系统思维是人工智能等新工程技术系统发展的根本

吴季松

（北京循环经济促进会，北京100021）

第四次工业革命的一系列新工程技术名词扑面而来，人工智能、物联网、5G、大数据、云计算、量子计算、3D打印、虚拟现实、机器人和无人驾驶等，不一而足，让公众目不暇接。这既是机遇，又是挑战。而工程界存在了解不全面、不解其详，甚至感到迷惑、真伪难辨的情况，应予解决。

习近平总书记针对全面深化改革指出“全面深化改革是一项复杂的系统工程，需要加强顶层设计和整体谋划，加强各项改革关联性、系统性、可行性研究”[1]，同样适用于第四次工业革命的人工智能等新工程技术系统。

我们的确处于技术发生革命性变化的新时代，新名词之多并不奇怪。但是，我们必须清楚其脉络，认识其系统，才能更好地生活在这个新时代。满足人民对美好生活的高层次要求就是我们系统设定的目标，即高质量、便捷的绿色衣食供给，不拥堵、少误点、少排污的交通，美丽、清洁的居住环境，更多的休闲时间，更好的娱乐设施，更好的教育与医疗服务，所有这些都建筑在人的身心和能力健康发展的基础之上。所有这些新技术的核心是人工智能，平台是物联网。

简而言之，物联网是互联网的物化，或称“互联网+”。在物联网的基础上产生了大数据，它是传统数据种类的空前增加、容量的空前扩大、流转的空前增速。云计算是一种全新的数据处理、快速便捷访问服务、按需可用定量计算的技术模式，如阴云一样遮盖一定范围，在阴影区工作。

早在1956年美国的达特茅斯会议上，四位图灵奖获得者就共同确立了现在“人工智能”的概念，即用计算机模拟人的智能。1984年世界第一台录像电话首次把光纤通讯网用于实际。10年之后，1994年互联网（当时叫“信息高速公路”）的大规模实用，使人类的这种想法更向前迈进了一大步[2]。互联网从信息到实物是必然的一步。互联网很快被大量的数据（信息）充满，1997年麦肯锡公司提出了“大数据”的概念。海量信息数据处理很快成为问题，1998年美国的约翰·盖奇提出了一种新的处理方法——云计算。1999年美国麻省理工学院提出了“万物皆可通过网络互联”。

一、人工智能、物联网、大数据和云计算的内涵

习近平总书记指出：“要运用系统论的方法，正确把握自身发展和协同发展的关系。”[3]他在对一篇水资源开发、配置、利用和保护系统的研究报告上更明确批示“要加强系统论思维”。

人工智能、物联网、大数据和云计算新工程技术系统（简称“人工智能新工程技术系统”）属于复杂巨系统，其中每一支又是一个子系统，有其自身的发展规律，要正确把握。但它们又紧密联系、互为因果，许多情况下又是互相融合难分彼此的。因此，在应用时，必须以系统论的重要分支——协同论为指导，以达到系统目标。四大新工程技术系统及其重要应用分支见图1[4]。

图1 四大新工程技术系统及其重要应用分支示意图

这四大新工程技术系统可以用人体系统来比喻。四大新工程技术的基础是物联网，就如人的骨骼肌肉系统，没有这个基础人体就不存在。而人工智能就如人脑系统，如果没有脑，人就处于植物人状态。而大数据就如人的血液系统，从动脉、静脉直到毛细血管遍布全身，传递信息，自动反馈，自我调节。云计算可以比作已被证实存在的经络系统，它正在被认识和利用，以云平台承载数据，以新的模式分析计算，就像经络用一种与西医不同的模式，更方便、快捷地解决人体的某些问题。当然，这只是个不确切的借喻。

语言是人类传递信息的最早的工具，也是人与动物的根本区别。所以，既然人工智能等新概念不是我国创意的，就应该追溯原创意语言的本意，而不能自解或曲解。可以创新，但必须重新定义。

（一）物联网系统的概念

1991年美国麻省理工学院（MIT）的网络巡查工程师Kevin Ashton教授首次提出物联网的概念。1999年美国麻省理工学院提出“万物皆可通过网络互联”，即现在的“互联网+”。物联网的英文名称为“Internet of things（IoT）”，其中 thing 的含义是“物、东西、事物、复杂用品、用具、财产、形势”；法文名称为“Internet des objets（IdO）”，其中 objets除与英文相同的含义外，还有“目标、要领”的含义，对物联网是很重要的。

作者给出的物联网定义是：互联网的物化。在互联网基础上从信息到实物的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个更巨大的网络系统，实现人、机、物在任何时间和地点的互联互通，即“万物相联的互联网”。

（二）人工智能系统的概念

英文的“人工”是artificial。中文释义为：人做的，常常是自然的复制品。法文的“人工”是artificiel，中文释义与英文大体相同，但“是按人对自然的理解的复制品”的解释值得重视。不是人做的就不叫“人工智能”。

英文的“智能”是intelligence，中文释义为：学习的能力，理解的能力，判断力。法文的“智能”也是intelligence，中文释义大体与英文相同，但其“智者、融洽”的含义值得重视。

像人一样拥有认知（学习）能力、理解力、判断力和理性的创造力，就是智能，这也是美国创意的对人智商测验的基本要素（智商包括记忆力，即数据）。

像很多抽象的词汇一样，法文的含义更全面，更深邃。在这里，“人工”有“非自然”的含义，更为准确。“智能”更有“融洽”的含义，即所有的智能都不应是“事物”的对立面，更不应是“人”的对立面[5]。

1956年的美国达特茅斯会议上，四位图灵奖获得者与多名学者共同确立了“人工智能”的概念，机器人能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能。它与自动控制的区别是不再只依靠数字模型和数据，而是依靠知识、规则和数据的有机系统。

