English  简体中文
   

中国人工智能赶超美国可能遭遇的困难及对策

2017-06-12      


201723日,《纽约时报》刊发了由普利策奖获得者约翰·马尔科夫撰写的《中国人工智能赶超美国不是梦话》,肯定了中国政府创造的良好政策环境、企业在人工智能技术方面的突出进步,以及科研论文数量的快速增长。文章指出,人工智能已成为国家间科技竞赛的新战场,在中美两国的暗战中,中国或将实现弯道超车。当前我国人工智能发展迅速,但赶超美国还面临诸多困难,应从三个方面进一步促进人工智能发展。

一、我国人工智能发力追赶美国

我国政府营造良好的政策环境,与企业共同促进人工智能发展。《纽约时报》指出,尽管美国政府为促进人工智能应用提出了相关战略政策,但很多硅谷公司没有与政府合作共同促进科技发展的兴趣。反观中国,政府以开放发展的姿态出台鼓励政策,大举投资人工智能,给科技创新公司和高端人才提供良好的政策环境;而且科技公司与政府的关系融洽,将很多科技成果应用于电子政务中,例如微博问政、大数据交通规划等,协助政府提高工作效率。中国这种良好的政策环境和政企合作的良好意愿,对人工智能发展有显著促进作用。

我国科技巨头紧随美国,纷纷布局人工智能。美国科技企业将发展重心向人工智能转移,Facebook制定以人工智能为核心的十年路线图,谷歌明确将人工智能研发与其所有核心业务联合起来,苹果发布人工智能报告,亚马逊推出公有云AWS上的人工智能产品线。中国以BAT为代表的互联网大公司紧随其后,也逐渐展开人工智能布局。百度2016年进行战略架构调整,把人工智能视作公司发展的重中之重;阿里将人工智能与大数据、云计算等结合,对电商物流和物联网进行支撑;腾讯通过搜狗发力人工智能,在语义理解、识别和人机交互方面展开更多的探索。

我国在人工智能理论研究领域快速崛起,科研实力不容小觑。一直以来,美国人工智能理论研究领域走在世界前列,论文数量自2008年开始就遥遥领先。我国在人工智能理论研究领域快速崛起,正在成为不可忽视的重要力量。2012年,我国人工智能论文数量快速增长,超越德国、日本等国家,位居第二;2013年,论文数量以井喷方式增长;2014年至2015年,无论是论文数量还是有效引用数据,中国都超过了美国,居于领跑位置;201610月,美国一份递交白宫的人工智能报告中多次提到,中国学者发表的研究论文数量已经赶超了美国。

二、我国人工智能赶超美国面临诸多挑战

我国尚未对人工智能发展作出长远规划和布局。虽然《中国制造2025》、《互联网+”行动指导意见》、《互联网+”人工智能三年行动实施方案》等规划中提及了人工智能,但我国尚未将人工智能提升到国家战略高度,未制定长期发展规划。而美国已将人工智能作为国家战略,先后颁布了《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究与发展战略规划》、《人工智能、自动化与经济报告》等文件,阐述了未来人工智能发展规划。我国缺乏人工智能国家战略规划,主要依靠科研机构、企业等自身力量推动人工智能发展,不利于人工智能的全面推进。

我国人工智能技术和人才储备跟美国存在巨大差距。美国科技企业在人工智能方面的研究和布局远早于我国,如谷歌已成功推出开源机器学习平台,其无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里;微软1991年成立研究院进行人工智能的研究,对重要领域的研究已超过25年。反观国内,百度的人工智能研究源于2013年成立的深度学习研究院,阿里的人工智能布局尚局限在对大数据和云计算业务的支撑,腾讯也主要服务于内部互联网业务。美国科技巨头在前瞻性、源头性技术方面的布局和积累,极大地吸引了全世界专注前沿科技的精英,领英平台的数据显示,美国10年以上经验的人工智能人才比例接近50%,而我国不到25%

我国人工智能市场集中在应用层面,深度学习能力不足。鉴于我国人工智能起步较晚、人才储备不足,研究和应用方向比较集中。艾瑞咨询统计,我国人工智能主要集中在语音和视觉识别技术,分别占比60%12.5%;专注开发应用的公司较多,兼顾机器学习算法的公司只占29%;研究算法的公司业务也集中在计算机视觉和自然语言处理,致力于机器学习算法的只占9%,专注深度学习的公司更是凤毛麟角。这种市场和业务的集中不利于人工智能的全面发展,忽略基础技术或依靠少数企业发展基础技术,会引发后劲不足及依赖国外技术、平台、开发工具等问题。

三、我国人工智能赶超美国的几点建议

制定国家战略和路线图,挖掘人工智能潜力。将发展人工智能作为国家重大战略,阐述人工智能发展的挑战和机遇,明确人工智能科技投入的国家目标,协调各相关机构根据其使命、能力、预算确定发展重点,确定发展规划路线图。促进不同研究领域企业的协调合作,在传统企业发展中引入人工智能技术,同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持,促进人工智能在各个行业的广泛应用。有效挖掘人工智能技术潜力,为人工智能的潜在利益和风险做好准备,支撑行业长期稳健的发展,利用人工智能发展国家经济的同时改进社会。

提倡数据和研究成果共享,加速科技成果孵化。提倡高校与企业、高科技公司与传统企业、跨行业企业和机构之间的数据共享,使我国大数据的天然优势能够为人工智能行业所利用。加强人工智能科研与产业的结合,克服企业数据和院校算法脱节的产业发展瓶颈,引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性,并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通,开通绿色通道,加快孵化速度,弥补中美之间目前从科研到产品的差距。

重视基础技术和创新研究,加快核心人才培养。重视和加强前瞻性基础研究,鼓励多学科交叉创新研究,对感知技术、深度学习等基础技术研发进行政策和资金引导,大力扶持致力机器学习算法和深度学习应用的企业,开发自主平台和工具。规范人工智能的学科设置和职业培训,针对人工智能基础技术和应用的需求,加大对从事基础技术和创新研发核心人才的培养力度,确保人才储备充足。鼓励采用产学研联动模式,从高校和科研机构为企业输送有效人才和基础技术成果。

中国密码学会电子认证专业委员会 版权所有
地址:北京市海淀区闵庄路甲89号 4号楼
联系电话:010-82546543-686
京ICP备05046059号-4