杨仕名先生（主持人）：席教授，请问您什么叫做机器人科技？

席宁教授：机器人是一种技术，最开始是一种机器。人们希望开发一种带有智能的机器，随着技术和应用的发展，机器人发展成为一种技术，是一种把传感器、智能控制器、驱动器集成起来的机器和相关的技术。

机器人最开始的发展是受到了人的启发，人是最有智能的一种生物，我们希望发展一种机器具有智能，当然以人为目标，以人为启发发展起来的，所以叫机器人。

杨仕名先生（主持人）：刘教授，您曾带我们港大ICB和港大SEA的同学去德国游学，也看到很多的工业机器人，您那时候有什么感想或者发现？

刘宁荣教授：好几年前我们港大ICB暨SEA到德国去了解德国工业的发展，那个时候在内地是非常热门的话题——工业化怎么向前走？我们在德国参观了几个地方，一个是西门子，西门子在自动化、机器人的发展也是世界领先的。我们还到了库卡（备注：库卡(KUKA)机器人有限公司于1898年建立于德国巴伐利亚州的奥格斯堡，是世界领先的工业机器人制造商之一），库卡是全球从机器人角度来讲，跟日本的川崎、三菱等等都是可以相比拟的企业。这家公司那时候刚刚好被美的收购，所以美的也成为了全球最重要的机器人公司，特别是工业机器人的生产公司。除了这两家企业，我们最后还去了法兰克福的Kion（凯傲集团），这家公司专门生产仓库里面的送货机器人。

从机器人的发展历史来讲，将目前进行的这场科技革命跟十九世纪英国的纺织业革命，我觉得可以做一个比较。因为英国的纺织革命带来英国纺织业的变化，纺织业变化最终刺激的是蒸汽机的发明。因为纺织业发达了，人的动力、水的动力不能够满足生产，于是刺激了蒸汽的发展，彻底改变了后面的工业发展。所以我觉得我们目前所处的机器人和AI的技术发展阶段，可能也是可以给未来全球工业带来新的转折点，这是我自己的看法。

杨仕名先生（主持人）：刚刚刘教授提到，AI和机器人互相结合起来可以有更大的发展，请问席教授，您觉得最主要的发展方向对生产或者商业的影响是？

席宁教授：AI技术发展跟机器人的发展是紧密结合的，AI提供了关键算法和传感器信息的处理，帮助机器人决策，机器人最终的发展一定要有人工智能，AI的支持。但是AI本身是一种算法，处理数据并最后进行决策，决策以后需要实现决策的载体、工具那就是机器人。你可以想象，AI好像是大脑一样处理信息，机器人是你的四肢躯干，是把决策付诸实施的手段或者工具、机器。

杨仕名先生（主持人）：一些文章说到中国内地AI的发展很厉害，尤其是很多国家对于我们AI的发展甚至感到威胁，在AI或者机器人发展的领域里，您觉得中国的发展能力主要体现在什么地方？

席宁教授：AI和机器人相对来说是比较宽阔的领域，里面有很多方面，中国在科研和产业方面，起步相对于国际是比较晚的。但是由于中国政府的重视和市场的基础，所以最近发展得非常快。不论是AI还是机器人，在个别的领域，像人脸识别，还有好多应用方面，都走到了世界的前列。当然，也有很多方面我们还和最先进的国家有很大差距，有待继续追赶。

杨仕名先生（主持人）：刘教授您平常跟内地的企业接触较多，对这个发展趋势您有什么看法？

刘宁荣教授：中国在这个领域（人工智能、机器人领域）的发展就像过去中国四十年的发展一样，确实是有一种弯道超车的感觉，所以在中国现在从事AI和机器人这方面的企业，在全球影响力也越来越大。其实有的专门是向国外出口的，在深圳、北京就有这样的企业，特别是在涉及到供应链、无人仓库等等这方面有很多机器人，但它的技术含量不是很高。

