關(guān)于促進(jìn)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的思考

祁 麟 公 靜 黃貞靜

（中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，北京 100007）

0 引言

新一代人工智能的發(fā)展離不開(kāi)信息采集、傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算能力的快速發(fā)展和芯片、大數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)器、超算、光纖、算法模型等技術(shù)的不斷突破，也離不開(kāi)各國(guó)政府的高度重視與科技巨頭爭(zhēng)先布局。人工智能強(qiáng)大的技術(shù)輻射效應(yīng)，為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新活力。但在人工智能的發(fā)展熱潮中，我們必須審慎地判斷我國(guó)在全球人工智能發(fā)展浪潮中的地位和產(chǎn)業(yè)實(shí)力。本文旨在從世界主要國(guó)家在人工智能領(lǐng)域戰(zhàn)略布局，包括政策、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、人才等方面深入剖析我國(guó)所處的形勢(shì)地位及面臨的挑戰(zhàn)，提出具體建議，為后續(xù)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供研究參考。

1 全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 產(chǎn)業(yè)規(guī)模

隨著人工智能技術(shù)的成熟和行業(yè)投融資規(guī)模的日益增長(zhǎng)，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)入了高速增長(zhǎng)期。據(jù)麥肯錫公司預(yù)測(cè)，2025年全球人工智能應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1270億美元，到2030年，人工智能新增經(jīng)濟(jì)規(guī)模將達(dá)到13萬(wàn)億美元。據(jù)統(tǒng)計(jì)，超過(guò)65%的人工智能企業(yè)集中分布在美國(guó)、中國(guó)、英國(guó)，其中，中美兩國(guó)占據(jù)絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[1]。美國(guó)則主要集中在舊金山灣區(qū)，中國(guó)則主要集中在北上廣等省份。中國(guó)人工智能企業(yè)在融資規(guī)模上，融資總額約占全球融資總額的70%[2]。

1.2 技術(shù)創(chuàng)新

全球人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量占全球?qū)＠暾?qǐng)數(shù)量比例一直保持平穩(wěn)上升趨勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，從2018年至2021年，全球新申請(qǐng)的人工智能相關(guān)專(zhuān)利約為65萬(wàn)件，我國(guó)在人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)量上以45萬(wàn)件居世界首位[3]，創(chuàng)新速度實(shí)現(xiàn)較快增長(zhǎng)。全球人工智能專(zhuān)利技術(shù)來(lái)源主要在中國(guó)、美國(guó)、歐洲、韓國(guó)和日本，專(zhuān)利申請(qǐng)主要集中于人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人等應(yīng)用方面。

1.3 人才投入

人工智能領(lǐng)域人才分布不均勻，美國(guó)得益于最早發(fā)明集成電路及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，在人工智能高端人才方面占據(jù)首位，我國(guó)在人工智能總?cè)瞬艛?shù)量方面位列第二，但屬于人工智能領(lǐng)域的高端人才，數(shù)量落后于英德法等國(guó)。從2021年發(fā)布的《AI2000-人工智能全球最具影響力學(xué)者》榜單來(lái)看，美國(guó)和中國(guó)分別位列前兩名，人數(shù)分別為1164人和222人[4]。

