工智能作為智能化發(fā)展的重要基礎，是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類能力，集理論方法、技術和應用為一體的系統(tǒng)科學體系。

當前，以深度學習等關鍵技術為核心，以云計算、生物識別等數(shù)據及計算能力為基礎支撐的人工智能進入集中爆發(fā)期，通過與各技術領域、各行業(yè)的融合，已經在金融、醫(yī)療、自動駕駛、零售等領域將應用場景落地生根，人工智能時代下的產業(yè)變革呼之欲出。

人工智能加速產業(yè)變革

(一)人工智能將加速研發(fā)設計變革，重構產業(yè)設計組織架構：研發(fā)設計是一種具有創(chuàng)造性的智力活動，也是一個綜合、決策、迭代和尋優(yōu)的過程，人工智能將憑借其優(yōu)勢在創(chuàng)新設計中定義自己的“位置”。

一方面，人工智能將使傳統(tǒng)流程型研發(fā)設計走向自動化和智能化。人工智能依托其基礎設施層中的大數(shù)據、云計算等要素，通過機器學習，將逐漸替代研發(fā)設計環(huán)節(jié)中的流程型數(shù)據處理等工作部分，使得傳統(tǒng)的連續(xù)變量設計與混合離散變量設計模式變?yōu)殡S機變量與模糊變量優(yōu)化設計模式。同時，深度利用模糊數(shù)學等理論，可以將工業(yè)設計中不精確的經驗數(shù)據與海量實測數(shù)據進行簡化，在啟發(fā)式算法、遺傳算法等技術的綜合運用下，實現(xiàn)研發(fā)設計的動態(tài)模擬、運動分析、系統(tǒng)仿真與評價。

另一方面，人工智能將推動傳統(tǒng)鏈式創(chuàng)新走向網絡化、協(xié)同化。人工智能技術將使企業(yè)的創(chuàng)新設計組織架構從弱矩陣結構逐步向強矩陣結構演進，形成縱向以專業(yè)能力提升為主，橫向以產品開發(fā)和共性基礎技術為主的“一縱兩橫”組織架構，進而實現(xiàn)多項目研發(fā)、專業(yè)技術研究、共性基礎研究的同步推進，充分提升研發(fā)效率。同時，研發(fā)體系將從封閉式創(chuàng)新向開放協(xié)同式創(chuàng)新體系轉變，通過建立全球分布式在線協(xié)同研發(fā)平臺及機制，實現(xiàn)基于唯一數(shù)據源的全球多地企業(yè)內外部協(xié)同。

(二)人工智能將加速人類物化勞動變革，創(chuàng)新新型產業(yè)：制造模式在智能制造時代，人工智能將為生產制造裝上智慧“大腦”，帶來生產方式和制造流程的革命性創(chuàng)新，實現(xiàn)真正的智能制造。

一方面，人工智能機器人將帶來人類物化勞動的變革。作為支撐機器人運轉的核心技術，人工智能賦予智能機器人模擬人類大腦和神經系統(tǒng)的技能，并具備搜集與理解環(huán)境和自身的信息實現(xiàn)自測量、自適應、自診斷和自學習能力，通過人機之間相互“理解”、相互協(xié)作，進而代替人工將人類從生產制造中的物化勞動中解放出來，最終推動人類從體力勞動走向創(chuàng)造性勞動。

另一方面，人工智能技術運用將加速推動生產制造模式變革。人工智能技術與生產制造、信息技術融合的終極目標是實現(xiàn)真正的智能制造，進而帶來制造模式的變革。在智能制造系統(tǒng)中，生產企業(yè)間通過橫向集成，將特定信息與原材料供應、客戶需求進行聯(lián)接，從而構建起虛擬制造體系，通過貫穿整個價值鏈的工程化數(shù)字集成，實現(xiàn)基于價值鏈與不同企業(yè)之間的整合，有效解決傳統(tǒng)制造環(huán)節(jié)與設計、物流等環(huán)節(jié)的天然屏障，最大限度地實現(xiàn)端對端的集成。

(三)人工智能將加速應用服務變革，構建新型產業(yè)形態(tài)：從產品生產制造完成到終端消費的應用服務環(huán)節(jié)是人工智能應用最廣泛的地方，也是未來變革集中爆發(fā)地。

一方面，人工智能將加速要素自由流動，帶來服務效率的提升。新一代感知、傳輸、存儲、計算技術加速融合，極大地激發(fā)了泛在獲取、海量存儲、高速互聯(lián)、智能處理等技術的創(chuàng)新活力，企業(yè)對制造系統(tǒng)的五大要素的全面搜集、分析、反饋能力大幅提升，將使得企業(yè)提供全生命周期的無縫對接的主動服務成為可能。

