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新基建下的新機會,任澤平為何看好百度、華為和阿里?

 2020-05-01 10:50  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

  域名預(yù)訂/競價,好“米”不錯過

文 |魏啟揚

來源|智能相對論

今日,一份題為《能:新基建,迎接智能新時代》的研究報告在網(wǎng)上瘋傳,究其原因,除了人工智能、新基建這兩個時下熱門詞匯的疊加之外,還在于這份報告的主筆來自恒大研究院院長,中國公認(rèn)的宏觀專家任澤平。

任澤平在報告中除了對全球范圍內(nèi)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢進行全面梳理之外,還表示看好百度、華為和阿里這三家企業(yè)能夠成為人工智能新基建的領(lǐng)軍力量。

然而中國在人工智能領(lǐng)域的競爭力到底怎樣,結(jié)合報告內(nèi)容,我們或可拋出幾個問題先行自審,看看自己的優(yōu)勢和短板分別在哪?

1、在這份新基建報告中,任澤平為什么最看好百度、華為、阿里三家公司?

2、百度、騰訊、微軟、浪潮、華為排名中國人工智能專利申請量前五,在全球范圍內(nèi)到底處于怎樣的水平?

3、中國企業(yè)在人工智能領(lǐng)域獲得投資的數(shù)額能與美國平分秋色,到底憑得是什么?

4、中國企業(yè)發(fā)力應(yīng)用層,美國企業(yè)聚焦技術(shù)層,中國在基礎(chǔ)技術(shù)上與美國的差距到底有多大?

5、報告中提到的“軟性”支撐和“硬性”保障分別是什么,我們又該如何看待由技術(shù)所帶來的倫理問題?

問題不多,但每個都值得我們認(rèn)真思考。

對于企業(yè)而言,人工智能新基建將會帶來新一波的產(chǎn)業(yè)紅利。對國家而言,大國科技實力是國家實力的核心,能否抓住智能時代的變革機遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強國的關(guān)鍵。

以下為《人工智能:新基建,迎接智能新時代》研究報告全文。

具體報告內(nèi)容,請見下文:

人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力量,將推動數(shù)萬億數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。三次工業(yè)革命歷史表明,不論機械技術(shù)、電力技術(shù)和信息技術(shù),都可以極大地促進生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、模塊化,具有很強的通用性,人工智能技術(shù)同樣具有類似的特征,應(yīng)用潛力巨大。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出,到2025年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。

人工智能是新一輪科技競賽的制高點,對經(jīng)濟增長和國家安全均至關(guān)重要。在這一場全球競爭中,中國的優(yōu)勢在于百度、華為、阿里等平臺型公司積累了扎實的技術(shù)基礎(chǔ)、豐富的應(yīng)用場景和海量數(shù)據(jù),在新基建大戰(zhàn)略下,將為國家發(fā)展打造競爭新優(yōu)勢、注入增長新動能,有望成為人工智能新基建的領(lǐng)軍力量。當(dāng)然,在基礎(chǔ)科研、基礎(chǔ)算法、核心芯片、高端人才等方面我國仍存短板。大國科技實力是國家實力的核心,能否抓住智能時代的變革機遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強國的關(guān)鍵。

迎接智能新時代1.1人工智能是數(shù)字經(jīng)濟時代的“新電能”

