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从“互联网+”到“人工智能+” 中国正在成为AI领跑者 | 热点聚焦
2018-07-12 00:07
来源:中国战略新兴产业
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  本文首发于2018年6月18日

  《中国战略新兴产业》


《中国战略新兴产业》杂志记者

顾彦

  在日前举行的 2018 全球人工智能产品应用博览会上,工信部总经济师王新哲介绍,据不完全统计,截至 2017 年底,我国人工智能企业达 2000 余家,其中北京、广东、浙江、江苏、上海五省市相关企业数量均超过百家。预计到 2020 年,人工智能核心产业规模超过 1500 亿元,带动相关产业规模超过 1 万亿元。

  如数据所示,近年来我国人工智能市场呈爆发式发展。产业界正在达成共识,受益于数据红利和技术进步,加上政策和资本的支持,中国正在成为全球人工智能领域的领跑者。

  大数据成就了人工智能

  “云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链、增强现实等先进技术,看似眼花缭乱,实际有脉络可循。”微软(中国)首席技术官韦青告诉本刊记者:

  “大数据成就了人工智能,互联网成就了大数据,云计算成就了互联网,移动互联网或宽带光网成就了云计算。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅指出,人工智能的崛起并不是空穴来风。这一轮人工智能革命之所以爆发,很大程度上受益于暴增的数据红利,这也是目前中国最大的优势。

  中国科学院院士毛军发表示:“我们国家各种各样的数据在全世界应该是最丰富的之一。从冷数据,比如说人口、疾病的种类到超大城市治理,一直到热的数据,就是不断变化的数据,股票的交易、交通的数据、医疗数据等,我们国家都是非常丰富的,具有很好的发展人工智能的条件。”

  中关村大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚告诉本刊记者,在数据方面,中国无疑有着比较大的优势。根据中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》,截至 2017 年 6 月,中国网民规模达到 7.51 亿,占全球网民总数的 1/5。庞大的网民群体产生了海量的数据,市场调研机构 IDC 预计,到 2020 年,全球数据总量将达到 40ZB,我国数据量将达到 8.6ZB,占全球的 21%左右。“数据中蕴含规律,从数据中发现规律,能够帮助我们提高效率。”张涵诚说。

  猎豹全球智库相关报告指出,数据、算法和算力是人工智能的三驾马车。除数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”外,算法方面,深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限,颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。算力方面,GPU、NPU、FPGA 等专用芯片的出现,使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。

  人工智能基础技术的成熟为商业化奠定了基础,智能机器人、智能家居、智能投顾、智能教育、智慧医疗、智慧交通等行业应用已经成为了“人工智能+”领域的排头兵。

  张涵诚介绍,在自然语言、语音识别、人脸识别等方面,我国科大讯飞、百度、旷视科技等企业的核心技术,已经达到了国际领先水平。“在人工智能的一些主要应用上,我国已经和国际接轨,而且是走在全世界的前列,属于第一梯队。”

  我国有很好的人工智能生态

  “中国这一轮人工智能的爆发,除了日益增长的数据为产业发展提供了很好的土壤,还受益于政策、资本、人才等共同打造的产业生态。”张涵诚说,“我们有很好的政策体系,有很多大数据的项目,有很多从业人才,有很多创新的思维,有很多的商业公司,这些共同构成了一个很好的人工智能生态,这一点是非常重要的。”

  政策方面,近年来的一系列措施都致力于推动人工智能技术的落地和应用。2017 年,人工智能首次被写入了政府工作报告,意味着人工智能已上升为国家战略;同年 7 月,国务院出台《新一代人工智能发展规划》,提出部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国;11 月,科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,宣布了首批 4 家国家新一代人工智能开放创新平台名单;12 月,工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》,明确了人工智能 2018-2020 年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标;2018 年 3 月 5 日,国务院总理李克强在作政府工作报告时表示,要加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”,人工智能再次被写入政府工作报告。

  资本方面,“人工智能+垂直细分领域”的商业化发展途径正在得到投资者的青睐。据前瞻产业研究院数据,2017 全年人工智能投资事件达 353 起,投资金额 585 亿元;近几年来,人工智能行业投资金额不断扩大,预计 2018 年人工智能行业投资金额将突破 600 亿元。猎豹全球智库相关报告认为,如果把人工智能产业链分为基础层(大数据、云计算等基础技术和设施)、技术层(AI 核心技术)、应用层(人工智能+垂直细分领域)三类,那么相比周期长、成本高、风险大的技术层来说,应用层的智能投顾、智能医疗、智能教育等似乎更能吸引投资者。

  “这些优势带来的机遇就是,我们第一次在先进技术领域能够跟发达国家站在同一起跑线上去竞争,接下来就要看谁跑得更快。”张涵诚说。

  人才短板亟待弥补

  不过,张涵诚也指出,目前我国人工智能还存在一些短板需要弥补。

  人才稀缺或许是目前最迫切的问题。随着智能语音及人工智能技术产业化趋势明显,国外知名 IT 企业纷纷对智能语音业务加大投入,势必造成语音技术国际竞争的加剧和各行业对语音技术人才需求的增大,在风险投资的追捧下,人工智能领域高端人才离职创业数量大大增加,微软、百度、阿里、腾讯、IBM、英特尔中国等近年都出现了研究院院长等核心人才离职创业的现象。同时由于国内智能语音及人工智能行业的特殊性、高水平科研人才的稀缺性以及人才培养的滞后性,智能语音及人工智能技术人才将面临持续短缺,能否吸引和培养高水平的人才队伍是行业今后发展的潜在风险。

  许多业内人士已经意识到人才短缺的问题,并开始有所行动。不久前,教育部、创新工场和北京大学就联合推出了中国首个高校人工智能人才国际培养计划,通过多层选拔,在全国重点计算机高校中,筛选 100 名老师和 300 名学生参加 2018 年培养计划,旨在探索实践出适合中国高等 AI 人才培养的教学内容和教学方法,培养中国 AI 产业的应用型人才。

  另外,张涵诚还指出,要把一个人工智能的项目做好,除了数据、场景和人的因素以外,还有一点很重要的是,如何加工这些数据资料。在数据科学的基础研究和工具方面,我国还做得不够好。“比如我们的数据库、操作系统、基础平台、芯片等,这些方面和国外相比还存在差距。”

  韦青认为,在人工智能飞速发展的时代,我们需要正确看待,才能更好地发展人工智能。

  “人工智能要以人为本。技术不是拿来吹的,也不是拿来炒的,是拿来用的。只有拿来用,为人类谋取福祉的技术才是真正有价值的技术。”韦青说,“如果作为一个人,看到这么一个强大的工具,首先想到的不是如何充分利用它来强大自己,而是担心被它所代替,总觉得‘斗不过它’,这就极其危险了。以目前发展局势来看,人类进入智能时代是大概率事件,每一个人都要学会去利用人工智能来提高我们的能力。”

 

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