智能赋能 智造崛起

写进“新基建”的人工智能，虽然被赋予了“新一轮产业变革的核心驱动力量”“新一轮科技竞赛的制高点”等殊荣，但从其发展来看，人工智能依旧是一片星辰大海，里面囊括着前沿交叉的众多学科。

“机器人伦勃朗”通过自主学习艺术家伦勃朗的绘画风格和主题，最后打造了一张3D打印作品，画了一幅三四十岁、头戴帽子、有胡子、面向右方的男子肖像画。这幅作品让参观者感叹，与挂在美术馆里的伦勃朗画作一点儿也不违和。

“打开空调。”话音刚落，只听“嘀”的一声，不一会儿房间里吹起了凉风。嵌入智能器件后的空调，另一头连接智能音箱，除了能用声音控制开关，还能调节温度、选择模式，并且与家中的电饭煲、扫地机器人、冰箱与电视机相连，免去了找遥控器、按钮的麻烦，让视障人士、独居老人这些特殊人群的生活起居方便了不少。

去年新冠肺炎疫情期间，不同功能的机器人在疫情抗战中“各显神通”，应用在巡检、测温、消毒、配送、导医、教育等场景，机器人在抗疫前线的应用，替代了部分医护人员基础性工作，在一定程度上减轻医护人员的工作负担，有效缓解医护人员不足，同时在多个场景下减少了人与人直接接触，从而有效防止疫情扩散风险。

近年来，随着人工智能应用触角不断延伸，人工智能正在悄然改变生活。幻想不停，智能不止。

将与制造业服务业深度融合

自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能以来，人工智能已经发展65年了。走过AI寒冬与迭代升级的跳跃式发展，从各项成果来看，人工智能发展似乎很难找出规律。

达特茅斯会议后，因为基础设施尚未普及、技术超前、理论分支众多等原因，人工智能在1970年和1990年迎来了两次寒冬。

2016年，以阿尔法狗事件为分水岭，人工智能获得空前关注，主要国家和地区纷纷加入这场事关未来大国科技实力的竞争当中。谷歌公司旗下的Deep Mind公司研发的阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜，才让全球又重新感受到人工智能的魅力。

从发布的政策规划来看，多国和地区认同人工智能对未来的人才、产业升级、社会福祉、全球影响力的重要性，并作为国家级战略进行推进。根据各国科研实力、人才汇集程度、基础设施完备度、国情等因素，各国家和地区的侧重点有所不同。

各国对人工智能发展的支持不仅体现在人工智能战略本身，而且在经济、社会、产业等其他领域的法律法规和政策中也多有体现。美国一向重视保持人工智能技术的领先地位，人工智能位于其科技版图的核心。欧盟重点关注工业、制造业、医疗、能源等领域，强调发挥创新创造力，应用人工智能使制造业及相关领域智能升级。日本由于面临严峻的少子化老龄化问题，着重研究人工智能在机器人、医疗、汽车交通等领域的应用。

中国人工智能呈三阶段逐步推进，重视与制造业和服务业的融合。自2015年起，我国人工智能相关政策从智能制造时期、“互联网+”时期（以《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》为代表），到“智能+”国家战略时期演变（以《新一代人工智能发展规划》为代表）。政策重心也从核心技术攻克到实际场景应用，从特定行业到跨界融合，从单项技术到人机协同。与美国和欧盟类似，我国也强调建立相关试点项目，包括技术示范试点、政策试验、社会实验。

如今的人工智能，小到多语言翻译软件、智能音箱，大到自动驾驶系统、城市安防系统、城市大脑等，人工智能的发展已经远远超出早期构想。

中国信通院在《人工智能发展白皮书（2018）》中提到，人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能，即人工智能需具备类人的感知、思考和决策能力。人工智能基础层、技术层和应用层快速发展，诸多应用已经深入日常生活。

“人工智能可以理解成制造智能机器的科学和工程。”中国人工智能学会自然语言理解专业委员会主任、北京邮电大学智能科学与技术教研中心主任王小捷在接受《经济》杂志、经济网记者采访时表示，由于智能这一概念本身就具有广泛性，通常认为智能是涉及感知、行为、记忆、学习、思维、推理等诸多方面的能力，是一个从简单到复杂的能力谱系，因此导致人工智能这一概念也被大范围地使用。从当前技术阶段来看，判断一个系统是人工智能的主要因素是看其是否具有不断从外部学习提升其解决问题的能力。

从“+人工智能”到“人工智能+”

麦肯锡报告称，从全球范围看，2016年，科技巨头在人工智能上投入了200亿—300亿美元，90%花在了研发和部署上，另外10%则花在了人工智能并购上。VC、PE和种子轮投资也在快速增长，尽管基数很小，但已经增长到了60億—90亿美元。

