主持人：您说硬蛋从技术层面上把一些公司的人工智能服务和平台上各个企业具体的人工智能应用连接起来，让它们更快的实现产业的转型，这个是不是您特指的硬蛋实验室发布的开普勒系统，也就是您所提到的对接的价值？

李世鹏：开普勒系统是我们在接触很多企业，发现人工智能方面的人才特别稀缺，好的人才价码很高，大公司都在争夺，传统企业或者初创企业资金也并不丰富，挖不到这些人才。那怎么办呢？这就需要有一个平台，能帮助他们快速的找到他们想要的东西。了解到这样一些痛点以后，硬蛋实验室做了一套叫做开普勒系统，简称开系统（K系统）的开放平台。通过这个平台，能对接各种硬件的模块，对接各种传感器，还有跟各种智能硬件的以及软件上和云服务的层的链接等。不论是各个人工智能的大企业也好，或者是一些小的初创型企业，他们提供人工智能服务，用到那些需求人工智能的产业和企业里去。

这实际上是我们提供的一个解决方案，这个解决方案是可以也很容易去定制化的。或者说是开放的，可以开发的一个平台。这里有很核心的几点。

第一个，就是我们想做成开放的平台，从硬件、软件、云服务都开放，甚至最后数据也可以开放。从硬件来说，我们提供了一些叫做服务主线的概念。也就是说各种传感器很容易用到我们这个硬件的主平台上去，很容易去做扩展；从软件来说，我们用了一个剪裁的安卓系统。这一块很大的一个问题是我们要解决云服务方面的一些开发。现在各大公司都想营造自己的生态，所以从开始，甚至是在从做硬件的时候，他就要去锁定我的服务，一旦这个产品出来以后，就没办法再改了。比如语音模块，已经跟他绑定的公司。而我们这个平台，从硬件软件一开始就是要打破这个局面。也就是说我们用这套东西开发出来的东西，在设计的时候不需要去考虑我到底用哪个云服务，甚至说我在产品卖出去之后，我都不需要考虑。

那我们怎么做到？我们做了最关键一点是在软件层面上，我们已经归纳出了一个统一的开放的人工智能API。举个例子，我们现在要调用这个语音识别的服务，每家语音服务商所需求的API都不太一样，那我要是从客户端去做的话，对它本身来讲实际上是比较有限的，但如果我有一个平台，我把那些数据也开放出来，那么数据给做医疗保险的公司，那么他马上就能知道这人是经常运动，我可能保费我可以降低对吧，所以这个差异化的保险服务，可能对保险公司很有价值。那么反过来，他会把这个价值又返回给能提供数据的公司。

在开普勒发布的同时，我们宣布了数据银行的概念，数据银行的概念实际上就是两点。

第一点，是对用户数据的隐私更好的保护。也就是说即使一个智能硬件采集到用户数据，如果用户不授权给其他的服务，是无法去分享给其他人的，就和我们iPhone手机上的位置信息、语音信息等这些信息，必须用户授权这个应用才可以使用是一个道理。所以我们想这个会更多的放在一个数据型的平台上去，所以这个就是数据银行的一个功能。

第二点，就是交易。为什么厂家愿意把数据给到三方平台上，因为我可以创造一些他本身带不来的一些交易对吧，真正把数据的价值体现出来，所以这个数据银行的概念，我觉得可能从某种意义上是一个大势所趋。

主持人：现在有很多人工智能技术公司，他们自己本身也有开发平台，他们的开发平台是不是也可以加入到我们的开系统当中去继续提供他的服务？

李世鹏：我们的K系统是拥抱一切，不管是自己的一套东西，还是在开放的东西，我们最后的设想，因为这也是我们现在在推广。上个月，和北大在科技部指导项目下，成立中国人工智能产业技术创新战略联盟，其中一个目的，就是沿着这个方向做出一些标准化的东西。嫁一层语音交换机，如果有一个统一的标准，大家都是用同样的语言去交互的话，实际上就不需要这一层，所以这也是后面联盟推进的一些标准化一方面的工作。

