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公共数据与个人隐私
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打造OMO体验，需要从现实世界中收集海量数据，例如想使用阿里巴巴的“城市大脑”优化交通，就需要城市各个位置的视频资料；想为某个顾客量身打造OMO零售体验，需要先通过面部识别系统来确认身份；想让用户的声音与在线服务互动，需要能听懂人类语言的技术。
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这样收集数据可能会令许多美国人感到不安，他们不想暴露太多的个人隐私。但中国人更容易接受自己的面孔、声音及购物选择被记录与数字化，更愿意用个人的信息来换取便利。中国的各大城市已在使用大量的摄影机与传感器网络。这个监控网络把视频数据直接导入负责管理交通、公安以及紧急服务的优化算法中。
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如何在个人隐私和公共数据之间求得平衡，取决于每个国家的抉择。欧盟通过了《通用数据保护法案》（General Data Protection Regulation ）(4) ，规范并约束了在欧盟内收集和使用数据的行为，采取了最严格的数据保护措施。美国继续对用户隐私施行保护，从Facebook的“剑桥分析”事件及之后的一系列听证会就可见一斑。中国2017年开始实行的《中华人民共和国网络安全法》(5) ，也规定了要对非法收集、买卖用户数据的行为进行处罚。
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为了更多的便利性及更好的安全性，社会监控需要做到什么程度呢？这个问题没有“正确答案”。但从短期的影响来看，中国用户对于在公共场所收集个人数据相对接受，将使其在感知人工智能的推行上具有很大的起步优势。中国正在加快城市环境的数字化，这样做为OMO在零售、安保及交通等领域的应用开启了大门。
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不过，把感知人工智能应用于这些领域，需要的不仅仅是摄像机和数据。不同于互联网人工智能和商用人工智能，感知人工智能非常依赖硬件，想把医院、汽车及厨房转变为OMO环境，我们需要装配传感器的硬件与器材，使现实世界和数字世界同步。
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深圳制造
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硅谷或许在软件创新方面仍领先全球，但硬件创新却是深圳在领跑。过去5年间，这个位于中国南方沿海的制造业大都市，已经发展出了全球最有活力的智能硬件制造业生态系统。开发一款新的应用程序，几乎不需要现实世界的工具，只需要一台计算机和一名有好点子的程序员。但研发感知人工智能硬件，如有眼睛的购物车、有耳朵的音响，则需要一个坚实且灵活的制造业生态系统，包括传感器供货商、注模工程师、小批量生产的电子工厂在内的成熟流水线。
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现在，中国制造业的最大优势不是廉价劳力，印度尼西亚及越南之类的国家的工资更低。中国制造业现在的最大优势是无可匹敌的供应链灵活性，以及能够研发出新器材的原型并且量产优秀的工程师。
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这一优势把深圳从一个加工业聚集地转型为无人机、机器人、穿戴式设备及其他智能设备制造的创业圣地。在深圳令人眼花缭乱的电子产品市场上，有数千种电路板、传感器、扩音器、迷你摄影机供创业者挑选。一旦研发出原型，他们可以从数百家工厂中找到能小批量生产或大规模生产的工厂。零件供货商及产品制造商同处一地，加快了创新流程。硬件创业者说，在深圳的一星期，等同于在美国的一个月。
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深圳欢迎全球的硬件创业公司落户，但中国本土创业公司还是有着主场优势。语言障碍、签证核发、远离公司总部等因素，将减缓美国创业公司在这里发展的速度，同时也增加了它们的产品成本。苹果之类的大型跨国企业有足够的资源，能够充分利用中国的制造业，但对其他外国创业公司而言，一个个的小障碍组合起来可能很致命。而深圳的中国本土硬件创业公司则如鱼得水，可以自由地实验，维持相对低成本的运转。
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小米先行
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中国的硬件创业公司小米展示了感知人工智能设备构建的场景。以低价智能手机制造起家，进而席卷全中国的小米科技公司，现在正在打造把厨房及客厅转变成OMO环境的人工智能家电网络，其中的核心是小米人工智能音箱“小爱同学”——一款类似Amazon Echo的声控设备，但由于是中国制造的，价格只有Amazon Echo的一半左右。之后一系列智能型感应式居家设备，如空气净化器、电饭锅、冰箱、摄影机、洗衣机、吸尘器都借着低成本的优势成功上市。小米并非全凭自己研发这些设备，它投资了220家公司，孵化了29家创业公司（大多位于深圳）。这些创业公司的产品结合起来，构成了一个平价的智能家电生态系统，通过Wi-Fi连接，方便用户设置。小米用户用声音或手机，就能控制整个智能家电生态系统。
