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新華網：加快人工智能產業化 引領經濟高質量發展
發布時間：2019-01-21 分類：趨勢研究
人工智能是引領新一輪科技革命的戰略性技術，溢出效應強，是促進高新產業變革的行業“頭雁”。加快發展新一代人工智能，是我國利用當下寶貴的戰略機遇期贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是引領中國經濟高質量發展的行業尖兵。
改變未來的高科技
近年來，人工智能技術頻頻亮相，炙手可熱，正成為全球科技新寵。電影或科幻小說中的情節正呈現在現實生活中：“阿爾法狗”技高一籌，使世界頂級圍棋高手敗北，令人驚嘆；寫稿機器人加入標題黨行列，搶奪自由撰稿人飯碗，令人叫絕；人臉識別系統指揮儲戶眨眨眼，驗證身份證，就能自動打印出賬戶流水，令人稱奇。
經過60多年的技術演進，尤其是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。人工智能能夠賦予機器感知能力、自主運動能力，并正走出實驗室，深刻地改變著人類的生產生活。
由美國斯坦福大學學者領銜撰寫的2018年《人工智能指數》報告顯示，2018年人工智能“達到或超越人類表現”的重要進展，包括微軟漢英雙語機器翻譯系統在有關測試中達到人類水平，英國DeepMind公司研發的程序在游戲《雷神之錘》中的獲勝率超越人類玩家，谷歌深度學習系統在前列腺癌有關診斷研究中的準確率超過美國認證病理醫生，等等。
如果說以蒸汽技術驅動的第一次工業革命延伸了人的肢體，拓展了人類的力量，那么，以新一代人工智能技術為驅動的新一輪科技革命和產業變革將拓展人類的智能，極大提升人類智力所能創造的價值。
世界各國都在搶抓人工智能科技浪潮的機遇，為搶占人工智能發展先機，全球主要經濟體都發布了人工智能相關戰略及發展計劃。我國同樣對人工智能高度重視，2017年發布了《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》。值得期待的是，到2030年，我國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。特別引人注目的是，我國將統籌國際國內創新資源，到2030年人工智能產業競爭力達到國際領先水平；實現人工智能核心產業規模達1萬億元，帶動相關產業規模超10萬億元。
前進之路并不平坦
雖然全球人工智能的發展水平令人矚目，但目前的人工智能系統“發育”尚不成熟，總體發展水平仍處于起步階段，無論是基礎理論研究，還是關鍵核心技術，抑或人才體系，都有待完善。
基礎理論研究上，通用型不及專用型。人工智能分為專用人工智能和通用人工智能，目前的成果主要體現在專用人工智能方面。而真正意義上完備的人工智能系統是一個通用智能系統，具有類似人腦的思維特質，可以舉一反三、觸類旁通。但是專家們認為，目前的人工智能系統“有智商沒情商、會計算不會‘算計’、有專才無通才”。通用智能系統的研究與應用仍然任重道遠。眼下，人工智能技術突破、行業革新、產業化推進寄望于人工智能前沿基礎理論，這是行業基石。我國要想在人工智能領域取得最終話語權，必須在人工智能基礎理論和前沿技術方面加強引領性原創科學研究，并率先取得重大突破。
關鍵核心技術存在技術瓶頸。在基礎設施層，前沿基礎理論和算法仍有很大的突破空間，芯片等硬件設備有待進一步國產化，特別是高端芯片，在我國還是屬于一個空白地帶，依賴國外市場供應；在賦能層，一些智能機器有時翻譯出來的語言不太像“人話”，缺乏對語境的感悟、對語義的揣摩，因而缺乏情感性表達，影響與人類的交流效果；在應用層，道路千變萬化，無人駕駛無法處理突發狀況，倘若停車場沒有地圖，無人車則無法自動閱讀標志標線，也就無法順利找到停車位或出口處。
人才體系亟待加強，缺乏具有國際影響力的人才。相對于歐美國家，我國人工智能研究起步晚，又長期處于低門檻，我國入門級人工智能人才比較豐富，但具有國際影響力的人才稀缺，掌握“撒手锏”技術的高水平人才更是十分匱乏。“青藏高原上才有珠穆朗瑪峰”，只有在尖端技術研究平臺上才能培養出頂尖技術人才。專家們認為，努力建設一大批具有國際水平的研究組，是培養頂尖人才的基礎。
加快與產業對接
高端技術必須與產業對接，形成龐大的應用市場，方能“物有所值”，否則就只是供欣賞用的花瓶。人工智能也是如此，必須與產業緊密融合。
首先要助推人工智能應用場景的落地。在中國市場，得益于龐大的人口數據紅利，也受益于行業豐富的需求，我國人工智能應用場景的開發利用在智能金融、智慧醫療、智能安防、平安城市等領域特別活躍。以智慧醫療為例，把豐富的電子病歷、醫療影像、病理圖像等數據提供給科研人員，就能通過標注來“訓練”人工智能模型，因而產生規模較大的應用產業。
其次是加強基礎數據和平臺技術的突破創新。智能安防、無人駕駛等終端場景是人工智能應用的重要場景，但人工智能在這些場景應用能否落地、落地后又有多大價值，全依靠智能平臺的支撐。以無人駕駛為例，當前該項技術尚不成熟，其中一個重要的原因是計算效率跟不上。權威研究表明，1000輛上路的自動駕駛汽車，每天要處理相當于當前百度圖像搜索的數據量，要及時有效地處理好這些信息，在底層架構上就需要嵌入高性能人工智能芯片。要想人工智能有更大的產業應用作為，開發高性能的芯片刻不容緩。
最后要搭建好與傳統行業生態有效銜接的橋梁。地平線首席執行官余凱認為，如果說人工智能是供給側，傳統行業則是需求側，它們不是誰顛覆誰的關系。推進人工智能應用場景落地，要處理好供給側和需求側的匹配問題，還要打通兩者之間的壁壘，讓雙方加深理解，明白傳統行業在哪些方面需要人工智能，人工智能又能對產業發展起什么作用。比如，無人駕駛需要車與路、車與人以及交通基礎設施之間的互聯互通，要實現這一點，穩定快速的通信網絡就很重要，而5G技術和5G網絡正好能滿足車、路、人協同的要求。
