2009年我正式提出了智慧物流的概念，并進行了系列的研究，建立了智慧物流的技術架構，提出了智慧物流的三大系統，分析了智慧物流的智慧來源，指出了目前智慧物流的發展階段和未來發展方向。在研究智慧物流過程中，經常會遇到人工智能的問題，在研究智慧物流的智慧來源中，我也引用了一些人工智能關于智能如何產生的原理。

在對人工智能進行相關研究過程中，我發現國內大部分專家對人工智能（AI）概念的理解有偏差，關于機器智能（MI）的概念還處于研究空白，很多專家對人工智能與機器智能概念缺乏界定，常常混淆。

根據我的研究，我認為影響未來智慧物流發展的理論應該是機器智能，而不是人工智能，智慧物流系統應該是具備機器智能的大系統。在2009年我給智慧物流所下的定義角度看，智慧物流指的是基于物聯網技術應用，實現互聯網向物理世界延伸，互聯網與物流實體網絡融合創新，實現物流系統的狀態感知、實時分析、精準執行，進一步達到自主決策和學習提升，擁有一定智慧能力的現代物流體系。這正是機器智能系統所具有的基本特征。

哪么，到底什么是人工智能？到底什么是機器智能？人工智能與機器智能有哪些不同？機器智能會對智慧物流系統產生什么影響？在思考這些問題時我查閱了相關資料，遺憾的是還沒有查到我認可的權威的觀點和權威的分析。因此，我想先拋磚引玉，提出我的相關的觀點與看法，與機器智能專家和智慧物流專家交流，希望本文能夠得到大家的批評，希望引起大家的討論，這對智慧物流的發展將會起到推動作用。

一、人工智能AI與機器智能MI的概念辨析

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能重點是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但是能像人那樣思考、也可能超過人的智能。如何判斷一個系統是否具備了人工智能，人工智能學科創始人圖靈給出的是“圖靈測試”，即：測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。

根據人工智能的定義和研究范疇，人工智能主要是指人工制造的系統可以像人類一樣思考，具備人類的智能，也就是說人工智能主要是讓機器以模仿人的智能，把機器成為人。人工智能自創始以來，形成了三大流派，一是符號主義，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理；二是連接主義，主要原理為神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法；三是行為主義，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。

但是，在實踐中我們發現，機器思維系統與人類思維系統具有非常大的不同，在推動機器系統思維能力高速發展的時候，我們最不希望的是機器具備完全像人一樣的智能。我們希望機器可以具有自主意識，可以自己學習知識，自動處理工作，但我們不希望機器思維系統具有自我意識，具有人類的情感智能等等，一旦機器具備了自我意識，以機器智能的水平，我們人類必將被機器所控制，成為機器系統的寵物或玩物。

關于什么是機器智能，目前還沒有一個統一的定義或普遍公認的界定，著名的德勤公司在咨詢報告中認為：機器學習(ML)、深度學習(DL)、認知分析、機器人過程自動化(RPA)和機器人（Bot）這些技術和其他工具共同構成了機器智能(MI)。阿里集團技術總監王堅認為：“只要創造出關于動物和人的智能，都可以叫做人工智能。但人與動物不具備的智能，如果機器具備了，那就是機器智能”。機器智能是自動化的延伸，王堅也打了一個有趣的比喻：“我們讓一條狗去找毒品的時候，從來沒有說過我們的鼻子被狗的鼻子所取代。”他認為，人類要尊重機器在某些方面的能力超越人類。馬云認為，不能讓機器去學習人類，而是要讓機器以自己的方式思考，讓機器去做人類做不到的事情。馬云的這種思考的角度也是機器智能的思維。

