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    抓住人工智能发展的历史机遇期

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  作者:国务院成长研究核心企业研究所 马源

  当前,以万物互联和智能化为次要特征的新一代消息手艺革命兴旺兴起,经济社会各范畴的数字化、收集化、智能化历程较着提速。我国较早地把握住了这一轮变化机缘,在人工智能财产成长方面已具备较好的根本和前提,但环节手艺短板和轨制供给不足凸起,应强化财产规划摆设落实,出力完美轨制情况,加强立异能力,夯实财产根底。

  人工智能正迈入手艺冲破和财产成长前沿

  在新一代消息手艺接力式立异的驱动下,万物互联和智能化趋向更加较着,估计到2030年全球联网设备数量将冲破1250亿件,由此带动数据资本的指数增加,再加上机械进修算法的冲破、高机能计较能力的大幅提拔,配合鞭策着人工智能步入成长“快车道”。

  1.算法冲破、数据堆集和算力提拔催生人工智能。自1956岁首年月次提出以来,人工智能次要依托逻辑推理、专家系统来处理问题,智能程度低,但近年来在算法、数据和算力三方面的冲破下,新一代人工智能起头成为新的合作核心。在算法冲破方面,2006年加拿大多伦多大学提出的深度进修算法(DNN),较好地模仿了人脑神经元多层深度传送的过程,该算法及衍生算法已在图像识别、语音识别、机械翻译等范畴取得惊人结果。在数据资本方面,跟着数字化历程日益深化,到2020年全球数据总量将跨越40泽字节(ZB),是2011年的22倍。在高机能计较方面,保守地方处置器(CPU)在机能和功耗上难以支持海量数据运算,而图形处置器(GPU)、现场可编程门陈列(FPGA)、张量处置器(TPU)芯片具有并行计较、高吞吐量等特征,计较能力可达每秒10万亿次浮点运算,正替代CPU成为人工智能的计较单位。

  2.机械识别图像、语音和天然言语等起头普遍使用。人工智能在看、听、理解等环节目标上曾经媲美以至赶超人类。在看的方面,以国际ImageNet大赛(ILSVR竞赛)为例,自2012年引入深度进修算法后,机械识别海量图片中物体品种的错误率逐年下降,2015年已降至3.57%,优于人眼5.1%的识别错误率。目前普遍使用于安防监控、人脸识别、影像诊断、质量检测、无人驾驶等场景。在听的方面,近场语音识别手艺已可进入日常糊口,如微软语音识别系统的错词率在2016年曾经降到5.9%,等同于专业速录员。目前普遍使用于智妙手机(苹果手机Siri)、智能音箱、智能家电、探伤检测等场景。在理解方面,机械翻译、文本阐发等也迫近专业程度,如谷歌推出的神经收集机械翻译GNMT相对于保守机械翻译,在从英语到中文的翻译方面错误率下降了58%。目前,雷同手艺已普遍嵌入呼叫核心、客服系统、智能助手、聊天机械人等产物中。

  我国处于较好位置且部门使用已进入全球前列

  依托用户规模、使用场景、风险资金和科技论文等劣势,我国在视觉识别、语音识别等使用方面进入全球前列,出现出一批骨干企业,具有进一步成长的有益前提。

  1.我国具有生齿基数复杂、使用场景丰硕、风投资金丰裕、论文专利浩繁等分析劣势。一是用户数和数据劣势。数据资本是成长人工智能的环节要素,次要来自用户和联网设备。从用户数看,到2017岁尾,我国有3.49亿固定宽带用户,是美国的3.5倍,占全球38%;有11.3亿挪动宽带用户,是美国的2.7倍,此中4G用户占全球40%;还有2.9亿机械联网(M2M)用户,是美国的3.5倍。从数据量来看,我国已占全球13%,据高盛演讲预测,跟着用户数和在线%。我国有用户规模的先天劣势。

  二是使用场景丰硕。我国是全球独一具有结合国财产分类目次中所有工业门类的国度,数字化、收集化、智能化使用潜力庞大。目前智能产物使用正由媒体、搜刮、家居等消费范畴向交通、汽车、机械、石化等工业范畴并重拓展。并且,我国有近4亿的80后、90后用户,他们对新科技、新产物的接管度比力高。普遍的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能使用供给了广漠市场。