中国因为人口众多，在应用方面我们做得非常好，例如金融领域，我们以微信支付为例，现在使用人数差不多已经十个亿了，但是Apple Pay使用人数才几千万而已，这个距离是相当大的。但是在机器人的技术开发方面，我觉得我们还是有一定的距离，我们现在每年在机器人的生产以及应用方面，不要跟欧美国家比，跟我们的邻国韩国来比，以每十万人使用机器人的量来讲，中国人现在可能还不到两百，但是韩国已经七百多了，新加坡这几年发展更快，已经达到八百多了，美国也是有三百多。所以我们即便在应用方面发展很快，但还是有很大的发展空间，因为市场很大，我想这方面的技术发展可能也会因为市场的庞大而加速。

杨仕名先生（主持人）：中国出口工业机器人的全球份额越来越高，但是中国内地用的工业机器人有70%是从海外进口的，我们应该怎么样去诠释这种现象？

席宁教授：海外厂家的机器人不一定是国外生产的机器人，那里面有很多机器人也是在中国制造的，主要的机器人生产基地包括ABB集团（备注：电力和自动化技术领域的厂商），主要的机器人生产基地都是在国内，但是这些厂家品牌是国外的品牌，虽然产地是中国，但是技术的拥有者仍然是海外企业。

刘宁荣教授：席教授刚才讲的ABB在工业机器人方面也是领先的，ABB这两年也在上海建立了一个非常大的基地，以医疗行业来讲，上海的第七人民医院现在有两个很大的机器人，基本上捡药、分药就是机器人进行的，这个在未来应用当中是很重要的。

我前不久回到内地，也去到西安我们同学的一所医院，不仅仅分药用机器人，所有X-ray也可以非常精准的传送，因为医院很大，要从这里传到另外一个地方，已经不可能用人工去输送了。这些技术的应用是非常快速的，医疗行业在这方面的应用是非常大的市场。

杨仕名先生（主持人）：席教授您最近的一些研究论文很多是和纳米技术相关的，是不是我们的机器人技术在医疗、生化领域也有快速的发展？

席宁教授：对，机器人技术就是帮助人，机器人最开始的出现是做人不愿意干的事情，现在我们希望机器人能做人做不了的事情。医学研究领域，比如说新药的开发。现在有新冠肺炎疫情，我们需要开发疫苗和新的药物，这个过程中有很多机器人自动化技术的需求。抗体、病毒都是很小的，我们看不见也摸不着，所以人类需要有一种手段能看到这些东西、摸到这些东西，这样才能够观测它的变化，才能开发出新的药物和疫苗，机器人能帮助我们克服微小尺度给我们带来的困难。

同时，病毒生活在特殊的环境里，机器人可以进入那个环境，在那个环境里实时的对病毒进行观测，然后进行试药，帮助我们开发出一些新的治疗手段。由于新的疾病不断出现，人们需要缩短疫苗或者新药开发的周期，自动化技术、机器人技术在这方面会起到很大的作用。

刘宁荣教授：未来某种程度上来讲，AI机器人做手术有可能比医生更加精准，因为芯片就是机器人的大脑，芯片越来越先进，未来这种精准性可能超过了医生。

杨仕名先生（主持人）：例如一个病人，心理上能否接受机器人给自己开刀呢？还是说一位人类医生来做这样的事，病人的心理接受度更高一些？这会不会影响到社会对机器人技术的接受程度？哪些因素您觉得能够更快促进机器人技术的普及？

席宁教授：做手术，人类医生有一定的优势，因为人有智能，所以能够实时的做一些决策，分辨什么地方该切，什么地方不该切，还有一些经验的积累。但是人也有薄弱的一环，比如说人做手术时手会抖动，精准度不够，但是机器人会很精准，而且他不会疲倦，一致性非常好。

所以，并不是单纯机器人做手术还是医生做手术哪个更好的问题，而是医生跟机器人合作做手术，发挥人和机器人各自的特点，达到一个人和机器本身各自都不能达到的目的。这就是人机协作，也是智能机器人的一个重要领域。

刘宁荣教授：其实这是机器人发展很重要的方面，我们特别强调协作机器人，以前我们谈到机器人来了，就会取代我们。但是我们现在可以考虑机器人如何跟我们人类一起来工作？工厂越来越自动化，因为AI的发展，有了AI技术再加上5G，我们可以透过机器人，去跟踪和观察任务的进程，同时，人机协作是新的发展趋势。