人類智慧的產生具有涌現性、自主性和自我型。涌現性激活了智能，自主性具有主動和自動的工作意識，自我性會產生情感，產生自我意識。我認為，嚴格意義上講人工智能（AI）只是機器智能（MI）的一個子集，機器可以模仿人類思考方式，發展人工智能，重點模仿人類智能思維特點，發展涌現性和自主性；但機器有更強大的自己思考方式，讓機器發揮機器思維優勢，去做人做不到的事情，幫助和輔助我們人類。但我們決不能讓機器產生人類的情感，具備人類自我意識，產生自我的好惡意識和斗爭思維。

根據上述分析，我認為機器智能MI指的是基于機器系統的感知、計算、學習、分析等獨特的能力，通過無處不在的狀態感知，全面聯通的信息交互，大數據與云計算的處理分析，讓機器系統具有自主意識，可以自主進行機器學習，自主進行分析決策，并能夠不斷迭代升級的能力。在很多方面，機器智能遠遠超越人類智能，但機器智能不具備人類真實情感等自我意識，也不應該將此能力納入機器智能的研究范圍。機器智能一旦擁有自我意識，將是人類世界的災難。

二、機器智能具有哪些人類不具備的優勢？
  目前關于機器智能的思維方式研究基本上都集中于向人類學習的階段，符號主義、連接主義、行為主義都是以人的智能產生的模式訓練機器，關于機器自身具有遠遠超越人類能力，具有機器特長的的學習與思考能力的研究幾乎是一個空白。

我們知道，人類思考的過程主要由眼、耳、鼻、舌、身感知信息，由大腦處理感知信息產生“意”，對“意”進行判斷分析進行決策，進而指揮我們的身體去執行。下面結合我的研究，分析一下機器智能與人類智能的優勢與劣勢，研究機器智能具備的人類所沒有的特長。

1、機器是全面感知的智能，信息感知能力遠遠超越人類

人類的感知手段主要靠眼、耳、鼻、舌、身，其中最主要的感知是看見。《圣經》創世紀所講，起初地是空虛混沌，淵面黑暗，上帝說：“要有光”，就有了光。然后才有了我們的世界和我們人類。我們人類的感知局限性很大，感知的范圍很小，我們的眼睛只有兩個，只能向前看，所謂的打開天眼—第三只眼，那就是特異功能了。感知的限制讓我們的思維具有符號化和可視化，我們只有把數字處理成圖形思考起來才更形象。我們的聽、聞感知范圍更小，舌與身的觸覺感知就必須近距離接觸了。我們人類的感知局限嚴重影響了我們的思考方式與思維能力。

機器的感知能力是遠遠超越我們人類的，機器全身的前后上下左右都可安裝“眼睛”、“耳朵”、“鼻子”和各類“觸覺感知系統”，也可以將感知觸覺投放到千里之外的任何地方，可以不需要光亮而感知各種信息，可以感知無數種我們人類感知不到的信息。在感知能力上，我們與機器相比相差太遠，目前機器的感知能力仍在高速進化，已經讓我們的人類遙不可及。

2、機器是網絡化的智能，而人類更偏于個體

目前我們進入了互聯網時代，互聯網成為了基礎設施，未來的機器系統一定是架構在互聯網之上，架構在互聯網上的機器感知互聯互通，不僅僅讓機器的感知無處不在，更讓機器的感知信息進入云端，也架構在無處不在的網絡之上；同時機器的思考：信息處理也是分布式的，可以在互聯網的云端進行云計算分析。也就是說，機器智能可以形成網絡化的智能，可以在互聯網上架構很多機器共同的智能大腦。

而我們人類的智能是個體的，我們的大腦與個體相連，獨立處理數據和分析數據。即使我們利用互聯網，也僅僅是把互聯網作為信息傳輸的技術手段，我們的人類思維系統與思維方式無法互聯網化，我們不具備大腦互聯網的特征。如果比較人類大腦與互聯網化的機器系統大腦，也許只有我們想象中無處不在的上帝大腦才具有這個能力吧。

