如今，“智能+”社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智能巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，可以總結(jié)為三點：基礎研究能力強、跨界創(chuàng)新密集、人才紅利持續(xù)發(fā)揮。

我國在深度學習、識別技術等領域?qū)嵙ν怀?，在人工智能市場應用層面走在世界前列。但在基礎技術、產(chǎn)業(yè)鏈跨界協(xié)同、核心人才培養(yǎng)方面則存有短板。業(yè)內(nèi)專家呼吁，未來我國人工智能行業(yè)和學界應重點關注以上三項弱點，審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進，在鞏固現(xiàn)有優(yōu)勢的同時，補足短板，推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

基礎層研究成人工智能“硬指標”

人工智能研究可以分為基礎層、技術層、應用層，美國在技術難度大、技術帶動效應強的基礎層方面，不斷取得研究以及實踐進展;而中國在基礎層方面能力稍弱，在技術層和應用層發(fā)力更多。

基礎層主要指處理器、芯片等支撐人工智能技術的核心能力;技術層包括自然語言處理、計算機視覺、技術平臺等通用技術;應用層是指自動駕駛、智能機器人等實際應用主體。

人工智能浪潮的興起，使得美國大公司紛紛進軍基礎層的研究。以芯片為例，美國的芯片制造企業(yè)英偉達推出了世界首款120萬億次級處理器Volta V100 GPU，可以將機器學習指令傳達的效率從幾周的時間縮短至幾個小時，幫助客戶更加快速地迭代并優(yōu)化各自產(chǎn)品的上市時間。過去3年中，英偉達為深度學習提供了10倍的性能加速，被評論界稱為“摩爾定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU將可實現(xiàn)比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果等最初并不研發(fā)芯片的公司，也開始發(fā)力芯片和處理器，這使得美國在全球人工智能基礎層研究地位進一步增強。微軟公司公布了其人工智能芯片制造項目，展示了一款專門為微軟增強現(xiàn)實眼鏡HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度學習芯片的研發(fā)，并聲稱，隨著語音識別技術的爆發(fā)，高性能處理器TPU已為公司省下了打造15個新數(shù)據(jù)中心的成本。谷歌同時在與生物公司合作開發(fā)高效計算DNA信息的芯片。2017年4月，蘋果公司宣布蘋果將通過自主研發(fā)和生產(chǎn)芯片，進一步掌握產(chǎn)業(yè)鏈主導權。消息一出，蘋果芯片供應商英國公司Imagination的股價應聲暴跌。

但是，中國在芯片基礎研發(fā)領域仍然落后于美國企業(yè)，對進口芯片的需求居高不下。

從事計算機視覺識別的中國公司“曠視科技”品牌與市場中心總經(jīng)理謝憶楠表示，在圖像識別領域，公司同時應用英偉達和英特爾的芯片，目前還沒有國產(chǎn)芯片能夠完全取而代之。英特爾中國研究院院長宋繼強也承認，我國人工智能領域不足之處在于我們原創(chuàng)理論創(chuàng)新、基礎人工智能研發(fā)能力還不太夠。中國學者需要在理論上有所突破。地平線機器人技術創(chuàng)始人余凱表示，在PC電腦與移動互聯(lián)網(wǎng)時代，我們都錯失了如操作系統(tǒng)等基礎平臺性技術，人工智能時代需要迎頭趕上。

中國電子學會發(fā)布《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》指出，我國機器人領域核心技術積累不足，資金投入相對有限且分散，高端市場長期被外資企業(yè)占據(jù)，很大程度上以依托進口零部件和本體組裝、集成為主營業(yè)務，雖有一定突破但基本上是被動地、跟隨式發(fā)展，難以獲得產(chǎn)業(yè)發(fā)展主動權。

計算機學家、圖靈獎唯一的華人得主姚期智表示，中國想在2030年實現(xiàn)世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標，首先要解決人工智能發(fā)展缺少理論的問題。中國在下一波人工智能的發(fā)展上，應取得一些原創(chuàng)性的、有知識產(chǎn)權的成果，而不是追趕別人發(fā)明的科技。

跨界融合創(chuàng)新為智能生態(tài)“必修課”

未來人工智能領域不僅僅是單一的技術和產(chǎn)品，而是一個整合的“生態(tài)系統(tǒng)”。數(shù)字技術將結(jié)合神經(jīng)研究等醫(yī)學領域、自動化機械臂等工業(yè)領域共同組成人工智能的底層技術。

