，可以更好地了解你的客户和受众。所有的产品就像这张图上展示的，几乎可以帮助大家覆盖全世界90%以上的互联网受众，以及你们想触达的国家，这个平台已经非常成熟，希望大家可以利用这个技术开拓海外的天地。
在真实的世界里还是非常复杂的，我今天要跟大家分享的是我们怎样用最新的技术帮助大家解决互联网上最复杂的问题。互联网上的数据会随着互联网的设备和互联网受众的发展变得越来越多，也越来越复杂。举个例子，比如谷歌的youtube是非常强大的视频平台，在youtube上的视频量非常多，我们国家很多企业会通过youtube视频宣传他们的品牌做爆款产品，有很多操作都是通过视频来实现的。视频的量发展得也非常快，现在youtube上每天新增加的视频量，如果你都要看完的话，差不多要25年的时间。这就带来一个问题，我要选什么样的视频内容。今天80%的互联网访问都在手机上面，互联网上绝大部分的流量都是在移动端上。在移动端上又牵涉到怎样通过移动端推广我们的产品和服务。今天在移动端的下载量，每个月的移动端下载量超过了100亿。随着互联网的发展，我们要面对一个非常大的数字挑战，这个数字非常庞大，已经远远超过人常规的能力。我们怎么解决这个问题呢？这就要回到AlphaGo，谷歌在几年前让地球上最优秀的棋手跟机器进行了一场比赛，这个可以很好地解释我们怎样用技术去解决未来的挑战。围棋是很有意思的棋艺，如果会下围棋的朋友们都知道，围棋19×19个格子，如果要计算它有多少个变化，相对来说比较精准的计算是10的170次方，这是非常庞大的数字，从某种理论上讲超过了银河系原子的数量。我们在互联网上面对的挑战是每一次做互联网推广，我花10块钱希望得到50块钱、100块钱的回报，我希望每次投入都有回报。这就好比下围棋，我每次下围棋都想赢，这能做得到吗？就牵涉到我们需要有庞大的算力，我们需要面对10的170次方，我们要把每一种可能都算清楚。AlphaGo恰恰做到了这一点，当然这远远超过人类的能力。我们比较幸运的是生活在一个非常伟大的时代，我们今天可以用这种能力，这种能力我们称之为机器学习。我们具备了强大的能力可以去训练机器，帮助我们实现这种能力。随着计算能力的发展，我们可以训练机器去实现这样的发展。
当我们具备这样的能力之后，我们就可以把强大的计算能力运用到数字营销里面去，我们可以很好地告诉机器我们需要找什么样的受众，我每次投入希望得到什么样的回报，不管是什么样的产品，去哪个国家，可以让系统很好地学习我们的目标。机器就可以面对数十亿、数百亿、数千亿的互联网数据很精准地帮我们找到客户。这是互联网非常有魅力的事情，现在有很多企业在使用这样的技术。
如果玩过数字营销的话，你们一定会碰到很多问题。其中第一个问题是我们怎么样在互联网上对我的客户做定位，我的产品适合卖给什么样的人，我的广告适合投给什么样的人，这要有精准的维度定位，这取决于我们对互联网受众精准的理解，这些受众出现在互联网上出现的是cookie，并不是真正的人，我们需要对这个人做非常多维度的判断。我们可以非常好地利用机器学习对人进行深度画像，我们对受众的触及就会非常精准。当我们定位了这个人之后，我们要把产品形象投送给他的时候也会出现很多的挑战。就像在座每一位在手机上看一个商品的时候，每个人喜欢的展现形式是不一样的，有的人喜欢视频，有的人喜欢文字，有的人喜欢图片，不同的产品，在不同的受众、不同的时间、不同的地点要有动态的智能化组合才能打动国外的受众。这种变化的数量也是非常庞大的，也远远超过的人类的能力，我们也需要用机器学习，通过不断的智能化组合最好地实现我们对客户的影响，从而达到营销的目的。今天我们也会通过机器学习帮助他们实现这样的功能。
