脑科学+人工智能+网格边缘超算，从端到边缘应用场景，建立完整产业链
“5g 带来了大量数据，问题是数据能干嘛？假如不能把它变成应用场景，一点用都没有。”
5g 时代的到来使经济数字化和科学数字化得以启动，大数据的收集将是 5g 时代的重要内容。但是，5g 本身并不能真正形成应用场景。如何将这些数据转变成真正对民生和企业有用的，真正能够赚钱和服务人群的产业链将是接下来要面临的问题。
陈世卿院士认为，将脑科学、人工智能和网格边缘超算结合在一起，才能完成从端到边缘的应用场景，建立起完整的产业链。
在 2020 新基建助力产业互联网发展主题论坛中，美国国家工程院院士陈世卿通过各种浅显易懂的例子对人工智能在各个领域的已有应用和脑机融合的未来进行了论述和展望。
“ai 是未来的新基建，但真正能够发挥的是人类的大脑，要学习大脑的计算方式。”
“人类的大脑非常具有创新能力的，我们知道，人的眼睛有一定的局限性，看不远、看不到很细小的东西，所以发明了望远镜和显微镜;我们跑不过马，跑不过狗，于是发明了脚踏车、汽车、飞机。人类凭想象力把身体的功能延伸出去，这就是大脑的创新能力的体现。”陈世卿院士表示，我们已经有各种各样的发明延伸，而现在唯一没有被延伸出来的，最后一个需要去攻破的，就是我们自己的大脑。
“除了大脑、小脑，我们每个人都有一个延伸出来的第三脑”，近年专注于第三脑研究的陈世卿院士解释道，我们每天都与之交流的手机其实就是第三脑，它几乎储存着一切与我们有关的数据，音乐、照片甚至是所思所想。不同于其他的具有普适性的人工智能，第三脑是专属于每个人的人工智能。
陈世卿院士强调，将来的研究要把脑科学跟 ai 结合起来，实现脑机融合，利用人脑的创新能力和 ai 的速度，创造属于每一个人的人工智能，带动未来的应用场景。而这会发生在什么地方？发生在我们住的地方、社区、街道或者产业园旁边。在陈世卿院士看来，脑科学和人工智能技术相结合拥有广阔的应用场景，在这些场景里面，则需要 5g 带来的大量的数据。
“所有的大数据是用来为人服务的，都是个人的，或者是团体的。”
全世界的石油公司没有一个不买超级计算机的，因为通过模拟地层的爆炸、声波，才能找到可能石油存在的地方。每天坐的飞机、汽车为什么那么安全？因为在制作的时候，超级计算机就已经模拟出可能出现的状况，提前进行预防。
陈世卿院士通过各种例子阐述了超级计算机在各个方面的用途。与此同时，他也表示这种类型的超级计算机是大型、集中式的，需要消耗巨大能量，是国家实验室才可以养得起的。而随着科技的进步和通信技术的升级，ai 带动新的算法，使人脑的开发得到提升，那么人人将可以拥有专属的 “超级计算机”。“所有的大数据是来为人服务的，都是个人的，或者是团体的，完整的应用场景都将发生在社区旁边或者街道旁边。”
人工智能的应用场景比比皆是，智能医疗、智能教育、智能农业、智能交通、智能能源甚至是智能文创、智能金融等。
以智能医疗为例，陈世卿院士的愿景是：“我们要做全国一张健康网，全国一张健康卡，当病毒来临，一张网、一个健康号码就可以了。” 如何 “未卜先知”，提前诊断出疾病，这才是研究的希望所在。陈世卿院士解释道，研究的时候就要有数据，在各种场景里，人们的数据被收集，之后进行分析，这就是要做的边缘超算。陈世卿院士以心脏病为例对此做了进一步说明。
“假如有一天，一个患有心脏病的病人突然倒在马路上，而心脏病发作有十几种，如果不能够 20 分钟内知道这名病人的患病类型，那么救护车来之后，则无法知道应该送到哪个医院去会更适合，因为不是所有医院都有心脏专科的，所以 20 分钟内通过人工智能快速运用边缘超算，对所有的相关数据进行计算，例如个人状况、倒的地方、附近的社区，快速知道这名病人是属于哪一种心脏病，应该往哪个医院送。这是非常重要的应用。”
“人工智能需要很多人才，我们需要 500 万人”