在2016年只要和人工智能有关的企业，都有机会在浪潮中分得一杯羹。

2020 年中国国际服务贸易交易会上的人工智能机器人 李雪娇/ 摄

“2016年—2018年，AI市场确实经历了一番投资热，在这之后，一些泡沫破裂，行业开始冷却。”思必驰CMO龙梦竹告诉《经济》杂志、经济网记者，当前，人工智能技术存在两条发展路线：一条是以技术为起点，技术创造场景;一条是以场景为起点，场景牵引技术。“也就是说，AI对传统企业的价值主要在于降本增效，而对于创新型的企业，AI其实是作为一个产品基础，用人工智能满足不同的行业和不同类型的企业需求，提高价值。”

足够数量和质量的数据样本是现代人工智能的核心。伴随电脑和智能手机的普及、互联网和移动互联网所累积的数据爆发，“量多质好”的数据量，为中国人工智能发展创造了规模优势。

中国电子信息产业发展研究院世界工业研究所人工智能研究室主任王哲向《经济》杂志、经济网记者表示，人工智能在最近10年发展迅速，包括机器学习、语音识别与自然语言处理、计算机视觉、游戏与推理等领域都得到了长足的发展。清华大学唐杰教授团队开发的AMiner平台数据显示，计算机视觉、语音识别、自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向，分别占比约34.9%、24.8%和21%。

我国正加速驶入人工智能发展的快车道。2020年11月23日，在浙江省乌镇发布的《中国互联网发展报告2020》显示：中国人工智能专利申请数量高达11万项，首次超越美國，成为世界第一。

王哲提到，促进中国人工智能的使用主要因素有三方面：

一是国家和地方政府加速推动产业政策优化落地，自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，我国人工智能发展相关政策不断细化，政策体系持续完善丰富，到2021年我国大部分省份均已发布了人工智能专项规划。

二是多类国家级人工智能产业创新平台不断设立，2018年科技部开始设立“人工智能开放创新平台”，2019年在原有5个“开放创新平台技术”上，又增加了10个，覆盖视觉计算、营销智能、基础软硬件、普惠金融等垂直领域。2020年以来，科技部先后批复北京、合肥、深圳、天津、杭州设立试验区，工信部则先后批复设立了多个“人工智能创新应用先导区”，上海、深圳、济南-青岛、北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都获批，为我国人工智能产业应用发展带来新契机。

三是我国人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。大家知道，算法、数据和计算力是推动人工智能技术进步和产业发展的“三驾马车”，我国在数据和算力上具有优势。2020年以来，我国5G、物联网、汽车电子等多种新兴技术产业的快速发展，数据总量呈现海量聚集爆发式增长;算力方面，中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口，为解决AI算力问题，国内相关的AI算力中心也正在筹备。

用科技打败科技漏洞

AI是一个依赖根源性创新、针尖式突破的行业，一个尚处于发展期但带头人层次高的企业，有更大概率超过团队庞大但缺乏先进理论引领的企业。同时需要商业落地。

“科研成果形成之时，实验室测试效果应该不会差，科研团队也有一定实力。但如何将科研成果落地，一般分为‘三步走战略。”重庆市机器人与智能装备产业联合会副会长兼科普委员会主任文江向《经济》杂志、经济网记者介绍道，“选好科研成果的应用方向，将其产品化，首先需要补充应用开发团队，并完成种子用户测试;之后招募商业推广团队，完成成果的商品化;最后需要强有力的管理和资金支持，实现应用的可持续发展。”

科幻世界的人工智能、领域研究的人工智能与应用落地的人工智能终究会有所差别。问题在于，人工智能解决方案与落地应用之间，还没有找到普惠的方案，二者存在“鸿沟”该怎么填平？企业应当更有发言权。

“我们常听到人工智能‘不智能的声音，其实做应用行业会经常用一句话解释：技术是有边界的。”亮风台董事长廖春元告诉《经济》杂志、经济网记者，理想状态的AI技术是企业努力的动力，但现实生活与环境的复杂性使得企业需要迎接不同的挑战。

“我们之前与一家汽车厂商合作一款创新产品介绍的应用，即用AR技术向消费者展示汽车功能介绍。这种通过智能设备扫描汽车中控、方向盘等区域就能得知对应按钮的说明，操作技术难度不大，但实际要调试、优化改进很多细节。”廖春元提到，消费者在使用这一功能时，当然可以在任何环境下进行，但对计算机视觉技术来说，分析运行在诸如昏暗的车库、强太阳光或树荫遮挡的室外场景时，都有一定技术要求，这些都是需要考虑到的。