3、機器智能是數字化的智能，人類更偏于模擬

機器運算思考都是通過數字進行，機器只認識0和1，機器的數字處理能力遠遠超越人類。而我們人類的思考是模擬的，我們對圖形感知能力更直接。為了讓機器理解我們的思考，我們需要對物品增加標識，給物品安排身份證，變成一堆數字更便于機器感知與閱讀，而機器處理的數字為了便于我們人類閱讀，需要對各種復雜的數據進行圖示化處理，制作各種曲線、線條，讓數據可視化。

機器智能的數字的處理的優勢也遠遠高于模擬和符號化處理，隨著大數據處理技術的高速發展，人類更加遙不可及。

4、機器智能進化是超速的，人類智能是緩慢的。

機器的知識與智能進化與傳授是超速的，可以幾秒就把積累知識傳輸到新的系統，而我們的人類知識學習，隨著知識積累越來越堵，學習的時間越來越長，從小學到博士后往往需要二十多年，跟機器根本無法相比。機器系統所存儲的處理的智能知識能力越來越快，機器具備的智能將越來越不可思議。

綜上所述，機器智能在很多方面遠遠超越我們人類，目前我們感覺機器的智能還處于弱人工智能階段，主要是機器目前智能雖然很高，但還缺乏智慧。

什么是智能？什么是智慧？很多專家對此也是模糊的，這兩個概念也需要辨識一下。我們知道，智慧一詞來源于佛教，根據佛經，照見曰智，解了稱慧，照見為知其然，解了為知其所以然。目前機器的“照見”能力，也就是知其然能力遠遠高于人類，但機器還缺乏“知其所以然”的能力，機器的分析和學習還在利用統計學相關知識，如果隨著機器智能發展，能夠進化到知其所以然，具有了智慧，將產生量變到質變的飛躍。

三、智慧物流如何利用機器智能

只要機器智能不具備自我意識，機器智能就不能取代人，而是輔助人，機器智能就是自動化的延伸，會讓我們工作變得更加高效，人類要利用好機器智能，更要尊重機器在某些方面的能力超越人類。

隨著大數據呈指數級增長；隨著計算能力和速度飛速提升；隨著物聯網技術應用，各種傳感器和嵌入式智能設備構成了規模龐大的分布式網絡；隨著機器智能算法穩步發展，未來機器智能將得到廣泛的使用，包括優化、規劃和調度、機器代人、語音識別、自然語言處理等將飛速發展。

了解了人工智能與機器智能的區別后，我們在智慧物流系統中要充分發揮機器智能的優勢，而不是局限于人類智能的制約。首先在我們要把智慧物流系統架構在網絡上，充分利用機器智能網絡化的優勢；要全面利用機器智能的全面感知特點，而不是局限于我們人類對感知的認識。

比如對于機器人集中作業區，我們既可以用機器智能的網絡化大腦思維進行運行線路規劃引導機器人，又可以用地面二維碼感知引導機器人，還可以用激光、紅外、藍牙等技術引導機器人，讓機器人實現立體的智能的導引，而不是過去的AGV僅僅用激光導引。

比如，我們利用機器智能的思維傳輸和全面感知的優勢，就可以實現黑燈工廠，不需要像我們人類一樣還需要光明。我們就可以在廣闊的田野讓拖拉機24小時智能作業，而不是白天干活晚上休息。等等。

網絡化的智能是遠遠超越我們人類的。比如，貨物運輸時，我們人類的感知是局限在很小范圍，但是借助于機器智能，我們可以看見運輸線路上哪里堵車，了解堵車原因，計算擁堵時間，智能切換和規劃其他運輸路徑；比如倉儲，我們可以借助互聯網大腦，準確分析客戶需求，根據補貨速度及網絡聯動，計算前置倉貨物前置的庫存量，實現準確的庫存控制，及滿足客戶需求，又實現最優的庫存前質量，減少倉儲費用。等等。

總之，人工智能與機器智能既有聯系又有區別，機器智能本身具有機器的特點與優勢，在架構智慧物流系統時，我們在很多方面沒必要讓機器學習人類，而是直接發揮機器智能本身優勢。