原標(biāo)題：人工智能產(chǎn)業(yè)將尋求三方面突破

未來將扎實(shí)推進(jìn)理論發(fā)展，加強(qiáng)新技術(shù)整合能力

如今，“智能+”社會(huì)已步步臨近，社會(huì)各界也正積極勾勒未來社會(huì)圖景。國外人工智能巨頭動(dòng)作不斷，在基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域方面都有諸多突破，可以總結(jié)為三點(diǎn)：基礎(chǔ)研究能力強(qiáng)、跨界創(chuàng)新密集、人才紅利持續(xù)發(fā)揮。

我國在深度學(xué)習(xí)、識(shí)別技術(shù)等領(lǐng)域?qū)嵙ν怀?，在人工智能市場?yīng)用層面走在世界前列。但在基礎(chǔ)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈跨界協(xié)同、核心人才培養(yǎng)方面則存有短板。業(yè)內(nèi)專家呼吁，未來我國人工智能行業(yè)和學(xué)界應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以上三項(xiàng)弱點(diǎn)，審時(shí)度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實(shí)推進(jìn)，在鞏固現(xiàn)有優(yōu)勢的同時(shí)，補(bǔ)足短板，推動(dòng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

基礎(chǔ)層研究成人工智能“硬指標(biāo)”

人工智能研究可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，美國在技術(shù)難度大、技術(shù)帶動(dòng)效應(yīng)強(qiáng)的基礎(chǔ)層方面，不斷取得研究以及實(shí)踐進(jìn)展；而中國在基礎(chǔ)層方面能力稍弱，在技術(shù)層和應(yīng)用層發(fā)力更多。

基礎(chǔ)層主要指處理器、芯片等支撐人工智能技術(shù)的核心能力；技術(shù)層包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、技術(shù)平臺(tái)等通用技術(shù)；應(yīng)用層是指自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用主體。

人工智能浪潮的興起，使得美國大公司紛紛進(jìn)軍基礎(chǔ)層的研究。以芯片為例，美國的芯片制造企業(yè)英偉達(dá)推出了世界首款120萬億次級(jí)處理器Volta V100 GPU，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)指令傳達(dá)的效率從幾周的時(shí)間縮短至幾個(gè)小時(shí)，幫助客戶更加快速地迭代并優(yōu)化各自產(chǎn)品的上市時(shí)間。過去3年中，英偉達(dá)為深度學(xué)習(xí)提供了10倍的性能加速，被評(píng)論界稱為“摩爾定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU將可實(shí)現(xiàn)比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果等最初并不研發(fā)芯片的公司，也開始發(fā)力芯片和處理器，這使得美國在全球人工智能基礎(chǔ)層研究地位進(jìn)一步增強(qiáng)。微軟公司公布了其人工智能芯片制造項(xiàng)目，展示了一款專門為微軟增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度學(xué)習(xí)芯片的研發(fā)，并聲稱，隨著語音識(shí)別技術(shù)的爆發(fā)，高性能處理器TPU已為公司省下了打造15個(gè)新數(shù)據(jù)中心的成本。谷歌同時(shí)在與生物公司合作開發(fā)高效計(jì)算DNA信息的芯片。2017年4月，蘋果公司宣布蘋果將通過自主研發(fā)和生產(chǎn)芯片，進(jìn)一步掌握產(chǎn)業(yè)鏈主導(dǎo)權(quán)。消息一出，蘋果芯片供應(yīng)商英國公司Imagination的股價(jià)應(yīng)聲暴跌。

但是，中國在芯片基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域仍然落后于美國企業(yè)，對(duì)進(jìn)口芯片的需求居高不下。

從事計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別的中國公司“曠視科技”品牌與市場中心總經(jīng)理謝憶楠表示，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，公司同時(shí)應(yīng)用英偉達(dá)和英特爾的芯片，目前還沒有國產(chǎn)芯片能夠完全取而代之。英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)也承認(rèn)，我國人工智能領(lǐng)域不足之處在于我們原創(chuàng)理論創(chuàng)新、基礎(chǔ)人工智能研發(fā)能力還不太夠。中國學(xué)者需要在理論上有所突破。地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人余凱表示，在PC電腦與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們都錯(cuò)失了如操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)平臺(tái)性技術(shù)，人工智能時(shí)代需要迎頭趕上。

