【5月4日至6日，复旦大学中国研究院联合上海春秋发展战略研究院、观察者网举办了国内首届“思想者论坛”，来自国内外30多位思想者，围绕“大转折：裂变与重构”进行跨学科的探讨与交流。本文为浙江宇视科技有限公司副总裁闫夏卿在“科技议题：新时代的来临？ ”部分所作发言。演讲者从人工智能在公安办案中的使用谈起，认为技术发展是决定社会演进的关键要素。其坚信，AI的发展，对中国下一个30年的发展，是一个非常重要的机遇，同时也是一个非常重要的推手。】

我在企业里供职，也算是国内最早一批从事数据网络研发、生产制造的人员。本质上，我属于工业党，所以可能更多是从实践角度去理解，而不是从理论角度分析。

我的演讲题目叫《AI技术与社会生态》。实际上，我想探讨的不是人工智能技术本身靠不靠谱、它的发展路径是怎么样的，我更想结合整个政治、经济结构和社会运行模式，谈谈人工智能有哪些作用力和反作用力。

公安办案：从现场勘查到AI使用

因为我从事智能安防业的工作，所以我先从中国公安讲起——这是我的企业直接面对的最重要也是最大的客户。我所看到的中国公安行业在过去15年经历过剧烈的变化。

从中国警察办案的核心演进看起，大约在15年前，我们的公安刑警办理案件，做事模式跟上百年前本质上没什么区别，主要以现场勘察细节为主，相关的技术也有很多。

10年前左右，发生了一个很大的变化，就是警察办案的逻辑重心已从勘察现场转向了调取录像。办理任何案件，第一逻辑是调取现场监控录像。这变化，就是IT技术在实际生产过程中起到转化作用。

5年前，又发生了一个很大的变化。国内的公安系统大概用了4、5年时间，基本实现了每个省所有地级市公安的所有监控系统的联网。比如说，在江苏省任一城市，可以对全省范围内的所有摄像头（有几十万部）拍下的图像进行远程调用。那时候还很原始，实际面对录像的主要还是警察。在这时间点上，早期的AI开始引入，录像可以自动比对，起到加速作用。

从第一阶段到第二阶段，公安内部组织形式没任何变化，但到了第三阶段——大概在五年前，我国公安系统内部出现了图侦大队——公安局内一个专门做图像侦查的子部门。武汉市图侦大队有300人，是整个武汉市公安局最大的部门。

在这样的演进过程中，中国案件的破获率及警队整体工作的效率有了几何级的提升。

人工智能已在中国公安系统里被广泛使用了，这不是畅想未来，已是现实了。

今天主要提三部分内容，第一个叫“数据碰撞”。上海、江苏、广东、山东、北京等城市已有人工智能的使用。比如说，在上海内环、中环、外环开车，隔一段时间，你会看到一排架在路上的摄像机，这些东西其实不是拍你违章的，而是数据提取器——它的作用就是在全路境范围内，记下所有车辆的过车轨迹。3年前，大部分核心城市、一线城市已全面覆盖。所以现在我自己开车都非常小心，基本上你不太可能有什么空子可以钻。

另一层面就是，现在任何事情发生了，公安要做的第一件事就是“轨迹碰撞”。比如说，我基于车牌信息或其他关于车的零碎信息，做海量的数据碰撞。碰撞的结果可能是什么？人工智能课程里已有非常清晰的回答。

第二个就是“辅助决策”。现在很多公安的客户做辅助决策的推送，他们会基于数据系统的计算、分析，给公安部门推送很多报表、二次结论等，由公安部门做最终判断。这时候，我们的公安干警早就不再直接面对图像了，他们看到的是数据的分析结果。

另一个是“智能布控”。现在很多前端设备已可以根据我的一些具体特征——比如说车牌信息、人脸信息——进行实时分析。现在有一个合成指挥中心。

我们可以看到，15年时间，前后变化是非常大的。换而言之，从开始到现在，在做同一件事上，已有了翻天覆地的变化，同时它的组织形式是随着发展变化的。

总结一点，技术改变会使生产方式发生改变。我认为，科学是第一生产力，是普世价值。纵观人类历史发展过程，无论是哪个国家、哪个朝代、哪个区域、哪种文化，生产方式的大改变，都是在重大的科学突破和技术突破的推动下实现的。生产方式的大改变，又会改变组织模型，这组织模型可以对应到宏观上，就是我们所研究的政治、经济结构和社会运行的模式。

缓进式变革与爆发性变化

从历史上看，很多变革是缓进式的，也有一种是爆发式的。

缓进式的，比如说人发明耕犁后，随之带来的是人口数量的上升，带来了农耕方式等一系列事物的变化。类似的还有冶炼术、活字印刷术。对中国影响特别大的就是马铃薯引入种植。大概2000多年来，中国人口数量只能停留在1亿以内，引入马铃薯后，突破到4亿左右。包括火器、高铁，都不是爆炸性的变革，但是会在市场一段时间里推动生产力的改变。

至于爆发式的变革，历史上有第一次和第二次工业革命的标志物——蒸汽机和电动机。就我个人观点，我认为核武器也是一个。核武器是让全球政治结构从自古而来的战争模式走向制衡模式的催化剂。另外是互联网，包括我们今天谈到的AI，这些要素能给整个人类社会的生产方式和模型带来很大的加速。