以人工智能為依托的機器人一方面會以“軟件”形式融入社會，如自動翻譯、圖像識別等。另一方面也將通過集成“硬件”深入到百姓生活中，如特種機器人、醫(yī)療機器人等。

正是在這種“共識”的指引下，“不務正業(yè)”幾乎成為美國人工智能巨頭都在做的事，從IBM、蘋果，到谷歌、臉書、英偉達，所有的人工智能巨頭都在嘗試軟件、硬件、應用場景的聯(lián)通，不再單一專注于自己的傳統(tǒng)業(yè)務，而是著眼布局未來。 2016年9月，谷歌、微軟、臉書、亞馬遜、IBM更是組成人工智能聯(lián)盟，大有形成合力、制定行業(yè)標準之意。

目前，谷歌的跨界非常廣泛，跨越了芯片、機器學習平臺、軟件、云計算等各個領域。其人工智能學習系統(tǒng)TensorFlow目前是全世界應用最為廣泛的人工智能軟件平臺。研發(fā)芯片起家的高通，也推出了自己的攝像頭Spectra Module，旨在優(yōu)化VR、AR的效果。最近，這一攝像頭又添加了一些新的功能，如深度檢測和生物認證，用戶可以通過虹膜掃描來解鎖認證。

IBM中國研究院認知交互技術總監(jiān)秦勇表示，IBM打造人工智能平臺，最終目的就是形成生態(tài)圈，可以滿足客戶的不同需要。比如IBM的WDC(Watson Developer Cloud)，已經(jīng)有很多應用程序編程接口公布出來，比如知識圖譜、語音識別、計算機視覺、性格分析、對話管理等等。在教育領域和芝麻街合作，利用人工智能幫助小孩，用游戲的方式來做輔助學習。這一平臺還和美敦力(Medtronic)合作，提前兩三小時就可以準確預測一個人的血糖指標。

英偉達不僅有芯片，還發(fā)布了高效的深度學習軟件平臺，為客戶提供綜合全面的服務，其客戶涵蓋汽車、虛擬現(xiàn)實、圖像識別、基因分析等各領域。電商起家的亞馬遜，憑借其深度學習能力，崛起成為人工智能的巨頭。去年，其發(fā)布的三大人工智能技術(圖像識別、自動語音發(fā)音、語音互動)廣受歡迎，中國的社群電商軟件“小紅書”就利用了亞馬遜的人工智能技術開發(fā)了人臉識別痘痘的功能。

除以技術優(yōu)勢加速全鏈條布局外，國外巨頭憑借投資并購等資本運作手段，提升自身技術實力，在人工智能領域迅速占據(jù)制高點，也有部分巨頭在我國建立產(chǎn)業(yè)基地，搶占中國市場。如微軟收購位于多倫多的人工智能初創(chuàng)企業(yè)Maluuba，谷歌收購數(shù)據(jù)科學公司Kaggle。庫卡也宣布建設中國二期廠房，繼續(xù)擴大產(chǎn)能。

而中國人工智能產(chǎn)業(yè)的跨界互動能力不足，部分企業(yè)存在短期套利思維。業(yè)內(nèi)人士認為，從技術到產(chǎn)品的跨越非常之困難。不同于硅谷技術公司的“一呼百應、迅速抱團”，中國企業(yè)之間的“門戶之見”較深，產(chǎn)業(yè)鏈傾向于為了短期利益，維護已有的客戶鏈條，而不會積極擁抱新產(chǎn)品，這使得一項技術需要投產(chǎn)時，找生產(chǎn)商就十分困難，更別提以后的推廣、應用了。

另一方面，中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍認為，目前市場上有很多風險基金來主導基礎研究型公司，這對正常的創(chuàng)新過程會產(chǎn)生一定負面影響。特定階段確實需要一些特殊的措施，但無論如何要給有能力、愿意做研究的人一個安靜的空間，這才是科研創(chuàng)新真正的源頭。

王飛躍認為，很多人蜂擁而至進入智能行業(yè)，其中不乏“語言創(chuàng)新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件還要從外國進口，企業(yè)技術能力“配不上”它的名字，這是需要我們反思的地方。

《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》建議，圍繞市場需求，加強新技術之間的整合能力，打造“政產(chǎn)學研用”緊密結(jié)合的協(xié)同創(chuàng)新載體。既要圍繞智慧工廠、智能家居和智慧城市開展細分領域示范工程，也要打造重點領域機器人應用系統(tǒng)集成商和綜合解決方案服務商，推進全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。

人才隊伍建設是產(chǎn)業(yè)發(fā)展“脊梁柱”