杨仕名先生（主持人）：如果一家企业要利用机器人技术来提升效率，刘教授您觉得那个企业需要做出什么样的准备吗？

刘宁荣教授：那当然，讲这个题目还是要从历史的角度看问题。回到十九世纪，纺织机的发明给英国带来了一场革命，改变了英国的社会。英国在纺织革命之前，就是手工作坊、家庭作坊，但是因为出现了马克思主义所说的，资本主义社会大面积的发展，资本家出现了，也出现了无产阶级，因为很多人最终失去了土地。

毫无疑义，AI、机器人也会带来一场革命，但我更多是从积极的角度看问题，现在以全球发展趋势来讲，越是发达的国家，越出现人口增长放缓的问题，劳动力是个问题，典型的就是日本，日本是一个老龄化的社会。这个社会现在是需要机器人来弥补人口老化以及劳动力不足的问题，虽然说政府通过政策可以去鼓励很多人生孩子，但是毕竟和以前不一样了，以前可以生九个、十个，现在叫谁生九个、十个，那是不可能的了，发达的社会都会出现这个问题。

企业也会面对劳动力不足的问题。我觉得从某种程度上，机器人的发展可以解决劳动力成本上涨给企业带来的问题。当然，另外一个问题，我们作为企业必须关心人，如何去解决现有人的问题，我觉得最重要的一点是再培训、再学习，这又回到我的老本行。

要鼓励大学生们持续学习。学习在现在高科技发展的社会里不可能停止，机器人还是需要人类，只要你能不停的学习，有了新的技能后你还是可以在相关领域得到发展，所以我是更加正面的去看问题，而不是只看机器人带来的失业问题等等，是可以找到一个方法的。

杨仕名先生（主持人）：席教授，从一个科学家角度来看，推广机器人技术，或者要采用机器人技术，哪边先开始会更容易一些？或者说在哪些范畴上对企业的帮助会更大？

席宁教授：每个企业都有自己的特点，发挥长处，克服短处，才能发展。应用机器人技术也是同样的，要利用机器人技术扩大企业的优势，这样才能使企业在竞争中得到发展。

很难有一种大家共同的途径发展机器人技术，但总的来说，机器人能提高生产效率，能改善产品的质量，同时能够缩短产品的生产周期。这是一般来讲，每一个企业都有自己特定的产品、特定的市场和特定的技术，和特定的竞争优势，所以要据此，并根据机器人技术的特点，找到一个切入点，和自己特有的发展路径，大家成功的目的是一致的，但是道路没有相同的。

杨仕名先生（主持人）：有什么因素对现在机器人的技术发展，或者未来的普及是有阻碍的呢？

席宁教授：每个技术的发展都有很多挑战，技术本身就是挑战。机器人技术出现和发展，引起了公众对它的兴趣，市场对它也很有兴趣，资本界对它也很有兴趣。

但是机器人技术本身的发展是个很漫长的道路，中间有很多技术的困难要克服，不是你今天看准了，明天就能有回报。从投资角度来说，机器人是一个高科技、技术密集型，长研发周期的技术，所以，在推广当中要正确认识这些困难，才能找到克服这些困难的办法和发展的策略。

机器人的推广，首先要克服机器人发展过程中的困难，才能更好的推广。再是要找到机器人应用的真正切入点，只有这样才能让资本、市场和社会更好的接受这项技术。

刘宁荣教授：现在这个历史性的时刻，发展AI、机器人的呼声是上升的趋势，这对机器人本身这个技术是个推进，我看到更多的是积极的因素。目前全球从AI和机器人来讲，美国、中国、欧洲这三大板块以及日本，如何能形成更好的竞争机制，同时在目前整个全球的格局变化情况下，仍然能有比较好的发展生态，我觉得是重要的。

我看到的风险或者阻碍是各国之间能不能在良性竞争的环境中互相借鉴，共同推动技术发展。举个例子来讲，我们中国在AI方面的人才很多，据美国前财政部长亨利·保尔森的基金会旗下智库Macro Polo发布的一份重磅报告显示，全世界的AI科研人才中，中国人占1/3。在这1/3里只有34%回到了中国，56%留在美国。