人工智能是第四次工業(yè)革命的重要組成部分,將推動數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。自18世紀(jì)以來,人類社會共發(fā)生過三次大型的技術(shù)革命,分別是蒸汽機革命、電力革命和信息互聯(lián)網(wǎng)革命。人工智能將是第四次技術(shù)革命中的重要技術(shù),自1956年達(dá)特茅斯會議上首次提出人工智能(Artificial Intelligence)以來,人工智能已經(jīng)發(fā)展60多年。一般認(rèn)為,計算機需要通過不斷地自我學(xué)習(xí)、擴充知識庫,進而掌握人類擁有的“畫畫、唱歌、讀書、設(shè)計”等眾多技能,便是“智能”的表現(xiàn)。中國信通院在《人工智能發(fā)展白皮書(2018)》中提到,人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程,使機器達(dá)到甚至超越人類的智能,即人工智能需具備類人的感知、思考和決策能力。人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層快速發(fā)展,諸多應(yīng)用已經(jīng)深入日常生活?;A(chǔ)層包括硬件、算法和海量數(shù)據(jù)三部分,其中硬件的核心是具備高運算能力的芯片,例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等,算法的核心是機器學(xué)習(xí),包括深度學(xué)習(xí)、淺層學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。技術(shù)層包括計算機視覺、語音、自然語言處理等技術(shù)。應(yīng)用層則是人工智能產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案,適用于家電、金融、機器人、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域。近10年來人工智能快速發(fā)展,面對日益增長的需求,一些例如百度、華為、阿里等具備長期研發(fā)經(jīng)驗的企業(yè)也陸續(xù)推出人工智能開發(fā)平臺或人工智能系統(tǒng),有望成為人工智能新基建的領(lǐng)軍力量。盡管與科幻小說和電影里對人工智能的構(gòu)想有較大差距,人工智能產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)普遍存在我們現(xiàn)實生活當(dāng)中,小到多語言翻譯軟件、智能音箱,大到自動駕駛系統(tǒng)、城市安防系統(tǒng)、城市大腦等,人工智能的發(fā)展已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出早期構(gòu)想,政府、企業(yè)、非營利機構(gòu)都開始積極擁抱這項技術(shù)。

從“+人工智能”走向“人工智能+”

人工智能已經(jīng)在眾多垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用,目前較為成熟的領(lǐng)域包括家居、金融、交通、醫(yī)療等。通過與諸多垂直領(lǐng)域相結(jié)合,人工智能技術(shù)可以通過兩方面進行產(chǎn)業(yè)賦能:一方面提高生產(chǎn)效率、降本增效,即“+人工智能”;二是創(chuàng)造新的需求和增長點,即“人工智能+”。

“+人工智能”可以快速高效處理數(shù)據(jù),同時兼顧普通和長尾用戶,提高生產(chǎn)效率,實現(xiàn)降本增效。以金融行業(yè)為例,目前人工智能主要用于風(fēng)控、支付、理賠、投顧等方面,其中智能投顧應(yīng)用最為成熟。人工智能通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)算法分析,結(jié)合用戶提供的風(fēng)險承受水平、收益目標(biāo)、市場的動態(tài),進行個性化定制服務(wù)。對比人工服務(wù),智能投顧投資門檻最低至500美元、管理費率約0.02%-1%。目前,例如招商銀行、工商銀行等國內(nèi)主流金融機構(gòu)也推出智能投顧產(chǎn)品,其他機構(gòu)也加強研發(fā)具備類似功能的產(chǎn)品和服務(wù)。

在此次新冠肺炎疫情防控中人工智能也發(fā)揮了巨大作用,主要覆蓋疫情監(jiān)控、體溫檢測、病毒檢測、復(fù)工復(fù)產(chǎn)等方面。春節(jié)時期新冠疫情爆發(fā),對病毒檢測、追蹤、隔離防控等工作帶來巨大挑戰(zhàn),人工智能的應(yīng)用,以數(shù)據(jù)為支撐,主要幫助時態(tài)追蹤和疫情研判“人工智能+”是創(chuàng)造新需求、新商業(yè)模式、新的經(jīng)濟增長點。以汽車為例,其中智能網(wǎng)聯(lián)是人工智能在汽車行業(yè)應(yīng)用最受關(guān)注的領(lǐng)域。智能網(wǎng)聯(lián)一方面可以提升汽車的智能化,包括自動駕駛、智能語音、智能座艙等;另一方面與5G相結(jié)合,提高汽車信息溝通能力,實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)化,包括人員和車輛安全管理、城市道路交通規(guī)劃等。

