中国AI如何决战世界之巅？

刘朝晖

人工智能（AI）不仅仅是曾经战胜李世石，让柯洁哭鼻子的机器人AiphaGo，大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，百姓日常生活的各个领域，已经密集出现了人工智能的应用场景。

2019年的夏末秋初，浦江之滨再度迎来了世界人工智能大会的举行。来自全球的人工智能领域顶尖科学家、行业专家及著名企业家，围绕着人类科技智慧“金字塔尖”的新趋势、新动向进行深入探讨和交流。

在这个 “高端化、国际化、专业化、市场化、智能化”的顶尖合作交流平台上，今年的主题论坛更全面，更聚焦，直击算法、AI芯片、类脑智能等人工智能领域的核心课题。在世界各国纷纷将发展人工智能作为提升国家竞争力的重要战略的背景下，中国AI如何取得突破，通往世界之巅，是人们最为关心的话题。

基础算法短板亟待补强

“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”今年4月在上海召开的院士沙龙活动上，中国工程院院士徐匡迪等多位院士的发问引发业界共鸣。“徐匡迪之问”表明了当下中国人工智能发展的短板，揭去了披在当下所谓“人工智能”算法外表华丽的面纱，直击我国人工智能发展的核心问题。

人工智能是计算机技术发展到高级阶段，融合了数学、统计学、概率、逻辑、伦理等多学科于一身的复杂系统，其最为核心的技术便是人工智能算法。当下国际社会公认的人工智能研发顶尖公司，如Google和IBM等投入了海量资源，动用了顶尖的数学科学家、计算机专家，能实现计算机程序的一定程度智能化，但距离真正的AI仍然相差很远。

未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。

“我国人工智能领域真正搞算法的科学家凤毛麟角。”在今年4月28日召开的“超聲大数据与人工智能应用与推广大会”上，东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示， “如果这种情况不改变，我国人工智能应用很难走向深入、也很难获得重大成果”。

“如果缺少核心算法，当碰到关键性问题时，还是会被人‘卡脖子。”浙江大学应用数学研究所所长孔德兴教授在接受科技日报采访时也曾表示，我国人工智能产业的创新能力并没有传说中的那样强，事实是，产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型，真正属于中国自己的东西并不多。

据了解，目前国内不少所谓人工智能公司，其核心技术是使用了国际上开源的人工智能算法。在被引入后针对特定目的进行了二次开发，并最后整体打包成为一套完整的人工智能应用。然而正是因为使用了开源的人工智能算法，算法能力是不足的，出现了许多应用明显能力不足的情况。

人工智能算法堪称信息行业的核武器。如此威力庞大的算法怎么可能在网上被开源出来？孔德兴教授解释，开源代码是可以拿过来使用，但专业性、针对性不够，效果往往不能满足具体任务的实际要求。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”，而要帮助AI成长为“细分领域专家”，需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。

2019年5月15日，英国伦敦巴比肯艺术中心举办人工智能展，这次展览旨在探讨人类与人工智能的关系。

“碰到专业性高的研究任务，一旦被‘卡脖子将会是非常被动的，所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说，是否掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是否拥有胜算。他还表示，“基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练‘一脉相承，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。”

孔德兴指出，基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中;而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息”，从而更好地解决实际应用问题。

作为技术高度密集的人工智能技术，其商业领域竟然陷入了拿来主义，着实让人意外。历史已经证明，通过购买现成的产品与技术来实现技术的跨越，在科学技术领域是行不通的。真正尖端的人工智能算法，是永远不会出现在互联网上供人们共享的。

孔德兴呼吁，除了国家要加大在这方面的政策引导与扶持，中国的数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里来。他认为，未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。

在本次世界人工智能大会上，特别设置了“机器学习前沿算法主题论坛”，探讨算法更迭如何推动人工智能落地跃迁等相关课题，目的正是寻找补短板的方法，攻克部分技术难关，推动我国人工智能算法领域的突破和发展。

合作创新发展类脑智能

类脑智能，是人工智能领域最前沿的研究方向之一。类脑智能被誉为“下一代人工智能”， 是当今国际科技前沿热点，结合神经生物学原理发展的脑启发智能算法应用迅速崛起，催生了新一代类脑人工智能系统，为疾病诊断、智能机器人、通用人工智能等战略性新兴产业带来巨大的发展机遇，成为全球产业发展和升级新的爆发点和增长点。

目前我们所谈论的人工智能都还停留在弱人工智能阶段，但是关于强人工智能的讨论却从未停止过。在类脑智能领域的研究成果将在极大程度上决定强人工智能的实现。人们一直对制造一台有意识、能够自主做出反应、接近人类意识的机器人抱极大的热情。

目前的人工智能是通过一定算法+数据学习得到正确的答案，这个算法与人脑的思考方式还有很大的不同，所以在很多领域依然有着非常大的局限性，制约了人工智能应用的全面推广。类脑智能则是利用神经形态计算来模拟人类大脑处理信息的过程，是人工智能的终极目标，也是人们的期待所在。

当前，先进国家正在积极布局类脑智能研发。美国于2013年启动“BRAIN计划”，将大脑结构图建立、类脑相关理论建模、脑机接口等列为研发重点;欧盟于2013年提出“人脑计划”，重点开展人脑模拟、神经形态计算、神经机器人等领域研究;日本于2008年提出“脑科学战略研究项目”，重点开展脑机接口、脑计算机研发和神经信息相关的理论构建;韩国在2016年发布《脑科学研究战略》，重视脑神经信息学、脑工程学、人工神经网络、大脑仿真计算机等领域的研发。

