AI發(fā)展：支持政策與融資熱潮

摘 要：隨著深度學習算法在語音和視覺識別方向上不斷取得突破，加之5G、區(qū)塊鏈等技術(shù)的加持，人工智能（以下簡稱AI）發(fā)展迎來了新高潮。近十年來，我國 AI 融資數(shù)量整體呈上升趨勢，2021 年達1132 起3996億元，許多著名投資機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加大對AI行業(yè)的投資力度。但是當前，AI發(fā)展還嚴重依賴數(shù)據(jù)的輸入和計算能力的提升，技術(shù)應(yīng)用還存在社會、法律、經(jīng)濟等多方面的障礙，距離真正的人類智能還有很大的差距。建議我國AI發(fā)展要久久為功、加強相關(guān)基建，并重視場景創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：人工智能；支持政策；產(chǎn)業(yè)分布；行業(yè)融資；技術(shù)趨勢

隨著數(shù)據(jù)累積和技術(shù)突破，人工智能正在成為推動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，受到越來越多國家和地區(qū)的重視。普華永道預(yù)測，到2030年全球AI市場規(guī)模將達到15.7萬億美元，約合人民幣104萬億元。根據(jù)OECD資料，全球至少有53個國家和地區(qū)制定了AI相關(guān)發(fā)展戰(zhàn)略。近年來，我國從中央到地方也出臺了一系列支持政策，上海、深圳等城市還通過人大會議制定了促進AI發(fā)展條例，用立法方式提升對AI發(fā)展的重視程度。

黨的二十大報告指出，要構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能等一批新的增長引擎。本文擬系統(tǒng)分析AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和困境、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展重點、區(qū)域布局、融資狀況等，為政策制定者和產(chǎn)業(yè)投資者提供全面詳實的信息，推動更加有效地搶抓AI產(chǎn)業(yè)新一輪發(fā)展機遇，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和地區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。

一、AI定義及發(fā)展歷程

目前，我國在法律層面對人工智能及人工智能產(chǎn)業(yè)的概念尚未作出規(guī)定，學術(shù)界對于其定義也無統(tǒng)一認識。Bellman（1978）認為，人工智能是那些與人的思維相關(guān)的活動，諸如決策、問題求解和學習等的自動化；RichKnight（1991）認為，人工智能是研究如何讓計算機做現(xiàn)階段只有人才能做得好的事情；Nilsson（1998）認為，廣義地講，人工智能是關(guān)于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為?！渡虾Ｊ写龠M人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》提出，人工智能就是利用計算機或者計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。筆者認為，AI就是機器模擬人的智能，有以下特點：1）它是一種機器，可能是一種計算機、手機或機器人，也可能是其他裝有智能芯片的終端設(shè)備；2）它能模仿人的智能行為，如語言、動作，甚至推理、決策等；3）它有算法程序，根據(jù)大量累積數(shù)據(jù)設(shè)計出算法程序，在相似新情況出現(xiàn)時能自動進行相應(yīng)的語言、動作或決策等應(yīng)對。

“人工智能”一詞最初于1956年美國計算機協(xié)會組織的達特茅斯學會上提出。1956年至1974年是AI發(fā)展的第一個黃金時期，“通用解題機”（GPS）被制造出來，約翰·麥卡錫還發(fā)明了LISP人工智能語音。從1974年開始，人工智能遭遇第一次寒冬。直到1980年，因AI專家系統(tǒng)的商用價值被廣泛接受而迎來復(fù)蘇。從1987開始，Apple和IBM生產(chǎn)的個人電腦性能不斷提升，對AI功能進行了部分替代，AI發(fā)展隨之進入第二次寒冬。從上世紀90年代中期開始，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐步發(fā)展，AI進入平穩(wěn)發(fā)展時期。隨著2006年杰弗里·辛頓在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習領(lǐng)域取得突破，2012年以來數(shù)據(jù)實現(xiàn)爆發(fā)式增長，以及近年來大量先進算法的不斷涌現(xiàn)，AI獲得了加速發(fā)展。谷歌、微軟、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還有眾多初創(chuàng)科技公司，紛紛加入AI行業(yè)，AI發(fā)展迎來了新一輪高潮。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。

