中国人工智能产业:让AI无处不在

中国人工智能产业近年来飞速发展,依托算力算法及各项技术的研发,人工智能的产品和应用深入到各个领域,既影响了人们的生活,也改变着社会的面貌。而与其他国家相比,中国人工智能领域还存在着人才稀缺、科研水平不足等问题。

2016年3月,Google旗下DeepMind公司研发的AI(人工智能)程序AlphaGo与围棋世界冠军李世石九段进行了五局激烈的人机大战,最终AlphaGo以4比1获胜。人们不禁担心:人类是否会被AI取代?

2018年6月至7月举办的腾讯世界人工智能围棋大赛,汇集了来自中、美、日、韩等多国团队研发的顶尖人工智能围棋程序一决高下,最终来自中国的AI绝艺以全胜战绩获得冠军。时隔两年,人们对人工智能更多的是期望,因为从另一个角度看,这也是人类创造力的又一次跃进。而在当今全球科技创新的浪潮中,中国的人工智能产业又发展得如何呢?

 

产业链

虽然“人工智能”一词早已口耳相传,但目前对它的定义却还未达成普遍共识。简单来说,人工智能就是研究人类如何产生智能,让机器学习人的思考方式和行为,去解决人脑所能解决的问题。凭借强大的计算和高效的信息处理方式,AI技术不仅将决定未来许多工业领域的发展,也将极大拓展人类在生产生活、社会治理、国防建设各方面的应用,因此在全世界受到了高度关注。近几年,国内人工智能技术迎来了发展热潮,形成了包括基础层、技术层、应用层的比较完善的产业链,并不断影响着人们的生活。

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重庆自贸区内依靠人工智能技术的无人便利店(来源:视觉中国)

 

(一)基础层

基础层提供计算力,主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,其中芯片又具有极高的技术门槛。目前该层级的主要贡献者是Nvidia、Mobileye、Intel等国际科技巨头。

中国在基础层的实力相对薄弱,国内AI芯片产业处于起步阶段,专注于AI芯片的企业较少,高端芯片还主要依赖国外进口,但目前也涌现了景嘉微、寒武纪科技等一批创业企业。国产AI芯片的崛起将会提升计算能力,还可降低成本。

(二)技术层

技术层是人工智能产业发展的核心,其依托基础层的运算平台和数据资源进行机器学习建模和识别训练,以开发不同领域的应用技术,起着承上启下的作用。

国内的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理及机器学习领域都有不小的成果。

在计算机视觉领域,动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向,百度、旷视科技、格灵深瞳等企业在这一方面处于领先位置。自然语言处理是机器根据大量样本数据来识别人的语音、语义的技术。国内大多数企业都通过不同平台以及软硬件方面的数据、技术积累不断提高识别准确率,如科大讯飞、思必驰、云知声等企业的通用识别率都维持在95%左右。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,由于投入巨大,因此该领域主要为互联网巨头公司布局。

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沈阳北站采用的人脸识别进站系统(来源:视觉中国)

 

(三)应用层

算法、算力的提升和技术的演进,最终目的是面向特定应用场景形成产品或解决方案。如今,越来越多的人工智能产品得以应用,包括智能音箱、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。在不同行业中,人工智能的应用也更为广泛,涉及医疗、金融、安防、家居等多个领域。

智能音箱是市场上相当强势的音频产品之一,其通过人工智能语音交互系统,帮助人们用语音点歌、网购、调控家居设备等。国内的智能音箱产品已初具市场规模,据研究公司Canalys的统计,2018年第三季度全球智能音箱市场中,Amazon和Google占据前两位,中国的两大品牌阿里巴巴天猫和小米分列三、四位,市场份额分别为11.8%和7%。而在2017年同期的统计中,Amazon和Google还占据着全球超过99%的市场。

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(数据来源:Canalys)

 

国内智能医疗领域也发展迅速。过去,医生以自己的医疗知识和临床经验为基础,根据病人的症状和检查结果判定病症及病程。如今,人们将人工智能应用于医疗辅助诊断,让计算机“学习”专业的医疗知识、“记忆”海量历史病例、识别医学影像,构建智能诊疗系统,为医生提供一个“超级助手”。在不发达地区,医生资源的短缺是造成看病难的重要原因,再加上人口老龄化加剧,更突显出医生数量少且分布不均,而人工智能的应用可以有效纾缓这个问题。

