智能賦能 智造崛起

寫進“新基建”的人工智能，雖然被賦予了“新一輪產業變革的核心驅動力量”“新一輪科技競賽的制高點”等殊榮，但從其發展來看，人工智能依舊是一片星辰大海，里面囊括著前沿交叉的眾多學科。

“機器人倫勃朗”通過自主學習藝術家倫勃朗的繪畫風格和主題，最后打造了一張3D打印作品，畫了一幅三四十歲、頭戴帽子、有胡子、面向右方的男子肖像畫。這幅作品讓參觀者感嘆，與掛在美術館里的倫勃朗畫作一點兒也不違和。

“打開空調。”話音剛落，只聽“嘀”的一聲，不一會兒房間里吹起了涼風。嵌入智能器件后的空調，另一頭連接智能音箱，除了能用聲音控制開關，還能調節溫度、選擇模式，并且與家中的電飯煲、掃地機器人、冰箱與電視機相連，免去了找遙控器、按鈕的麻煩，讓視障人士、獨居老人這些特殊人群的生活起居方便了不少。

去年新冠肺炎疫情期間，不同功能的機器人在疫情抗戰中“各顯神通”，應用在巡檢、測溫、消毒、配送、導醫、教育等場景，機器人在抗疫前線的應用，替代了部分醫護人員基礎性工作，在一定程度上減輕醫護人員的工作負擔，有效緩解醫護人員不足，同時在多個場景下減少了人與人直接接觸，從而有效防止疫情擴散風險。

近年來，隨著人工智能應用觸角不斷延伸，人工智能正在悄然改變生活。幻想不停，智能不止。

將與制造業服務業深度融合

自1956年達特茅斯會議上首次提出人工智能以來，人工智能已經發展65年了。走過AI寒冬與迭代升級的跳躍式發展，從各項成果來看，人工智能發展似乎很難找出規律。

達特茅斯會議后，因為基礎設施尚未普及、技術超前、理論分支眾多等原因，人工智能在1970年和1990年迎來了兩次寒冬。

2016年，以阿爾法狗事件為分水嶺，人工智能獲得空前關注，主要國家和地區紛紛加入這場事關未來大國科技實力的競爭當中。谷歌公司旗下的Deep?Mind公司研發的阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝，才讓全球又重新感受到人工智能的魅力。

從發布的政策規劃來看，多國和地區認同人工智能對未來的人才、產業升級、社會福祉、全球影響力的重要性，并作為國家級戰略進行推進。根據各國科研實力、人才匯集程度、基礎設施完備度、國情等因素，各國家和地區的側重點有所不同。

各國對人工智能發展的支持不僅體現在人工智能戰略本身，而且在經濟、社會、產業等其他領域的法律法規和政策中也多有體現。美國一向重視保持人工智能技術的領先地位，人工智能位于其科技版圖的核心。歐盟重點關注工業、制造業、醫療、能源等領域，強調發揮創新創造力，應用人工智能使制造業及相關領域智能升級。日本由于面臨嚴峻的少子化老齡化問題，著重研究人工智能在機器人、醫療、汽車交通等領域的應用。

中國人工智能呈三階段逐步推進，重視與制造業和服務業的融合。自2015年起，我國人工智能相關政策從智能制造時期、“互聯網+”時期（以《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》為代表），到“智能+”國家戰略時期演變（以《新一代人工智能發展規劃》為代表）。政策重心也從核心技術攻克到實際場景應用，從特定行業到跨界融合，從單項技術到人機協同。與美國和歐盟類似，我國也強調建立相關試點項目，包括技術示范試點、政策試驗、社會實驗。

如今的人工智能，小到多語言翻譯軟件、智能音箱，大到自動駕駛系統、城市安防系統、城市大腦等，人工智能的發展已經遠遠超出早期構想。

中國信通院在《人工智能發展白皮書（2018）》中提到，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達到甚至超越人類的智能，即人工智能需具備類人的感知、思考和決策能力。人工智能基礎層、技術層和應用層快速發展，諸多應用已經深入日常生活。

“人工智能可以理解成制造智能機器的科學和工程。”中國人工智能學會自然語言理解專業委員會主任、北京郵電大學智能科學與技術教研中心主任王小捷在接受《經濟》雜志、經濟網記者采訪時表示，由于智能這一概念本身就具有廣泛性，通常認為智能是涉及感知、行為、記憶、學習、思維、推理等諸多方面的能力，是一個從簡單到復雜的能力譜系，因此導致人工智能這一概念也被大范圍地使用。從當前技術階段來看，判斷一個系統是人工智能的主要因素是看其是否具有不斷從外部學習提升其解決問題的能力。

從“+人工智能”到“人工智能+”

麥肯錫報告稱，從全球范圍看，2016年，科技巨頭在人工智能上投入了200億—300億美元，90%花在了研發和部署上，另外10%則花在了人工智能并購上。VC、PE和種子輪投資也在快速增長，盡管基數很小，但已經增長到了60億—90億美元。

