未來國內(nèi)人工智能能否彎道超車尚需生態(tài)群體突破

時(shí)間:2018-04-08

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:兩年后,2020年,對于國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展來說,將是一個(gè)重要的目標(biāo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

兩年后,2020年,對于國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展來說,將是一個(gè)重要的目標(biāo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)。按照國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展將分三步走,“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)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),人工智能技術(shù)應(yīng)用成為改善民生的新途徑,有力支撐進(jìn)入創(chuàng)新型國家行列和實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會的奮斗目標(biāo)”。

現(xiàn)在,在規(guī)劃第一步目標(biāo)節(jié)點(diǎn)前夜,國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展究竟發(fā)展到了怎么樣的程度?近日,國家發(fā)展改革委經(jīng)濟(jì)體制與管理研究所“史煒工作室”和人民郵電報(bào)社組織國內(nèi)主要人工智能企業(yè)和專家,進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用和解決方案研討。

17%新賽道里的中國份額

咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫在它最新的一份人工智能發(fā)展報(bào)告《人工智能,下一個(gè)數(shù)字前沿》(下稱《報(bào)告》)中給出了一組量化的數(shù)字——目前,在人工智能領(lǐng)域的投資中,美國公司占了所有AI投資的66%。中國則占了17%,排在第二位。

《報(bào)告》指出,包括谷歌、微軟、百度等在內(nèi)的科技企業(yè)在人工智能上的花費(fèi)在200億至300億美元之間,其中90%用于研發(fā)和部署,10%用于AI收購。語音識別是最受歡迎的投資領(lǐng)域之一,計(jì)算機(jī)視覺是獲投資最多的子領(lǐng)域。

“史煒工作室”創(chuàng)辦人史煒教授表示,資本追捧的方向往往是產(chǎn)業(yè)間競爭的焦點(diǎn)。圍繞上述領(lǐng)域,企業(yè)間不同的投入策略,使得人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步分化、裂變,也使產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向有了更多的可能。

記者了解到,在國際上,亞馬遜正在致力于語音識別,Salesforce對虛擬代理和機(jī)器學(xué)習(xí)做了大量的投入;特斯拉和豐田聚焦于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域;IBM投資30億美元發(fā)力認(rèn)知計(jì)算;GE和西門子則等把關(guān)注點(diǎn)放在工業(yè)4.0上。

在國內(nèi),無論是傳統(tǒng)ICT企業(yè),還是風(fēng)頭正勁的新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),都已經(jīng)開始對人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略或業(yè)務(wù)上的布局。華為和寒武紀(jì)聯(lián)合研發(fā)的麒麟970芯片已經(jīng)邁出了人工智能處理器及其上層軟件商用的第一步;聯(lián)想,在去年的TechWorld創(chuàng)新大會上,其CEO楊元慶表示,聯(lián)想將堅(jiān)持智能驅(qū)動(dòng)的“設(shè)備+云”“基礎(chǔ)設(shè)施+云”的戰(zhàn)略,為用戶和企業(yè)AI研發(fā)及應(yīng)用賦能;以語音為核心技術(shù)的人工智能企業(yè)科大訊飛則實(shí)現(xiàn)了單點(diǎn)突破;據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),在過去幾年里,百度至少投資了15億美元在人工智能領(lǐng)域,近景,其人工智能技術(shù)已經(jīng)顯著拉動(dòng)了信息流和金融等業(yè)務(wù)的增長,遠(yuǎn)景,智能硬件平臺DuerOS和智能汽車平臺阿波羅(Apollo)則著眼于未來布局;5年前,啟動(dòng)ET大腦項(xiàng)目的阿里巴巴,目前其ET大腦平臺已經(jīng)開始在城市、工業(yè)、醫(yī)療、環(huán)境等多個(gè)維度落地;在2016年啟動(dòng)AILab(騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室)的騰訊,將在游戲、內(nèi)容、社交及工具平臺型AI四個(gè)方向進(jìn)行發(fā)力……

目前,國內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)形成了龍頭企業(yè)牽引的格局。

能否彎道超車尚需生態(tài)群體突破

需要在強(qiáng)調(diào)的是,未來國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)在國際競爭和產(chǎn)業(yè)落地上,仍需在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地等多個(gè)維度形成生態(tài)性整體突破。

