人工智能:新基建,迎接智能新時(shí)代
2020-04-30 來源: 評論:0摘要:大國科技實(shí)力是國家實(shí)力的核心,能否抓住智能時(shí)代的變革機(jī)遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國的關(guān)鍵。
人工智能是新一輪科技競賽的制高點(diǎn),對經(jīng)濟(jì)增長和國家安全均至關(guān)重要。在這一場全球競爭中,中國的優(yōu)勢在于百度、華為、阿里等平臺(tái)型公司積累了扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)、豐富的應(yīng)用場景和海量數(shù)據(jù),在新基建大戰(zhàn)略下,將為國家發(fā)展打造競爭新優(yōu)勢、注入增長新動(dòng)能,有望成為人工智能新基建的領(lǐng)軍力量。當(dāng)然,在基礎(chǔ)科研、基礎(chǔ)算法、核心芯片、高端人才等方面我國仍存短板。大國科技實(shí)力是國家實(shí)力的核心,能否抓住智能時(shí)代的變革機(jī)遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國的關(guān)鍵。
1.2 從“+人工智能”走向“人工智能+”
人工智能已經(jīng)在眾多垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用,目前較為成熟的領(lǐng)域包括家居、金融、交通、醫(yī)療等。通過與諸多垂直領(lǐng)域相結(jié)合,人工智能技術(shù)可以通過兩方面進(jìn)行產(chǎn)業(yè)賦能:一方面提高生產(chǎn)效率、降本增效,即“+人工智能”;二是創(chuàng)造新的需求和增長點(diǎn),即“人工智能+”。
1、“+人工智能”:快速高效處理數(shù)據(jù),同時(shí)兼顧普通和長尾用戶,提高生產(chǎn)效率,實(shí)現(xiàn)降本增效。以金融行業(yè)為例,目前人工智能主要用于風(fēng)控、支付、理賠、投顧等方面,其中智能投顧應(yīng)用最為成熟。智能投顧在2008年誕生于美國,由于專業(yè)素養(yǎng)和人工服務(wù)性質(zhì),美國各大金融機(jī)構(gòu)的投顧門檻較高,平均投資門檻約5萬美元,平均管理費(fèi)用為所管理資產(chǎn)規(guī)模的1.35%,服務(wù)對象主要為中高資產(chǎn)階級(jí)。但隨著千禧一代的成長、傳統(tǒng)投顧用戶逐漸飽和,金融機(jī)構(gòu)對如何爭取這群長尾用戶的需求日益提高。人工智能通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)算法分析,結(jié)合用戶提供的風(fēng)險(xiǎn)承受水平、收益目標(biāo)、市場的動(dòng)態(tài),進(jìn)行個(gè)性化定制服務(wù)。對比人工服務(wù),智能投顧投資門檻最低至500美元、管理費(fèi)率約0.02%-1%。目前,例如招商銀行、工商銀行等國內(nèi)主流金融機(jī)構(gòu)也推出智能投顧產(chǎn)品,其他機(jī)構(gòu)也加強(qiáng)研發(fā)具備類似功能的產(chǎn)品和服務(wù)。
在此次新冠肺炎疫情防控中人工智能也發(fā)揮了巨大作用,主要覆蓋疫情監(jiān)控、體溫檢測、病毒檢測、復(fù)工復(fù)產(chǎn)等方面。春節(jié)時(shí)期新冠疫情爆發(fā),對病毒檢測、追蹤、隔離防控等工作帶來巨大挑戰(zhàn),人工智能的應(yīng)用,以數(shù)據(jù)為支撐,主要幫助時(shí)態(tài)追蹤和疫情研判。以百度解決方案為例,1)體溫監(jiān)測和疫情地圖加強(qiáng)疫情監(jiān)控,對比SARS時(shí)期,新冠病毒爆發(fā)的春節(jié)假期正逢全國人員高速流動(dòng)時(shí)期,而病毒高感染特性加大早期的人工排查難度。人工智能計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)用,一方面滿足例如機(jī)場、高鐵等公共地區(qū)的體溫監(jiān)測,另一方面滿足對疑似病例和攜帶病毒人員的身份排查記錄,增強(qiáng)疫情排查力度和效率。2)在線問診和病毒檢測減緩醫(yī)療服務(wù)壓力,中國醫(yī)療資源不足且分布不均,新冠疫情早期因恐慌而造成的多例醫(yī)院門診交叉感染病例更是對醫(yī)療資源帶來極大壓力。在線問診工具的開發(fā)一方面降低醫(yī)護(hù)人員接觸感染幾率,另一方面聚集醫(yī)療資源,減輕臨床醫(yī)生的負(fù)擔(dān),提升診斷效率和服務(wù)質(zhì)量,彌補(bǔ)人力短缺。此外,人工智能極大提高新型病毒的檢測速度,百度開發(fā)線性時(shí)間算法LinearFold,將新冠病毒RNA結(jié)構(gòu)檢測從55分鐘縮短至27秒,速度提高120倍。3)遠(yuǎn)程辦公與在線教育助力復(fù)工和教育,百度如流和百度智能云提供企業(yè)通訊、語音視頻會(huì)議、協(xié)同辦公、線上教學(xué)等服務(wù),保障員工和學(xué)生健康的同時(shí),加速恢復(fù)辦公和教學(xué)。