作者给人工智能的定义为：按人类认知、思考和学习的思维模式对某个界定系统设定程序，使机器既按指令工作，又可能胜任和完成个人或专业团队不能完成的工作，可以思维，以至“创新”，但无法设定人所要求的目标。它是人类思维的革命性变化，是各种技术发展的导向。

（三）大数据系统的概念

“大数据”的名词来自未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》（1980年出版）。全球知名咨询公司麦肯锡1997年最早提出“大数据”时代的到来。

大数据的英文名称为Big Data，其中Big的含义是“大、巨大、长大的、充满着的、重要的”；法文名称也为Big Data，其中Big是泊来词，原词较英文多出“形形色色”的含义。

IBM提出大数据有5V的特点：Volume（大量）、Velocity（高速流转）、Variety（数据有多种类型）、Veracity（真实性）、Value（低价值密度）。低价值密度的含义就是数据可以不必随机抽取以减量，而对不论价值大小的数据全处理。

作者给出的定义是：大数据是信息化发展的新阶段。它是一种较传统数据库系统种类更多、存量更大、有顶层设计和规则的系统，因此是管理更有效的数据库，以云平台存储，以云计算等新的模式处理，通过开放和融通的系统使信息资产产生更重要的价值。

（四）云计算系统的概念

“云计算”起源于1988年SUN微系统公司的合作创建者、互联网工程师约翰·盖奇首次提出的“网络就是计算机”的概念。

云计算的英文名称为Cloud Computing，其中Cloud的含义是“状物、阴影、模糊”；法文名称为Informatique en nuage，其中nuage法文的解释多出“疑团”的含义，对云计算的诠释有意义。

“云”的意思很像中医“气”的概念。气的通路系统就是经络，是一个看不见、摸不着、解剖学无法找到的系统，但是“经络”已被科学证实的确存在。主经络就像铁路系统大站，穴位就像枢纽大站。穴位针灸是一种新的医疗模式，已被实践证明确实有效。

美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被便捷地提供。

作者对“云计算”给出的定义是：用于物联网系统中新子系统的一种新的、便捷的、按需访问的模式，可以利用“云雾一样”的虚拟资源，做趋势预测，使“天有不测风云”可以直接地、“一针见血”地提供，并按使用量付费。

云计算在民生中也有广泛应用，在证券交易所，机器进行的高频交易已经取代人的决策。人们提交买单和卖单，计算机在眨眼之间将买单和卖单配对，完成交易，无需人工干预。机器可发现很小的价格差异，执行让人们赚钱的交易。

云计算能快速处理海量数据，通过对大数据进行分析、预测，释放出更多数据的隐藏价值，会使决策空前精准。

例如AR技术能够用与你身材匹配的模特让你拥有实体店铺中的体验，同时显示足以与任何在线网站竞争的虚拟库存。商家将在包装上提供AR体验：当你看到货架上的商品时，包装就会出现演示视频；代言明星会神奇地出现在货架间的过道上向你推荐商品。虚拟的弹出式商店可能出现在任何人流密集的地方。

对这四大新工程技术形成的复杂巨系统的运行可以简单总结为：通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据和云计算分析，用迄今未有的人工智能高级形式，指令、控制、操作物联网为人类的生产活动、生活所需提供更好的服务。这是第四次工业革命依赖的基本工程技术系统及其目标。

二、系统论是新工程技术系统发展的指导理论

航天工程是目前最复杂的工程技术系统，由多门科学和多种技术组成，高到最尖端技术，低到食品学，即宇航员吃什么食物最合适。但目前国际业界一致认为，在宇航科学与技术复杂巨系统中，最重要的学科是系统论。在系统论指导下各种工程技术协同，才保证了宇航员成功“上天”。新工程技术系统也是如此。

系统论是美籍奥地利生物学家和哲学家路·贝塔朗菲于20世纪30年代创立的，目的是以哲学思考为解决自然界生态系统的理论问题提供研究指导。

（一）系统的定义与系统的基本特征

系统（System）一词来源于古希腊语，其含义是“由部分组成的整体”。现代的定义是“由若干元素按一定关系组合、具有特定功能的有机整体，其中元素又称为子系统”。科学的系统研究必须确定系统的元素，划定系统的边界。一般的系统具有如下几个特征：

1.整体性。系统至少由两个以上的子系统组成，如作者在全国人大工作时曾主持23个部委局进行自然资源分类工作，将其分为土地、淡水、森林、草原、湿地、矿产、能源、海洋、气候和物种十大子系统。当时有的部委提出要有“农业资源”，这显然是对系统标准的不了解。对工程技术系统而言，统一标准是整体性的最重要原则，如果5G系统受到外界（如国际政治）影响，不能统一标准，那宁可重划边界保持系统的整体性，再逐步与外界协同。

2.层次性。子系统可以分解成不同等级（或层次），如国家生态系统和区域生态系统等。作者十分赞同从数据角度，对人工智能、物联网、大数据和云计算子系统层次分析的如下观点：物联网是数据的采集层，大数据是控制层，云计算是数据资源的承载和分析层，而人工智能是学习和再创造层。

3.关联性。子系统与大系统间、子系统与子系统间、系统与外部环境间都按一定关系相互影响、相互作用。大数据存储在云平台上，以云计算实现价值。平台上的数据要发展为智能数据，大大提高在物联网上的可用性和利用价值。而其实现都要靠系统外的硬件，要依靠系统外的芯片生产和传感器制造等。

4.功能性。系统具有特定的功能，工程技术系统的研究与应用要有确定的目标。人工智能等新工程技术系统的功能就是为“人类命运共同体”造福，而且既要解决人类难题，又要让民众有获得感；不能给民众带来伤害，还要“可持续发展”。忽略了任何一点都是系统功能的缺陷。

