从大数据中提炼出人类的经验和智慧等，其产业化就是建构一个“容器”，将人工智能的算法与场景固定关联，从而获得经济效益。

文｜王静云

关键词：智能化   人工智能   AI独角兽   AI新物种   产业智能化

        中国信通院发布的《2021年中国数字经济发展白皮书》显示，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%。各种新兴业态在产业层面被称为新赛道，如共享经济、社区团购等。当前最重要的赛道就是产业智能化，即人工智能技术在生产和生活领域的应用。人工智能的本质就是从大数据中提炼出人类的经验和智慧等，其产业化就是建构一个“容器”，将人工智能的算法与场景固定关联，从而获得经济效益。从全球主要经济体在人工智能产业的布局看，各种“容器”的建造正在成为产业智能化竞争的焦点。

一、国际竞争的焦点
       2021年10月22日，美国国家反情报与安全中心（NCSC）发布的《战略竞争对手的挑战和威胁》指出“人工智能、量子信息科技、生物经济、半导体和自主系统”这五个关键领域决定着中国能否超越美国成为超级大国。这五个领域中除了生物经济以外，其余四个都与智能化相关联，其中人工智能和自主系统是直接相关，量子信息和半导体则是间接相关。
       人工智能不仅是一个硬件或软件，而是一组需要人才、数据、硬件、算法、应用和集成的技术。人工智能不仅提高了计算机系统解决问题和执行任务的能力，而且已经进入我们的日常生活。机器比人类更快、更准确地感知、评估和行动的能力形成了其在某些领域的竞争优势。毫无疑问，人工智能技术将为国家、企业，乃至个人带来巨大能量。
       自主系统即在不断变化的环境中，以有限的人工干预或控制来执行任务的系统，它可以被看成人工智能在一个具体领域的应用。带有驾驶员支持系统的汽车和大多数无人机是半自主的，而无人驾驶汽车和仓库中的移动机器人是完全自主的，但并非所有无人系统都是自主的。自主系统可以降低成本、风险及对人力的需求，同时提高劳动生产率和安全性，从而改善人们的生产方式和生活方式。
       当前，产业智能化的国际竞争围绕三个焦点展开：一是平台经济。智能来自对大数据的挖掘，而数据价值链包含四个环节，既数据的获取、传输、处理与存储。每一个环节都可以形成跨行业的平台，这些平台都有升级为智能经济头部企业的潜力。二是智能技术在国民经济各领域的广泛应用。智能经济带来的新一轮的经济增长主要体现为传统产业和基础设施领域的重新洗牌机会。比如，智能汽车正在大规模取代传统燃油汽车；智慧城市的管理系统正在取代传统的城市基础设施。三是智能化带来的风险。由于对数据、软件和互联网的高度依赖，自主系统为黑客提供了更丰富的攻击路径，同时，这些自主系统也更容易受到供应链中断或被竞争对手利用的影响。

二、我国发展人工智能的布局和短板
       “十四五”规划将人工智能列为国家战略科技研发的前沿领域，提出在“十四五”期间进一步推动人工智能在产业体系、基础设施、公共服务与社会治理等领域的融合发展，加快数字化发展。以此为起点，人工智能技术将在我国国民经济和社会发展中开启更为广泛、深刻的应用探索。从构建我国新发展格局来看，产业智能化确实带来了发展机会，可以概括为三方面：
       一是高质量发展。人工智能将为中国实现高质量发展提供磅礴动力。一方面，人工智能造就了一个宏大的技术生态群及产业生态群，包括智能视觉识别、智能语音、智能驾驶等等。另一方面，人工智能带来了更高产出效率、更低成本、更稳定质量的制造手段，从而提升中国经济的全要素增长率。
       二是智能化治理。将大数据挖掘、算法治理、智慧交通、智慧城市等技术应用到社会治理中，可以增强治理的协同性、生态性，从而弥补各种“人治”的短板，从而提高社会治理的智能化、法治化和现代化水平。
       三是智慧化生活。人工智能技术应用以民生为导向，紧紧围绕教育、医疗、住房、养老、助残等内容开发智能化的产品和服务，以其互联互通的便捷性解决我国国土面积大、资源拥有不均衡的矛盾，从而让偏远地区的群众也能享受到现代化的公共服务，从整体上增进民生福祉。
       当前，我国人工智能产业处于高速扩张期。2020年，应用层的人工智能企业占人工智能相关企业总数的比重达84.05%；而技术层与基础层占比较少，分别为13.65%与2.30%。
       中国的AI独角兽企业数量位居世界之首，其中较为突出的代表有寒武纪、依图、商汤科技、云从、旷视、地平线机器人等。但是这些公司推出的智能技术或产品面临着应用不对口、成本过高等问题。短期来看，要想实现规模性盈利，仍然不容乐观。目前，中国AI产业链中90%以上的企业仍然处于亏损状态。
        中国拥有全球最广大的AI工程师群体，但是从人才结构来看，目前急需的复合型人才和高端人才依然严重短缺。这类人才的培养周期比较长，也不容易从国外引进，所以这是一个严峻的挑战。
那么，如何应对上述两个短板，需要全社会的思考与协同。一方面，需要正确评估这些独角兽公司的价值，区分出哪些是真正有实力的，哪些只是在炒作概念，整个行业才能健康发展。另一方面，需要在支持和鼓励应用层和技术层发展的同时，重视基础研发，培养人工智能领域高端复合型人才。同时，要站在更高的层面上，认清哪些智能化应用可以真正盈利，才能判断人工智能的发展路径。