“5g 时代是人工智能加速发展的重要机遇，研发前沿的应用场景、加快培养人才是当前最需要解决的问题。”但是，目前中国的人工智能人才还存在很大的缺口。陈世卿院士认为，我国目前需要人工智能开发人才至少 500 万人，而现在只有 5 万人不到。对此，他表示，希望在中国做 100 个人工智能大学，培养中高端的人才。而对于人才的高效率培养，陈世卿院士认为，运用脑机结合的方法，将能够实现高效的智能教育。
智能教育的其中一个方面是物理环境的智能化，陈世卿院士解释道，比如说家里面的微书房，运用 ar 技术形成 3d 图像，将能更容易地进行高效率学习，甚至包括空气中的氧气含量，二氧化碳最高浓度，你的座椅环境等等，通过图像来提高学习效率。
同时，陈世卿院士还分享了另一个智能教育的应用愿景：从脑科学找到一个规律，使得从生下来到上幼儿园就可以判断出一个人是适合科学性、技术性、工程性、艺术性还是医学性的学习。“因为人的大脑学习能力和创造能力在 20 岁时处于最顶峰状态，而按照目前的教育进程，读完博士已经 35 岁了，大脑的能力已经开始处于下降状态了。”
陈世卿院士表示，按照脑科学的方法，通过 ai 赋能，改革未来的教育系统，将能够达到非常惊人的效果。他认为，加快人才释放到社会的速度，才能做到真正的不浪费人员，中国的第二次人口红利才会来。“现在第一次人口红利已经过去，社会进入到老年化阶段，用科技的方法，用脑科学的方法释放人口第二次红利，这是可以做到的。”
“现在研究的目的是什么？不是为了赚钱，而是为了让技术红利惠及所有人，解决社会经济问题。科技之道，同沾雨泽。”陈世卿院士表示，所有的人工智能应用场景都是跟人工智能有关，人工智能就是要算法，算法就需要算力，这块将来要大力开发。
碱性电池和碳性电池在结构原理上有什么区别
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寄存器和触发器的区别介绍
脑科学+人工智能+网格边缘超算，从端到边缘应用场景，建立完整产业链
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物联网的四大优势分析
基于ARM的综合测试仪设计
全球疫情之下，远程医疗面对重重困难该如何突围
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探讨人工智能芯片设计和开发的6个挑战
影响对讲机通话距离与通话质量的一些因素
医用防护服静电衰减性能测试仪的参数解析
探究人工智能偏见的识别和管理
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Movicon X 主要特点
5g 时代的到来使经济数字化和科学数字化得以启动，大数据的收集将是 5g 时代的重要内容。但是，5g 本身并不能真正形成应用场景。如何将这些数据转变成真正对民生和企业有用的，真正能够赚钱和服务人群的产业链将是接下来要面临的问题。
陈世卿院士认为，将脑科学、人工智能和网格边缘超算结合在一起，才能完成从端到边缘的应用场景，建立起完整的产业链。
在 2020 新基建助力产业互联网发展主题论坛中，美国国家工程院院士陈世卿通过各种浅显易懂的例子对人工智能在各个领域的已有应用和脑机融合的未来进行了论述和展望。
“ai 是未来的新基建，但真正能够发挥的是人类的大脑，要学习大脑的计算方式。”
“人类的大脑非常具有创新能力的，我们知道，人的眼睛有一定的局限性，看不远、看不到很细小的东西，所以发明了望远镜和显微镜;我们跑不过马，跑不过狗，于是发明了脚踏车、汽车、飞机。人类凭想象力把身体的功能延伸出去，这就是大脑的创新能力的体现。”陈世卿院士表示，我们已经有各种各样的发明延伸，而现在唯一没有被延伸出来的，最后一个需要去攻破的，就是我们自己的大脑。
“除了大脑、小脑，我们每个人都有一个延伸出来的第三脑”，近年专注于第三脑研究的陈世卿院士解释道，我们每天都与之交流的手机其实就是第三脑，它几乎储存着一切与我们有关的数据，音乐、照片甚至是所思所想。不同于其他的具有普适性的人工智能，第三脑是专属于每个人的人工智能。
