2016年初,，一場“人機(jī)大戰(zhàn)”成為萬眾矚目的焦點(diǎn),，谷歌AlphaGo大勝世界圍棋冠軍李世石,，更是引發(fā)激烈討論。盡管這場世紀(jì)大戰(zhàn)硝煙散盡,，但AlphaGo的精彩表現(xiàn)讓由此引發(fā)的人工智能熱潮不減反增,，在這股熱潮下，很多行業(yè)都開始向人工智能演進(jìn),。

　　我國人工智能正在向通用應(yīng)用過度

　　縱觀國內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上主要由“基礎(chǔ)技術(shù)”、“人工智能技術(shù)”和“人工智能應(yīng)用”三個(gè)核心環(huán)節(jié)構(gòu)成,。從這三個(gè)方面，我們可以看到國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展脈絡(luò),，可以對人工智能的應(yīng)用進(jìn)行解析,。

　　人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要依賴于云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)。在這方面,，國內(nèi)市場的規(guī)模是巨大的,。產(chǎn)業(yè)界對待云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)已不同于早期單純地學(xué)習(xí)、模仿的業(yè)務(wù)模式,，而是越來越務(wù)實(shí)地接納它,，不斷挖掘其中蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值，并依據(jù)服務(wù)性質(zhì)的不同,，構(gòu)建出人工智能的基礎(chǔ)平臺,。

　　這些平臺從基礎(chǔ)設(shè)施、平臺服務(wù),、軟件應(yīng)用服務(wù)等層面,，為人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和人工智能應(yīng)用的落地提供了基礎(chǔ)的后臺保障和實(shí)現(xiàn)前提。例如,，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)推出的深度學(xué)習(xí)一體機(jī),，就是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上推出的人工智能平臺，有助于研究者迅速深入到人工智能的核心領(lǐng)域,。

　　人工智能技術(shù)專注于模式識別,、機(jī)器學(xué)習(xí)和人機(jī)交互三個(gè)方面。模式識別偏重于對信號,、圖像,、語音、文字,、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理,，如語音識別,、人臉識別等。機(jī)器學(xué)習(xí)覆蓋了從通用人工智能應(yīng)用到專用人工智能應(yīng)用的大多數(shù)領(lǐng)域,，如計(jì)算機(jī)視覺,、自然語言處理、生物特征識別,、DNA測序等,。人機(jī)交互既包括了人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機(jī)器人實(shí)體的物理交互,。

　　國內(nèi)人工智能技術(shù)在應(yīng)用層面主要聚焦于計(jì)算機(jī)視覺,、語音識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域。其中的代表企業(yè)包括科大訊飛,、百度,、阿里巴巴、騰訊,、曠視科技,、格靈深瞳等。

　　人工智能應(yīng)用則涉及到專用應(yīng)用和通用應(yīng)用兩個(gè)方面,。其中,，專用領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用的大多數(shù)應(yīng)用，包括各領(lǐng)域的人臉識別,、語音識別,、智能機(jī)器人等方面。而通用型應(yīng)用則側(cè)重于智能家居,、智能農(nóng)業(yè),、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的通用解決方案。目前,，國內(nèi)人工智能應(yīng)用正處于由專業(yè)應(yīng)用向通用應(yīng)用過度的發(fā)展階段,。

　　從算法和芯片入手，推動人工智能應(yīng)用創(chuàng)新

　　我國人工智能領(lǐng)域的研究積累和發(fā)達(dá)國家相比差距不大,。如果能在國家戰(zhàn)略層面,，制定針對人工智能的全面推進(jìn)計(jì)劃，會給我國帶來實(shí)現(xiàn)彎道超車,、提升綜合國力和影響力的絕佳機(jī)會,。

　　我們應(yīng)該大力推動人工智能發(fā)展，搶占人工智能應(yīng)用創(chuàng)新制高點(diǎn),，助力國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,，爭取形成全球競爭優(yōu)勢。

　　這需要先創(chuàng)新人工智能算法,。作為人工智能實(shí)現(xiàn)的核心,，算法是未來全球人工智能行業(yè)最大的競爭門檻,。但國內(nèi)基本上還是在學(xué)習(xí)國外的算法，缺乏對算法的自主創(chuàng)新,。雖然在工程學(xué)算法上我國已取得了階段性突破,，但是基于認(rèn)知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領(lǐng)域,。

　　目前,，專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用仍是研發(fā)和投資的核心，基礎(chǔ)技術(shù)的成熟也帶來了存儲容量和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的提升,，但受限于現(xiàn)階段運(yùn)算能力以及大規(guī)模CPU和GPU的并行解決方案,，國內(nèi)人工智能的發(fā)展主要集中于計(jì)算機(jī)視覺、語音識別,、智能生活等方向上,。

　　因此，通過算法的創(chuàng)新,、技術(shù)的演進(jìn),、數(shù)據(jù)的積累演化和超算平臺的應(yīng)用，未來我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢應(yīng)由專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用向語音,、視覺等領(lǐng)域的通用化解決方案發(fā)展。

　　未來人工智能的競爭重點(diǎn)將在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，即監(jiān)督學(xué)習(xí),、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)三個(gè)方面。屆時(shí),，算法的競爭將進(jìn)入白熱化階段,。只有在算法層面突破，國家或企業(yè)才能在圖像識別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展和國際技術(shù)水平,。