在2016年只要和人工智能有關的企業，都有機會在浪潮中分得一杯羹。

2020 年中國國際服務貿易交易會上的人工智能機器人 李雪嬌/ 攝

“2016年—2018年，AI市場確實經歷了一番投資熱，在這之后，一些泡沫破裂，行業開始冷卻。”思必馳CMO龍夢竹告訴《經濟》雜志、經濟網記者，當前，人工智能技術存在兩條發展路線：一條是以技術為起點，技術創造場景;一條是以場景為起點，場景牽引技術。“也就是說，AI對傳統企業的價值主要在于降本增效，而對于創新型的企業，AI其實是作為一個產品基礎，用人工智能滿足不同的行業和不同類型的企業需求，提高價值。”

足夠數量和質量的數據樣本是現代人工智能的核心。伴隨電腦和智能手機的普及、互聯網和移動互聯網所累積的數據爆發，“量多質好”的數據量，為中國人工智能發展創造了規模優勢。

中國電子信息產業發展研究院世界工業研究所人工智能研究室主任王哲向《經濟》雜志、經濟網記者表示，人工智能在最近10年發展迅速，包括機器學習、語音識別與自然語言處理、計算機視覺、游戲與推理等領域都得到了長足的發展。清華大學唐杰教授團隊開發的AMiner平臺數據顯示，計算機視覺、語音識別、自然語言處理是中國市場規模最大的三個應用方向，分別占比約34.9%、24.8%和21%。

我國正加速駛入人工智能發展的快車道。2020年11月23日，在浙江省烏鎮發布的《中國互聯網發展報告2020》顯示：中國人工智能專利申請數量高達11萬項，首次超越美國，成為世界第一。

王哲提到，促進中國人工智能的使用主要因素有三方面：

一是國家和地方政府加速推動產業政策優化落地，自2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》以來，我國人工智能發展相關政策不斷細化，政策體系持續完善豐富，到2021年我國大部分省份均已發布了人工智能專項規劃。

二是多類國家級人工智能產業創新平臺不斷設立，2018年科技部開始設立“人工智能開放創新平臺”，2019年在原有5個“開放創新平臺技術”上，又增加了10個，覆蓋視覺計算、營銷智能、基礎軟硬件、普惠金融等垂直領域。2020年以來，科技部先后批復北京、合肥、深圳、天津、杭州設立試驗區，工信部則先后批復設立了多個“人工智能創新應用先導區”，上海、深圳、濟南-青島、北京、天津（濱海新區）、杭州、廣州、成都獲批，為我國人工智能產業應用發展帶來新契機。

三是我國人工智能數據、算法、算力生態條件日益成熟。大家知道，算法、數據和計算力是推動人工智能技術進步和產業發展的“三駕馬車”，我國在數據和算力上具有優勢。2020年以來，我國5G、物聯網、汽車電子等多種新興技術產業的快速發展，數據總量呈現海量聚集爆發式增長;算力方面，中國是全球芯片需求量最大的市場，但高端芯片依賴進口，為解決AI算力問題，國內相關的AI算力中心也正在籌備。

用科技打敗科技漏洞

AI是一個依賴根源性創新、針尖式突破的行業，一個尚處于發展期但帶頭人層次高的企業，有更大概率超過團隊龐大但缺乏先進理論引領的企業。同時需要商業落地。

“科研成果形成之時，實驗室測試效果應該不會差，科研團隊也有一定實力。但如何將科研成果落地，一般分為‘三步走戰略。”重慶市機器人與智能裝備產業聯合會副會長兼科普委員會主任文江向《經濟》雜志、經濟網記者介紹道，“選好科研成果的應用方向，將其產品化，首先需要補充應用開發團隊，并完成種子用戶測試;之后招募商業推廣團隊，完成成果的商品化;最后需要強有力的管理和資金支持，實現應用的可持續發展。”

科幻世界的人工智能、領域研究的人工智能與應用落地的人工智能終究會有所差別。問題在于，人工智能解決方案與落地應用之間，還沒有找到普惠的方案，二者存在“鴻溝”該怎么填平？企業應當更有發言權。

“我們常聽到人工智能‘不智能的聲音，其實做應用行業會經常用一句話解釋：技術是有邊界的。”亮風臺董事長廖春元告訴《經濟》雜志、經濟網記者，理想狀態的AI技術是企業努力的動力，但現實生活與環境的復雜性使得企業需要迎接不同的挑戰。

“我們之前與一家汽車廠商合作一款創新產品介紹的應用，即用AR技術向消費者展示汽車功能介紹。這種通過智能設備掃描汽車中控、方向盤等區域就能得知對應按鈕的說明，操作技術難度不大，但實際要調試、優化改進很多細節。”廖春元提到，消費者在使用這一功能時，當然可以在任何環境下進行，但對計算機視覺技術來說，分析運行在諸如昏暗的車庫、強太陽光或樹蔭遮擋的室外場景時，都有一定技術要求，這些都是需要考慮到的。