对于在中国的中国人和在美国的华人之间的互通也很重要，如果因为政治的问题使他们之间的沟通和交流都受到阻碍，这也不见得有利于AI、5G、机器人技术等的发展，这是从比较大的政治层面来看这个问题。

杨仕名先生（主持人）：整个机器人的产业链是不是有不足的地方，我们要在哪些地方补足才能够有健康的发展呢？在研发上、应用上还是在基金、人才我们应该投入更多资源会更好？

席宁教授：从大的方面来讲，现在市场、社会对机器人技术的兴趣很大，认同感也很大，大家都希望采用机器人，投资都希望把钱投到AI和机器人上，认为这是有回报和前景的领域。但是，现在机器人的应用还是面临着很多困难，在技术上有很多短板，所以在推广的同时要解决技术本身的问题，这些问题使得技术的发展跟市场的期待是有一定差距的，每一项新技术出现的时候都会这样。

所以我经常说，机器人的发展已经走过了三四个“up and down”周期了。回顾这个过程，市场、社会对机器人都是从很高的希望，最后变成了失望。人们没有认识到技术发展的过程会遇到很多困难，是一个比较漫长艰苦的过程，只有克服了这些困难才能得到成功，但从另一方面说，这些公众、社会和资本的兴趣对机器人的发展是一个很好的促进因素，所以作为机器人的研发和技术推广来说应该抓住这个机会，尽快的研发出或者推广有实用价值的技术，让技术在生产、社会和实际应用中取得成果来回报资本、回报社会，这样才能保持公众和资本对这项技术的支持，可以让技术持续的发展，这一点是非常重要的。

杨仕名先生（主持人）：在未来3-5年，哪些行业在机器人技术领域会发展得特别蓬勃，特别会有回报的呢？

刘宁荣教授：我自己觉得现在机器人技术和AI技术应用领域真的是非常广泛。首先疫情发生之后，第一，医疗行业就不用说了，已经有很多人都纷纷想进入这个领域投资、发展，需求很大。第二个，服务领域，我觉得也是一个非常强劲的。未来的supply chain（供应链）送货等等都需要有机器人。

我去凯傲集团，看到机器人可以把货找出来放在车上送到Still Truck（货车）里面，它通过AI扫描等等系统就能实现了。我觉得这个领域是会有一个非常好的发展。

我们刚才谈到了制造领域，现在工厂自动化越来越被提到未来发展的层面里，这也是一个非常重要的领域。

在农业领域里也需要，我觉得这个领域是非常非常广的，最重要的刚才席教授说到了，在哪些领域技术上能够突破之后，就能够提供一个更有智能的机器人。什么叫AI？什么叫AI机器人？就是希望它能够像人一样去思维、去做事情。

我觉得技术越突破发展，社会也就越能接受，这就可能会改变现在整个经济产业，这方面我也想请教一下席教授，从技术的层面，未来3到5年，哪一块是最有可能突破的领域，可以给我们的生活带来一个根本性突变的地方？

席宁教授：机器人是一个交叉学科，多学科交叉的集成性技术，机器人技术发展动力有两方面：

第一种，使能技术发展，像传感器技术、控制技术、驱动器，通讯技术像5G，包括AI算法等等都是使能技术，这些技术会推动机器人的发展。

第二种，机器人的应用的拉动，应用的发展拉动机器人的发展。

机器人的发展主要从以上这两个方面。现在机器人的发展从技术推动的角度，人工智能的发展无外乎是一个很重要的推手，推动机器人的发展。同时5G技术的出现给机器人以后的应用开辟了一个新的方向。

5G是一个通讯技术，以前有了通讯技术，比如Internet，我们叫Information superhighway（信息高速公路）。你得到信息以后，可以通过信息高速公路把信息传到远处，你通过Internet网络可以听得远和看得远，但是你手伸不远，做事情没有办法reach远。

如果你把5G通讯技术和机器人技术结合起来，通过机器人把动作传到远处去，不仅听得远、看得远、还可以摸的远和做的远，把Information superhighway变成Action superhighway。