我们在营销上的需求远远不是简单地把广告投出去完成订单，特别是制造企业还有很多深层次的需求，有的时候我们知道有些客户表面上看上去是很好的买家，但是他的信誉并不是很好，过去经常拖欠货款。有些顾客我们觉得他可能不是很长期的合作伙伴，或者潜在的竞争对手，很多深层次的数据也会影响到我们的营销效果。机器学习也可以帮助到你们，我们今天的整个营销体系里面可以把每个商家自己的数据和客户的诉求集成到广告平台里面，通过更深层次的数据文化，更精准地帮助企业实现营销目的。今天这些技术通过庞大的数据系统和精准的数据学习方法都可以一步步得以实现。我们在今天这个世界里面，大家有很多的机会可以把你们的产品服务带到全球去，让你们的产业有更大的发展。
除了这些之外，数字营销对我们产业未来发展的影响也非常大，前面有很多嘉宾已经讲到了很多数字化的转型，我相信在座的各位也一定也有很多的体会。越来越多的企业在面对客户的时候会越来越多从互联网上面对客户，而不再是通过线下的实体店。包括今天大家的衣食住行，银行业务、保险业务，很多人要经常出差，我相信买机票已经全部从手机上买，没有人会再到线下店去买，很多服务已经转到互联网上，所以企业必须要面对这样的转型。就像一开始看到的郑锅集团，他们的很多采购方是从互联网上寻找他们的订单。随着互联网的转型，当企业意识到他们的客户都是在互联网上跟他们沟通的时候，他们的整个运营体系就产生很大的变化，他们更多以客户数据为导向，这时候会触动企业要做很多深层次的数据上的变化。最关键的是随着大量数据的积累，我们给企业带来更大的变化是对产品的革新，就像图上看到的这个产品，这是普通弯矩的产品，但是这个产品是通过互联网，通过用户使用这个产品数据的积累，经过后台机器学习的能力会不断调节这个玩具的难度和功能。它会随着你玩的深度和使用的技巧不断地调整。这种弯矩可以适用于从2岁玩到十几岁。很多的产品会变得越来越智能，而且会产生出革命性的进步。机器学习会越来越广泛地应用到很多企业的数据体系里面去，当很多企业有了大量的数据、大量的用户反馈之后，你们可以用机器学习的方法更好地生产出更合理的沉淀。在天津有一家做自行车的企业，几年前自行车的竞争非常厉害，很难做出很好的市场利润，大家都以价格在博弈。这家企业通过互联网把自行车推到国外去，他们通过大量的客户反馈发现中国的钢材某些方面并不是太理想，国外的人骑自行车不是上下班，而是周末去登山，通过大量的数据他们得出一个结论，自行车的结构需要调整，所以他们做了一个钢梁的改进，让这个自行车马上变成了爆款。当我们离开互联网的时候，通过中间商一层层销售的时候，我们没办法及时知道这种反馈，以致于产品非常容易滞销。而通过互联网这家企业找到了很好的机会，而且获得了非常好的回报。
谷歌这位科学家Ray Kurzwei，他是研究机器学习的，对所有机器学习的成果做了研究之后，他得出一个结论，他认为我们人类未来100年的发展，如果用今天的能力去评估的话，我们在未来100年里面所创造的业绩或者是突破可能相当于历史上2万年所做出来的。你们或许听说过康德拉季耶夫，他的研究成果叫康德拉季耶夫长波，他得出的结论也差不多类似，我们生活在一个非常伟大的时代，关键看我们是不是能够拥抱这些技术，能不能去开创我们自己的天地。谢谢大家。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢白湧先生为我们分享谷歌如何帮助传统行业走出国门以及数字营销如何影响产业的发展和产品的革新。 接下来要请出的这位演讲嘉宾是普华永道全球通讯、媒体及科技（TMT）行业主管合伙人周伟然先生，他的演讲主题是“5G机遇与挑战”，掌声有请。
演讲嘉宾 周伟然 普华永道全球通讯、媒体及科技 (TMT) 行业主管合伙人
大家听到我们公司的名字普华永道好像觉得是做会计的，是做审计的，这是因为我们在国内的审计业务做得太棒了，普华永道也是一个咨询公司，我们替很多企业做商务咨询、税务咨询、法务咨询，甚至是做收购兼并的咨询服务。我今天非常荣幸代表我们公司展示一下我们在咨询行业的经验。
11月份是非常重要的月份，因为有两个非常重要的日子，一个是双11，11月1日又是另外一个重要的日子，就是5G商用套餐正式推出，就正式把5G商用的大门在中国正式打开。5G对于中国未来总体的经济发展将会有颠覆性的影响。我今天要讲的是5G带来的机遇和挑战。首先简单介绍一下5G，然后再分析一下带给我们的机遇与挑战，我们也做了研究，分析了如果要在5G领域取得成功，有一些成功的要素。