5.有序性。系统内部按一定的自然规律有序运行，在未知时则符合统计规律。人工智能等新工程技术系统要遵循自然和人文规律发展，有其不可逾越的红线。人工智能要建立在“人类道德”的基础上发展，物联网要建筑在“人类福祉”的基础上发展，大数据要建筑在“真实”的基础上发展，云计算要建筑在“现实”的基础上发展。这些都是不可逾越的红线。

6.平衡性。非平衡态复杂巨系统在多年的周期中，经调节在总体上都处于动平衡状态。在系统的发展过程中，不应有大扰动颠覆平衡态，人工智能等新工程技术系统的4个子系统，应循序渐进、协同发展，不能“一马当先”产生大扰动破坏系统平衡。

7.创新性。世界上唯一不变的事情就是变化。系统的创新就是系统的变化。对人类命运共同体系统来说，创新就是有利于人类福祉的变化。其实，自然生态系统也是一样，近几百年来河流三角洲冲击平原的形成，就是自然生态系统的巨大变化，但这是有利于人类的变化，60%以上的人类都生活在三角洲。

人工智能新工程技术系统的创新，就是要有益于人类命运共同体的大系统。国内外大企业家都曾有“生态思维”的说法，“生态思维”就是系统思维。各国工程技术创新的最大差距就在于是否形成了一个创新的生态系统。这是非常正确而深刻的认识[6]。

什么是人工智能新工程技术创新的生态系统呢？可以简单总结如图2。

图2 新工程技术生态系统示意图

（二）系统的类型

从系统论的观点来看，世界上任何事物都可以看作是一定的系统，而任何事物都以这样或那样的方式包含在某个系统之内，系统是普遍存在的。

各种各样的系统可以根据不同的原则和条件来分类。按人工干预的情况可分为自然系统、人工系统、自然与人工复合系统；按复杂程度可分为简单系统、复杂系统、超复杂系统；按规模大小可分为小型系统、中型系统、大型系统和巨型系统；按状态可分为平衡态系统、非平衡态系统；按与外部环境关系可分为开放系统、封闭系统、孤立系统。

人工智能等新工程技术系统及其子系统都是自然与人工的复合系统，都是超复杂巨系统，都是非平衡态系统，也都是开放系统。这些系统的特征在系统论中都有科学表述，在航天工程中也有实例，受篇幅所限，此处不再赘述。

1979年作者给出的系统工程定义是：任何工程系统都有既定的目标，以各学科知识综合分析子系统目标，使之协同而实现复杂巨系统目标的工程理念。

早在2010年前后，全国讨论当时涌现的各种“新经济”让人感到迷茫时，作者曾给出了一个新经济系统，在《新华文摘》2010年第2期全文转载，图3仅列出图示作为实例[7]。对于人工智能等新工程技术系统也已给出一个示意图，见图1。

（三）协同论是探索系统工程规律的理论指导

生态系统的科学理论基础是系统论，自然生态系统之所以能持续存在是因为在长周期内它总体是和谐的，而其和谐构成原因的理论基础就是协同论。协同论是系统论的一个重要分支。

协同论的创立者是原联邦德国斯图加特大学教授哈肯。1971年他提出协同的概念，1976年发表了《协同学导论》。

协同论认为，复杂巨系统的各个子系统间存在着相互影响而又相互合作的关系。可以找出影响系统变化的主要控制因素，称为序参数，进而发挥系统内子系统间的协同作用[8]。

利用协同论进行研究，首先是建立系统的模型，其次就要确定一系列的序参量，最后根据这些参量来调节和控制系统，以达到和谐有序。作为“人类命运共同体”的序参数，“民主”应纳入其中，但“富国即民主”早已过时。“民族”也应纳入其中，但“民粹”虽几经反复，历史已经证明其终将是弱参数。而“共同富裕”是主参数，“多元化”或“多边化”是大势所趋。除了贸易，对基础设施和生产的投资也成为重要的序参数。

图3 新经济学理论系统及其实践体系

（四）系统论的统计规律在未知自然界难题上的应用

未知的自然生态系统就无规律可循了吗？有。尽管是不能用数学公式或模型表达的规律，但都符合统计规律。作者作为改革开放后第一批出国访问学者，在欧洲原子能委员会巴黎近郊的芳特诺研究所研究受控热核聚变，以蒙特卡洛法（Monte-carto）解决多重弯管流导，得出了系统发生质变数量概念的统计规律：当一个系统的元素发生±15%以上的变化时，就开始产生性质的变化，对系统产生较大影响；而发生±25%以上的变化时，则会发生质变，使系统发生改变。这一统计规律有广泛的应用，得出一些意想不到的结果：

1.地球平均温度升多少可能发生灾难性变化。欧美科研机构花费了多年、数以千万计美元立项，研究温室效应使地球升温多少会产生灾难性变化，得出的结论是升温2.1℃左右。实际上地球的平均温度是14℃，则有：14℃×15%=2.1℃。一个简单的计算就可以得出与耗时、耗力、耗财研究同样的结论。

2.河流调水的红线。一条河流如何用水才可以维系健康河流，也可以通过上述统计规律得出结论。作者任联合国教科文组织科技部门顾问时，收集了26国56条河的生态变化统计资料得出，跨流域调水不能超过河流年径流量20%的维系健康河流标准[9]。

3.人体健康。这一规律也符合人体的现象。一般人的血液量是4 500毫升，所以输血不能超过15%，即650毫升，否则人就有危险。而失血超过650毫升的病人就应输血。再如，正常情况人应保持8小时睡眠，但一般情况只睡6个半小时对健康也无大碍，如果少于6小时，即减少25%，则对绝大多数人的健康有较大影响。

4.八小时工作制。资本主义发展初期，由于工人的斗争，多家企业经过多年的统计研究，认为工人劳动七天应该休息一天，即连续劳动中15%的时间应该休息，否则长期劳动造成“出工不出力”，效率低下、效益减少。这既有宗教影响，但主要还是多次实验的统计结果。工作中无限加班加点，可能适得其反。

