人工智慧：加速向未來

「加強新一代人工智慧研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進『互聯網+』。發展智能產業，拓展智能生活。運用新技術、新業態、新模式，大力改造提升傳統產業。」在2018年政府工作報告中，第二次被寫進報告的人工智慧「戲份更足了」。

目前，人工智慧已經成為國家發展戰略，去年7月，國務院下發的《新一代人工智慧發展規劃》中明確闡述，到2030年，中國人工智慧理論、技術與應用總體超越平均水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

如今，人工智慧正在中國大地上全面開花，書寫著一個嶄新的智能時代。無論是人工智慧晶元、智慧醫療還是智能化的工業機器人，人工智慧迎來了在中國發展的黃金時期，也向世界宣告，人工智慧領域的中國力量正在崛起。

未來工廠：人機搭配幹活不累

在平昌冬奧會閉幕式上，人工智慧機器人像一根畫筆，描繪了一道華麗的「未來秀」，流光溢彩的北京8分鐘驚艷了世人。24台人工智慧機器人、24名舞蹈演員的龐大陣容，協調一致的人機交互表演，在世界範圍內尚屬首次。

這24台人工智慧機器人由瀋陽新松機器人自動化股份有限公司的技術團隊設計製造並調試，「在人機互動的人工智慧機器人方面，我們團隊本身就有著比較豐富的經驗，做了充足的準備，因此才圓滿完成了任務。」演算法工程師趙勁超說。

「人機交互是人工智慧在製造業中的重要組成部分之一。」該公司技術總監徐方告訴科技日報記者，「在未來的工廠中，裝配車間里將會出現工人與具有一定思維能力的工業機器人合作的場景。比如，之前需要兩名工人配合完成的工序，隨著機器視覺、手勢識別等技術的發展，將會逐步變成人與機器人來協作完成。」

事實上，人工智慧技術可以應用在製造業的各個環節當中。以產品質量檢測為例，過去很多產品只能依賴經驗豐富的工程師進行判斷，判斷規則也比較複雜。在引入人工智慧技術後，效率可以得到大幅提升。在去年召開的一次人工智慧會議上，百度就與北京首鋼合作，現場展示了利用人工智慧技術對鋼板質量進行檢測，準確率達到了99.98%，與人工檢測的結果非常相近。

在《中國製造2025》的計劃當中，明確指出製造業是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。而人工智慧技術的廣泛應用，顯然可以助力我國製造業向智能製造轉型，從製造大國進一步升級為製造強國。

智能晶元：持續發力佔據不敗之地

如果說北京8分鐘展示了我國在人工智慧領域的實力，那麼在智能晶元上的突破則更令國人興奮不已。

早在2016年，脫胎於中科院計算所的寒武紀科技有限公司就發布了全球首款商用深度學習專用處理器寒武紀1A，該產品已經在華為各系列旗艦產品上得到了應用，寒武紀也得到了1億美元的A輪融資，成為國內首個人工智慧晶元領域的獨角獸企業。

在接受科技日報記者採訪時，該公司創始人之一陳雲霽博士表示，2018年寒武紀會在雲端人工智慧晶元上發力，重點解決雲計算平台和大數據中心的高速人工智慧處理問題，如果說2017年，寒武紀深度學習處理器已經走進了普通人的生活，那麼未來，寒武紀將努力向每個人生活中離不開的智能幫手努力。

「我國在這次人工智慧晶元的競爭中有著很好的機會，與國際同行站在了同一起跑線上。」陳雲霽介紹說，在深度學習專用處理器領域，中科院計算所的寒武紀科研團隊在國際上起步最早：第一個深度學習處理器架構、第一個多核深度學習處理器架構、第一個深度學習處理器晶元都來自寒武紀團隊。

除了寒武紀科技外，近一段時期AI晶元領域融資動作不斷。深鑒科技、杭州中天微、商湯科技、Think Force等AI公司或團隊都獲得了資本的青睞，其中有的企業創立還不足一年。

雖然取得了一定的成就，陳雲霽也提醒業界，AI領域技術的競爭非常激烈，哪怕一個決定的錯誤都可能導致掉隊。「要想在國際長期的深度學習處理器競賽中持續領先，產學研的結合非常關鍵。論文變成技術，技術變成產品，產品磨合中再形成論文，這個循環轉得越快，就越有機會。」

發展前景：與實體經濟開始緊密融合

人工智慧尤其是深度學習對數據的需求非常龐大，而中國有著7億多使用中文的網民，所產生的數據對於訓練機器學習、訓練人工智慧模型等領域具有深刻的意義。

「相比美國、英國等其他國家，我國人工智慧產業的發展和實踐具備更好的土壤，無論是推廣還是普及都具有一定優勢。」中國信息通信研究院政策與經濟研究所主任工程師秦業告訴科技日報記者，2018年將是人工智慧技術與實體經濟開始實質性融合的一年，更多具備人工智慧特徵的產品和服務，將在這一年裡深刻影響傳統生產和生活領域。

「人工智慧晶元方面，我國在體系結構以及神經網路晶元的設計方面已經取得了進展，這使得自主可信的人工智慧終端成本大幅降低。」秦業說，「如家電、手機、無人機、工業終端等都將廣泛地出現人工智慧的身影。」

「近期，我國人工智慧在醫療方面的應用也有了實質性進展，可以應用的病種包括食道癌、肺癌、糖尿病視網膜病變等。」秦業說，「從效果上看，人工智慧技術的應用顯著地提高了人工閱片的速度，降低了對專家醫生的依賴程度，這對中小城市醫療能力的提升具有很大的意義。」

在智能製造方面，質量檢測、工藝優化、故障診斷等環節將成為2018年人工智慧向製造業滲透的重要突破口，在冶金、石化、機械等行業將出現一系列相對成熟的解決方案。

此外，以人臉識別、語音交互為核心技術手段的安防、家居產品等也將進一步普及推廣。

「我國人工智慧技術應用雖然量大面廣，但是應用的程度總體來說還比較初級，企業應用人工智慧的技術門檻相對較高，這需要政府加強引導產業界在人工智慧晶元、基礎工具、開源平台、技術標準等方面加強攻關，逐步形成協作共享的人工智慧技術與產品生態。」秦業說。

（本文刊發於《科技日報》3月10日5版）

編輯：陳瑩

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