主持人：一个做机器人的公司，它在K系统当中可以有哪些选择？或者能获取哪些帮助？

李世鹏：K系统如果用在机器人里，第一，它可以提供一个大脑，然后它可以把数据关起来，把你需要的云服务给无缝的连接起来，你可以很容易去跟其他的设备去互通互联，我们当年做K系统的一大理念，就是强调设备之间的互通互联。实际上回到整个人工智能上，关键要看你没有足够的数据。你必须用足够多完整的数据，才可以让机器人在应用场景里更智能，然后也要对周边的一些人工智能设备的一些数据的掌握，使他们整合在一起，保持融合在一起，才能提供一些更智能的服务。

网友问答环节​

（1）主持人：有一位网友问：前不久就有机器人伤人的新闻，那么您怎么看待这个问题？

李世鹏：是很有可能，因为机械还是要人来控制，我不太相信很短时间里面，机械自己会失控，他自己去制作出来。更可怕的是，一些居心叵测的人教它去做一些出格的事情。

（2）主持人：一位可能是从事行业方面的朋友问了一个比较大的问题：商用机器人的门槛是什么？您觉得机器人作为一个产品来说，会面临哪些困境？

李世鹏：商用这个范围很大，商用分为两类，一类是工程用，一类是服务用。

像在银行，可以通过和机器人的简单问答来办理业务，它能减少很多人工资源；包括现在很多电话客服直接用上机器人了，一些简单的问题，可以自动会给你语音回复等。这个门槛不变，将人工智能机器人商用是一直在发生的事情。

工厂机器人就是传统的自动生产线，可以逐步引进，也可以一下子引进全部产线，甚至也有些工厂开始在做自己的机器人。这里最核心的价值，一方面是智能，另一方面是工艺。

在智能方面，中国在人工智能方面，还真会比其他国家做得成功，因为我们中国人从小在数理方面的培训比较好，虽然不能说是最顶尖的人才比国外要多了，至少我们有这个基础，比如大批的这种人才，所以这方面我们倒不会有太大的障碍。

另一方面是工艺，包括机器人用的材料等，国产的跟一些先进国家在一些材料工艺上还是有很大的差别，人家一个轴承或者是一个机器臂传动可以用好几年，所以要考虑工艺方面，生产的机器人不需要人经常去修复，这就需要在工艺方面提高。

（3）主持人：另外一位网友问到：您觉得机器人它未来会不会有情感，它是会模拟出来还是会更真实的像人一样去展现出来，这个你怎么看？

李世鹏：这是有一个有趣的话题。其实情感智能完全是可以做，可以学的。从某种意义上说，我觉得机器人情感可能更容易一些，我们最近有篇论文，获得大奖，这个论文的核心是有没有人工智能方法去做设计。比如说做杂志我们怎么让人工智能自动的去配图案、颜色、文字的搭配。我们当时做的一个理念，其实是基于自然语言的了解，对图像内容的了解，还需要有一个认知过程，但是在美学上它是底层的协和问题，是用很多物理参数描述而来。同样人的情感，要用来学习的话，包括人的表情，情绪，喜怒哀乐，再加上一些其它的参数特征等，基本上就可以达到一定水平。

要给它足够的数据来学习，机器人是可以模拟人的，甚至比自然人的理解更容易一些，关键看我们怎么样去教它学习。如你骂它一句它就应该怒，这种模式是比较好做的一点。所以将来像这种感性的东西，从机器学习这方面可能比理性的东西更容易去学习，这些是我的一些观点，我们之前有做过类似的一些东西。现在有人说除了做情感计算，机器人应该有情商。就像我所有讲的话，是带有一些情感的成分在里头，你把这些数据完全融进去训练机器人，它在讲一个比较有趣事情时，是一种表情，在讲到愤怒的时候，又是另外一个表情，现在这是可以做到的。

（4）主持人：我们很期待人工智能机器人产品能做的不错，朝一个非常正能量的方向去发展，这是我们集体的力量应该努力去实现的。

李世鹏：现在中国的企业专注在把人工智能普及化，今年国家发布了新一代人工智能战略，现在集体参与的，综合人工智能技术创新产业基础创新战略联盟，也会在这个方向上起到推动作用。而做人工智能机器人方面的企业，要多多加强沟通。如果有什么需要我们帮到的地方，从硬蛋这样一个平台的角度上，从技术上可以支持大家，另外从产业联盟这个角度上，我们是联盟里的联合秘书长，所以大家有什么需求也可以找我们来聊，我们在这里会帮助大家的。