说到5G，首先要知道它的三个特征，第一个是超高速的网络，它比我们现在用的4G最少快30倍，甚至可以到100倍。第二个是延迟性非常低，它的延迟性比4G短30倍，短到什么程度呢？比如我们的手碰到一个热的碟子会反应缩回来，这大概是15毫秒的时间。5G的延迟性只有1-5毫秒，比我们人脑的自然反应还要快最少3倍。第三个是高效的网络。这个网络耗电量要非常低，不要耗费太多的能源，第二可以给很多的应用在某个指定的范围内交换信息。比如智能汽车怎样保证畅顺安全地运行，这要靠一个非常有效率、可靠的网络，5G就可以提供这样的场景。我们估计未来每一个新的网络，我们看3G、4G的发展，5G也不例外，这要分开三个时段，大概5-6年来发挥它最大的效能。头两年是正式商用，到2021年预计5G的覆盖面是在城市密集的地方。到2022年估计覆盖面可以到一般性的城市，到郊区。到2025年在国内是全面覆盖。无人驾驶汽车到时候就可以正式推出。对于能源行业来讲智能电网也可以通过物联网加上5G网络正式推出。
11月1日5G商用套餐正式推出，今年、明年是极高速的宽带业务的推出，到了2022年才有机器本身物与物的互动。几乎所有行业都会受到影响，首先是智能制造，很多制造业都会推行物联网，推行自动化，还有医疗保健、零售行业、智慧城市。我们刚才说到有三个特征，高速、高效、低延迟性，这里举一些例子，比如在娱乐行业，通过5G网络，加上AR/VR，可以提供超高清的视频下载，就可以提升很好的娱乐享受，AR/VR眼镜也可以带来更好的用户体验。医疗保健，大家也听过远程治疗、远程手术，如果能够通过一个稳定的网络，一个中国的医生可以替一个德国的病人进行远程诊断，甚至可以利用机械臂在远程做手术。在运输行业，5G网络加上物联网技术、AI技术，可以及时判断交通的情况，跟无人驾驶汽车做直接的交流，令到他们可以很安全地做运输业务。各行各业都会因为5G的推出提升很大的效能。
资本的投入是非常大的，中国整体要推出5G一共要投入的资金大概是1.5万亿人民币，是超炮打的金额。三大电信运营商是怎么提供数据服务呢？B2B或B2C，他们买数据给第三方的服务商，比如卖给谷歌，谷歌利用这些数据提供线上服务来提升他们的利益。或者是三大电信运营商直接卖数据给最终的用户，利润在增值服务里面体现出来，这些利润都在第三方手上掌握，他们掌握的只是卖数据包。如果是1.5万亿元的投资，再用现在B2B、B2C的模式是不行的。我们相信三大电信运营商，包括世界上其他的电信运营商他们都要走改革的方案，他们要达成新的合作伙伴的模式，就是B2B2X，头两个B，其中头一个B是电信运营商，另外一个B是第三方服务供应商，X就是最终的用户。电信运营商起的作用是混合的5G服务，可以推动一些新的服务，或者只是辅助第三方提供5G有关的服务。我举两个例子，电信运营商作为创建者，比如我是一个电信公司，比如中移动有9亿多客户，跟VR/AR公司推出5G AR/VR套餐，用户就会买这个数据包，就可以通过AR/VR看美国的NBA比赛，或者是听周杰伦的演唱会，就像在现场一样。比如在工业自动化怎么建立一个平台，可以远程控制生产流程，交给OEM智能制造供应商来做，电讯商只是提供5G网络来协助他们做远程的控制。
说到机遇与挑战，可以带给电信运营商很多新的收入来源，用5G网络也可以降低很多成本，也可以改善客户体验，刚才说的用AR/VR在家里面就可以享受节目。但是也有很多的商业挑战，首先是这个网络非常贵，所以一定要有妥善的变现方法，我们刚才说的B2B2X模型非常重要。现在因为5G刚推出，就近是否是成功方案也真的是摸着石头过河，也会有失败的例子。现在一台5G手机超过1万元人民币，人们愿不愿意付出这个代价也要打一个问号。