“毋庸置疑，人工智能未来会具有更为广阔的前景。但是，眼下AI应用与产品存在有待改进的方面，一是产品本身的性能还需要进一步提升，二是由于滥用技术和数据导致的产品偏见问题、隐私保护问题等，三是由于技术发展产生的新的社会伦理道德问题。”王小捷表示，这些问题都是技术发展和应用演进中不可避免会出现的，不少问题在之前的技术革命时期也都或多或少出现过，因此，不必因为这些问题的存在而否认人工智能的发展，而需要深入探索解决之道，例如加快进行人工智能立法的思考和实践。

除此之外，龙梦竹表示，人工智能市场有待提高认知和普及。“毕竟人工智能应用推广不到10年的时间，许多产品随着时间不断迭代升级，需要技术的开发与突破;同时尽管对于数字化程度较高的企业来说，加入人工智能行列没有那么紧迫，但要重视人工智能产业链上下游的连接与打通。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称《纲要》）全文共19篇65章，“智能”“智慧”相关表述达到57处，《纲要》对“十四五”及未来10余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。文江表示，智能化既是手段，也是趋势，当前人工智能产业的发展，不存在“真火”与“虚火”。以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为我国“十四五”期间推动经济高质量发展、建设创新型国家，实现新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技术保障和核心驱动力之一。

在王哲看来，未来人工智能的发展，一是可以关注大数据基础上的深度学习+机器自我博弈催生的技术进化。二是重点关注基于网络的群体智能的萌芽和发展，通过任务分配的众包模式，为复杂问题的协同求解提供可能性。三是密切关注人机融合技术导向混合智能，生物智能系统与机器智能系统的紧密耦合可能催生重大科研进展。四是关注跨媒体智能的应用，实现语言、视觉、图形和听觉之间的贯通，这可能成为机器实现联想、推理、概括等智能形态的关键物质基础。

争夺科技制高点的人才依赖

值得一提的是，1900年，巴黎世界博览会上展示出几幅人们对100年后未来生活幻想的画作：农活、家务、美容美发由机器完成;警察和消防员可以在空中完成工作;人们乘坐邮轮式潜艇深入海底……如今许多设想在人工智能时代已经慢慢实现，未来的10年、100年，人工智能又将带领人类走向怎样的世界？答案或许就在现代人的手里。

人工智能時代，背诵，算数，象棋，围棋等已经被人工智能攻下，而驾驶，投资、艺术、翻译也即将被部分人工智能替代。不可否认，人工智能的出现代替了部分工作，也会淘汰一部分从业者，但是随着社会的不断发展，更多的新兴产业、新型职业也会相继出现。

2020年6月12日，工业和信息化部办公厅、人力资源社会保障部办公厅印发《工业通信业职业技能提升计划行动实施方案》，提出面向新一代信息通信技术、人工智能等制造强国、网络强国建设重点领域，大力扶持培训服务机构和网络培训平台发展，强化技能提升培训基础能力建设。

人工智能应用的爆发加剧了人才短缺的问题，一些国家把加强国民教育、在职培训和人才引进作为解决人才缺口的重要手段。包括在高等教育阶段开设人工智能课程，加强继续教育和在职训练课程，使在职人员掌握人工智能技能，同时帮助被人工智能所替代岗位的劳动者掌握新技能等。更为长远的是，通过强化科学、技术、工程、数学课程，增加人们对人工智能的学习机会，培养更多适应人工智能发展的人才。

站在高校角度，王小捷分析，人工智能涉及面广，在构建人工智能人才培养体系时既需要遵循专业规范，又需要密切结合学校特色，发展鲜明的专业特色，因此，在北邮的人工智能人才培养过程中，人才建设需要大力增强数理和专业基础理论知识的教学，同时开展了广泛的实践教学，开展与企业的深度合作，在面向实际问题的实践教学中，重在培养学生挑战人工智能科技难题的原始创新精神和综合能力。

“早在2016年的时候，中国工程院的报告就鲜明指出人工智能进入了人工智能2.0时代，即指信息化的发展促使AI成为数字经济的领头雁。”王哲谈到，人工智能2.0是基于重大变化的信息新环境和发展新目标的新一代人工智能，其中信息新环境是指互联网与移动终端的普及、传感网的渗透、大数据的涌现和网上社区的兴起等;新目标是指智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等从宏观到微观的智能化新需求。“这个预测到今天更显预见性，我们现在所处的大数据时代实际上是人—机—物三元世界，空间变化形成信息流的新变化，新的信息流会生成认知的新变化，可以产生大量新的人工智能需求和新的技术。”王哲如是说。