欣奕华：人工智能与信息显示技术

张弥：大家好。我们先回顾一下历史，我们从上个世纪五十年代开始谈起，因为整个的历史其实蛮长的，我们不讲那么多，但是我们从上个世纪五六十年代开始，最早的时候在五十年代就出现了图灵发表了一个很著名的文章，提出了图灵测试这样的概念。紧跟着在1951年出现了夕阳跳棋最早的人工智能程序，到1956年达特茂斯会议正式确立了人工智能定义。很巧，在1954年我们第一台CRT标准彩色电视推出了。紧跟着在六十年代的话首先是MIT建立了阿帕，就是后来美国高级研究计划局的前身。紧跟着资助了四个项目，这四个AI实验组也是后期这样的主要的AI的中心。紧跟着在六十年代的时候，首款LCD和PDP原机在那时候面世。1968年第一台AR和VR设备问世了。很巧，AR/VR设备发明人最早是学生计算机的，并且拿到了图灵奖。紧接着到八十年代，然后卡耐基梅龙大学设计了一个专家系统，这个专家系统为后续的很多人工智能的发展亲起到了一个很关键的作用。另外就是神经网络连接主力的重生。1986年液晶面板拥有笔记本，1987年出现了OLED。时间进入到九十年代，在1991年日本的第一条TFT生产线开始量产，1997年IBM深蓝赢了。到了本世纪初2000年以后索尼发布了首款OLED显示器，整个人工智能出现了大幅飞跃，首先是斯坦福的机器人赢得了比赛的头奖。直到最近的苹果10的推出，这是人工智能整个发展的历史。

我们回顾这个历史是什么目的，其实想从中找出一些规律和一些变化之间相关的联系。我们可以看到在上层是人工智能发展的过程，我们看到在五六十年代，六十年代AI经历了黄金时期，在七十年代是黄金时期，紧跟着出现了AI寒潮，然后又出现了第二波蓬勃发展，在八十年代，1987年开始出现了第二次寒潮，直到最近AI应用开始了全面的爆发。在这后面有一个很重要的推动力，就是摩尔定律。摩擦定律推动了整个行业的发展，让我们处理能力得到大幅度提升。后期阿尔法狗那个时候，芯片处理能力是1951年第一次出现夕阳跳棋能力的1千万倍。所以在短短的几十年的时间内，我们的处理器事实上出现了一个很高速的发展。在电视方面的话，CRT出现了，它现在被TFT取代。TFT从量产到OLED的兴起，实际上在这里像我们的东升董事长当年提出来的理论，让价格保持不变，让36个月显示器性能提升一倍，并且这个时间还在逐渐的缩短。这两者之间究竟是什么样的联系，电视和人工智能有什么样的关系?之前我们知道在CRT时代在办公桌占据最大空间的就是显示器。那个时候很难去做一个移动的应用，然后所有的数据我们看到的所有东西，基本上都是在本地的。因为没有办法去携带这样的生产工具进行移动。所以那时候我们得到的信息都是有限的，都是在本地化的。后来显示器的发展使我们笨重的显示器变得轻薄化，我们在桌面上可以摆开更多的显示器，有两台、三台显示器，我们产生数据的信息也呈现几何式增长，我们可以干很多事情，可以做很多的处理。之后出现笔记本，我们可以移动办公，可以在咖啡馆，可以在任何地方做我们想要去做的事情，这个时候我们的数据量呈现了几何状的递增，而不再像当年只是局限在我们的一个办公环境下这样一种状态。提到移动我们不得不说手机产品，大家都还记得最早的诺基亚产品，其实屏幕只有那么一点，就向刚才各位专家提到的，那个时候的手机仅仅是显示产品，刚一个短信都翻好几篇，基本没有什么信息输入，也没有更多的信息交互，当年只是用它看东西。当年大家干的最多的就是打电话，发短信。最后出现了智能手机，包括Touch等，我们开始把信息的交互，一些个人的运动的数据，个人的一些各种各样的东西都开始在手机上有些体现出来，但是这样我们的数据不光不再仅仅是工作的数据，而变成的一些个人的数据。这样数据的范围又进行了进一步的扩展，整个数据量又变成几何式的递增。这就是整个显示，然后给人工智能数据方面带来的影响。