AI作為一種新興顛覆性技術(shù)，正在釋放科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，深刻改變著人類生產(chǎn)生活方式和思維方式，對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步等方面將產(chǎn)生重大而深遠的影響。AI將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，推動社會進入智能經(jīng)濟時代。普華永道預(yù)測，到2030年AI全球市場規(guī)模將達到15.7萬億美元的規(guī)模，約合人民幣104萬億元。我國人工智能發(fā)展非常快速，華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院分析，2021年我國AI核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模已達到1963億元。IDC2022年V2版《全球人工智能支出指南》顯示，2021年全球人工智能IT總投資規(guī)模為929.5億美元，2026年預(yù)計增至3014.3億美元；中國市場投資規(guī)模2026年有望達到266.9億美元，全球占比約為8.9%，位列全球單體國家第二。

二、AI產(chǎn)業(yè)政策

（一）發(fā)達國家AI產(chǎn)業(yè)政策

當前，全球主要經(jīng)濟體都將發(fā)展AI作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。特朗普曾于2018年5月在白宮召開AI峰會，并在2019年2月公布“維護美國人工智能領(lǐng)導地位”的行政命令。美國國家科學基金會（NSF）2021年在40個州建立了11個新的人工智能研究機構(gòu)，投資超過2.2億美元。拜登政府認為，人工智能是顛覆性技術(shù)，2022財年為此預(yù)算請求超過17億美元。2018年4月，歐洲25個國家簽署了在AI領(lǐng)域推進區(qū)域內(nèi)合作宣言。德國AI計劃要求到2025年投資額達到30億歐元，并希望通過與私營企業(yè)合作使投資金額翻一番，以達到使“德國和歐洲成為AI中心”的目的。英國在2018年4月公布“人工智能行業(yè)協(xié)議”，從創(chuàng)意、人才、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)環(huán)境等方面提出具體措施。法國于2017年2月公布“法國AI”，從研究活動、人才培養(yǎng)和研究成果在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用、社會和經(jīng)濟的影響等方面提出建議。日本政府成立日本AI技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略委員會，垂直管理5個國家研發(fā)機構(gòu)、3個核心發(fā)展中心；聚焦三個優(yōu)先領(lǐng)域，包括生產(chǎn)力、醫(yī)療健康和服務(wù)；開發(fā)市場費用預(yù)計到2030年達87萬億日元。韓國在2018年5月第四次工業(yè)革命委員會上宣布國家AI發(fā)展戰(zhàn)略，計劃投資2.2萬億韓元，吸引5000名專家，成為全球AI發(fā)展的四大強國之一。從上述政策案例中可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)達國家高度重視AI發(fā)展戰(zhàn)略，幾乎整齊劃一地加大了研發(fā)投入、培養(yǎng)相關(guān)人才并推進商業(yè)化應(yīng)用。

（二）我國國家層面AI支持政策

2015年5月，國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》，提出發(fā)展智能裝備、智能產(chǎn)品和生產(chǎn)過程智能化。2017年5月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出“三步走”戰(zhàn)略目標，到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達到世界領(lǐng)先水平，人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力；到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。2017年12月，工信部印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》；2020年7月，中央網(wǎng)信辦等五部門發(fā)布《國家新一代人工智能標準體系建設(shè)指南》；2021年9月，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會發(fā)布《新一代人工智能倫理規(guī)范》；2022年7月，科技部等六部委印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》。從上述國家層面政策可看到我國大力發(fā)展AI的堅定信心，更有明確的發(fā)展目標和具體實施路徑，但相較于發(fā)達國家AI戰(zhàn)略，我國更偏重于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，在研發(fā)投入和人才培養(yǎng)方面缺乏清晰目標和有力舉措。

