人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力量，將推動數(shù)萬億數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。三次工業(yè)革命歷史表明，不論機械技術(shù)、電力技術(shù)和信息技術(shù)，都可以極大地促進(jìn)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、模塊化，具有很強的通用性，人工智能技術(shù)同樣具有類似的特征，應(yīng)用潛力巨大。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，到2025年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。

人工智能是新一輪科技競賽的制高點，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、阿里等平臺型公司積累了扎實的技術(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。大國科技實力是國家實力的核心，能否抓住智能時代的變革機遇，是中國建設(shè)現(xiàn)代化強國的關(guān)鍵。

1  迎接智能新時代

1.1 人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的“新電能”

人工智能是第四次工業(yè)革命的重要組成部分，將推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。自18世紀(jì)以來，人類社會共發(fā)生過三次大型的技術(shù)革命，分別是蒸汽機革命、電力革命和信息互聯(lián)網(wǎng)革命。每一次的技術(shù)革命均伴隨著相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，理論知識又在實際運用中得到完善，“技術(shù)突破-知識學(xué)科進(jìn)步”形成良性循環(huán)，并且成為后續(xù)其他的技術(shù)發(fā)展的支撐，對社會的影響力也將隨之增強。得益于互聯(lián)網(wǎng)信息時代的數(shù)據(jù)積累，半導(dǎo)體行業(yè)設(shè)計、制程進(jìn)步和芯片運算能力提升，深度學(xué)習(xí)結(jié)合強化學(xué)習(xí)帶來的計算機視覺、語音技術(shù)、自然語言處理技術(shù)應(yīng)用更精準(zhǔn)，人工智能將是第四次技術(shù)革命中的重要技術(shù)，如同人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際權(quán)威學(xué)者吳恩達(dá)所說，“人工智能是新電能，正改變醫(yī)療、交通、娛樂、制造業(yè)等主要行業(yè)，豐富充實著無數(shù)人的生活”。

自1956年達(dá)特茅斯會議上首次提出人工智能（Artificial Intelligence）以來，人工智能已經(jīng)發(fā)展60多年。一般認(rèn)為，計算機需要通過不斷地自我學(xué)習(xí)、擴充知識庫，進(jìn)而掌握人類擁有的“畫畫、唱歌、讀書、設(shè)計”等眾多技能，便是“智能”的表現(xiàn)。中國信通院在《人工智能發(fā)展白皮書（2018）》中提到，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達(dá)到甚至超越人類的智能，即人工智能需具備類人的感知、思考和決策能力。

人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層快速發(fā)展，諸多應(yīng)用已經(jīng)深入日常生活。基礎(chǔ)層包括硬件、算法和海量數(shù)據(jù)三部分，其中硬件的核心是具備高運算能力的芯片，例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等，算法的核心是機器學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)、淺層學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。技術(shù)層包括計算機視覺、語音、自然語言處理等技術(shù)。應(yīng)用層則是人工智能產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案，適用于家電、金融、機器人、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域。近10年來人工智能快速發(fā)展，面對日益增長的需求，一些例如百度、華為、阿里等具備長期研發(fā)經(jīng)驗的企業(yè)也陸續(xù)推出人工智能開發(fā)平臺或人工智能系統(tǒng)，有望成為人工智能新基建的領(lǐng)軍力量。盡管與科幻小說和電影里對人工智能的構(gòu)想有較大差距，人工智能產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)普遍存在我們現(xiàn)實生活當(dāng)中，小到多語言翻譯軟件、智能音箱，大到自動駕駛系統(tǒng)、城市安防系統(tǒng)、城市大腦等，人工智能的發(fā)展已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出早期構(gòu)想，政府、企業(yè)、非營利機構(gòu)都開始積極擁抱這項技術(shù)。

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，即“人工智能+”。

1、“+人工智能”：快速高效處理數(shù)據(jù)，同時兼顧普通和長尾用戶，提高生產(chǎn)效率，實現(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。但隨著千禧一代的成長、傳統(tǒng)投顧用戶逐漸飽和，金融機構(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)險承受水平、收益目標(biāo)、市場的動態(tài)，進(jìn)行個性化定制服務(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)主流金融機構(gòu)也推出智能投顧產(chǎn)品，其他機構(gòu)也加強研發(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)測和疫情地圖加強疫情監(jiān)控，對比SARS時期，新冠病毒爆發(fā)的春節(jié)假期正逢全國人員高速流動時期，而病毒高感染特性加大早期的人工排查難度。人工智能計算機視覺的運用，一方面滿足例如機場、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，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。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，司機將有更多的自由時間，而車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使汽車隨時與辦公室、家、公共設(shè)施相聯(lián)，實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。與智能手機行業(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、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，自動駕駛、計算平臺、車載操作系統(tǒng)等前沿技術(shù)成為新的價值增長點。