因为有这些挑战，我们觉得有五大因素，就是当一个公司要采取5G作为商业变革需要想的。头两个轮是要看第三方合作方，比如品牌的影响力，我跟谷歌合作，谷歌已经有这么多的客户，他们的影响力很高，通过他们youtube的优化，他们的youtube客户自然就会用上我们的服务，我们就不用自己做推广。还有市场的渗透率，比如工业4.0，自动化的供应商他们就会有这样的市场，我们就不用花这个力量。但是有一些服务，比如我是移动运营商，我有很大的客户群，我有很多变现的机会来推服务给他们。还有业务的相关性。最后一个是比如电竞或直播，里面有不同的频段来做这个服务，这个依赖也是很重要的，要考虑在商业模式当中。我就说到这里，5G将会带来极大的机遇，但是也有一定的挑战。但我们还是非常乐观的，5G将会在中国得到很好的经济效益，谢谢。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢周伟然先生，关于5G的分析和描述，我们之前更多的是从专业人士，尤其是技术专业人士的角度来聆听，而今天周伟然先生是站在咨询业的角度来看他是如何研究和看待5G的。周伟然先生首先提到了5G的三个他特别看重的特点，当然这些都是大家非常熟悉的，包括超高速、低延时、高效，他提出5G将会为垂直行业带来巨大的商机，同时也谈到受益的行业几乎涵盖了所有，而其中智能制造、医疗、零售和智慧城市等行业受益会比较多。周伟然先生毕竟是和钱打交道的，接下来他又提出了一个非常重要的判断，那就是5G的货币化，也就是资本投入，周总为我们介绍了一种新的合作伙伴模式B2B2X，可以是第三方主导或者是运营商主导。在5G所面临的机遇和挑战这块，周总重点谈到了和钱有关的问题，贵怎么解决，它的溢价如何超过4G，最后为我们介绍了五种相关决定商业模式的因素。可以说有了周伟然先生的描述，我们对于5G的认识也变得更加全面，再次掌声向周伟然先生表示感谢。
接下来的演讲嘉宾是丝路视觉科技股份有限公司创始人、董事长李萌迪先生，他创办的丝路视觉是全国性的专业数字视觉综合服务供应商，也是中国文化创意数字图形图像行业的首家上市公司，在三维动画及数字视觉领域拥有多项业内领先的专利，他的演讲主题是“智慧城市与数字孪生”，掌声有请。
演讲嘉宾 李萌迪 丝路视觉科技股份有限公司董事长
大家下午好，今天下午利用这个会场给大家带来的主题是“智慧城市和数字孪生”。
我不知道大家有没有感觉到高交会的主要内容已经越来越被人工智能以及背后的大数据所占据了，而且在高交会馆里面还有一个单独的馆数字城市馆，这已经成为了当今社会发展的主要趋势。刚才也有很多专家跟我们讲数据以及人工智能在各行各业的应用。谈及数据，我觉得并不可怕，从人有了行为开始，我觉得有了客观世界开始，数据就已经在产生了，只不过从行为到数据，到今天的大数据，我觉得是因为我们有了科技去记录并储存它而已。从数据到人工智能，我觉得这是一个过渡阶段。正因为有了数据给我们提供了这么庞大的基础才相应孕育出了人工智能，人工智能还是基于数据的储存和运算的能力。所以人工智能从学习到深度学习，到逻辑整理，为我们提供决策依据，甚至未来有可能会替代我们去做决策。有了数据和人工智能之后，我们一个非常大的应用场景就是物联网。我觉得这样一个闭环，从大数据到人工智能，到物联网是从基础到分析，再到运用层面的逻辑。这三个要素组成在一起，构建了我们现在生存最大的一种形式叫做城市。刚才听到了吴志强院士讲城市的产生和数字城市、智慧城市未来的发展，我是受益匪浅的。
说到痛点，刚才的分享嘉宾也提到，比如现在有信息孤岛的问题，有重复建设的问题，有低效的问题，有操作难的问题，甚至你要掌握它还有非常多的专业要求。我本来很不想展示痛点的，其实基于大数据平台下的人工智能的发展，所有当前的痛点只是阶段性的过程而言，随着数据越来越多、越来越丰富，计算机的能力越来越强，我觉得今天看到的所有的痛点都是明天要解决的方案而已。我们在智慧城市应用的层面上要解决交通的问题、医疗的问题、建筑的问题、政务的问题，诸如此类，基本上智慧城市能解决的问题，只有大家想不到的，没有人工智能做不到的。智慧城市作为当今非常大的话题，我觉得在这个趋势上面我们应该做一些什么样的准备。