圖1 全球主要國(guó)家人工智能政策與戰(zhàn)略

2 世界主要國(guó)家政府人工智能發(fā)展戰(zhàn)略布局

從世界主要國(guó)家政府對(duì)于人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略布局來(lái)看，美國(guó)主要側(cè)重研發(fā)、人才、安全與治理、就業(yè)保障等方面的規(guī)劃部署，尤其在人才戰(zhàn)略方面注重關(guān)注童年以后的STEM教育及終身學(xué)習(xí)，在互聯(lián)網(wǎng)、軍事、金融、能源等領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力。相比較于美國(guó)政府，中國(guó)政府對(duì)于人工智能的規(guī)劃更注重細(xì)節(jié)和應(yīng)用，能夠從產(chǎn)品到企業(yè)到產(chǎn)業(yè)層面分別落實(shí)發(fā)展任務(wù)，在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、金融等領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力。歐盟在人工智能規(guī)劃方面更側(cè)重關(guān)注道德法律的問(wèn)題，研究?jī)?nèi)容也更多涉及人工智能倫理等社會(huì)科學(xué)方面，在電子政務(wù)、道德法律、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力。德國(guó)作為老牌工業(yè)強(qiáng)國(guó)，相比于其他國(guó)家的人工智能規(guī)劃，關(guān)注數(shù)據(jù)開(kāi)放，更注重人工智能技術(shù)在推動(dòng)中小企業(yè)發(fā)展中得應(yīng)用，在公共行政、醫(yī)療、工業(yè)、能源、交通等領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力。英國(guó)政府在人工智能發(fā)展領(lǐng)域部署可謂面面俱到，在促進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的同時(shí)，也高度重視其對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化、倫理道德等方面帶來(lái)的潛在威脅，在海域工程、航空航天、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力，注重實(shí)踐與實(shí)用。日本政府因?yàn)槿丝诶淆g化與勞動(dòng)力短缺的原因所致，其發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)目的是為提高制造業(yè)等相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)效率。因此，日本人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主張從各領(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用角度落實(shí)人工智能相關(guān)技術(shù)，包括采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人與人工智能技術(shù)的協(xié)同發(fā)展模式。韓國(guó)政府是將公共數(shù)據(jù)作為人工智能技術(shù)研發(fā)的核心資源，此外還設(shè)置了大學(xué)必須開(kāi)設(shè)人工智能相關(guān)課程的嚴(yán)格規(guī)定，足以證明其追趕世界人工智能強(qiáng)國(guó)的雄心。

3 主要科技巨頭人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略布局

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為各國(guó)科技巨頭爭(zhēng)相角逐的重點(diǎn)領(lǐng)域，紛紛在產(chǎn)品生態(tài)、芯片研發(fā)、算法模型、用戶(hù)數(shù)據(jù)、接入平臺(tái)、開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)等方面積極布局。一方面，科技巨頭通過(guò)開(kāi)源技術(shù)與平臺(tái)，不斷優(yōu)化自身產(chǎn)品、模型和用戶(hù)體驗(yàn)；另一方面，利用自身已形成的優(yōu)勢(shì)，加上不斷加大收購(gòu)力度，逐步向各個(gè)垂直應(yīng)用場(chǎng)景及重要領(lǐng)域滲透。谷歌通過(guò)收購(gòu)Deepmind使其保持在人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)中絕對(duì)的戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)；Facebook通過(guò)設(shè)立人工智能實(shí)驗(yàn)室和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，使其研究成果能夠融入到Facebook現(xiàn)有產(chǎn)品中；微軟擁有超過(guò)千人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)的多款人工智能相關(guān)應(yīng)用程序和產(chǎn)品極大的增強(qiáng)了用戶(hù)體驗(yàn)；亞馬遜依托強(qiáng)大的電商平臺(tái)，在收購(gòu)了自動(dòng)化物流提供商Kiva Systems公司后，充分利用人工智能和機(jī)器人技術(shù)來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)交付和物流配送的服務(wù)效率；百度作為中國(guó)最早進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，其在無(wú)人駕駛和智能家居方面有著不錯(cuò)的布局，并通過(guò)開(kāi)源學(xué)習(xí)平臺(tái)Paddle-paddle，不斷強(qiáng)化在圖像與語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯等方面的研究；騰訊專(zhuān)注于社交平臺(tái)、游戲等方面以典型應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)為策略的AI探索，人臉識(shí)別是其最擅長(zhǎng)的技術(shù)。

除此之外，還有部分獨(dú)角獸企業(yè)在各自專(zhuān)長(zhǎng)領(lǐng)域默默發(fā)力。其中包括領(lǐng)先全球語(yǔ)音識(shí)別的Nuance、商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)商ThoughtSpot、領(lǐng)跑計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的商湯科技、專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的曠視科技、國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別的領(lǐng)軍企業(yè)科大訊飛、人工智能芯片翹楚寒武紀(jì)、智能安防領(lǐng)域的依圖科技等均在不斷加速產(chǎn)品的迭代研發(fā)，加快國(guó)際國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略布局。

表1 全球科技巨頭與我國(guó)科技龍頭企業(yè)的布局情況

4 我國(guó)發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

4.1 優(yōu)勢(shì)

高效的組織機(jī)制保障，龐大的數(shù)據(jù)體量、高水平的科技投入與高質(zhì)量的研究成果或?qū)槲覈?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速崛起提供強(qiáng)大的發(fā)展引擎。

