補(bǔ)齊人工智能發(fā)展短板推動產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

竇悅 楊帆

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，人工智能正在成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的焦點(diǎn)。黨中央、國務(wù)院對此高度重視，審時(shí)度勢，把握時(shí)機(jī)，適時(shí)出臺“互聯(lián)網(wǎng)+行動指導(dǎo)意見”《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策文件，為新時(shí)代人工智能發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，指明了方向，也提出了新要求。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)爆炸式增長，算力需求日益增強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)也呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展態(tài)勢。但政策落地難、核心技術(shù)弱、數(shù)據(jù)共享難、人才缺口大等問題仍制約著人工智能的深入發(fā)展，下一步要從數(shù)據(jù)、算法、算力三個(gè)維度重點(diǎn)發(fā)力，推動人工智能產(chǎn)業(yè)真正實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

一、我國人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢

目前，我國智能芯片、智能算法、知識圖譜、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等人工智能技術(shù)不斷取得突破，直接催生了一批新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式和新產(chǎn)品，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大量涌現(xiàn)。宏觀層面，人工智能產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)初見規(guī)模;中觀層面，各地人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展多樣性和普適性差異明顯;微觀層面，人工智能創(chuàng)新要素加速流動，人才需求日益迫切。

（一）產(chǎn)業(yè)集聚形成規(guī)模

2018年以來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長，逐步形成以經(jīng)濟(jì)增速較快城市和京津冀、長三角、珠三角城市群為特點(diǎn)的點(diǎn)面結(jié)合的規(guī)模效應(yīng)。從注冊規(guī)模看，在有注冊金額信息的730224家企業(yè)中，注冊金額在100萬—500萬之間的企業(yè)數(shù)量最多，約占32%。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展看，在人工智能產(chǎn)業(yè)中，智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢明顯、產(chǎn)業(yè)普遍性最高;智能安防、智能交通和智能駕駛等產(chǎn)業(yè)分布比較均衡;虛擬現(xiàn)實(shí)、智能機(jī)器人、智能無人機(jī)和智能芯片等產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱，應(yīng)重點(diǎn)扶持。

（二）融資規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)大

我國人工智能市場規(guī)模急速擴(kuò)大，預(yù)計(jì)2022年整體規(guī)模將達(dá)到98.4億美元，年均增長50%左右。隨著市場規(guī)模擴(kuò)張，我國融資規(guī)模也不斷增長，總量僅次于美國。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，目前我國人工智能投融資額占全球總量的近35%，達(dá)635億美元。2018年1月到2019年4月間，我國人工智能領(lǐng)域融資金額超過26.2億美元，僅廣東省就融資15.2億美元，位列全國第一。其中，上海、江蘇和北京等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的融資規(guī)模在逐步擴(kuò)大。計(jì)算機(jī)視覺與圖像、自然語言處理和智能駕駛?cè)箢I(lǐng)域投融資額占國內(nèi)人工智能投融資總量的60%以上，成為資本熱捧的焦點(diǎn)。

（三）創(chuàng)新要素加速融合

我國人工智能產(chǎn)業(yè)各種創(chuàng)新要素正加速流動并不斷實(shí)現(xiàn)融合。以該領(lǐng)域論文發(fā)布情況為例，人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)研究能夠?qū)崿F(xiàn)“高產(chǎn)量”“跨機(jī)構(gòu)”“熱點(diǎn)多”，關(guān)鍵靠全國科研人員的通力合作。有數(shù)據(jù)顯示，中國科學(xué)院、清華大學(xué)、香港中文大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)等機(jī)構(gòu)合著論文較多;西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、深圳大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)、北京郵電大學(xué)等高校發(fā)表的合著論文數(shù)量也比較多。

（四）人才需求日益迫切

目前，中國AI產(chǎn)業(yè)人才嚴(yán)重短缺，人才儲備總量不及美國的50%。由于中國人工智能基礎(chǔ)研究起步晚、前期投入少，本土培養(yǎng)的AI高層次領(lǐng)軍人才匱乏。數(shù)據(jù)顯示，全球18107名人工智能學(xué)者中，中國學(xué)者占全球比例為14.77%。顯然，中國人工智能人才占比不高，但人才需求卻非常旺盛，數(shù)據(jù)顯示，2016年到2018年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)招聘人數(shù)約569407人，且呈逐年增長趨勢。人才供給嚴(yán)重不足、需求旺盛等因素，使得人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求更顯迫切。

