观点 | “互联网＋”人工智能技术发展策略解析

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近日，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的“互联网＋”战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016～2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域“互联网+”创业创新，培育经济发展新动能。

一、人工智能技术引爆点已经临近

我们从人工智能程序AlphaGo说起。在以5:0大胜欧洲围棋冠军樊麾之后，AlphaGo又在3月以4:1的比分战胜世界围棋顶级高手李世石，引起了举世瞩目的轰动，也成为了人工智能领域的一个里程碑事件。至此，人工智能已经在完全信息的棋类对战游戏中全面战胜人类对手。实际上，AlphaGo之所以能够取得如此大的胜利，是由多方面的技术进步共同作用，使得人工智能技术临近引爆点。
首先是大数据的发展。AlphaGo在赛前不仅掌握了3000万步大师秘笈，还进行了3000万局的自我对弈，积累了丰富的经验。其次是计算能力大幅度提升。一方面，AlphaGo采用了1920个CPU外加280个GPU，其理论计算能力达到2332TFLOPS，约相当于深蓝的21万倍，神经元的2500亿倍。另一方面，云计算的发展也将这些计算能力完美地结合起来，使得这些CPU、GPU能够高度协同工作。第三是人工智能算法的进步。经历了十多年的发展，蒙特卡洛搜索、深度学习、强化学习等算法日臻成熟，而AlphaGo的快速走子策略也使得他能够在短时间内作出落子决策，达到实战的时间要求。不仅如此，从近几年Gartner的发布的技术成熟度曲线来看，生物芯片、微数据中心、智能机器人、自然语言问答、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等都将会在5~10年内达到生产力平稳期，而同声传译、机器学习、自动区域驾驶等技术所需时间仅为2~5年。

二、人工智能成为世界各国综合竞争力角逐的主战场

随着人工智能技术引爆点的临近，机器视觉、语音识别、人脸识别、指纹识别、自然语言理解、智能搜索、辅助决策、自动规划、智能控制等基础性应用技术，人机博弈、语音交互、专业机器人、信息安全、机器翻译等专业应用技术，无人驾驶、智能制造、智慧医疗、智慧农业、智能交通、智能家居等综合应用技术，开始陆续进入到实用性阶段，人工智能在各个领域都开始发挥出了巨大的威力。尤其是智能控制、智能机器已经开始在工业生产中得到应用，智能计划排产、智能决策支撑、智能质量管控、智能资源管理、智能生产协同、智能互联互通等也已经陆续出现，智能化已经成为产业转型升级的新动力和新引擎，也成为继机械化、电气化、信息化等三次工业革命之后新的产业特征，推动工业发展进入新的阶段，掀起了第四次工业革命的浪潮。
为抓住难得的发展机遇，发达国家纷纷加快人工智能技术创新与战略布局，将人工智能做为提升国家竞争力的重要战略取向和重要抓手，力图占领产业发展新的制高点，这也使得人工智能成为了各国综合竞争力角逐的主战场。美国对人工智能尤其重视。DARPA秉持“保持美国技术的领先地位、纺织潜在对手意想不到的超越”的宗旨，自2010年开始长期扶持人工智能在军事、医疗、航空航天等各领域应用，2015年的DARPA未来技术论坛更是直接将“太空机器人、自主人工智能到地外生命及神经科学”列为讨论主题。2013年4月发布了总统项目“推进创新神经技术脑研究计划”。2015年发布的“美国国家创新战略”将与人工智能息息相关的9大领域作为优先发展的对象加以主动支撑，包括精密医疗、卫生保健、大脑计划、先进汽车、智慧城市、清洁能源与节能技术、教育技术、太空探索和高性能计算等。美国智库战略与国际研究中心(CSIS)在去年发布的《国防2045：为国防政策制定者评估未来的安全环境及影响》报告中，将先进计算/人工智能技术、增材制造技术、合成生物技术、机器人技术、纳米科技与材料科学等作为影响未来30年的5项新兴与颠覆性技术专门提出。欧盟在2009开始启动蓝脑计划，2013年又将“人脑计划”作为与石墨烯并列的两个未来旗舰技术项目启动，今年3月底公开发布了神经信息平台、大脑模拟平台：重建并模拟大脑、高性能计算平台、医学信息平台、神经形态计算平台、神经机器人平台等6大平台，供人工智能领域的研究者使用，以便于促进神经科学、医学和计算机学的合作研究。日本则在2015年1月发布了《机器人新战略》，日本政府联合各大企业推出了机器人计划，以机器人为重点，计划在今后10年里，投入1000亿日元用于人工智能的研发。

三、人工智能为我国带来变道超车发展机遇

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。
在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为“吴方法”。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家“互联网+”战略中十一个具体行动之一，提出要“加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平”。近日，又专门出台《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，明确提出2018年发展目标为“打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准话题性基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术与产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先”。这不仅在操作层面提出了我国近期发展人工智能的具体方案，将人工智能的发展措施落到了实处，也明确了我国人工智能技术发展的内容重点和阶段性要求。

