新基建,迎接智能新时代

发布时间:2020-06-16 10:55:45 来源:精工智能 作者:admin

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受新冠肺炎疫情影响,2018年提出的“新基建”概念被按下快进键。不仅中央对加快新型基础设施建设进度作出部署,各地政府也相继推出万亿元投资清单。人工智能作为“新基建”七大领域之一,是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术,正在对国家经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。我国在2017年就颁发了《新一代人工智能发展规划》,为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。

我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,人工智能已上升国家战略。从市场规模来看,中国人工智能市场规模逐年攀升,数据显示,2019年中国人工智能市场规模约为519亿元,增长率达到52.2%。据预测,到2020年,中国在人工智能的市场规模有望突破700亿元。
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图 1 2015-2020年我国人工智能市场规模

从产业链来看,人工智能产业链主要有三个核心层:基础层、技术层及应用层。在基础层方面,计算技术得到广泛的运用,为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障,是一切人工智能应用得以实现的大前提;人工智能技术层,主要有语音识别、计算机视觉、深度学习领域。人工智能应用非常广泛,目前金融、汽车、零售、大健康、安防、教育等领域都有涉及。

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图 2 人工智能产业链示意图

赛智产业研究院认为,人工智能的基础设施建设的核心是构建专用设施,填补算力不足。同时应在泛在、融合的发展趋势下,构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。

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文:恒大研究院 任泽平 连一席 谢嘉琪

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力量,将推动数万亿数字经济产业转型升级。三次工业革命历史表明,不论机械技术、电力技术和信息技术,都可以极大地促进生产标准化、自动化、模块化,具有很强的通用性,人工智能技术同样具有类似的特征,应用潜力巨大。国务院《新一代人工智能发展规划》指出,到2025年中国人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。
人工智能是新一轮科技竞赛的制高点,对经济增长和国家安全均至关重要。在这一场全球竞争中,中国的优势在于百度、华为、阿里等平台型公司积累了扎实的技术基础、丰富的应用场景和海量数据,在新基建大战略下,将为国家发展打造竞争新优势、注入增长新动能,有望成为人工智能新基建的领军力量。当然,在基础科研、基础算法、核心芯片、高端人才等方面我国仍存短板。大国科技实力是国家实力的核心,能否抓住智能时代的变革机遇,是中国建设现代化强国的关键。

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  迎接智能新时代  

1.1 人工智能是数字经济时代的“新电能”人工智能是第四次工业革命的重要组成部分,将推动数字经济产业转型升级。自18世纪以来,人类社会共发生过三次大型的技术革命,分别是蒸汽机革命、电力革命和信息互联网革命。每一次的技术革命均伴随着相关学科的发展,理论知识又在实际运用中得到完善,“技术突破-知识学科进步”形成良性循环,并且成为后续其他的技术发展的支撑,对社会的影响力也将随之增强。得益于互联网信息时代的数据积累,半导体行业设计、制程进步和芯片运算能力提升,深度学习结合强化学习带来的计算机视觉、语音技术、自然语言处理技术应用更精准,人工智能将是第四次技术革命中的重要技术,如同人工智能和机器学习领域国际权威学者吴恩达所说,“人工智能是新电能,正改变医疗、交通、娱乐、制造业等主要行业,丰富充实着无数人的生活”。自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能(Artificial Intelligence)以来,人工智能已经发展60多年。一般认为,计算机需要通过不断地自我学习、扩充知识库,进而掌握人类拥有的“画画、唱歌、读书、设计”等众多技能,便是“智能”的表现。中国信通院在《人工智能发展白皮书(2018)》中提到,人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程,使机器达到甚至超越人类的智能,即人工智能需具备类人的感知、思考和决策能力。人工智能基础层、技术层和应用层快速发展,诸多应用已经深入日常生活。基础层包括硬件、算法和海量数据三部分,其中硬件的核心是具备高运算能力的芯片,例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等,算法的核心是机器学习,包括深度学习、浅层学习和强化学习等。技术层包括计算机视觉、语音、自然语言处理等技术。应用层则是人工智能产品、服务和解决方案,适用于家电、金融、机器人、汽车、医疗等领域。近10年来人工智能快速发展,面对日益增长的需求,一些例如百度、华为、阿里等具备长期研发经验的企业也陆续推出人工智能开发平台或人工智能系统,有望成为人工智能新基建的领军力量。尽管与科幻小说和电影里对人工智能的构想有较大差距,人工智能产品和服务已经普遍存在我们现实生活当中,小到多语言翻译软件、智能音箱,大到自动驾驶系统、城市安防系统、城市大脑等,人工智能的发展已经远远超出早期构想,政府、企业、非营利机构都开始积极拥抱这项技术。
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1.2 从“+人工智能”走向“人工智能+”

人工智能已经在众多垂直领域实现应用,目前较为成熟的领域包括家居、金融、交通、医疗等。通过与诸多垂直领域相结合,人工智能技术可以通过两方面进行产业赋能:一方面提高生产效率、降本增效,即“+人工智能”;二是创造新的需求和增长点,即“人工智能+”。

1、“+人工智能”:快速高效处理数据,同时兼顾普通和长尾用户,提高生产效率,实现降本增效。以金融行业为例,目前人工智能主要用于风控、支付、理赔、投顾等方面,其中智能投顾应用最为成熟。智能投顾在2008年诞生于美国,由于专业素养和人工服务性质,美国各大金融机构的投顾门槛较高,平均投资门槛约5万美元,平均管理费用为所管理资产规模的1.35%,服务对象主要为中高资产阶级。但随着千禧一代的成长、传统投顾用户逐渐饱和,金融机构对如何争取这群长尾用户的需求日益提高。人工智能通过海量数据学习、精准算法分析,结合用户提供的风险承受水平、收益目标、市场的动态,进行个性化定制服务。对比人工服务,智能投顾投资门槛最低至500美元、管理费率约0.02%-1%。目前,例如招商银行、工商银行等国内主流金融机构也推出智能投顾产品,其他机构也加强研发具备类似功能的产品和服务。