中國電子學(xué)會(huì)發(fā)布《中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》指出，我國機(jī)器人領(lǐng)域核心技術(shù)積累不足，資金投入相對(duì)有限且分散，高端市場長期被外資企業(yè)占據(jù)，很大程度上以依托進(jìn)口零部件和本體組裝、集成為主營業(yè)務(wù)，雖有一定突破但基本上是被動(dòng)地、跟隨式發(fā)展，難以獲得產(chǎn)業(yè)發(fā)展主動(dòng)權(quán)。

計(jì)算機(jī)學(xué)家、圖靈獎(jiǎng)唯一的華人得主姚期智表示，中國想在2030年實(shí)現(xiàn)世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標(biāo)，首先要解決人工智能發(fā)展缺少理論的問題。中國在下一波人工智能的發(fā)展上，應(yīng)取得一些原創(chuàng)性的、有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的成果，而不是追趕別人發(fā)明的科技。

跨界融合創(chuàng)新為智能生態(tài)“必修課”

未來人工智能領(lǐng)域不僅僅是單一的技術(shù)和產(chǎn)品，而是一個(gè)整合的“生態(tài)系統(tǒng)”。數(shù)字技術(shù)將結(jié)合神經(jīng)研究等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、自動(dòng)化機(jī)械臂等工業(yè)領(lǐng)域共同組成人工智能的底層技術(shù)。

以人工智能為依托的機(jī)器人一方面會(huì)以“軟件”形式融入社會(huì)，如自動(dòng)翻譯、圖像識(shí)別等。另一方面也將通過集成“硬件”深入到百姓生活中，如特種機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。

正是在這種“共識(shí)”的指引下，“不務(wù)正業(yè)”幾乎成為美國人工智能巨頭都在做的事，從IBM、蘋果，到谷歌、臉書、英偉達(dá)，所有的人工智能巨頭都在嘗試軟件、硬件、應(yīng)用場景的聯(lián)通，不再單一專注于自己的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，而是著眼布局未來。 2016年9月，谷歌、微軟、臉書、亞馬遜、IBM更是組成人工智能聯(lián)盟，大有形成合力、制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)之意。

目前，谷歌的跨界非常廣泛，跨越了芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、軟件、云計(jì)算等各個(gè)領(lǐng)域。其人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow目前是全世界應(yīng)用最為廣泛的人工智能軟件平臺(tái)。研發(fā)芯片起家的高通，也推出了自己的攝像頭Spectra Module，旨在優(yōu)化VR、AR的效果。最近，這一攝像頭又添加了一些新的功能，如深度檢測和生物認(rèn)證，用戶可以通過虹膜掃描來解鎖認(rèn)證。

IBM中國研究院認(rèn)知交互技術(shù)總監(jiān)秦勇表示，IBM打造人工智能平臺(tái)，最終目的就是形成生態(tài)圈，可以滿足客戶的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已經(jīng)有很多應(yīng)用程序編程接口公布出來，比如知識(shí)圖譜、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、性格分析、對(duì)話管理等等。在教育領(lǐng)域和芝麻街合作，利用人工智能幫助小孩，用游戲的方式來做輔助學(xué)習(xí)。這一平臺(tái)還和美敦力（Medtronic）合作，提前兩三小時(shí)就可以準(zhǔn)確預(yù)測一個(gè)人的血糖指標(biāo)。

英偉達(dá)不僅有芯片，還發(fā)布了高效的深度學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)，為客戶提供綜合全面的服務(wù)，其客戶涵蓋汽車、虛擬現(xiàn)實(shí)、圖像識(shí)別、基因分析等各領(lǐng)域。電商起家的亞馬遜，憑借其深度學(xué)習(xí)能力，崛起成為人工智能的巨頭。去年，其發(fā)布的三大人工智能技術(shù)（圖像識(shí)別、自動(dòng)語音發(fā)音、語音互動(dòng)）廣受歡迎，中國的社群電商軟件“小紅書”就利用了亞馬遜的人工智能技術(shù)開發(fā)了人臉識(shí)別痘痘的功能。