2020年4月19日,百度Robotaxi上線百度地圖及百度APP智能小程序Dutaxi,向長沙市民全面開放試乘服務(wù)。這意味著在相關(guān)法律法規(guī)指導(dǎo)下,百度率先推動Robotaxi在湖南湘江新區(qū)進入常態(tài)化的測試試乘階段。在場景端,ApolloRobotaxi開放的打車范圍約130平方公里,行車路線覆蓋長沙當(dāng)?shù)氐木用駞^(qū)、商業(yè)休閑區(qū)及工業(yè)園區(qū)等多維度實用生活場景。在產(chǎn)品端,Apollo Robotaxi的可視化界面能夠還原360度視野范圍內(nèi)的障礙物及動態(tài)預(yù)測,呈現(xiàn)途經(jīng)車輛、車道、路口、紅綠燈等路況,并伴有限速提示及變道提醒,用戶可通過屏幕實時關(guān)注時速、剩余里程等駕駛信息。百度等企業(yè)在自動駕駛、車路協(xié)同、智能車聯(lián)等平臺技術(shù)的研發(fā)積累,有望進一步復(fù)制到智能信控、智能公交、智能停車、智能貨運等應(yīng)用場景,不僅帶動傳感器、芯片、自動駕駛算法、智能座艙、車云服務(wù)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展,而且可以提升出行效率、降低出行成本,有望成為智慧出行的重要增長點。

人工智能技術(shù)制高點之爭

人工智能產(chǎn)業(yè)競爭是各國政策、基礎(chǔ)研究、技術(shù)、資本等各方面綜合實力的競爭。目前各國政府高度重視,在基礎(chǔ)設(shè)施搭建、基礎(chǔ)科研、人才培養(yǎng)、資助研發(fā)、合作交流等方面給予支持鼓勵。資本和企業(yè)也積極尋求商業(yè)落地場景,協(xié)助技術(shù)轉(zhuǎn)化。技術(shù)落地于垂直領(lǐng)域,繼而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),促進算法更新迭代,又可以進一步服務(wù)于垂直領(lǐng)域,如此循環(huán)往復(fù)、不斷發(fā)展。這場全球競賽中,中國的優(yōu)勢在于擁有海量數(shù)據(jù)和實踐經(jīng)驗,但在基礎(chǔ)科研、基礎(chǔ)技術(shù)、前沿拓展方面仍存在薄弱環(huán)節(jié)。

政策:全球主要國家和地區(qū)均高度重視

以AlphaGo事件為分水嶺,人工智能獲得空前關(guān)注,主要國家和地區(qū)紛紛加入這場事關(guān)未來大國科技實力的競爭當(dāng)中。因為基礎(chǔ)設(shè)施尚未普及、技術(shù)超前、理論分支眾多等原因,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷過三次潮起潮落,直到2016年DeepMind公司研發(fā)的AlphaGo挑戰(zhàn)世界圍棋頂尖棋手李世石,并獲得最終勝利,才讓全球又重新感受到人工智能所帶來的魅力。

從發(fā)布的政策規(guī)劃來看,各國和地區(qū)認(rèn)同人工智能對未來的人才、產(chǎn)業(yè)升級、社會福祉、全球影響力的重要性,并作為國家級戰(zhàn)略進行推進。根據(jù)各國科研實力、人才匯集程度、基礎(chǔ)設(shè)施完備度、國情等因素,各國和地區(qū)的側(cè)重點有所不同。

美國致力于維持全球科技霸主地位,人工智能位于其科技版圖的核心。歐盟重點關(guān)注工業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域,強調(diào)發(fā)揮創(chuàng)新創(chuàng)造力,應(yīng)用人工智能使制造業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域智能升級。日本由于面臨嚴(yán)峻的少子化老齡化問題,著重研究人工智能在機器人、醫(yī)療、汽車交通等領(lǐng)域的應(yīng)用。

