2019年人工智能集聚效應將更具規(guī)模

責任編輯:zsheng

2019-01-21 10:44:45

摘自:中國電子報、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)

人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術,是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,已經(jīng)成為國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,在支撐供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、打造高質(zhì)量的現(xiàn)代經(jīng)濟體系、促進社會進步等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術,是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,已經(jīng)成為國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,在支撐供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、打造高質(zhì)量的現(xiàn)代經(jīng)濟體系、促進社會進步等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。2018年,近年來,中國人工智能技術創(chuàng)新日益活躍、產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步壯大、應用領域不斷拓展,取得了階段性成效。2019年,人工智能產(chǎn)業(yè)集聚效應將更具規(guī)模,智能經(jīng)濟雛形初現(xiàn),國際產(chǎn)業(yè)博弈將更加激烈。與此同時,我國人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨問題與挑戰(zhàn),必須給予積極應對。

技術產(chǎn)品展望

邊緣智能成為人工智能應用布局的創(chuàng)新方向。“邊緣智能”專指靠近智能終端以及數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè),融合了網(wǎng)絡、計算、存儲、應用的開放計算平臺。隨著人工智能應用的不斷擴展,定位于數(shù)據(jù)中心等云端的人工智能應用普遍存在著功耗高、實時性低、帶寬不足、數(shù)據(jù)傳輸安全性較低等問題,人工智能將逐漸從云端向邊緣側(cè)的嵌入端遷移。邊緣智能對算法的要求相對成熟,邊緣智能的人工智能計算將成為重點產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點領域。例如,在對實時性有嚴格要求的工業(yè)環(huán)境下,邊緣智能將成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)得以實施的重要條件,目前已有越來越多的硬件廠商開始提供邊緣服務器、智能網(wǎng)關等邊緣處理的強化產(chǎn)品。

根據(jù)HIS數(shù)據(jù)測算,邊緣側(cè)人工智能市場需求在2018年開始爆發(fā),將從2017年的4億美元增長至2018年的19億,預計2019年的增長率將超過400%,其中智能手機、智能家居、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等市場規(guī)模最大。預計到2019年,更多人工智能應用和產(chǎn)品將部署于網(wǎng)絡“邊緣側(cè)”,實現(xiàn)更低延遲性、更低能耗、更小體積和更低成本的人工智能技術應用路徑。

產(chǎn)業(yè)應用展望

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條逐步形成。截至2018年初,我國人工智能領域相關企業(yè)達2000家,正逐步在底層基礎支撐、核心技術創(chuàng)新、上層行業(yè)應用之間建立初步產(chǎn)業(yè)鏈條。在基礎領域,涌現(xiàn)出寒武紀科技、地平線機器人、深鑒科技、耐能、西井科技等一批創(chuàng)新技術企業(yè)。在技術創(chuàng)新方面,格林深瞳、曠視科技等深耕計算機視覺,百度、搜狗、科大訊飛等在自然語言處理領域技術較為領先,騰訊、阿里巴巴、華為等在機器學習和云計算等領域具有行業(yè)優(yōu)勢。在行業(yè)應用方面,我國在智能機器人、智能金融、智能醫(yī)療、智能安防、自動駕駛、智能教育、智能家居等重點領域涌現(xiàn)出一批具有代表性的相關企業(yè)。預計到2019年,我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條關聯(lián)性、協(xié)同性將顯著增強,人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)同能力將進一步提升。

人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展塑造智能經(jīng)濟雛形。智能經(jīng)濟是以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術為基礎,以人工智能技術為支撐,以智能產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化為核心,以經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)各領域為應用對象的新型經(jīng)濟發(fā)展形態(tài)。普華永道預測,到2030年人工智能將為全球GDP帶來14%的增長空間,即15.7萬億美元的市場規(guī)模,其中中國的GDP增長規(guī)模為26%,北美的GDP增長規(guī)模為14%,為全球受到人工智能帶動效應最大的地區(qū)。截至2018年初,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到180億元,帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到2200億元。預計到2019年,人工智能將通過與云計算、醫(yī)療、物流倉儲、政務國防、隱私數(shù)據(jù)保護、衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡安全、體力藍領、農(nóng)業(yè)、自動駕駛、金融服務、企業(yè)管理、材料科學等各種行業(yè)領域的深度融合,加速塑造新的社會經(jīng)濟形態(tài),人工智能在保障改善民生、社會治理等方面將發(fā)揮更加積極的作用,智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)院等創(chuàng)新智能服務體系建設將更為完善,場景化、融合化將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展新特點。

問題與挑戰(zhàn)

基礎技術積累不足。我國在人工智能基礎理論、核心關鍵技術積累薄弱,核心算法、芯片及基礎元器件的掌握與國外差距較大,缺乏重大原創(chuàng)科技成果。核心環(huán)節(jié)受制于人,不利于國內(nèi)企業(yè)參與國際競爭,隨時可能被卡脖子,也使國民經(jīng)濟和國家安全存在遠期隱憂。

