中國人工智能未來發(fā)展的五大戰(zhàn)略課件

1、中國人工智能未來發(fā)展的五大戰(zhàn)略一、人工智能：拐點來臨人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬的一門新學科。似乎在一夜之間人工智能從虛無縹緲的幻想成為了現實。計算機科學家們在機器學習和深度學習領域已取得重大突破，可以賦予機器認知及預測能力。如今在現實世界中，這些系統(tǒng)的應用已不鮮見?；仡欁兏锴暗暮喪啡斯ぶ悄芤鉃闄C器對人腦思維認知功能的模擬。這一概念長期以來只存在于人類幻想和科幻小說中，直至20世紀五六十年代，有關人工智能的理論初步形成后，才開始引發(fā)普遍樂觀情緒和第一波熱潮。但由于技術未能實現突破性進展，人工智能無法達成預期效果，因此陷入了一段沉寂期。往后數十年間雖然不乏成功案例（如IBM的超級計算機

2、“深藍”擊敗國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫），但因為人工智能在現實世界的成功案例太過孤立，所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。讓我們快進至21世紀。數據收集及整理、算法以及高性能計算等技術的突飛猛進促成了革命性進步。例如，在以往被認為是機器“無法取勝”的圍棋比賽中，AlphaGo成功擊敗人類世界冠軍，從而賦予了這場獲勝歷史性的意義。而變革不僅發(fā)生在理論前沿。被視為未來超級智能系統(tǒng)的先鋒各類應用機器學習技術的分析工具已現身市場。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應用發(fā)展迅速，人工智能領域的全球風投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。麥肯錫預計，至2025年人工智能應用市場總值將達到

3、1270億美元。了解人工智能及其能力以往人們借助計算機的運算能力可以更高效地完成任務（例如，比人類更快地處理更復雜的計算）。傳統(tǒng)的軟件程序由人類編寫，包含具體的指令要求。人工智能的工作模式完全不同。它們依據通用的學習策略，可以讀取海量的“大數據”，并從中發(fā)現規(guī)律、聯(lián)系和洞見。因此人工智能能夠根據新數據自動調整，而無需重設程序。利用機器學習，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力；而深度學習更將這一能力推向了更高的層次。這些計算機系統(tǒng)能夠完全自主地學習、發(fā)現并應用規(guī)則。雖然深度學習領域近來的突破可使人工智能系統(tǒng)在一些關鍵能力上媲美甚至趕超人類，但距離實現“通用人工智能”，即機器能夠完全模擬人類認知

4、活動，仍需數十年的努力。不過機器學習系統(tǒng)已經有了某些商業(yè)化落地，且應用廣泛，可以擔當客服、管理物流、監(jiān)控工廠機械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學資料。麥肯錫全球研究院最近的研究顯示機器學習技術可廣泛應用于各行各業(yè)。人工智能技術通常由四個部分組成，即認知、預測、決策和集成解決方案。認知是指通過收集及解釋信息來感知并描述世界，包括自然語言處理、計算機視覺和音頻處理等技術。預測是指通過推理來預測行為和結果。舉例而言，此類技術可用來制作針對特定顧客的定向廣告。決策則主要關心如何做才能實現目標。這一領域的用例十分廣泛，如路線規(guī)劃、新藥研發(fā)、動態(tài)定價等。最后，當人工智能與其他互補性技術（如機器人）結合時，可生成

5、多種集成解決方案，如自動駕駛、機器人手術，以及能夠對刺激做出響應的家用機器人等。目前人工智能各項技術的商業(yè)化水平參差不齊。認知和預測領域的許多技術已經逐步商業(yè)化，然而決策和集成解決方案技術多處在研發(fā)階段。人工智能的未來：挑戰(zhàn)與機遇并存過去的科技進步主要是指提升執(zhí)行指定任務的能力。而當今的人工智能則是賦予機器反應和適應能力以優(yōu)化產出。通過與物聯(lián)網、機器人等技術的結合，人工智能能夠構造出一個整合的信息物理世界。當今人工智能發(fā)展勢頭正猛，未來有望在全球多個行業(yè)和場景下得到廣泛運用，尤其是我們將會看到大量的人類工作被機器取代。麥肯錫全球研究院近期的一份報告對全球800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項工作內

