中國人工智能發展趨勢現狀及其促進策略

張玉鵬

（山東省梁山縣第一中學，山東 濟寧272600）

1 中國人工智能目前的應用狀況

中國政府高度重視人工智能的應用與其本身領域的技術革新，已經將人工智能領域的建設提升到國家戰略發展方向上。而且中國人工智能近期的發展已經達到了一定的高度，這可以說是國家重視的結果。

早在《新一代人工智能發展規劃》中，就已經提出了“到2030 年，使中國成為世界上主要人工智能創新中心”[1]。足以看出中國政府的重視程度與雄心壯志。而在近些年的發展過程中，各類人工智能的產生與發展、應用與融合，都對一些領域產生了較大的影響，加上5G 時代的到來，通訊技術成熟，未來的人工智能發展具有很大前景。

1.1 中國人工智能發展的優勢

中國目前已經成長為人工智能領域的大國，在世界上的話語權越來越重要。目前中國發展人工智能主要有以下5 大優勢。

中國人口基數龐大。龐大的基數就必須有龐大的供給作為保證，因此各種領域需求量都較大。在這樣的現實狀況壓力下，有利于倒逼企業進行轉型。就目前的各種轉型方式來看，效率最高、最有意義的轉型就是各種產業與人工智能領域的融合。這樣的企業轉型方式應該是最具有活力，也是最恰當合理的方式，它可以在提升產品或者服務質量的同時增加產品或服務的附加值。

中國國家政府重視程度較高。2010 年以來，國家政府國務院先后出臺了包括《新一代人工智能發展規劃》和《教育信息化2.0 行動計劃》在內的十幾條相關政策，并且其中對于教育領域的政策是比較多的，可見國家對于人工智能領域的重視程度。政府的重視一定會引發各類學者的積極參與，教育領域更會注重人才技術培養。從全國總體來看，人工智能的領域研究已經在各個省份都有涉及，其中比較典型的省份（如浙江）已經出臺新高考方案，明確了將信息技術（包括編程）納入到高考中的考察科目，還有很多地方中小學已經開設相關的編程課程，將人工智能的建設從娃娃抓起，從小培養學生的興趣。由此可見，國家已經為人工智能發展在儲備人才，當人才能夠支撐起來的時候，就真正到了人工智能飛速發展的時代了。

中國目前的數據優勢明顯。這也是人口基數帶來的優勢，只不過是從另一方面來看，中國目前是人口大國，并且手機用戶群體巨大，可以說已經達到全世界領先地位，這些是得天獨厚的優勢。此外移動支付的普及、物流平臺的發展，加上大數據政策、醫療等方面的集合，都使中國擁有了龐大的數據流量，這一點優勢是其他發達國家無法比擬的，大數據的核查方面，中國的優勢顯而易見。人工智能目前還沒有脫離數據的處理與分析這一功能，因此，數據的優勢在目前的研究領域和時代背景之下，是很容易看到效果的。

中國職業教育的發展，加上大學的引進，目前擁有較大的青年人才優勢。這樣的人才不同于專業人才，更多的是技術領域的人才，而技術人才在崗位適配性上面更具有效果。另外，中國理工科青年學習較多，其中也不乏一些能力較強的實踐性綜合型人才，對于現在的人工智能建設來說，這些青年完全可以獲得機會，為未來人工智能行業的儲備人才。通過對他們進行專門的教育，有助于其成為人工智能領域專業人才，為人工智能建設奠定好人才基礎。

中國仍然是世界上最大的發展中國家，其地位并沒有變，但是中國一直處于發展過程中，并且以加速度沖向未來。在中國，龐大的人口、復雜的社會環境以及并不完善的基礎設施都是劣勢，但是這些劣勢也給人工智能領域一個發展的機會，因為人工智能最終的目的還是將技術取之于民，用之于民。只有將技術應用到實際中去，去解決實際問題，這樣的技術才是真正的技術。中國目前的發展規劃，正好需要人工智能的輔助，而在實踐中的輔助與應用，能夠促進人工智能技術的完善與發展。

