奔跑吧，中國AI

在人工智能的全球競賽中，中國有足夠的潛力和能力把愿景變成現實。

水母機器人、擦玻璃機器人、快遞無人機、機器人“書法家”、外形酷似姚明投籃命中率超高的雙足站立機器人、會做外科手術的達芬奇手術機器人、用大腦控制輪椅行走的機器人……

在北京舉行的2017年世界機器人大會上，各種酷炫聰明的機器人讓人眼花繚亂、目不暇接。

這只是新一輪人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）革命的一個側影，在更廣闊的背景里，一幅機器人產業迅猛發展、人工智能深刻改變人類生產生活的圖景，正在快速鋪就。

互聯網預言家凱文·凱利說，人工智能將是未來20年最重要的技術。未來學家雷·庫茲韋爾更預言，2030年，人類將成為混合式機器人，進入進化的新階段。歐美發達國家和科技巨頭更是紛紛制定規劃，試圖搶占人工智能發展高地。

在這場全球競賽中，中國正在加速前行。

黨的十九大報告提出，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。此前的7月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，制定了到2030年讓中國人工智能達到世界領先水平、成為世界主要人工智能創新中心的戰略目標。

國家頂層的號召和設計，讓人工智能行業快速發酵。中國企業家和投資者窺探到新時代新部署下的巨大紅利，大量資金如潮水般涌入創業公司，以BAT等為代表的中國科技企業則在積極招攬人才，建立實驗室和數據中心。

11月15日，科技部公布了首批四家國家新一代人工智能開放創新平臺：依托百度公司建設自動駕駛開放創新平臺；依托阿里云公司建設城市大腦開放創新平臺；依托騰訊公司建設醫療影像開放創新平臺；依托科大訊飛公司建設智能語音開放創新平臺。

人們有理由相信，中國有足夠的潛力和能力把這些愿景變成現實。正如中國一位人工智能技術專家對《財經國家周刊》記者所說的那樣，“國家決定了方向。國家制定了規劃，這是一個極其強烈的信號。所有人都知道，有大事要發生了。”

奔跑的人工智能

1956年夏季，美國科學家首次提出了“人工智能”概念。當時，數字計算機剛剛進入全新時代，可以進行編程和邏輯運算并用于解決一些問題，人工智能的第一個“黃金時期”就此開啟。

不過，隨著研發推進，人們發現，計算機僅僅能夠進行基本的邏輯推理，無法解決更復雜的問題，人工智能在1970年前后陷入了第一次低潮。

上世紀80年代，PC電腦的出現為人工智能帶來了第二個“黃金時期”，但算法的優化與性能的提高還無法解決計算機的認知能力和自我學習能力不足等問題。自那以后，人工智能進入了第二次低谷。

如今，人工智能迎來了真正的“第三春”。此輪浪潮背后是大數據、互聯網、云計算、腦科學、傳感網等技術交叉融合、互為支撐，展現的是一件件前端智能設備互聯互通的未來全新智能生活圖景。

“經過60年準備，人工智能終于可以奔跑了。如果說它是一架天梯，這架天梯是由移動互聯網、云計算、物聯網、腦科學等搭建的。”中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅說。

在可預期的未來，人工智能領域被認為是一個整合的“生態系統”：數字技術結合神經研究等醫學領域、自動化機械臂等工業領域，共同組成人工智能的底層技術；以人工智能為依托的機器人一部分會以“軟件”形式融入社會，如自動翻譯、圖像識別等，另一部分將通過集成“硬件”深入到百姓生活中，如特種機器人、醫療機器人等。

在這種共識下，人工智能已經成為世界主要經濟體提升國家競爭力、維護國家安全的重要利器，各方紛紛加強謀劃部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主動權。

美國推出《國家機器人戰略計劃》；歐盟啟動全球最大民用機器人研發項目，計劃到2020年投入28億歐元，開發包括特種機器人在內的機器人產品并迅速推向市場；英國政府也投入47億英鎊用于推動機器人研究的發展；日本提出“機器人革命”戰略，涵蓋特種機器人、新世紀工業機器人和服務機器人三個主要方向，計劃至2020年實現市場規模翻番；IBM、微軟等科技巨頭也都在嘗試軟件、硬件、應用場景的聯通，著眼布局未來。

中國AI組合拳

我國國家層面的人工智能戰略決策和行動規劃同樣迅速，而且更有章法。

早在2014年6月9日，習近平總書記在中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會上就曾強調：“我們不僅要把我國機器人水平提高上去，而且要盡可能多地占領市場。”

隨后，一系列政策和規劃陸續出臺：國務院《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》明確將人工智能列為11項重點推進領域之一；“十三五”規劃將智能制造視作產業轉型的主要抓手；《中國制造2025》明確將機器人作為重點發展領域；工信部出臺《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》等政策，著力推動機器人產業快速健康可持續發展。

在規劃和政策牽引下，以人工智能技術為依托的機器人產業快速成長，成為提振實體經濟的重要突破口和國家戰略布局的焦點領域。

放眼全國，長三角地區的機器人產業基礎最雄厚，形成了較為完備的產業鏈，較其他區域領先優勢顯著；珠三角地區機器人產業應用市場前景較為廣闊，基礎技術發展實力較強，已初步形成較為完備的產業鏈條；東北地區具有機器人產業先發優勢，只是近年來整體創新能力有待加強；中部地區和西部地區機器人產業發展基礎較為薄弱，不過仍表現出一定后發潛力；京津冀地區在智能機器人產業創新方面相對領先、集聚發展態勢顯著，近1/3的企業具有自主品牌，明顯高于全國平均水平。