6、容進行分析后發(fā)現，全球約50%的工作內容可以通過改進現有技術實現自動化。當然，技術可行性只是影響自動化速度及程度的一個因素，還有其他因素需要考慮，包括研發(fā)和應用成本、勞動力市場供需、經濟效益，以及社會和政府監(jiān)管部門的接受度。綜合上述因素，麥肯錫全球研究院的這份自動化研究報告指出，在現今所有工作內容之中，過半會在2055年左右自動化，但這過程存在諸多變量。如果自動化推進速度快，達到該程度可能會提前20年；如果推進緩慢，則可能延后20年。展望未來，人工智能可成為應對一些社會核心挑戰(zhàn)的強大工具。在醫(yī)療領域，人工智能將極大提升我們分析人類基因組和為患者開發(fā)個性化治療方案的能力，甚至大大加快治愈癌癥、阿

7、茲海默癥和其他疾病的進程。在環(huán)保領域，人工智能能夠分析氣候特征并大規(guī)模降低能耗，幫助人類更好地監(jiān)控和應對氣候變化問題。人工智能甚至可以在地球以外地區(qū)發(fā)揮作用，他日或助力人類探索火星及外太空。二、人工智能對中國意味著什么？在多家中國科技巨頭積極研發(fā)的推動下，中國已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一。眾多的人口和完整的產業(yè)結構給中國提供了創(chuàng)造海量數據和廣闊市場的潛力。隨著老齡化的加速，中國提升生產力的要求就愈發(fā)迫切，因此人工智能技術的運用對中國未來的經濟發(fā)展至關重要。一方面，中國還需要做好許多基礎性工作，如更為開放的數據環(huán)境和訓練有素的數據科學人才。另一方面，人工智能或將引發(fā)復雜的社會及經濟問題，應審

8、慎考量。中國在人工智能發(fā)展中的地位中國與美國是當今世界人工智能研發(fā)領域的領頭羊。僅在2015年，兩國在學術期刊上發(fā)表的相關論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學術研究文章總和也只相當于其一半。中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領。得益于大量的搜索數據和豐富的產品線，一些互聯(lián)網企業(yè)走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術前沿。這些技術被整合應用于新產品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。中國有充足的理由對其在人工智能領域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數產生的海量數據正是“訓練”人工智能系統(tǒng)的前提條件?！胺秶洕币彩侵袊膬?yōu)勢所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應用提供了廣闊市場。但是

9、，中國需要持續(xù)不斷的努力，才能保持人工智能的領先地位，并且最大化其經濟潛能。發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國在人工智能的論文數量方面超過了美國，但中國學者的研究影響力尚不及美國或英國同行。此外，美國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數量遠超中國。由研究機構、大學及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。硅谷在科技領域日積月累的強勁實力形成了強大而難以復制的優(yōu)勢。以下，我們從數據、算法和計算能力等三個關鍵因素出發(fā)分析中國面臨的挑戰(zhàn)。數據正如人類需要從食物中獲得能量，人工智能的“食物”則是穩(wěn)定的數據流。人工智能系統(tǒng)必須通過大量的數據來“訓練”自己，才能不斷提升輸出結果的質量。但數據領

10、域的幾個因素可能會影響中國人工智能的發(fā)展。首先，盡管中國的科技巨頭能夠通過其專有平臺獲得海量數據，但在創(chuàng)建一個標準統(tǒng)一、跨平臺分享的數據友好型生態(tài)系統(tǒng)方面，中國仍落后于美國。其次，全球各國都已意識到開放政府數據庫有助于促進私營領域創(chuàng)新，但中國政府數據的開放度仍極為有限。最后，對跨境數據流通的限制也使得中國在全球合作中處于不利地位。算法就應用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。事實上，中國在語音識別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進展。而全球的開源平臺也使得中國企業(yè)能夠快速地復制其他地區(qū)開發(fā)的先進算法。然而，中國的研究人員在基礎算法研發(fā)領域仍遠遠落后于英美同行。一個主要原因就