2、“人工智能+”:創(chuàng)造新需求、新商業(yè)模式、新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。以汽車為例,其中智能網(wǎng)聯(lián)是人工智能在汽車行業(yè)應(yīng)用最受關(guān)注的領(lǐng)域。智能網(wǎng)聯(lián)一方面可以提升汽車的智能化,包括自動(dòng)駕駛、智能語音、智能座艙等;另一方面與5G相結(jié)合,提高汽車信息溝通能力,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)化,包括人員和車輛安全管理、城市道路交通規(guī)劃等。1)汽車將成為各種服務(wù)和應(yīng)用的入口,催生新的商業(yè)模式:智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以在生命周期內(nèi)通過OTA空中升級(jí)持續(xù)更新應(yīng)用,界面交互將賦予汽車更多應(yīng)用場景——在無人駕駛的情況下,司機(jī)將有更多的自由時(shí)間,而車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使汽車隨時(shí)與辦公室、家、公共設(shè)施相聯(lián),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。與智能手機(jī)行業(yè)發(fā)展類似,隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展成熟,數(shù)據(jù)增值(包括共享出行、汽車保險(xiǎn)、金融服務(wù))、娛樂休閑、智能規(guī)劃等應(yīng)用環(huán)節(jié)的重要性和產(chǎn)業(yè)價(jià)值將超過單純的汽車生產(chǎn)和制造環(huán)節(jié)。2)汽車電子、汽車軟件等需求提升:汽車電子和軟件對汽車的重要性提高,自動(dòng)駕駛、計(jì)算平臺(tái)、車載操作系統(tǒng)等前沿技術(shù)成為新的價(jià)值增長點(diǎn)。
2020年4月19日,百度Robotaxi上線百度地圖及百度APP智能小程序Dutaxi,向長沙市民全面開放試乘服務(wù)。這意味著在相關(guān)法律法規(guī)指導(dǎo)下,百度率先推動(dòng)Robotaxi在湖南湘江新區(qū)進(jìn)入常態(tài)化的測試試乘階段。在場景端,ApolloRobotaxi開放的打車范圍約130平方公里,行車路線覆蓋長沙當(dāng)?shù)氐木用駞^(qū)、商業(yè)休閑區(qū)及工業(yè)園區(qū)等多維度實(shí)用生活場景。在產(chǎn)品端,Apollo Robotaxi的可視化界面能夠還原360度視野范圍內(nèi)的障礙物及動(dòng)態(tài)預(yù)測,呈現(xiàn)途經(jīng)車輛、車道、路口、紅綠燈等路況,并伴有限速提示及變道提醒,用戶可通過屏幕實(shí)時(shí)關(guān)注時(shí)速、剩余里程等駕駛信息。百度等企業(yè)在自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同、智能車聯(lián)等平臺(tái)技術(shù)的研發(fā)積累,有望進(jìn)一步復(fù)制到智能信控、智能公交、智能停車、智能貨運(yùn)等應(yīng)用場景,不僅帶動(dòng)傳感器、芯片、自動(dòng)駕駛算法、智能座艙、車云服務(wù)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展,而且可以提升出行效率、降低出行成本,有望成為智慧出行的重要增長點(diǎn)。
2 人工智能技術(shù)制高點(diǎn)之爭
