人工智能（AI）技術正潤物細無聲地改變著人類生活。人臉識別、刷臉支付，新冠肺炎疫情期間的人群紅外測溫、機器輔助診療，無人駕駛車輛……正如中科創星董事總經理林佳亮所言，如果說幾年前的人工智能帶來的是“令人驚詫的變革和沖擊”，那么近兩年其落地應用已經給人習以為常的感覺。

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》提出把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐，瞄準人工智能、量子信息、集成電路等領域實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目。人工智能被置于首位，重要程度可見一斑。

作為引領未來社會發展的支撐性技術之一，人工智能的發展一直受到高度重視。

“AI作為第四次工業革命的核心驅動力之一，正深刻重構人類社會生產、分配、交換、消費等各個環節，并持續催生新技術、新產品、新產業，釋放歷次科技革命和產業變革所集聚的巨大能量。”北京理工大學計算機網絡攻防對抗研究所所長閆懷志表示，在“十四五”規劃建議的推動下，中國人工智能基礎研究和落地應用將加速前進。

AI技術發展圍繞數據、算法、算力展開

“近年來人工智能在很多領域得到了實際應用。但整體而言，目前人工智能發展仍在初級階段。”阿里巴巴集團副總裁、達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝說，“我們處在人工智能發展的第三次黃金時期，與前兩次不同，這次我們有大數據、深度學習和大算力。”

他解釋，這次的黃金時期雖開始不過七八年，但發展速度驚人。這個時期可細分為3個階段，目前正處在第二階段到第三階段的過渡中。

“這3個階段都可以稱為‘無行業不AI’，但每個階段的具體含義不同。第一階段，我們意識到AI技術可能會改變幾乎所有的行業。但此時更多是點狀的技術和應用。”華先勝說，在目前所處的第二階段，從業者發現，沒有深入行業的數據、場景、流程，就無法讓AI技術真正在應用中發揮價值。這個階段，人工智能技術在智慧城市、互聯網等領域取得令人矚目的成果，技術上從單點技術逐步走向平臺化；在工業領域、醫療健康等領域出現了令人振奮的技術和應用，但尚未形成規模；在教育、農業等場景，其研發和應用正在路上。

到第三階段，人工智能從技術到應用的分層會更加清晰，技術上更多專注AI技術能力和平臺能力的研發，業務應用層會有更多的行業技術人員和業務人員參與甚至引導。“沒有行業的深度參與甚至主導，就沒有AI的遍地開花與結果。”華先勝強調。

“目前AI技術發展仍將圍繞著數據、算法和算力的方向展開。”閆懷志說，談到具體的發展趨勢，他認為AI將從專用智能向通用智能跨越、從人工智能向自主智能蛻變、從“純粹的人工智能”向“人機混合型智能”演進、加速與相關學科領域的滲透交叉。“AI技術將持續賦能智能終端、互聯網娛樂、車聯網、智慧城市等垂直領域，圖像識別、文本識別、視頻分析、無人駕駛、智能分析、自主決策等AI技術將得到創新應用，在教育、金融、交通、安防等行業廣泛落地。”閆懷志說。

科技產出顯著緣于鮮明特色和優勢

“近年來，我國人工智能科技產出顯著。2020年，國內人工智能論文發表量近3萬篇，保持超過10%的復合增長率；專利申請數量超3萬件，首次超過美國位居世界第一。在自動機器學習、神經網絡可解釋性方法、異構融合類腦計算等領域，國內涌現出一批具有國際影響力的創新性成果。”中科聞歌首席執行官、聯合創始人羅引表示。

“我國發展人工智能有鮮明的特色和優勢。”閆懷志說，一是國家高度重視人工智能發展，從基礎研究到工程應用，我國充分發揮制度優勢，在國家戰略、產業政策、法律法規、標準規范等層面開展頂層設計，為AI發展營造了良好的內外部環境。二是我國應用場景豐富，經濟體量龐大、工業門類齊全、消費需求旺盛，為AI技術的應用提供了豐富場景。三是作為人工智能得以蓬勃發展的三駕馬車之一，我國數據準備充足。

深蘭科技創始人、董事長陳海波直言，缺乏數據的人工智能就是無米之炊。“中國的基礎數據量遠遠領先歐美，除了手機、電腦生產的數據，很多傳統離線商業活動也會產生大量數據，如共享單車使用數據、診斷用醫療掃描數據、汽車事故數據、銀行流水、農田衛星圖像等。”