2019年6月《科学美国人》发表的《25%革命——少数派要达到多大规模才能改变社会？》指出，25%是能够达到扭转多数人观点所必需的临界状态。当然，第一要观点基本正确，第二这只是大概率，第三25%应为15%～25%更准确。

三、物联网系统的利弊和前景分析

物联网是互联网的应用从信息到实物的拓展。应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

（一）物联网系统的层次

物联网系统也是有层次的，可以分为感知层、网络层、应用层。这三个层级也可以用人体来比喻。

1.感知层。感知层相当于人的感官和神经末梢，用来感知和采集系统中的各种数据，有温度、湿度、速度、位置、震动、压力和流量等。由灵敏度高、精度高、功耗低的各种各样多类传感器进行无线传输。

2.网络层。网络层相当于人的神经系统，用来传输和处理数据。包括各种无线通讯技术和标准。功耗低、覆盖广、连接多是无线网络的发展方向。5G可取代目前很多无线通讯技术，并形成统一标准。

3.应用层。应用层相当于人的大脑指令和反应，通过指令控制输出，可进行从设备管理、环境监测到产品生产的全过程。

（二）物联网系统的关键技术

1.传感器技术。需要传感器把模拟信号转换成数字信号，计算机才能处理。

2.RFID标签。RFID技术是一种传感器技术，是使无线射频技术和嵌入式技术融为一体的综合技术，在自动识别、物品物流管理方面有着广阔的应用前景。

3.嵌入式技术系统。它是综合计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体，并使之协同工作的复杂技术系统。

（三）3D打印是物联网系统的重要应用

3D打印用软件把设计发送到专业打印机上，利用设备制造精确的产品样本。通过电子邮件把产品规格发送到在全球任何地方的厂家，用机器制造出预订产品，再把产品交付给客户。

随着3D打印技术的不断发展，飞机发动机中制造最复杂的叶轮，使用3D打印制造，可以把制造过程大大简化。制造一台发动机的时间可以从几年缩短到10天。3D打印将大大改变制造业。

未来3D打印在太空飞行上也将有广泛应用，如果空间站的零件损坏，可以直接在空间站里打印，现场更换，不需要再从地球上发射上去。

（四）物联网的弊端

物联网对经济生产和人民生活带来了提高效率和便利快捷等许多益处，但也带来了弊端，仅举几例。

1.电商摧垮了许多实体商店。这首先在有大量低端行业劳动力的发展中国家造成了失业；其次使在世界普遍风行（尤其是女性）“逛商店”的休闲方式乐趣大减；再次电商普遍存在的诚信问题，也使公众大伤脑筋。

2.目前餐饮外卖的过度包装已经成为严重的固体垃圾环境问题。2018年我国物联网外卖用户已达4.06亿，以每户每年产生10公斤垃圾（是最低估计）计，每年就要产生406万吨固体垃圾，仅我国三大外卖公司送出的难以降解的废弃塑料袋每天就可铺满170个足球场。在目前回收十分不力的情况下，给人们生活带来的方便大大小于环境污染给人们带来的害处。

3.物联网催生的快递产业，不仅要数量，更要质量，否则会造成人力物力大量的浪费，创造的经济和社会价值也难以增长。2018年中国快递业务量达500亿件，连续5年居世界首位。但我国没有一家现代快递企业进入世界500强，盈利最高的顺丰公司，2018年净利润为6.7亿美元。而世界500强的美国UPS公司，2018年盈利49亿美元，是顺丰的7倍。

鉴于造成了巨量的快递垃圾、大大增强年轻一代的生活依赖性，以及“快递小哥”高发的人身事故，是按利弊分析来治理和提升快递业的时候了。

4.3D打印可能打印人体器官，但复制人体是应该被禁止的，这种宣传也是误导。同时，3D打印武器也只能用于军队。

四、人工智能的利弊和前景分析

人工智能被国际业界称为“最炙手可热、最不被了解和最具争议的技术突破之一”。“炙手可热”不难解释，AI已家喻户晓，甚至把什么都贴上AI的标签；“最不被了解”恐怕不出人意料，实际上大多数人对AI真正是什么还知之甚少，但却对AI一片叫好；“最具争议”可能出人意料。人工智能既是技术革命的新阶段，也可能给人类带来危害和后患。

人工智能无法胜任为人类造福的“系统目标设定”，这个目标只有人才知道。所谓人工智能超越人类（在某一方面可以）、反抗人类（通过反馈纠正某些错误决定可以）、控制人类（小团体可以）以致毁灭人类，都不应该也不可能是人工智能发展的目标[10]。

（一）人工智能的负面影响

人工智能的负面影响是极大的，如不及时认识，将影响深远。

1.人工智能的伦理问题。不可信或者不道德的人工智能商业模型是不应该发展的。基于深度学习的结论和决策系统，如果违背了人类历史形成的文明和道德，也不能容忍。如果人工智能的发展出现对环境的破坏性，也不允许。在存储和数据处理所需要的资源已经满足整个城市需求的情况下，如果不顾实际还继续设定数据容量和计算能力无度增长的目标，那么这个城市的发展肯定是不可持续的。

2.人工智能引起人类退化问题。人工智能可能弥补人类智能的进化不足，比如人类的视力不如鸟等动物，人类的听力也不如马等动物，人们开始从动物身上去寻找更好的能力来弥补我们的器官劣势，弥补人类对周边环境的观察和判断能力。但是，如果一切依赖人工智能，“衣”靠虚拟现实、“食”靠外卖（使得包装垃圾堆积如山）、“住”靠空调暖气（造成超标使用能源和大气污染）、“行”靠导航和无人驾驶（依赖导航将使人的观察和记忆能力退化。英国皇家导航研究所专家大卫·巴里指出，根据脑组织的运行机理，甚至容易造成老年痴呆），那么如此生活，人的功能肯定是要退化的，而且在百年内可见恶果。