中國人工智能呈三階段逐步推進,重視與制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合。自2015年起,我國人工智能相關(guān)政策從智能制造時期,“互聯(lián)網(wǎng)+”時期(以《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》為代表),到“智能+”國家戰(zhàn)略時期演變(以《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為代表)。政策重心也從核心技術(shù)攻克到實際場景應(yīng)用,從特定行業(yè)到跨界融合,從單項技術(shù)到人機協(xié)同。與美國和歐盟類似,我國也強調(diào)建立相關(guān)試點項目,包括技術(shù)示范試點、政策試驗、社會實驗。

基礎(chǔ)科研:美國最強,中國快速追趕

中國人工智能領(lǐng)域論文數(shù)量增長較快,但論文質(zhì)量與美國依然存在差距。全球累計共發(fā)布人工智能論文超70萬篇,中國、美國是論文發(fā)表大國,2018年中美兩國分別發(fā)布論文2.5萬篇和1.6萬篇,全球合計占比46.5%。從增長趨勢來看,美國保持勻速增長,中國自2014年后增長較快,中國論文數(shù)量占全球總量比重從1998年的8.9%上升為2018年的28.2%。從代表論文質(zhì)量的FWCI指數(shù)(平均加權(quán)引用影響指數(shù))來看,中國論文質(zhì)量也在穩(wěn)步提升,從1998年的0.43提升至2018年的1.39。美國保持全球最高水平,長年保持在2左右,2018年FWCI指數(shù)達(dá)2.38。

FWCI指數(shù):FWCI標(biāo)準(zhǔn)化為1,當(dāng)某國或機構(gòu)的FWCI指數(shù)為1時,表明該國或機構(gòu)的引用影響力在世界平均水平。如果某國或機構(gòu)的FWCI指數(shù)為1.2,表明該國或機構(gòu)論文被引用次數(shù)超出世界平均水平20%。如果某國或機構(gòu)的FWCI指數(shù)為0.8,表明該國或機構(gòu)論文被引用次數(shù)低于世界平均水平20%。

從論文發(fā)表機構(gòu)類型來看,包括中國、美國、歐盟27國等在內(nèi)的各國和地區(qū)均以高校為核心科研力量,2018年三者高校論文產(chǎn)出占各自總產(chǎn)出的92.1%、84.6%、90.7%。除高校外,中美兩國的主力科研主體有所不同,2018年中國科研機構(gòu)產(chǎn)出約為中國企業(yè)產(chǎn)出的3倍,而同期美國企業(yè)產(chǎn)出約為美國科研機構(gòu)產(chǎn)出的1.6倍。

數(shù)據(jù)量:人工智能時代的“原材料”,中國具有規(guī)模優(yōu)勢

電腦和智能手機的普及、互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)所累積的數(shù)據(jù)爆發(fā),是促進人工智能技術(shù)和應(yīng)用突破的重要原因之一。人工智能需要做到“感知、思考、決策”,首先就是需要足夠多、足夠好的原始數(shù)據(jù)對計算機進行訓(xùn)練,猶如培育良駒,得喂足新鮮的牧草。“足夠多”代表數(shù)據(jù)的數(shù)量要大,電腦的發(fā)明讓運算簡化,并讓信息以電子化形式保存,智能手機的普及讓全球網(wǎng)民滲透大幅提高,兩者令大量的數(shù)據(jù)被保存。“足夠好”代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量要佳,互聯(lián)網(wǎng)的誕生極大地縮短信息交流的物理距離、提高傳播速度,各類互聯(lián)網(wǎng)類服務(wù)應(yīng)用誕生,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型也更加多樣,包括瀏覽網(wǎng)頁喜好、外賣點單頻率、行程記錄等,多元豐富的數(shù)據(jù)才能應(yīng)對各種訓(xùn)練人工智能的要求。