11、是人才短缺。美國半數以上的數據科學家擁有10年以上的工作經驗，而在中國，超過40%的數據科學家工作經驗尚不足5年。中國在人才方面的持續(xù)努力將至關重要。目前，中國只有不到30所大學的研究實驗室專注于人工智能，輸出人才的數量遠遠無法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外，中國的人工智能科學家大多集中于計算機視覺和語音識別等領域，造成其他領域的人才相對匱乏。如果中國大學對學生提出更高的數學和統(tǒng)計學要求，并且集中資源發(fā)展該領域全球前沿研究，人工智能的發(fā)展必將受益匪淺。另一個值得思考的方向是改進現有的科研經費分配模式來推進創(chuàng)新。計算能力就人工智能的商業(yè)應用而言，計算能力并非當前掣肘。由于微處理器在全球市場上是

12、非常普遍的產品，計算能力已經成為一種能夠輕松購買得到的商品。然而，中國絕不能忽視發(fā)展自己的先進半導體、微處理器和高性能計算技術的重要性。高運算速度的計算技術是發(fā)展尖端人工智能技術的重中之重，而其耗能水平則決定著人工智能解決方案能否實現大規(guī)模商業(yè)化。計算能力是人工智能的基礎設施之一，因此具有極高的戰(zhàn)略意義。依賴進口意味著這一基礎設施的堅固程度仍不理想。長期以來，中國的微晶片嚴重依賴進口，部分類型的高端半導體則幾乎完全依靠進口。2015年，美國政府禁止了英特爾、英偉達和AMD這三家全球最大的芯片供應商向中國機構出售高端超級電腦芯片。這一禁令顯示了中國在半導體方面的自主研發(fā)能力對于未來人工智能發(fā)展十

13、分重要。為應對這一局面，中國政府在2014年出臺了國家集成電路產業(yè)發(fā)展推進綱要以及“中國制造2025”行動綱領。中國政府還成立了國家集成電路產業(yè)投資基金，目前募資已超過200億美元。相關行動已初見成效：2016年6月神威太湖之光超級計算機問世，成為世界上運算速度最快的超級計算機，使用的是中國自主知識產權的處理器。政府的前期投資可以產生顯著的漣漪效應，鼓勵私營企業(yè)的積極參與。特種處理器，如可以處理大量復雜計算的GPU，對人工智能的發(fā)展格外重要。在中國大力發(fā)展其集成電路產業(yè)的過程中，也應密切關注此類處理器的發(fā)展?？偠灾?，在探索發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略進程中，中國需要清楚地認識到，科技產業(yè)正在快速全球化

14、。從基礎研究到應用開發(fā)，再到硬件生產，人工智能全產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都包含著大量國際合作。在建設自己的數據生態(tài)系統(tǒng)、培養(yǎng)數據科學和研發(fā)人才，以及打造半導體產業(yè)的同時，中國還需要將其人工智能產業(yè)建設成為一個與全球市場融合的開放系統(tǒng)。人工智能對經濟的影響隨著中國老齡化日益嚴重，生產力的提升刻不容緩，人工智能正是加快生產力增長的重要機遇。然而，政策制定者還應考慮到它可能對勞動力市場產生的震蕩。在過去數十年，中國因“人口紅利”受益良多，勞動力的擴張大大促進了經濟增長。但老齡化正使中國逐漸失去這一推動力。中國的勞動年齡人口最早將在2024年達到峰值，并在之后的50年中減少五分之一。這一人口結構變化趨勢意味著

15、在當前生產力水平的基礎上，中國將缺乏足夠的勞動力以維持其經濟增長。拉動經濟增長唯一可行的方式就是大幅推動生產力增長。人工智能有助于縮小這一差距。通過輔助或替代人類勞動，人工智能系統(tǒng)能夠更有效率地完成現有工作，從而提升生產力。以英特爾為例，該公司在芯片生產過程中會收集大量數據。過去，如果生產中出現問題，公司需依靠人工分析數據尋找根本原因。而現在，機器學習以遠勝人工的速度完成這項任務，其算法能夠篩選成千上萬的數據點以找出殘次芯片的共同特征。此外，人工智能還可以使工業(yè)機械制造、供應鏈、物流以及其他生產流程更為高效。人工智能應用還能通過預測故障、找出瓶頸，以及自動化流程和決策創(chuàng)造出巨大效益。酒店和餐飲

