中国人工智能产业：让AI无处不在

中国人工智能产业近年来飞速发展，依託算力算法及各项技术的研发，人工智能的产品和应用深入到各个领域，既影响了人们的生活，也改变着社会的面貌。而与其他国家相比，中国人工智能领域还存在着人才稀缺、科研水平不足等问题。

2016年3月，Google旗下DeepMind公司研发的AI（人工智能）程式AlphaGo与围棋世界冠军李世石九段进行了五局激烈的人机大战，最终AlphaGo以4比1获胜。人们不禁担心：人类是否会被AI取代？

2018年6月至7月举办的腾讯世界人工智能围棋大赛，汇集了来自中、美、日、韩等多国团队研发的顶尖人工智能围棋程式一决高下，最终来自中国的AI绝艺以全胜战绩获得冠军。时隔两年，人们对人工智能更多的是期望，因为从另一个角度看，这也是人类创造力的又一次跃进。而在当今全球科技创新的浪潮中，中国的人工智能产业又发展得如何呢？

产业链

虽然人工智能一词早已口耳相传，但目前对它的定义却还未达成普遍共识。简单来说，人工智能就是研究人类如何产生智能，让机器学习人的思考方式和行为，去解决人脑所能解决的问题。凭藉强大的计算和高效的信息处理方式，AI技术不仅将决定未来许多工业领域的发展，也将极大拓展人类在生产生活、社会治理、国防建设各方面的应用，因此在全世界受到了高度关注。近几年，国内人工智能技术迎来了发展热潮，形成了包括基础层、技术层、应用层的比较完善的产业链，并不断影响着人们的生活。

重庆自贸区内依靠人工智能技术的无人便利店

（一）基础层

基础层提供计算力，主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。计算力是人工智能发展水平的重要衡量标準，其中芯片又具有极高的技术门槛。目前该层级的主要贡献者是Nvidia、Mobileye、Intel等国际科技巨头。

中国在基础层的实力相对薄弱，国内AI芯片产业处于起步阶段，专注于AI芯片的企业较少，高端芯片还主要依赖国外进口，但目前也涌现了景嘉微、寒武纪科技等一批创业企业。国产AI芯片的崛起将会提升计算能力，还可降低成本。

（二）技术层

技术层是人工智能产业发展的核心，其依託基础层的运算平台和数据资源进行机器学习建模和识别训练，以开发不同领域的应用技术，起着承上启下的作用。

国内的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理及机器学习领域都有不小的成果。

在计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向，百度、旷视科技、格灵深瞳等企业在这一方面处于领先位置。自然语言处理是机器根据大量样本数据来识别人的语音、语义的技术。国内大多数企业都通过不同平台以及软硬件方面的数据、技术积累不断提高识别準确率，如科大讯飞、思必驰、云知声等企业的通用识别率都维持在95%左右。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，由于投入巨大，因此该领域主要为互联网巨头公司布局。

瀋阳北站採用的人脸识别进站系统

（三）应用层

算法、算力的提升和技术的演进，最终目的是面向特定应用场景形成产品或解决方案。如今，越来越多的人工智能产品得以应用，包括智能音箱、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。在不同行业中，人工智能的应用也更为广泛，涉及医疗、金融、安防、家居等多个领域。

智能音箱是市场上相当强势的音频产品之一，其通过人工智能语音交互系统，帮助人们用语音点歌、网购、调控家居设备等。国内的智能音箱产品已初具市场规模，据研究公司Canalys的统计，2018年第三季度全球智能音箱市场中，Amazon和Google佔据前两位，中国的两大品牌阿里巴巴天猫和小米分列三、四位，市场份额分别为11.8%和7%。而在2017年同期的统计中，Amazon和Google还佔据着全球超过99%的市场。

