我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景研究報(bào)告

我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景研究報(bào)告新冠疫情的暴發(fā)打亂了經(jīng)濟(jì)生活節(jié)奏，人工智能憑借獨(dú)特優(yōu)勢(shì)站上了抗疫的浪尖。無(wú)感通行、疫情問(wèn)詢機(jī)器人、AI測(cè)溫、防疫指揮平臺(tái)以及人類(lèi)生活中的閑聊機(jī)器人等，都幫助我們的生產(chǎn)生活變得更加便捷有趣，這些也只是AI產(chǎn)業(yè)的一個(gè)個(gè)小小縮影?；仡櫽?jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的歷史，我們發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)、機(jī)器人等人類(lèi)手中昔日的工具，某種程度上正在成為具有一定自主性的能動(dòng)體，逐步代替人類(lèi)進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行與決策。然而，由于技術(shù)與業(yè)務(wù)要求之間的鴻溝，使得人工智能在產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中面臨一系列的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。本文將從人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)地域分布、挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)、倫理、未來(lái)發(fā)展思考以及展望等角度進(jìn)行行業(yè)分析。01、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用篇2016年，以AlphaGo為標(biāo)志，人類(lèi)失守了圍棋這一被視為最后智力堡壘的棋類(lèi)游戲，人工智能開(kāi)始逐步升溫，成為政府、產(chǎn)業(yè)界、科研機(jī)構(gòu)以及消費(fèi)市場(chǎng)競(jìng)相追逐的對(duì)象。人工智能的基礎(chǔ)理論雖由來(lái)已久，但現(xiàn)階段推動(dòng)新一代人工智能快速發(fā)展并逐步落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵要素可歸結(jié)為計(jì)算能力的提升、數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步以及投資力度的加大四個(gè)方面。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括3個(gè)部分：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層：該層主要為人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供計(jì)算能力支持，包括AI芯片、AI平臺(tái)以及AI框架，典型的大型互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)領(lǐng)頭公司主要有谷歌、亞馬遜、英特爾、IBM、百度、華為等。技術(shù)層：該層主要是基于基礎(chǔ)層設(shè)施進(jìn)行開(kāi)發(fā)后的通用性人工智能技術(shù)，是以認(rèn)知與感知計(jì)算技術(shù)為代表的通用技術(shù)。其中，感知部分包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等，認(rèn)知部分以知識(shí)圖譜為主要代表。應(yīng)用層：該層以垂直行業(yè)的AI應(yīng)用型公司為主，結(jié)合各行業(yè)應(yīng)用，將人工智能通用技術(shù)封裝成為落地的產(chǎn)品，包含具體應(yīng)用場(chǎng)景的端到端式解決方案以及軟硬一體化的產(chǎn)品。近年來(lái)，隨著通用技術(shù)越來(lái)越成熟，大量技術(shù)層級(jí)的企業(yè)逐步轉(zhuǎn)向應(yīng)用層級(jí)，行業(yè)應(yīng)用價(jià)值愈加凸顯。02、地域分布篇從地域角度看，人工智能企業(yè)多分布于京津冀、長(zhǎng)三角以及珠三角地區(qū)，大致占比44.8%、28.7%、16.9%，代表城市有：北京市、上海市、浙江省、廣東省、安徽省、江蘇省、四川省等。03、挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)篇在產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中，人工智能技術(shù)與企業(yè)需求之間的鴻溝不容忽視。企業(yè)用戶的核心目標(biāo)是利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，而人工智能技術(shù)本身無(wú)法直接解決業(yè)務(wù)需求，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)，形成可規(guī)模化落地的產(chǎn)品和服務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能在數(shù)據(jù)、算法、業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解、服務(wù)方式、投入產(chǎn)出比等方面都面臨一系列挑戰(zhàn)。