我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的三大問題

中國機器人網(wǎng)
從產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)看,人工智能數(shù)據(jù)、算法、算力生態(tài)條件日益成熟。算法、數(shù)據(jù)和計算力是推動人工智能技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“三駕馬車”。

2019年,人工智能數(shù)據(jù)、算法、算力生態(tài)條件日益成熟,我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迎來一輪戰(zhàn)略機遇,智能芯片、智能無人機、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能機器人等細分產(chǎn)業(yè),以及醫(yī)療健康、金融、供應鏈、交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領(lǐng)域發(fā)展勢頭良好。展望2020年,全國各級地方將根據(jù)自身實際情況申報和落地人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū),國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)投融資將更關(guān)注易落地的底層技術(shù)公司。

2020年形勢判斷

從產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)看,人工智能數(shù)據(jù)、算法、算力生態(tài)條件日益成熟。算法、數(shù)據(jù)和計算力是推動人工智能技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“三駕馬車”。

一是在算法方面,2019年,基于視覺、觸覺傳感的遷移學習、變分自動編碼器(VAE)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是無監(jiān)督學習中新涌現(xiàn)的算法類型。預計2020年,上述新興學習算法將在主流機器學習算法模型庫中得到更高效的實現(xiàn),Caffe框架、CNTK框架等分別針對不同新興人工智能算法模型進行收集整合,可以大幅度提高算法開發(fā)的場景適用性。

二是在數(shù)據(jù)方面,2019年,我國5G、物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子等多種新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)海量聚集爆發(fā)式增長。預計2020年,我國5G通信網(wǎng)絡(luò)部署加速,接入物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備將增加至500億臺,數(shù)據(jù)的增長速度越來越快,世界領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)量將達到上千PB,傳統(tǒng)行業(yè)龍頭型企業(yè)數(shù)據(jù)量將達到PB級,個人產(chǎn)生數(shù)據(jù)達到TB級。

三是在算力方面,2019年以來,我國人工智能的算力仍以GPU芯片為主要硬件承載,但隨著技術(shù)的不斷迭代,預計2020年,ASIC、FPGA等計算單元類別將成為支撐我國人工智能技術(shù)發(fā)展的底層硬件能力。

從政策推動來看,全國各級地方將根據(jù)自身實際情況申報和落地人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)。2019年,我國31個省份中已有19個省份發(fā)布了人工智能規(guī)劃,其中有16個制定了具體的產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展目標,以北上廣深為代表的城市積極地制定了行之有效的政策,對人工智能產(chǎn)業(yè)的落地和發(fā)展產(chǎn)生了較大的推動作用,成為中國人工智能行業(yè)的重要實踐者和領(lǐng)頭羊。

尤其是2019年下半年以來,上海市和深圳市獲批成為我國首批人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū),為我國人工智能產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展帶來新契機。預計2020年,國內(nèi)更多城市(群)將聚焦智能芯片、智能無人機、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能機器人等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),面向醫(yī)療健康、金融、供應鏈、交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領(lǐng)域,積極申報和搭建符合自身優(yōu)勢和發(fā)展特點的人工智能深度應用場景,以“先導區(qū)”工作為抓手,促進人工智能產(chǎn)業(yè)與實體經(jīng)濟深度融合。

從投融資情況看,我國人工智能產(chǎn)業(yè)投資市場將關(guān)注易落地的底層技術(shù)公司。在過去5年間,我國人工智能領(lǐng)域投資曾出現(xiàn)快速增長。2015年,人工智能產(chǎn)業(yè)投融資規(guī)模達到450億元。到2019年,僅上半年國內(nèi)人工智能領(lǐng)域就獲得投融資超過478億元。近四年來,人工智能領(lǐng)域投融資集中在企業(yè)服務、機器人、醫(yī)療健康、行業(yè)解決方案、基礎(chǔ)組件、金融等落地前景較好領(lǐng)域。預計2020年,新零售、無人駕駛、醫(yī)療和教育等易落地的人工智能應用場景將更加受到資本關(guān)注。

同時,由于中國在人工智能底層技術(shù)方面仍落后于美國,隨著人工智能在中國的進一步發(fā)展,底層技術(shù)的投資熱度將持續(xù)增長,那些擁有頂級科學家團隊、雄厚科技基因的底層技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司將獲得資本市場的持續(xù)資金注入。

三大問題

我國人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)創(chuàng)新投入嚴重不足。

從企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新看,中國人工智能企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。2018—2019年,美國人工智能領(lǐng)域企業(yè)投入的科技研發(fā)費用占據(jù)了全球科技支出的61%,我國人工智能領(lǐng)域企業(yè)研發(fā)支出雖然快速增加,增速達到34%,但實際占據(jù)的全球科技支出份額明顯小于美國。

