作为引领未来发展的战略性新技术,人工智能(AI)已经成为国际竞争的新焦点。

 
“据研究,未来百年影响最深远的技术莫过于大数据、移动化和智能化,人工智能与空间技术、原子能技术被誉为二十世纪三大科学成就。目前,人工智能的应用已经越来越普遍。”3 月 28 日,在中国新闻社旗下财经新媒体中新经纬举办的第五届财经中国 V 论坛上,联合主办方、清华大学新闻与传播学院常务副院长陈昌凤表示。
 
在世界工程组织联合会候任主席、南开大学原校长、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克看来,中国的人工智能科技和产业发展应该走出一条务实发展的道路。国务院去年发布的新一代人工智能总体规划里不仅提出来三步走长远目标,还专门指出,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距。科学技术方面,我们缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链。
 
一个掣肘是,人工智能尖端人才远远不能满足需求,适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
 
科技改变生活
随着智能支付无人驾驶、医疗辅助诊断等人工智能应用的落地,AI 成为新一轮投资风口。
 
“从以往经验来看,它提高了长期劳动生产率,引领了一个革命性的时代。AI 可能不仅仅会像以往任何一次工业革命一样作用于劳动生产率,而是会带来多元性的影响,包括价值的实现、人行为和人与机器、人与自然更多的互动方式。在这个过程中,可以看出这种挑战比以往工业革命复杂得多。不过,AI 能否成为新一轮科技革命通用的主导技术?这个会有一些判断上的偏差。在这个时间点上,我们看到它的应用还有很多不确定因素。”中国社会科学院工业研究经济所研究员杨丹辉表示。
 
“现在断言人工智能会是下一代工业革命核心技术的话还有点早,但是我对此非常有信心,一个核心技术出现成为真正成为核心技术需要时间,但 AI 技术的时间还很短。我们有理由相信,AI 技术在成为这一次工业革命核心技术的时间可能会比之前来得更短,不需要像前几次工业革命一样等几十年,也许等七年、八年、十年时间就会实现。”快牛金科联合创始人兼高级副总裁胡亮对此信心满满。
 
据介绍,人工智能分为三个阶段。计算智能阶段,即机器像人类一样会计算,传递信息,能够帮助人类存储和快速处理海量数据;感知智能阶段,即机器能看懂听懂,并做出判断、采取行动,能够帮助人类完成看和听相关工作;认知智能阶段,即机器像人一样思考,并主动采取行动。能够全面辅助、代替人类工作。
 
“AI 不够成熟,但 AI 确确实实在改变着我们的生活。”百度安全产品部总经理韩祖利在发言中表示。
 
语音识别、人脸识别已经越来越普遍。包括互联网企业在内的巨头们扎堆布局人工智能,行业独角兽企业接踵诞生。
 
“人工智能市场未来的发展潜力巨大,多元化发展形态伴随着智能技术的突破趋势进一步显现,呈现出’广、深、大’的特点。”中新经纬研究院联合清博大数据发布的《2018 年度人工智能发展趋势报告》中表示。
 
据《报告》发布人、清博大数据副总裁黄丽媛介绍,“广”是指涉及的领域广。家电、汽车、金融、教育等全方位领域将搭载人工智能技术,发挥出更为广阔的价值;“深”,是影响深刻,人工智能技术的影响力深刻,以及深度发展,大数据的发展将进一步带动人工智能的深度研发;“大”即市场规模大,未来几年,上千亿级的人工智能市场应用规模将带动整个国家经济发展。
 
人工智能发展的热度从网络关注度上也可见一斑。《报告》指出,人工智能应用企业网络关注度趋热,热度排名 100 企业中,49%为人工智能应用企业。
 
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“极高的关注度会促进人工智能研究的进步,尽管人工智能创投存在泡沫,但是人工智能已升至国家战略,发展人工智能是全球性趋势。”黄丽媛如是说。
 
仍需政策引导
“从世界范围内来看,在 2020-2025 年期间,人工智能与机器人相关技术将会产生一些拐点、一些技术,包括识别技术、生物特征技术、推理技术、智能材料技术等等,它可能会率先在中国进行相应的应用,在特定的应用环境下来推动产业化的应用。比如云服务,5G、柔性感知和显示,工业机器人在降到 10 万以下将会逐步形成无人化的工厂,以及绘画、情感交流和养老机器人等等。当然还有法律方面。”北京航空航天大学机器研究所名誉所长、教授王田苗说。
 
机遇和挑战并存。《报告》指出,人工智能产业发展有三大痛点,数据流通和协同化感知有待提升、强人工智能尚未实现关键技术突破,以及智能硬件平台易用性和自主化存在差距。
 
针对这三大痛点,黄丽媛建议,数据流通和协同化感知有待提升,未来突破点将发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为人工智能的核心,算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面,针对人工智能算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点。
 
“未来突破点将发生在脑科学研究领域。要对真正的分析理解能力进一步地研发,从大脑的进化演进、全身协调控制等领域实现。”她说。
 
在未来,随着数据积累到人工智能落地场景化的推动,势必会迎来“超人工智能”阶段。
 
在中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长刘刚看来,现在已经到了以数据和计算为驱动力的时代。数据不来自于自然界,而是由人类的社会活动创造出来的资源,数据越用越多,这个财富是取之不尽的,存在明显的报酬递增效应。可以预期随着智能经济发展,中国经济要进入到一个新的台阶。
 
杨丹辉表示,目前就是大国布局的阶段,除了企业非常活跃或资本市场热炒之外,在国家层面也要开始往深里走。短期有激励机制,长期要有政策导向,才能确保行业的健康发展。