在技術(shù)維度,人工智能技術(shù)并不是一個(gè)單點(diǎn)技術(shù),而是一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)技術(shù)群。此前,咨詢機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布了《中國人工智能生態(tài)體系研究報(bào)告,2017》,該報(bào)告指出,完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條,應(yīng)該由基礎(chǔ)支撐層、核心技術(shù)層和產(chǎn)品應(yīng)用層組成,包括及基礎(chǔ)芯片、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、知識庫生成、知識圖譜、文本分析、視頻分析、圖像識別等等。事實(shí)上,推動(dòng)整個(gè)人工智能領(lǐng)域進(jìn)步的,依然是基礎(chǔ)支持層和核心技術(shù)層的發(fā)展,而真正掌握人工智能領(lǐng)域話語權(quán)的,依然是在這兩個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)取得領(lǐng)先地位的企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)。

業(yè)內(nèi)人士分析,在國內(nèi),盡管華為+寒武紀(jì)的組合已經(jīng)在人工智能芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了商用的突破;百度的智能硬件平臺DuerOS和智能汽車平臺Apollo已經(jīng)開源,但是相對英特爾、英偉達(dá)、高通等國際芯片巨頭和谷歌、亞馬遜等平臺巨頭,國內(nèi)仍然存在著不小的差距。

在應(yīng)用維度,IDC預(yù)測,未來,所有B2B、B2C的業(yè)務(wù)都將全面的應(yīng)用人工智能來獲得更多收益。但實(shí)際上,這并不一個(gè)容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。一方面,人工智能應(yīng)用的落地,依賴于數(shù)字化基礎(chǔ),并且通常必須使用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,這也意味著一個(gè)成功的人工智能項(xiàng)目要求相應(yīng)機(jī)構(gòu)組織必須擁有強(qiáng)大的內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源整合能力,而這恰恰是目前行業(yè)應(yīng)用落地所遇到的最大障礙。

需要強(qiáng)調(diào)的是,近幾年來在“兩化融合”“寬帶中國”“互聯(lián)網(wǎng)+”“智慧城市”等一系列國家戰(zhàn)略和專項(xiàng)行動(dòng)的推動(dòng)下,我國的信息化、數(shù)字化進(jìn)程正在加速。國際電信聯(lián)盟(ITU)發(fā)布的《衡量信息社會報(bào)告(2017)》,對176個(gè)國家和地區(qū)ICT發(fā)展和應(yīng)用情況進(jìn)行評估。報(bào)告顯示,2017年我國IDI指數(shù)排名第80位,同比小幅上升(2016年排名83位),IDI分值增幅位居全球第10位。社會數(shù)字化水平的提高則意味著人工智能未來將有更多的應(yīng)用場景。

研究表明,數(shù)字化程度每提高10%,人均GDP增長0.5%至0.62%。依托數(shù)字中國建設(shè),智能制造、智慧城市、互聯(lián)網(wǎng)+等已經(jīng)領(lǐng)域培育了一批新增長點(diǎn),消費(fèi)、生產(chǎn)市場呈現(xiàn)強(qiáng)勁增長勢頭,人工智能或?qū)楦鱾€(gè)行業(yè)尤其是實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級提供全新視角。

史煒表示,未來,人工智能技術(shù)能否能成為我國經(jīng)濟(jì)動(dòng)力變革的新引擎之一,關(guān)鍵在于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地。人工智能的發(fā)展應(yīng)該關(guān)注實(shí)體經(jīng)濟(jì),尤其是智能制造。此外,他強(qiáng)調(diào),針對當(dāng)前人工智能“熱”,以及有效實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)落地,應(yīng)對人工智能有客觀、科學(xué)、清醒的認(rèn)識與理解。他建議,未來,要客觀地把握區(qū)塊鏈技術(shù)在智能制造和新型服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用方式和路徑;要準(zhǔn)確把握人工智能在智能制造中的產(chǎn)業(yè)落腳點(diǎn)、技術(shù)方案和應(yīng)用模式;要超前研判和解決人工智能產(chǎn)業(yè)落地的政策瓶頸和體制障礙;要通過調(diào)查研究,準(zhǔn)確定位當(dāng)前智能制造中最適宜優(yōu)先發(fā)展的產(chǎn)業(yè)是哪些,抓龍頭;要進(jìn)一步探索人工智能產(chǎn)學(xué)研一體化的發(fā)展模式;要在智能制造中,實(shí)踐大數(shù)據(jù)的應(yīng)用及解決方案;要超前掌握5G對人工智能產(chǎn)業(yè)化的助推作用,特別是“兩化融合”的落地方案;最終圍繞智能制造,形成人工智能技術(shù)+大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈+5G的整體技術(shù)驅(qū)動(dòng)合力。

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