作为世界创新的源动力，人工智能正在扮演越来越重要的角色，今天的人工智能处于什么阶段?未来人类智能和人工智能将如何发展?智能文明的形态又会是什么?
8月9日，依图科技联合创始人、CEO朱珑在“中国人工智能峰会”上发表演讲，提出一个重要观点：智能跃迁重要的就是提升基础设施的智能水平，而其关键就在于提升一个区域或城市的智能密度。由此带来的结果将是革命性的，终让智能文明加速到来。
以下为朱珑的演讲全文。
纵观历史发展，人类智能的演化用了大约630万年。600万年前，人类从直立行走开始，一直发展到原始的社会形态;1 万年前，人类迎来农业革命;250多年前，工业革命爆发;人工智能则从上世纪50年代开始，到现在只有60多年的发展时间。
从眼睛看到这个世界的感知智能，到认知智能的诞生——机器，慢慢地具备了人类的智能。
科技推动基础设施的革命，
进而推动文明的变迁
如果用两个曲线来分别描述“人类智能”和“机器智能”，那么，当机器的智能曲线与人类的智能曲线交叉甚至超过的时候，文明的形态会是什么?
事实上，文明变迁的背后是科技的推动，科技推动的是基础设施的革命，而不同文明时代有不同的基础设施：
农业文明时代，出现了轮子、道路;
工业文明时代，出现了蒸汽机、内燃机，有了铁路;
信息文明时代，也就是过去30年的互联网时代，出现了计算机、互联网、手机，让人类克服了时空的障碍。
这几个重要的基础设施的变革，推动了文明的变迁。
人工智能水平
5年提升100万倍
现在人类处于什么时代?这个时代的基础设施又是什么?过去30年，CPU运算能力提升了100万倍，存储能力提升了100万倍，通讯能力即数据的传输速度也提升了100万倍。
从2019年回溯过去五年，可以看到，AlphaGo在2015年的时候战胜人类棋手的那一天，也是机器以计算机视觉为代表超过人类的那一天。
但是，过去五年，机器的算法水平又提升了100万倍，以人脸识别为代表的错误率又下降了100万。现在，它可以从1万人、1000万人、1亿人、10亿人甚至20亿人当中识别出你。
向高阶跃迁重要的是提升基础设施
如果用通俗易懂的方式来讲述人工智能当前的发展水平，可以如此比喻：
人一眼就能看清的，机器也能看懂。例如，机器可以看清一个地方是否有人、有座位。但是当距离较远时，去识别场景中的总人数，人需要数一数，对机器来说也会有点困难;同样，人一下就能听懂的话，机器可以听懂，人一句就能说清楚的话，机器也可以理解。
因此，机器已经可以做到非常低阶的智能，可以或者接近于人的“看见”、“听见”，但理解一个段落、一篇文章，依然比较困难。
基于此，智能要往前跃迁，重要的就是提升基础设施。
机器智能的五个阶段：
可记录、可识别、可关联、可预测、可规划
智能的提升是基于基础设施的提升，而机器智能可以分成如下几个阶段：
可记录：没有任何的识别能力;
可识别：例如通过摄像头进行人脸识别;
可关联：判断不同摄像头识别的信息之间的关联性;
可预测：信息背后可能性的洞见;
可规划：进行统筹和规划。
以通过摄像头来覆盖城市管理的应用模式为例，机器能够从简单的代替人记录，到代替人检索、分析、推理与决策，终，代替人进行统筹。
基础设施提升的关键，
在于提升一个区域或城市的智能密度
如何实现并推动在一座城市或区域内，机器智能每个阶段的提升?简单来说，就是摄像头的覆盖密度从稀疏到密集的过程。同时在这个过程中，摄像头的感知密度不断增加，摄像头的识别能力不断增加，终，整个城市的智能等级就将慢慢跃进。
基础设施提升的关键，在于提升一个区域或者一个城市的智能密度。在宏观维度上，单体智能要变成群体智能，1个摄像头的智能要变成1万个摄像头的智能，他们之间识别出来的内容能够汇聚在一起，能够形成一个新的、大的智能体;相应的，要实现1万、10万个摄像头的规模，在微观维度上，算力要急剧提升，才能带来具有高经济性、高性价比的基础设施，从而推动智能水平的跃迁。
点亮AI是一场基础设施革命，
智能文明会加速到来
今年5月，依图科技发布了首款云端定制视觉推理AI芯片。在性能方面，一块芯片便能够支持50路摄像头智能视频分析的算力，一台1U服务器就可以支撑约200路智能视频实时分析的算力。
实现这样水平的背后，是能耗的大幅减低，并带来空间的大幅降低。因此，在考虑空间限制、用电限制、能源限制和算力限制的前提下，当一个机柜就能够支撑一万路摄像头的全解析时，就为一个城市的智能等级的提升，提供了非常重要的基础设施。如此一来，就可以打开城市管理的更多场景、更多应用。
从算法的突破，到整个城市或老百姓都能感知到，人工智能的爆发，基于的是基础设施的重大提升。
除了人才、资本、政策以外，数据、算法、存储、算力和传输等基础设施，也一定会在未来的几年内，以3倍、10倍的速度加速提升。其带来的结果将是革命性的，终让智能文明加速到来。
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