总结起来，人工智能发展三大要素：算法，计算能力，数据。人工智能本身的发展是在算法不断优化，被提升，工欲善其事，必先利其器，芯片处理能力的提升又为整个人工智能提供了有利的支持。半导体显示技术和移动互联网的发展，特别是显示信息的交互，产生了海量的数据，又为人工智能发展提供了第三个必要的保障。

以上我谈的是说在显示方面我们是如何去影响人工智能发展。反过来说，人工智能又是怎么样来改变整个产业的生产方式。举个最简单的例子，大家如果在产线工作或者看过产线的话，可以看到现在机器人都是自动化的状态。这边也很感谢康宁生产出了那么大，那么薄的玻璃，使得搬送越来越难。这是我们欣奕华生产的8.5线，我们也要生产全球最大的10.5线的搬送机器人。把一些不太可能人工做的让机器来实现。这不仅仅是搬送，它里面集成了各种各样的信息，像把玻璃放到什么位置，比如玻璃上是什么状态，比如这个玻璃怎么做下一步工艺，什么时候进行取放，这里面也产生了很多的数据，很多信息，然后通过人工智能的方式来指导我们一些实际的生产。在产线或者很多的地方都能看到送货的小车，这里实际上是一个简单的机械的重复工作，这种工作其实不需要太多技术含量，但是又不可或缺，必须有人去做。现在出现了无人车，完全把这些人不愿意去做，或者重复性、枯燥无味的工作进行了替代。我们用机器人去替代我们人不能去做的工作，替代人做起来很乏味的工作，但是现在AR/VR出现为我们生活方式带来进一步的变化，很多新人在处理问题的时候觉得很难，因为不知道怎么处理，但是AR可以给我们带来进一步的信息，我们在修理汽车或者管道的时候我们可以知道这个问题在什么地方，怎么进行下一步的解决。这都是AR技术带来的变革。还有一个很中的，AR可以进行路径的规划，可以告诉我什么地方是最直接，最方便的一条路径，可以带领我们去寻找最快的方式，然后进行生产，然后进行移动。

在人工智能对生产的影响过程当中，我们欣奕华做了什么?我们做了三件事：第一，移动定位，第二，数据分析，第三，做好显示技术。移动定位，移动定位里有一个很重要的技术，叫同时定位与地图构建。我们关注的是用视觉的方式，然后来实现定位与地图的构建。最早这个是由滤波理论演变过来的。未来虽然深度学习在这里的扩张，整个通用的技术会不断的出现，机器人会逐步理解人的视觉的意思，然后可以去指导我们的一些行动。这个是我们无人机器小车在产线里自建的地图，它可以实时的知道我所在的位置是什么，以及我整个在大环境的地图是什么状态，我运动到了哪儿，我周边的车是什么状态。这个视频是我们和美国的一个公司在匹兹堡实验室实现了视觉的读取。因为我们当时没有用小车，所以可以看到我们是把摄像头做到了一个架子上，用人来模拟这样的推送。我们在房间内实际上，不止是地下，在整个空间摆放了一些标识，让这个移动的时候，可以看到它识别出了一些标识。大家可以看到有些标识在地上，有些标识在天花板上，有些标识在各种各样其他地方，这个在产线，在我们生产过程中实际上起到了很好的柔性化的作用。因为我们在产线有时候堆放的物料或者障碍物不是固定的，它是临时的，这时候小车知道去的地方是什么地方，我随时可以改变我的路径，随时可以做出柔性化的仓储物流的改变。基于我们在这上来深入的分析和研究，明年我们会推出欣奕华自己的系统，主要用于服务机器人，扫地机器人和无人搬送系统和智能驾驶领域。

信息分析。今年年初欣奕华投资了在美国MIT孵化了一家大数据公司。我们知道在很多产线内有很多内部的一些数据，我们生产过程当中的一些经验，一些总结性的东西。但是怎么把这样的数据除了做不良分析，除了做良率提升外，能够转化成对我们实际经营有用的一些内容，这个是我们想要去做的事情。首先我们会结合我们产线内的东西做我们良率和生产的预测。另外根据外部的金融机构的一些数据预测，建立市场的模型。根据外部和电商社群的关系模拟建立用户的消费习惯，然后来模拟出整个市场未来的走势，以及我们在未来销售的库存，还有采购量，各种各样的，通过外部数据和内部数据的结合，可以指导我们的供应链，可以指导我们的销售，可以指导我们的生产管理，然后从而进一步的优化我们整个的生产的效率，以及我们资金的使用，然后给公司的高层提供出这样的，能够对经营做出判断的依据。