釋放潛能需大力夯實軟硬件基礎

在科學研究和技術應用蓬勃發展的同時，軟硬件基礎的不足也應引起重視。羅引表示，對標美國TensorFlow、Pytorch和Caffe等被廣泛使用的軟件產品，我國開源人工智能框架軟件生態還不完善，開源社區活躍度不足，軟件的國際國內影響力較弱，存在人工智能專用芯片缺失的狀況。“以深度學習框架廣泛采用的GPU顯卡為例，在通用計算環境下，普遍依賴英偉達深度學習顯卡進行大規模神經網絡訓練。不過，我國的寒武紀、華為等企業目前已投入大量資源開展技術研發，結果值得期待。”他說。

閆懷志同樣直言，我國在AI基礎理論和先進算法方面，還有待進一步加強；與AI相關的軟硬件工業基礎也較為薄弱；在自主可控方面辦法不多。

“我國AI產業潛能不斷釋放，對行業和經濟發展的拉動作用將進一步顯現。”浪潮信息副總裁張東說。但在他看來，我國AI產業要在國際競爭中謀求更有優勢的“身位”，還面臨不少挑戰。“產業AI化將是下階段中國經濟的重要機遇。”這意味著要將AI企業的創新技術變成產品，快速推向市場，并輸送到行業落地應用。目前金融、通信、制造業、城市治理等領域都在嘗試行業應用場景與AI技術的結合。這個過程需要產業生態力量的支持。

AI產業的發展離不開人才的儲備。閆懷志表示，雖然我國AI人才基數大，但領軍和高層次人才較少，“火車頭”帶動效益難以顯現。

根據MacroPolo智庫的研究，在報告所圈定的頂級人工智能研究人才中，59%在美國工作，中國僅占11%。“推動人工智能產業從興起到快速發展，專業人才最為關鍵，其質量和數量直接決定了行業的發展水平。”陳海波建議，應積極吸引海外科研人員、聚集全球人才，在研究經費等領域推出引進海外高端人才的一攬子政策。

羅引建議：“應提高基礎研究投入，引導政策與資金聚焦產業基礎層，促進數據開放共享，加強人才引進與培訓，促進產學研協同合作，為產業的‘馬拉松’式國際競爭作長篇布局。”

多領域融合助推智能經濟時代到來

根據IDC和浪潮聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》，人工智能的產業化已經從通用應用場景滲透到更多行業特定場景。互聯網、金融、電信、政府服務等AI算力投入排名靠前的行業也是人工智能行業應用滲透度最高的領域。產業AI化已經從早期的試點逐漸成為企業發展和生存的剛需。

“未來AI領域的國際競爭必將進一步加劇。”閆懷志表示，“十四五”期間，我國將重點發展“新基建”，同時還將重點發展數字經濟，實現各行業數字化轉型。國內AI行業應借此東風，以典型場景（如智能制造）賦能為引領，融合新興技術，加大AI基礎設施和傳統基礎設施智能化升級建設力度，使AI技術成為全面推動經濟發展全要素的革新手段，并全面參與國際AI領域的競爭和合作。

他強調，要實現人工智能發展的預期目標，需構建AI高性能計算算力基礎，打造自主可控、安全可靠的AI產業軟硬件協同能力，推動AI開源開放和公共服務平臺建設，形成自我造血能力強的AI應用良好生態。

林佳亮坦言，無人駕駛技術是他最為期待的，“無人駕駛把感知智能和決策智能都融合在一起，應用價值和意義很大，而且落地速度超出預期，預計會給生活帶來很大改變。”

“預計2021年，AI將與汽車電子等領域加速融合，實現感知、決策、控制等專用功能模塊，使汽車加速智能化、網聯化。AI有望與VR技術相結合，為生產制造、家裝等提供工具，并為虛擬制造、智能駕駛、模擬醫療、教育培訓、影視娛樂等提供場景豐富、互動及時的平臺環境。”陳海波說，“新基建”賦能各行業，AI產業底層支撐持續提升，AI技術將會更多地運用到工業和農業方面。

張東表示，“十四五”新征程已經開啟，以人工智能為代表的科技新興產業將成為經濟發展的新引擎。人工智能也將推動數字經濟進入智能經濟的新階段。
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