（数据来源：Canalys）

国内智能医疗领域也发展迅速。过去，医生以自己的医疗知识和临床经验为基础，根据病人的症状和检查结果判定病症及病程。如今，人们将人工智能应用于医疗辅助诊断，让计算机学习专业的医疗知识、记忆海量历史病例、识别医学影像，构建智能诊疗系统，为医生提供一个超级助手。在不发达地区，医生资源的短缺是造成看病难的重要原因，再加上人口老龄化加剧，更突显出医生数量少且分布不均，而人工智能的应用可以有效纾缓这个问题。

北京301医院的智能导诊机器人，可为患者提供谘询服务。

目前，以BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）为代表的大公司在基础层、技术层和应用层皆有所布局。而许多规模较小的创业公司，多专注于某一细分领域的技术和应用研究，以其较强的专业性为具体行业提供解决方案。但整个产业链目前侧重技术层和应用层，对价值最高、需要长期布局的基础层关注较少。

实际上，在2015年之前，人工智能研发及应用尚未成为社会热点。在国家出台的一系列科技创新政策的带动下，人工智能才被社会广泛认识。如国务院在2016年和2017年印发的《十三五国家科技创新规划》及《新一代人工智能发展规划》，明确提出了新一代人工智能的发展方向，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局。同时，各地也积极创建本地人工智能的竞争优势。如浙江启动人工智能小镇建设计划，依託阿里巴巴与浙江大学的研究力量，落户杭州。2018年12月粤港澳大湾区首份人工智能产业蓝皮书发布，拟投资百亿推动大湾区人工智能产业发展。

阿里巴巴首家未来酒店菲住布渴酒店在杭州开业，住客可体验送餐机器人等多项人工智能服务。

问题与反思

纵观全球人工智能的发展态势，中美两国正处于突出的两强地位，无论是人工智能市场、企业的规模，还是人才、研究成果的数量，都大幅领先其他国家。但从发展质量来看，中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。相比之下，中国人工智能领域还存在着一些问题。

（一）中国的优势领域主要体现在应用方面，而在人工智能核心技术领域（如硬件和算法）力量依然十分薄弱，主要原因之一就是缺乏顶级的人才。虽然中国人工智能人才总数上仅次于美国，但是顶尖人才仅佔5.4%，落后于美、英、德等国，位居世界第六。从开设人工智能专业的高校来看，国内仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，这远远无法满足人工智能企业的用人需求。因而，在人工智能领域的人才储备上，中国跟世界的领先水平还有较大差距。为此，2018年国家教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，更多学校开始申请人工智能专业，创新型企业频频与高校建立联合实验室，国内第一本AI高中教材也即将试用。

（数据来源：清华大学《中国人工智能发展报告2018》）

（二）在人工智能科研领域，中国内地在科研论文和专利申请的数量上都佔据明显优势。但真正带有原创性、突破性、标誌性的研究成果，特别是基础研究成果仍然乏善可陈。中国目前已经是全球第一大专利申请国，在人工智能专利申请方面也超过了美国，但大量专利申请集中在技术应用、而非原理和关键技术之上。所以提高科研水平，解决关键问题是科研领域的努力方向。

（三）从发展方式来看，国际合作和产学研（企业、学校、科研机构）合作是重要的途经。中国人工智能领域高水平论文中就有53%的论文通过国际合作发表，佔比非常高，但科研机构与企业的合作论文只佔2.55%，而美、英、法、德等国家都在6%以上。在这一领域，数据、计算能力均掌握在大企业手中，意味着它们比大学和科研院所拥有更好的研究条件，更加前沿的课题。因此，国内需要积极鼓励产学研间的相互合作，更加支持企业参与人工智能基础研究。

商汤科技副总裁杨帆认为：在未来的十年中，人工智能会形成非常大的趋势，会比大多数人想像得更加深刻地去改变生活的每一个角落。相信中国人工智能产业也将凭藉自身的市场和技术优势，不断推出更多的新产品及应用手段，令更多人享受到AI所带来的乐趣与便捷。

参考资料：

《中国人工智能产业白皮书》 德勤中国 2018/11

《中国人工智能发展报告2018》 清华大学 2018/7

《中国人工智能行业发展现状及发展前景分析》 中国大自动化网 2018/12/6

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