在显示技术方面，我刚才提到了AR/VR，这个其实是我们非常看好的一个领域，特别是在工业以及将来的生产生活当中的应用。我们认为在AR/VR时代，AMOLED是不可或缺的技术，第一个，快速响应。实际上AR/VR大家来戴的时候会产生眩晕，主要是移动过程中画面跟不上演出的速度而产生的眩晕。但是AR AMOLED快速响应在某种程度可以减轻这样眩晕的感觉。第二个，健康。因为今天早上中村教授也提到了这一点，就是蓝光的LED对人眼的伤害。大家知道AR/VR实际上离眼睛的距离会更近。如果后面是LED背光的话，实际上这个伤害更大。还有一点就是轻薄，AMOLED是自发光，它不需要一些发光的模组，所以可以做的更轻薄，还有可以做柔性化，可以做异性化，可以做各种各样形态的变化，来适应AR/VR终端产品，来更加适应我们客户的要求。所以在未来AR/VR当中AMOLED是一个很重要的技术。我们本身不做屏，我们做什么?做AMOLED的设备。今天早上中村教授提到一个很重要的话，他之所以取得这么大成绩，他弄了一个非常牛的设备，他做出来的东西都比别人好。这点我觉得非常好，对我们有很大的鼓舞。我们也希望在这方面给大家提供这样一些帮助，这是我们在整个一条实验线200、200LED研发设备，当然我们还有更大的，4代、4.5代、5代的都有，但是这里我不再一一说明。这里我特别感谢上海大学张建华老师，我们在今年年初的时候有一台设备已经装配到了上海大学。现在已经完成了整个项目验收和测试，现在设备已经在上海大学实验室开始运作当中。在这过程当中张老师从技术和项目上提出了各种各样的帮助，所以在这里也非常感谢张老师。我们之所以开始做这种研发的设备，也是希望能够在高校和科研院所，以及各种面板厂的实验过程中能够提供一个帮助，能够为大家带来更新，更进一步开发出更好的技术，做出更好的产品。

总结，显示技术的发展为人工智能发展提供了必要的数据源的支撑，人工智能技术的发展同样也在改变着我们显示产业，无论是生产方式，还是应用环境。

我最后把欣奕华的情况介绍一下。我们成立于2013年5月。我们主要是四有个方面的业务：一个是科技产业的解决方案，这个主要提供一些咨询类的服务。第二，先进材料。我们在做一些材料类的跟显示相关和跟医药相关的显示材料。另外，智能机器，我们这边提供的是高端的工业机器人和高端的装备。另外，我们人工智能实验室。截止到今年上半年总资产是23亿多，上半年营收在7.5亿左右，预计全年在11.2亿左右。智能机器事业群，我们这边特别自豪的是我们全球最大的10.5代线搬送机器人，现在给各个装备厂都有提供。另外像自动化仓储。另外，SEAM系统，这个系统之前还从国外引进，现在我们提供全套的工厂的SEAM化系统。另外还有EL装备，这是目前我们做的比较多的一些产品。在材料方面，我们主要是有OLED材料和液晶材料等等。彩色光刻胶这么多年没有实现国产化，我们的彩色光刻胶量产为面板厂的供货也是填补了国内的一个空白，完善了整个行业的产业链，提升了竞争力。

最后，智能创新机器人。这个是我们在今年的6月22号成立的CrisLay，我担任主任，下面有技术委员会，我们聘请了MIT，汉堡大学，斯坦福大学组成的委员会，为我们提供必要的技术背书。下面设了四个实验室。欣奕华总部设在北京，我们整合了管理、研发和营销三大功能，我们在合肥和阜阳分别设有生产基地和研发中心。同时在美国硅谷，匹兹堡和德国汉堡也建立了我国自己的实验室。同时我们销售网络和合作伙伴也是在全球：日本、韩国、新加坡，各个地方都是有我们的合作伙伴。以上是我发表的所有内容，欣奕华很年轻，我们只有短短四年的时间，所以这里我们是一种很开放的心态，我们向各个专家、前辈去学习，能够和各个同仁开展合作，实现共赢。谢谢大家。