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北京301医院的智能导诊机器人,可为患者提供咨询服务。(来源:视觉中国)

 

目前,以BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)为代表的大公司在基础层、技术层和应用层皆有所布局。而许多规模较小的创业公司,多专注于某一细分领域的技术和应用研究,以其较强的专业性为具体行业提供解决方案。但整个产业链目前侧重技术层和应用层,对价值最高、需要长期布局的基础层关注较少。

实际上,在2015年之前,人工智能研发及应用尚未成为社会热点。在国家出台的一系列科技创新政策的带动下,人工智能才被社会广泛认识。如国务院在2016年和2017年印发的《“十三五”国家科技创新规划》及《新一代人工智能发展规划》,明确提出了新一代人工智能的发展方向,把人工智能发展放在国家战略层面系统布局。同时,各地也积极创建本地人工智能的竞争优势。如浙江启动人工智能小镇建设计划,依托阿里巴巴与浙江大学的研究力量,落户杭州。2018年12月粤港澳大湾区首份人工智能产业蓝皮书发布,拟投资百亿推动大湾区人工智能产业发展。

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阿里巴巴首家未来酒店菲住布渴酒店在杭州开业,住客可体验送餐机器人等多项人工智能服务。(来源:视觉中国)

 

问题与反思

纵观全球人工智能的发展态势,中美两国正处于突出的两强地位,无论是人工智能市场、企业的规模,还是人才、研究成果的数量,都大幅领先其他国家。但从发展质量来看,中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。相比之下,中国人工智能领域还存在着一些问题。

(一)中国的优势领域主要体现在应用方面,而在人工智能核心技术领域(如硬件和算法)力量依然十分薄弱,主要原因之一就是缺乏顶级的人才。虽然中国人工智能人才总数上仅次于美国,但是顶尖人才仅占5.4%,落后于美、英、德等国,位居世界第六。从开设人工智能专业的高校来看,国内仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能,这远远无法满足人工智能企业的用人需求。因而,在人工智能领域的人才储备上,中国跟世界的领先水平还有较大差距。为此,2018年国家教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,更多学校开始申请人工智能专业,创新型企业频频与高校建立联合实验室,国内第一本AI高中教材也即将试用。

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(数据来源:清华大学《中国人工智能发展报告2018》)

 

(二)在人工智能科研领域,中国内地在科研论文和专利申请的数量上都占据明显优势。但真正带有原创性、突破性、标志性的研究成果,特别是基础研究成果仍然乏善可陈。中国目前已经是全球第一大专利申请国,在人工智能专利申请方面也超过了美国,但大量专利申请集中在技术应用、而非原理和关键技术之上。所以提高科研水平,解决关键问题是科研领域的努力方向。

(三)从发展方式来看,国际合作和“产学研”(企业、学校、科研机构)合作是重要的途经。中国人工智能领域高水平论文中就有53%的论文通过国际合作发表,占比非常高,但科研机构与企业的合作论文只占2.55%,而美、英、法、德等国家都在6%以上。在这一领域,数据、计算能力均掌握在大企业手中,意味着它们比大学和科研院所拥有更好的研究条件,更加前沿的课题。因此,国内需要积极鼓励“产学研”间的相互合作,更加支持企业参与人工智能基础研究。

 

商汤科技副总裁杨帆认为:“在未来的十年中,人工智能会形成非常大的趋势,会比大多数人想像得更加深刻地去改变生活的每一个角落。”相信中国人工智能产业也将凭借自身的市场和技术优势,不断推出更多的新产品及应用手段,令更多人享受到AI所带来的乐趣与便捷。

 

 

参考资料:

《中国人工智能产业白皮书》 德勤中国 2018/11

《中国人工智能发展报告2018》 清华大学 2018/7

《中国人工智能行业发展现状及发展前景分析》 中国大自动化网 2018/12/6

上载日期:
2020年04月29日

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