數(shù)據(jù)增長和運用依賴于信息和物理的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建,中國將成為全球最大的數(shù)據(jù)中心。得益于人口數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)滲透率、智能手機滲透率、網(wǎng)速等,2018年中國擁有數(shù)據(jù)量7.6ZB,占全球數(shù)據(jù)總量的23.4%。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展,通訊設(shè)備接入數(shù)量和承載能力提高,終端消費者增多,中國的數(shù)據(jù)量將在2025年達(dá)48.6ZB,占全球數(shù)據(jù)總量的27.8%,成為全球最大的數(shù)據(jù)集中地,將極大的促進和豐富人工智能訓(xùn)練,相關(guān)模型結(jié)構(gòu)和結(jié)果也更精準(zhǔn)。

技術(shù):深度學(xué)習(xí)推動本次人工智能熱潮

足夠多、足夠好的數(shù)據(jù)支撐人工智能“感知”階段,而人工智能算法使計算機擁有思維,從而達(dá)到“理解、決策”,深度學(xué)習(xí)在這過程作出巨大貢獻(xiàn)。深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱,計算機通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)來掌握內(nèi)在邏輯和規(guī)律,從而擁有分析能力,這項研究最早可以追溯到1958年弗蘭克·羅森布拉特發(fā)明的感知機(Perceptron)。利用感知機,可以進行圖像區(qū)分訓(xùn)練,例如最常見的從水果堆中選出“蘋果”或者“香蕉”。然而當(dāng)時缺少足量的數(shù)據(jù),該項研究陷入瓶頸,并出現(xiàn)過度擬合(Overfitting)問題,例如學(xué)生希望通過練習(xí)相似的題目來掌握一種題型,但是訓(xùn)練量不夠大、并沒有理解題型背后的知識點,考試一旦發(fā)生些許變化便無法解出答案。后來,科學(xué)家通過研究人腦,試圖模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機制來進行圖像、聲音等分類工作,逐漸演化成如今的深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)突破,自2010年起,全球包括計算機視覺、語音語義等基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的專利申請量急速增長。

計算機視覺技術(shù)主要是讓計算機擁有人類的眼睛,學(xué)會“看”圖片、文字、視頻等,經(jīng)常用于圖像識別、人臉識別等,適用于自動駕駛、安防、人臉支付等領(lǐng)域。從計算機視覺和圖像識別相關(guān)的技術(shù)申請情況來看,截至2018年12月31日,全球共申請14.3萬項同族專利,中國、美國、韓國成為全球申請數(shù)量前三國家,分別為5.3萬項、2.4萬項、2.3萬項。從技術(shù)授權(quán)情況來看,美國技術(shù)授權(quán)量全球最高、達(dá)1.3萬項,日本和中國排為第二、第三,分別為1.04萬項和1萬項。從申請人來看,佳能、東芝、三星為前三申請人,申請數(shù)量分別為2900項、2700項、2300項。

語音語義技術(shù)主要是讓計算機學(xué)會“聽、讀”文字、段落、文章等,經(jīng)常用于文字識別、語音情感分析、人機對話、聲音定位等,適用于翻譯軟件、車載操作系統(tǒng)、智能音箱、語音助手等領(lǐng)域。從語音語義技術(shù)相關(guān)的技術(shù)申請情況來看,截至2019年12月20日,全球共申請4.3萬項專利族,中美兩國依然是這個領(lǐng)域的主要申請國,合計占比超過75%。從申請人來看,語音語義領(lǐng)域的申請人以企業(yè)為主,其中IBM、三星、微軟為前三申請人,申請專利量分別為1741項、890項、821項。從專利授權(quán)人來看,微軟、IBM、Nuance為前三授權(quán)人,授權(quán)量分別為672項、468項、440項。從國內(nèi)企業(yè)情況來看,百度成為唯一一家在語音語義技術(shù)領(lǐng)域申請量和授權(quán)量均列全球前十的企業(yè)。

