百尺竿頭更進一步

戰(zhàn)爭讓人工智能研究姍姍來遲

我國的人工智能起步非常晚。

和如今的“尖端科技”印象不同，人工智能作為科學(xué)概念，其實也有一些年頭了。早在1936年，英國的數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈，就已經(jīng)完成了人工智能最早的理論奠基工作——“自動機理論”，并因此在日后被追認為“人工智能之父”。而彼時位于歐亞大陸另一端的中國，依然深陷內(nèi)憂外患，并且馬上就要迎來昭和日本軍閥的全面侵華戰(zhàn)爭。

當(dāng)抗戰(zhàn)結(jié)束，并在國共內(nèi)戰(zhàn)中贏得最終勝利后，迎來新生的新中國，在人工智能研究方面，又被彼時的蘇聯(lián)帶歪，對人工智能與控制論領(lǐng)域展開了政治層面的無理批判。而此時在歐美地區(qū)，人工智能的發(fā)展卻迎來了曙光：艾倫·圖靈在1950年發(fā)表了論文《機器能夠思考嗎？》。到了1956年，在美國達特茅斯會議上，“人工智能”的概念被正式提出，并在隨后的1957年，就上馬了第一個機器學(xué)習(xí)模型，標志著人工智能從理論概念進入了現(xiàn)實。

1944年，計算機科學(xué)家格雷斯·霍珀（Grace Hopper）使用手動磁帶打孔器工作，這是一臺早期計算機。

1993年，深圳，正在上電腦課的師生。

從荊棘中終于走到起跑線

進入20世紀60年代，雖然蘇聯(lián)在斯大林去世以后逐步解禁了人工智能研究，但當(dāng)時中蘇關(guān)系已然惡化，我國依舊沒有對人工智能產(chǎn)生應(yīng)有的重視。而且由于20世紀60-70年代的大量科研活動都遭到停擺，人工智能領(lǐng)域自然也不能幸免。

終于，到了1978年，隨著改革開放政策的正式實施，尤其是“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”口號的提出，我國迎來了“科學(xué)的春天”。蟄伏許久、落后國際前沿幾十年的人工智能領(lǐng)域，這才獲得了破土而出的生長機會。

面對近乎為零的基礎(chǔ)，中國第一批人工智能研究者們發(fā)揮出了改革開放初期的“拓荒牛”精神，全力學(xué)習(xí)追趕國際人工智能前沿，積極向海外派遣留學(xué)生，同時努力吸納海外人才，為追回耽誤多年的空窗期，瘋狂“補課”。

到了1981年，中國人工智能學(xué)會成立，標志著我國的人工智能發(fā)展終于形成了初步的行業(yè)體系。不過，人工智能在當(dāng)時的大眾眼中過于高端神秘，因此人工智能技術(shù)經(jīng)常與“氣功”“特異功能”等偽科學(xué)概念混為一談。而原本有助于公眾理解、接受人工智能概念的科幻文學(xué)，也早在1983年就被所謂的“清除精神污染運動”沉重打壓，就此長期一蹶不振，一直到世紀之交的90年代末期才逐漸恢復(fù)生機。

不過萬幸的是，在20世紀80年代后期，隨著國際上的電子技術(shù)革命通過開放的國門進入內(nèi)地，引發(fā)了計算機產(chǎn)業(yè)的熱潮，人工智能研究還是被這股“產(chǎn)業(yè)倒逼”的力量推回了發(fā)展正軌，伴隨著計算機產(chǎn)業(yè)一起發(fā)展，進入了一個持續(xù)至今的逐步加速時代。

人工智能研究的飛速發(fā)展

人工智能在中國的好時代終于開始了。

隨著產(chǎn)業(yè)界的推動與政策的支持，中國的人工智能研究從20世紀80年代后期到整個90年代，進入了快速鋪開的發(fā)展階段。通過不斷學(xué)習(xí)、追趕外國的先進經(jīng)驗和路徑，國內(nèi)人工智能學(xué)者們厚積薄發(fā)，在模式識別、自然語言處理、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、智能計算、專家系統(tǒng)和自動控制等諸多領(lǐng)域的研究與開發(fā)中，逐步積累了一批具有國際先進水平的成果。

進入新世紀后，隨著互聯(lián)網(wǎng)熱潮進入中國，人工智能領(lǐng)域也迎來了從研究到實用的騰飛，進入了新的發(fā)展階段。在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)浪潮的推動下，諸多人工智能技術(shù)全面進入商業(yè)化“變現(xiàn)”階段——比如在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的深度學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就已經(jīng)在“刷臉支付”（面孔識別）、自動駕駛、語音識別等多種模式識別領(lǐng)域中獲得了成功的商業(yè)化應(yīng)用。

國家層面的重視，大企業(yè)“下海”

我國政府自2015年開始也逐步認識到人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性，陸續(xù)推出了一系列扶持推進政策。如今，人工智能已是國家戰(zhàn)略的重要一環(huán)。從《中國制造2025》到《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，再到十九大報告，無一不將人工智能作為重要的科技發(fā)展方向。而2021年開始的《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，更是把人工智能列為事關(guān)國家安全與發(fā)展全局的八大核心領(lǐng)域之一。這一系列戰(zhàn)略與規(guī)劃，就是為了通過推進人工智能領(lǐng)域的國家重大科技項目，來進一步帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，突破核心技術(shù)難關(guān)，讓人工智能從社會發(fā)展的方方面面，推進國家的強盛發(fā)展。