人工智能產(chǎn)業(yè)競爭是各國政策、基礎(chǔ)研究、技術(shù)、資本等各方面綜合實(shí)力的競爭。目前各國政府高度重視,在基礎(chǔ)設(shè)施搭建、基礎(chǔ)科研、人才培養(yǎng)、資助研發(fā)、合作交流等方面給予支持鼓勵(lì)。資本和企業(yè)也積極尋求商業(yè)落地場景,協(xié)助技術(shù)轉(zhuǎn)化。技術(shù)落地于垂直領(lǐng)域,繼而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),促進(jìn)算法更新迭代,又可以進(jìn)一步服務(wù)于垂直領(lǐng)域,如此循環(huán)往復(fù)、不斷發(fā)展。這場全球競賽中,中國的優(yōu)勢在于擁有海量數(shù)據(jù)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),但在基礎(chǔ)科研、基礎(chǔ)技術(shù)、前沿拓展方面仍存在薄弱環(huán)節(jié)。
2.1 政策:全球主要國家和地區(qū)均高度重視
以AlphaGo事件為分水嶺,人工智能獲得空前關(guān)注,主要國家和地區(qū)紛紛加入這場事關(guān)未來大國科技實(shí)力的競爭當(dāng)中。因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施尚未普及、技術(shù)超前、理論分支眾多等原因,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷過三次潮起潮落,直到2016年DeepMind公司研發(fā)的AlphaGo挑戰(zhàn)世界圍棋頂尖棋手李世石,并獲得最終勝利,才讓全球又重新感受到人工智能所帶來的魅力。AlphaGo在人機(jī)大賽中所表現(xiàn)出的與人類相似甚至更甚一籌的觀察、思考、決策能力,吸引世界各國和地區(qū)開始著手和加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域研發(fā)。根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前全球包括美國、中國、歐盟、日本、韓國、印度、丹麥、俄羅斯等近30個(gè)國家和地區(qū)發(fā)布人工智能相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃和政策部署。其中,約80%的國家在2016年之后密集發(fā)布相關(guān)政策和官方計(jì)劃,例如美國《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》、英國《機(jī)器人技術(shù)與人工智能》、中國《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》等。
從發(fā)布的政策規(guī)劃來看,各國和地區(qū)認(rèn)同人工智能對未來的人才、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、社會(huì)福祉、全球影響力的重要性,并作為國家級(jí)戰(zhàn)略進(jìn)行推進(jìn)。根據(jù)各國科研實(shí)力、人才匯集程度、基礎(chǔ)設(shè)施完備度、國情等因素,各國和地區(qū)的側(cè)重點(diǎn)有所不同。
美國致力于維持全球科技霸主地位,人工智能位于其科技版圖的核心。從奧巴馬時(shí)期到特朗普時(shí)期,美國一直積極支持人工智能的研究,并將政策態(tài)度從“引導(dǎo)和扶持”轉(zhuǎn)為“必須領(lǐng)先”。2019年,美國陸續(xù)頒布《維護(hù)美國在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)地位》、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》、《美國人工智能時(shí)代:行動(dòng)藍(lán)圖》三部重要政策,表現(xiàn)美國政府對人工智能技術(shù)的高度重視和維持領(lǐng)先地位的決心,主要措施包括:1)加強(qiáng)聯(lián)邦政府資助,美國認(rèn)為政府資金支持是參與推動(dòng)科研進(jìn)步的重要環(huán)節(jié),但官方資助力度逐漸下滑,1976年到2018年,聯(lián)邦政府的研發(fā)支出占GDP比重從約1.2%下降為約0.7%。此外,通過減稅來鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入;2)發(fā)揮硅谷創(chuàng)新力量,建立包括計(jì)算機(jī)視覺、語音語義、開源框架平臺(tái)等在內(nèi)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈;3)重視以芯片為主的硬件層,包括促進(jìn)國內(nèi)半導(dǎo)體制造產(chǎn)業(yè)、建立多邊出口管制、保護(hù)供應(yīng)鏈等;4)重視全球性人才,包括對國內(nèi)人才的培育和國際人才的吸引,認(rèn)為有必要簡化相關(guān)人才的H-1B簽證申請程序;5)加強(qiáng)合作,包括國內(nèi)外組織研發(fā)中心或聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、舉辦創(chuàng)新比賽等;6)開展前沿技術(shù)研究。