中國人工智能領(lǐng)域的專利申請量呈逐年上升趨勢,據(jù)國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心《人工智能中國專利技術(shù)分析報告》數(shù)據(jù),2018年國內(nèi)專利申請量達(dá)94539件,為2010年申請量的10倍。截至2019年10月,百度、騰訊、微軟、浪潮、華為分別以5712、4115、3978、3755、3656件專利申請量位列國內(nèi)人工智能專利申請量前五。

人工智能芯片的出現(xiàn)顯著提高數(shù)據(jù)處理速度,支撐日益復(fù)雜的算法處理龐雜數(shù)據(jù),是人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)。隨著處理的數(shù)據(jù)量增多、從通用場景到各類特定場景,算法模型設(shè)計的框架和層數(shù)也越來越復(fù)雜,這對基礎(chǔ)硬件提出更高的運算要求。從相關(guān)專利申請情況來看,中美兩國是申請大國,截至2019年10月,中美兩國人工智能芯片專利申請量分別為1.6萬項和1.1萬項。從相關(guān)申請人來看,傳統(tǒng)芯片和半導(dǎo)體企業(yè)更有優(yōu)勢,其中三星、日立和IBM是該領(lǐng)域的前三專利申請人,從近年申請趨勢來看,三星和英特爾表現(xiàn)更積極。從實際應(yīng)用產(chǎn)品來看,目前具備代表性包括英特爾EyeQ系列、英偉達(dá)Xavier系列、華為昇騰310、寒武紀(jì)Cambricon 1M系列、百度昆侖芯片等。

中美兩國是全球人工智能企業(yè)聚集地,中國企業(yè)集中于應(yīng)用層,美國企業(yè)集中于技術(shù)層。截至2019年2月,全球共有人工智能企業(yè)3438家,美國以1446家位列第一,全球占比42.1%,中國第二、共745家、全球占比21.7%。從企業(yè)類型來看,中國主要為應(yīng)用層企業(yè),美國主要為技術(shù)層企業(yè)。中國應(yīng)用層人工智能企業(yè)占比最高,為75.2%;技術(shù)層居第二位,占比為22%;基礎(chǔ)層企業(yè)占比最少僅為2.8%。而美國更重視技術(shù)研發(fā),三類企業(yè)占比分別為39.1%、57.7%、3.2%。

資本:全球投資持續(xù)上升,中美人工智能企業(yè)最受資本青睞

人工智能技術(shù)突破和政策支持吸引資本持續(xù)投入,過去十年平均投資年增速約50%。據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù),全球?qū)θ斯ぶ悄艹鮿?chuàng)企業(yè)投資金額從2009年的不到10億美元升至2019年的近400億美元,其中2014年開始投資加快,2014-2019年11月,全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共獲得1.6萬筆投資,平均每筆投資金額約860萬美元。

從國家和地區(qū)來看,美國公司和中國公司是全球投資重點。由于美國的技術(shù)領(lǐng)先性,美國無論是被投資金額還是被投資企業(yè)數(shù)量均保持世界第一。盡管中國被投企業(yè)數(shù)量不及美國,由于每筆投資金額較高,例如曠視科技2018年3月C輪融資4.6億美元、商湯科技2018年4月C輪融資6.2億美元,中國初創(chuàng)企業(yè)被投資金額僅次美國、約250億美元。此外,英國、以色列、加拿大、法國、日本、新加坡、德國和印度是被關(guān)注較為頻繁的國家和地區(qū)。

