“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”中共中央政治局 10 月 31 日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，中共中央总书记习近平在主持学习时做出上述发言。有习大大背书，人工智能技术已经被上升到影响社会进步和国人命运的战略高度，无疑，给已经热闹非常的人工智能产业又添了一把火。
根据智妍咨询的统计数据，2018 年全球 AI 市场规模预计为 1.2 万亿美元，到 2022 年有望达到 3.9 万亿美元。中国人工智能产业处在快速发展阶段，2017 年中国 AI 市场规模为 216.9 亿元，同比 2016 年增长 52.8%，预计 2018 年将延续这一增速，到 2020 年有望超过 700 亿元。
然而即便如此，在我们兴奋的大谈人工智能+医疗、人工智能+教育、人工智能+交通、人工智能+工业等将提供的极大便利、高效且舒适的生活时，仍不可否认，罗马不是一日建成的，这一切都需要一个过程，虽然技术的加速迭代和演进大大缩短了每次技术变革的进程，但从基础理论、基础设施、技术储备，到可商业化的应用场景和社会体制等，我们还需要为人工智能的到来做很多的努力和准备。近日特斯拉从官网上撤下“全自动驾驶”的字样就说明，现实到理想仍有不小的距离。
让距离逐渐消失没有捷径可走。11 月 2 日，由中国电子学会主办，中国电子学会学术交流中心、上海临港软件园和与非网承办的人工智能技术应用专题研讨培训会在上海成功举办，来自英特尔、贸泽电子、新思科技、艾迈斯半导体、ADI、科大讯飞、百度和寒武纪等众多人工智能领导企业的技术专家，以及与非网摩尔吧孵化器、国家特聘专家、西交利物浦大学人工智能学院和南京理工大学计算机科学与工程学院的多位专家学者奉献了精彩的讲座，通过与会企业、高校教育和学术专家们的沟通，我们能清晰的看到这样一条符合中国实际的人工智能产业的发展之路。
软硬结合
因为此次人工智能浪潮由数据驱动，所以很多人会认为人工智能更多是算法和软件上的一次革新，但其实任何软件、算法的背后都离不开硬件平台的支持，没有足够的硬件算力，再强大的人工智能技术甚至都不可能完成基本的训练阶段，而落到各个实际的应用场景中，算法归根结底还要在不同的硬件设备中得以体现。更不用说目前软硬件融合已经成为一种趋势，越来越多的软件和硬件企业开始向彼此的领域渗透，硬件芯片厂商提供软件的算法库支持已经成为行业惯例，而科大讯飞这样传统的算法和软件厂商也开始涉足智能硬件等终端硬件设备领域。
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所以我们需要像艾迈斯半导体这样的传感器技术提供商来将各种物理世界的信号转化为电子信号；需要 ADI 研发的模拟和电源产品来完成信号链的处理；需要英特尔的 CPU、FPGA 到 Movidius 神经计算专用芯片的技术产品组合，以及像 HERO（Heterogeneous Extensible Robot Open Platform）这样更强大的计算和处理平台，这一“英雄”平台是英特尔中国研究院专为智能机器人（包括服务机器人、无人驾驶汽车、无人机、智能监控设备等）建造的一套可扩展、模块化的异构系统研发平台。以 CPU 作为控制中心，与 FPGA 和其它专用加速器芯片（如 Intel Movidius VPU）搭配，能够提供高效的性能，实时处理大量数据并运行多种智能算法；同时也需要贸泽电子这类电子元器件分销商为更多人工智能企业提供便捷的硬件采购和设计服务。
而软件部分既要有新思科技这类为硬件产品提供设计工具支持的 EDA 软件提供商，也需要像科大讯飞、百度这样的数据建模和算法高手。
只有软、硬件厂商各自做好自己的部分同时实现更好的协同，人工智能技术才能完美的实现为一个个具体的产品，并推进到更多的实际应用。
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产学结合
“要加强基础理论研究，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。”这是习主席给人工智能领域研究的建议。
可以理解，没有理论基础的建设，人工智能产业的发展就像无本之木、无源之水，难以实现科学的可持续性发展。而基础理论的研究最终还是要导向产业，才能为科技和社会的进步带来价值。
所以在这次会议上，我们看到国家特聘专家刘继明在更智能的语音识别即自然语言处理方面对语音、语义、语用等知识体系以及知识图谱的研究，看到西交利物浦大学人工智能学院黄开竹教授在对抗样本、鲁棒深度学习以及在机器视觉、图像处理等方面的算法研究。这些研究都结合实际需求，贴合人工智能的技术发展方向，而这两位只是国内众多高校、科研院所相关人工智能学术研究领域研究者的代表。
相信此次参加会议的来自全国多所高校的 80 多位院长、老师也将在各自的领域为人工智能技术的加速推进和持续发展积蓄力量，形成一个巨大的能量站。
为人工智能人才培养支招
