趙占雪

強(qiáng)人工智能時(shí)代仍道阻且長(zhǎng)，需要產(chǎn)學(xué)研各界的通力合作，共同探索出一條可持續(xù)發(fā)展之路，讓AI發(fā)揮更大的價(jià)值。

日前發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》指出，要瞄準(zhǔn)人工智能、集成電路、生命健康、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域，實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國(guó)家重大科技項(xiàng)目。人工智能作為引領(lǐng)未來(lái)科技發(fā)展技術(shù)的排頭兵，“十四五”時(shí)期必將會(huì)邁入新的發(fā)展階段，支撐我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，打造經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能。

人工智能概述

人工智能于1956年提出，半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，人類積跬步以至千里，積小流以成江海，推動(dòng)以深度學(xué)習(xí)為核心的AI技術(shù)日益成熟，賦能各行各業(yè)。

“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科—怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)”，美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授曾如是說(shuō)。麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為，人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。筆者認(rèn)為，人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能性的人工系統(tǒng)，研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

人工智能的發(fā)展可以分為三個(gè)階段，分別是弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。

弱人工智能是專于某一領(lǐng)域的人工智能程序，如AlphaGo雖然很擅長(zhǎng)下圍棋，卻無(wú)法與人類玩一把飛行棋;強(qiáng)人工智能可同時(shí)應(yīng)對(duì)不同層面的問(wèn)題，具有自我學(xué)習(xí)、理解復(fù)雜理念等多種能力;超人工智能甚至擁有自由意志和自由活動(dòng)能力的獨(dú)立意識(shí)。當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)還處于第一個(gè)階段，一方面是由于技術(shù)發(fā)展還不成熟，另一方面是因?yàn)楹髢蓚€(gè)階段的人工智能所面臨著的嚴(yán)峻而復(fù)雜的倫理問(wèn)題尚未得到解決。

人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)不斷夯實(shí)

人工智能的技術(shù)體系包含狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)決策和精準(zhǔn)行動(dòng)三個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)，具體包含了機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音處理等傳感器相關(guān)技術(shù)，知識(shí)表達(dá)相關(guān)的理解性決策技術(shù)以及和行為相關(guān)的智能技術(shù)，而海量數(shù)據(jù)、芯片和算力、算法構(gòu)成了人工智能技術(shù)體系發(fā)展的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)方面，人工智能的發(fā)展需要大量數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練做支撐，而移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等快速發(fā)展產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，全世界超過(guò)90%的數(shù)據(jù)都是在近兩三年之內(nèi)產(chǎn)生的，并且預(yù)計(jì)到2025年，數(shù)據(jù)總量還將比現(xiàn)在增長(zhǎng)10倍。

芯片和算力方面，第一類芯片是GPU，其多核并行計(jì)算流的工作方式讓深度學(xué)習(xí)能夠快速產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，和CPU相比，GPU的性能會(huì)高幾十倍甚至上千倍。此外，擁有CUDA或OpenCL等比較成熟的編程框架，也是谷歌、Facebook、Twitter和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭大多利用GPU讓服務(wù)器學(xué)習(xí)海量的照片、視頻和聲音，改善搜索和自動(dòng)化照片標(biāo)記等各種功能的重要原因。但是，相比FPGA或ASIC的幾十瓦甚至幾瓦的功耗，幾百瓦的高功耗帶來(lái)的高成本是GPU最大的軟肋。

第二類芯片是被稱為人工智能專用芯片的ASIC，其典型代表—TPU在阿爾法狗里替代了一千多個(gè)CPU和上百個(gè)GPU，在高性能低功耗的突出優(yōu)勢(shì)背后，也有高研發(fā)成本和低通用性的弊端。近年來(lái)，我國(guó)在ASIC領(lǐng)域涌現(xiàn)出了如寒武紀(jì)和地平線等一批優(yōu)秀的企業(yè)。

第三類芯片是FPGA，性能功耗比高，動(dòng)態(tài)可編程、部分可編程的特點(diǎn)使其擁有足夠的靈活性，微軟數(shù)據(jù)中心對(duì)FPGA進(jìn)行了大規(guī)模部署，亞馬遜、騰訊、阿里云等也都利用FPGA增強(qiáng)高性能計(jì)算服務(wù)能力。