16、服務業(yè)、制造業(yè)以及農業(yè)在中國經濟結構中占據了相當大的比重，其中包含大量重復的、可自動化的工作內容。麥肯錫全球研究院預測，根據應用速度的不同，基于人工智能的自動化為中國帶來的生產力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經濟增長。除了提升生產力之外，人工智能技術的不斷發(fā)展也將創(chuàng)造新的產品和服務，提供新的崗位和業(yè)務。就在幾十年前，還沒有人會想到互聯(lián)網經濟催生的新職業(yè)，而人工智能也將帶來相似的變革。人工智能有大幅提升生產力增長的潛力，但代價可能是收入差距的進一步拉大。總而言之，人工智能將推動形成所謂的“技能偏好型科技變革”即數字技能將特別受到重視，而對中低端技能勞動力的需求將縮小。比如，考慮到阿里巴巴

17、已在其移動支付應用中啟用了人工智能客服，由此可以設想今后客服等職位的需求將減少。勞動力總需求因而可能下降，盡管平均收入水平有希望上升，財富分配則將進一步向具備合適技能的人才聚攏?！皵底著櫆稀庇锌赡軘U大社會分化?？傮w而言，中國目前從事可自動化工作的勞動力人口超過其他國家。麥肯錫全球研究院預測中國51%的工作內容有自動化潛力，這將對相當于3.94億全職人力工時的沖擊。由重復性工作內容和可預測的程序性任務構成的職位尤其容易被人工智能取代。根據成本效益分析，中等技能工人將首當其沖，而低收入崗位則可能存在更長時間。但這并不意味著如今的高端工種能夠完全免受沖擊。比如，醫(yī)生之類專業(yè)人士的部分工作也可能被自動

18、化，而醫(yī)生的工作內容將會更專注于與人的溝通和互動。許多職業(yè)并不會消失，但其工作內容將會發(fā)生改變，因此教育和培訓體系也應與時俱進。一份美國政府報告預測了可能在未來盛行的四大類人工智能相關工作：使用人工智能系統(tǒng)完成復雜任務的協(xié)作性工作（如護士使用人工智能應用常規(guī)查房）；開發(fā)人工智能科技和應用的研發(fā)性工作（如數據科學家和軟件研發(fā)人員）；監(jiān)測、授權或修理人工智能系統(tǒng)的監(jiān)測性工作（如人工智能機器人的修理師）；適應人工智能時代的工作（如建立人工智能相關法律框架的律師或設計適合自動汽車行駛環(huán)境的城市規(guī)劃師）。對先進數字技能的需求增加和低端勞動力的剩余將可能導致不平等的加劇，部分人群在這一問題面前尤為弱勢。比

19、如，目前女性在中國計算機技術專業(yè)畢業(yè)生中的占比不到20%；從事可自動化的、重復性職業(yè)的女性過多，而在科技和管理崗位中又不足。在最新的萬事達卡女性進步指數中，中國女性在就業(yè)方面得分83.8，但在領導方面僅獲27.8分，說明了高技能職位的兩性平權遠未實現。而人工智能因此可能會進一步加劇性別不平等。與之相似，人工智能的逐步應用也可能進一步拉大富裕沿海地區(qū)與欠發(fā)達內陸地區(qū)的差距，加劇城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡。只有認真研究充分評估各種可能性，才能規(guī)劃好人工智能占據重要一席的未來。對社會的影響人工智能發(fā)展前景廣闊，可用于改善醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，提升民生福祉。與此同時，由于它模糊了物理現實、數字和個人的界限，衍

20、生出了復雜的倫理、法律及安全問題。隨著人工智能的逐漸普及，需要審慎管理來應對這一轉變。許多現有用例展現出了人工智能解決社會問題的潛力。人工智能系統(tǒng)能夠幫助科學家預測環(huán)境變化?？的螤柎髮W利用這一技術預測動物棲息地變化以保護某些鳥類。人工智能在醫(yī)療領域也得到廣泛應用。荷蘭政府使用人工智能技術為特定病患群體尋找最有效的治療方案，并通過分析數字化的醫(yī)療檔案來減少醫(yī)療失誤。在美國，拉斯維加斯衛(wèi)生部利用人工智能技術進行公共衛(wèi)生監(jiān)測，通過社交媒體的追蹤來確定疾病爆發(fā)的源頭。人工智能系統(tǒng)還能提升公共交通系統(tǒng)的安全性和效率。已有證據表明使用人工智能技術的自動駕駛汽車可以減少交通事故。而阿里巴巴與杭州政府合力推進