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，用戶可通過屏幕實時關(guān)注時速、剩余里程等駕駛信息。百度等企業(yè)在自動駕駛、車路協(xié)同、智能車聯(lián)等平臺技術(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、智能貨運等應(yīng)用場景，不僅帶動傳感器、芯片、自動駕駛算法、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。

2  人工智能技術(shù)制高點之爭

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。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)和實踐經(jīng)驗，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)未來大國科技實力的競爭當(dāng)中。因為基礎(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)開始著手和加強人工智能領(lǐng)域研發(fā)。根據(jù)不完全統(tǒng)計，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)+”人工智能三年行動實施方案》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、社會福祉、全球影響力的重要性，并作為國家級戰(zhàn)略進(jìn)行推進(jìn)。根據(jù)各國科研實力、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。從奧巴馬時期到特朗普時期，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)略計劃》、《美國人工智能時代：行動藍(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）加強聯(lián)邦政府資助，美國認(rèn)為政府資金支持是參與推動科研進(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，建立包括計算機視覺、語音語義、開源框架平臺等在內(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）加強合作，包括國內(nèi)外組織研發(fā)中心或聯(lián)合實驗室、舉辦創(chuàng)新比賽等；6）開展前沿技術(shù)研究。

歐盟重點關(guān)注工業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域，強調(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。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、推出國家級計劃、建立重點科研實驗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”計劃和“地平線2020”計劃中的重要環(huán)節(jié)，人工智能相關(guān)項目也將受到數(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)強化升級，例如《歐盟2030自動駕駛戰(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，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)政策從智能制造時期，“互聯(lián)網(wǎng)+”時期（以《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》為代表），到“智能+”國家戰(zhàn)略時期演變（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)攻克到實際場景應(yīng)用，從特定行業(yè)到跨界融合，從單項技術(shù)到人機協(xié)同。與美國和歐盟類似，我國也強調(diào)建立相關(guān)試點項目，包括技術(shù)示范試點、政策試驗、社會實驗。

2.2  基礎(chǔ)科研：美國最強，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。

從論文發(fā)表機構(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)出約為美國科研機構(gòu)產(chǎn)出的1.6倍。

2.3  數(shù)據(jù)量：人工智能時代的“原材料”，中國具有規(guī)模優(yōu)勢

電腦和智能手機的普及、互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(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)對計算機進(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)明讓運算簡化，并讓信息以電子化形式保存，智能手機的普及讓全球網(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算機擁有思維，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，計算機通過學(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（Perceptron）。利用感知機，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)時缺少足量的數(shù)據(jù)，該項研究陷入瓶頸，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點，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)展推動人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)突破，自2010年起，全球包括計算機視覺、語音語義等基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的專利申請量急速增長。

計算機視覺技術(shù)主要是讓計算機擁有人類的眼睛，學(xué)會“看”圖片、文字、視頻等，經(jīng)常用于圖像識別、人臉識別等，適用于自動駕駛、安防、人臉支付等領(lǐng)域。從計算機視覺和圖像識別相關(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、2.4萬項、2.3萬項。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，日本和中國排為第二、第三，分別為1.04萬項和1萬項。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、2700項、2300項。

語音語義技術(shù)主要是讓計算機學(xué)會“聽、讀”文字、段落、文章等，經(jīng)常用于文字識別、語音情感分析、人機對話、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4.3萬項專利族，中美兩國依然是這個領(lǐng)域的主要申請國，合計占比超過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、890項、821項。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、468項、440項。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1.6萬項和1.1萬項。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。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、物，推動制造走向智造。人工智能具有明顯的溢出效應(yīng)，將與5G、數(shù)據(jù)中心等一起推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，是當(dāng)前及未來各國科技競賽的制高點。大國科技實力是國家實力的核心，能否抓住智能時代的變革機遇，是中國建設(shè)現(xiàn)代化強國的關(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)該抓住這一機遇，在研究經(jīng)費資助、個人稅收、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。與鐵路、公路、機場三者構(gòu)成工業(yè)時代的基礎(chǔ)設(shè)施不同，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、區(qū)塊鏈等將是未來重點，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)，另一方面加強對傳統(tǒng)鐵路、機場等公共場景例如傳感器、控制平臺、云平臺等智能化配備。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、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和隱私問題。例如，企業(yè)可以通過消費者的上網(wǎng)瀏覽信息來分析傾向喜好，進(jìn)行精準(zhǔn)推送，企業(yè)降低營銷費用的同時消費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者同意、是否涉及侵犯個人隱私也值得考慮。由于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和使用涉及消費者、平臺、運營商、服務(wù)商等多個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)在每個環(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關(guān)系等問題，以人為本，重視數(shù)據(jù)安全。

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來源：億歐