广州国家新一代人工智能创新发展试验区建设思考

盛秀婷,王 韬

(工业和信息化部电子第五研究所,广东广州 510610)

0 引言

当前,人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,是国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎,对世界经济、社会进步和人类生活产生重大影响。近年来,广州科技创新遵循科学发现-技术发明-产业发展-人才支撑-生态优化的规律,蹄疾步稳取得跨越式发展,早已在人工智能领域实现前瞻谋划和系统布局,具备了产业基础雄厚、支持举措有力、科教资源丰富、基础设施健全等优势条件。2020年9月3日,科技部正式批复广州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区(以下简称“试验区”),广州成为广东省内继深圳之后的第2个获批城市。广州建设国家新一代人工智能创新发展试验区,是落实国家关于人工智能战略部署的重要举措,充分体现国家中心城市的责任和担当,也是构筑人工智能发展先发优势、抢占人工智能发展高地的重大机遇。

1 基础优势

作为全国创新最为活跃城市之一,2020年广州人工智能综合实力位居全国第一梯队,发展成效排名全国第5位[1],全市人工智能发展迅速,龙头企业集聚态势明显,细分行业发展突出,具备较为完善的产业链。

1.1 较为有力的政策支持举措

广州围绕人工智能领域,先后出台《广州市加快IAB产业发展五年行动计划(2018-2022年)》《广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案》《广州市关于推进新一代人工智能产业发展的行动计划(2020-2022年)》等政策文件,优化完善政策体系,营造最优最好发展环境。同时针对国家新一代人工智能创新发展试验区建设,广州加强顶层设计,制定《广州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区实施方案》及基础研究和前沿技术、应用场景建设、产业发展及龙头企业培育、人才集聚培育、人工智能治理和社会实验等5个分类工作方案,明确建设主要思路和方向,突出工作重点,形成有力抓手。

1.2 打造一批人工智能领域高端创新平台

人工智能与数字经济广东省实验室(广州)于2019年启动建设,成为粤港澳大湾区人工智能领域科研顶尖力量。目前,广州共有6家企业获批建设广东省新一代人工智能开放创新平台,数量约占全省40%①根据广东省公布的第一批、第二批、第三批广东省新一代人工智能开放创新平台名单核算。,拥有广州中国科学院软件应用技术研究所、中科院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院、广州国际人工智能产业研究院等研发平台,同时积极布局人工智能领域重大科技专项,加强核心技术攻关。

1.3 集聚一批人工智能领域领军企业和高水平人才团队

近些年,广州实施分层分类服务科技创新企业做强、做优、做大行动,紧紧围绕企业初创孵化期、成长壮大期、扩张成熟期的成长主线,完善全链条科技创新企业培育体系,对人工智能领域企业各成长阶段多角度、全方位分层分类予以精准扶持,涌现云从科技集团股份有限公司、佳都科技集团股份有限公司(以下简称“佳都科技”)、广州广电运通信息科技有限公司、广州小马智行科技有限公司等领军企业,依托高水平创新载体,成功引入一批中科院院士、长江学者以及国家重大人才项目的顶尖人才。

1.4 拥有良好的智能基础设施根基

广州是全国三大通信枢纽、互联网交换中心和互联网三大国际出口之一,存储数据丰富,固定宽带普及率、宽带接入能力、光纤入户率等指标居全国前列,是全国大数据应用先行区,拥有世界超级计算机500强排行榜六连冠的“天河二号”[2]。同时,广州是全国首批 5G试点城市,2020年建设5G基站数量为广东全省第一[3]。2020年,广州出台《广州市加快推进数字新基建发展三年行动计划(2020-2022年)》,全面加速新型基础设施建设(以下简称“新基建”),为人工智能的应用和普及提供了坚实的基础设施支撑。

1.5 构建丰富的智能化应用场景

作为国家中心城市、综合性门户城市,广州具有得天独厚的应用场景优势,是人工智能与实体经济融合发展的最佳试验场,在智慧交通、智慧教育、智慧医疗、智能制造、智慧政务、智慧司法等多个领域打造了一批创新应用标杆。新冠肺炎疫情期间,广州充分发挥人工智能应用基础,展现科技抗疫的硬实力。

2 面临的挑战

广州获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区,为广州人工智能创新发展带来前所未有的机遇,但相比其他发展质量较高的先进试验区,仍面临诸多挑战。

2.1 原始创新及关键核心技术攻关能力有待加强

广州在基础理论和算法等方面缺乏重大原创性成果,原始创新能力明显不足,高端芯片、关键部件、高精度传感器等缺失制约了人工智能的发展;虽然广州近些年逐步加大对人工智能关键核心技术攻关的经费投入,但整体攻关能力仍较薄弱,2016年-2020年第一季度广州人工智能发明专利申请总量(6 558件)不及北京(25 055件)的三成、深圳(17 369件)的四成,约为上海(9 346件)的七成②数据基于IncoPat数据库的专利检索,对2016年-2020年第一季度的专利申请数进行横向比较而得。,人工智能技术发明能力与北京、深圳、上海等相比仍有较大差距。