歐盟重點(diǎn)關(guān)注工業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域,強(qiáng)調(diào)發(fā)揮創(chuàng)新創(chuàng)造力,應(yīng)用人工智能使制造業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域智能升級(jí)。與美國類似,歐盟較早對人工智能進(jìn)行研發(fā),并通過頒布政策、扶助資金、推出國家級(jí)計(jì)劃、建立重點(diǎn)科研實(shí)驗(yàn)室等行為支持人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,例如2018年頒布的《人工智能合作宣言》。此外,作為“數(shù)字歐洲”計(jì)劃和“地平線2020”計(jì)劃中的重要環(huán)節(jié),人工智能相關(guān)項(xiàng)目也將受到數(shù)十億歐元的投資。與美國對比,1)歐盟更加重視人工智能的道德和倫理研究,并在多份文件中表明人工智能發(fā)展需要符合人類倫理道德,例如2020年3月頒布的《走向卓越與信任——歐盟人工智能監(jiān)管新路徑》明確提出,為解決能力不對等和信息不透明,保障人民相關(guān)權(quán)利,需要建立人為監(jiān)督的監(jiān)管框架,重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù);2)歐盟對人工智能的應(yīng)用側(cè)重更細(xì)化,不同于美國的全方位領(lǐng)先,歐盟希望借助自身在制造業(yè)、工業(yè)、汽車等領(lǐng)域的優(yōu)勢,利用人工智能技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)強(qiáng)化升級(jí),例如《歐盟2030自動(dòng)駕駛戰(zhàn)略》。
日本由于面臨嚴(yán)峻的少子化老齡化問題,著重研究人工智能在機(jī)器人、醫(yī)療、汽車交通等領(lǐng)域的應(yīng)用。日本生育率長期低迷、老齡化水平長期位居世界第一,1992年日本勞動(dòng)年齡人口占比見頂,2008年日本人口總量見頂,這對日本經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的負(fù)面影響,包括養(yǎng)老、健康等挑戰(zhàn)。以2016年發(fā)布的《日本下一代人工智能促進(jìn)戰(zhàn)略》為起點(diǎn),日本不斷推出相關(guān)政策規(guī)劃,圍繞“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用研究-產(chǎn)業(yè)化”三個(gè)方面,其中日本總務(wù)省下設(shè)的信息通信技術(shù)研究所和文部科學(xué)省進(jìn)行人工智能理論和技術(shù)研發(fā),經(jīng)產(chǎn)省解決應(yīng)用場景問題,經(jīng)產(chǎn)省建立的人工智能研究中心(AIRC)促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作,主要承擔(dān)成果轉(zhuǎn)化和推廣。
中國人工智能呈三階段逐步推進(jìn),重視與制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合。自2015年起,我國人工智能相關(guān)政策從智能制造時(shí)期,“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)期(以《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》為代表),到“智能+”國家戰(zhàn)略時(shí)期演變(以《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為代表)。政策重心也從核心技術(shù)攻克到實(shí)際場景應(yīng)用,從特定行業(yè)到跨界融合,從單項(xiàng)技術(shù)到人機(jī)協(xié)同。與美國和歐盟類似,我國也強(qiáng)調(diào)建立相關(guān)試點(diǎn)項(xiàng)目,包括技術(shù)示范試點(diǎn)、政策試驗(yàn)、社會(huì)實(shí)驗(yàn)。