二、我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展短板亟需補(bǔ)齊

我國人工智能產(chǎn)業(yè)整體上發(fā)展迅速，市場規(guī)模增長迅速，產(chǎn)業(yè)前景非常廣闊。國家發(fā)展改革委、工信部等部門形成的人工智能協(xié)同發(fā)展機(jī)制也發(fā)揮了重要作用，但我們應(yīng)該認(rèn)識到，當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然存在一些短板，這將是未來人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展面臨的關(guān)鍵問題。

（一）政策落實(shí)落地較難

截至目前，國家層面已出臺一系列推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)劃方案，但真正落地見效的“實(shí)招”“硬招”卻比較少。與“智能制造”和“互聯(lián)網(wǎng)+”等重點(diǎn)項(xiàng)目相比，人工智能發(fā)展需要解決的基礎(chǔ)性問題更多、研究范圍更廣，更需要國家推動已有規(guī)劃方案的落實(shí)，并適時(shí)出臺推動“人工智能+”“+人工智能”發(fā)展的行動方案，明確時(shí)間表和路線圖，以引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

（二）核心技術(shù)依然薄弱

芯片是新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵硬件，在芯片領(lǐng)域缺乏話語權(quán)，將導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)發(fā)展受制于人。我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但芯片硬件等關(guān)鍵技術(shù)仍比較落后。如，美國幾乎壟斷了全球計(jì)算機(jī)芯片市場，美國公司也是全球手機(jī)芯片市場的“領(lǐng)頭羊”。可以說，核心技術(shù)薄弱將是未來我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要隱患。

（三）人力資源短板明顯

目前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨較為嚴(yán)重的人才短缺問題，人才缺口至少達(dá)百萬量級。與美國相比，我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)人才儲備差距較大。從新一代人工智能人才數(shù)量看，我國僅有600人左右，而美國共有1.2萬余名人工智能人才，是我國的20倍;從人工智能領(lǐng)域人才質(zhì)量看，我國也明顯弱于美國，我國AI專家數(shù)量僅有206人，而美國有3017人。

（四）數(shù)據(jù)利用存在壁壘

我國數(shù)據(jù)總量巨大，但支撐人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)卻比較薄弱，數(shù)據(jù)獲取成本高、法律權(quán)屬不清、開放程度低、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等因素制約著人工智能發(fā)展。以醫(yī)療行業(yè)為例，數(shù)據(jù)歸屬不明確，健康醫(yī)療數(shù)據(jù)缺乏法律明確界定歸屬給制造方獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶來一定困難;數(shù)據(jù)開放程度有限，境內(nèi)外數(shù)據(jù)隱性商業(yè)壁壘、醫(yī)院間數(shù)據(jù)流通限制，公立醫(yī)院醫(yī)療信息對民營和外資醫(yī)療機(jī)構(gòu)開放存在限制等問題普遍存在;數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，電子病歷標(biāo)準(zhǔn)缺乏統(tǒng)一規(guī)范，地區(qū)間、醫(yī)院間數(shù)據(jù)也不統(tǒng)一。

（五）數(shù)據(jù)安全隱患凸顯

當(dāng)前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)安全隱患仍然比較突出。絕大多數(shù)擁有海量數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或其他機(jī)構(gòu)所使用的底層基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化，自主可控程度較低，一旦數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全后門和漏洞被惡意攻擊者掌握，易導(dǎo)致大規(guī)模用戶敏感數(shù)據(jù)被竊取或泄露，進(jìn)而通過海量數(shù)據(jù)挖掘來清晰刻畫特定人群或機(jī)構(gòu)的行為規(guī)律，這對國家、機(jī)構(gòu)和個(gè)人安全構(gòu)成了巨大潛在危害。

三、多舉措推動人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展

盡管我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在一些短板，但整體來看，未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)雄厚、前景光明、潛力巨大。而推動新時(shí)代人工智能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是從數(shù)據(jù)、算法、算力三個(gè)層面著力，聚焦短板、對癥下藥、精準(zhǔn)施策，具體舉措如下：