另一方面，人工智能將豐富應用場景個性化、多樣化服務的業(yè)態(tài)升級。人工智能可以通過算法的優(yōu)化升級，對相關行業(yè)數(shù)據庫和知識圖譜進行深度學習，模擬人的思維活動，依據用戶使用偏好、關注重點等多方面因素，主動感知消費者需求，甚至預判需求，提前制定個性化服務方案，為用戶提供點對點的精準服務。

如何應對產業(yè)變革

(一)以技術開源開放為引領，構建高效發(fā)展的人工智能：創(chuàng)新生態(tài)開源開放是我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出要堅持的四大原則之一，主要包括開源軟件、開源硬件、開放標準、開放云以及開放數(shù)據等。當前人工智能的開源開放已成為該領域產學研用各主體提升創(chuàng)新效率的基礎，對爭奪行業(yè)話語權、集聚創(chuàng)新要素、加快人工智能技術與產業(yè)的融合，進而實現(xiàn)產業(yè)變革意義重大。

一方面，技術開源的關鍵點和難點都是開源平臺。需要加快支持人工智能企業(yè)構建涵蓋機器學習、語音識別、語義分析、圖像處理、控制決策等眾多技術在內的體系化的開源平臺，在更廣泛的領域聚集創(chuàng)新資源，帶動和促進人工智能技術發(fā)展及其在各領域的應用。

另一方面，開源社區(qū)是推動技術開源開放的新模式。需要進一步探索技術聯(lián)盟、交流中心、技術平臺等開源社區(qū)模式，推動人工智能開源代碼、開源軟件的信息匯聚與技術交流。

(二)以數(shù)據共享利用為準則，加快人工智能數(shù)據標準制定，強化安全監(jiān)管：人工智能在推動產業(yè)變革中必須基于大數(shù)據、云計算平臺不斷“訓練”，最終完成深度學習進化。

一方面，需要針對企業(yè)的自有數(shù)據、公共數(shù)據以及行業(yè)合作數(shù)據，制定各類數(shù)據的共享與監(jiān)管準則，在保障公共數(shù)據開放、共享和安全的條件下，逐步加大政府數(shù)據的開放力度，重點推動企業(yè)自有數(shù)據和行業(yè)合作數(shù)據的應用。

另一方面，政府部門和行業(yè)組織要積極制定數(shù)據合理、合法應用的統(tǒng)一標準，建立完整性和易用性兼?zhèn)涞娜斯ぶ悄苡柧毢蜏y試數(shù)據集，探索創(chuàng)建標準統(tǒng)一、風險評估、可跨平臺分享的數(shù)據生態(tài)系統(tǒng)，有效解決數(shù)據孤島的問題。

(三)以基礎設施建設為支撐，構建人工智能基礎設施體系：人工智能底層技術的成熟離不開智能硬件、智能軟件的發(fā)展，而人工智能所帶來的產業(yè)變革，更離不開融合感知、傳輸、存儲、計算、處理于一體的智能化信息基礎設施和工程基礎設施的支持。

一方面，要加快掌握人工智能底層技術所需的硬件基礎，實現(xiàn)從終端的傳感器芯片到整個計算芯片，再到整個信息通信基礎設施的完整布局。

另一方面，加快建設政府治理、公共服務、產業(yè)發(fā)展、技術研發(fā)等領域大數(shù)據基礎信息數(shù)據庫，為產業(yè)應用提供數(shù)據支持。

(四)以應用場景創(chuàng)新為突破，推動人工智能應用產業(yè)化落地：人工智能是以技術創(chuàng)新驅動發(fā)展起來的，能不能有效地把技術與特定場景有效結合以實現(xiàn)場景的創(chuàng)新，是人工智能應用產業(yè)化落地的關鍵。

一方面，企業(yè)作為場景創(chuàng)新和人工技術融合的主體，要加速推動人工智能技術和更多的行業(yè)融合，不斷豐富用戶場景的創(chuàng)新和想象力。

另一方面，在每一個場景中，用戶既是場景的體驗者，同時也是場景構建所需數(shù)據信息的供給者，用戶有權力用拇指投票，決定一個場景的生死興衰。

(五)以深化國際合作為抓手，共同應對產業(yè)變革的新機遇與新挑戰(zhàn)：人工智能的發(fā)展可歸結為基于底層應用技術的成熟、商業(yè)化數(shù)據服務和云計算等基礎設施的完善，最終形成商業(yè)化應用，每個階段都離不開技術、產業(yè)的競爭與合作。

一方面，要加強全球人工智能相關領域知名專家與企業(yè)的合作，促進學科交叉融合，共同探索突破新一代人工智能基礎理論瓶頸和共性技術難題。

另一方面，要加快成立我國的人工智能國際組織，加強人工智能產業(yè)變革的共性問題研究，積極參與在數(shù)據安全、隱私保護、社會倫理、行業(yè)法規(guī)等國際標準的制定。