2.2 基礎(chǔ)科研:美國最強(qiáng),中國快速追趕
中國人工智能領(lǐng)域論文數(shù)量增長較快,但論文質(zhì)量與美國依然存在差距。全球累計(jì)共發(fā)布人工智能論文超70萬篇,中國、美國是論文發(fā)表大國,2018年中美兩國分別發(fā)布論文2.5萬篇和1.6萬篇,全球合計(jì)占比46.5%。從增長趨勢來看,美國保持勻速增長,中國自2014年后增長較快,中國論文數(shù)量占全球總量比重從1998年的8.9%上升為2018年的28.2%。從代表論文質(zhì)量的FWCI指數(shù)(平均加權(quán)引用影響指數(shù))來看,中國論文質(zhì)量也在穩(wěn)步提升,從1998年的0.43提升至2018年的1.39。美國保持全球最高水平,長年保持在2左右,2018年FWCI指數(shù)達(dá)2.38。
FWCI指數(shù):FWCI標(biāo)準(zhǔn)化為1,當(dāng)某國或機(jī)構(gòu)的FWCI指數(shù)為1時(shí),表明該國或機(jī)構(gòu)的引用影響力在世界平均水平。如果某國或機(jī)構(gòu)的FWCI指數(shù)為1.2,表明該國或機(jī)構(gòu)論文被引用次數(shù)超出世界平均水平20%。如果某國或機(jī)構(gòu)的FWCI指數(shù)為0.8,表明該國或機(jī)構(gòu)論文被引用次數(shù)低于世界平均水平20%。
從論文發(fā)表機(jī)構(gòu)類型來看,包括中國、美國、歐盟27國等在內(nèi)的各國和地區(qū)均以高校為核心科研力量,2018年三者高校論文產(chǎn)出占各自總產(chǎn)出的92.1%、84.6%、90.7%。除高校外,中美兩國的主力科研主體有所不同,2018年中國科研機(jī)構(gòu)產(chǎn)出約為中國企業(yè)產(chǎn)出的3倍,而同期美國企業(yè)產(chǎn)出約為美國科研機(jī)構(gòu)產(chǎn)出的1.6倍。
2.3 數(shù)據(jù)量:人工智能時(shí)代的“原材料”,中國具有規(guī)模優(yōu)勢
電腦和智能手機(jī)的普及、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)所累積的數(shù)據(jù)爆發(fā),是促進(jìn)人工智能技術(shù)和應(yīng)用突破的重要原因之一。人工智能需要做到“感知、思考、決策”,首先就是需要足夠多、足夠好的原始數(shù)據(jù)對計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練,猶如培育良駒,得喂足新鮮的牧草。“足夠多”代表數(shù)據(jù)的數(shù)量要大,電腦的發(fā)明讓運(yùn)算簡化,并讓信息以電子化形式保存,智能手機(jī)的普及讓全球網(wǎng)民滲透大幅提高,兩者令大量的數(shù)據(jù)被保存。“足夠好”代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量要佳,互聯(lián)網(wǎng)的誕生極大地縮短信息交流的物理距離、提高傳播速度,各類互聯(lián)網(wǎng)類服務(wù)應(yīng)用誕生,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型也更加多樣,包括瀏覽網(wǎng)頁喜好、外賣點(diǎn)單頻率、行程記錄等,多元豐富的數(shù)據(jù)才能應(yīng)對各種訓(xùn)練人工智能的要求。
數(shù)據(jù)增長和運(yùn)用依賴于信息和物理的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建,中國將成為全球最大的數(shù)據(jù)中心。得益于人口數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)滲透率、智能手機(jī)滲透率、網(wǎng)速等,2018年中國擁有數(shù)據(jù)量7.6ZB,占全球數(shù)據(jù)總量的23.4%。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展,通訊設(shè)備接入數(shù)量和承載能力提高,終端消費(fèi)者增多,中國的數(shù)據(jù)量將在2025年達(dá)48.6ZB,占全球數(shù)據(jù)總量的27.8%,成為全球最大的數(shù)據(jù)集中地,將極大的促進(jìn)和豐富人工智能訓(xùn)練,相關(guān)模型結(jié)構(gòu)和結(jié)果也更精準(zhǔn)。