中国在数字经济时代下有着巨大的优势，中国所谓的数字经济也是近期推出的一种新定位方向的概括，什么叫数字经济，为什么我认为中国在数字经济时代下有巨大的机会？我之前跟浙大的交流交流的时候，他说中美之间的区别，我觉得蛮直观的，他说美国是一个基于车轮上的国家，只有当今的中国是真正生活在互联网上的国家。他说到再往长远发展的时候，在大数据和人工智能时代中国所拥有的机遇。我觉得基于互联网，我们现在对互联网科技的依赖程度也许是全球最重的国家，我们现在用到的支付，用到的社交，生活的方方面面越来越离不开手机以及背后的人工智能。中国在互联网基建以及投入方面确确实实领先于全球，中国老百姓在这方面的应用也是领先全球的。中国在数字经济上有的作为也是一定会引领全球。我刚才在台下跟谷歌的白总交流，他说在国外没有智慧城市的概念，但是现在智慧城市成为了中国未来非常主要的方向，未来在这些方面我们会引领全球的。
智慧城市需要什么样的展现？我们以前对于城市管理也有数据，但这些数据背后的呈现，我们用到了大量的excel分析、PPT分析，都是基于平面的。随着数据获得的越来越多，需要展现的层面也越来越多，我们需要运用到的形式也越来越多的，承载的界面也越来越丰富，手机，屏幕，大屏幕，这些都给我们在智慧城市的呈现上提供非常多的场景应用。
在智慧城市方面我们能做什么？丝路视觉旗下单独做智慧城市子公司提亚科技能做什么。数字孪生是数字模型的一种构建，我们一直希望在客观的物理世界里面搭建另外一个客观平行的数字世界，这是思路体下提亚科技的主要使命，真正能够把物理城市和电脑里面显示的数字城市做越来越接近的描述，这是我们想要做到的东西。
在数字城市的平台上，我们可以通过不断的积累积累和提供很多的解决方案，规划也好、医疗也好、信息也好、交通也好、物流也好，最终实现我们能够提供控制。人、云和端最终在某个空间和物件下面的交流，这个场景是非常重要的。这个也是数字城市或者是数字孪生城市运载的系统，它是如何展现的。我们搭建数字城市的表现形式，不管是在高交会的大屏里面，还是在乌镇互联网大会上，我看到了非常多关于数字城市呈现的大屏，大数据是非常需要直观和感性的识别认知，这也是数字城市之所以要搭建的原因。其实可视化的呈现对于人来说是非常重要的，可视化的呈现对于机器来说不重要，计算机不需要可视化，但是人需要可视化。我们怎么样理解智慧城市背后所有的管理逻辑，如何呈现出来，可视化的过程非常重要。就像吴志强院士给大家演示城市的人每11年的波动，那个波动图就是可视化的过程。但是基于数字城市、智慧城市这么大的命题，而且我觉得科技和艺术从来就不是割裂和独立的，有人说科技是理性思维，艺术是感性思维，我觉得不是这样的，科学家也一定要会艺术，会艺术的科学家可能更性感，做艺术的人也要懂得科学。艺术的表现形式在今天科技爆炸的时代背景下，艺术的形式一定会跟科技一起联动。人类是从绘画开始的，当我们还没有语言的时候，在洞穴的时候我们发现拿着小石头可以在石头上画画，就产生了绘画。我们能够模拟自然界的生活创造出音乐。这些都是艺术不断表达升级的方式，这里有视觉的艺术，有听觉的艺术，有时间的艺术，也有空间的艺术。到后面人类有了工程，掌握了泥土，掌握了青铜之后有了雕塑，掌握了工程之后有了建筑，当人学会了表演之后有了戏剧，当科技发展到一定阶段，当我们懂得用胶片记录时间的时候就有了电影，到今天已经到人工智能时代了，科技已经在爆炸了，也许未来AR/VR是第十种因素，也许大屏就是第十种因素，也许所有场景的融入就是第十种因素。科技和艺术从来都是孪生姐妹不分割的。