3.人工智能产生“正失业问题”。要想到机器人和3D打印可能带来的“正失业”（即因此造成的失业人数大于相应的就业人数）。

4.人工智能必须与人合理分工，互相融通，其可靠性依靠人制订标准进行系统评估，否则就会出现波音737MAX类似灾难。

5.通过人工智能促使政府扩能增效、节省人力，减少工作时间是办公智能化系统的目的。但是为形式主义的“人工智能”而增加的大量报表、无穷的会议研究、无度的加班加点，这样的“人工智能”规划，弄虚作假，不是“人的福祉”。只有真正提高“生产力”，让人们有获得感（包括休闲）才是有益的。我们讲提高水资源利用效率，提高能源利用效率，其实最重要的是提高人力资源的利用效率。领导要先用好自己的“智能”提高用人效率。

6.对人工智能的使用首先要在人的智能充分利用的基础上。仅举一例：目前耗费巨额资金（包括减、停产的损失和人工智能费用）减少PM2.5，是为了人民的健康。但是在通风差、20人大办公室中加班加点，一天工作10个小时以上，PM2.5为室外重污染时的2～5倍，还不说带来的疾病传染和工作效率降低，这些都是人的智能可以处理的简单问题，但在许多地方熟视无睹，“智”而不“能”。

7.对文化多样性的威胁。互联网和人工智能的出现可能危及世界上许多种语言的生存。在目前被英语等少数大语种控制的数字世界中，这些语言最终将会灭绝，严重地威胁人类文化的多样性。

8.用智能手机“打游戏”成瘾已于第72届世界卫生大会上被一致通过定为一种疾病。其他需要防范的，如过度自动驾驶带来的超大城市进一步扩张等。更要严令禁止研究自主型杀手机器人。人工智能可以轻而易举地发明不加限制的非正能量的技术，这是必须防范的。

9.远程教育不能代替名师。应该认识到，教育的系统目的绝不仅仅是传授知识，在大数据时代这一目的正在弱化。所谓言传身教，课堂教育仍然是最重要的，老师的细微表情，与学生互动的反应，是远程教育难以企及的，正像看电影和看话剧的感受不同一样。

10.远程医疗也不能完全代替名医。一位参加过抗美援朝的名医曾对作者说过，医生要仔细观察重伤员的反应，看他有没有求生的欲望，来决定下刀的力度。这也是远程医疗做不到的。

由此可见，还是先开发解决人们所需问题的“弱人工智能”，循序渐进，真正搞清什么是“人工智能”后，再向高端发展，目前先做技术准备。

（二）人工智能促进新技术系统发展

当然，更为重要的是人工智能可以带来技术革命，应用于智能机器人、语言识别、图象识别、人类语言处理和专家系统等多个替代人类劳动的领域。

我国的人工智能产业初步形成了从基础支撑、核心技术到上层应用的完整产业链。已初步形成了智能网联汽车、医疗影像辅助诊断系统、绿色制造、柔性制造、个性化制造、依靠机器人太空和深海探测等新产业，为超过800万残疾人、2亿老年人带来福音。

未来人工智能时代的城市将可能没有拥堵、没有排队、没有污染……。一个美好、先进的城市，需要人工智能技术的支持才能实现。提高城市智能水平将提升居民幸福指数。但是，懂得语言的人工智能，可以了解人类的语言逻辑，但无法了解人类的机智、幽默和感情色彩，所以，必须与人类互动来设计未来。

据2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》，2030年中国将成为全球重要的人工智能研发中心。2035年AI将提供1.6%的GDP增速。国外业界预测中国将引领人工智能在生产和服务结构中的应用，并在10年中实现7万亿美元的GDP增长，是包括美国、加拿大和墨西哥在内的北美地区的1.9倍。

（三）人工智能有望带来新产业革命

人工智能最重要的作用在于解决目前世界上遇到的难题：能源短缺、大气污染、物种保护、疑难病症、交通拥堵、飞机晚点、网络诈骗和社会犯罪等，而不是“杞人忧天”地为人类设计未来。人工智能应致力于清洁能源的发展，用二氧化碳处理污水，全面监护濒危物种，给每个百姓提供私人医生。要有使驾驶员称道的智能交通、智能空管，而且使乘客从登机到起飞不超过半小时，这是完全可以做到的。人工智能有望带来新的产业革命：

1.智能机器人产业。机器人分为三大类：服务机器人、特种机器人和工业机器人。特种机器人指的是那些执行救灾、排爆、河湖清淤和海下探测等特种任务的机器人。中国服务机器人的市场规模为122亿元，约为2017年世界整个机器人市场1 200亿元总规模的1/10。中国机器人产业在过去5年里一直以每年约30%的速度增长。到2020年中国制造的工业机器人将占到全球市场份额的一半以上。

2.核能新技术产业。第四代核裂变的微型反应堆将可能以低成本、高效且无风险的方式产生能源。可生产兆瓦量级能量的小型反应堆，便于使用。以太阳产生能量方式的核聚变实验取得了一些进展，预计到2030年才能最终确定何时商用，作者估计最早在2035年（作者曾在国内外包括欧洲原子能联营从事10年受控热核聚变实验研究，联合国采用了作者的这种乐观预测）。目前存在的短板如纳米材料和实时控制仪器等，都能得到人工智能的很大帮助。

3.环境新技术产业。二氧化碳和污水处理的研究也能应用人工智能。一种低成本的废水处理方法是利用二氧化碳杀死废水中的病毒和细菌（包括大肠杆菌），也给温室气体二氧化碳找到出路，2019年3月27日《自然》杂志发表了这项突破性研究成果。