2.4 技術(shù):深度學(xué)習(xí)推動(dòng)本次人工智能熱潮
足夠多、足夠好的數(shù)據(jù)支撐人工智能“感知”階段,而人工智能算法使計(jì)算機(jī)擁有思維,從而達(dá)到“理解、決策”,深度學(xué)習(xí)在這過程作出巨大貢獻(xiàn)。深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱,計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)來掌握內(nèi)在邏輯和規(guī)律,從而擁有分析能力,這項(xiàng)研究最早可以追溯到1958年弗蘭克·羅森布拉特發(fā)明的感知機(jī)(Perceptron)。利用感知機(jī),可以進(jìn)行圖像區(qū)分訓(xùn)練,例如最常見的從水果堆中選出“蘋果”或者“香蕉”。然而當(dāng)時(shí)缺少足量的數(shù)據(jù),該項(xiàng)研究陷入瓶頸,并出現(xiàn)過度擬合(Overfitting)問題,例如學(xué)生希望通過練習(xí)相似的題目來掌握一種題型,但是訓(xùn)練量不夠大、并沒有理解題型背后的知識(shí)點(diǎn),考試一旦發(fā)生些許變化便無法解出答案。后來,科學(xué)家通過研究人腦,試圖模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來進(jìn)行圖像、聲音等分類工作,逐漸演化成如今的深度學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)突破,自2010年起,全球包括計(jì)算機(jī)視覺、語音語義等基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的專利申請量急速增長。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要是讓計(jì)算機(jī)擁有人類的眼睛,學(xué)會(huì)“看”圖片、文字、視頻等,經(jīng)常用于圖像識(shí)別、人臉識(shí)別等,適用于自動(dòng)駕駛、安防、人臉支付等領(lǐng)域。從計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別相關(guān)的技術(shù)申請情況來看,截至2018年12月31日,全球共申請14.3萬項(xiàng)同族專利,中國、美國、韓國成為全球申請數(shù)量前三國家,分別為5.3萬項(xiàng)、2.4萬項(xiàng)、2.3萬項(xiàng)。從技術(shù)授權(quán)情況來看,美國技術(shù)授權(quán)量全球最高、達(dá)1.3萬項(xiàng),日本和中國排為第二、第三,分別為1.04萬項(xiàng)和1萬項(xiàng)。從申請人來看,佳能、東芝、三星為前三申請人,申請數(shù)量分別為2900項(xiàng)、2700項(xiàng)、2300項(xiàng)。
語音語義技術(shù)主要是讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“聽、讀”文字、段落、文章等,經(jīng)常用于文字識(shí)別、語音情感分析、人機(jī)對話、聲音定位等,適用于翻譯軟件、車載操作系統(tǒng)、智能音箱、語音助手等領(lǐng)域。從語音語義技術(shù)相關(guān)的技術(shù)申請情況來看,截至2019年12月20日,全球共申請4.3萬項(xiàng)專利族,中美兩國依然是這個(gè)領(lǐng)域的主要申請國,合計(jì)占比超過75%。從申請人來看,語音語義領(lǐng)域的申請人以企業(yè)為主,其中IBM、三星、微軟為前三申請人,申請專利量分別為1741項(xiàng)、890項(xiàng)、821項(xiàng)。從專利授權(quán)人來看,微軟、IBM、Nuance為前三授權(quán)人,授權(quán)量分別為672項(xiàng)、468項(xiàng)、440項(xiàng)。從國內(nèi)企業(yè)情況來看,百度成為唯一一家在語音語義技術(shù)領(lǐng)域申請量和授權(quán)量均列全球前十的企業(yè)。