  三是风投资金丰裕。据出名市场研究机构CB Insights监测数据,在全球人工智能范畴融资方面,2017年我国企业的融资额占到48%,初次超越美国(38%)。从跨境双向投资看,我国布景的资金投资美国草创企业笔数从2014年的6笔,快速增加到2017年的31笔,跨越美国资金对我国草创企业投资的20笔。从资金投资范畴看,集中在人脸识别、影像诊断、人工智能芯片等热点标的目的。

  四是科研论文和专利劣势。据美国国度科学手艺委员会数据,2014年我国在“深度进修”“深度神经收集”等范畴的科学论文数量已跨越美国。美国《科学引文索引》(SCImago)数据也显示,我国“人工智能”论文达10.3万篇,跨越美国的8.4万篇,论文影响力则位居第二。从专利看,按照美国专利与商标办公室数据,以深度进修、机械进修、人工智能等为环节词检索专利,我国在2016、2017年均超越美国。

  2.我国在计较机视觉、语音识别、无人驾驶等使用范畴已进入全球前列。跟着科研论文的公开、开源算法框架的推出及计较芯片机能的提拔,我国企业在部门使用上已进入全球前沿。

  一是计较机视觉使用全球领先。在2011-2012年这一轮人工智能刚兴起时,国内一批公司深耕计较机视觉手艺,目前从算法水准和使用环境看,人脸识别、安防监控等范畴已获得全球承认。如商汤科技在人脸识别和物体识别精度方面跨越脸谱和谷歌;旷视科技的face++人脸识别平台,2017年被《麻省理工科技评论》评为十大前沿科技。腾讯觅影、推想科技、零氪科技等对食管癌、肺结节、乳腺癌等影像识此外精确率堪比专业大夫,普遍使用于百家以上病院。

  二是中文语音识别具有奇特劣势。语音识别是万物互联和人工智能使用的环节入口。持久以来被国外企业垄断市场,缘由在于有很高的手艺壁垒、语音资本壁垒和行业使用壁垒,但跟着互联网语音材料的丰硕以及深度进修算法的引入,国内已构成科大讯飞、百度两家主导,思必驰、云之声、出门问问等企业跟从的成长款式,在中文语音合成、语音识别、天然言语处置等范畴具有大量专利,产物普遍使用于语音输入、智能家居、及时字幕、语音搜刮、智能客服等场景。

  三是无人驾驶、无人机、智能交通等紧追领军企业。无人驾驶方面,百度2018年推出的阿波罗主动驾驶平台3.0,具备变道、等红灯、躲避、泊车等能力,全球合作伙伴过百家,手艺上与国外大体同步;无人机范畴,大疆成为全球最大无人机企业,普遍用于农业、应急、消防、测绘与城市办理等范畴;智能交通范畴,阿里巴巴、滴滴等付与交通信号灯以智能,助力城市交通全体优化。总体上,智能使用起头进入快速扩展期,我国无望在更多范畴构成本身劣势。

  在环节手艺、生态塑造与轨制供给方面还具有较着短板

  外行业快速成长的同时,我国在高端芯片、算法框架、人才储蓄、律例轨制等方面具有短板,亟需统筹处理。

  1.高端芯片等环节手艺范畴受制于人。高机能计较芯片是人工智能成长的前提。目前在四条手艺路线上美国占主导地位:一在图形处置芯片(GPU)方面,英伟达、超威和英特尔三强主导GPU市场。二在现场可编程逻辑阵列(FPGA)芯片方面,赛灵思和英特尔两强主导市场。三在仿照人脑神经元芯片方面,以IBM TrueNorth芯片为代表,已使用在Watson医疗产物上。四在公用集成电路(ASIC)芯片方面,谷歌的张量处置芯片(TPU)机能劣势较着,各类创业公司次要集中在这一赛道上。而我国目前仍以进口芯片为主,虽然近年也出现出一些草创企业如寒武纪、地平线等,但实力仍然很是弱。