21、智能城市交通體系，以人工智能控制交通信號燈，可以有效減少城市特定區(qū)域的擁堵并使通行速度提高11%。另外，人工智能還被用于預測能源需求，管理能源使用。谷歌大數據中心的能耗降低，英國政府對電網系統(tǒng)中需求高峰的管理都是該技術方向的早期用例。對企業(yè)和消費者而言，這意味著高達數十億美元的能源節(jié)約機會。然而，除了這些潛力外，管理具備自主學習和決策能力的機器也是一份重艱巨的責任。許多值得深思的倫理和法律問題因此而生。阿西莫夫的機器人三大定律首次嘗試為人機互動設立基本原則。但人工智能技術所帶來的倫理問題更為微妙，其潛在影響也更為深遠。首先，當傳感器和人工智能無處不在時，企業(yè)得以不斷收集個人信息，不僅在人們使用

22、數字設備時，也在人們往返于公共和私人空間時。在某些特定場合，比如醫(yī)院，采集這些個人信息極為敏感。這就引發(fā)了一系列問題：誰擁有個人數據？數據應以何種方式共享？面對日趨嚴峻的網絡安全攻擊又該如何保護數據？其次，人工智能可能在決策過程中產生無意識的歧視。由于現實世界存在著各種形式的種族歧視、性別歧視和偏見，輸入算法中的數據也可能附帶這些特征。而當機器學習算法學習了這些帶有偏見的訓練數據，也就“繼承”了偏見。2016年，一家頂尖的人工智能企業(yè)就發(fā)生了此類事故：該公司通過網絡論壇訓練了一個實驗性聊天機器人，不曾想機器人學會了各種種族歧視和性別歧視的語言，惹惱了許多網絡用戶。可以想見，如果有偏見的人工智能

23、處在了決策地位，那么其決策可能會導致特定人群受到不公正的待遇。除倫理問題之外，人工智能在社會的普及更會產生諸多法律層面的影響。如果人工智能的決策導致意外甚至犯罪，誰應當對其負責？人工智能創(chuàng)作的知識產權歸誰所有？一旦人工智能擁有超級能力，又該用哪些措施進行監(jiān)管？人工智能研發(fā)人員有哪些法律權利與義務？要建立一個完善的法律及倫理框架，仍有許多問題尚待充分探討。對地緣政治的影響人工智能的發(fā)展大多在開源環(huán)境下進行，充分體現了國際合作的重要性。進一步的推進人工智能的發(fā)展也需要各國合力提供更為廣泛的數據、算法、資金和人才交流。然而，雖然全球經濟不斷數字化，全球監(jiān)管方面的許多領域仍是一片空白。趕超人類智力的自

24、動系統(tǒng)帶來了諸多倫理及安全問題，也需要國內及國際間的共同協(xié)作來解決。此外，正如基于人工智能技術的自動化將造成勞動力市場分化，技術不發(fā)達的發(fā)展中國家在這一波發(fā)展浪潮中也將落于下風，國家間的“數字鴻溝”進一步擴大。一些國家原本期待快速增長的人口能夠推動勞動力密集型經濟的發(fā)展，但如果大量人力工作被機器取代，甚至可能出現新的社會動蕩。最后，計算機模擬工具已經被廣泛運用在戰(zhàn)爭推演，而人工智能將進一步提升這類模擬的精度和能力。人工智能武器化隱藏著巨大的風險。由美國海軍委托撰寫的一份報告聲稱，隨著軍用機器人的復雜化，人們應更多關注其自主決策能力帶來的影響。史蒂芬·霍金、伊隆·馬斯克及超過

25、1000名人工智能和機器人研究員共同簽署請愿信，要求禁止在戰(zhàn)爭中使用人工智能，并警告“自動化武器”可能帶來可怕災難。人工智能系統(tǒng)正如此前的核能及核武一樣，必須通過強有力的國際公約來確保其和平使用，以保障世界各國的安全。三、中國人工智能的未來之路中國要將目前的創(chuàng)新轉化為長期可持續(xù)的增長引擎，就必須制定一套精心策劃的戰(zhàn)略。政府可以為人工智能的發(fā)展打牢根基，并且設定激勵人心的目標，以此刺激私營部門的創(chuàng)新和應用。人工智能的發(fā)展基石包括完善的產業(yè)、經濟、社會以及外交政策框架。相關產業(yè)及經濟政策框架雖說人工智能尚處于發(fā)展早期，但其發(fā)展很可能是非線性的。這就意味著完善的產業(yè)政策必須盡快到位，否則可能出現激勵