（三）我國省市層面AI支持政策

2019年10月，北京大數(shù)據(jù)推進工作小組辦公室印發(fā)《關(guān)于通過公共數(shù)據(jù)開放促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的工作方案》，全面規(guī)劃了通過公共數(shù)據(jù)開放促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展2019年至2022年三個階段目標，并部署了五個方面的具體任務(wù)。2020年9月，天津科技局印發(fā)《天津市建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)行動計劃》，提出打造“1+3”國家級標桿示范區(qū)，即打造國內(nèi)智慧城市標桿，打造自主算力引擎的國家級領(lǐng)航區(qū)、智慧港口的國家級示范區(qū)、車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的國家級先導區(qū)。2022年9月，我國首部人工智能產(chǎn)業(yè)專項立法——《深圳經(jīng)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進條例》正式公布，緊隨其后，上海也出臺了《上海市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》。聚焦算力、算法、數(shù)據(jù)三大基本要素，上海加強了算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃，推動算法模型交易流通，突出人工智能領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)；支持相關(guān)主體開展基于先進架構(gòu)的高效能智能芯片設(shè)計創(chuàng)新；推動智能制造關(guān)鍵技術(shù)裝備、核心支撐軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng)集成應(yīng)用；鼓勵打造“上海標準”。2019年2月，《浙江省促進新一代人工智能發(fā)展行動計劃（2019-2022年）》發(fā)布，提出將浙江打造成為全國領(lǐng)先的新一代人工智能核心技術(shù)引領(lǐng)區(qū)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展示范區(qū)和創(chuàng)新發(fā)展新高地。同時，江蘇、湖北、江西、陜西、吉林、云南、安徽、黑龍江、廣西等地也發(fā)布了人工智能專項發(fā)展規(guī)劃或行動計劃。

從發(fā)達國家到我國國家層面及至省市層面，如此廣泛密集出臺AI發(fā)展戰(zhàn)略、行動計劃或支持政策，充分說明全球已對AI產(chǎn)業(yè)的重要性和光明發(fā)展前景形成共識。在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)、腦科學等新理論新技術(shù)以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下，AI加速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。我們必須搶抓AI所帶來的社會建設(shè)新機遇，加快AI的深度應(yīng)用，培育壯大AI產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟發(fā)展注入新動能。

三、AI投融資情況

（一）從全球看AI領(lǐng)域融資情況

2021年，全球AI領(lǐng)域融資金額實現(xiàn)了翻倍，達到668億美元，超過2019年和2020年全球AI領(lǐng)域融資金額的總和；在融資數(shù)量上，達2841筆，同比增長16%。2022年上半年，全球AI領(lǐng)域融資金額共計274億美元，融資數(shù)量達到1579筆，增速相比2021年有所放緩，但AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)仍廣受資本市場關(guān)注。如美國基因組工程公司Synthego于2022年2月獲得2億美元融資；美國自動駕駛公司Cruise于2022年2月獲得15億美元融資，用于自動駕駛卡車、Robotaxi等領(lǐng)域的技術(shù)拓展；知名AI生成圖像公司StabilityAI獲得1.01億美元融資，用于加速開發(fā)面向全球消費者和企業(yè)用例的圖像、語言、音頻、視頻、3D等開放AI模型。

（二）從我國看AI領(lǐng)域融資情況

我國AI領(lǐng)域近10年融資情況如圖1所示。自2010年以來，AI行業(yè)融資金額處于增長趨勢，2019年后增長迅速，2021年融資金額達到3996億元；從融資數(shù)量看，在2018年達到巔峰1185筆，2019年、2020年數(shù)量雖略有下降但仍保持較高數(shù)量水平，2021年又增長至1132起。

從融資輪次看，獲得融資較多的是種子天使輪以及A輪這樣的初創(chuàng)公司，最高峰時兩者占比一度達到76%，但隨著我國經(jīng)濟發(fā)展和科技進步，AI行業(yè)在得到發(fā)展之后，早期投資的比重持續(xù)大幅下降，到2021年兩者占比已降至51%，而B輪、C輪等投資比重不斷增大。最近幾年，IPO與IPO上市后融資占比逐漸增大，2021年占比達4%。這一方面是因為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展數(shù)年后，部分公司進入成熟期，開始走向二級市場；另一方面是因為我國最近幾年加快多層次資本市場建設(shè)，相繼推出科創(chuàng)板、北京產(chǎn)權(quán)交易所等。

