IBM陳旭東：攜手IBM共創AI核心競爭力，開啟企業級AI之旅

北京2023年9月15日 /美通社/ -- 9月14日至16日，由湖南省人民政府、工業和信息化部主辦的2023世界計算大會在長沙舉行。IBM大中華區董事長、總經理陳旭東應邀參加開幕式暨開幕論壇，并做主旨演講。他分享了人工智能領域在近七十年的演進和未來十年的趨勢，以及IBM對企業級人工智能的持續探索，包括最新發布的企業級AI與數據平臺watsonx。

他認為，人工智能的發展歷史基本和計算機的發展同步，且不斷得益于算力的增強、算法的優化以及數據的爆炸式增長。今天的IBM擁有全面的基于機器學習和基礎模型的企業級 AI 產品組合，并借助IBM車庫創新等共創方法、廣泛的合作伙伴生態，成為企業落地AI應用的最佳合作伙伴。

IBM大中華區董事長、總經理 陳旭東

以下是他的發言內容節選：

人工智能技術的演進和趨勢

人工智能的發展歷史基本和計算機的發展同步，不斷得益于計算機算力的增強、算法的優化以及數據的爆炸式增長。我們一般都把1956年的達特茅斯會議（Dartmouth Workshop）作為人工智能這門學科的開始，主要歸功于計算機科學家阿蘭·圖靈、數學家約翰·麥卡錫等人的推動。IBM也是這次會議的重要參與者。這個時期的研究主要在探討如何使計算機模擬人類智能，包括推理、問題解決和學習等方面的能力。

回顧一下67年的發展歷史，我們大致可以把人工智能的發展分為四個階段：

人工智能技術的演進

• 第一階段，專家系統階段：專家系統是早期人工智能的代表，它們使用特定領域專家的知識來解決特定問題。比較典型的應用領域有醫學診斷、化學分析和工程問題等領域。這個階段的算力可以支持機器下跳棋。
• 第二階段，機器學習階段，大致從上世紀80年代開始，機器學習的興起標志著人工智能的新時代。這一階段涌現了許多技術，包括決策樹、支持向量機、隨機森林等，使計算機能夠從數據中學習和進行預測。機器學習應用廣泛，包括語音識別、圖像處理、自然語言處理和推薦系統等。這個階段的算力可以支持機器下國際象棋，打敗人類世界冠軍。
• 第三階段，深度學習階段，大致從2000年后開始，深度學習是機器學習的一個子領域，它使用深度神經網絡來模擬人類大腦的神經元結構。深度學習在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域取得了顯著進展。著名的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。這個階段的算力可以支持機器下圍棋，并戰勝人類。
• 第四階段，基礎模型階段，從2017年至今，基礎模型是指在廣泛數據上進行訓練（通常采用大規模自監督方法）、并可以適應各種下游任務（例如微調）的任何模型。基礎模型采用從大量未標注數據進行預訓練，使用有限的標簽數據，可快速適應企業特定任務，通過智能體與環境互動學習，探索復雜場景如自動駕駛、機器人控制等。

這個階段的算力出現爆發式增長，同時由于互聯網，特別是移動互聯網的快速發展，數據也迎來指數級增長。這為大規模自監督的學習方法提供了數據和算力的保障，從而使得大語言模型獲得巨大成功，突破了人機之間的語言障礙。

同時，讓機器具備了理解、推理、學習、交互的能力。這些能力的應用將迅速改善和優化人機交互場景，比如，企業的自動客服系統可以升級，提高客戶滿意度。另外，在大模型的輔助下，語言類、編程類任務的工作效率將大幅度提高。

從企業端看，從2017年到2022年的短短五年間，AI采用率增長了近2.5倍。展望未來，人工智能在未來幾年的突飛猛進已成定局。我們預計，到2030 年，全能型、多模態的人工智能進一步普及，人類的生產生活將進入全新的人機協同時代。