4.1.1 我國(guó)具備數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)。在以高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注和海量數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的數(shù)據(jù)模型分析方面，我國(guó)具有一定優(yōu)勢(shì)。一方面，我國(guó)具有龐大的人口規(guī)模，在河南、河北等地區(qū)已經(jīng)形成了一定體量的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)集群。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能系統(tǒng)優(yōu)化的“養(yǎng)料”，但同樣也需要投入巨大的人力，相較于美國(guó)硅谷高昂的人工成本，我國(guó)在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面具有成本優(yōu)勢(shì)；另一方面，源自于我國(guó)豐富的應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)的模型訓(xùn)練所需的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率為73%，移動(dòng)支付業(yè)務(wù)量與交易量保持快速增長(zhǎng)，其產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為人工智能在基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化、服務(wù)能力提升等方面形成了良好的反饋機(jī)制，進(jìn)而為數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練提供了大量的數(shù)據(jù)積累。

4.1.2 我國(guó)部分人工智能領(lǐng)域已具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。一是在類(lèi)腦智能研究方面，由清華大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心開(kāi)發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于1024個(gè)氧化物憶阻器陣列的類(lèi)腦計(jì)算的類(lèi)腦芯片，完全摒棄了馮諾依曼架構(gòu)的人工智能技術(shù)路徑，該芯片能夠?qū)崿F(xiàn)，功耗不到傳統(tǒng)人工智能芯片的千分之一；二是在大腦成像方面，由華中科技學(xué)研究的“顯微光學(xué)切片斷層成像技術(shù)（MOST）”和“全腦定位系統(tǒng)（BPS）”，在全球已經(jīng)率先實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)成像，對(duì)腦機(jī)交互等方面的研究提供了無(wú)限可能；三是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面，我國(guó)在安防、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、金融等領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)展大規(guī)模的試驗(yàn)驗(yàn)證，以安防領(lǐng)域重要的人臉識(shí)別技術(shù)為例，相比于美國(guó)政府對(duì)于涉及個(gè)人隱私方面采用新技術(shù)的強(qiáng)監(jiān)管模式，我國(guó)采用智慧城市、雪亮工程等政策推動(dòng)，成為了推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)落地的最大保障。

4.1.3 制度加持和消費(fèi)者認(rèn)可度助力的優(yōu)勢(shì)。我國(guó)政府密集出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進(jìn)新一代人工智能發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃》等多項(xiàng)戰(zhàn)略規(guī)劃文件，高度的政府支持與協(xié)同高效的逐步推進(jìn)是保證行業(yè)穩(wěn)步發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。其次，我?guó)消費(fèi)者對(duì)于新技術(shù)應(yīng)用更包容或者更傾向于嘗試，以手機(jī)娛樂(lè)為例，AI美顏在國(guó)產(chǎn)手機(jī)中可能是標(biāo)配，也是國(guó)產(chǎn)手機(jī)的賣(mài)點(diǎn)，但這一亮點(diǎn)遭受到了美國(guó)消費(fèi)者的大量差評(píng)，也間接阻礙了新技術(shù)的應(yīng)用拓展。

4.2 挑戰(zhàn)

在人工智能快速發(fā)展的時(shí)代，也同樣需要面對(duì)來(lái)自倫理道德沖擊、基礎(chǔ)理論、技術(shù)儲(chǔ)備不足等方面帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

4.2.1 基礎(chǔ)層支撐力量相對(duì)匱乏。按照人工智能產(chǎn)業(yè)鏈劃分，分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。我國(guó)在人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)層領(lǐng)域基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)積累相對(duì)薄弱，一直處于追隨者的狀態(tài)。從投資回報(bào)角度看，基礎(chǔ)層投資金額大、投入回報(bào)周期長(zhǎng)，吸引資本入場(chǎng)的能力相對(duì)不足，入門(mén)壁壘較高也制約了企業(yè)在基礎(chǔ)層的布局的意愿。雖然近年來(lái)，我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭延伸了人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)層的布局，同時(shí)加大了對(duì)創(chuàng)業(yè)公司的投資并購(gòu)力度，但相較于歐美等地區(qū)，趕超難度依然很大。