從產(chǎn)業(yè)鏈角度分析，我國AI行業(yè)融資偏重于應(yīng)用層，占比最高時超過60%，但呈下降趨勢，2021年占比為53.4%。隨著我國對技術(shù)原創(chuàng)的重視，提出全面打造原創(chuàng)技術(shù)策源地，實現(xiàn)高水平科技自立自強，AI基礎(chǔ)層融資加快，占比從2019年16.6%提高到2021年的21.7%。

（三）從投資機構(gòu)看AI領(lǐng)域融資情況

我國AI產(chǎn)業(yè)最活躍的投資方前十名為紅杉中國、IDG資本、真格基金、五源資本、騰訊投資、英諾天使基金、創(chuàng)新工場、深創(chuàng)投和聯(lián)想之星。截至2021年底，紅杉資本AI投資199次位居榜首，IDG資本AI投資150次位居第二，真格基金AI投資131次位居第三。

紅杉資本AI領(lǐng)域最早一筆投資為2007年投資“凌動智行”的交通出行公司，之后從2011年便開始了不間斷投資，僅2021年就投資59次。紅杉資本偏向A輪投資，2011-2021年間投資A輪公司高達81次，占總事件數(shù)量的41%。投資成功的案例，如2014年A輪投資的依圖科技，現(xiàn)已成為“AI四小龍”之一；2015年天使輪投資的第四范式，如今已成為新一代獨角獸企業(yè)；2015年種子輪投資的智能芯片公司地平線，現(xiàn)已成為行業(yè)代表公司。

IDG資本從2014年開始關(guān)注AI，2011-2013年總計投資6次，而2014年達到9次，此后不斷加大投資，截至2021年底，總計投資145次。IDG資本偏向行業(yè)應(yīng)用層和基礎(chǔ)層，分別投資81次和33次。投資成功的案例，如早期投資的商湯科技已成為“AI四小龍”之一；參與投資的A輪公司美圖秀秀、小鵬汽車已成為行業(yè)代表性企業(yè)；投資的特斯聯(lián)、壁仞科技、思謀科技、數(shù)瀾科技等公司現(xiàn)已成為業(yè)內(nèi)獨角獸企業(yè)。

真格基金在AI領(lǐng)域的第一筆投資開始于2010年，2014-2018年迎來投資高峰期，截至2021年底總投資事件數(shù)為131起。真格基金投資偏向種子天使輪公司和A輪公司，分別達到61次、57次，合計占比91%。投資成功的案例，如云天勵飛、禾賽科技、依圖科技、地平線已成為行業(yè)獨角獸企業(yè)，格靈深瞳于科創(chuàng)板上市。

為搶抓人工智能發(fā)展的重大機遇，除了各大投資機構(gòu)紛紛將人工智能作為當下和未來的投資重點外，一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，諸如騰訊、阿里、百度等公司也加入其中進行布局。截至2021年底，騰訊在國內(nèi)投資AI數(shù)量最多，共計82家；其次為小米系（包括小米長江產(chǎn)業(yè)基金以及順為資本等），共計投資81家；百度投資64家；阿里投資48家；京東、字節(jié)和美團相對較少，分別投資38家、18家和11家。從投資數(shù)量上看，小米、騰訊和百度位列前三，小米系投資113筆，騰訊投資110筆，百度投資95筆。

四、我國AI產(chǎn)業(yè)分布情況

根據(jù)IT桔子《中國人工智能創(chuàng)投數(shù)據(jù)報告》，截至2021年底，我國泛人工智能公司共計7362家，具體情況如圖2所示。

從新增數(shù)量看，2010年以前新增AI公司892家；2010-2017年間每年新增數(shù)量呈上升趨勢，2015年新增1089家，但2018年后新增數(shù)量呈下降趨勢。雖然在2018年后國家和省市層面紛紛發(fā)布相關(guān)支持政策，但由于AI行業(yè)技術(shù)達到相對高原狀態(tài)以及激烈的市場競爭，AI創(chuàng)業(yè)公司新增數(shù)量急劇下降。從地區(qū)分布看，截至2021年底，北京共計1878家，占比26%；廣東為1623家，占比22%；上海為1192家，占比16%，三者合計占比64%，形成絕對的第一梯隊。浙江和江蘇分別有693家和546家AI公司，成為第二梯隊。以四川、山東、福建、湖北、安徽為代表的第三梯隊，均擁有百家以上AI公司。

