原標題：連續五年提交人工智能提案，李彥宏說ai泡沫不小但會優勝劣汰

全國政協委員、董事長李彥宏已經連續五年提交與人工智能相關的提案。

從2015年的“中國大腦”計劃，到2016年希望“加快制定和完善無人駕駛汽車相關政策法規”，2017年的三項提案全部聚焦在人工智能，再到去年希望國家出臺政策鼓勵人工智能的開放平臺和關于無人駕駛的提案，第一財經記者獲悉，今年李彥宏的三個提案全部和人工智能有關，包括了智能交通、電子病歷和人工智能倫理三個方面。

談及人工智能領域面臨的挑戰，他在接受記者采訪時表示，這個領域肯定有泡沫，而且泡沫還不小，但行業走向成熟、理性的過程也是一個優勝劣汰的過程。他同時提到人們對于人工智能存在很多誤解，一種是認為人工智能會超越人、控制人，另一種是認為人工智能現在能做的有意義的事情還不夠多，對它不夠重視。

對于第七年上“兩會”的感受，李彥宏對記者說，互聯網領域的委員越來越多，而且整個社會也越來越接受創新，新技術、互聯網、人工智能對于社會的價值。

人工智能倫理問題待解

李彥宏說，自己的第一個提案是出于人工智能倫理方面的考慮。

人工智能技術過去幾年發展非常迅速，不僅理論不斷推陳出新，計算能力上越來越強，數據越來越多，可做的事情也越來越多。他認為，現在到了需要從社會的角度來考慮在人工智能技術的發展道路上什么是應該做的，什么是不應該做的，什么是好的，什么是壞的，對此及早地做一些規范以及預判，盡量避免人工智能向不好的方向發展。

例如比如怎么能夠避免大量的失業，怎么能夠保證數據的安全，怎么能夠不被黑客所攻擊等等，這些問題需要及早地從一個全局的范圍來進行考慮。也只有加強人工智能倫理研究，處理好機器與人的新關系，才能更多地獲得人工智能紅利，讓技術造福人類。

中國在人工智能技術研發和應用處在領先的位置，2017年，我國出臺了《新一代人工智能發展規劃》，要初步建立部分領域的人工智能倫理規范。李彥宏認為，總體來看當前我國有關人工智能倫理的探討剛剛起步，尚未形成廣泛共識，這方面我們參與的國際合作也相對較少，停留在比較淺的層次。

對此，李彥宏建議，由政府主管部門牽頭，組織跨學科領域的行業專家、人工智能企業代表、行業用戶和公眾等相關方，開展人工智能倫理的研究和頂層設計，促進民生福祉改善，推進行業健康發展，掌握新一輪技術革命的主動權。

具體而言，一是以人為核心，明確人工智能倫理原則，加強相關研究，以老百姓的美好生活為終極目標，兼顧行業創新發展；二是強化領軍企業擔當，加快人工智能倫理原則落地，讓人工智能提供的信息和服務幫助人們成長和發展；三是加強國際交流，凝聚全球共識。積極參與全球人工智能倫理原則的研究和制定，及早識別禁區，為國際人工智能倫理研究貢獻中國智慧。抓住人工智能的戰略發展機遇期，加快倫理研究和創新步伐，構筑我國人工智能發展的競爭優勢，早日建成智能社會，用技術造福百姓。

構建智能交通解決方案

李彥宏的第二個提案和智能交通有關。他說，自己的一個感受是：百度做無人車這么長時間，其實越做越覺得，它不僅僅是車本身的問題，更多的是全社會的交通問題，怎么能夠更好地去解決。

他對記者舉了個例子，此前曾有領導參觀小度機器人，問了小度對北京市有什么建議，當時小度給出來的回答是：“不堵車吧”。 這個回答代表了全網統計中高頻的訴求。

近年來，隨著城市發展進程不斷加速、百姓出行需求日益增長，交通擁堵和安全已成為城市發展的難題，給城市帶來巨大的經濟損失。政府在交通基礎設施上投入巨大，產生了明顯效果，但與老百姓對出行質量不斷提升的要求相比，仍然有一定差距。

緩解交通擁堵通常以擴大交通基礎設施建設為主要手段，因物理空間有限，傳統方式已無法有效緩解擁堵。而利用人工智能等新技術，構建智能交通解決方案，可以實現對交通的“全面感知、全局決策、實時控制”，能有效緩解交通擁堵，減少交通事故，讓老百姓出行更加順暢和安全。

比如，依靠多傳感器融合等車路協同技術建設的智能路網，可提高交通系統的感知能力，實現車車、車路的信息交互和共享，有效避免或減少交通事故，并服務城市智能交通體系優化；運用智能云、大數據、邊緣計算等技術，搭建計算平臺，分析全量交通數據，能夠預判擁堵趨勢并提前采取預防性措施；利用智能信號燈、智能停車系統，提升交通系統的調度能力。目前，新技術與城市交通治理的融合還處在早期階段，政府的政策在這個時期尤為關鍵。

李彥宏委員建議，國家進一步加強引導，建立數據共享和使用機制，鼓勵各地探索并構建智能交通解決方案。第一，加快車路協同標準制定。第二，推進交通基礎設施智能化改造，鼓勵各地政府增加車路協同路側設備布設，開發車路協同管理平臺。第三，開展智能交通應用示范，選取有條件的城市，率先部署智能交通信號燈、智能停車等應用，并逐步向全國推廣。

探索智能醫療應用

醫療是人工智能展開應用的一個重要領域，近年來國家在大力推進電子病歷等醫療大數據的科研和應用。

李彥宏提到，醫療領域數據積累確實不少，但是有兩個問題：一是數據不夠規范，可能遇到的情況是，盡管醫生描述的是同樣的病癥，但是實際上使用的語言、方式都不一樣，因此，受電子病歷質量、數據使用的安全規范和法律保障等因素制約，與國外相比存在應用規模小、層級低、進展慢等問題；二是病歷的數據沒有很好的方式能夠共享出來，供給研究人員做進一步的研發。目前，我國電子病歷雖在部分區域實現了一定程度的共享，但不同省份間的病歷數據仍彼此割裂。

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