1.數(shù)據(jù)AI領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)要素。與數(shù)據(jù)相關(guān)的流程主要包括：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)標(biāo)注。具體數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)見(jiàn)下圖。2.算法模型可解釋性所謂“可解釋性”指的是向技術(shù)使用者等解釋人工智能模型做出的每一個(gè)決策背后的邏輯。從傳統(tǒng)模型到新型算法，AI的復(fù)雜性逐步遞增，促使人工智能算法的決策機(jī)制越發(fā)難以被人類(lèi)理解與描述。很多人將大部分基于深度學(xué)習(xí)的算法想象成是一個(gè)“黑盒子”，也就是說(shuō)認(rèn)為模型不具備可解釋性。相比較“黑盒子”而言，可解釋性的AI對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的透明性有所增加，有助于向用戶提供判斷依據(jù)等信息，增強(qiáng)用戶對(duì)人工智能的信任與安全感，同時(shí)也為事后監(jiān)管、責(zé)任歸屬等環(huán)節(jié)提供有力依據(jù)。3.業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解隨著人工智能的行業(yè)化發(fā)展，待解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題從通用型場(chǎng)景向特定型場(chǎng)景過(guò)渡，單點(diǎn)問(wèn)題向業(yè)務(wù)整個(gè)流程演進(jìn)，從感知化到認(rèn)知化的發(fā)展，業(yè)務(wù)場(chǎng)景的壁壘與復(fù)雜度越來(lái)越高。在這樣的背景下，僅僅依靠算法技術(shù)的積累，難以滿足對(duì)場(chǎng)景的理解要求。所以，AI算法需要經(jīng)驗(yàn)與業(yè)務(wù)規(guī)則的結(jié)合。這種情況下，知識(shí)圖譜技術(shù)成為關(guān)鍵所在。通過(guò)知識(shí)圖譜，可以更好地理解業(yè)務(wù)。通過(guò)建立統(tǒng)一的圖譜來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的融合，進(jìn)一步加快推進(jìn)人工智能的落地。4.服務(wù)方式對(duì)于企業(yè)業(yè)務(wù)人員的根本需求，標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能技術(shù)輸出或者API調(diào)用的服務(wù)方式是不夠的。廠商需要根據(jù)具體場(chǎng)景，在技術(shù)基礎(chǔ)上提供定制化的解決方案，并封裝為應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的產(chǎn)品，即“AI+產(chǎn)品”。另外，廠商需要提供持續(xù)性的業(yè)務(wù)運(yùn)行服務(wù)，才可讓AI產(chǎn)品真正發(fā)揮價(jià)值，以保證達(dá)到最終業(yè)務(wù)效果，即“AI+服務(wù)”。5.投入產(chǎn)出比對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，在業(yè)務(wù)中落地AI技術(shù)應(yīng)用，至少包括兩個(gè)層面的成本：（1）芯片、算法平臺(tái)等智能化產(chǎn)品；（2）引進(jìn)算法工程師等人工智能方面人才。目前，一些數(shù)據(jù)平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的涌現(xiàn)，提高了人工智能建模的自動(dòng)化程度，同時(shí)也降低了整個(gè)業(yè)務(wù)流程對(duì)算法工程師的依賴，AI應(yīng)用的總成本有待降低。此外，未來(lái)算法的進(jìn)步可降低硬件標(biāo)準(zhǔn)，也可促使成本的節(jié)省。04、AI倫理篇人工智能倫理是一個(gè)跨學(xué)科的問(wèn)題，需要通過(guò)跨學(xué)科的路徑和方法來(lái)解決。因此，跨學(xué)科的參與、對(duì)話和交流在未來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能倫理問(wèn)題是極為必要的。此外，正如人類(lèi)通過(guò)學(xué)習(xí)、社會(huì)交往等學(xué)習(xí)道德、法律、倫理等規(guī)范和價(jià)值，機(jī)器倫理也希望達(dá)成同樣的效果。通過(guò)倫理標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定、執(zhí)行、檢測(cè)檢驗(yàn)等，旨在希望以事前的方式讓智能機(jī)器的自主決策行為尊重人類(lèi)社會(huì)的各種規(guī)范和價(jià)值，并最大化人類(lèi)整體的利益?？