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中美人工智能差距何在

2018-02-11 18:08:11許亞倩
中國經(jīng)濟報告 2017年11期
關(guān)鍵詞:人工智能研究企業(yè)

許亞倩

人工智能是當前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會變革,人工智能市場群雄逐鹿,天下未定,機遇和挑戰(zhàn)同在

經(jīng)過幾十年的科研探索和前期布局,人工智能現(xiàn)已成為活躍在科技領(lǐng)域的核心力量,也成為國家間科技競賽的新戰(zhàn)場。近年來中國人工智能發(fā)展迅速,憑借技術(shù)的突出進步和科研實力的快速增長,不斷縮小與一直處于主導地位的美國之間的差距。國外學者和媒體認為,中國人工智能或?qū)崿F(xiàn)彎道超車。但客觀分析,中國人工智能發(fā)展還面臨著頂層設計不夠、人才儲備不足等制約因素,在追趕美國過程中應從三方面著重發(fā)力。

中國人工智能發(fā)力追趕美國

1.中國政府致力于營造良好的政策環(huán)境,大力扶持人工智能研發(fā)。一方面,中央政府加強引導和規(guī)劃,將人工智能、機器人等作為重要發(fā)展方向,出臺了《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導意見》、《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等政策文件。另一方面,各級政府紛紛出臺資金扶持等配套政策,支持建設人工智能產(chǎn)業(yè)園和示范基地,吸引科技創(chuàng)新公司和高端人才入駐,鼓勵企業(yè)把資金投入到人工智能關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,例如杭州、蘇州等城市都在加快建設人工智能產(chǎn)業(yè)園和產(chǎn)業(yè)孵化器。

2.中國科技巨頭迅速行動,紛紛布局人工智能。美國科技企業(yè)將發(fā)展重心向人工智能轉(zhuǎn)移,F(xiàn)aeebook制定以人工智能為核心的“十年路線圖”,谷歌明確將人工智能研發(fā)與其所有核心業(yè)務聯(lián)合起來,蘋果發(fā)布人工智能報告,亞馬遜推出公有云AWS上的人工智能產(chǎn)品線。中國以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不甘落后,積極展開人工智能布局。百度2016年進行戰(zhàn)略架構(gòu)調(diào)整,把人工智能視作公司發(fā)展的重中之重;阿里將人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算等結(jié)合,對電商物流和物聯(lián)網(wǎng)進行支撐;騰訊通過搜狗發(fā)力人工智能,在語義理解、識別和人機交互方面展開了諸多探索。

3.中國在人工智能理論研究領(lǐng)域快速崛起,科研實力不容小覷。美國在人工智能理論研究領(lǐng)域一直處于世界前列,論文數(shù)量自2008年開始就遙遙領(lǐng)先。中國在該領(lǐng)域快速崛起,正在成為不可忽視的重要力量。2012年,中國人工智能論文數(shù)量快速增長,超越德國、日本等國家,位居世界第二;2013年,中國論文數(shù)量以“井噴”方式增長;2014年至2015年,無論是論文數(shù)量還是數(shù)據(jù)有效引用,中國都超過了美國,居于領(lǐng)跑位置;2016年10月,美國一份遞交白宮的人工智能報告中多次提到,中國學者發(fā)表的研究論文數(shù)量已經(jīng)超過了美國。

發(fā)展存在諸多制約因素

1.中國缺乏對人工智能發(fā)展的長遠規(guī)劃和布局。美國已將人工智能作為國家戰(zhàn)略,先后頒布了《為人工智能的未來做好準備》、《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》、《人工智能、自動化與經(jīng)濟報告》等文件,明確了人工智能發(fā)展規(guī)劃。中國政府也在積極營造良好的政策環(huán)境。雖然中國在制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)+、科技創(chuàng)新等戰(zhàn)略規(guī)劃中都提及了人工智能,但還沒有專門針對人工智能的國家戰(zhàn)略規(guī)劃,人工智能的發(fā)展路徑、時間表、路線圖等還不清晰。目前在人工智能發(fā)展中,中國仍主要依靠科研機構(gòu)和企業(yè)的自身力量,國家層面對人工智能長期投入、基礎技術(shù)攻關(guān)及相關(guān)標準規(guī)范研究等還沒有明確的規(guī)劃和布局,不利于人工智能的全面推進。