IBM對企業級人工智能的探索與貢獻

今天的IBM是一家專注于混合云和AI的科技公司，也是全球AI技術和AI應用的重要推動者。除了前面提到的達特茅斯會議，人工智能的另一個里程碑時刻也有IBM的推動：1997年，IBM深藍計算機擊敗當時的國際象棋冠軍，人工智能開始進入大眾視野。2011年，IBM人工智能參加知識競賽并獲得冠軍，這意味著12年前IBM的語音識別和語義理解能力已經達到很高的水平。2019年，IBM人工智能辯手已經開始與人類一較高下，其語言表達能力令世界矚目。今年5月，IBM發布了新一代的企業級AI與數據平臺watsonx。

IBM對企業級人工智能的探索與貢獻

事實上，IBM早在2011年就推出了企業級AI產品 Watson，通過自然語言處理、機器學習、數據分析等AI技術，優化業務流程、支持智能決策。Watson已經在全球超過4萬家客戶實現了廣泛應用。

今天，我們看到"讓AI成為核心生產力"已經成為企業領導的迫切需求。IBM商業價值研究院，最近發布了一份面向全球超過30個國家和地區，超過3000名CEO的調研報告。

調研報告顯示：有四分之三的受訪CEO認為，部署先進的生成式人工智能將為企業帶來競爭優勢。

然而，61%的CEO表達了對生成式AI中所使用的數據來源的擔憂。這一擔憂，側面反映了企業的AI之路面臨著重重挑戰：首先是技術挑戰，尤其是數據的準備、應用和治理；第二是人才挑戰，企業需要快速實現人員技能的轉型和提升，來擁抱AI浪潮；第三是文化挑戰，技能的轉型往往伴隨組織文化的更新，如何讓二者互相成就、帶來生產力的提高。

企業級AI能在哪些方面幫助到企業的發展呢？最直接的價值是幫助企業優化業務流程，從而實現降本增效、提高生產力、以及提升客戶體驗。為了滿足企業級AI的需求，IBM基于在AI領域數十年的積累，發布了企業級 AI 與數據平臺 watsonx。

watsonx不僅能幫助企業運用大模型和生成式AI，同時，也能解決企業級 AI 應用的三大挑戰：找到需要的數據、建立合適的模型、監管系統的運營。而且，IBM 還將watsonx 的部分模型和數據集開源，與社區和企業攜手共創。

攜手IBM共創企業級AI應用

未來，企業將在多個云上使用多個模型，IBM watsonx可以讓AI 成為企業的核心生產力。我們可以為客戶提供IBM開發的模型，包括針對特定行業的大型基礎模型集合；也能支持客戶使用開源或者其他公司的模型，以及自己的模型；還能根據不同任務需求，提供預訓練的基礎模型，包括傳統的機器學習和最新的生成式AI 功能。

無論做出何種選擇，IBM都能幫助客戶進行嘗試和實驗，包括模型的調優、構建和評估，幫助他們在任何云上部署并調優模型。這也與IBM的混合云和AI戰略相一致。 

IBM watsonx讓AI成為企業核心競爭力

今天的IBM，還擁有業界最全面的基于機器學習和基礎模型的企業級 AI 產品組合。借助IBM廣泛的合作伙伴生態，已部署到20多個行業的眾多用戶當中，例如，SAP和IBM 咨詢合作構建的25個聯合智能行業解決方案正在服務全球客戶。

IBM致力成為企業落地AI應用的最佳合作伙伴，并已經做好了充分準備迎接有強烈需求的客戶，來IBM參加為期半天的"watsonx 戰略工作坊"；并根據工作坊的成果，開展為期四周的 "watsonx 試點項目"，利用IBM車庫創新方法，幫助客戶開啟企業級 AI+ 之旅。

關于IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000 家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。了解更多信息，請訪問：https://www.ibm.com/cn-zh 

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