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【消息】中国人工智能想成为领跑者AI产业落地是关键

发布时间:2021-01-03 00:58:18 阅读: 来源:紫铜垫片厂家

根据熊彼特的创新经济学理论,纵观人类文明史,每一次重大技术革命的来临,都将对原有基础设施带来颠覆性破坏,整个社会环境往往需要时间适应和接受;而一旦跨越某个临界点,就会吸引大规模的投资需求,整个社会资源也会向新技术领域倾斜,最终引发全新的消费需求。

而时至今日,即便保守者也不会否认,人工智能正急速逼近这一临界点。在海量数据和算法革命的双向加持下,人工智能正在以史无前例的广度,深度和速度,逐渐成为不同行业的基础设施,并在席卷更多商业资源的同时,为公众创造价值。

更令人欣喜的是,产业界似乎正在达成共识:无论从技术,数据还是政策方面,起跑线的相对公平,或许将赐予中国AI市场一次难得的领跑权。尽管短时间内,诸如DeepMind等拓展人工智能新边疆的的“学究式”公司不会在中国诞生,但若论及产业落地的速度,在很大概率上,中国或许将成为先行者。

当然,这需要各种外力的帮衬。

技术拐点与政策优势

不知你是否察觉,搁置在中美关系略显敏感的当下,加之中国产业升级的不断深化,中国在AI等新兴技术领域的一举一动,都牵动着不少美国媒体的神经。

譬如不久前《华尔街日报》就曾分析称,尽管美国同样将巨大资源投入AI领域,但在这场重要的全球竞赛中,中国拥有孕育AI最佳的社会土壤,因为这里占据了三大优势:7.5亿网民的巨大数据量,人数庞大的软件工程师,以及政府部门的大力支持。

的确,首先从技术维度,正如中国工程院院士,中国人工智能学会理事长李德毅概述的那样,AI的崛起并非空穴来风,技术演化自有其内在脉络,“是大数据成就了人工智能,互联网成就了大数据,云计算成就了互联网,移动互联网或宽带光网成就了云计算”——这一轮人工智能革命之所以爆发,很大程度上受益于暴增的数据红利。

最近,作为2018年中国·廊坊国际经济贸易洽谈会的重要组成部分,在首届中以科技创新合作论坛上,不少嘉宾就谈到了中国人工智能的现状,中国科学院院士毛军发就表示:“我们国家各种各样的数据在全世界应该是最丰富的国家之一,从冷数据,比如说人口、疾病的种类到超大城市治理,一直到热的数据,就是不断变化的数据,到股票的交易、交通的数据,到医疗数据等等,我们国家都是非常丰富的,具有很好的发展人工智能的条件。”——而就像《华尔街日报》所言,此时此刻,中国近8亿文化相似,语言一致的互联网用户,正在为不同领域的人工智能贡献智慧,这是一个不可逆的历史进程。

另一方面,如你所知,AI在不同行业的破竹之势,得益于大数据与深度学习的相互成就。作为一次算法层面的标准确立,深度学习让不少巨头公司积攒下来的旧算法忽然落伍,猎豹移动CEO傅盛曾举过一个例子:譬如之前做图像识别和语音识别的可能是不同算法,但深度学习将其底层逻辑打通,本质上成为一种算法,这也是为什么谷歌进入语音识别后迅速超越了IBM多年的技术沉淀——这种技术上的异地重建和另起一行,意味着人工智能或许是中国目前“投入产出比”最快的自主创新领域,这也给了中国企业蓄势待发的良机。

而从政策支持的角度,作为最大的发展中国家,中国也致力于从国家战略层面推动AI落地,并已勾勒出详实的蓝图:2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,AI产业成为新的重要经济增长点;2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平;2030年,人工智能理论,技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。倘若蓝图落地,无疑是中国速度的又一印证。

当然,当终点的旗帜如此明显,AI赛道也就变得格外拥挤。就像毛军发在论坛上所言:“现在全世界从北美的美国、加拿大,到东亚的日本、韩国、中国,欧洲的英国、法国等等,几乎全世界科技比较发达的国家,都在制定和执行他们自己的人工智能发展战略。”

而值得玩味的是,作为政策对比,就像《人工智能时代》作者杰瑞·卡普兰所言,尽管美国白宫也发布了《国家人工智能研究与发展战略规划》,“但这种报告和政府声明在美国和中国的意义截然不同,中国政府拥有比美国政府强大得多的能力来将计划付诸行动……譬如在美国,也许还需要20到30年才能看到无人驾驶汽车的大规模应用;但在中国,政府可以用更大力度投资无人驾驶产业,可以在技术应用上选择更灵活的政策,更早开始在试点城市测试无人驾驶技术。”

总之,在技术拐点和政策优势的合力作用下,中国AI发展将颇为可期,譬如普华永道就曾给出大胆而乐观的预测:到2030年,中国人工智能产业规模将达到7万亿美元,世界第一;美国人工智能产业规模为3.7万亿美元,世界第二;欧洲人工智能产业规模为2.5万亿美元,世界第三。

“AI+”产业落地的关键

当然,将视角拽至当下,中国人工智能产业若想从理想照进现实,不同团队需要从现在开始,找准细分赛道,在不同领域埋头深耕,完成“AI+”的产业落地——在我看来,当AI技术路径已如此鲜明,率先完成场景化落地,是赢得未来的关键。

事实上,作为今年廊坊国际经济贸易洽谈会的一项重要活动,在5月18日举办的京津冀人工智能与未来科技发展对接洽谈会上,山东大学机器人研究所所长李贻斌就指出:人工智能的发展,大概分为两个驱动力,一个是“技术驱动”,一个是“应用驱动”。而在我看来,至少在现阶段的中国,攻克后者或许是更睿智的选择。

这不难理解,众所周知,人工智能产业链大概分为三层:最底层是芯片等地基,这一层门槛高企,就拿最近敏感的CPU和GPU来说,中国赶上美国可能需要5-10年;中间层则包括图像识别,语音识别等通用技术——事实上,敏锐者早已察觉,上述两层更多是巨头的机会,他们拥有的资本和生态打法(比如免费),远非其他团队所能比拟。

所以AI团队最睿智的打法,是在应用层选择一个垂直领域,一头扎进去,用自身积淀下来的行业知识(比如数据),建起一条夯实的护城河——更重要的是,相比聚光灯下的C端市场,“AI+行业”的细分赛道其实也非常宽广,就像腾讯研究院在《中美两国人工智能产业发展报告》中所言:“得益于近年中国移动互联网的快速发展,为中国积累了巨大的C端用户基数,但在B端的制造、交通、金融、医疗等传统行业仍然发展相对落后,中国的传统行业借助人工智能实现转型升级的需求更为迫切,市场增长的后劲很足”。

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