以上仅是产业革命的主要方面。人工智能的利用只有沿着这个方向发展，才能走上真正对人类有益、可持续发展的轨道。中国的经济结构调整应充分利用人工智能，但要避免“横向转移”，即从低端制造业转移到低端服务业，不要制造一种产业结构“升级”的表象。

五、大数据与云计算的利弊和前景分析

正像人们过去认识不到“绿水青山就是金山银山”一样，更没有意识到万物的数据是一种对企业、经济和社会十分有价值的资源，它是新一轮技术科学的支柱之一。

（一）大数据与云计算的发展

大数据是一个多元素构成的复杂巨系统。对于大数据来说“网络即计算机”，每一个网络结点都是一台计算机，像云一样分布的计算机群可以处理海量数据。正如以分布式联结、规格远小于要求的射电天文望远镜经数据处理后，拍出了“黑洞”照片的工作方式一样。终端设备提供商、基础设备提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使用者、数据服务提供商、数据服务零售商等一系列元素，共同构建成大数据复杂巨系统。

从系统外部来讲，将与云计算技术紧密结合，采用分布式架构对海量数据隐含价值进行挖掘，建立云计算分布式数据库存储，依托云计算分布式处理和虚拟化技术，在云平台上提供有弹性、可拓展的处理设备，从而以更强的处理能力在更广的应用范围使数据增值。大数据也将得到人工智能“机器学习”的支持，智能数据是“聪明”的数据，使应用可能性大大增加。

大数据正向4V发展：大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、准确性（Veracity）。

（二）大数据与云计算在我国发展的有利条件

首先，我国有14亿人口，拥有海量数据，有发达的云计算网络可以被云计算利用。

其次，大数据和人工智能正全面重塑国家经济和社会管理方式，我国的政治经济管理模式有充分利用这一技术的先天条件。在重新配置的系统中，政府中央调控将成为技术创新和经济增效的一个有利条件，而且大数据将弥补政府在创新激励和经济协调中的不足。

最后，对“规划”的观念将赋予新的含义，这将克服市场价格机制的反应滞后，更有利于合理分配资源。在大数据环境下，中国的企业和银行运作完全有可能比西方经济学家所推崇的自由放任市场里的私营企业有更高的管理效率。

（三）大数据和云计算的应用

大数据和云计算有广泛的应用，尤其是在新领域。

1.大数据的应用。（1）建立社会信用体系。我国正从全社会收集信息作为建立“信用评级体系”的大数据基础，将评估公民和企业从支付诚信、是否遵守交通和环保规定，直到是否信守承诺的各种数据，将是公民和企业遵纪守法和道德标准的重要“软约束”，使“诚信”有据可查，在这方面比欧美国家拥有更大弹性来尝试未来技术。

（2）数据管理将成为企业的核心竞争力。当“数据资产是核心资产”的理念进入企业后，企业对于数据管理系统将有更清晰的界定，运用数据资产制定的战略性规划将成为企业数据管理的核心。数据资产竞争力可以占到企业综合竞争力的1/3。

（3）大数据在医疗上的应用。个人身体数据实际是隐藏的健康宝藏。目前个人的健康数据被保存在医院的数据库中。其实中西医名医早就有“最好的医生是自己”的观点，个人管理自己的健康数据和信息已经接近现实。作为患者，可以选择将自己的多种遗传信息关联起来，也可为医疗机构的研究人员提供临床研究数据，直至提供针对个人和小群体新药试制的数据。还可以用虚拟环境减轻患者的疼痛，治疗恐惧症和焦虑症。

2.云计算的应用。我们的生活正不知不觉被“云”包围，如云电视、云会议、政务云、警务云、百度云、京东云等。到2018年，我国云计算产业链已达到1万亿元的规模。云计算就是用小而廉的硬件，提供强大的处理功能。简单来说，云计算把一台计算机变成一份运算和存储能力，只要是数量足够多，普通的电脑也能累加成一台超级计算机。云计算能快速处理海量数据，通过对大数据进行分析，会使得决策更为精准，释放出更多的数据隐藏价值，作出一个个近乎神奇的预测。

（四）大数据与云计算的负面影响

大数据与云计算也有诸多负面影响，是必须重视和加以解决的。

1.造成失业。麦肯锡全球研究院最近公布的一项研究指出，最坏的估计，到2030年全球将有约8亿工人因数字化和自动化而失去工作。在这些失业者中，只有3.75亿工人可以通过改变工作类别和学习新技能找到新的工作，所以由此可能出现4.25亿工人失业。

2.被大公司垄断造成贫富悬殊。大数据另一个可能的负面影响是被大公司垄断，这不仅违背系统论的基本原理，而且会造成从个人到企业的弱势群体对大数据利用不充分、不平等而阻碍经济发展，造成超级富豪和贫富悬殊等不公平现象。

3.个人隐私的泄露。个人隐私泄露是又一重大负面影响，欺诈骗财且不说，骚扰电话已成为影响各国人民正常生活的严重问题。据统计，哥伦比亚是成年人每天接到骚扰电话和垃圾短信率最高的国家，人均每天4.2次，而作者本人已达每天4次。这完全可以成立相关大数据企业与政府结合进行反制，包括电话销号和罚款等，增加其犯罪成本。

4.利用个人隐私的泄露散布虚假信息和谣言，以至进行诈骗、黄赌毒等各种犯罪活动，将造成严重的社会影响。

六、人工智能、物联网、大数据和云计算的治理

前面已经逐个分析了人工智能等新工程技术系统的利弊，兴利除弊是人类福祉的基本原则，因此需要治理。至于是否“先发展后治理”，小到“共享单车”大到“水污染”，已经给我们提供了足够的经验教训。“未发展先治理”也不对，有如清朝的“禁海令”，显然不适用于今天。“治理”要滞后于“发展”，作为系统调节的滞后，也是科学的。但“滞后”多少，这正是应用四大新工程技术系统应解决的问题，必须用人工智能作出最“智慧”的选择。