2.2 行业顶尖龙头企业和相关人才有所欠缺

据有关报告显示,国内人工智能企业主要分布在北京、上海、深圳和广州[4],侧面反映出了广州在人工智能领域营造了良好创新生态,具有一定吸引力。但在2020年人工智能企业百强榜单中,广州并无一家人工智能企业入围前10位,排名最前的为佳都科技,仅排在第14位[5]。与北京、上海、深圳、杭州等城市相比,广州缺乏具有引领辐射、带动作用的顶尖龙头企业,整体呈现“星星多、月亮少”的分布局面。从高层次学者分布来看,北京仍是全国拥有人工智能高层次学者数量最多的城市,占比接近全国一半,广州并未入榜全国前10位[6]。

2.3 算力基础设施有待提升

随着人工智能算法突飞猛进发展,越来越多模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效实施,算力成为影响人工智能突破发展的决定性因素。广州凭借前期国家超级计算广州中心等算力基础设施布局,2019年进入全国城市人工智能算力第一梯队[7]。但随着各试验区逐渐加强对人工智能的重视,加大对智能基础设施建设的布局,在2020年排名中,广州跌出全国前5位、居第6位,重庆反超广州进入全国第一梯队,北京、上海、深圳、杭州算力排名则依旧保持在全国前列[8],侧面反映了广州算力基础设施建设以及更新迭代升级的速度明显缓慢,制约了试验区的高质量发展。

2.4 应用示范潜力有待挖掘

广州虽然具备得天独厚的人工智能应用场景优势,但应用示范潜力仍有待深入挖掘。各领域不同场景下人工智能应用方案差异较大,从而导致开发难度大、成本高,尚未形成大规模、可复制和具备整体解决方案的通用人工智能;同时法律法规标准、相关制度严重滞后,缺乏高质高效数据,数据开发和共享以及交易机制缺失,极大地制约了广州人工智能与实体经济融合程度的提升。

3 发展建议

把握全球人工智能发展态势,结合广州人工智能基础优势和存在问题,找准突破口和主攻方向,不断先行先试、探索试验、示范引领,形成广州国家新一代人工智能创新发展的新路径、新机制,打造成为全国新一代人工智能创新发展样板。

3.1 着力提升人工智能基础研究和前沿技术水平

一是加强从“0到1”的基础研究,有效引导在穗科研院所、科研人员聚焦人工智能重大科学前沿问题,积极开展人工智能基础理论研究,为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。二是着力建设人工智能实验室体系,充分发挥人工智能与数字经济广东省实验室(广州)、鹏城实验室广州基地引领辐射作用,深耕人工智能前沿基础理论、核心算法及软硬件技术等领域,产出具有国际影响力的重大科研成果。三是加强重点领域研发计划扶持力度,围绕人工智能领域中受制于人、“卡脖子”的重大关键技术需求,建立以解决关键核心技术为目的的重大科学问题库,有计划、分阶段予以大力支持。四是打造若干个国家新一代人工智能开放创新平台和行业领域专业化平台,依托各类重大创新平台,推动实现前瞻性基础研究、引领性原始创新成果重大突破,大幅提升关键核心技术、前沿引领技术及颠覆性技术供给能力。

3.2 大力引培人工智能龙头企业和高水平人才

一是依托广州人工智能高质量发展行动计划,围绕人工智能产业“链长制”建设,积极引进和培育人工智能龙头企业,加大对国内外人工智能龙头企业的招引力度。鼓励龙头企业带动产业链上下游企业创新发展,引进培育一批人工智能独角兽企业和高成长性特色企业,形成行业标杆。二是探索广州人工智能企业自主技术的推广应用政策,将本土人工智能企业的产品、技术、平台、项目纳入政府采购目录,在同等条件下给予优先采购支持。三是借助粤港澳大湾区建设重大机遇,开创人才创新发展合作新局面,鼓励人工智能领域高水平人才及团队汇聚广州;大力支持广州高校完善人工智能相关学科建设,注重与其他专业学科交叉融合,积极与科研院所、企业合作培育人才。

3.3 加快提升算力基础设施建设水平

一是着力推动国家超级计算广州中心的升级改造,增强高性能计算能力和拓宽运用领域,以此为着力点,建设世界级人工智能算力平台;深化与人工智能计算平台企业战略合作,构建自主可控的算力集群。二是建设多元化、智能化、高效能的新型算力基础设施,为各类人工智能应用提供强大且高性价比的算力服务;加快推进人工智能海量训练资源库、标准测试数据集等建设。三是加快提升基础配套服务能力,全面布局5G网络建设,推动5G网络从核心区域逐步向外发展;积极探索第六代移动通信(6G)、量子通信等新型网络建设,打造低时延、高可靠、广覆盖的新一代通信网络。

3.4 加快提升人工智能场景开放水平

一是率先建立与人工智能应用相适应的数据共享、业务准入、效果评价等实施规则,有序引导开放人工智能应用场景,定期制定并发布人工智能场景需求清单,加强供需对接,公开征集应用场景解决方案。二是立足广州数据资源基础优势,健全人工智能数据标准、测评等服务体系,围绕产业术语、参考框架、算法模型、产品及服务、行业应用等,为细分领域人工智能技术应用提供应用标准、部署指南、实践案例。三是营造良好的人工智能创新发展生态环境,积极推进人工智能伦理规范与安全研究,发展负责任的人工智能,引导各行业对人工智能技术向善发展;持续推动人工智能伦理规范方面的学术研究与成果转化应用,为人工智能发展相关规范和制度建立提供理论支撑。