中國人工智能領(lǐng)域的專利申請量呈逐年上升趨勢,據(jù)國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心《人工智能中國專利技術(shù)分析報(bào)告》數(shù)據(jù),2018年國內(nèi)專利申請量達(dá)94539件,為2010年申請量的10倍。截至2019年10月,百度、騰訊、微軟、浪潮、華為分別以5712、4115、3978、3755、3656件專利申請量位列國內(nèi)人工智能專利申請量前五。
人工智能芯片的出現(xiàn)顯著提高數(shù)據(jù)處理速度,支撐日益復(fù)雜的算法處理龐雜數(shù)據(jù),是人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)。隨著處理的數(shù)據(jù)量增多、從通用場景到各類特定場景,算法模型設(shè)計(jì)的框架和層數(shù)也越來越復(fù)雜,這對基礎(chǔ)硬件提出更高的運(yùn)算要求。從相關(guān)專利申請情況來看,中美兩國是申請大國,截至2019年10月,中美兩國人工智能芯片專利申請量分別為1.6萬項(xiàng)和1.1萬項(xiàng)。從相關(guān)申請人來看,傳統(tǒng)芯片和半導(dǎo)體企業(yè)更有優(yōu)勢,其中三星、日立和IBM是該領(lǐng)域的前三專利申請人,從近年申請趨勢來看,三星和英特爾表現(xiàn)更積極。從實(shí)際應(yīng)用產(chǎn)品來看,目前具備代表性包括英特爾EyeQ系列、英偉達(dá)Xavier系列、華為昇騰310、寒武紀(jì)Cambricon 1M系列、百度昆侖芯片等。
中美兩國是全球人工智能企業(yè)聚集地,中國企業(yè)集中于應(yīng)用層,美國企業(yè)集中于技術(shù)層。截至2019年2月,全球共有人工智能企業(yè)3438家,美國以1446家位列第一,全球占比42.1%,中國第二、共745家、全球占比21.7%。從企業(yè)類型來看,中國主要為應(yīng)用層企業(yè),美國主要為技術(shù)層企業(yè)。中國應(yīng)用層人工智能企業(yè)占比最高,為75.2%;技術(shù)層居第二位,占比為22%;基礎(chǔ)層企業(yè)占比最少僅為2.8%。而美國更重視技術(shù)研發(fā),三類企業(yè)占比分別為39.1%、57.7%、3.2%。
2.5 資本:全球投資持續(xù)上升,中美人工智能企業(yè)最受資本青睞
人工智能技術(shù)突破和政策支持吸引資本持續(xù)投入,過去十年平均投資年增速約50%。據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù),全球?qū)θ斯ぶ悄艹鮿?chuàng)企業(yè)投資金額從2009年的不到10億美元升至2019年的近400億美元,其中2014年開始投資加快,2014-2019年11月,全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共獲得1.6萬筆投資,平均每筆投資金額約860萬美元。
從國家和地區(qū)來看,美國公司和中國公司是全球投資重點(diǎn)。由于美國的技術(shù)領(lǐng)先性,美國無論是被投資金額還是被投資企業(yè)數(shù)量均保持世界第一。盡管中國被投企業(yè)數(shù)量不及美國,由于每筆投資金額較高,例如曠視科技2018年3月C輪融資4.6億美元、商湯科技2018年4月C輪融資6.2億美元,中國初創(chuàng)企業(yè)被投資金額僅次美國、約250億美元。此外,英國、以色列、加拿大、法國、日本、新加坡、德國和印度是被關(guān)注較為頻繁的國家和地區(qū)。
3 挑戰(zhàn)與建議
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下,5G就如同“信息高速公路”,為龐大數(shù)據(jù)量和信息量的傳遞提供了高速傳輸信道,補(bǔ)齊了制約人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等在信息傳輸、連接規(guī)模、通信質(zhì)量上的短板;人工智能如同云端大腦,依靠“高速公路”傳來的信息學(xué)習(xí)和演化,完成機(jī)器智能化進(jìn)程;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如同“橋梁”,依靠“高速公路”連接人、機(jī)、物,推動(dòng)制造走向智造。人工智能具有明顯的溢出效應(yīng),將與5G、數(shù)據(jù)中心等一起推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),是當(dāng)前及未來各國科技競賽的制高點(diǎn)。大國科技實(shí)力是國家實(shí)力的核心,能否抓住智能時(shí)代的變革機(jī)遇,是中國建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國的關(guān)鍵。總體而言,我國人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期,面臨基礎(chǔ)研發(fā)欠缺、技術(shù)和場景尚未融合、傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施跟不上技術(shù)發(fā)展等問題。建議:
