导读：从诞生至今的半个多世纪以来，历经几轮寒冬与热潮，人工智能已从实验室走向产业化，正逐步走进日常生活。 随着医疗、金融、互联网、安防、教育等各个领域与人工智能技术的融合发展，人工智能成为下一代通用技术，已经成为国际社会的共识。各国因此也加紧出台...

从诞生至今的半个多世纪以来，历经几轮“寒冬”与“热潮”，人工智能已从实验室走向产业化，正逐步走进日常生活。

随着医疗、金融、互联网、安防、教育等各个领域与人工智能技术的融合发展，人工智能成为下一代通用技术，已经成为国际社会的共识。各国因此也加紧出台政策法规扶持人工智能产业发展、抢占人工智能技术高地。

人or机器人工智能方向之争

随着技术应用的进步，机器已经可以在一些单一技能、重复劳动的工作领域替代人类，但对于一些需要人类认知智能、有着非单一技能要求的工种，人工智能还远远不能胜任。

语言理解、知识表达、逻辑推理和最终决策，这些人类独有的技能汇集而成的认知智能，为人工智能的开发与应用带来了巨大挑战。

关于人工智能还能做什么？将在多大程度上改善人类生活？在哪些领域完全替代人类工作？是业界关注和努力的方向。

以在线教育领域为例。人工智能可以代替老师批改作业，互联网帮助学生解决问题。但不得不承认，老师对学生的关爱，对学生的思想、价值观的洞察和引导是机器无法取代的。

而在另外人力资源领域，人工智能该如何发展也引发着业界讨论。尽管人工智能技术在人力资源行业正加速渗透，但识人用人不仅要看专业、技能等可量化的素质，还要评估人品、道德、敬业度、上进心等软性因素，对此标准化算法模型也显现出其局限性。

人机协同成为核心战略

2019年3月19日，中央全面深化改革委员会第七次会议曾提出：构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分析的智能经济形态。

在建设发改委人工智能基础资源公共服务平台的经验基础上，出身中科院、被誉为中国人工智能“国家队”的云从科技在广东又打造了国内首个定位于人工智能基础设施的人机协同开放平台。

依托该人机协同开放平台，广州市政府与云从科技合作发布了“一脸走南沙”政务民生应用平台，全面面向粤港澳大湾区智能产业聚集发展，并提供融合的泛在智能城市服务。

事实上，人机协同不仅是中国企业的核心战略，也是美国国家AI战略核心。与云从聚焦人机协同体系以实现"定义智慧生活，提升人类潜能"的企业战略相似，美国国家人工智能发展战略也提出了Human-AI collaboration这一概念，旨在研发有效的人机协同方法，创建增强人类潜能的AI系统。

人机协同，作为大幅提升生产效率以及品质，丰富人类社会创造力的人工智能核心技术，作为实现全社会的产业创新、提升国家竞争力的关键因素，被给予了高度的重视。

中国企业率先提出人机协同方法论

云从科技早在2017年就着眼于AI落地实际应用的效率问题，并着手开始研发“人机协同平台”。近年来，以人工智能技术与人机协同平台为基础，云从目前已成为国内金融业与民航业第一大AI供应商。

对于人机协同的概念，云从科技联合创始人姚志强曾表示：“站在落地工业化的角度来说，人机协同是云从提出了一个未来方向，我们认为未来应该就是要达成人机和谐共处。人工智能和人之间不应该是一个黑盒子，独自割裂的，各干各的事。应该可以交互，互相之间可以理解，甚至于可以影响和改变的，就像真正的人和人之间协作一样，我们把它叫做人机协同，这是未来的一个发展方向。”

并且，对于人机协同发展的方向，云从也从三个阶段进行了概括。首先，人机交互。通过视觉、听觉、文字感知等感知技术，以及认知、决策技术实现与AI之间的基本交互。

第二，人机融合。通过智能技术帮助行业专家总结知识，让人工智能能够为行业用户提供全天候、稳定的、全面的智能服务。

第三，人机共创。人工智能与行业专家共同探索，创造出新的产品、场景与服务，实现个性化精准服务。

专家+AI人机协同优势显著

那么，人机协同的成熟将对社会生活带来什么样的便利和变革？以上文所提到的教育以及医疗领域为例。

培养学生的完整品格和创新能力是教师的首要任务。但从目前来看，教师的工作任务非常繁重，除日常授课外，还有班级管理、日常作业布置批改、家长反馈等工作需要处理。这些工作重复性和规则性强、专业需求程度低，且需要花费大量的时间和精力，严重抑制了教师在教学、育人上的能动性。

