培育健康產業生態，打造人工智能發展新優勢

王桓

進入21世紀以來，隨著移動互聯網、物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術的普及，人工智能在數據、算法、算力“三駕馬車”的驅動下快速發展，逐步在制造、醫療、交通、教育、安防、家居、零售等領域嶄露頭角，悄然變革著人們的生產生活方式。

一、產業發展態勢

國家和地方陸續出臺的一系列政策措施，極大地促進了人工智能的應用普及和產業發展。

一是產業鏈條逐漸完善。人工智能產業鏈分為基礎層、技術層、應用層三大板塊，如圖1所示。基礎層以硬件為主，主要為人工智能應用提供豐富數據和強大算力，是人工智能技術的基礎設施；技術層以軟件為主，為人工智能應用提供高效靈活的算法、框架和平臺，是人工智能技術的核心；應用層則是各項技術的集大成，是人工智能技術的場景實踐。近年來，我國人工智能產業鏈正在逐漸完善。在基礎層，涌現出海思半導體、寒武紀、阿里云等創新企業；在技術層，曠世科技、科大訊飛、百度等企業分別在計算機視覺、語音識別、機器學習等領域取得較好成績；在應用層，不論是消費終端還是行業應用均成長出一大批本土企業，驅動著人們生產生活的數字化轉型。但從整體上看，我國人工智能企業仍主要集中在應用層，在基礎層和技術層還比較薄弱。

二是泛在賦能逐步顯現。人工智能的泛在賦能性主要體現在其與制造、醫療、交通、教育、安防、家居、零售等領域的深度融合，正在極大地改變著傳統產業生態，并孕育出蓬勃發展的數字經濟。例如，人工智能賦能機器，誕生了工業機器人、手術機器人、仿生機器人、無人系統等各類機器人產品；人工智能賦能產業，使工業生產全流程的各種要素資源數字化、網絡化、自動化、智能化，從而實現效率提升和成本降低；人工智能賦能交通，使智能網聯汽車、自動駕駛汽車成為可能，車聯網也將成為5G技術最主要的應用場景；人工智能賦能城市，催生了邊緣計算，使平安城市、雪亮工程建設迅速普及。

三是產業集群正在形成。我國的人工智能企業主要分布在北京、上海、浙江、廣東和安徽等一線城市和沿海地區，并初步形成了各具特色的產業集群。北京以其人才、科研、政策和資金等優勢，占據全國近半的人工智能企業，形成了核心算法等基礎理論與自動駕駛等行業應用協同發展的產業生態；上海以其資本和科研優勢，在芯片、軟件和類腦智能等領域頻頻發力，并大力推動人工智能與金融、制造、健康和交通物流等領域的深度融合；杭州以其產業優勢，借助城市大腦，積極構建人工智能城市生態；深圳以其產業鏈優勢，著力打造“人工智能產業鏈專業園區”；安徽借助其科研和政策優勢，重點發展語音識別、智能制造等產業。

四是科技倫理備受關注。2018年以來，歐盟、經濟合作與發展組織（OECD）、電氣和電子工程師協會（IEEE）、谷歌等機構紛紛發布人工智能倫理原則。2019年6月，我國國家新一代人工智能治理專業委員會發布了《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》，7月正式組建國家科技倫理委員會。人工智能倫理的備受關注，既反映出人工智能技術不同于傳統工業技術，又體現出中國經濟社會進入高質量發展新階段的新要求。

二、技術發展趨勢

如今，任何技術早已不再孤立存在，而是與其他技術交叉融合、共同演進，催生新應用，孵化新業態。人工智能亦是如此。作為一項典型的使能技術，人工智能將呈現如下發展趨勢。

首先，人工智能將被商品化和民主化。正如互聯網使信息和知識實現了商品化和民主化那樣，云計算、5G等技術也將使人工智能實現商品化和民主化。一方面，人工智能與其他技術融合，催生了智能裝備、智能硬件、智能機器人、智能服務等一系列產品和服務，并廣泛地融入了工廠、田間、城市、家庭；另一方面，公眾可以方便的借助智能終端被動或主動地獲取人工智能服務，便利生活、愉悅自我。值得警醒的是，科技是把雙刃劍。人工智能商品化、民主化帶來的不僅是便利優質的產品和服務，還有信息安全、個人隱私、道德倫理等挑戰。