我20年前就提出了Action superhighway的概念，但是那时候网络有很大的延迟，给传输Action带来了很大的困难，但5G网络的出现减少延迟，提高了通讯的可靠程度，为机器人远程遥操作技术的发展应用奠定了一个很坚实的基础。

5G技术从Enabling Technology推动了机器人的发展，人们可以通过5G网络把动作、服务送到远处，这个开辟了一个很大的领域，这是技术的推动。

从另一方面来说，市场的拉动，刚才刘教授说疫情的出现给机器人创造了很多发展的机遇。从工业角度讲，疫情出现后很多国家疫情很严重，对产业链产生了一个很大的Disruption，破坏了很多产业链，人没办法上班，所以更需要机器人自动化，应用的越多，疫情对生产的影响就越小，这是工业领域。

在研究和开发新药、疫苗方面，我们需要在短期内研究出一种新的治疗和防治手段。这需要提高新药疫苗研发的速度，所以机器人能够起到一个很好的作用。

在传染病的防控方面，刚才刘教授说的环境消毒，就要用到很多机器人；在服务方面，隔离酒店不用人去送餐，送检测样品也是机器人去送，所以为机器人开辟了很大的应用领域。这个是因为疫情的出现，对机器人的开发提供了一个短期推动，要长期的看就有更深远、更重大的意义。

这次疫情的出现对整个世界都是一个很大的Disruption，把许多产业链、人们的生活和很多国家都搞乱了。人们会想这种恶性传染病的出现肯定不是最后一次，以后也还会出现，以后再出现的时候，人类怎么应对这个东西，这是一个很大的挑战。

疫情出现了以后：

第一，Negative effect是病人把医院占满了，没有床位了，把Healthcare system给overwhelmed。应付不了这么多病人，短时间内出现了很多病人，以现有的医疗系统处理不了，而且不仅处理不了，另外还有一些常见的病例，如患有心脏病、癌症等病人更得不到及時和必要的治疗了。人们就想以后是不是要有一种应急手段，时刻准备应对这种随时都可能发生的疫情。

要怎么应对突发疫情？Bill Gates说病毒引起的传染病会对人类产生很大威胁，所以人们得准备医疗系统、社会的反应系统、救护系统来应对，比如要紧急建很多方舱医院，消毒需要很多人力物力，短时间内怎么会准备好？他建议要训练一些人，如应急卫生团队，那些人平时训练Be ready，等疫情来了以后这些人就投入救护。养兵千日用兵一时，所以这对社会是一个很大的负担。如果你要再养一些人，只为了应对日后可能会出现的紧急疫情，这是一个很困难的事，对社会是一个很大的负担。

如果我们可以开发一些机器人，这些机器人平时可备不时之需，一旦病情爆发了，我们可以很快的投入使用，消毒、送餐、隔离，进行简单的救治，这样就可以应对以后随时可能发生的疫情，所以机器人技术可以帮助人类做好准备、应对未来出现的Pandemic。所以我觉得这个是机器人潜在的一个很重要的应用。

刘宁荣教授：我特别想补充一点，在这场疫情过程当中，我们的生活都发生了很大的冲击，我们做事的方式，包括应对病情的方式出现了很多新的东西，这些东西在我们现在看来是短期的，可能等一切正常了以后就回到过去了，我觉得不会的。也恰恰因为这样一个变化，因为这个契机促进了AI机器人在生活中的应用，所以我们未来生活可能也会因为这个跳到一个新的高度，或者一个新的领域。这在我们今天看来是一个反常的、非正常的，但很快就会变成我们生活的一部分。

杨仕名先生（主持人）：新常态。

席宁教授：New Normal

杨仕名先生（主持人）：没有一种技术一定比其他技术优胜的，什么样的学习其实都会对我们有帮助。什么样的人在机器人的发展领域上都可以有他自己的贡献，可以这样来看吗？

席宁教授：对的。

第一，机器人有一个很宽阔的应用领域，不论你做什么，你都有机会用机器人提高你的工作效率，然后在你所在的工作领域里做出贡献。

第二，从技术发展的角度，机器人是一个多学科的，技术综合性产物，所以无论你是研究什么，都有可能对机器人的发展做出贡献，像材料、计算机、人工智能算法，包括机械、电子都跟机器人有关系。