  2.算法框架依靠于国外巨头开源生态系统。人工智能的智能程度环节在于算法。国外巨头通过开放算法框架(内嵌视频处置、文本阐发、言语理解等算法模块),降低人工智能产物或使用开辟成本,进而吸引世界各地开辟者入驻生态。这一策略集聚了全球智力,强大了生态。从高盛演讲看,谷歌Tensorflow算法框架堆积了6.8万名明星开辟者;而百度PaddlePaddle平台仅有5330位,不到前者的十分之一。我们在调研中领会到,国内草创企业大都基于谷歌Tensorflow进行开辟。

  3.人才总量和领甲士才短板凸起。立异的底子在于人才,从分歧机构数据来看,我国人才总量和布局双欠缺。全球最大聘请网站领英2017年《全球AI范畴人才演讲》显示,全球人工智强人才数量190万,此中美国85万,我国5万,位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后,排第7位。从工作经验看,美国人才中具有10年以上经验的占71.5%,我国仅为38.7%;国内企业领甲士才次要来自海外引进。

  4.监管轨制滞后于人工智能立异需要。数据开放、隐私办理、算法蔑视、收集攻击等诸多新问题亟待加强监管。以无人驾驶为例,现有的车辆尺度、准入轨制、车辆平安、驾驶义务、安全轨制等都需要从头审视。

  进一步推进人工智能成长的建议

  人工智能是引领将来的计谋性手艺,美英法印日等国均已出台国度计谋,支撑手艺研发,完美轨制情况,提拔财产合作力。从目前我国的现实看,建议以立异轨制供给、优化成长情况为主线,支撑新产物新营业推广利用,带动环节手艺、算法框架冲破,推进上下流协同成长,夯实财产成长根底。

  1.加大环节焦点手艺和共性尺度支撑。我国芯片财产根底亏弱,人工智能手艺为我们追逐供给了契机,但要做好打持久战预备。建议一方面依托我国市场需求劣势,支撑与国外领先企业开放合作,缩短跟跑进修周期;要避免资金、人才等资本摊薄,推进强强结合,激励走差同化手艺路线。另一方面,强化财产链上下流彼此支撑,阐扬国内使用场景劣势,赐与国内芯片企业贸易化使用和迭代完美的机遇。此外,要及时响应企业诉求,在设备规范、认证承认、平安要求等方面推出共性尺度,规范产物开辟要求。

  2.统筹财产链制造算法框架平台。在算法方面,我国颁发了足够数量的论文,在机械视觉算法方面也走在全球前列,但缺乏生态劣势,必需从计谋上注重算法框架和平台的主要性。要自创PC互联网时代windows操作系统主导生态、挪动互联网时代安卓主导生态的经验做法,支撑组建财产联盟,修建生态搭建算法框架。

  3.优化情况培育和吸引高端人才。跟着全球对人工智强人才的抢夺趋于激烈,我国人才薪酬已与国外八两半斤,下一步环节仍是要优化人才思况。要完美人才引进配套政策,防止人才得而复失,同时在海外设立研发核心,当场招徕高端人才。要加速人工智能学科扶植和人才培育;面向制造、金融、医疗等重点行业开展使用型人才培育。

  4.顺应智能化变化趋向,同步加强监管轨制扶植。人工智能与各行业连系必然会孕育出新业态,好比无人驾驶、智能投资参谋、医疗影像识别等。对此,既不克不及简单按照保守营业监管,也不克不及任其成长,而应把握手艺和财产趋向,在准入方面给手艺营业立异留下一个察看期。同时要参考国际经验,连系业界合理诉求,环绕监管环节要素如监管根底、监管职责、监管机制、监管手段、监管成本等,从头梳理相关轨制,以便为立异供给保障。

  5.加速相关法令、伦理和义务轨制研究。在法令律例方面,重点是研究小我隐私庇护和数据权属轨制、当局数据开放、合法开辟操纵等法令问题,明白各方的权力、权利和义务等。在收集平安方面,既要加强硬件系统防护能力和品级评测,又要提前从轨制上明白收集平安义务和权利。在伦理方面,对于可能涉及人类生命的伦理选择,如无人驾驶变乱应急选择、机械人危险人类等极端事务,给出根基规范,消弭公家疑虑,助力立异产物商用化。

  [责编:李澍]

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