早期蒸汽机照片

总之我认为，技术发展是决定社会演进的关键要素，我自己是这么理解的。

首先，技术发展是第一驱动力，我甚至认为是唯一驱动力。其实我们人类几万年的历史，一直到现在，之所以成为地球上一个很特殊的物种，关键在于我们释放了三个方向的能力：

第一个是转化能量的能力。最开始的种小麦、大麦，本身也是在转化能量，转化太阳能的方式，到发现煤炭、石油、使用核能，再到现在的光伏太阳能，每一次在转化能量的能力上都有一个大递进，都会带来一个很大的提升。

第二个是物质的利用能力。从本质上讲，新石器时代的石斧跟现在的大型计算机是一样的，是一种逻辑。

第三个很重要的是信息交互能力。活字印刷术打破了技术垄断，互联网带来新的信息交互和社交形态的出现，其实是释放了这个能力。

这三个能力，实际上是人类整个技术发展的几个主要的脉络和路径，但凡是在这几个节点上能够有本质上提升的技术，我们认为都属于爆炸性的技术。

这里面简单列举了一下国家竞争的几个维度。我们可以用它来评判，比如今天的中美或历史上任何的大国博弈，我们都可以从里面找到基础的因果关系。简单来讲就是GDP、人均GDP和产业结构些模型。对应的指标是人口数量、人口素质和人口结构。这边我不再展开细讲。我想讲的核心的一点就是，关键技术的突破会提高关键能力，同时也抬高了关键指标的上限。比如我刚才讲的马铃薯对中国人口总量的提升，在我们看来也是博弈的根本。

我认为，政治结构是对生产力的适配，但是它的微妙之处在于不同步，这里面有差异造成的空间。经济结构，一方面是适配，另一方面是利用；而宗教和文化结构，是辅助性的东西。

我认为AI技术非常关键，原因有三：

第一，它彻底松绑了人口数量和生产力总量的线性关系。我们畅想下，AI的大规模普及，有可能使一个人口很少的国家成为一个生产能力很强的国家。某种意义上，AI可以逐渐取代人的劳动力，第一次让人口数量不再是关键制约因素或红利因素。

第二，AI技术会进一步强化高端智力优势。这一点会使社会阶级化加剧，跨阶级流动难度增大。

第三，AI技术会进一步强化全产业结构优势。它能抹除人口结构年龄因素和基础教育因素，强化尖端教育和创新性教育优势。也因此，我认为人工智能技术能够让我们中国在未来国际竞争中占据很大优势。

在改革开放过程中，中国实际上是被动地构建了比较完整的产业链体系的。它跟我们在1949年建国之后的两个五年计划，共同构建起了完整的重工业体系。在价值、意义上，它们是等价的。

AI发展方向

AI发展有两个方向，一个是逐渐渗透、分解到我们所有行业的生产环节中去，有可能长得各种各样，但基本逻辑是一样的，它会颠覆制造业的已有行业规则。从极端角度来讲，未来我们所有的制造业是不需要人的，它会持续提高劳动生产率。

第二类是我刚才给大家举的公安的例子，叫“大数据AI”。这一部分是颠覆决策性行为的已有行业规则，持续改变各领域决策模式。在我看来，基于大数据的分析模型，将来甚至可以替代政治竞选。因为所有竞选都是一种概率行为，只是在不确定的大逻辑下，我们认为可能多数会更接近于正确。这种模式是基于分析所有的数据，给出一个最优的策略。畅想一下，有它在，就不需要民主竞选了。

总结

大家应该能够看出，我的基本观点还是偏乐观的。我觉得我们不要从纯粹的技术逻辑上去看。这样看可能会有瓶颈，也可能有波折和反复。但是人工智能目前基于深度学习和数据训练的逻辑，实际上是人类历史上第一次对自己的最核心部件——大脑的仿生。

未来会发生什么？未来会出现什么？我觉得不能完全预料和预期。但是有一点是可以分析、总结的，就是我画了一张图。

如果从整个生物演进的视角来看，达尔文进化论是蓝线，地球上所有的生物——无论是青蛙还是昆虫、蚂蚁——都是顺着这条线走的，通过改变自身的DNA等生物结构适配环境的变化，使得自己的物种更有竞争力。这是进化论的基本逻辑，但这个过程是非常慢的，需要很长的时间来完成一个很小的改变。

而人是怎么出现突变的？实际上是从我们人类使用工具开始，把进化论的斜率一下子突破了。我们通过工具延伸、强化了自己的外部能力，如我们通过弓箭狩猎。这个过程实际上是本质上的变化，使得人作为一个整体的物种，脱离了进化论纯粹意义上的技术。

到了工业革命，有一个很大的加速；到了信息革命，至今几十年的时间，又有一个更快的加速。过去人类几十万年的发展历史走的是这样的一条曲线，后面演进的节奏越来越快。

到AI这个节点上，会跟前面所有的节点有很大差异的变化。因为之前无论怎么变化，都是人类在通过一种技术延伸自己。就算是我们现在的超级计算机，也依然是人的直接的延伸，它的控制节点还是在人的位置。但是到了人工智能，将来可能会出现“二次人工智能”或称“次生的人工智能”——由人工智能打造的人工智能，这就将使整个人类工具的演进史第一次脱离了完全由人直接去控制、制造的逻辑。这样一来会发生什么？不知道，但一定是不一样的。

另外就是，目前的人工智能模型在一定程度上已具备了初步自我优化、演化和进化的逻辑基础——当然仅仅是逻辑基础，距离实现还非常遥远。但如果我们按照前面提到的加速曲线去看，也有可能会很快来临。

所以，我在曲线末尾打了一个问号。我不知道未来会发生什么，我个人是抱着一个相对积极的态度。至少从我个人的角度出发，我非常坚定地认为，AI的发展，对中国下一个30年的发展，是一个非常重要的机遇，同时也是一个非常重要的推手。

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