紤]到對(duì)于人類(lèi)的行為，僅有人類(lèi)的道德、法律來(lái)自律是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要一套外在的監(jiān)督和制裁體系。將倫理嵌入人工智能系統(tǒng)并不能滿足要求，還需要政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)、社會(huì)公眾等的共同參與，以事中或者事后的方式對(duì)人工智能系統(tǒng)的行為進(jìn)行監(jiān)督、審查和反饋，共同實(shí)現(xiàn)人工智能倫理，確保社會(huì)公平正義。因此，人工智能倫理的實(shí)現(xiàn)，是一項(xiàng)全方位的治理工程，需要AI研發(fā)人員、政府、企業(yè)、社會(huì)各界以及用戶共同參與，發(fā)揮各自不同的作用和角色，確保人工智能系統(tǒng)以尊重、維持人類(lèi)社會(huì)既有倫理、法律等規(guī)范和價(jià)值的方式運(yùn)作，帶來(lái)最大化效益和好處的同時(shí)，也能夠維護(hù)整個(gè)社會(huì)以及每一個(gè)個(gè)體的自由和尊嚴(yán)。05、思考篇1.對(duì)于加速我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)化發(fā)展，加快關(guān)鍵環(huán)節(jié)布局是關(guān)鍵(1)核心平臺(tái)方面：AI開(kāi)源軟硬件、公共服務(wù)以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與安全檢測(cè)等平臺(tái)的建設(shè)；(2)能力創(chuàng)新方面：核心理論算法攻關(guān)、關(guān)鍵共性技術(shù)突破、AI專用芯片的設(shè)計(jì)研發(fā)、前沿技術(shù)的布局；(3)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用推廣：各領(lǐng)域不斷深入研究、探索更多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。2.對(duì)于確保我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展，加快完善基礎(chǔ)環(huán)境是重點(diǎn)(1)人才方面：加強(qiáng)人才引進(jìn)與培育政策，培養(yǎng)符合產(chǎn)業(yè)需求型人才，保障我國(guó)技術(shù)的原創(chuàng)性以及突破能力；(2)資本方面：加大前沿研究、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化、平臺(tái)建設(shè)以及創(chuàng)新應(yīng)用的支持，優(yōu)化創(chuàng)新型企業(yè)融資環(huán)境；(3)監(jiān)管方面：制定相關(guān)法律法規(guī)、倫理建設(shè)以及社會(huì)性問(wèn)題的研究，加強(qiáng)倫理道德框架和監(jiān)管體系建設(shè)，保障人工智能產(chǎn)業(yè)的健康和諧發(fā)展。06、展望篇當(dāng)前，國(guó)家戰(zhàn)略的前瞻性引領(lǐng)、產(chǎn)學(xué)研用的協(xié)作創(chuàng)新、需求方面的大力牽引、生態(tài)系統(tǒng)的高度開(kāi)放、政府的強(qiáng)力支持共同推動(dòng)著我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制的發(fā)展，加快我國(guó)智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的黃金時(shí)期。展望未來(lái)，基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)、從感知智能到行動(dòng)智能技術(shù)的演進(jìn)、應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展，是值得關(guān)注的幾大方向。(1)我國(guó)已進(jìn)入5G商用時(shí)代，作為具備高帶寬、低時(shí)延、廣連接性的新一代通信技術(shù)，5G正在成為產(chǎn)業(yè)變革與萬(wàn)物互聯(lián)的新基礎(chǔ)；(2)考慮到能力范圍、時(shí)間效率、成本等因素，單純依靠機(jī)器完全代替人去解決問(wèn)題并不現(xiàn)實(shí)，將人與機(jī)器作為整體去部署人機(jī)協(xié)同模式才是主流。所以，以人為主，由人來(lái)判斷場(chǎng)景的需求和機(jī)器的能力，是未來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主判斷場(chǎng)景、資源調(diào)度，并與人類(lèi)協(xié)同發(fā)展的重中之重。(3)隨著企業(yè)數(shù)字化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打通了產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)路線，以此為基礎(chǔ)，人工智能應(yīng)用將從企業(yè)內(nèi)部智能化延伸到產(chǎn)業(yè)智能化，逐步實(shí)現(xiàn)從采購(gòu)到制造到流通