任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都依賴高素質(zhì)的人才。美國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，得益于過去幾十年來高校、科研院所沒有停止過的探索，美國從而成為世界人工智能人才的最大輸出地。而中國人工智能人才則較為稀缺。

騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》，從企業(yè)人數(shù)分布可以看出中美之間的巨大差異。報告顯示，截至2017年6月，美國共有1078家人工智能企業(yè)，員工數(shù)量為78700名;中國有592家人工智能企業(yè)，員工數(shù)量為39200名，約為美國的50%。分領域來看，在處理器/芯片領域，美國員工人數(shù)是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人。中國在技術層領域的企業(yè)人數(shù)也遠遠落后于美國，僅在智能機器人領域人才稍多，為6400人，是美國同領域人數(shù)的3倍。

根據(jù)全球職場社交平臺“領英”的數(shù)據(jù)，7成美國人工智能人才從業(yè)10年以上，而中國僅有4成相關人才有這樣的從業(yè)經(jīng)驗。報告分析，這源于中國人工智能產(chǎn)業(yè)起步比美國晚，人才培養(yǎng)模式尚存差距。

中國高校在很長時間內(nèi)并沒有人工智能專業(yè)，而美國是人工智能概念的誕生地，基本上大院校都有人工智能專業(yè)和研究方向。根據(jù)美國國家科技委員會的人工智能全球大學排名，前20名中有16所是美國大學，這些大學源源不斷地向科技企業(yè)輸送人才。

業(yè)內(nèi)人士表示，由于人才匱乏，人工智能工程師的年薪水漲船高。博士畢業(yè)進入企業(yè)，起薪或可高達百萬元，“否則根本留不住人”。而且，即便這樣的人也很難“上手就用”，都要在公司經(jīng)過數(shù)月至一年的專業(yè)培訓。

目前，中國正在快速追趕美國人工智能人才的培養(yǎng)步伐。從論文發(fā)表數(shù)量來看，華人作者的領先優(yōu)勢日益明顯。在“深度學習”領域，中國的論文數(shù)量從2014年開始超越美國。專家認為，人才培養(yǎng)是“智能+”發(fā)展的關鍵，而且，人才培養(yǎng)要與重點項目相結(jié)合，真正做到核心人才本土化、核心項目自主化。

《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》建議，應建立機器人行業(yè)亟須的多層次、多類型技能人才培養(yǎng)體系，建立校企聯(lián)合培養(yǎng)人才的新機制。同時，建立培養(yǎng)標準體系，運用職業(yè)培訓和職業(yè)資格制度加深與汽車、電子、化工、消防等相關行業(yè)合作，實現(xiàn)人才培養(yǎng)與企業(yè)需求的良好對接。

國務院2017年印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提到將“加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才”。伴隨著巨大的市場需求和應用場景，我國有望吸引更多人才來華從事人工智能行業(yè)。

在面向2030年對我國人工智能發(fā)展進行的戰(zhàn)略性部署中，我國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃也明確提出了我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標：

第一步，到2020年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)進入國際第一方陣，成為我國新的重要經(jīng)濟增長點;第二步，到2025年，人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平，人工智能產(chǎn)業(yè)進入全球價值鏈高端，成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，智能社會建設取得積極進展;到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，我國成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領先水平。

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現(xiàn)智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大數(shù)據(jù)庫、面向各類具體問題的智能系統(tǒng)等。“這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。”業(yè)內(nèi)人士呼吁，要加快機器人向各領域的應用，實現(xiàn)人機協(xié)調(diào)、跨界融合、共創(chuàng)分享，營造有利于機器人發(fā)展的良好生態(tài)。

瑞銀研究報告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻經(jīng)濟價值高達1.8萬億至3.0萬億美元，將對金融服務、醫(yī)療保健、制造、零售和交通等行業(yè)產(chǎn)生巨大影響。這些行業(yè)加起來，相當于目前亞洲GDP的三分之二。

據(jù)統(tǒng)計，2000至2016年，中國人工智能企業(yè)數(shù)量累計增長1477家，融資規(guī)模達27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智能發(fā)展最為迅速的時期。這三年里新增的人工智能企業(yè)數(shù)量占累計總數(shù)的55.38%。另據(jù)艾瑞咨詢公開數(shù)據(jù)，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模2016年已突破100億元。

面對優(yōu)勢，還需戒驕戒躁;面對補足，還需踏實補強;我國應在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的浪潮中爭當“弄潮兒”。

未來已來，當時代的鐘聲緩緩敲響，新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰(zhàn)，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進。