第三，从学习的角度来说，作为一个学生，由于这是一个多学科的、综合性的，所以你要在学习的过程中应该打下更广阔、更坚实的基础，要注重交叉学科，交叉学科是很重要的。

粉丝提问：

非科创领域工作者如何抓住人工智能趋势发展好自己？

席宁教授：人工智能应用的领域是很广阔的，金融行业、服务行业、医疗行业等等都有潜在的应用场景，而且有正不断扩大的应用场景，所以不论你做什么，机器人都有可能是你未来工作中的一种工具或者一种解决问题的手段。同时，由于机器人应用领域广泛，不论你从事什么行业，都有机会为机器人的发展做出贡献，比如你提出新的应用问题，或者从金融发展角度，或者从社会、公众角度，都有很多的机会促进机器人发展。

刘宁荣教授：我这次去了内地，看到深圳市政府和民间现在都非常关心一个问题，不仅仅是深圳，全中国的人都关心，未来如何解决养老的问题。在养老领域里面，如果我们结合AI跟机器人去取代部分人力，也是一个非常重要的发展领域。

所以对商科的同学来讲，你要去了解社会的需求，从社会的需求出发，找到商业机会，然后从商业机会里面去探讨。当然这就需要找到像席教授弟子们一样的人，找到在科学技术领域里有哪些可以提供这样的支持。如果能够这样（把商机和科技）有机结合的时候，就能够给自己的发展带来新的机会。

可能做科研的朋友们，或者席教授的弟子们，他只是聚焦在科技领域的突破，在如何应用的方面想得比较少一点。而中国这几年恰恰在AI方面的应用走的其实是蛮快的，这一块我倒是不担心。中国内地的朋友们问如何从中看到机会？从学科领域来讲，我更希望在中国有更多的学者能静下心来，把时间和精力放到科研的发展上，因为这个真的是需要时间，而且要耐得起寂寞的。

杨仕名先生（主持人）：我是营销人，如果从我的角度来看：

第一，有没有哪些工作是重复的？我就用机器人技术把它自动化起来，不是要减少人，而是把人用到更好的地方去，然后再去看有什么样的发展可以利用机器人技术，像刚才席教授说的，把数据更好地做出分析，更快的有一些成果出来，我就可以把产品开发的速度提高，就可以比其他竞争者更快地满足消费者的需要。

我虽然不是一个科学或者工科的人，不会开发技术，但是我可以这样把它用起来。机器人技术的发展大势中我们都不会缺席。

粉丝提问：人如何高效率的学习？

席宁教授：第一，要抓住重点。知识是一个很宽阔的海洋，所以你要抓住重点。第二，学习不是一个被动接受的过程，不是你到课堂上光听老师讲，而是一个教和学互动的过程。学生一定程度上的主动性更重要，你要有主动的思维。知识是没有办法灌到你的脑子里的，你要主动地去吸取知识，光吸取还不行，要消化知识，把知识变成你自己的东西，这才是有用的。

刘宁荣教授：ICB一直倡导主动学习。我就以我个人的经历来讲，我们小时候没有像今天互联网这么发达，那时候不论是在中国还是在美国，很多东西都需要自己去记，现在你不用太花时间去记了。因为在网络世界里面你可以获得很多的信息，所以现在更重要的是分析信息，这远比背诵信息要重要。因为打开电脑（看到）一堆信息，所以要学会寻找有用的信息，这一点很重要。你不会寻找，就算Internet世界里面有这么多东西给你，你也用不上，所以我觉得如何找到信息、分析信息，形成自己的判断的能力，对提高学习力是更加有效的，否则你只能跟着别人人云亦云。

杨仕名先生（主持人）：管理学中 Learning Effect（英），就是管理的效果。高效率的学习就是学习得越多，效率就会越高，到了能够触类旁通的时候，效率是最高的。学习是不能停的，我们说要终身学习也是这个原因。