这是我们做的数字城市的直观案例，深圳的，在这个管理系统里面数据来源可以有非常多的来源，但是来源的逻辑整理，整理完之后的呈现是我们最主要要干的活。只要有数据就可以呈现，只要有数据的提供，只要阿里、腾讯、华为他们能够提供数据，我们就可以把它呈现出来。我们自己对于数字孪生城市的理解，我们认为城市的信息模型就是我们的筋骨，而在这个脊骨上面所有数据的呈现就是我们的血液。我们自己也会认为一个筋骨长得漂亮，那个人描述出来会更加健康。我们认为一个非常准确又非常实时，又非常性感的城市模型能够给到我们的智慧城市更加直观以及美丽的表达。
城市的数据来源可以有很多，比如GIS、倾斜摄影、卫星地图、移动测量、数据源、3D拍摄，但都有一些缺陷，城市的模型是需要多方面的技术综合处理的。所以一个非常高清准确的模型，加上基于GIS最准确的地理信息，然后再配合安全稳定的渲染引擎才有可能交出一份在智慧城市表达上令人满意的答卷。提亚科技也是从进博会开始，第一届进博会，第二届进博会，我们跟上海政府配合做进博会的数字城市系统，后面我们也做了数字广东，跟腾讯合作，后面有数字广西、数字海口、数字重庆，甚至我们还做了数字西藏。随着跟这些大企业不断合作，跟政府不断构建数字城市的呈现平台，我们也学习到了很多。
提亚数字科技的竞争力，为什么提亚做这个事情有优势？三方面，第一个来自于丝路视觉20年来的专业积累，对于建筑和规划，丝路视觉已经科工了20年的服务，不但我们对规划的理解有深度，而且我们本身在城市模型上也有积累。第二个我们从2001年开始做渲染引擎的部署，我们旗下的瑞云科技到今天为中国无数的电影提供了渲染支持，能把电影实时渲染的技术运用到智慧城市上也是我们的一个优势。第三个是展览展示的综合运用。这是智慧城市通用的表达模式，我们可以叫做决策指挥中心、成果展示中心，甚至是总裁驾驶舱。我们对城市规划的理解，20年的积累，十多年实时数据渲染的科技积累，包括在展览展示方面不断的实践，不只是我们之前做雄安的规划馆，以及做前海、南沙很多跟城市规划相关的展示空间的整体设计、整体解决方案，我一直觉得这种方式仅仅是智慧城市的起点，以后可以变得更加性感。
为未来的展示赋予更多的多元化，我们要把体验提升，把空间提升，把装置提升，把所有视觉的识别系统都要做提升。也许未来是这样的，跟大家讲个故事为什么我们会把做智慧城市这个业务的公司起名叫提亚，提亚来自于古希腊神话，提亚女神也叫泰坦女神，是所有元神之母，在传说中提亚给人们带来了视觉以及智慧，这是我们为什么会把智慧城市这个业务做这样的理解。丝路视觉旗下的提亚数字科技公司，我们的slogan是让智慧看得见，希望在座的所有人，包括高交会所有的参展商都能够把智慧城市做得越来越美，智慧的事情交给科学家，看得见的事情交给我们提亚，谢谢大家。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢李萌迪先生，当我今天拿到李萌迪先生演讲题目的时候内心有点好奇，我们知道李总是中国CJ行业的领军者之一，做数字化视觉是他的长处所在，李总今天为什么会选择这样的主题智慧城市呢？听完他的演讲之后可以说恍然大悟，在演讲中李总明晰地提出了这样的观点，就是大数据需要直观的和感性的识别和认知，也就是数据的可视化呈现。也许对我们来说并不是特别陌生的话题，从古代的岩画，到平面解析几何，再到为我们打开计算机天地的windows始创都是可视化最宝贵的尝试。李萌迪先生也在这方面为我们分享了他的公司所做出的极其专业、感性而且美丽的努力。再次掌声向李萌迪先生表示感谢。
接下来要请出的是今年论坛的压轴演讲嘉宾，他是爱莫科技创始人兼CEO杨恒先生，他的演讲主题是“场景化视觉数据运营”，掌声有请。
演讲嘉宾 杨恒 爱莫科技创始人兼CEO：
各位观众大家下午好，刚才几位嘉宾已经讲了很多关于数字化、智能化相关的课题，关于视觉数据，我们每天走在大街上都能看到很多监控摄像头，有一个数据统计，现在超过了2亿个摄像头假设在中国大地上。还有手机就更多了，大家用的手机从最开始的没有摄像头，到现在的三摄、四摄，出货数量超过10亿。还有车载视觉，以及智能辅助设备装在车上，现在已经有无处不在的视觉数据。