“毋庸置疑，人工智能未來會具有更為廣闊的前景。但是，眼下AI應用與產品存在有待改進的方面，一是產品本身的性能還需要進一步提升，二是由于濫用技術和數據導致的產品偏見問題、隱私保護問題等，三是由于技術發展產生的新的社會倫理道德問題。”王小捷表示，這些問題都是技術發展和應用演進中不可避免會出現的，不少問題在之前的技術革命時期也都或多或少出現過，因此，不必因為這些問題的存在而否認人工智能的發展，而需要深入探索解決之道，例如加快進行人工智能立法的思考和實踐。

除此之外，龍夢竹表示，人工智能市場有待提高認知和普及。“畢竟人工智能應用推廣不到10年的時間，許多產品隨著時間不斷迭代升級，需要技術的開發與突破;同時盡管對于數字化程度較高的企業來說，加入人工智能行列沒有那么緊迫，但要重視人工智能產業鏈上下游的連接與打通。

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（以下簡稱《綱要》）全文共19篇65章，“智能”“智慧”相關表述達到57處，《綱要》對“十四五”及未來10余年我國人工智能的發展目標、核心技術突破、智能化轉型與應用，以及保障措施等多個方面都作出了部署。文江表示，智能化既是手段，也是趨勢，當前人工智能產業的發展，不存在“真火”與“虛火”。以人工智能為代表的新一代信息技術，將成為我國“十四五”期間推動經濟高質量發展、建設創新型國家，實現新型工業化、信息化、城鎮化和農業現代化的重要技術保障和核心驅動力之一。

在王哲看來，未來人工智能的發展，一是可以關注大數據基礎上的深度學習+機器自我博弈催生的技術進化。二是重點關注基于網絡的群體智能的萌芽和發展，通過任務分配的眾包模式，為復雜問題的協同求解提供可能性。三是密切關注人機融合技術導向混合智能，生物智能系統與機器智能系統的緊密耦合可能催生重大科研進展。四是關注跨媒體智能的應用，實現語言、視覺、圖形和聽覺之間的貫通，這可能成為機器實現聯想、推理、概括等智能形態的關鍵物質基礎。

爭奪科技制高點的人才依賴

值得一提的是，1900年，巴黎世界博覽會上展示出幾幅人們對100年后未來生活幻想的畫作：農活、家務、美容美發由機器完成;警察和消防員可以在空中完成工作;人們乘坐郵輪式潛艇深入海底……如今許多設想在人工智能時代已經慢慢實現，未來的10年、100年，人工智能又將帶領人類走向怎樣的世界？答案或許就在現代人的手里。

人工智能時代，背誦，算數，象棋，圍棋等已經被人工智能攻下，而駕駛，投資、藝術、翻譯也即將被部分人工智能替代。不可否認，人工智能的出現代替了部分工作，也會淘汰一部分從業者，但是隨著社會的不斷發展，更多的新興產業、新型職業也會相繼出現。

2020年6月12日，工業和信息化部辦公廳、人力資源社會保障部辦公廳印發《工業通信業職業技能提升計劃行動實施方案》，提出面向新一代信息通信技術、人工智能等制造強國、網絡強國建設重點領域，大力扶持培訓服務機構和網絡培訓平臺發展，強化技能提升培訓基礎能力建設。

人工智能應用的爆發加劇了人才短缺的問題，一些國家把加強國民教育、在職培訓和人才引進作為解決人才缺口的重要手段。包括在高等教育階段開設人工智能課程，加強繼續教育和在職訓練課程，使在職人員掌握人工智能技能，同時幫助被人工智能所替代崗位的勞動者掌握新技能等。更為長遠的是，通過強化科學、技術、工程、數學課程，增加人們對人工智能的學習機會，培養更多適應人工智能發展的人才。

站在高校角度，王小捷分析，人工智能涉及面廣，在構建人工智能人才培養體系時既需要遵循專業規范，又需要密切結合學校特色，發展鮮明的專業特色，因此，在北郵的人工智能人才培養過程中，人才建設需要大力增強數理和專業基礎理論知識的教學，同時開展了廣泛的實踐教學，開展與企業的深度合作，在面向實際問題的實踐教學中，重在培養學生挑戰人工智能科技難題的原始創新精神和綜合能力。

“早在2016年的時候，中國工程院的報告就鮮明指出人工智能進入了人工智能2.0時代，即指信息化的發展促使AI成為數字經濟的領頭雁。”王哲談到，人工智能2.0是基于重大變化的信息新環境和發展新目標的新一代人工智能，其中信息新環境是指互聯網與移動終端的普及、傳感網的滲透、大數據的涌現和網上社區的興起等;新目標是指智能城市、智能經濟、智能制造、智能醫療、智能家居、智能駕駛等從宏觀到微觀的智能化新需求。“這個預測到今天更顯預見性，我們現在所處的大數據時代實際上是人—機—物三元世界，空間變化形成信息流的新變化，新的信息流會生成認知的新變化，可以產生大量新的人工智能需求和新的技術。”王哲如是說。