從人工智能知識產(chǎn)權(quán)保有量看,我國各類實體擁有的人工智能專利總量超過3萬件,位居世界第一,但中國相關(guān)企業(yè)擁有的人工智能相關(guān)專利多為門檻較低的實用新型專利,發(fā)明專利僅占專利申請總量的23%。同時,根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織的數(shù)據(jù),我國企業(yè)擁有的95%的人工智能設(shè)計專利和61%的人工智能實用新型專利將會在5年后失效,相比之下,美國85.6%的人工智能專利技術(shù)在5年后仍在支付維護費用。2020年,我國需要在人工智能基礎(chǔ)研究與創(chuàng)新,打造核心關(guān)鍵技術(shù)長板、加強知識產(chǎn)權(quán)保護方面加大投入力度。

我國人工智能產(chǎn)業(yè)的算力算法核心基礎(chǔ)相對薄弱。我國人工智能發(fā)展在數(shù)據(jù)規(guī)模和算法集成應用上都走在世界前列,但在人工智能基礎(chǔ)算力方面,能提供國產(chǎn)化算力支持的企業(yè)還不多。

在人工智能的算力支持方面,IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩(wěn)居全球服務器市場前三位,浪潮、聯(lián)想、新華三、華為等國內(nèi)企業(yè)市場份額有限;國內(nèi)人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯(lián)發(fā)科等國際巨頭供貨,中科寒武紀等國內(nèi)企業(yè)發(fā)展剛剛起步。

在人工智能算法方面,主流框架與數(shù)據(jù)集領(lǐng)域國內(nèi)外企業(yè)龍頭企業(yè)包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等,深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業(yè)或機構(gòu)掌握,百度、第四范式、曠視科技等國內(nèi)企業(yè)的算法框架和數(shù)據(jù)集尚未得到業(yè)界的廣泛認可和應用。2020年,我國需要進一步部署加強人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并重視國內(nèi)人工智能算法框架的創(chuàng)新推廣。

以算法戰(zhàn)、深度偽造為代表的人工智能技術(shù)濫用給經(jīng)濟社會帶來嚴重負面影響。算法戰(zhàn)指的是將人工智能算法、機器學習等技術(shù)全面應用于對敵作戰(zhàn)中的情報收集、武器裝備、戰(zhàn)場勘測、指揮協(xié)同、決策制定等環(huán)節(jié),核心目標是利用人工智能技術(shù)提升軍事作戰(zhàn)能力;深度偽造(Deepfakes)是“Deep Machine Learning”(深度學習)和“Fake”(造假)的英文組合詞,是一種基于深度學習的人物圖像合成技術(shù),隨著人工智能算法開源不斷推進,深度偽造技術(shù)門檻正在不斷降低,非專業(yè)人員已經(jīng)可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。

2019年以來,基于人工智能的算法戰(zhàn)和深度偽造的正在擴大軍事影響、形成網(wǎng)絡(luò)暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關(guān)系等方面被濫用,并給社會和國家?guī)順O大風險。上述對人工智能技術(shù)的濫用給我國家安全、產(chǎn)業(yè)安全、社會經(jīng)濟安全帶來巨大風險,需提前預防可能風險,并尋求國際支持。

對策建議

以算力為核心加強人工智能基礎(chǔ)能力建設(shè)。首先要大力推進人工智能算法庫、解決方案庫、數(shù)據(jù)集及公共服務平臺建設(shè),強化人工智能發(fā)展基礎(chǔ)。其次加強面向人工智能發(fā)展應用的5G網(wǎng)絡(luò)、邊緣計算硬件新興信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。最后要對各行業(yè)企業(yè)自動化、智能化改造的產(chǎn)出、效果進行科學有效測算,指導企業(yè)找準技術(shù)研發(fā)投入的切入點,利用好人工智能技術(shù)實現(xiàn)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。

體系化梳理我國人工智能產(chǎn)業(yè)供應鏈現(xiàn)狀。我們既要關(guān)注重要整機產(chǎn)品以及大廠商、大企業(yè),也要覆蓋量大面廣的細分領(lǐng)域及增長勢頭良好的隱形冠軍。

推動國內(nèi)人工智能企業(yè)加快開拓國內(nèi)外應用市場并提升出海抗風險能力。我國需要加強國內(nèi)應用市場推廣,挖掘多種類型的應用場景,培育各種規(guī)模的競爭主體,進一步提升新技術(shù)的應用水平和應用層級。同時,引導對外應用市場開拓,支持企業(yè)開拓海外市場,對出海企業(yè)在經(jīng)營合規(guī)管控、知識產(chǎn)權(quán)管理、專利訴訟等方面的具體問題給予窗口指導。最后,提升企業(yè)自身的抗風險抗打擊能力,鼓勵新興領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)盡快做大做強,形成較大規(guī)模體量和較強技術(shù)競爭力。

在國際社會上提出發(fā)展“負責任的人工智能”。首先應加緊研究并提出中國版的人工智能倫理守則或框架,形成人工智能倫理風險評估指標體系或風險管理指南,為人工智能企業(yè)提供風險識別、評估及應對的系統(tǒng)指引。其次應加強與聯(lián)合國、歐盟及其成員國、G20等國際組織的合作,參與搭建多層次國際人工智能治理機制,提出發(fā)展“負責任的人工智能”供全球各國討論,在全球人工智能倫理框架的制定議程中發(fā)揮建設(shè)性作用。

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