粉丝提问：机器人领域里面有哪些创业的机会，有哪些困难？

席宁教授：机器人里面几乎所有的应用都有创业的机会，关键是什么？关键是要根据你自己的特点选择一个适合你的创业机会。你可能有技术专长，或者市场的专长，或者你有资本的专长。你一定要根据你已有的专长找到市场的切入点，这样才是适合你的创业机会。没有共同的创业机会，只有适合你的创业机会。

刘宁荣教授：席教授是从个人角度去看问题，我想从中国的产业角度来看问题。如果谈谈AI，刚才已经提到了，中国现在因为人口多，我们可以收集到很多数据，对数据的分析这方面做的比别人好。因为中国社会发展的特殊性，在人脸识别方面也做得不错，甚至在无人机方面发展其实也很好，像大疆曾经占领了70%的全球市场。

现在整个中国的企业里面，在数字化转型这方面，需要有更快速地提高，才能够赶上欧美，德国、美国、日本等发达国家在这方面的领先。如果做不好的话，对我们整个产业的发展是不利的。这对我们来说是非常重要的。

另外一个是这两年我们常常提到的问题，就是公共卫生危机的问题。面对公共卫生危机我们该怎么做？但今天我们还有另外一个问题，特别是今年德国忽然间的水灾、中国水灾、再看美国今天也死了很多人。像加拿大的北边，原来是很凉爽的，今年热浪袭来，气候的这种反常，这也是人类面对的共有的危机。在这方面，AI、机器人都可以做出很好的贡献，能够快速的捕捉气候变化给我们人类带来的打击，同时在环保方面，我们如何使用机器人以及AI等等，使得未来二氧化碳的排放能够快速的减少。如何能够节能？未来有AI技术了，我们一走，灯就灭了，这也是节能。所有的这些，我觉得都是创业的好机会。

粉丝提问：人工智能的快速发展，有没有可能造成社会贫富差距快速的拉大？

席宁教授：现在由于高技术的发展，在很多社会里面已经造成了财富在少数人的手里快速聚集。比如说美国现在面临的很多困难，由于高科技的发展，财富在少数掌握高科技的人手里面快速聚集，但是带来了很多传统产业的慢慢消亡，社会的产业结构短期內产生了很大变化。产生了变化以后，很多人就没有很快地适应产业结构的变化，就失去了就业的机会，所以就造成了贫富的差距。

美国现在政治上比较混乱，其中一个很重要的原因就是这几年高科技的发展，带来了美国很多传统产业逐渐消失，传统产业有关的人受到了很大的影响，所以产生了很严重的社会矛盾，扩大的贫富差别是其中的一个原因。

这也是技术发展过程中的一个负面影响，要面对这个东西，一方面新技术的发展极大地提高了社会的生产力。同时也造成了社会产业结构的快速变更，就会对社会的某些群体带来冲击。这些作为政府，作为社会都是要考虑的，在发展新技术和发展新产业的同时，我们要关注这些社会问题，这样我们才能够开发一条让大家共同富裕的道路。

刘宁荣教授：确切来说每一次工业革命，它带来的是整个社会阶层重新的分配财富。财富分配肯定随之变动，整个阶层的变化，这是必然的，它（科技的发展）当然是会有负面的影响。负面的影响需要从政府的各方面政策里做弥补，但是我们不能因为技术对社会冲击，而放缓科技的步伐。

就像当年纺织革命的时候，开始是棉纱生产快速了以后，纺织生产就跟不上，就会加快对纺织技术方面的革命，所以大家就会想办法突破。今天对人类来讲，要下到煤矿下面那么深的地方，我们每年在全球都可以听到这种矿工死亡的不幸消息。未来如果有很好的AI机器人能到矿井下面去，人就不用去了，这不就是对人类的一大贡献吗？你可能会说，因为这个问题，这些矿工的工作没了，但是我们应该在这个过程当中重新为这些矿工寻找新的工作机会，这可以为挽救更多人的生命带来非常好的突破，所以我觉得要积极看这个问题。

杨仕名先生（主持人）：不管是人还是企业，就像刚才席教授和刘教授说的，我们要找到新的技术、新的学习里给我们带来的好处，了解到我们的优势是在什么地方，从那个地方里面发展得到最好的收获。再次感谢两位教授今天晚上给我们丰富的分享。