除以技術(shù)優(yōu)勢加速全鏈條布局外，國外巨頭憑借投資并購等資本運(yùn)作手段，提升自身技術(shù)實(shí)力，在人工智能領(lǐng)域迅速占據(jù)制高點(diǎn)，也有部分巨頭在我國建立產(chǎn)業(yè)基地，搶占中國市場。如微軟收購位于多倫多的人工智能初創(chuàng)企業(yè)Maluuba，谷歌收購數(shù)據(jù)科學(xué)公司Kaggle。庫卡也宣布建設(shè)中國二期廠房，繼續(xù)擴(kuò)大產(chǎn)能。

而中國人工智能產(chǎn)業(yè)的跨界互動(dòng)能力不足，部分企業(yè)存在短期套利思維。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，從技術(shù)到產(chǎn)品的跨越非常之困難。不同于硅谷技術(shù)公司的“一呼百應(yīng)、迅速抱團(tuán)”，中國企業(yè)之間的“門戶之見”較深，產(chǎn)業(yè)鏈傾向于為了短期利益，維護(hù)已有的客戶鏈條，而不會(huì)積極擁抱新產(chǎn)品，這使得一項(xiàng)技術(shù)需要投產(chǎn)時(shí)，找生產(chǎn)商就十分困難，更別提以后的推廣、應(yīng)用了。

另一方面，中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任王飛躍認(rèn)為，目前市場上有很多風(fēng)險(xiǎn)基金來主導(dǎo)基礎(chǔ)研究型公司，這對(duì)正常的創(chuàng)新過程會(huì)產(chǎn)生一定負(fù)面影響。特定階段確實(shí)需要一些特殊的措施，但無論如何要給有能力、愿意做研究的人一個(gè)安靜的空間，這才是科研創(chuàng)新真正的源頭。

王飛躍認(rèn)為，很多人蜂擁而至進(jìn)入智能行業(yè)，其中不乏“語言創(chuàng)新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件還要從外國進(jìn)口，企業(yè)技術(shù)能力“配不上”它的名字，這是需要我們反思的地方。

《中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》建議，圍繞市場需求，加強(qiáng)新技術(shù)之間的整合能力，打造“政產(chǎn)學(xué)研用”緊密結(jié)合的協(xié)同創(chuàng)新載體。既要圍繞智慧工廠、智能家居和智慧城市開展細(xì)分領(lǐng)域示范工程，也要打造重點(diǎn)領(lǐng)域機(jī)器人應(yīng)用系統(tǒng)集成商和綜合解決方案服務(wù)商，推進(jìn)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。

人才隊(duì)伍建設(shè)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展“脊梁柱”

任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都依賴高素質(zhì)的人才。美國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，得益于過去幾十年來高校、科研院所沒有停止過的探索，美國從而成為世界人工智能人才的最大輸出地。而中國人工智能人才則較為稀缺。

騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》，從企業(yè)人數(shù)分布可以看出中美之間的巨大差異。報(bào)告顯示，截至2017年6月，美國共有1078家人工智能企業(yè)，員工數(shù)量為78700名；中國有592家人工智能企業(yè)，員工數(shù)量為39200名，約為美國的50%。分領(lǐng)域來看，在處理器/芯片領(lǐng)域，美國員工人數(shù)是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人。中國在技術(shù)層領(lǐng)域的企業(yè)人數(shù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國，僅在智能機(jī)器人領(lǐng)域人才稍多，為6400人，是美國同領(lǐng)域人數(shù)的3倍。

根據(jù)全球職場社交平臺(tái)“領(lǐng)英”的數(shù)據(jù)，7成美國人工智能人才從業(yè)10年以上，而中國僅有4成相關(guān)人才有這樣的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。報(bào)告分析，這源于中國人工智能產(chǎn)業(yè)起步比美國晚，人才培養(yǎng)模式尚存差距。

中國高校在很長時(shí)間內(nèi)并沒有人工智能專業(yè)，而美國是人工智能概念的誕生地，基本上大院校都有人工智能專業(yè)和研究方向。根據(jù)美國國家科技委員會(huì)的人工智能全球大學(xué)排名，前20名中有16所是美國大學(xué)，這些大學(xué)源源不斷地向科技企業(yè)輸送人才。