4.2.2 人工智能的倫理沖擊。當(dāng)面對(duì)醫(yī)療診斷結(jié)論中，人工智能技術(shù)給出的結(jié)果與醫(yī)生判斷截然相反時(shí)，誰(shuí)來(lái)承擔(dān)責(zé)任的問(wèn)題；在面對(duì)保險(xiǎn)公司掌握醫(yī)療大數(shù)據(jù)后，進(jìn)而提高投保門(mén)檻，謀取行業(yè)利潤(rùn)時(shí)；在面對(duì)機(jī)器人走向戰(zhàn)場(chǎng)，它將如何區(qū)分普通民眾和軍隊(duì)人員時(shí)，實(shí)際上，人工智能技術(shù)的發(fā)展都是與社會(huì)需求密切相關(guān)的。歐盟很早就啟動(dòng)了人工智能和機(jī)器人倫理問(wèn)題的研究，包括發(fā)布了可信AI的倫理準(zhǔn)則，英國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（BSI）和美國(guó)電氣與電子工程協(xié)會(huì)（IEEE）在人工智能標(biāo)準(zhǔn)制定方面也相對(duì)領(lǐng)先，英國(guó)以后果主義倫理為基本框架制定標(biāo)準(zhǔn)，美國(guó)則倡導(dǎo)美德倫理框架，加入了大量的跨文化研究。我國(guó)曾因?yàn)榭萍及l(fā)展缺乏倫理監(jiān)管而受到了國(guó)際社會(huì)的詬病，倫理的研究相對(duì)滯后。

4.2.3 行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集不完善成為制約人工智能行業(yè)發(fā)展的瓶頸。人工智能的深度學(xué)習(xí)是基于所采用的算法和數(shù)據(jù)訓(xùn)練集去預(yù)測(cè)未知的情形，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接影響人工智能的預(yù)測(cè)結(jié)果，模型的訓(xùn)練離不開(kāi)數(shù)據(jù)集，當(dāng)算法確定的時(shí)候，基本決定了整個(gè)數(shù)據(jù)處理模型準(zhǔn)確率的上限，基于以上推斷，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量會(huì)直接決定算法的理論上限的接近完成度，但目前，我國(guó)大數(shù)據(jù)包括存儲(chǔ)、處理和分析技術(shù)仍處不完善階段，相關(guān)高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集還未完全建立，這也會(huì)阻礙人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展速度。

5 促進(jìn)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的建議

5.1 加大人工智能基礎(chǔ)理論研究。在學(xué)習(xí)機(jī)理、結(jié)構(gòu)、構(gòu)造等基礎(chǔ)理論方面開(kāi)展創(chuàng)新研究。一方面可以從網(wǎng)格結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行創(chuàng)新，比如將量子力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合；另一方面，在邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)工程學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域注重人才培養(yǎng)與研究投入，人工智能的算法和硬件都離不開(kāi)以上學(xué)科的發(fā)展。目前，深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)烈需要理論層面的重大變革，需要打破條條框框，開(kāi)展跨學(xué)科跨領(lǐng)域的交叉融合研究。

5.2 將倫理問(wèn)題嵌入人工智能相關(guān)支撐技術(shù)與產(chǎn)品中。人工智能屬于一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其涉及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能傳感器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸設(shè)備等多方面支撐技術(shù)與產(chǎn)品。在技術(shù)發(fā)端之初，如果能將倫理問(wèn)題融入進(jìn)各支撐技術(shù)與產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中，那么在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，僅需要考慮本行業(yè)特性帶來(lái)的倫理問(wèn)題，就可以減少很多后期不必要的爭(zhēng)端。這也意味著要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研的緊密協(xié)同創(chuàng)新，成立跨學(xué)科的研究團(tuán)隊(duì)，在設(shè)計(jì)代碼時(shí)，通過(guò)聯(lián)合研究，把倫理關(guān)注的問(wèn)題轉(zhuǎn)換成工程師易懂的編碼思維，以此來(lái)推動(dòng)倫理在科技創(chuàng)新中得深度融合。

5.3 不同場(chǎng)景下，建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集與模型選取的最優(yōu)匹配方案。海量數(shù)據(jù)的規(guī)模擴(kuò)張是建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集的基礎(chǔ)，如在工業(yè)領(lǐng)域，從數(shù)據(jù)采集設(shè)備數(shù)量的增長(zhǎng)，到智能傳感器的發(fā)展，工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生將會(huì)被集成到一個(gè)封裝系統(tǒng)，這對(duì)于下一步的數(shù)據(jù)分析起到了初步篩選的作用。有了初步的數(shù)據(jù)集，根據(jù)不同場(chǎng)景需求，進(jìn)行模型的設(shè)計(jì)及相關(guān)參數(shù)的調(diào)整，達(dá)到最優(yōu)匹配方案，形成工業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。同時(shí)，建立技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)和評(píng)估體系，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試環(huán)境平臺(tái)。將數(shù)據(jù)訓(xùn)練集與相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系對(duì)標(biāo)，在測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，這將為智能模型匹配提供高質(zhì)量、高標(biāo)準(zhǔn)的分析支撐能力。