算法方面，隨著深度學(xué)習(xí)理論和工程技術(shù)體系的成熟，軟件形態(tài)通過(guò)云服務(wù)或者開源的方式向行業(yè)輸出，先進(jìn)的算法被封裝為易于使用的產(chǎn)品和服務(wù)，越來(lái)越多的人和公司能夠借助算法市場(chǎng)開始使用這些算法?？萍季揞^紛紛開發(fā)出各類算法訓(xùn)練的平臺(tái)，推動(dòng)多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的算法創(chuàng)新。如華為云AI模型市場(chǎng)可以供開發(fā)者和應(yīng)用者發(fā)布和訂閱AI算法模型;阿里云旗下機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI的3.0版本，配套推出了算法模型市場(chǎng)，細(xì)分了幾十個(gè)場(chǎng)景的算法模型專區(qū);近年來(lái)百度AI市場(chǎng)2.0的展示和售賣方式更加多元，并著重強(qiáng)調(diào)了買家可以發(fā)布需求，由AI開發(fā)者提供相應(yīng)的定制化服務(wù)。

總體而言，隨著人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的逐步夯實(shí)和快速發(fā)展，狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)決策和精準(zhǔn)行動(dòng)三個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)不斷突破，催生了很多新的技術(shù)，在全球各個(gè)領(lǐng)域中呈現(xiàn)出系統(tǒng)化工程學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)。

人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入理性的快車道

各國(guó)政府高度重視

據(jù)了解，未來(lái)幾年，各國(guó)用于發(fā)展人工智能的投資將進(jìn)一步加大。

就我國(guó)而言，2019年我國(guó)地方政府共出臺(tái)了276項(xiàng)涉及人工智能發(fā)展的相關(guān)政策，覆蓋了政務(wù)、醫(yī)療、制造、教育等諸多領(lǐng)域，對(duì)具體產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景開放的扶持政策內(nèi)容比以往更加細(xì)化。2020年包括北京市、山東省、廣東省、福建省等在內(nèi)的多個(gè)省市再次發(fā)布了人工智能重點(diǎn)政策，這為產(chǎn)業(yè)發(fā)展培育了基本的土壤。截至目前，我國(guó)共創(chuàng)建了11個(gè)國(guó)家新一代人工智能的創(chuàng)新示范區(qū)和15個(gè)新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)。

科研機(jī)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)走向預(yù)測(cè)樂(lè)觀

普華永道的最新研究指出，到2030年，憑借運(yùn)用人工智能技術(shù)的創(chuàng)新型產(chǎn)品與效率的提升，全球經(jīng)濟(jì)總量有望額外增長(zhǎng)13.4萬(wàn)億歐元。國(guó)際管理咨詢公司羅蘭貝格預(yù)計(jì)到2030年，人工智能將在中國(guó)產(chǎn)生10萬(wàn)億元的產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效益。

據(jù)《財(cái)富》統(tǒng)計(jì)，在過(guò)去4年里，人工智能專家的招聘人數(shù)增長(zhǎng)了74%，被認(rèn)為是當(dāng)下“最火爆”的工作，經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能專家的需求量正在以前所未有的速度增長(zhǎng)。與此同時(shí)，我國(guó)教育部于2019年10月就《普通高等學(xué)校高等職業(yè)教育（?？疲I(yè)目錄》增補(bǔ)了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)，近250所高校開始布局人工智能學(xué)科的建設(shè)，多個(gè)出版社已在出版人工智能的系列教材，也有幾百所大專院校開設(shè)了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)，初步形成了人工智能基礎(chǔ)理論研究、技術(shù)開發(fā)和技術(shù)應(yīng)用多層次的人才培養(yǎng)體系。

龍頭企業(yè)積極布局AI研發(fā)

在國(guó)外，博世集團(tuán)已經(jīng)明確將人工智能作為其關(guān)鍵技術(shù)，計(jì)劃到2025年，博世的所有產(chǎn)品要么含有人工智能的相關(guān)功能，要么在人工智能的幫助下完成研發(fā)或生產(chǎn)。目前，博世已經(jīng)有超過(guò)1000名軟件工程師在從事人工智能方面的工作，未來(lái)兩年內(nèi)還將培訓(xùn)2萬(wàn)多名員工成為“人工智能通”。