在北京中關村，人工智能領域逐步形成了龍頭引領、創新成潮的發展生態。中關村國家自主創新示范區聚集了上千家人工智能機構，形成了覆蓋基礎層、技術層、應用層的全產業鏈產業集群；百度等龍頭企業以海量優質數據為基礎，建立了算法平臺、通用技術平臺和應用平臺；計算機視覺、深度學習、智能芯片、語音識別等領域涌現了商湯科技、中科寒武紀等創新型公司。2016年，示范區人工智能企業實現總收入4112.5億元，同比增長29%。

從全球來看，人工智能領域的專利數量集中在美國、中國和日本，這三國的專利量占全球的七成左右。《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。

《2017年中國機器人產業發展報告》指出，中國在人工智能領域技術創新不斷加快，中國專利申請數量與美國處于同等數量級，特別是計算機視覺和智能語音等應用層專利數量快速增長，催生出一批創新創業型企業。

在一些重點技術領域，比如深度學習方面，根據美國白宮的人工智能報告，中國的“深度神經網絡”相關論文已超過美國，位于世界第一。從2010年到2014年，中國深度學習的期刊論文數量增長率達186%，遠遠高于同期美國26%的增速。

與此同時，中國在多模態人機交互技術、仿生材料與結構、模塊化自重構技術等方面取得了一定進展，進一步提升了中國在智能機器人領域的技術水平。

跨過兩道關口

我國以及其他一些主要國家對人工智能展現出強烈興趣和前所未有的干勁。這不難理解，因為除了改變人類生活，人工智能在提高生產力、振興經濟以及創造財富方面均存在巨大的可能性。

統計數據顯示，2016年，我國機器人產業規模首次突破50億美元，預計2017年將達到62.8億美元，連續五年成為全球第一大應用市場。國際機器人聯合會預測，“機器人革命”將創造數萬億美元的市場。

對于政策層和人工智能從業者而言，接下來需要思考的問題是，科技指數級發展雖然帶來了巨大社會發展潛力，我國的技術和制造能力能不能應對這場變革？

大市場不等于大利潤，高收益不等于高實力。目前，中國機器人附加值不高，產業亟待從大到強、向中高端邁進。人工智能技術也需要突破一些障礙、補齊一些短板，加快應用各行各業，形成正循環。

第一個明顯需要突破的障礙來自人工智能的關鍵性基礎理論。

中國電子學會發布的《中國機器人產業發展報告（2017-2018年）》提出，我國機器人領域核心技術積累不足，資金投入相對有限且分散，高端市場長期被外資企業占據，很大程度上以依托進口零部件和本體組裝、集成為主營業務，雖有一定突破但基本上是被動地、跟隨式發展，難以獲得產業發展主動權。

世界著名計算機學家、圖靈獎創立以來唯一的華人得主姚期智日前表示，中國想在2030年實現世界主要人工智能創新中心的戰略目標，首先要解決人工智能發展缺少理論的問題。

英特爾中國研究院院長宋繼強認為，中國人工智能領域不足之處在于原創理論創新、基礎人工智能研發能力還不夠強。中國學者需要在理論上有所突破。

另一個需要補齊的短板是高新技術。

現階段，我國雖已為機器人大國，但還不是強國。我國每萬名工人中機器人的占有率遠低于發達國家，減速器、機器人控制器、伺服電機等機器人核心零部件和技術還主要依靠進口。

不僅如此，業內人士分析指出，我國機器人市場“重”概念創新而“輕”核心技術發展，基礎設施構建不足。國內大量建立機器人產業園區，但實際上真正能夠發揮作用或形成產值、產能的很少。一些企業熱衷于炒作概念，雖然掛名“機器人”、“智能”，技術能力卻匹配不上。

人才是勝負手

針對中國人工智能發展存在問題，中國電子學會在《中國機器人產業發展報告（2017-2018年）》中提出，創新技術同時要和智能應用充分對接，形成全鏈條“智慧生態”。圍繞市場需求，加強新技術之間的整合能力，打造“政產學研用”緊密結合的協同創新載體。既要圍繞智慧工廠、智能家居和智慧城市開展細分領域示范工程，也要打造重點領域機器人應用系統集成商和綜合解決方案服務商，推進全產業鏈協同發展。

除此之外，要邁過基礎理論和高新技術兩道關口，業界還有一個關鍵共識——人才。

無論是理論研究還是技術創新，均依賴高素質的人才。美國人工智能產業的發展，得益于過去幾十年來高校、科研院所沒有間歇的探索，美國因此成為世界人工智能人才的最大輸出地。而中國人工智能人才則較為稀缺。

騰訊研究院近日發布《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》，從其中企業人數分布可以看出中美之間的差異。報告顯示，截至2017年6月，美國共有1078家人工智能企業，員工數量為78700名；中國有592家人工智能企業，員工數量為39200名，約為美國的50%。分領域來看，在處理器/芯片領域，美國員工人數是中國的13.8倍，美國有17900人，中國僅有1300人。

中國電子學會的報告認為，我國應建立機器人行業亟需的多層次、多類型技能人才培養體系，建立校企聯合培養人才的新機制。同時，建立培養標準體系，運用職業培訓和職業資格制度加深與汽車、電子、化工、消防等相關行業合作，實現人才培養與企業需求的良好對接。

決策層顯然注意到了這一問題，《新一代人工智能發展規劃》明確提到“加快培養聚集人工智能高端人才”，將高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重。在培養人才、引進人才以及建設人工智能學科等方面都作出部署。

“這肯定是一項長期而系統的工作。”一位行業專家認為，“伴隨著巨大的市場需求和應用場景，中國完全有希望培養出或者吸引更多人才來華從事人工智能行業。”