而通过人机协同的技术，可以帮助教师的处理工作中的机械重复性工作，从而解放老师去进行更多与自身专业相关的工作以及将更多的精力用于培养学生的特性、能力上。

在医疗领域，稀缺的专家资源与海量的病患需求形成严重的供需不平衡。人机协同技术通过将医疗专家的知识技能模型化、自动化，可判断过滤90%以上诊疗信息，使得医疗专家可以集中处理10%的关键性问题，更大地发挥了医疗专家的专业能力。

同时，如果可以把这些专家的知识沉淀，通过人工智能赋能给广大的普通医务人员，使得更广泛地区的病患也能获得与中心城市居民相同的诊疗效果。这样不仅实现了资源的公平化，也让整个行业效能得以迅速提升。

人工智能正在带来一场新的革命，全球将因此迎来新一轮生产率增长浪潮。而以人机协同为核心战略的人工智能技术对中国经济向高质量发展和创新转型的推动，也将帮助中国综合实力进一步攀升。

为什么人机协同是趋势？

事实上，人机协同不仅是目前人工智能落地期的核心战略，也是对技术和行业未来趋势的判断。

人机协同是技术发展的一条主线。相较于人脑善于联想、推理和分析，机器的优势在于快速、低成本地对信息进行存储、比较、排序和检索，以标签、算法、策略和数据为基础，巧妙利用人的识别、推理能力，人机协同正迎来「握手时代」。

比如，2014 年自由式国际象棋对抗锦标赛上，人工智能赢得 42 场比赛，「人机协同」型选手赢得了 53 场比赛。

就国情而言，立基于旧基建，拥有庞大产业链条和物流网络之后，对智能协调网络的需求也呼之欲出。每个网络节点代表一间工厂或者一台设备，并能及时知晓其状态，原则上，就能提升生产服务的效率和精准性。

比如，一旦发生疫情，我们就能知道哪里能生产口罩，哪里可以提供生产原材料，以及产能分布，进而为调度提供基础。

而且，随着人工智能从 AI + 转向 + AI，AI 落地还面临许多现实挑战。比如，在应用场景中存在着多种角色，项目经理、软件开发者、相关运维人员、最终用户，对于不同使用者来说有着不同视角与使用诉求，而单一的中台产品难以满足多样化需求。

另一方面，在同一场景中常常存在着来自不同厂商的设备与应用，如何将多样的设备与应用快速、高效地接入平台，也是 AI 落地的一大难点。

另外，数据、算力等因素导致 AI 本身也构成了一个成本中心。AI 本质上缔造了一种新的业务类型，虽然可以像软件一样多次出售，但每次都需要大量的专业人员服务，人才短缺以及高成本不仅妨碍了业务规模化，也影响了 AI 企业毛利率。

除此之外，前台是一个基础的东西，技术中台一定是要把云端、感知、认知、决策等技术整合在一起，这样才能够快速向市场推出产品。这也是国内不少企业（比如 BAT 巨头）也纷纷搭建自己平台构建生态的原因。

可以说，与产业深度融合的客观需求驱动着人们通过 AI 工程学的突破性变革，大幅降低 AI 项目实施门槛，对 AI 项目实施有数量级的效率提升。

最终，反映到社会治理上，人机协同也能裨益大众。2019 年 3 月 19 日，中央全面深化改革委员会第七次会议曾提出「构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分析的智能经济形态。」

例如，在这次抗疫过程当中，真正的专家资源非常有限，如果可以把这些专家的知识沉淀，把它借过来，用人工智能赋能给广大的普通医务工作者，就可以更快的帮助每一个人。这样不仅实现了资源的更加公平化，也让整个行业效能得以迅速提升。

城市摄像头铺设成千上万，但是大部分视频不能产生有用价值，也很难及时主动发现城市问题；基层公务员人数众多，但也很难实现区域的精准治理。通过人机协同借助专家和机器智能准确感知、预测、预警社会运行的重大态势，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平。