26、不當、投資過度和供應過剩的風險，破壞人工智能所產生的價值。市場將主導人工智能技術的開發(fā)和應用，合適的政策框架可為其構建一個健康的發(fā)展環(huán)境。戰(zhàn)略重點之一：建立完善的數據生態(tài)系統(tǒng)海量數據是訓練人工智能系統(tǒng)、吸引人才、加速創(chuàng)新的核心要素之一。中國可以通過建立并落實數據規(guī)范、向私營領域開放公共數據、鼓勵跨國數據交流來構建一個更為完善的數據生態(tài)系統(tǒng)。首先，建立數據標準是進行廣泛數據分享和實現系統(tǒng)間交互操作的重要前提條件，有助于提升物聯(lián)網及人工智能技術的價值。潛在的龐大數據體量是中國的天然優(yōu)勢，使中國有機會在國際上更好地發(fā)揮領頭羊的作用。而且，在與中文語言相關的數據規(guī)范制定方面，中國也應起到主導作用。對于

27、特定行業(yè)數據，政府可要求現有的監(jiān)管機構制定必要規(guī)則。比如美國證券交易委員會在2009年出臺規(guī)定，要求所有上市公司使用XBRL（可擴展商業(yè)報告語言）格式發(fā)布財報，確保所有公開數據的機器可讀性。其次，為了提升數據的多樣性，政府應提高公共數據的開放程度，并帶頭建設行業(yè)數據庫。這些舉措同時能夠提升公共服務質量、提供政策制定洞見，從而帶來額外益處。比如紐約市政府就建立了公開數據門戶網站，為市民提供經濟發(fā)展、醫(yī)療、休閑、公共服務等領域的數據。2012年紐約市還頒布了開放數據法案，要求政府部門使用機器可讀取的數據并建立API（應用程序編程接口），方便軟件研發(fā)人員直接連接政府系統(tǒng)并獲取數據。最后，中國政府還需

28、考慮國際數據流的價值。麥肯錫全球研究院的調查表明，2014年，跨境數據流為全球經濟創(chuàng)造了2.8萬億美元的價值，對經濟增長的貢獻已經超過實體貿易。此外，研究還指出，由于經濟體需要接觸全球的思想、研究、科技、人才和最佳實踐案例，數據流入和流出都能十分重要。數據是未來的貨幣。例如在醫(yī)學研究中，如果沒有全球海量臨床數據的支持，人工智能的潛力就無法得到充分挖掘。過多的桎梏將會束縛中國的人工智能企業(yè)，導致其喪失開發(fā)具有全球競爭力產品的能力。戰(zhàn)略重點之二：拓寬人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的應用只有當人工智能技術在中國真正普遍的應用于傳統(tǒng)行業(yè)，而不僅僅屬于科技巨頭時，其經濟潛力才會充分彰顯。提升各行各業(yè)的生產力水平將創(chuàng)

29、造巨大的價值，但中國首先需要克服重重障礙。第一重障礙是很多商業(yè)領袖還沒有意識到改變現有業(yè)務運作方式的緊迫性。麥肯錫調查顯示，目前在中國的傳統(tǒng)行業(yè)中，超過40%的公司仍未將人工智能列入戰(zhàn)略優(yōu)先項。因此，許多公司仍未開始采集未來人工智能系統(tǒng)所需要的數據。例如，農業(yè)公司鮮少記錄如種植時間表或是氣候對產出的影響，而這些信息正是人工智能生成洞見及提升效益所需要的。與此形成對比的是，英國、美國和日本都已建立了全國信息系統(tǒng)采集此類數據，將先進的分析技術引入現代農業(yè)管理。第二重障礙是專業(yè)技術知識的缺失。如上文所述，中國需要培養(yǎng)更多的優(yōu)秀數據科學家，特別是在一些需求緊迫的領域。而能將人工智能知識轉化為商業(yè)應用創(chuàng)