挑戰(zhàn)與建議

在數(shù)字經(jīng)濟浪潮下,5G就如同“信息高速公路”,為龐大數(shù)據(jù)量和信息量的傳遞提供了高速傳輸信道,補齊了制約人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等在信息傳輸、連接規(guī)模、通信質(zhì)量上的短板;人工智能如同云端大腦,依靠“高速公路”傳來的信息學(xué)習(xí)和演化,完成機器智能化進程;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如同“橋梁”,依靠“高速公路”連接人、機、物,推動制造走向智造。人工智能具有明顯的溢出效應(yīng),將與5G、數(shù)據(jù)中心等一起推動數(shù)字經(jīng)濟時代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,是當(dāng)前及未來各國科技競賽的制高點。大國科技實力是國家實力的核心,能否抓住智能時代的變革機遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強國的關(guān)鍵??傮w而言,我國人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期,面臨基礎(chǔ)研發(fā)欠缺、技術(shù)和場景尚未融合、傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施跟不上技術(shù)發(fā)展等問題。建議:

為人工智能發(fā)展做好“軟性”支撐,做好人才培養(yǎng)、前沿技術(shù)研究和聯(lián)絡(luò)合作。加強國內(nèi)高校開展相關(guān)課程、培育本土人才。積極吸引海外科研人員、聚集全球人才。對照美國對科研人才的吸引措施,中國應(yīng)該抓住這一機遇,在研究經(jīng)費資助、個人稅收、簽證、戶口、子女教育等一系列領(lǐng)域推出引進海外高端人才的一攬子政策,切實解決科研人員后顧之憂,并為其科研、創(chuàng)業(yè)提供更大力度的支持。加快科教體制改革,建立市場化、多層次的產(chǎn)學(xué)研協(xié)作體系。由國家主導(dǎo)加大基礎(chǔ)研究投入,由企業(yè)主導(dǎo)加大試驗開發(fā)投入,多類主體形成合理的科研分工。

為人工智能發(fā)展做好“硬性”保障,加快信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并對傳統(tǒng)物理基礎(chǔ)設(shè)施進行智能化升級。與鐵路、公路、機場三者構(gòu)成工業(yè)時代的基礎(chǔ)設(shè)施不同,云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、區(qū)塊鏈等將是未來重點,所覆蓋的新基建包括兩方面,一類是以數(shù)字中心、基站等為代表的信息化設(shè)備,另一類是公路、鐵路等傳統(tǒng)基建設(shè)備。為應(yīng)對未來的數(shù)字挑戰(zhàn),需要從這兩方面入手,一方面加快寬帶網(wǎng)絡(luò)、5G網(wǎng)絡(luò)等建設(shè),另一方面加強對傳統(tǒng)鐵路、機場等公共場景例如傳感器、控制平臺、云平臺等智能化配備。為后續(xù)技術(shù)發(fā)展做好數(shù)據(jù)收集、傳輸、溝通、分析的硬件基礎(chǔ)。

重視人工智能技術(shù)所帶來的人倫道德問題,從立法和監(jiān)管兩個角度跟上技術(shù)革新。人工智能的發(fā)展離不開數(shù)據(jù),由于大部分的數(shù)據(jù)是公開透明、自由流通的虛擬產(chǎn)物,就會引發(fā)由數(shù)據(jù)的所屬而產(chǎn)生的權(quán)責(zé)問題,這也涉及到數(shù)據(jù)的安全、知識產(chǎn)權(quán)保護和隱私問題。例如,企業(yè)可以通過消費者的上網(wǎng)瀏覽信息來分析傾向喜好,進行精準(zhǔn)推送,企業(yè)降低營銷費用的同時消費者可以更好的獲得信息或者產(chǎn)品,然而這一行為是否征得消費者同意、是否涉及侵犯個人隱私也值得考慮。由于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和使用涉及消費者、平臺、運營商、服務(wù)商等多個環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)在每個環(huán)節(jié)被加工整合,難以使用傳統(tǒng)的商品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)去統(tǒng)一管理,這也對相關(guān)立法和監(jiān)管造成阻礙。因此,需要關(guān)注人工智能人倫道德、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、人工智能與人類社會關(guān)系等問題,以人為本,重視數(shù)據(jù)安全。

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