在2015年，中國工程院設立重大研究專案：華人工智慧2.0發展戰略研究，旨在對人工智慧能有更清晰的研究與瞭解。
人工智慧（AI）概念的誕生已經有60年了，但是得到高速和本質的發展是近幾年的事情。這主要是隨著網際網路、移動計算、超級計算、穿戴裝置、物聯網、雲計算等技術的發展，實現資訊環境鉅變；以及智慧城市、智慧醫療、智慧交通、智慧遊戲、無人駕駛、智慧製造等社會新需求爆發，結合大資料、深度學習、增強現實、虛擬現實等AI技術與應用基礎等因素，促成了人工智慧從技術和應用上實現了巨大的發展。
針對人工智慧2.0，中國工程院原常務副院長、院士潘雲鶴近日在“智湧錢塘”2018AI Cloud生態國際峰會上分享了他對於人工智慧發展的最新觀點和看法，我這裡分享給大家。
2017年7月20日，中國發布了《新一代人工智慧發展規劃》。包括大資料智慧、群體智慧、跨媒體智慧、人機混合增強智慧自主智慧系統等AI2.0關鍵理論與技術，以及智慧城市、智慧醫療、智慧製造等應用領域。
潘雲鶴認為AI正在走向2.0，其本質原因是世界正從原來的二元空間進入新的三元空間。世界原來是二元空間：人類社會空間和物理空間。但是近年來，資訊力量的迅速壯大，已成長除了人類社會空間和物理空間兩極之外新一極：資訊空間。
資訊的發展從來自人類社會到資訊互聯，在繞過人類，直接來自物理世界比如透過感測器和物聯網技術。未來人類社會會走向大知識，並推動人類認識與控制能力的大變化。
而三元空間的變化形成了資訊流的新變化。新的資訊流生成了認知的新變化。
潘雲鶴認為AI2.0已經顯露大量新特徵，最後分享中他總結了五點供大家交流學習：
1、 基於大資料的深度學習+自我博弈進化技術
潘雲鶴以AlphaGo訓練過程為例，與傳統博弈人工知識不同，AlphaGo深度學習不僅能“直覺感知（下一步在哪）”“棋局推理（全域性獲勝機率）”，而且將學習人類棋局和自我博弈積累棋局相結合。
2、 基於網路的群體智慧已經萌芽
在《Science》2016年1月1日發表的“群智之力量”的論文認為：結合群體智慧與機器效能來解決快速增長難題。
其中群智計算從眾包模式到較為複雜的工作流程模式再到最複雜的協同求解問題的生態系統。
潘雲鶴認為，大規模個體透過網際網路構架的參與，可以表現出超乎尋常的智慧能力，是解決開放複雜問題的新途徑。比如蘋果App Store上百萬的應用程式、WIKI百科近4000萬詞條等連線了世界眾多國家的海量專家、工程師、科學家等參與。
3、 人機一體化技術導向各種混合智慧
各種穿戴裝置、人機協同、人車共駕、腦控或者肌控外骨機器人等實現生物智慧系統與機器智慧系統的緊密耦合。
4、 跨媒體推理已經興起
在語言、視覺、圖形和聽覺之間語義貫通，實現聯想、推理、概括等智慧的重要關鍵。
5、 自主智慧裝備湧現
無人系統迅速發展，在工業裝配線上機械手發展很快，但在靈活運動的領域中，無人系統迅猛發展的速度遠快於機器人。
在2015年，中國工程院設立重大研究專案：華人工智慧2.0發展戰略研究，旨在對人工智慧能有更清晰的研究與瞭解。
人工智慧（AI）概念的誕生已經有60年了，但是得到高速和本質的發展是近幾年的事情。這主要是隨著網際網路、移動計算、超級計算、穿戴裝置、物聯網、雲計算等技術的發展，實現資訊環境鉅變；以及智慧城市、智慧醫療、智慧交通、智慧遊戲、無人駕駛、智慧製造等社會新需求爆發，結合大資料、深度學習、增強現實、虛擬現實等AI技術與應用基礎等因素，促成了人工智慧從技術和應用上實現了巨大的發展。
針對人工智慧2.0，中國工程院原常務副院長、院士潘雲鶴近日在“智湧錢塘”2018AI Cloud生態國際峰會上分享了他對於人工智慧發展的最新觀點和看法，我這裡分享給大家。
2017年7月20日，中國發布了《新一代人工智慧發展規劃》。包括大資料智慧、群體智慧、跨媒體智慧、人機混合增強智慧自主智慧系統等AI2.0關鍵理論與技術，以及智慧城市、智慧醫療、智慧製造等應用領域。
潘雲鶴認為AI正在走向2.0，其本質原因是世界正從原來的二元空間進入新的三元空間。世界原來是二元空間：人類社會空間和物理空間。但是近年來，資訊力量的迅速壯大，已成長除了人類社會空間和物理空間兩極之外新一極：資訊空間。
資訊的發展從來自人類社會到資訊互聯，在繞過人類，直接來自物理世界比如透過感測器和物聯網技術。未來人類社會會走向大知識，並推動人類認識與控制能力的大變化。
而三元空間的變化形成了資訊流的新變化。新的資訊流生成了認知的新變化。
潘雲鶴認為AI2.0已經顯露大量新特徵，最後分享中他總結了五點供大家交流學習：
1、 基於大資料的深度學習+自我博弈進化技術
潘雲鶴以AlphaGo訓練過程為例，與傳統博弈人工知識不同，AlphaGo深度學習不僅能“直覺感知（下一步在哪）”“棋局推理（全域性獲勝機率）”，而且將學習人類棋局和自我博弈積累棋局相結合。
2、 基於網路的群體智慧已經萌芽
在《Science》2016年1月1日發表的“群智之力量”的論文認為：結合群體智慧與機器效能來解決快速增長難題。
其中群智計算從眾包模式到較為複雜的工作流程模式再到最複雜的協同求解問題的生態系統。
潘雲鶴認為，大規模個體透過網際網路構架的參與，可以表現出超乎尋常的智慧能力，是解決開放複雜問題的新途徑。比如蘋果App Store上百萬的應用程式、WIKI百科近4000萬詞條等連線了世界眾多國家的海量專家、工程師、科學家等參與。
3、 人機一體化技術導向各種混合智慧
各種穿戴裝置、人機協同、人車共駕、腦控或者肌控外骨機器人等實現生物智慧系統與機器智慧系統的緊密耦合。
4、 跨媒體推理已經興起
在語言、視覺、圖形和聽覺之間語義貫通，實現聯想、推理、概括等智慧的重要關鍵。
5、 自主智慧裝備湧現
無人系統迅速發展，在工業裝配線上機械手發展很快，但在靈活運動的領域中，無人系統迅猛發展的速度遠快於機器人。