2.中國人工智能技術(shù)和人才儲備與美國存在巨大差距。美國企業(yè)在人工智能方面的研究和布局遠早于中國,如微軟1991年成立研究院開展人工智能研究,對重要領(lǐng)域的研究已超過25年;谷歌已成功推出開源機器學習平臺,無人駕駛汽車測試里程已超過200萬公里。反觀國內(nèi),百度的人工智能研究始于2013年成立的深度學習研究院,阿里的人工智能布局尚局限在對大數(shù)據(jù)和云計算業(yè)務的支撐,騰訊也主要服務于內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務。美國科技巨頭在前瞻性、源頭性技術(shù)方面的布局和積累,極大地吸引了全世界專注前沿科技的精英。領(lǐng)英平臺的數(shù)據(jù)顯示,美國人工智能人才中擁有10年以上經(jīng)驗的比例接近50%,而中國不到25%。

3.中國人工智能市場集中在應用層面,深度學習能力不足。由于中國人工智能起步較晚、人才儲備不足,研究和應用方向多集中在應用層面,對機器學習等基礎技術(shù)重視不夠。據(jù)統(tǒng)計,中國人工智能主要集中在語音和視覺識別技術(shù)方面,分別占比60%和12.5%;專注開發(fā)應用的公司較多,兼顧機器學習算法的公司只占29%;研究算法的公司業(yè)務也集中在計算機視覺和自然語言處理,致力于機器學習算法的只占9%,專注深度學習的公司更是鳳毛麟角。這種市場和業(yè)務的集中,尤其是忽略基礎技術(shù)或依靠少數(shù)企業(yè)發(fā)展基礎技術(shù),會引發(fā)后勁不足及依賴國外技術(shù)、平臺、開發(fā)工具等問題,不利于人工智能的全面發(fā)展。

加速中國人工智能發(fā)展的建議

1.制定國家戰(zhàn)略和路線圖,加強頂層規(guī)劃設計。將發(fā)展人工智能作為國家重大戰(zhàn)略,把握機遇,明確人工智能科技投入的國家目標,協(xié)調(diào)各相關(guān)機構(gòu)根據(jù)其職責、能力等確定發(fā)展重點,規(guī)劃發(fā)展路線。促進不同研究領(lǐng)域企業(yè)的協(xié)調(diào)合作,在傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展中引入人工智能技術(shù),同時鼓勵傳統(tǒng)企業(yè)以多種形式對人工智能的研究提供資金支持,促進人工智能在各個行業(yè)的廣泛應用。有效挖掘人工智能技術(shù)潛力,支撐行業(yè)長期穩(wěn)健的發(fā)展,推動人工智能發(fā)展國家經(jīng)濟的同時服務社會發(fā)展。

2.提倡數(shù)據(jù)和研究成果共享,加速科技成果孵化。提倡高校與企業(yè)、高科技公司與傳統(tǒng)企業(yè)、跨行業(yè)企業(yè)和機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享,使中國大數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢能夠為人工智能行業(yè)所利用。加強人工智能科研與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合,克服“企業(yè)數(shù)據(jù)和院校算法脫節(jié)”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展瓶頸,引導科研人員兼顧應用場景和研究成果可行性,并采取措施保證科研成果孵化成產(chǎn)品的通道暢通,開通綠色通道,加快孵化速度,彌補中美之間從科研到產(chǎn)品的發(fā)展差距。

3.重視基礎技術(shù)和創(chuàng)新研究,加快核心人才培養(yǎng)。重視和加強前瞻性基礎研究,鼓勵多學科交叉創(chuàng)新研究,對感知技術(shù)、深度學習等基礎技術(shù)研發(fā)給予政策和資金引導,大力扶持致力于機器學習算法和深度學習應用的企業(yè),開發(fā)自主平臺和工具。規(guī)范人工智能的學科設置和職業(yè)培訓,針對人工智能基礎技術(shù)和應用的需求,加大對從事基礎技術(shù)和創(chuàng)新研發(fā)核心人才的培養(yǎng)力度,確保人才儲備充足。鼓勵采用產(chǎn)學研聯(lián)動模式,從高校和科研機構(gòu)向企業(yè)輸送優(yōu)秀人才和基礎技術(shù)成果。

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