很多人说数据为王，但是当大家讲到数据的时候，大数据是什么东西呢？大数据每个人都在谈论它，但是没有一个人知道怎么做它，这就是大数据的现状。对于企业来说，真正有了这么多数据之后，怎么把数据变得有价值，每个人的思考方式，我们能不能把大数据变小，还希望这个数据能产生价值，对企业来说非常重要。第二个问题是讲到AI，这两年AI是非常火热的话题，从学术界到工业界，有很多新的文章，大的事件发生，特别是讲到人工智能应用的时候，所有的企业当他说做人工智能的时候，大家会看到现在的识别率99%，甚至99.99%。但是在真实的应用中会发现是1减99%，这是我们在真实的应用中看到的场景，人工智能在真实的应用场景中表现得并没有那么好。King和Queen是始终要相遇的，他们的第一次相遇是人工智能发展的基础，当King遇到Queen的时候，数据怎样驱动人工智能的发展，中国专门从事数据标注的人员数量达到了百万级别，人工智能在训练过程当中需要很多的数据标注，但人工智能科学家又比较贵，所以很多数据标注人员在比较偏远的地方，中国数据标注人员最多的是在贵州，有很多人每天坐在电脑面前，让他们把车标注出来，把人脸标注出来，是非常累的体力活。中间的几千万指的是头部的AI公司，包括BAT这样的大公司每年在数据标注上所花费的经费差不多是几千万。最后是几个亿的支出，就是这些AI公司在购买计算服务器上所花费的。这右上角我画了一个飞机的标志，现在因为人工智能的发展需要大量的计算，它所产生的碳排放已经超过了跨国飞行。人工智能本身，我是十多年的从业者，一个非常性感的行业，但是因为这几个数字，大家听起来已经变成了一个非常不幸的行业。我们是一家非常新的人工智能公司，我们也在思考有没有其他的办法能够让这些数字至少变得更性感一点。
我们想到的第一个方法，比如做人脸，其实它面临的问题是要海量的数据，当我只有一张数据的时候怎么想象出来更多的数据呢？这是我们的做法，比如我可以产生各种角度、各种光照，甚至各种眼神，戴眼睛是怎样的，戴口罩是怎样的，表情是怎样的，这是我们的做法。除了对脸之外，还有各种不同的姿态，通过少量的数据产生大量的数据，这是我们公司跟主流的做法不一样的地方。以及做无人驾驶的企业也在企业模拟在计算机里面模拟无人驾驶的环境，还有军事上，比如模拟一些舰船在近海的时候是怎样的，通过这样产生的数据辅助计算机来认知这个世界。因为产生的数据不是真实的，所以在实际中的应用并不是那么直接。
这里我举一个简单的例子，通过我们刚才说的用虚拟引擎产生数据训练人工智能的方法，最后在怎么理解人的行为上，这个人可以看到这样的场景，在计算机的眼睛里如果想理解这个场景更多的是要看到每个关节在哪，脸上每个点在哪，你在看什么地方，你是男的还是女的，大概多少岁，这是计算机要理解这个场景所需要识别的方法。
我们根据这样的方法对一些传统的行业，以前数字化程度不是很高的行业怎样产生变革。第一个行业是烟草，烟草是一个比较古老的行业，中国现在的GDP收入很高，烟草每年贡献了7-10%的税收，中国差不多有超过3亿的烟民。吸烟是不健康的事情，但是这个行业存在，而且很巨大。我们一直在思考我们的技术能不能对这个行业产生一些改变。在烟草营销环节会产生大量的图片，这里我举了一些实际中处理的例子，中国市面上烟的规格非常多，也有非常多长得非常类似的。计算机需要识别不同的规格、不同的营销活动、不同的营销环节所产生的图片。这是我们可以识别目前市面上烟的规格的可视化，左边这幅图是真实场景中的图片，中间这个是中国市面上所有烟的规格，可以看到非常多长得非常像的。我们现在差不多可以识别4000多个规格。另外是对于烟民这个群体，不抽烟的人觉得抽烟的人离你越远越好，但中国有超过3亿的烟民，这些烟民也值得被尊重，在公共场合，机场、高铁站、写字楼、会议中心建了吸烟房，我们通过人工之梦视觉的手段捕获不同的消费者在这个场景下的行为，比如什么样的人抽了什么样的烟，怎么抽的，抽了多少口等相关的数据。这是一个真实场景的抽烟行为，我们通过姿态识别和温度的感知，以及他们的穿着、年龄、性别等对消费者进行深度的感知。