三、我国产业智能化赛道的优势分析
        从国际上看，中国的数字经济非常成功，这其中有两个重要特征：一是已处于全球领先水平的前端消费互联网，二是仍在追赶世界先进水平的后端产业互联网。为此，中国的产业智能化要利用自身的优势，从消费端的智能生活倒逼生产端的智能化，从而在与生产生活相关的各个领域实现更深层次、更高水平的渗透，由此组成各种产业化“容器”的“雁行”路径。
       首先，“领头雁”为AI新物种。在过去20年里，智能手机在中国的普及速度有目共睹，人们对手机的依赖也在不断加深。但在未来的20年中情况可能发生转变，由于人工智能会进化出越来越多的智能终端，人们可能会逐渐摆脱对手机的依赖，未来“去手机化”将成为主流。智能终端的范围非常广泛，包括智能家电、智能汽车、可穿戴智能设备、无处不在的智能传感器等等。智能终端的应用和服务形态也会产生相应的改变，人们将会以一种更自然的方式与机器、工具进行互动。这些都能成为AI新物种。目前，中国有越来越多的家庭使用智能设备，这就是AI技术普及的一个典型表现。如智能音箱以语音信息作为媒介，通过人工智能技术实现声纹识别、听音识人、场景切换、数据抓取等功能，为人们的生活带来多重便利。通过语音信息读取，用户能够毫不费力地实现对人工智能链上多种智能硬件设备的控制，并逐渐成为家庭的控制中枢。在满足用户个性化需求的同时，智能音箱还能搜集并积累用户习惯，将这些行为数据汇集成大数据的海洋。
        其次，支撑“领头雁”的是应用场景设计。随着经济的发展，人们对生活品质也有了更高的要求，隐性需求日益彰显。人工智能可以大显身手，为日常生活中的各种应用场景带来更便捷、舒适的体验。以用车场景为例，越来越多的汽车搭载了智能语音交互系统，汽车已从简单的交通工具逐渐变成了智能移动空间。又如在家庭场景中，引入社区智能语音交互系统，为辖区内的老年人提供生活服务，提升老年人生活的便利性。而在随身场景中，无线智能耳机在音乐播放的基础上，还可以实现智能翻译、同声传译等功能，用户能够向耳机询问天气、查询信息、收听新闻，真正实现随时随地获取资讯。
        第三，排在第二阵列的“大雁”是“硬核”支撑。能够满足各种场景AI计算需求的基础，来自AI芯片和智能操作系统。目前，研发AI芯片的公司有很多，寒武纪就是这样的独角兽公司。而人工智能操作系统是这些技术的“硬核”，目前，百度的飞桨系统已经成为全面开放的平台，并正在为上百万人工智能开发者提供服务。基于开发平台产出的应用涉及工业、农业、服务业等各个领域，这些技术正在为国计民生带来福祉。例如，广东电网的智慧巡检，北京林业大学的病虫害精准预测，这些技术的实现都有赖于飞桨系统所提供的平台。
       第四，硬核模式的升级版就是智能基础设施。在智能化时代，信息化的早期产物已经成为基础设施般的存在，在人们日常生活中逐渐变得像水、电、气一样随处可及。而众多科技巨头与新兴独角兽公司，就是在信息化的基础上将人机交互、基础设施和应用场景整合起来，描绘出一幅宏大的AI蓝图。新型AI芯片、云端服务、开放的深度学习、通用AI算法等设施已经成为智能经济的基础设施层，基础设施智能化的速度日新月异。同样，未来最主要的操作系统将不再是基于PC 或手机，而是基于人工智能深度学习框架基础之上。
       第五，雁阵尾部是智能化的产业。在产业层面，随着人工智能技术的融入，AI将彻底重塑生产方式。据测算，在城市交通领域，以车路协同为基础的智慧交通基础设施建设，能够提升15%〜30%的通行效率，从而为GDP带来2.4%〜4.8%的增长。随着智能交通系统不断完善，城市交通拥堵状况将得以改善。在医疗健康领域，由于智能技术的赋能，海量健康数据被收集、储存和分析，使得新药研发的速度大大加快。过去研发一种新药需要耗时10〜15年的时间，现在很可能两三年就能完成。
       最后，产业智能化并非“旧瓶装新酒”，其催生了全新的业态模式。如在金融领域，人工智能与大数据的深度融合，将成为未来金融科技发展的强大动力，“智能金融”或许将成为下一阶段的热词。又如交通、医疗、城市安全、教育等领域，都已将智能化看作未来发展的重要驱动力，很多新业态也随之出现。

       综上所述，我国人工智能既有广阔的发展前景、较大的发展优势，同时也存在一些短板和局限。最优的发展路径就是用优势来弥补短板和不足。首先，通过应用研发带动基础研发，政府层面要重视人工智能基础层企业的培养；投资机构要意识到AI芯片、机器学习、数据处理等产业链上游企业的重要性；身处漩涡中心的科技巨头们更是早早开始了Al生态的布局。其次，建立产业联盟，教育部门应联合产业部门培养交叉学科的人才。再次，利用中国智能化广阔的产业空间和全产业链优势，加快推进核心技术创新突破，实现软硬件全方位的独立与领先，以整体优势带动局部优势。只有这样，才能使我国在智能化赛道的竞争中处于有利地位。■

作者单位 中共阜阳市委党校