陈世卿院士强调，将来的研究要把脑科学跟 ai 结合起来，实现脑机融合，利用人脑的创新能力和 ai 的速度，创造属于每一个人的人工智能，带动未来的应用场景。而这会发生在什么地方？发生在我们住的地方、社区、街道或者产业园旁边。在陈世卿院士看来，脑科学和人工智能技术相结合拥有广阔的应用场景，在这些场景里面，则需要 5g 带来的大量的数据。
“所有的大数据是用来为人服务的，都是个人的，或者是团体的。”
全世界的石油公司没有一个不买超级计算机的，因为通过模拟地层的爆炸、声波，才能找到可能石油存在的地方。每天坐的飞机、汽车为什么那么安全？因为在制作的时候，超级计算机就已经模拟出可能出现的状况，提前进行预防。
陈世卿院士通过各种例子阐述了超级计算机在各个方面的用途。与此同时，他也表示这种类型的超级计算机是大型、集中式的，需要消耗巨大能量，是国家实验室才可以养得起的。而随着科技的进步和通信技术的升级，ai 带动新的算法，使人脑的开发得到提升，那么人人将可以拥有专属的 “超级计算机”。“所有的大数据是来为人服务的，都是个人的，或者是团体的，完整的应用场景都将发生在社区旁边或者街道旁边。”
人工智能的应用场景比比皆是，智能医疗、智能教育、智能农业、智能交通、智能能源甚至是智能文创、智能金融等。
以智能医疗为例，陈世卿院士的愿景是：“我们要做全国一张健康网，全国一张健康卡，当病毒来临，一张网、一个健康号码就可以了。” 如何 “未卜先知”，提前诊断出疾病，这才是研究的希望所在。陈世卿院士解释道，研究的时候就要有数据，在各种场景里，人们的数据被收集，之后进行分析，这就是要做的边缘超算。陈世卿院士以心脏病为例对此做了进一步说明。
“假如有一天，一个患有心脏病的病人突然倒在马路上，而心脏病发作有十几种，如果不能够 20 分钟内知道这名病人的患病类型，那么救护车来之后，则无法知道应该送到哪个医院去会更适合，因为不是所有医院都有心脏专科的，所以 20 分钟内通过人工智能快速运用边缘超算，对所有的相关数据进行计算，例如个人状况、倒的地方、附近的社区，快速知道这名病人是属于哪一种心脏病，应该往哪个医院送。这是非常重要的应用。”
“人工智能需要很多人才，我们需要 500 万人”
“5g 时代是人工智能加速发展的重要机遇，研发前沿的应用场景、加快培养人才是当前最需要解决的问题。”但是，目前中国的人工智能人才还存在很大的缺口。陈世卿院士认为，我国目前需要人工智能开发人才至少 500 万人，而现在只有 5 万人不到。对此，他表示，希望在中国做 100 个人工智能大学，培养中高端的人才。而对于人才的高效率培养，陈世卿院士认为，运用脑机结合的方法，将能够实现高效的智能教育。
智能教育的其中一个方面是物理环境的智能化，陈世卿院士解释道，比如说家里面的微书房，运用 ar 技术形成 3d 图像，将能更容易地进行高效率学习，甚至包括空气中的氧气含量，二氧化碳最高浓度，你的座椅环境等等，通过图像来提高学习效率。
同时，陈世卿院士还分享了另一个智能教育的应用愿景：从脑科学找到一个规律，使得从生下来到上幼儿园就可以判断出一个人是适合科学性、技术性、工程性、艺术性还是医学性的学习。“因为人的大脑学习能力和创造能力在 20 岁时处于最顶峰状态，而按照目前的教育进程，读完博士已经 35 岁了，大脑的能力已经开始处于下降状态了。”
陈世卿院士表示，按照脑科学的方法，通过 ai 赋能，改革未来的教育系统，将能够达到非常惊人的效果。他认为，加快人才释放到社会的速度，才能做到真正的不浪费人员，中国的第二次人口红利才会来。“现在第一次人口红利已经过去，社会进入到老年化阶段，用科技的方法，用脑科学的方法释放人口第二次红利，这是可以做到的。”
“现在研究的目的是什么？不是为了赚钱，而是为了让技术红利惠及所有人，解决社会经济问题。科技之道，同沾雨泽。”陈世卿院士表示，所有的人工智能应用场景都是跟人工智能有关，人工智能就是要算法，算法就需要算力，这块将来要大力开发。
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