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低价、多样性与人工智能的结合，创造了全球最大的智能家居设备网络。截至2017年年底，小米的物联网家居设备卖出8500多万台。(6) 2018年7月9日，小米公司在港交所上市，以当天收盘价格计算，公司的市值为479亿美元。这也是一个以“深圳制造”为基础的生态系统，低价和中国庞大的市场为小米收集数据增添助力，形成一个更强大的算法、更聪明的产品、更好的用户体验、更多销售、更多数据的良性循环。
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随着感知人工智能应用在更多硬件上，每个家庭都将产生基于现实世界的数据，并根据这些数据进一步运作。人工智能冰箱发现牛奶快喝完时会自行订购；人们可以用声音控制咖啡机煮咖啡；如果上了年纪的父母跌倒了，人工智能地板会立刻通知你。
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第三波人工智能产品即将改变我们的日常生活环境，模糊数字世界与现实世界的界限，直到界限完全消失。在这个转变过程中，中国人对数据隐私的开放心态以及深圳的硬件制造实力，将使中国在感知人工智能上相对于美国的优势，不出5年就将从今天的六四开，达到八二开。与此同时，第三波人工智能创新也将为第四波完全自主化的人工智能奠定基础。
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第四波浪潮：自主智能化
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机器能够看到和听到我们周边的世界，就可以安全地移动且有效率地工作了。自主人工智能是前三波人工智能浪潮的集大成者，也是顶峰，把极复杂的数据和机器感知能力结合起来，就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器，比如尽人皆知的自动驾驶汽车。不过，在讨论自动驾驶汽车之前，我们应该把目光放长远，看看第四波人工智能浪潮的影响有多深、多广。
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自主人工智能设备能彻底改变我们绝大部分人的日常生活，包括购物商场、餐厅、城市、工厂、消防队等。跟其他三波人工智能浪潮一样，第四波人工智能浪潮带来的改变也不会瞬间发生。早期的自主机器人只能在可以立即创造经济价值的高度结构化环境中运作，主要是工厂、仓库及农场。
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有读者会问：“这些领域不是已经实现自动化了吗？重型机器不是已经接手许多蓝领的工作了吗？”是的，发达国家已经基本用机器取代了人力，但这些机器只是初级机械化。它们能够重复某个动作，但无法做决策或处理突发情况。它们不能听也不能看，必须由人来控制，或是只在单一、不变的轨道上运行。它们能够执行高度重复的工作，却无法应付偏差或异常。但是当人工智能赋予机器视觉、触觉，以及使用数据来优化的能力时，机器能够处理的工作范围就大大增加了。
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草莓园与机器甲虫
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采草莓听起来似乎很简单，但是在自主人工智能出现之前，寻找、判断以及摘采草莓根本不可能自动化，只能靠几万名低薪劳工，整天弯腰驼背地在草莓园用眼睛与双手劳作。这个工作既辛苦又枯燥，加州许多农场主找不到愿意做这个工作的工人，只能眼睁睁看着草莓在地里腐烂。为了解决这个问题，加州的创业公司Traptic研发出了能够胜任这个工作的机器。将这个机器架在一台小型拖拉机上，使用先进的视觉算法，在无数叶子中寻找草莓，查看草莓颜色以判断草莓的成熟度，并用机器手臂轻巧地从藤上摘下草莓，完全不伤及果实。
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亚马逊的仓储中心也是一个很好的例子。仅仅5年前，亚马逊的仓储中心还是传统仓库的样子：一排排固定的货架，员工步行或驾驶小车，沿途拿取货架上的货物。现在，员工在原地不动，货架会主动来到他们面前。现在的亚马逊仓储中心地板上，有许多甲虫般的机器人，举着商品货架快速行进。这些机器甲虫到处穿梭，彼此之间擦肩而过，把商品货架运至拣货员面前。员工只需从货架上拣取商品，扫描后放进箱中。这场景就像人类站着不动，而在他周围上演着一场精心设计的机器人芭蕾舞。
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