1.2 目前人工智能領域存在的不足

從目前發展來看，中國人工智能領域發展平穩，追趕速度也較快，是世界上少數幾個國家十幾年才做到的。不過速度過快就容易“摔跤”，由于中國發展過程中也走過彎路，遇到過問題，有時候依舊存在不足與短板，而面臨問題時，必須做好整體規劃，認識缺點，明確改造目標。就整體而言，中國的人人工智能技術在發展過程中主要面臨以下3 方面的問題：①技術與硬件設施方面的短板。雖然能夠在某些領域領跑，但是中國的技術硬件水平還較低，中國自己生產的專業零件占比不高，在技術與硬件方面容易被其他國家“卡脖子”。這樣長此以往，需要看其他國家的臉色，對中國來說是非常不利的。例如，一些進行網絡訓練的芯片，中國生產商所占市場份額不足30%，尤其是在軟件行業以及處理器方面，這是亟需改變的。②中國高端人才較少。人口基數龐大的弊端也顯現出來，目前來說雖然中國青年人才較多，但高端技術人才與專家還遠遠不夠。并且想要青年成才其本身的成長周期就很長。相較于其他國家，起步較晚，補齊人才短板的周期較長，欠缺專業人才，這樣就導致目前人工智能領域需要的人才只能依靠“吃老本”。因此，現階段的任務就是要建立專業人才隊伍，培養出高端人才，想盡辦法縮短人才培養周期，促進高端人才的培養，推進青年人才轉化。③中國起步較晚，基礎理論與原創方面較薄弱。中國原始的積累量不足，目前深入研究的人較少，加上高端人才的不足，中國原創方面還是被“牽著鼻子走”。不過即使這樣，中國還是取得了較高的成績，未來隨著人才成型，中國這種現狀的改觀將會很大。

2 國際發達國家目前人工智能領域發展現狀

2.1 歐美國家人工智能的發展

美國重視芯片與計算機操作系統等軟硬件開發。這和美國研究相關領域較早不無關系，而且其芯片除了自己使用，還會選擇出口到其他國家。另外，美國在人工智能領域起步較早，與其發達的科技實力不無關系。美國的人工智能在規劃過程中主要是注重自動化的發展，注重其本身的經濟效益。人工智能領域科研經費較多。美國著名院校較多，科研機構也更多，其優勢高于中國。

另外，美國人工智能領域依托谷歌、微軟、亞馬遜等平臺，迅速搶占了全球制高點。在人工智能開發過程中，美國對其資金投入居高不下，在2019—2020 年度的財年財政預算中，美國政府已將人工智能、無人自主系統開發利用放在了政府預算的首位，這是有史以來第一個將人工智能、無人自主系統作為管理研發優先事項的財政申請[2]。美國的硅谷對于相關硬件設施的建設，對于各界芯片研發都具有重要意義，因此美國的人工智能領域才有如此迅猛的發展。

德國重視人工智能立法、道德準則與應用。德國的做法可以為中國提供經驗，德國工業發展一直處于世界前列，其人工高智能發展起初也主要是為了提高生產效率與精確制造。人工智能更加注重在高端領域的應用，并且能夠利用大數據和人工智能技術進行產業鏈的升級改造。

德國對于人工智能的立法更加謹慎，也更加注重人工智能領域的人文關懷。例如，他們對于自動駕駛汽車有明確的法律要求，同時對于駕駛員的義務與權利進行了具體規定，確立人工智能的道德與法律邊界，對中國甚至世界有重要借鑒意義。

歐盟等其他國家大同小異，在人工智能領域都有一些符合國情的建設方式，注重人工智能的基礎研究以及對人類社會的影響，其對于人工智能的推動更加具有目的性。歐盟擁有近30 個歐洲成員國，是一個大的經濟聯盟，他們在人工智能的發展領域具有重要的話語權。相對于美國主張的發展戰略，歐盟成員國間更加相信人工智能對社會的影響大于對其他方面的影響。歐盟研究的內容不僅僅局限于人工智能的培養，更會注重網絡安全、數據保護以及人工智能所謂的倫理道德方面。

2.2 中國與歐美國家發展人工智能存在的不足

2.2.1 中國人工智能領域道德關懷有待提升

關注人工智能應用中的隱性倫理責任，是不斷深化人工智能倫理研究的需要[3]。目前中國經濟發展迅速，但其他方面的發展速度有待提升，一直發展新的人工智能，會導致一些新的問題產生，尤其是人文道德關懷領域。人工智能作為科技發展的產物，其道德與立法方面需要解決各種沖突。目前就中國對人工智能的研究來說，還需要重視其立法方面的問題，更需要提升道德關懷，例如AI 的倫理問題、AI 的研究邊界等，甚至是人工智能立法方式以及責任判定，都需要一個具體化可視化的準則來限制。

此外，還有監管部分的問題，如對與人工智能研究的審查監督該如何進行，對于違規行為的判定與處罰的度是否合適等，都是需要不斷完善的。

2.2.2 中國人才培養問題亟待解決

人工智能領域的發展離不開人才的支持。中國目前在人才培養方面存在欠缺，不能及時補齊人才缺口，中國人工智能領域就不能正常發展。

另外，相關人才培養周期較長，需要學習的專業知識較多，人才缺口難以補齊，就需要國家充分利用現在的人才資源，把“人才用在刀刃上”才能渡過難關。中國的教育策略也需要轉型，試圖去尋找能夠符合現階段要求的教學方式，專門供給人才培養。其他還包括專業人才的待遇問題，以及相關的地位問題。只有社會尊重這類專業人才，形成人人尊敬、人人向往的風氣，人工智能領域的建設才會更加順暢。