四、我国近期人工智能技术发展的总体思路与重点内容

应该说，人工智能技术还有很多很多需要研究和解决的问题。但是在变道初期如果不能快速跟上，必将会错失在一次新的产业革命（甚至是一个新的文明时代）中的赶超良机。因此，必须要认清形势，把握趋势，积极谋划，推动发展。一方面，要快速抢占先机，积极进行人工智能理论研究和技术研发，争取做到“成熟一批，产业化一批”。另一方面，要同时打造坚实的产业基础，在平台、终端、应用三大环节齐头并进。此外，还需要抓住有利时机，重点领域重点布局。按照我国“互联网＋”战略及《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》的要求，我国在人工智能技术发展将从人工智能信息产业、重点领域智能应用和智能化终端产品三大环节入手，通过9大工程，打造完备的产业链条，同时在标准体系、知识产权的辅助下，构建基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态。
（一）人工智能新兴产业
这部分主要任务是进行人工智能前沿技术布局，推动核心技术产业化，并为人工智能产业发展奠定公共基础。本部分涉及核心技术研发与产业化、基础资源公共服务平台两大工程。其中，核心技术研发与产业化工程主要涉及三个方面的技术。一是人工智能基础理论，包括深度学习、类脑智能等。二是人工智能共性技术，包括人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备、中间件等基础软硬件技术。三是人工智能应用技术，包括基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全等。基础资源公共服务平台工程主要涉及四个方面的建设内容。一是各种类型人工智能海量训练资源库和标准测试数据集建设，包括文献、语音、图像、视频、地图及行业应用数据等，这些数据集需要面向社会开放，为广大科研机构和企业进行人工智能研究和开发提供服务。二是基础资源服务平台建设，包括满足深度学习计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理平台、算法与技术开放平台、智能系统安全情报共享平台等。三是类脑智能基础服务平台建设，要能够模拟真实脑神经系统的认知信息处理过程。四是产业公共服务平台建设，可以为人工智能创新创业提供相关研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化服务。
（二）重点领域智能应用
这部分主要任务是加快人工智能技术的产业化进程，推动人工智能在家居、汽车、无人系统、安防、制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点，使得人工智能能够在第一时间转化为生产力并惠及民生。本部分以基础较好的智能家居、智能汽车、智能无人系统、智能安防等领域为主。智能家居示范工程主要支持利用健康医疗、智慧娱乐、家庭安全、环境监测、能源管理等应用技术，进行具有人工智能的酒店、办公楼、商场、社区、家庭等建设，提升百姓生活品质。智能汽车研发与产业化工程主要面向自动驾驶和安全驾驶，支持智能汽车芯片和车载智能操作系统、高精度地图及定位、智能感知、智能决策与控制等，支持智能汽车试点。智能无人系统应用工程主要面向无人机、无人船等无人设备，支持与人工智能相关的结构设计、智能材料、自动巡航、远程遥控、图像回传等技术研发，及其在物流、农业、测绘、电力巡线、安全巡逻、应急救援等重要行业领域的创新应用。智能安防推广工程主要面向与百姓安全息息相关的社会治安、工业安全以及火灾、有害气体、地震、疫情等问题，支持利用图像精准识别、生物特征识别、编码识别、智能感知等技术的研发和应用。
（三）智能化终端产品
这部分的主要任务是希望通过合适的终端，实现智能化生产和服务。本部分涉及三大工程。智能终端应用能力提成工程主要是面向具有一定智能计算能力的终端及附属应用，支持其在智能交互、智能翻译等云端协同方面及图像处理、操作系统基础软硬件方面进一步改进。智能可穿戴设备发展工程主要支持轻量级操作系统、低功耗高性能芯片、柔性显示、高密度储能、快速无线充电、虚拟现实和增强现实等关键技术的成果转化与应用。智能机器人研发与应用工程主要支持智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等技术在机器人方面的研发和应用，包括生产用智能工业机器人，救灾救援、反恐防暴等特殊领域的智能特种机器人，医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域的智能服务机器人。
（四）标准体系和知识产权
目前人工智能标准领域还处于一片空白状态，关于人工智能的概念仍然没有达成一致意见，人工智能也还没有一个统一的技术体系架构，平台与应用之间的接口五花八门，而且基本上都是私有协议，网络、软硬件、数据、系统、测试评估等方面的研发、应用、服务也无章可循。这直接导致了人工智能领域进入门槛过高，无法形成良性发展的产业生态。因此，建设人工智能领域标准化体系，建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准，已经成为摆在眼前的现实问题。当然，标准化工作需要相关各方的积极参与，并积极开展国际合作，才能保证对人工智能产业发展的有效促进，推动标准走出去才能增强国际话语权。另一方面，在我们所处的这个全球经济一体化时代，专利已经成为发展的硬实力，必须要加快重点技术和应用领域的专利布局，同时加强专利合作，提高知识产权成果转化效率，积极防控专利风险，增强标准与专利政策的有效衔接，才能保证我国人工智能产业拥有强大的竞争力并得到持续健康发展。

作者简介

徐贵宝：

中国信息通信研究院技术与标准研究所高级主管，高级工程师。曾先后从事过软件开发、设备与系统测试、标准研制等工作。主持或参与多项国家战略和科技部、工信部、发改委等部委课题及十三五规划支撑，研究领域涉及云计算、大数据、工业互联网、未来网络、分享经济等，目前主要关注人工智能、虚拟现实等领域。获得发明专利10余项，发表文章50余篇，出版有《未来互联网体系结构与协议》、《绿色网络与绿色技术》等译著。联系方式：、

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