1)為人工智能發(fā)展做好“軟性”支撐,做好人才培養(yǎng)、前沿技術(shù)研究和聯(lián)絡(luò)合作。加強(qiáng)國內(nèi)高校開展相關(guān)課程、培育本土人才。積極吸引海外科研人員、聚集全球人才。對照美國對科研人才的吸引措施,中國應(yīng)該抓住這一機(jī)遇,在研究經(jīng)費(fèi)資助、個(gè)人稅收、簽證、戶口、子女教育等一系列領(lǐng)域推出引進(jìn)海外高端人才的一攬子政策,切實(shí)解決科研人員后顧之憂,并為其科研、創(chuàng)業(yè)提供更大力度的支持。加快科教體制改革,建立市場化、多層次的產(chǎn)學(xué)研協(xié)作體系。由國家主導(dǎo)加大基礎(chǔ)研究投入,由企業(yè)主導(dǎo)加大試驗(yàn)開發(fā)投入,多類主體形成合理的科研分工。
2)為人工智能發(fā)展做好“硬性”保障,加快信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并對傳統(tǒng)物理基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行智能化升級(jí)。與鐵路、公路、機(jī)場三者構(gòu)成工業(yè)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施不同,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、區(qū)塊鏈等將是未來重點(diǎn),所覆蓋的新基建包括兩方面,一類是以數(shù)字中心、基站等為代表的信息化設(shè)備,另一類是公路、鐵路等傳統(tǒng)基建設(shè)備。為應(yīng)對未來的數(shù)字挑戰(zhàn),需要從這兩方面入手,一方面加快寬帶網(wǎng)絡(luò)、5G網(wǎng)絡(luò)等建設(shè),另一方面加強(qiáng)對傳統(tǒng)鐵路、機(jī)場等公共場景例如傳感器、控制平臺(tái)、云平臺(tái)等智能化配備。為后續(xù)技術(shù)發(fā)展做好數(shù)據(jù)收集、傳輸、溝通、分析的硬件基礎(chǔ)。
3)重視人工智能技術(shù)所帶來的人倫道德問題,從立法和監(jiān)管兩個(gè)角度跟上技術(shù)革新。人工智能的發(fā)展離不開數(shù)據(jù),由于大部分的數(shù)據(jù)是公開透明、自由流通的虛擬產(chǎn)物,就會(huì)引發(fā)由數(shù)據(jù)的所屬而產(chǎn)生的權(quán)責(zé)問題,這也涉及到數(shù)據(jù)的安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和隱私問題。例如,企業(yè)可以通過消費(fèi)者的上網(wǎng)瀏覽信息來分析傾向喜好,進(jìn)行精準(zhǔn)推送,企業(yè)降低營銷費(fèi)用的同時(shí)消費(fèi)者可以更好的獲得信息或者產(chǎn)品,然而這一行為是否征得消費(fèi)者同意、是否涉及侵犯個(gè)人隱私也值得考慮。由于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和使用涉及消費(fèi)者、平臺(tái)、運(yùn)營商、服務(wù)商等多個(gè)環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)在每個(gè)環(huán)節(jié)被加工整合,難以使用傳統(tǒng)的商品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)去統(tǒng)一管理,這也對相關(guān)立法和監(jiān)管造成阻礙。因此,需要關(guān)注人工智能人倫道德、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、人工智能與人類社會(huì)關(guān)系等問題,以人為本,重視數(shù)據(jù)安全。
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