2.2.3 中國人工智能領域配套產業需要完善

人工智能發展需要配套的產業鏈與結構鏈，其本身需要的各個領域的支持。人工智能的發展需要使用更多更合理的方式進行，而配套產業的發展，能使有限的資源被合理化利用，優化資源配置結構，同時能夠促進人工智能規模化、多樣化的應用與發展，從而使得人工智能研發應用效率提高，為人工智能研究提供更多的操作空間。

3 中國人工智能領域發展的策略

3.1 及時跟進國際前沿技術

目前，中國人工智能領域的空白需要及時填補，而其中比較直接的方式就是學習國際上的先進技術。歐美等發達國家在人工領域方面起步較早，有較多經驗值得學習，并且也能夠從成熟的經驗中少走彎路，使得人工智能領域發展步伐加速，跟緊時代前沿，逐步筑立中國人工智能的成熟體系。

國際前沿的技術對于中國來說是一個巨大的寶庫，也是中國想要快速發展的重要途徑，其中不僅可以學習到先進經驗，還可以領悟到國外相關的發展方式、研究方向，對于中國未來的建設意義重大。

3.2 提高科研經費

中國人工智能領域要想發展，還需要較多科研經費的投入，這是無法避免的。一切問題都以經濟為基礎，只有充足的資金作為保障，研究工作才會健康發展。當下，中國研發領域的資金投入有進一步的提升，但是與發達國家相比還是有較大差距，這也就表明中國的相關政策需要不斷完善，提升科研經費比例，促進人工智能領域的發展，帶動科技進步與成熟。

3.3 提升領域內學者待遇，吸引人才

目前，中國人工智能領域內的待遇較高，高的勞動報酬更容易吸引人才加入到相關領域。但是待遇高局限在專業研究領域，其配套服務方式存在一些過低的待遇現狀。不過目前學者待遇并不完善，存在不平衡的現象，需要國家出面進行完善，提高學者待遇與社會地位，這樣的方式增加人才引進是目前較為現實的方式，也是最為實用的方式。

3.4 開展人工智能關鍵共性技術的研發

目前中國的人工智能的平臺建設需要進行共性研究，即通過眾多學者與企業相互合作，共同打造人工智能產品，推進研發技術革新，統一調度已經掌握的技術，惠及更多的人，以便于發展人工智能，從全局把握出發，對于重點項目進行全力攻堅，以達到成型、成規模化的核心技術研究體系，不斷提升前沿技術引領能力、科技研發能力以及鏈式布局。

這項工作在目前是很有必要開展的，在高端人才不足、處于人才真空期的現階段，這項工作能夠最大限度發揮人才優勢，快速推進人工智能領域科學研究，并且由于集體研究平臺建設，對于以后的科學研究已經奠定了平臺基礎，促進相關產業協同化發展。

3.5 加強人工智能開源平臺建設，開展示范應用

加強建設中國人工智能自主可控的開源平臺，能夠促進各個地區研發機構對人工智能的理解，充分發揮國內有能力的企業以及科研院所的領頭羊作用，積極推動國產開源項目研發工作與相關項目的及時應用，有利于化解來自國外技術平臺的封鎖風險，推動從智能硬件到智能軟件平臺的全棧式產品研發體系，支撐更大的應用和模式創新空間，構建有利于創新的開放式、協作化、國際化的國產智能自主創新生態系統[4]。平臺建設與創新機制都能夠讓人工智能的領域煥發生機。

3.6 注重人工智能與數據安全

人工智能數據安全問題目前是全世界所面臨的難題，做好人工智能數據安全保護可以促進人工智能發展的更完善。人工智能所需要的是數據化建設，人工智能的發展必須做好隱私服務方式，讓人們信任人工智能，積極幫助數據化建設，人工智能的發展走到今天，主要是依靠互聯網和數據化建設，通過網絡建設的方式就必須要做好安全隱私防護，不能步入某些國家竊取盜用隱私的后塵。

4 結束語

目前中國人工智能領域發展正在逐步擺脫國外的封鎖線，從跟隨者逐漸超越前者，正在走向該領域的領航者，對于人工智能的研究雖然還有所欠缺，但是相信在未來的一段時間內，中國的人工智能發展還是相當樂觀的。在人工智能技術發展的當前階段，可以思考建立屬于自己的安全治理體系及配套化設施，為人工智能技術完美發展助力護航。