在中國人工智能產(chǎn)業(yè)的研發(fā)中，包括華為、阿里巴巴、騰訊在內(nèi)的眾多大型科技企業(yè)的加入，大大推進了產(chǎn)業(yè)膨脹的速度與規(guī)模。在烈火烹油的資本熱潮中，這些企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，積極投入人工智能產(chǎn)業(yè)研發(fā)，尤其關(guān)注深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景，紛紛成立以機器學(xué)習(xí)為核心的研發(fā)部門，通過深入挖掘大數(shù)據(jù)，來發(fā)現(xiàn)新的商機。例如華為成立的諾亞方舟實驗室，就運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對移動信息大數(shù)據(jù)進行分析。這些企業(yè)通過投入資源進行商業(yè)化研究，將大量的人工智能技術(shù)應(yīng)用于個人信息管控、電子支付追蹤、出行規(guī)劃記錄、針對性廣告投送、工作效率優(yōu)化、控制人力成本等方方面面，做出的成績得到了國家的肯定與大力支持。

今天，發(fā)展成果斐然

2021年7月8日，上海世博中心召開了“2021世界人工智能大會”，是2018年來連續(xù)四屆大會中規(guī)模最為盛大的一次。在大會上，我國向全世界展示了人工智能的新技術(shù)和新理念。來自世界各地的300多家企業(yè)，則在會場展示了包括智能機器人、智能駕駛、智慧教育、城市管理、金融科技等一千多項人工智能領(lǐng)域的最新科技成果，反映了中國人工智能產(chǎn)業(yè)近幾年迅猛增長的盛況。

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根據(jù)《2021人工智能發(fā)展白皮書》的報告，2020年中國人工智能的核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超出原有預(yù)期的3251億元，而核心企業(yè)數(shù)量則達到6425家。有人預(yù)計，到了2025年，我國的人工智能產(chǎn)業(yè)將進一步膨脹，并且部分技術(shù)與應(yīng)用將達到世界領(lǐng)先水平。到那時，人工智能將成為牽引我國產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的重要動力，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破4000億元，并帶動超過5萬億元規(guī)模的相關(guān)產(chǎn)業(yè)。而到了2030年，我國的人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用水平都將達到世界領(lǐng)先水平，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破1萬億元，帶動的相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模則會超過10萬億元。

人工智能的熱潮，顯然還會繼續(xù)持續(xù)下去。

清醒地看待發(fā)展

但我國的人工智能發(fā)展，依然還有很長的路要走。

從整體來看，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)其實仍處于起步階段。我們的優(yōu)勢領(lǐng)域，主要集中體現(xiàn)在應(yīng)用方面，我們?nèi)〉玫某煽儯蠖嗍窃趯⒗碚撋踔良夹g(shù)如何具體實現(xiàn)、并在商業(yè)層面普及應(yīng)用上。但是，在人工智能的核心技術(shù)領(lǐng)域，比如硬件與算法上，我們的基礎(chǔ)依然十分薄弱，高度依賴國外的上游技術(shù)輸入。我國在缺乏短期利益回報的基礎(chǔ)理論研究方面，依然距離國際先進水平有相當(dāng)遠的距離。代表人工智能理論巔峰的“圖靈獎”，依然極少有中國獲獎?wù)叩纳碛啊ＶT如深度學(xué)習(xí)、對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等引領(lǐng)潮流的人工智能理念，依然是由歐美甚至日本、印度的各路學(xué)者探索并提出的。

人才，是最強生產(chǎn)力

在企業(yè)方面，我國的人工智能企業(yè)在知識生產(chǎn)能力方面也亟待提升。相比微軟、谷歌等國外頂級企業(yè)，中國企業(yè)整體上的技術(shù)表現(xiàn)是遠遠遜色的。即便和國內(nèi)的高校與科研院所比，在人工智能專利申請與論文發(fā)表上，也是相對落后的。就算是體量上被公認為人工智能巨頭的華為、騰訊等企業(yè)，在論文、專利和人才等各項指標的全球企業(yè)排名中，也比國外的對手企業(yè)落后不少。

這些問題的存在，使得我國人工智能發(fā)展的輝煌表象下，潛伏著基礎(chǔ)不夠牢固的致命隱患。倘若長此以往，我們就只能成為跟著第一名亦步亦趨的“萬年老二”，成為等著別人出題然后再努力去考滿分的“內(nèi)卷做題家”，最后淪為空有龐大的產(chǎn)業(yè)與人力，卻只能一直被別人牽著鼻子走的“老黃牛”。

但在不進則退的中華崛起道路上，我們已經(jīng)不可能再繼續(xù)當(dāng)“拓荒牛”了。

可惜到目前為止，中國的人工智能技術(shù)領(lǐng)域，雖然看似人才濟濟，但依舊缺乏頂尖人才，與發(fā)達國家——特別是美國，還有明顯差距。

而能夠填補這一差距的新生代人才，就是正在閱讀這篇文章的你。