另外就是店铺，中国有超过550万家可以销售烟草的店铺，每个店铺有自己的特色，我们对超过400万家的店铺实现了数字画像和精准画像，这些店在什么位置，销售什么烟，什么价格，这样就实现了我们刚才讲的三个层面，一个是对本身的产品，第二个是对烟民消费者，第三个是对店铺，这是对零售的三个维度，我们协助中国烟草完成了这三个方面的数字化。这是一个蛮巨大的工程，我们最开始跟中国烟草合作的时候，任何一个烟草企业，你问他我是中华的品牌，谁在抽中华，他们是不清楚的，我们回答烟草企业这些问题，我们怎么从数字中获取对行业有价值的信息。
烟草是一个不太健康的行业，后面讲用人工智能怎么为人类健康做出更多的贡献。第一个是比较有意思的案例，和剑桥大学合作的，我们怎么去观察羊是不是健康。大家听起来可能比较奇怪，为什么要关注羊的健康。这在动物福利的角度上来讲是非常重要的，如果羊生病了没有发现它对动物福利是非常不负责任的态度。大家可以看到下面这两张图，左边这张图是健康的状况，另外一张是不太健康，马上就要死掉的状态。我们通过计算机视觉或视觉智能的方式来发现这些非常有意思的数据。另外就是对于小孩子的健康，我们用机器人的方式替代老师和医生，特别是二三线幼儿园没办法请那么多医生和老师的情况下实现早上的晨检，身高、体重、提温，有没有受伤，大部分童工人工智能识别的方式来代替老师和医生。另外对孩子课堂的行为，是不是跟其他小朋友在互动，上课有没有认真举手，有没有很开心地听课，对他们的课堂行为进行分析，这样使得家长能够了解每个孩子的健康状况和上课的状况。目前我们的合作方在中国有22个省铺设了晨检的设备。还有针对驾驶员的健康和安全，这是我们真实采集到的数据，行业用车，特别是跑长途和危险运输的车辆，如果他们开车的时候打瞌睡、抽烟或打电话都是非常危险的，我们的设备可以准确地捕获这些信息，当你打瞌睡的时候预警，同时跟后台关联，发现驾驶员平时的驾驶行为。我们在中国超过200万辆车安装了算法，并且收集到了超过10万辆车的信息。
下面谈一个比较沉重的话题，中国因为人口比较多，抑郁症是大家没有太多关注的话题，根据WHO的报告，全球差不多有3个多亿的抑郁症患者，中国前几年确诊的抑郁症患者有5400万，占中国人口的4.2%。中国心理科的医生是非常缺乏的，每10万人只有1.7名心理医生，而在俄罗斯和美国有超过11-12人。因为我们在日常生活中会遇到很多视觉设备，比如门禁，在您进门的瞬间我们看能能不能通过对脸部表情的捕获，来判断你的心理健康或情绪情况。这个项目是我们跟第四军医大学合作的，我自己也有多年从军的经历，部队士兵的抑郁症情况也是比较严重的问题，我们希望能够通过这些日常的设备，看能不能通过视觉智能的方法对他们的情感进行分析。这个设备发现你不太开心，我们有没有一个什么方式，比如给你加一个好看的贴纸，给你加一个好看的表情让你开心一点，这是非常简单的手段，让这些设备本身变得有温度、有情感，它可以跟你交流互动。这是视觉智能走向未来非常有意思的方向，而不是冷冰冰的设备，根据你的情感给予你反馈，这样就为公共健康做出一些应有的价值。
以上是我对这个话题的演讲，谢谢各位。
主持人 王海东 深圳卫视主持人：
谢谢杨恒先生，听完杨恒先生的演讲，我的内心有一点点复杂，一方面对杨恒先生及他们的团队表现出的专业性非常倾佩，另一方面想一想我就是那个去烟店买烟的烟民，我不知不觉就把自己诸多和隐私有关的东西被这样一套设备交到烟草公司或某个大公司进行分析的话，即便我是一只羊我也可能会或多或少觉得不自在。也许这是年轻的爱莫科技未来必须要回答的问题。
我们为期两天的中国高新技术论坛到这里就落下帷幕了，两天的时间我们聆听了方方面面对于诸多新兴技术，对于未来场景的专业描摹，这是大开脑洞的两天，也是开拓我们眼界的两天，在这里我们要再次向所有分享观点的嘉宾表达我们的感谢。与此同时，我们要再次感谢所有现场观众的关注和聆听。
2019中国高新技术论坛到这里就全部结束了，我们明年再会，谢谢各位！
微信订阅号
手机触屏版