30、造價值的人才也同樣緊缺。為了理解和應用數據，越來越多的企業(yè)決策者和中層管理者需要學習新技能。與英特爾類似，一家中國芯片制造商已經意識到，分析在制造和測試過程中的大量數據將有助于改進生產流程并降低殘次率。但由于缺乏既懂半導體技術，又懂人工智能的人才，這一想法仍然沒能被付諸實施。第三重障礙是實施成本較高。對中國企業(yè)而言，購買人工智能系統(tǒng)、高價聘用專業(yè)人才有時并不合算。當人工成本較低時，引入先進技術、精簡人工流程的需求也并不那么迫切。人工智能最大的價值在于引導傳統(tǒng)產業(yè)的徹底變革。如果政府能夠幫助克服人工智能發(fā)展初期面臨的這些障礙，市場將有機會充分驅動人工智能未來的發(fā)展。減稅和補助等傳統(tǒng)經濟工具可以解

31、決一些問題。同時，政府還應率先垂范應用人工智能系統(tǒng)。這將產生強有力的跟隨效應，激活市場，助力服務供應商的發(fā)展，積累技術經驗和人才，最終達到降低應用成本的目的。此外，鼓勵物聯(lián)網（簡稱“IoT”）在傳統(tǒng)行業(yè)的應用將有助于人工智能產生更多的價值。物聯(lián)網通過傳感器和網絡實現各類設備間的聯(lián)通，為人工智能提供了海量的真實世界數據。結合“互聯(lián)網+”政策，政府可協(xié)助打造物聯(lián)網在關鍵經濟領域應用的成功案例，為其他行業(yè)樹立典范。教育政策框架人才對人工智能的發(fā)展和應用至關重要。一個健康的人才結構應包括尖端的研究人員來推動人工智能基礎技術的發(fā)展，開發(fā)人員以促進人工智能在現實環(huán)境中的應用，以及大量能夠與人工智能系統(tǒng)在不

32、同場景共事的勞動力。戰(zhàn)略重點之三：加強人工智能專業(yè)人才儲備中國面臨著巨大的人工智能人才缺口。政府需要大力投資人工智能相關教育和研究項目；重新設計教育體系，突出創(chuàng)新和數字技術的重要性；制定吸引全球頂尖人才的移民政策。推進人工智能技術的發(fā)展，需要建立更大規(guī)模的計算機科學精英人才庫。政府可出資設立人工智能項目，資助頂尖大學創(chuàng)建人工智能研究實驗室和創(chuàng)新中心，以推進大學、科研機構和私營企業(yè)間的合作。在這方面，韓國政府已經邁出堅實的一步，投資1萬億韓元（約合8.63億美元）與韓國商業(yè)巨頭合資建立國家級的公私合營人工智能研究中心。加拿大政府也有類似舉措：政府向蒙特利爾三所大學的人工智能研究項目投資超過2億美

33、元。許多受訪專家表示，中國必須花大力氣培養(yǎng)更為廣泛的創(chuàng)新文化，方可實現人工智能領域的突破。途徑之一就是引入將人工智能和其他學科相結合的大學課程。斯坦福和麻省理工等頂尖美國高等院校已經開設了計算機科學與人文學科的聯(lián)合專業(yè)，旨在尋求激發(fā)創(chuàng)造力的新方法。此類課程能夠激發(fā)人工智能在醫(yī)療、法律、金融和媒體等各領域的應用。投資大學項目可帶來長期收益，因為人才是未來吸引國際公司的核心所在，而非傳統(tǒng)的稅收或其他財務優(yōu)惠。人工智能的大型研發(fā)團隊對吸引學術人才愈發(fā)重視。谷歌DeepMind團隊中有大約三分之二的成員來自如倫敦大學學院、牛津大學和蒙特利爾大學等學術機構。這一領域頂尖公司自然而然會向擁有大量人工智能人才的城市匯聚。例如，隨著蒙特利爾在該領域的聲名鵲起，谷歌和微軟都宣布了將向當地大學人工智能研究所投資并拓寬公司在當地的業(yè)務。除了培養(yǎng)國內人才，中國也需要與全球頂尖數據科學家合作，參與到國際協(xié)作之中，包括大力引進國際專家來華工作、鼓勵中國人工智能研究者出國學習全球最新的創(chuàng)新科技。這些要求政府放松居住和移民政策，并出臺獎勵和支持措施。戰(zhàn)略重點之四：確保教育和培訓體系與時俱進，支持勞動力大軍的再培訓人工智能在經濟和社會中的普遍應用還需要數十年，但中國現在就應為一些行業(yè)的快速顛覆做好