我國AI視覺應(yīng)用領(lǐng)域占據(jù)市場規(guī)模較大的廠商包括商湯科技、曠視科技、云從科技、依圖科技、?？低暋⒅腔垩劭萍肌⒋笕A股份等；語音語義應(yīng)用領(lǐng)域占據(jù)市場規(guī)模較大的廠商包括科大訊飛、拓爾思、小i機器人、百度網(wǎng)訊、捷通華聲、云知聲、神州泰岳、阿里云等；人工智能算法學習平臺領(lǐng)域占據(jù)市場規(guī)模較大廠商包括第四范式、阿里云、百度、騰訊云、金山云、九章云極、探智力方、新華三、東軟等。

五、AI技術(shù)進展情況

（一）全球AI專利情況

全球AI專利申請數(shù)量在2010-2020年間呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢，2020年達59780項；授權(quán)數(shù)量在2010-2018年逐年增長，2019年出現(xiàn)下降，2020年為14562項，具體情況如圖3所示。

從全球AI專利申請量看，我國位列第一，占比66.54%；第二位是美國，占比20.49%；韓國和日本排名第三和第四，占比分別為5.0%、4.13%。從專利類型看，全球有18.12萬項AI申請專利為發(fā)明專利，占申請總量的93.15%；實用新型專利和外觀設(shè)計專利申請量分別為4.3萬項和0.36萬項，占比分別為6.57%、0.27%。全球AI前十大熱門技術(shù)詞包括語音識別、機器學習模型、數(shù)據(jù)處理、攝像機、醫(yī)學圖像、識別方法、儲存器、控制系統(tǒng)、計算機設(shè)備、檢測裝置。全球AI專利申請量排名靠前的公司有百度、IBM、華為、平安科技公司、國家電網(wǎng)公司、三星電子、LG、谷歌等。

（二）我國AI專利情況

廣東為我國申請AI專利數(shù)量最多的省份，累計達32538項，北京、江蘇、浙江、上海申請AI專利量也均超過1萬項。當前國內(nèi)創(chuàng)新主體紛紛展開AI專利布局，不斷增強市場競爭實力。例如，百度公司在深度學習、智能云和智能駕駛等多個領(lǐng)域繼續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢；寒武紀、浪潮和華為在智能芯片領(lǐng)域展現(xiàn)了充分的專注度和科研實力；清華大學、浙江大學等高校在計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域投入更多研發(fā)資源，成為基礎(chǔ)攻關(guān)的重要力量。

（三）全球AI主要廠商比較

在AI基礎(chǔ)硬件產(chǎn)品方面，擁有自研加速芯片是提升AI計算性價比的核心競爭力，谷歌（TPU）和華為（Ascend）處于領(lǐng)先地位。在AI開發(fā)服務(wù)類產(chǎn)品方面，高效、簡便、支持各種硬環(huán)境的端、云協(xié)同、軟硬件方案是各云家的競爭主戰(zhàn)場，目前AWSSageMaker一枝獨秀，是最受歡迎的云端開發(fā)平臺，功能強大、簡單易用，成為第一個真正意義上的機器學習IDE；谷歌利用TensorFlow、TPU、AutoML以及強大開源項目和影響力，成為AI云平臺的另一個巨頭；華為通過ModelArts、HiLens整合輸出全棧（昇騰+鯤鵬）能力，有望成為國內(nèi)最強平臺。此外，阿里飛天AI/PAI，與大數(shù)據(jù)平臺對接順暢；百度自動學習EasyDL功能豐富易用，AIStudio提供免費GPU資源，對初學者很友好。在AI應(yīng)用服務(wù)類產(chǎn)品方面，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，基本能力趨同，沒有明顯的領(lǐng)先者，目前出現(xiàn)的“可復(fù)制性強”的垂直領(lǐng)域服務(wù)有Finance（欺詐檢測）、Medical等。在語音語義類服務(wù)方面，國內(nèi)廠商多以中英文為主，國際競爭力較弱。具體情況如表1。