在國(guó)內(nèi)，阿里已在AI芯片、云服務(wù)、算法、平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)上實(shí)現(xiàn)了全面布局，人工智能調(diào)用規(guī)模已達(dá)每天調(diào)用超1萬(wàn)億次，服務(wù)全球10億人，日處理圖像10億張、視頻120萬(wàn)小時(shí)、語(yǔ)音55萬(wàn)小時(shí)及自然語(yǔ)言5000億句;百度預(yù)計(jì)到2030年，智能云服務(wù)器臺(tái)數(shù)將超過(guò)500萬(wàn)臺(tái)，未來(lái)5年預(yù)計(jì)培養(yǎng)500萬(wàn)AI人才。

AI正加速融入各行各業(yè)

只有進(jìn)入行業(yè)中推動(dòng)行業(yè)變革，AI才能發(fā)揮自身價(jià)值，尤其是對(duì)復(fù)雜行業(yè)而言。自2016年谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍后，全球人工智能技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)化勢(shì)頭洶涌。到了2019年，AI技術(shù)已步入全方位商業(yè)化階段，隨著數(shù)據(jù)、算法和算力三駕馬車的快速發(fā)展，醫(yī)療、金融、交通等多個(gè)領(lǐng)域的AI賦能逐步發(fā)揮出顯著成效，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎。

進(jìn)一步推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的三點(diǎn)建議

在人工智能產(chǎn)業(yè)獲得快速發(fā)展的同時(shí)，我們也應(yīng)該清楚地看到，當(dāng)前人工智能仍處于弱人工智能階段，即有智能無(wú)智慧，有智商無(wú)情商，會(huì)計(jì)算無(wú)“算計(jì)”，有專能無(wú)全能，與強(qiáng)人工智能系統(tǒng)還存在一定差距，未來(lái)超人工智能還有長(zhǎng)足的進(jìn)步空間。

2020年的新冠肺炎疫情曾短暫為一些AI公司提供了商機(jī)，如人臉識(shí)別測(cè)溫儀、語(yǔ)音識(shí)別電梯控制、行動(dòng)軌跡智能化監(jiān)測(cè)等，但簡(jiǎn)單地應(yīng)用AI技術(shù)只能解決一些邊緣的微痛點(diǎn)，只有融合行業(yè)知識(shí)深入生產(chǎn)系統(tǒng)解決更關(guān)鍵的問(wèn)題，才能真正賦能企業(yè)發(fā)光發(fā)熱。而業(yè)務(wù)、資本和技術(shù)的大肆炒作或驟然遇冷都會(huì)影響AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

人們往往會(huì)高估新技術(shù)短期帶來(lái)的影響，又低估其長(zhǎng)期能夠產(chǎn)生的影響，為此建議從以下幾點(diǎn)入手，進(jìn)一步夯實(shí)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)循序漸進(jìn)穩(wěn)步發(fā)展。

一是政府要?jiǎng)?chuàng)新科技體制機(jī)制，加大資源投入力度，組織各方力量進(jìn)行協(xié)同，攻關(guān)關(guān)鍵共性技術(shù)，充分發(fā)揮出技術(shù)杠桿的撬動(dòng)作用，同時(shí)加強(qiáng)治理體系建設(shè)，平衡好創(chuàng)新發(fā)展與有效治理的關(guān)系。

二是企業(yè)加大研發(fā)投入，聚焦某一領(lǐng)域而不是把“攤子”鋪得太大，找到行業(yè)痛點(diǎn)和空白，打磨優(yōu)勢(shì)能力，提高在單個(gè)產(chǎn)品上的壁壘，爭(zhēng)做垂直領(lǐng)域的領(lǐng)先者。

三是學(xué)術(shù)界應(yīng)鼓勵(lì)原創(chuàng)性強(qiáng)、非共識(shí)的探索性研究，高度重視理論研究范式創(chuàng)新，創(chuàng)造有利條件，引導(dǎo)企業(yè)和科研院所協(xié)同攻關(guān)模式，提升理論創(chuàng)新的導(dǎo)向性和實(shí)用性。

強(qiáng)人工智能時(shí)代仍道阻且長(zhǎng)，需要產(chǎn)學(xué)研各界的通力合作，共同探索出一條可持續(xù)發(fā)展之路，讓AI發(fā)揮更大的價(jià)值。