2020倒計時 AI大潮下的中國「智」變

來源：內容來自新華社，謝謝。

兩年後，2020年，對於國內人工智慧產業發展來說，將是一個重要的目標時間節點。按照國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》，未來人工智慧產業發展將分三步走，「第一步，到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮鬥目標」。

現在，在規劃第一步目標節點前夜，國內AI產業發展究竟發展到了怎麼樣的程度？近日，國家發展改革委經濟體制與管理研究所「史煒工作室」和人民郵電報社組織國內主要人工智慧企業和專家，進行了產業化應用和解決方案研討。

17% 新賽道里的中國份額

諮詢機構麥肯錫在它最新的一份人工智慧發展報告《人工智慧，下一個數字前沿》（下稱《報告》）中給出了一組量化的數字——目前，在人工智慧領域的投資中，美國公司佔了所有AI 投資的 66%。中國則佔了 17%，排在第二位。

《報告》指出，包括谷歌、微軟、百度等在內的科技企業在人工智慧上的花費在 200 億至 300 億美元之間，其中 90%用於研發和部署，10%用於AI 收購。語音識別是最受歡迎的投資領域之一，計算機視覺是獲投資最多的子領域。

「史煒工作室」創辦人史煒教授表示，資本追捧的方向往往是產業間競爭的焦點。圍繞上述領域，企業間不同的投入策略，使得人工智慧產業進一步分化、裂變，也使產業發展方向有了更多的可能。

新華網了解到，在國際上，亞馬遜正在致力於語音識別，Salesforce對虛擬代理和機器學習做了大量的投入；特斯拉和豐田聚焦於工業機器人、自動駕駛領域；IBM投資30億美元發力認知計算；GE和西門子則等把關注點放在工業4.0上。

在國內，無論是傳統 ICT企業，還是風頭正勁的新興互聯網企業，都已經開始對人工智慧進行戰略或業務上的布局。華為和寒武紀聯合研發的麒麟970晶元已經邁出了人工智慧處理器及其上層軟體商用的第一步；聯想，在去年的Tech World創新大會上，其CEO楊元慶表示，聯想將堅持智能驅動的「設備+雲」「基礎設施+雲」的戰略，為用戶和企業AI研發及應用賦能；以語音為核心技術的人工智慧企業科大訊飛則實現了單點突破；據不完全統計，在過去幾年裡，百度至少投資了15億美元在人工智慧領域，近景，其人工智慧技術已經顯著拉動了信息流和金融等業務的增長，遠景，智能硬體平台 Duer OS和智能汽車平台阿波羅（Apollo）則著眼於未來布局；5年前，啟動ET大腦項目的阿里巴巴，目前其ET大腦平台已經開始在城市、工業、醫療、環境等多個維度落地；在2016年啟動AI Lab (騰訊人工智慧實驗室)的騰訊，將在遊戲、內容、社交及工具平台型AI四個方向進行發力……

目前，國內的人工智慧產業發展已經形成了龍頭企業牽引的格局。

能否彎道超車 尚需生態群體突破

需要在強調的是，未來國內人工智慧產業在國際競爭和產業落地上，仍需在技術創新和應用落地等多個維度形成生態性整體突破。

在技術維度，人工智慧技術並不是一個單點技術，而是一個複雜的生態技術群。此前，諮詢機構IDC發布了《中國人工智慧生態體系研究報告，2017》，該報告指出，完整的人工智慧產業鏈條，應該由基礎支撐層、核心技術層和產品應用層組成，包括及基礎晶元、雲計算、大數據、自然語言處理、知識庫生成、知識圖譜、文本分析、視頻分析、圖像識別等等。事實上，推動整個人工智慧領域進步的，依然是基礎支持層和核心技術層的發展，而真正掌握人工智慧領域話語權的，依然是在這兩個領域已經取得領先地位的企業或研究機構。

業內人士分析，在國內，儘管華為+寒武紀的組合已經在人工智慧晶元領域實現了商用的突破；百度的智能硬體平台Duer OS和智能汽車平台Apollo已經開源，但是相對英特爾、英偉達、高通等國際晶元巨頭和谷歌、亞馬遜等平台巨頭，國內仍然存在著不小的差距。

在應用維度，IDC預測，未來，所有B2B、B2C的業務都將全面的應用人工智慧來獲得更多收益。但實際上，這並不一個容易實現的目標。一方面，人工智慧應用的落地，依賴於數字化基礎，並且通常必須使用大量的數據進行訓練，這也意味著一個成功的人工智慧項目要求相應機構組織必須擁有強大的內外部數據資源整合能力，而這恰恰是目前行業應用落地所遇到的最大障礙。

需要強調的是，近幾年來在「兩化融合」「寬頻中國」「互聯網+」「智慧城市」等一系列國家戰略和專項行動的推動下，我國的信息化、數字化進程正在加速。國際電信聯盟（ITU）發布的《衡量信息社會報告（2017）》，對176個國家和地區ICT發展和應用情況進行評估。報告顯示，2017年我國IDI指數排名第80位，同比小幅上升（2016年排名83位），IDI分值增幅位居全球第10位。社會數字化水平的提高則意味著人工智慧未來將有更多的應用場景。

研究表明，數字化程度每提高10%，人均GDP增長0.5%至0.62%。依託數字中國建設，智能製造、智慧城市、互聯網+等已經領域培育了一批新增長點，消費、生產市場呈現強勁增長勢頭，人工智慧或將為各個行業尤其是實體經濟轉型升級提供全新視角。

史煒表示，未來，人工智慧技術能否能成為我國經濟動力變革的新引擎之一，關鍵在於產業應用落地。人工智慧的發展應該關注實體經濟，尤其是智能製造。此外，他強調，針對當前人工智慧「熱」，以及有效實現人工智慧產業落地，應對人工智慧有客觀、科學、清醒的認識與理解。他建議，未來，要客觀地把握區塊鏈技術在智能製造和新型服務業中的應用方式和路徑；要準確把握人工智慧在智能製造中的產業落腳點、技術方案和應用模式；要超前研判和解決人工智慧產業落地的政策瓶頸和體制障礙；要通過調查研究，準確定位當前智能製造中最適宜優先發展的產業是哪些，抓龍頭；要進一步探索人工智慧產學研一體化的發展模式；要在智能製造中，實踐大數據的應用及解決方案；要超前掌握5G對人工智慧產業化的助推作用，特別是「兩化融合」的落地方案；最終圍繞智能製造，形成人工智慧技術+大數據+區塊鏈+5G的整體技術驅動合力。

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