产业实践加速人工智能发展

2017年3月，“人工智能”首次被写进《政府工作报告》；7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能发展上升至国家战略；2018年10月31日，中共中央政治局专门就“人工智能发展现状和趋势”举行第九次集体学习，这是中央最高领导层首次专门以人工智能为学习主题。在这样的历史条件下，如何以产业实践推动人工智能快速发展，成为摆在我们面前的重要课题。

一、人工智能及其发展

从广义上讲，人工智能是人类赋予机器以自主行动能力的行为，它不是一个固有或先验的学科分支，其跨学科属性决定了它并不能被单一学术体系或科学技术所完全囊括。清华大学人工智能研究院院长张钹院士认为，“智能”包含三个成分：perceive（感知）、rational thinking（理性思考） 和 taking action（采取行动），人工智能技术就是一个智能体通过感知周围的环境，进行思考并采取行动来最大化实现某些目的的方法[1]。

1.我国人工智能的发展历程

我国人工智能起步较晚，1978年改革开放后，著名数学家、中科院院士吴文俊提出利用机器证明与发现“几何定理机器证明”；1981年我国人工智能学会（CAAI）成立；进入21世纪后，国家以部委课题等形式进行了更多的人工智能研究。近几年，我国陆续发布了《中国制造2025》《机器人产业发展规划（2016-2020年）》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和《新一代人工智能发展规划》等文件，并先后承办了世界人工智能大会、世界机器人大会等国际会议。清华大学等国内知名高校纷纷成立人工智能研究机构，制订相关课程和研究方向。2017年，我国人工智能市场规模达237.4亿元，同比2016年增长了67%；截至2017年底，我国约超过20万名科技人员从事人工智能相关领域研究与应用。《新一代人工智能发展规划》中预计，到2020年我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，2020年、2025年和2030年人工智能核心产业规模预计分别超过1500亿元、4000亿元和1万亿元，带动相关产业规模分别超过1万亿元、5万亿元和10万亿元[2]。

2.国际比较

全球视野下，人工智能技术仍在加速发展。目前，美中两国是人工智能发展的领跑者，综合实力美国稳居第一，日本、英国和加拿大等国也处在人工智能高速发展阶段。与美国相比，我国更加关注专用领域，创新活力相对明显，美国更加注重基础研究，产业培植较为深厚。人才方面，我国杰出人才数量仅为美国28536人的29.83%；论文和专利方面，截至2017年底，我国人工智能论文总数达到36.96万篇，论文和专利数均超过美国，位列世界第一，但学科分布全面性、被引用次数和科技含量尚不及美国。企业数量方面，截至2018年6月，全球监测到人工智能企业共4925家，美国拥有2028家，我国（不含港澳台）拥有1011家，中美两国的人工智能企业总数超过全世界人工智能企业总数的60%，其中，北京是全世界人工智能企业最多的城市，共有395家。人工智能领域投融资方面，2017年全球总规模达395亿美元，融资事件1208笔，我国投融资规模达277亿美元，融资事件为369笔，分别占总数的70%和31%，明显高于美国和其他国家，表现出我国资本市场对人工智能的高度关注[3]。

二、主要问题

1.问题表现

（1）用力过于集中。从架构上看，人工智能技术可以分为基础层、技术层和应用层。其中基础层是人工智能的核心业态支撑，技术层是人工智能的关联业态，应用层是人工智能的实践外延业态，这三个层次主要包括芯片、算法、智能工业机器人、无人机、语音语义识别、计算机视觉、深度学习和智能硬件等。2017年人工智能领域投融资规模显示，语音语义、计算机视觉市场规模较大，分别为108.7亿元和82.8亿元，占比分别达到45.8%和34.9%，总和占比超过80%，自2015年以来，我国人工智能在汉字识别、语音识别和计算机视觉技术方面世界领先，但在其他细分领域，与国外相比差距明显，特别是芯片、工业机器人、GPU和深度学习算法等关键技术发展较为滞后。