实际上互联网最早的应用在军事上已有近60年，作者作为改革开放后第一批出国访问学者在欧洲原子能联营工作，亲历互联网最早用于分享数据的民用已有40年，而人工智能的应用研究已经20年了，作者创意的“知识经济（智力经济）”也已近40年，所以把“治理”提到日程上来已时不我待。目前“治理”存在几大问题：（1）对人工智能、物联网、大数据、云计算弊病的“治”和系统“调理”的前瞻性理论研究严重缺失。（2）个人信息保护、反信息垄断和不良应用的法律体系远未完善。（3）有代表性、权威性和包容性的行业协会和组织也未建立，更没有制定准则和规范，尚无自律机制。

（一）数字秩序治理

未来几年数据泄露事件可能成倍增长。将来每个500强企业都会面临数据攻击，必须设置首席信息安全官这一职位。大小企业，都需要重新审视今天的“数字安全定义”，需要从新的角度来确保自身以及客户数据安全，在数据源头就要有安全保障，而不仅是在数据保存的最后一个环节。

（二）云计算的治理

云计算治理和大数据是密不可分的，其数据分析需要收集大量的个人信息，这会涉及用户隐私的侵犯。未来企业和个人把越来越多的数据放到云平台上，必须保证用户隐私，云计算不能成为“黑匣子”，要保持透明度。目前国内还没有明确的法律规定，使云服务提供商或者其他官方机构不能查看云上的数据。应该尽快推动这方面的立法，一旦出现数据泄露，确定云服务提供商应该承担怎样的责任，数据的赔偿价值又如何界定。有了统一云平台标准，才能实现数据在不同云平台之间迁移。从国家层面看，能否拥有自主产权、高性能的服务器是云安全的基础。过去云计算多用于搜索服务，即使偶尔出现错误也能接受，但一些关乎国计民生的部门，就要求云计算必须高度精准，也应立法保证。

为解决20世纪的问题，各国政府已建立了现有的国际合作体系和机构。但在当今复杂、快节奏的数字世界中，这些体系无法以“云计算速度”运行，因此数字治理迫在眉睫。

（三）三元参与的治理原则

早在27年前作者任联合国教科文组织科技部门顾问时，就提出了科技工业园区三元参与管理的理论。今天我们仍需要三元参与治理原则，让公共部门、民众和民营企业三个系统的代表参与数字共同治理秩序。首先，政府应以更加合作、更有活力和更加灵活的方式与私营部门并肩治理。其次，数字技术和平台的客户和用户必须学会如何承当责任和维护自己的权利。最后，企业必须履行对所有利益攸关方而不仅仅是股东的责任[11]。

在数字秩序中，政府、企业和民众的代表将形成平等、自治的横向网络。中央枢纽将激活这些组织，这些网络的参与者将共同设计数字规范、行动规则和实施指南，政府应给公司和公民参与数字世界治理以有力的激励。方案的联合设计者应以最快的速度提出尽可能及时和可行的解决方案，并让人自愿采用。

（四）国家和国际治理是“人类命运共同体”的任务

国家权力机构和国际组织可通过新的法律和条例，确保数字规范在更大的系统中得到实施。中央枢纽或信息交换中心将协调网络系统，确保整个共同治理秩序按照开放、包容、弹性和创新的原则运行。

中央枢纽应尽可能积极帮助政府、企业、用户团体以及其他相关的国家和国际组织参与数字规范或标准的设计。最关键的是参与，把资源和权利赋予参与者，而不是由一个自上而下的权力机构分配。

作为“人类命运共同体”的一个要素，世界迫切需要一个有利于人类共同利益、可行的数字治理体系。如果公共部门、私营企业和民众的代表不尽快联合采取行动，将可能面临经济衰退、数字技术武器化、民众的信任和安全感进一步削弱的风险。

治理的原则是：（1）系统化，这个“系统”就是“人类命运共同体”的巨系统。（2）惠民化，“惠民”的核心是“人类的福祉”。（3）协同化，“协同”就是不能只求某子系统利益和稳定的最大化，而以人类巨系统的动平衡为目的。（4）人类监管，要“以人为本”。“以人为本”就是人类是根本，有对“人工智能”的监督权和对其利弊的判定权。（5）明确责任，要“为人民服务”。“为人民服务”就是要追究这个“服务”是否使人民满意的责任。

七、数字城市系统的概念

数字城市（或称智慧城市）系统是以人工智能为首的四大新工程技术综合应用的典型，必须以系统设定的目标，使城市居民有获得感、幸福感和发展感，以系统论为指导进行。

作者按系统论对数字城市给出的定义是：“利用空间信息构筑虚拟平台，将包括城市以自然资源为支撑、以人文资源为风貌的基础设施、经济和社会等有关城市信息链接子系统集群，以大数据形式获取并加载，在系统的逻辑结构下以传感器输送和转换，实现数据共享，从而为政府和社会各方面提供前所未有的广泛服务，使城市居民有获得感、幸福感、发展感和安全感”。

（一）数字城市的基本理念

数字城市能实现对城市信息的综合系统分析和精准有效利用，支撑城市的规划、建设、运营、管理及应急，有效提升政府的治理能力、服务水平和行政效率，保护自然资源，优化配置，提高利用效率，促进城乡均衡可持续发展。

数字城市中的数据一般包含五种类型：属性表格数据、二维矢量图形数据、城市三维图形数据、影像数据和数字高程模型数据。

数字城市的基础是地理空间数据，利用二维数据可实现现实城市可视化，三维建模的虚拟现实技术可以逼真地模拟未来城市。“可视”将成为城市规划的科学性评价的依据，而不是专家根据一己知识的评议。