十多款芯片问世，多起并购案，过去500多天里，中国AI芯片的热度不减。随着国家投入与研发力度的不断加大，中国AI芯片有望实现弯道超车。

与此同时，在人工智能方面的前沿企业也在争相布局类脑智能。IBM围绕Watson系统和TrueNorth类脑芯片，意图抢先打造类脑智能生态系统;谷歌依托全球技术领先地位，在现有谷歌大脑基础上结合医学、生物学积极布局人工智能;微软提出意识网络架构，声称是具备可解释性的新型类脑系统。除龙头企业外，美国Emotiv、美国Neurallink、瑞士aiCTX等一批新兴公司在类脑智能方面取得很多研发成果，部分进入产业化阶段。

当前，神经科学和类脑人工智能技术正处于国际大变革前夜，作为建设中的科技强国，我国神经科学和类脑人工智能已经进入必须有所作为、不进则退的关键时期，需要加快重大科技计划部署。

我国在2006年《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》中就把“脑科学与认知”列入基础研究8个科学前沿问题之一。在2016年《“十三五”国家科技创新规划》中也将脑科学与类脑研究列入科技创新2030重大项目。2017年国务院《新一代人工智能发展规划》提出了2030年类脑智能领域取得重大突破的发展目标。我国于2017年、2018年分别成立了类脑智能技术及应用国家工程實验室、北京脑科学与类脑研究中心，形成了“南脑北脑”共同快速发展的格局。

本次世界人工智能大会的“类脑智能主题论坛”以“类脑智能引领人工智能，群智智能推动产业创新”为主题，紧跟脑科学和人工智能前沿发展大趋势，邀请了一大批国内外顶级学者、专家，在脑科学与人工智能领域开展前瞻性研讨，为新一代人工智能原始创新能力把脉问诊、献计献策。在搭建全球前沿研究交流平台的同时，论坛现场还将举行上海市脑与类脑智能重大专项首批突破性成果发布和三元群智重大科技研发计划全球启动会等亮点活动。

人工智能围棋手正在和小朋友对弈。

2019年8月23日， 华为召开Ascend 910 AI 处理器和MindSpore 计算框架发布会，正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910（昇腾910），同时推出全场景AI计算框架MindSpore。

为了实现我国类脑科技进步，早日达到国际先进水平，加入、参与国际合作是捷径。当前我国类脑技术研究可以说与西方站在同一起跑线上，所以必须抓住这关键时点，争取有所作为，抢占未来20到30年智能社会和超智能社会发展先机。

AI芯片研发正在加速

“无芯片，不AI”。作为所有人工智能技术的基础，近年来围绕自研芯片的探索和实践，一直受到我国科技领域广泛关注。本次世界人工智能大会的“AI芯片主题论坛”，直击这个人工智能的核心硬件，全面而深入地讨论AI芯片相关的技术、构架和安全等课题，解析芯片行业的发展趋势和痛点，推进芯片国产化进程。

自2013年以来，中国每年需要进口超过2000亿美元的芯片。2018年的芯片热潮席卷了整个中国，自主造芯运动也进行得如火如荼。然而在风光的背后，海关总署的一串数据给正“火”的中国集成电路产业一记暴击——中国芯片进口额首破3000亿美元，约为石油进口额的1.3倍，芯片贸易逆差达3倍之多。数字的背后道尽了中国芯片行业发展的现实与困境。

去年发布的一项全球AI芯片公司排名显示，全球前24名的AI芯片公司名单中，依然被美国公司霸占，中国公司虽然占据了6席，但是表现最佳的华为仅排名第12位。

中兴、华为遭到美国的一纸禁令等一系列事件，凸显了中国在芯片技术领域被外国“卡脖子“的痛，同时也激发了中国芯片企业奋发图强的斗志。中国政府开始关注并积极支持中国集成电路制造产业的发展，已发布了多项相关政策和指引，《中国制造2025》政策文件明确了中国目标将集成电路自给自足率在2020年提高到40%，并在2025年提升至70%。

目前中国芯片企业已经度过了最开始的技术贫瘠期，开始有了自己的核心技术，上千亿元规模的集成电路产业国家基金扶植，也让中国芯片研究的成果逐步显现。

去年4月下旬，中国互联网巨头阿里巴巴先是宣布正在研发一款超级AI芯片，紧接着又宣布全资收购一家大规模量产芯片的科技公司中天微;中国科学院则是在去年5月发布中国首款云端AI芯片：寒武纪MLU100云端智能芯片。

最近，清华大学施路平团队发布研究成果——类脑计算芯片“天机芯”，登上了国际权威期刊《自然》的封面。这是世界首款异构融合类脑芯片，并且已经成功在自动驾驶自行车上实验，引起了美国科技界的广泛密切关注。

就在8月23日，华为正式发布了算力最强的AI芯片昇腾910，与之配套的新一代全场景AI开源计算框架MindSpore也一同亮相。华为轮值董事长徐直军在发布会上表示，华为自2018年10月发布AI战略以来，稳步而有序地推进战略执行、产品研发及商用进程，美国禁令没有任何影响。

经过近40年的高速发展，中国已经初步具备了一定规模的微电子人才储备和巨大的市场，正符合发展AI芯片的两项基本条件。十多款芯片问世，多起并购案，过去500多天里，中国AI芯片的热度不减。有专家预测，随着国家投入与研发力度的不断加大，中国AI芯片有望实现弯道超车。