其次，以人工智能為代表的新一代信息技術將成為新型基礎設施。新一代信息技術的泛在使能性使其廣泛賦能社會生活的方方面面，大大提升生產效率、生活質量，從而演變成人類社會的新型基礎設施。與傳統基礎設施相比，新型基礎設施內涵更加豐富，涵蓋范圍更廣，更能體現數字經濟特征。因此，新型基礎設施帶來的發展機遇，實質上源自數字化、智能化的升級與經濟社會轉型需求的疊加，是時與勢的結合。

再次，人工智能與云計算、物聯網、5G、移動互聯網等新一代信息技術交織演進，使云邊融合越發明顯。一方面，云服務成為獲取人工智能能力的主要途徑，具體表現為各科技巨頭公司都選擇將AI客戶引入到云端平臺來變現，如亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云、谷歌云等。另一方面，邊緣計算推動了分布式人工智能的興起，從而使智能傳感器、智能攝像機、可穿戴設備等智能硬件組成了龐大的物聯網系統，而整個系統的AI賦能還要由云計算來完成。這種人工智能在云端和邊緣端融合發展的態勢，勢必催生許多新行業生態體系。例如，一些科技巨頭正在積極開發的新一代操作系統，如谷歌的飛鯊操作系統、微軟的視窗核操作系統、華為的鴻蒙操作系統，就是它們謀局未來云邊融合生態體系的鮮活例證。

最后，當前的人工智能技術發展路徑并不能帶來超級人工智能。以數據、算法、算力驅動的本輪人工智能發展熱潮已經度過了最澎湃的時期。未來，如果要實現人工智能質的飛躍，有幾種可能的途徑：算法模型的革命、量子計算的突破、腦科學的發展、仿生學與基礎科學的交叉等。只有基礎理論和方法的突破，才能帶來真正的顛覆。盡管當前的技術革命和產業變革如火如荼，但卻始終沒有超越一個世紀之前以相對論、量子科學為代表的科學革命的疆界。從這個角度上來說，在未來很長的時間里，超越人類的人工智能只能繼續沉睡在我們的幻想中。

三、相關政策建議

首先，培育人工智能基礎能力，促進通用技術開源共享。加強基礎研究投入，鼓勵研究人工智能基礎理論和關鍵共性技術。培育人工智能基礎層和技術層生態，重點研發AI芯片、智能傳感器等硬件，以及算法、框架、通用技術等基礎軟件，促進通用技術的開源共享。

其次，強化企業專利戰略意識，重視自有知識產權保護。一方面，鼓勵、引導我國人工智能企業開展專利布局，特別是積極挖掘初創企業和創新型企業的優質成果，協助企業提高專利轉化能力，挖掘潛在價值。另一方面，應重視特色場景和核心技術的知識產權保護，建立知識產權保護專項基金，推動相關企業完善專利保護配套機制。

第三，重視科技倫理指引作用，依法開展研發設計活動。堅持人工智能發展的價值準則，確保人工智能以造福人類為目的。將合規意識體現在人工智能設計、研發、應用等全部環節，確保以合法合理的方式促進社會進步。

第四，探索數據共享利用制度，提升數據質量和豐富度。明確數據權屬和流動規則，建立數據安全層級，指引可利用數據的范圍和程序。以行業和區域為基礎，建立行業性通用數據庫，提升數據整體質量，促進行業間和地區間數據流通，打破數據孤島，提升數據豐富度。

最后，建立跨行業的合作機制，共同維護市場有序環境。鼓勵人工智能領域的跨學科、跨行業和跨國家合作，建立學術、行業和人才的長效交流機制。發揮政府的引導作用，規范企業的商業行為，打擊技術壟斷和數字霸權，建立合作有序的市場環境。