如果我们不对人工智能的目标函数进行规范，如果我们放任设计者用人工智能来逼近人类，那么人工智人的出现就只是时间问题。而如果人工智人如人类一样自私且具有侵略性，那么我们就创造了一个可以毁灭我们的神祗。

目前，人工智能领域软件和硬件是分开的，各自独立迭代。比如语音识别、视觉识别、辅助决策、游戏等，都是在软件算法里面独立进化，硬件只是输入数据、运行数据的物理条件。
未来，人工智能将是“具身智能”的天下，就是要创建软硬件结合的智能体。

计算机和人工智能的教育会越来越融入在通识教育里，计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科，计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握，就像我们要识字一样。微软亚洲研究院近几年招收了包括物理学、生物学、心理学、语言学等，也招收了本科中文系后又继续攻读计算机自然语言处理专业的研究员，“

海量数据的计算是极其消耗能量的一件事，而且海量数据本身也不是人类社会的真正常态。人类的自然智能对应的是“小数据”，人们常常是在信息稀缺的环境下去作出合理选择的，这时人类智能动用的是一种“节俭性算法”。

那为何 AI 迄今未能成为一门科学？答案是，技术发展之缓慢远超我们的想象。回顾 90 年代至今这二十多年来，我们看到的更多是 AI 应用工程上的快速进步，核心技术和核心问题的突破相对有限。一些技术看起来是这几年兴起的，实际上早已存在。

最先提出“人工智能”这个术语的麦卡锡对这门学科的定义是：“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”

在实现智能感知、智能决策、智能交互的时候，往往任何一个要素的变化都会导致其他要素的变化。比如算法模型发生变化，设备资源调度就要跟着改变。结果就是，真正落地实施的时候，算法专家、设备专家、资源专家，以及应用开发的合作伙伴都需要在场。这最终导致AI落地的成本太高，无法真正在产业应用中大规模铺开。

6月30日，一套被称为“世界洪水（World Floods）”的人工智能（AI）洪水监测系统，由意大利航空航天企业D-Orbit公司搭载“猎鹰9号”从卡纳维拉尔角发射升空。“世界洪水”系统旨在通过卫星遥感和人工智能技术，提供近实时的地形图并突破技术障碍，加快人类对洪涝灾害事件的反应速度。

所谓的传统科学领域（化学、材料、生物等）才是人工智能更大的主战场，它给我们带来的不仅仅是科学研究的范式的改变。也将是传统行业的转型和升级，鄂维南呼吁大家一起参与到这个伟大的事业中来。

纵观信息科技的发展历史，尽管信息科技发展异常迅猛，但基本上安全可控。而AI发展却缓慢曲折，安全问题层出不穷。二者的差别在于，从信息革命开始，信息的三大理论就已经建立......具体的思路上，“第三代人工智能”利用知识、数据、算法和算力4个要素，建立新的可解释和鲁棒的AI理论及方法。

AI大模型相当于过去一百年前开始普及的“发电厂”，当时的工厂纷纷拆掉自己的蒸汽发电机，引入电网。AI大模型也是如此，它将数据作为“燃料”，转换出智能的能力、驱动各种AI的能力。

清华大学高博麟：在当前通信技术水平条件下，车路协同更适合做区域内宏观层面和战略级的行驶决策，而单车智能自动驾驶更适合做微观层面和战术级的车辆控制。清华大学李教授：智能交通系统是车路云网一体化的新型复杂系统和形态。单车智能自动驾驶是基础，车路协同自动驾驶是技术发展的必然趋势，两者不矛盾。