業(yè)內(nèi)人士表示，由于人才匱乏，人工智能工程師的年薪水漲船高。博士畢業(yè)進(jìn)入企業(yè)，起薪或可高達(dá)百萬元，“否則根本留不住人”。而且，即便這樣的人也很難“上手就用”，都要在公司經(jīng)過數(shù)月至一年的專業(yè)培訓(xùn)。

目前，中國正在快速追趕美國人工智能人才的培養(yǎng)步伐。從論文發(fā)表數(shù)量來看，華人作者的領(lǐng)先優(yōu)勢日益明顯。在“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域，中國的論文數(shù)量從2014年開始超越美國。專家認(rèn)為，人才培養(yǎng)是“智能+”發(fā)展的關(guān)鍵，而且，人才培養(yǎng)要與重點(diǎn)項(xiàng)目相結(jié)合，真正做到核心人才本土化、核心項(xiàng)目自主化。

《中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》建議，應(yīng)建立機(jī)器人行業(yè)亟須的多層次、多類型技能人才培養(yǎng)體系，建立校企聯(lián)合培養(yǎng)人才的新機(jī)制。同時(shí)，建立培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系，運(yùn)用職業(yè)培訓(xùn)和職業(yè)資格制度加深與汽車、電子、化工、消防等相關(guān)行業(yè)合作，實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)與企業(yè)需求的良好對(duì)接。

國務(wù)院2017年印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提到將“加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才”。伴隨著巨大的市場需求和應(yīng)用場景，我國有望吸引更多人才來華從事人工智能行業(yè)。

在面向2030年對(duì)我國人工智能發(fā)展進(jìn)行的戰(zhàn)略性部署中，我國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃也明確提出了我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標(biāo)：

第一步，到2020年，人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入國際第一方陣，成為我國新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)；第二步，到2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破、技術(shù)與應(yīng)用部分達(dá)到世界領(lǐng)先水平，人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端，成為帶動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，智能社?huì)建設(shè)取得積極進(jìn)展；到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，我國成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達(dá)到國際領(lǐng)先水平。

專家認(rèn)為，要想讓機(jī)器人滲透到人們生活，真正實(shí)現(xiàn)智能社會(huì)，一定要把相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)好，建立知識(shí)庫、大數(shù)據(jù)庫、面向各類具體問題的智能系統(tǒng)等。“這不僅要有技術(shù)，還涉及整個(gè)社會(huì)體系、服務(wù)體系和治理體系等。”業(yè)內(nèi)人士呼吁，要加快機(jī)器人向各領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)調(diào)、跨界融合、共創(chuàng)分享，營造有利于機(jī)器人發(fā)展的良好生態(tài)。

瑞銀研究報(bào)告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻(xiàn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值高達(dá)1.8萬億至3.0萬億美元，將對(duì)金融服務(wù)、醫(yī)療保健、制造、零售和交通等行業(yè)產(chǎn)生巨大影響。這些行業(yè)加起來，相當(dāng)于目前亞洲GDP的三分之二。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2000至2016年，中國人工智能企業(yè)數(shù)量累計(jì)增長1477家，融資規(guī)模達(dá)27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智能發(fā)展最為迅速的時(shí)期。這三年里新增的人工智能企業(yè)數(shù)量占累計(jì)總數(shù)的55.38%。另據(jù)艾瑞咨詢公開數(shù)據(jù)，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模2016年已突破100億元。

面對(duì)優(yōu)勢，還需戒驕戒躁；面對(duì)補(bǔ)足，還需踏實(shí)補(bǔ)強(qiáng)；我國應(yīng)在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的浪潮中爭當(dāng)“弄潮兒”。

未來已來，當(dāng)時(shí)代的鐘聲緩緩敲響，新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革將是最難掌控但必須面對(duì)的不確定性因素之一，抓住了就是機(jī)遇，抓不住就是挑戰(zhàn)，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進(jìn)。（記者 蓋博銘 王曉潔 陳旭）