　　下一步,，我國要做的是研發(fā)人工智能芯片。在目前對人工智能技術(shù)的大量討論中,，有一點(diǎn)容易被忽略,，那就是承載人工智能運(yùn)行的芯片。人腦是千億神經(jīng)元,、百萬億突觸構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),，現(xiàn)有芯片和這個(gè)還存在多個(gè)數(shù)量級差距。因此,，我們需要從芯片上尋求突破,，加強(qiáng)芯片的并行計(jì)算能力，在高速的狀態(tài)下分析海量的數(shù)據(jù);提高芯片的編程專用性,、高性能,、低功耗,，在大規(guī)模服務(wù)器部署或資源受限的嵌入式應(yīng)用方面體現(xiàn)潛力;同時(shí)做到將性能和功耗完美結(jié)合。

　　以谷歌的TPU芯片為例,，與市面上的FPGA和GPU相較,，其每瓦性能呈倍數(shù)提升。該芯片對于降低的運(yùn)算精度有更高容忍度,。也就是說,，它每次運(yùn)作需要的晶體管較少，并因此能達(dá)到更高的每秒運(yùn)算次數(shù),。在我國,，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所發(fā)布的“寒武紀(jì)”處理器芯片和云創(chuàng)大數(shù)據(jù)即將發(fā)布的深度學(xué)習(xí)芯片，就是在這個(gè)領(lǐng)域的探索,。

　　加大政策支持力度,，提升企業(yè)合作水平

　　人工智能的研究面很廣泛，任意的研究分支都涉及到龐大的計(jì)算代碼,，加上漏洞的排查和跨領(lǐng)域的交叉,，任何企業(yè)都難以在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破。隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用的普及和通用技術(shù)應(yīng)用需求的增強(qiáng),，我國更應(yīng)不斷加大開放性,，使系統(tǒng)級開源成為常態(tài)。國外的谷歌,、微軟,、Facebook、雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業(yè),，都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng),。國內(nèi)的科大訊飛、百度,、阿里巴巴,、騰訊等也在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先優(yōu)勢后，在不同維度和空間開放了自身的人工智能系統(tǒng),。

　　企業(yè)對外開放了自身的人工智能系統(tǒng),，并不代表核心技術(shù)和算法的完全出讓。底層系統(tǒng)的開放,，可以讓更多的企業(yè)或社會團(tuán)體從不同的角度參與到人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā),，為我國人工智能的應(yīng)用創(chuàng)新和產(chǎn)品的快速迭代提供規(guī)范化平臺，形成良性的發(fā)展環(huán)境,。對于開放的企業(yè)來說,，也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步成長。

　　我國想要發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè),，還要增強(qiáng)企業(yè)間合作,。國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)從專用領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟度和差異化技術(shù)門檻的角度上分析,，可分為底層基礎(chǔ)構(gòu)建、通用場景應(yīng)用和專用應(yīng)用研發(fā)三個(gè)方向,。

　　在底層基礎(chǔ)構(gòu)建方面,，企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法,、技術(shù)和平臺優(yōu)勢,，在為行業(yè)類的各公司提供基礎(chǔ)資源支持的同時(shí)，也會將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為專用和通用應(yīng)用領(lǐng)域的研究,，從而打造自身的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)閉環(huán),。在通用場景應(yīng)用方面，企業(yè)將主要以計(jì)算機(jī)視覺和語音識別為方向,，為安防,、生活、金融和制造等領(lǐng)域提供通用解決方案,。在專用應(yīng)用研發(fā)方面,，則集中了大部分硬件制造商、創(chuàng)業(yè)企業(yè),、解決方案商,、應(yīng)用提供商等?？偟膩碚f,，人工智能應(yīng)用創(chuàng)新的推動離不開產(chǎn)業(yè)鏈上各核心環(huán)節(jié)的相互配合，離不開產(chǎn)業(yè)研發(fā)方向上各企業(yè)間的相互協(xié)作,。

　　政策支持上加大對人工智能的支持力度也必不可少。

　　我國參與人工智能技術(shù)研究的企業(yè)比較少,，且自身的研發(fā)投入能力較為有限,，迫切需要國家層面的政策支持，才能確保我國在未來10年的人工智能最關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展時(shí)期,，具備與歐美抗衡的研發(fā)實(shí)力和研發(fā)進(jìn)展,，確保我國在科技進(jìn)步浪潮中始終處于國際領(lǐng)先地位。具體建議如下：

　　首先,，由科技部牽頭加大對人工智能基礎(chǔ)研究的支持力度,，國家發(fā)改委和財(cái)政部予以項(xiàng)目立項(xiàng)和經(jīng)費(fèi)支持。鼓勵和支持國家科研單位和人工智能企業(yè)間建立長期和深層的合作機(jī)制,，以便調(diào)集和整合我國的人工智能領(lǐng)域各個(gè)研發(fā)機(jī)構(gòu)的實(shí)力,，合力支撐我國在激烈的人工智能技術(shù)國際競爭中贏得領(lǐng)先的地位。

　　其次,，調(diào)動更多力量參與人工智能的研發(fā)和應(yīng)用,，出臺系列補(bǔ)貼政策予以扶持,，例如對參與構(gòu)建人工智能中間層技術(shù)的平臺廠商進(jìn)行重點(diǎn)支持、對人工智能領(lǐng)域國際人才和團(tuán)隊(duì)的引進(jìn)支持,、對國內(nèi)企業(yè)開展人工智能領(lǐng)域技術(shù)的研發(fā)支持等,。

　　最后，加大對人工智能關(guān)鍵共性核心技術(shù)的研發(fā)支持力度,，鼓勵支持各行業(yè)引入人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級,，構(gòu)建人工智能研發(fā)和應(yīng)用的良性環(huán)境。