数据共享是数字城市建设需要解决的核心问题，除了政策制定和行政协调问题外，技术上仍有大量问题。数据共享有多种方法，其中最基本的方法是通过数据转换，不同的部门分别建立不同的“系统”，当某系统要进行数据集成或综合利用时，先将数据进行转换，转为本“系统”的内部数据格式才能高效利用。

数字城市或智慧城市的建设要在这些基本条件逐渐具备的条件下与时俱进、量力而行，要有“工程”和“规划”，要未雨绸缪。进行试点是需要的，对于新城的提前规划更是必要的。但是，任何实验规划和工程都是为了“人民美好生活”，既不能小富即安，也不能过于超前，使人民有实实在在的“更多获得感”，要以“实践是检验真理的唯一标准”来衡量。

数字城市的另一个问题是不同系统的链接，将来有很多系统，要以网站形式链接起来。“数字城市”涉及许多新技术，特别是互操作技术。

数字城市第三个问题，即最重要的问题是“实验平台”。这个实验城市必须达到如下条件才能使投入的成本获得效益，或者说这个城市买得起并能真正享受“昂贵的数字服务”。

（二）建设数字城市的条件

数字城市是现代化的城市，这样城市的建设需要现代化的基本条件，尚不具备条件的小城市就不能急于求成，陷入数字城市和机器人的误区。

1.城市的GDP是经济基础。2018年深圳GDP为2.42万亿元，超过了香港，具备这一条件。国际上评出的智慧城市前三名——纽约、伦敦和巴黎都具备这一条件，香港列第九位。

2.人力资本，包括大学、科研机构、大公司总部和博物馆、影剧院等文化资源。在这方面伦敦居第一位，巴黎次之。香港在科技方面名列前茅。

3.社会凝聚力，包括贫困率低和犯罪率低，卫生、教育和公共福利水平高。在这方面赫尔辛基居世界第一。我国大陆城市在这方面应得分很高，是建设智慧城市的重要基础。

4.自然环境，主要指城市系统边界内自然生态系统对城市可持续发展的支撑力，包括低污染排放和自然资源的再利用。自然生态系统十分脆弱的冰岛首都雷克雅未克在这方面居世界第一，说明自然条件差也可以建设数字城市。

5.基础实施的完善程度，包括交通运输、供水、供电和供热系统等。

6.公共治理能力和规划执行能力。在这方面墨尔本名列前茅，我国城市在这方面也是强项。

7.国际影响力，包括外国人旅游的人数，大规模国际会议、展览和重要国际组织总部的数量和重要性。

8.城市本身就是一个复杂巨系统，而数字城市的建设就是要把以人工智能为首的新工程技术系统适时、适地、适度地叠加于城市系统之上。

（三）5G是数字城市的基础

5G的商用是数字城市的基础。5G网络是第五代移动通讯网络，理论峰值传输速度可达10Gbit/S，较4G网络的传输速度快百倍。有望以更快的速度、极低的延迟和更大的容量，启动物联网。云技术在5G的条件下可以变得足够稳定，实现高清视频、虚拟现实、物流、远程医疗和教育等应用。

5G应用再次证明以人工智能为首的四大新工程技术是一个复杂巨系统。海量大数据以更大的容量、更快的速度和更高的可靠性向云平台上传。通过人工智能使万物互联，把人工智能、物联网、大数据和云计算的新工程技术发展到一个更有益于人类的新阶段。6G将达到另一个新阶段。发展是无穷的，但系统思维的根本规律从科学上迄今为止尚未看到改变的任何可能性。

2019年6月，工信部宣布发放5G牌照，我国将正式进入5G商用之年。2020年G20中有17国将5G商用。统一标准是一个系统的导向，从技术讲5G系统应该有统一的标准。我国已在这方面领先，但如外界环境不允许，不得不分别制定标准的话，中国有14亿人口，占世界人口的18.5%，远超15%的系统质变临界点，将对5G系统产生重大影响，而领先者终将逐渐导向统一标准的实现。

同时，5G新网络所必需的蜂窝基站量，我国有35万个，美国仅3万个；我国为19.1个/万人，而美国仅4.7个/万人。从对6G和量子计算等更高新技术的研究看，我国投入的年均增长率为18%，为美国的4倍；从人才看，我国每年科技专业毕业生约为165万人，而美国仅为75万人。当然我国在教育质量和研发资金的使用效率方面还要迎头赶上。

但是，对于5G的作用也不能作不科学的估价，它只是人工智能等新工程技术巨系统中的一个重要子系统。历史证明，改变世界的从来不是一种新技术（包括核技术），而是一种新思想，一种新思维方式。

（四）数字城市建设的问题

以传感器组成的数字世界将推动一场变革，使城市变得更高效和宜居。

除了网络外，计算机服务器与存储设备是至关重要的问题。由于数字城市涉及数据量极大的地理数据，一个大中型城市的数据达TB量级。数字城市的数据存储应采用多服务器，分布式管理，如何将它们有效地连接和协调管理是数字城市建设的关键技术。

对于今天的城市来说，真正的社会效益将来自对现有技术的运用，而不是采用新技术。在我国城市的共享单车热潮后，伦敦经济政治学院城市研究中心的负责人菲利普·罗德提出：“伦敦到底需要多少辆无桩共享单车和多少家服务商提供？”这的确是数字城市应预测的重要问题。

目前不仅我国，韩国、欧美和日本都利用手机信息建立个人能力、信誉评分系统，这对“人尽其才”是有益的，在城市中更易实行。但是如何保证个人信息不被泄露，又如何保证人的特殊能力进入评分都是问题，否则将出现不公正，还容易造成贫富悬殊。

同时，像目前国际上已有的数字城市一样，我国的数字城市必须有实体经济。数字化和实体化不但不矛盾，而且互相促进。实体化为数字化提供更多有价值的数据，而数字化使实体化升级。要执行《中国制造2025》，但应该智能化。