技術創(chuàng)新的商業(yè)應用模式不明朗。應用型創(chuàng)新成果的重復化、碎片化問題嚴重。人工智能與實體經(jīng)濟融合剛剛起步,相關技術部分應用場景可能面臨激濁揚清的淘汰機制。例如,近幾年涌現(xiàn)出數(shù)量眾多的消費級無人機、服務機器人企業(yè),但產(chǎn)品普遍水平較低、功能雷同。與此同時,支持應用落地的人工智能商業(yè)模式尚需探索。英特爾的一份調(diào)查顯示,全球有百分之46%的公司制定了與AI相關的發(fā)展計劃,但真正得以落地的只有4%。

資本布局多樣性不足。位于技術基礎層的AI初創(chuàng)企業(yè)投資回報周期較長,易面臨資金鏈斷裂困難。例如,人工智能芯片從投入研發(fā)到規(guī)模化生產(chǎn)平均需要7年時間,其間很難產(chǎn)生商業(yè)回報,初創(chuàng)企業(yè)僅靠自身研發(fā)投入難以為繼。近年來,國內(nèi)資本持續(xù)加碼人工智能領域,但多集中在應用層,追求快速變現(xiàn)后套利退出,在回報周期較長的人工智能基礎層領域缺乏布局。與之相比,美國AI領域累計獲得978億美元投融資,其中31%流向處理器芯片領域,在各細分領域中占比最高,未來實現(xiàn)厚積薄發(fā)的可能性大。我國人工智能領域的投融資結(jié)構(gòu)頭重腳輕,如不及時改觀,在資本泡沫消退后,國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能因基礎薄弱導致后繼無力。

適應人工智能特征的政策、標準體系尚不健全。眾多地方政府雖然對發(fā)展人工智能抱有極大熱情,但對產(chǎn)業(yè)特征和規(guī)律缺乏理解,仍試圖運用政策、資金和資源洼地等傳統(tǒng)手段爭奪國內(nèi)稀缺的人工智能產(chǎn)業(yè)資源,部分地方省市發(fā)布的人工智能規(guī)劃政策缺乏可操作性。我國針對人工智能技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)研究剛剛啟動,尚未在人工智能法治保障、信息安全以及倫理道德研究、風險審查機制等保障人工智能產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的政策法規(guī)、安全規(guī)范和倫理道德框架方面展開試點。

相關建議

推動人工智能核心技術攻關。一是加強人工智能芯片、傳感器、算法、平臺等核心技術研發(fā),圍繞圖像和語音識別、自動駕駛等場景加大算法改進、芯片結(jié)構(gòu)優(yōu)化研發(fā)力度。二是以關鍵技術為基礎,以支撐解決方案打造和深化應用為目標,瞄準人工智能算法、智能芯片、智能傳感器等基礎領域和情緒感知、認知智能等前沿領域,推進關鍵核心領域攻關。三是順應產(chǎn)業(yè)平臺化、開源化發(fā)展趨勢,引導和集中行業(yè)資源,打造自主架構(gòu)的深度學習平臺以及面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領域的人工智能開發(fā)平臺/開發(fā)系統(tǒng),并盡快開源。

建立針對重點技術產(chǎn)品的資金支持體系。一是設立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應用專項資金或?qū)m椈?,重點支持人工智能基礎理論及關鍵核心技術研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化,發(fā)揮政府引導基金布局引領作用,帶動引領地方產(chǎn)業(yè)投資基金及社會資本的投資布局。二是針對人工智能產(chǎn)品研發(fā)和應用推廣,部署研究制定減稅降費方案。三是加強對深度學習開源平臺和項目政策資金支持力度。

構(gòu)建有機協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)并提升服務支撐能力。一是開展示范應用揭榜評選和案例推廣工作,支持人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成解決方案提供商和行業(yè)重點用戶聯(lián)合打造面向特定場景的解決方案。二是面向人工智能產(chǎn)品在制造、交通、電子商務、金融、醫(yī)療等領域的創(chuàng)新應用,推動建設并開放多種類型的人工智能海量訓練資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集和云服務平臺等。三是加速建立人工智能標準、測評、知識產(chǎn)權等服務體系,形成面向人工智能主要細分領域的測評能力。

提前研判安全風險和前沿問題。一是組織力量開展人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的法律、倫理和社會問題研究,推動建立保障人工智能健康發(fā)展的法律法規(guī)、制度體系、倫理道德。二是圍繞群體智能、人機混合等未來發(fā)展方向,推動我國智庫、學者與全球各國科學家與智庫開展合作,推動人工智能技術能沿著服務人類的正確方向升級。

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