中國人工智慧2030規劃即將發布 國家間AI較量正式拉開序幕

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中國人工智慧2030發展規劃和重大項目規劃即將發布，以政府為主導的國家間AI較量正式拉開序幕，以百度、科大訊飛為代表的中國人工智慧公司將把更多資源投入到與西方對手在該領域主導權的競爭中。

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在近日舉行的2017世界智能大會上，科技部部長萬鋼表示，新一代人工智慧發展規劃和重大項目規劃即將發布，這將是中國面向2030年的人工智慧發展規劃。

規劃將強調在四個關鍵領域的問題：人工智慧能力建設、人工智慧技術的應用、強化政策儲備來應對人工智慧帶來的風險（比如就業問題）以及國際合作。

此前普華永道在大連夏季達沃斯論壇發布的全球人工智慧報告指出，中國和北美將是兩個最受益於人工智慧的地區。中國很有可能是人工智慧發展的最大贏家，到2030年，中國經濟會因此增長26%。

北美地區則預計獲得14.5%的經濟增長，二者的總收益相當於10.7萬億美元，佔據全球增長比例的70%。由此，以政府為主導的國家間AI較量正式拉開序幕，以百度、科大訊飛為代表的中國人工智慧公司將把更多資源投入到與西方對手在該領域主導權的競爭中。

投資飆升應用加速落地

中國人工智慧更加「開放」

參加2017世界智能大會的不僅有西門子、微軟、索尼等國外企業，更少不了百度、京東、科大訊飛等國內頗具實力的大型互聯網企業參與，亦有徐工、海爾等向人工智慧轉型的傳統工業企業，以及諸如一飛智控、天地偉業等專註於無人機、安防相關垂直領域的企業。

與此同時，一大批人工智慧應用成果相繼落地：百度雲驍無人駕駛汽車、京東物流配送機器人、一飛智控農藥噴洒直升機、科大訊飛的智慧服務助手曉曼……

今年以來，中國人工智慧給人感受最深的就是「開放」。比如上半年，百度相繼開放了DuerOS操作系統、通過「阿波羅計劃」開放了自身智能駕駛平台，科大訊飛亦於此前將語音技術資源進行開源。

開源之後，企業可以利用更多外部開發者來對自身技術進行修訂和優化，很大程度上減少研發成本。更為重要的是，開源將對中國人工智慧水平地提升產生積極促進作用。

就全球而言，開放也正在成為一種趨勢。微軟、亞馬遜、谷歌等科技巨頭企業均開源了自身的人工智慧技術平台。

自2014年以來，國內人工智慧逐漸進入爆發期，人工智慧企業大量增長，一系列人工智慧領域的創業公司和投融資機構進入大眾視野。

來自CB Insights數據顯示，2010年僅有61家人工智慧企業獲得融資，但在2016年共有522家人工智慧創業公司拿到融資，隨之而來的投資金額也一路飆升至50億美元（約339億人民幣）。

截止到2016年底，人工智慧產業市場規模已經增長至95.6億元，年均複合增長率高達40.25%。在「開放」的策略下，中國人工智慧的技術水平和商業化進程有望進一步提升。

革命尚未成功中國人工智慧

發展還面臨哪些問題？

中國人工智慧雖然正經歷急速爆發期，但仍處於發展的早期階段，面臨著不少發展瓶頸。目前來看，至少需要解決三個方面的問題。

第一，數據開放和標準化程度不高。儘管中國科技巨頭能通過其專有平台獲得數據，但是在創建一個標準統一、跨平台分享的數據友好型生態系統方面，中國仍落後於美國。政府資料庫的開放有助於創新，但中國政府數據開放程度有限。

由互聯網之父蒂姆·伯納斯·李（Tim Berners-Lee）創辦的萬維網基金會（World Wide Web Foundation）公布的「開放數據晴雨表（Open Data Barometer）」顯示，英國、加拿大、法國、美國、韓國在數據開放方面領先，中國只排在了71位，比上一年度下降了15個名次。

雖然上海在國內表現出色，但是中國總體上各類型的數據開放程度和質量，在國際上依然處於落後的狀態。

第二，基礎演算法研究人才嚴重不足。應用層面而言，中國的演算法發展程度與其他國家並無太大差距，但中國在基礎演算法研發領域仍遠遠落後於英美同行。美國半數以上的數據科學家擁有10年以上的工作經驗，而在中國，超過40%的數據科學家工作經驗尚不足5年。

目前，中國只有不到 30 所大學的研究實驗室專註於人工智慧，輸出人才的數量遠遠無法滿足人工智慧企業的用人需求。

人工智慧領域的專業人才供求失衡更嚴重，供求比例接近一比十，不少企業紛紛考慮在海外，特別是在北美本地招募開發、研究人員。

第三，支撐人工智慧的GPU等硬體基礎設施薄弱。高運算速度的計算技術是發展尖端人工智慧技術的重中之重。

長期以來，中國部分類型的高端半導體幾乎完全依靠進口，以晶元為例，現在中國每年要花2000多億美元進口晶元。人工智慧基礎設施的建設決定著人工智慧解決方案能否實現大規模商業化。

「彎道超車」時間窗口打開

警惕投資過度和泡沫破裂

在這個全球人工智慧熱度飆升的時間節點，國內人工智慧也發展到臨界點，迎來「彎道超車」的歷史機遇。

當前的人工智慧正顯示出新的特徵：大數據上的深度學習與自我訓練結合的綜合進化技術發軔，基於網路的群體智能開始萌芽，跨媒體推理已經興起，無人系統迅速發展和人機混合增強智能的演進。

中國新一代人工智慧的技術與軟體方向圍繞大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能和自主智能系統進行，最終應用在智能城市、智慧醫療、智能製造等領域。

與國際相比，中國在人工智慧方面已有很多發展，比如中國的人工智慧論文數量很多，數據量極為龐大，正在向雲端和終端「兩端」轉化，行業應用也達到一定層次和需求。

不過中國人工智慧面對的挑戰也不言而喻，包括技術研究的論文質量有待商榷，人才缺口等問題同樣需要重視。

總體而言，中國人工智慧正處於「泡沫化」的過程，適當的泡沫化有助於人工智慧的發展。中國人工智慧要想獲得長足發展，需要相應的發展戰略助其開拓空間，以及恰當的規範加以引導，否則可能出現投資過度、供應過剩甚至泡沫破裂的風險。至於如何解決這些問題，這就要真正考驗政府和整個行業的智慧了

【科技雲報道原創】

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