2018年04月06日 | 2020倒计时 AI大潮下的中国“智”变

两年后，2020年，对于国内人工智能产业发展来说，将是一个重要的目标时间节点。按照国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，未来人工智能产业发展将分三步走，“第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标”。

现在，在规划第一步目标节点前夜，国内AI产业发展究竟发展到了怎么样的程度？近日，国家发展改革委经济体制与管理研究所“史炜工作室”和人民邮电报社组织国内主要人工智能企业和专家，进行了产业化应用和解决方案研讨。

17% 新赛道里的中国份额

咨询机构麦肯锡在它最新的一份人工智能发展报告《人工智能，下一个数字前沿》（下称《报告》）中给出了一组量化的数字——目前，在人工智能领域的投资中，美国公司占了所有AI 投资的 66%。中国则占了 17%，排在第二位。

《报告》指出，包括谷歌、微软、百度等在内的科技企业在人工智能上的花费在 200 亿至 300 亿美元之间，其中 90%用于研发和部署，10%用于AI 收购。语音识别是最受欢迎的投资领域之一，计算机视觉是获投资最多的子领域。

“史炜工作室”创办人史炜教授表示，资本追捧的方向往往是产业间竞争的焦点。围绕上述领域，企业间不同的投入策略，使得人工智能产业进一步分化、裂变，也使产业发展方向有了更多的可能。

新华网了解到，在国际上，亚马逊正在致力于语音识别，Salesforce对虚拟代理和机器学习做了大量的投入；特斯拉和丰田聚焦于工业机器人、自动驾驶领域；IBM投资30亿美元发力认知计算；GE和西门子则等把关注点放在工业4.0上。

在国内，无论是传统 ICT企业，还是风头正劲的新兴互联网企业，都已经开始对人工智能进行战略或业务上的布局。华为和寒武纪联合研发的麒麟970芯片已经迈出了人工智能处理器及其上层软件商用的第一步；联想，在去年的Tech World创新大会上，其CEO杨元庆表示，联想将坚持智能驱动的“设备+云”“基础设施+云”的战略，为用户和企业AI研发及应用赋能；以语音为核心技术的人工智能企业科大讯飞则实现了单点突破；据不完全统计，在过去几年里，百度至少投资了15亿美元在人工智能领域，近景，其人工智能技术已经显著拉动了信息流和金融等业务的增长，远景，智能硬件平台 Duer OS和智能汽车平台阿波罗（Apollo）则着眼于未来布局；5年前，启动ET大脑项目的阿里巴巴，目前其ET大脑平台已经开始在城市、工业、医疗、环境等多个维度落地；在2016年启动AI Lab (腾讯人工智能实验室)的腾讯，将在游戏、内容、社交及工具平台型AI四个方向进行发力……

目前，国内的人工智能产业发展已经形成了龙头企业牵引的格局。

能否弯道超车 尚需生态群体突破

需要在强调的是，未来国内人工智能产业在国际竞争和产业落地上，仍需在技术创新和应用落地等多个维度形成生态性整体突破。

在技术维度，人工智能技术并不是一个单点技术，而是一个复杂的生态技术群。此前，咨询机构IDC发布了《中国人工智能生态体系研究报告，2017》，该报告指出，完整的人工智能产业链条，应该由基础支撑层、核心技术层和产品应用层组成，包括及基础芯片、云计算、大数据、自然语言处理、知识库生成、知识图谱、文本分析、视频分析、图像识别等等。事实上，推动整个人工智能领域进步的，依然是基础支持层和核心技术层的发展，而真正掌握人工智能领域话语权的，依然是在这两个领域已经取得领先地位的企业或研究机构。

业内人士分析，在国内，尽管华为+寒武纪的组合已经在人工智能芯片领域实现了商用的突破；百度的智能硬件平台Duer OS和智能汽车平台Apollo已经开源，但是相对英特尔、英伟达、高通等国际芯片巨头和谷歌、亚马逊等平台巨头，国内仍然存在着不小的差距。

在应用维度，IDC预测，未来，所有B2B、B2C的业务都将全面的应用人工智能来获得更多收益。但实际上，这并不一个容易实现的目标。一方面，人工智能应用的落地，依赖于数字化基础，并且通常必须使用大量的数据进行训练，这也意味着一个成功的人工智能项目要求相应机构组织必须拥有强大的内外部数据资源整合能力，而这恰恰是目前行业应用落地所遇到的最大障碍。

需要强调的是，近几年来在“两化融合”“宽带中国”“互联网+”“智慧城市”等一系列国家战略和专项行动的推动下，我国的信息化、数字化进程正在加速。国际电信联盟（ITU）发布的《衡量信息社会报告（2017）》，对176个国家和地区ICT发展和应用情况进行评估。报告显示，2017年我国IDI指数排名第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。社会数字化水平的提高则意味着人工智能未来将有更多的应用场景。

研究表明，数字化程度每提高10%，人均GDP增长0.5%至0.62%。依托数字中国建设，智能制造、智慧城市、互联网+等已经领域培育了一批新增长点，消费、生产市场呈现强劲增长势头，人工智能或将为各个行业尤其是实体经济转型升级提供全新视角。

史炜表示，未来，人工智能技术能否能成为我国经济动力变革的新引擎之一，关键在于产业应用落地。人工智能的发展应该关注实体经济，尤其是智能制造。此外，他强调，针对当前人工智能“热”，以及有效实现人工智能产业落地，应对人工智能有客观、科学、清醒的认识与理解。他建议，未来，要客观地把握区块链技术在智能制造和新型服务业中的应用方式和路径；要准确把握人工智能在智能制造中的产业落脚点、技术方案和应用模式；要超前研判和解决人工智能产业落地的政策瓶颈和体制障碍；要通过调查研究，准确定位当前智能制造中最适宜优先发展的产业是哪些，抓龙头；要进一步探索人工智能产学研一体化的发展模式；要在智能制造中，实践大数据的应用及解决方案；要超前掌握5G对人工智能产业化的助推作用，特别是“两化融合”的落地方案；最终围绕智能制造，形成人工智能技术+大数据+区块链+5G的整体技术驱动合力。（黄浩）