（一）制定國家戰(zhàn)略和行業(yè)規(guī)范

推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，首先要著眼于制定整體戰(zhàn)略規(guī)劃和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。一是盡快制定人工智能領(lǐng)域國家發(fā)展戰(zhàn)略。我國應(yīng)以“互聯(lián)網(wǎng)+”和“制造強(qiáng)國戰(zhàn)略”等國家戰(zhàn)略為契機(jī)，抓住智能革命窗口期，加速推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)化，適時(shí)推出“人工智能+”發(fā)展戰(zhàn)略。二是深化人工智能領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)推廣。圍繞深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等關(guān)鍵領(lǐng)域，設(shè)立人工智能專項(xiàng)支持計(jì)劃，加大人工智能產(chǎn)業(yè)化支持力度。三是建立人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系。積極借鑒西方國家做法，探索制定人工智能相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系，規(guī)范人工智能行業(yè)發(fā)展。

（二）加速推進(jìn)關(guān)鍵領(lǐng)域基礎(chǔ)研究

完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系，提升自主創(chuàng)新能力，重點(diǎn)從關(guān)鍵領(lǐng)域基礎(chǔ)研究入手。一是保持戰(zhàn)略定力。基礎(chǔ)研究周期長、風(fēng)險(xiǎn)大，要克服浮躁和急功近利心態(tài)，保持定力，為科研人員特別是青年科技人員潛心鉆研提供寬松向上的環(huán)境。二是集中人力物力重點(diǎn)突破基礎(chǔ)研究。調(diào)整投入結(jié)構(gòu)，加大基礎(chǔ)研究投入力度，大幅提高基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)投入比重;鼓勵(lì)校企開展深度合作，建立協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，重點(diǎn)突破自主芯片技術(shù)和算法技術(shù)。三是擴(kuò)大國產(chǎn)芯片采購。探索制定采購國產(chǎn)芯片的管理辦法，擴(kuò)大國產(chǎn)芯片市場規(guī)模，提升市場競爭力。

（三）高度重視產(chǎn)業(yè)人才培育

把握人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)制，關(guān)鍵是打贏人才爭奪戰(zhàn)。一是完善高校人工智能專業(yè)培養(yǎng)機(jī)制。完善高校人工智能學(xué)科體系建設(shè)和布局，將增強(qiáng)人工智能素養(yǎng)貫穿于教育和職業(yè)培訓(xùn)體系中。二是深化“產(chǎn)學(xué)研”融合發(fā)展。鼓勵(lì)高校、科研院所與企業(yè)合作，探索在高校設(shè)立人工智能重點(diǎn)學(xué)科和科研基地，通過校企共建人工智能專業(yè)和課程，將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和案例融入學(xué)校教學(xué)，也為學(xué)校創(chuàng)新成果提供產(chǎn)業(yè)化渠道和機(jī)會。三是堅(jiān)持“走出去+引進(jìn)來”。選派人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀科研人員赴海外學(xué)習(xí)交流，擴(kuò)大國際化視野;制定全球人工智能技術(shù)優(yōu)秀人才移民政策，利用“千人計(jì)劃”等吸引海外人才。

（四）加強(qiáng)人工智能數(shù)據(jù)綜合治理

破解數(shù)據(jù)共享、安全難題，要從以下幾個(gè)方面著手：一是最大程度推進(jìn)數(shù)據(jù)開放共享。加快數(shù)據(jù)開放共享立法進(jìn)程，加快數(shù)據(jù)開放平臺建設(shè)，明確建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、維護(hù)更新機(jī)構(gòu)、管理機(jī)制等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全面有序開放共享。二是堅(jiān)決守住數(shù)據(jù)安全的紅線、底線。構(gòu)建系統(tǒng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)制度;加大監(jiān)督執(zhí)法力度，嚴(yán)厲打擊盜用數(shù)據(jù)行為。三是規(guī)范人工智能領(lǐng)域社會倫理。人工智能企業(yè)要定期反饋技術(shù)領(lǐng)域的重大突破，防止危害社會安全的智能算法開源;合理限制、管理和控制人工智能所需數(shù)據(jù)，保障公眾數(shù)據(jù)安全和隱私權(quán);加強(qiáng)與學(xué)術(shù)研究者、從業(yè)人員及公共利益團(tuán)體的對話，推動構(gòu)建社會倫理規(guī)范。

〔本文系國家社科基金青年項(xiàng)目“使用大數(shù)據(jù)方法開展社會政策評估的探索性研究”（項(xiàng)目編號：18CSH018）階段性成果〕

（作者單位：國家信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部）