从网上搜集到的数据来看，到今年年初，国内已开设人工智能专业的高校有 30 多所，到 6 月中旬时这一数字已增长到 70 多所，相信后面还会加速增长。
就在今年 6 月份，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，从科研、人才培养、成果转化三方面对高校做出要求，为高校设置了三个人工智能发展节点。
- 2020 年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局。
- 2025 年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升。
- 2030 年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。
在高校人工智能人才培养的具体方面，《计划》要求高校在完善学科布局、加强专业建设、加强教材建设、加强人才培养力度、开展普及教育、加强国际交流与合作等方面进行投入，同时支持大学生在人工智能方向的创新创业。
在学科布局中，人工智能基础理论、计算机视觉与模式识别、数据分析与机器学习、自然语言处理、知识工程、智能系统等相关方向是《计划》重点关注的学科研究方向。同时，《计划》也提出，在专业建设方面，高校需重视人工智能与其他专业教育的学科融合，并要求高校通过产教融合协同育人等方式来加强人才培养力度。
与非网及旗下摩尔吧孵化器创始人兼总经理苏公雨为大家介绍人工智能学习的最佳路径及相应硬件平台
作为多年来致力于为国内电子工程师提供专业信息的内容服务平台，同时在工程师硬件培训方面具有丰富经验，与非网及旗下摩尔吧孵化器创始人兼总经理苏公雨为高校的人工智能教育以及想要进入人工智能领域的工程师提供了一套高效实用的学习方法，即一本书+一门语言+一种工具+一个硬件平台，一本书可帮助学生和工程师建立理论基础，一门语言即一种主流的人工智能编程语言，这里推荐的是通用度较高的 python 语言，一种工具则推荐较为常用的 TensorFlow 建模工具，一个硬件平台为大家进行实际的人工智能项目开发提供硬件环境，性价比较高的选择是树莓派这种开源的硬件平台，功能可满足初学者的开发需求，也有较丰富的技术资源。苏公雨表示，“人工智能技术看似深奥，但对硬件工程师而言，我们只要理解要实现的目标，掌握上面的学习方法和路径，学起来并不难，我们可以用一套七天的课程让学员快速掌握基本的人工智能项目开发技巧。”
而从《计划》的指导性内容中可见，在人工智能人才的培养中，高校和企业有其各自要扮演的重要角色。
高校毋庸多言，如何完善教学体系，理论与实践结合，让学生学有所成、学有所用是每个开设了人工智能专业的高校需要考虑的。而从企业的角度，可以从两个维度来帮助国内高校更快更好的完成《计划》设定的目标。
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其一，为高校提供更好的教育平台，帮助搭建和完善高校的人工智能教学体系，同时提供实用性教学内容的支持。这也是众多软、硬件企业的大学计划项目在做的事。如英特尔人工智能研究院（Intel AI Academy）提供了从教学到实践环节的线上下全方位课程支持，同时解决学生学习、高校教学和实践分享等高校人工智能教育领域的多方面需求，英特尔可编程解决方案事业部多年来在国内高校电子相关学科建设中持续投入，而作为人工智能时代重要的加速单元，其最新的可编程逻辑器件还将继续成为国内众多人工智能学科教学内容的重要组成部分，以及海云捷迅所研发的基于英特尔技术的“云+AI”教育行业解决方案，基于 OpenStack 架构，打造 AIStack 人工智能云管平台、AILab 人工智能实验平台和 AIStack 超融合一体机等面向教育行业的平台式解决方案，可帮助高校快速建立一套完善的人工智能教学和实验平台；艾迈斯半导体作为传感器尤其是光学传感和光谱传感领域的专家，已成为当前大热的 3D 传感技术的领导者，为需要人脸识别技术的人工智能终端产品提供高质量的产品保障，他们也保持对教育领域的关注，愿为国内众多人工智能学科的教学实践提供产品和技术支持；其他如 ADI 的大学计划项目也为国内众多高校的相关学科提供强有力的硬件以及教材、教学培训等支持；贸泽电子作为全球领先的元器件分销商多年来一直积极参与高校的学科和竞赛项目，并为众多高校学生的创新设计提供绿色通道等采购便利。
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其二，将自身技术需求与高校科研相结合，通过校企合作实现共赢。这也是很多企业已经在积极投入的工作，充分利用高校在科研方面的实力，与企业敏锐的市场嗅觉和实际需求相结合，解开人工智能技术的一个个谜题，也让更多人工智能专业的学生在实际的产业项目中得到锻炼，快速成长。
既然无捷径可走，你我自当务实求真，迈出坚实的每一步，让人工智能所能带来的美好离我们越来越近。
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