（四）AI技術(shù)的未來趨勢

AI技術(shù)總趨勢是實現(xiàn)智能自動化，這里“智能=記憶+感知+預(yù)測+推理和規(guī)劃+執(zhí)行”。記憶包括數(shù)據(jù)的采集（如數(shù)字化，IoT）、傳輸（網(wǎng)絡(luò)、internet）和存儲查詢（數(shù)據(jù)湖、搜索引擎）；感知包括視覺（圖像分割/檢測/分類/三維重建）、語音（語音識別/合成、聲紋識別）和語義（理解、問答、摘要/寫作、機器翻譯）。目前，記憶和感知已基本由機器完成，如何實現(xiàn)預(yù)測、推理、規(guī)劃和執(zhí)行已經(jīng)成為AI的技術(shù)熱點。預(yù)測包括預(yù)測學習、元學習；推理和規(guī)劃包括決策、博弈論；執(zhí)行包括機器人、智能體等。

算法從技術(shù)密集型向計算密集型發(fā)展。在視覺方面，安防監(jiān)控由檢測識別人/車/物/動作，擴展到事件和規(guī)范；自動駕駛可通過構(gòu)建高精地圖和仿真平臺，解決邊角問題；在語音方面，能識別多人、多語言、多背景的復(fù)雜場景，合成個性化、有感情、帶圖象的語音；在語義方面，可實現(xiàn)在海量無標注文本上預(yù)訓練；在決策/規(guī)劃方面，包括增強學習、對抗學習、預(yù)測學習，規(guī)劃交通、物流、投資等。

深度學習框架向平臺演進。AI框架之爭已經(jīng)結(jié)束，TensorFlow和PyTorch是未來幾年最主流的深度學習框架，從最初的深度學習訓練延伸到數(shù)據(jù)準備、分布式訓練、多硬件多系統(tǒng)部署、機器編譯、多編程語言支持等，已形成平臺之勢，且圍繞這些框架的生態(tài)系統(tǒng)（軟件、硬件和開發(fā)者）也實現(xiàn)了迅猛發(fā)展。

區(qū)塊鏈和5G賦能AI。區(qū)塊鏈方面，智能合約、透明、激勵、無篡改可催生保護數(shù)據(jù)共享平臺；通過區(qū)塊鏈去中心化和激勵機制可共享AI空閑計算資源，降低計算成本；AI算法、模型、數(shù)據(jù)和工具可作為區(qū)塊鏈節(jié)點，互通互學，推動通用AI發(fā)展。5G方面，高速高帶寬和低延遲，極大地推動了自動駕駛、AR/VR，視頻等應(yīng)用爆發(fā)式增長。

未來增長將聚焦在超大型云數(shù)據(jù)中心，超大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)、云將逐步取代企業(yè)級數(shù)據(jù)中心。自研芯片成為大勢所趨，可發(fā)展大芯片、大機器、大機器+大芯片的一體機、大集群等產(chǎn)業(yè)。同時，邊緣計算場景快速涌現(xiàn)。以MRAM、PCRAM、ReRAM為代表的新內(nèi)存技術(shù)亦將受到廣泛關(guān)注。

（五）AI發(fā)展帶來變革

AI作為一種新興顛覆性技術(shù)，正在釋放科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，深刻地改變著人類生產(chǎn)生活方式和思維方式，對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步等方面將產(chǎn)生重大而深遠的影響。如就業(yè)方面，MGI研究發(fā)現(xiàn)，從長遠看AI不會對凈就業(yè)產(chǎn)生重大影響，預(yù)計到2030年，對AI的額外投資可貢獻5%的就業(yè)，創(chuàng)造的額外財富將提高12%的就業(yè)率。在技能層面，MGI模擬計算表明，重復(fù)性任務(wù)和少量以數(shù)字技術(shù)為特征的崗位需求可能會從總就業(yè)占比的40%下降到2030年的不到30%；而對非重復(fù)性活動或高水平數(shù)字技能的工作崗位的需求份額將從大約40%上升到超過50%。這種轉(zhuǎn)變可能導致工資差異的拉大，需要高水平數(shù)字技能的非重復(fù)性工作的工資總額占比大約上漲13%，而重復(fù)性和低數(shù)字技能類別的工人會遇到工資停滯甚至減少。在國家層面，將自己定位為AI領(lǐng)導者的國家，可以獲得額外20%-25%的經(jīng)濟效益，而新興經(jīng)濟體可能僅增加5%-15%。

六、小結(jié)與建議

無論從政策支持，還是AI融資和技術(shù)發(fā)展的角度看，AI發(fā)展迎來了新的熱潮。但由于嚴重依賴數(shù)據(jù)輸入和計算能力的AI，距離真正的人類智能還有很大差距；加之AI場景方案的難以復(fù)制性以及企業(yè)AI人才極度匱乏等方面的原因，在可預(yù)見的未來，AI仍將主要起到輔助人類工作而非替代人類的作用，大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用仍需時日。為此，就我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出如下建議。

一要久久為功。AI產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展需要基礎(chǔ)支持層技術(shù)的突破，如大芯片研發(fā)、深度學習算法創(chuàng)新和云平臺建設(shè)等，而這些并非一朝一夕可以完成。雖然從專利數(shù)量、企業(yè)數(shù)量等方面對比，我國與美國在AI領(lǐng)域的差距不大，但科技創(chuàng)新的突破，時常不是靠“眾數(shù)”推動，而是依賴頂尖人才帶動。如2022年人工智能全球最具影響力學者榜單——AI2000中，美國入選學者及提名學者的數(shù)量高達1146人次，占比57.3%；而我國為232人次，占比僅11.6%。基于此，當前不論是在國家層面還是省市級層面，對于AI發(fā)展都不應(yīng)急功近利，在支持政策上過多設(shè)置產(chǎn)值、企業(yè)數(shù)量等指標，而應(yīng)加大研發(fā)投入和相關(guān)人才培養(yǎng)力度，注重提升自主創(chuàng)新能力；致力于關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推進類人腦計算機、深度學習等前沿理論研究和技術(shù)創(chuàng)新，扭轉(zhuǎn)技術(shù)路徑跟隨以及產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)受制于人的被動局面，形成自主可控、自立自強的AI產(chǎn)業(yè)體系。

二要重視基建。統(tǒng)籌規(guī)劃以通信網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、計算系統(tǒng)、一站式開發(fā)平臺等為核心的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升數(shù)據(jù)中心跨網(wǎng)絡(luò)、跨地域數(shù)據(jù)交互能力，引導數(shù)據(jù)中心集約化、規(guī)?；?、綠色化發(fā)展，保障AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展算力需求。建設(shè)面向人工智能訓練的大數(shù)據(jù)實驗室，構(gòu)建大規(guī)模人工智能數(shù)據(jù)資源庫。建立并完善基礎(chǔ)共性、互聯(lián)互通、行業(yè)應(yīng)用、安全服務(wù)、隱私保護等技術(shù)標準，鼓勵人工智能領(lǐng)域的國內(nèi)標準化組織、行業(yè)組織、企業(yè)參與國際標準化工作，推進自主人工智能相關(guān)標準國際化。

三要場景創(chuàng)新。圍繞高端高效智能經(jīng)濟培育、安全便捷智能社會建設(shè)、國家重大活動和重大工程等打造重大AI場景。鼓勵在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，促進智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展。在城市管理、交通治理、生態(tài)環(huán)保、醫(yī)療健康、教育、養(yǎng)老等領(lǐng)域持續(xù)挖掘人工智能應(yīng)用場景機會，開展智能社會場景應(yīng)用示范。在亞運會、全運會、進博會、服貿(mào)會等重大活動和重要會議舉辦過程中，拓展人工智能應(yīng)用場景，為人工智能技術(shù)和產(chǎn)品應(yīng)用提供測試、驗證機會。鼓勵在戰(zhàn)略骨干通道、高速鐵路、港航設(shè)施、現(xiàn)代化機場等重大建設(shè)工程中運用人工智能技術(shù)，提升重大工程的建設(shè)效率。

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（作者單位：浙江省國有資本運營有限公司國資研究院）