在此次新冠肺炎疫情防控中人工智能也发挥了巨大作用,主要覆盖疫情监控、体温检测、病毒检测、复工复产等方面。春节时期新冠疫情爆发,对病毒检测、追踪、隔离防控等工作带来巨大挑战,人工智能的应用,以数据为支撑,主要帮助时态追踪和疫情研判。以百度解决方案为例,1)体温监测和疫情地图加强疫情监控,对比SARS时期,新冠病毒爆发的春节假期正逢全国人员高速流动时期,而病毒高感染特性加大早期的人工排查难度。人工智能计算机视觉的运用,一方面满足例如机场、高铁等公共地区的体温监测,另一方面满足对疑似病例和携带病毒人员的身份排查记录,增强疫情排查力度和效率。2)在线问诊和病毒检测减缓医疗服务压力,中国医疗资源不足且分布不均,新冠疫情早期因恐慌而造成的多例医院门诊交叉感染病例更是对医疗资源带来极大压力。在线问诊工具的开发一方面降低医护人员接触感染几率,另一方面聚集医疗资源,减轻临床医生的负担,提升诊断效率和服务质量,弥补人力短缺。此外,人工智能极大提高新型病毒的检测速度,百度开发线性时间算法LinearFold,将新冠病毒RNA结构检测从55分钟缩短至27秒,速度提高120倍。3)远程办公与在线教育助力复工和教育,百度如流和百度智能云提供企业通讯、语音视频会议、协同办公、线上教学等服务,保障员工和学生健康的同时,加速恢复办公和教学。

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“人工智能+”


人工智能技术制高点之争

人工智能产业竞争是各国政策、基础研究、技术、资本等各方面综合实力的竞争。目前各国政府高度重视,在基础设施搭建、基础科研、人才培养、资助研发、合作交流等方面给予支持鼓励。资本和企业也积极寻求商业落地场景,协助技术转化。技术落地于垂直领域,继而产生新的数据,促进算法更新迭代,又可以进一步服务于垂直领域,如此循环往复、不断发展。这场全球竞赛中,中国的优势在于拥有海量数据和实践经验,但在基础科研、基础技术、前沿拓展方面仍存在薄弱环节。

政策:全球主要国家和地区均高度重视

以AlphaGo事件为分水岭,人工智能获得空前关注,主要国家和地区纷纷加入这场事关未来大国科技实力的竞争当中。因为基础设施尚未普及、技术超前、理论分支众多等原因,人工智能的发展经历过三次潮起潮落,直到2016年DeepMind公司研发的AlphaGo挑战世界围棋******棋手李世石,并获得最终胜利,才让全球又重新感受到人工智能所带来的魅力。AlphaGo在人机大赛中所表现出的与人类相似甚至更甚一筹的观察、思考、决策能力,吸引世界各国和地区开始着手和加强人工智能领域研发。根据不完全统计,目前全球包括美国、中国、欧盟、日本、韩国、印度、丹麦、俄罗斯等近30个国家和地区发布人工智能相关的战略规划和政策部署。其中,约80%的国家在2016年之后密集发布相关政策和官方计划,例如美国《国家人工智能研究与发展战略规划》、英国《机器人技术与人工智能》、中国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。

从发布的政策规划来看,各国和地区认同人工智能对未来的人才、产业升级、社会福祉、全球影响力的重要性,并作为*********战略进行推进。根据各国科研实力、人才汇集程度、基础设施完备度、国情等因素,各国和地区的侧重点有所不同。

美国致力于维持全球科技霸主地位,人工智能位于其科技版图的核心。从奥巴马时期到特朗普时期,美国一直积极支持人工智能的研究,并将政策态度从“引导和扶持”转为“必须******”。2019年,美国陆续颁布《维护美国在人工智能领域领导地位》、《国家人工智能研发战略计划》、《美国人工智能时代:行动蓝图》三部重要政策,表现美国政府对人工智能技术的高度重视和维持******地位的决心,主要措施包括:

1)加强联邦政府资助,美国认为政府资金支持是参与推动科研进步的重要环节,但官方资助力度逐渐下滑,1976年到2018年,联邦政府的研发支出占GDP比重从约1.2%下降为约0.7%。此外,通过减税来鼓励企业加大研发投入;

2)发挥硅谷创新力量,建立包括计算机视觉、语音语义、开源框架平台等在内的技术和产业生态链;

3)重视以芯片为主的硬件层,包括促进国内半导体制造产业、建立多边出口管制、保护供应链等;

4)重视全球性人才,包括对国内人才的培育和国际人才的吸引,认为有必要简化相关人才的H-1B签证申请程序;

5)加强合作,包括国内外组织研发中心或联合实验室、举办创新比赛等;

6)开展前沿技术研究。

欧盟重点关注工业、制造业、医疗、能源等领域,强调发挥创新创造力,应用人工智能使制造业及相关领域智能升级。与美国类似,欧盟较早对人工智能进行研发,并通过颁布政策、扶助资金、推出*********计划、建立重点科研实验室等行为支持人工智能技术和产业发展,例如2018年颁布的《人工智能合作宣言》。此外,作为“数字欧洲”计划和“地平线2020”计划中的重要环节,人工智能相关项目也将受到数十亿欧元的投资。与美国对比,1)欧盟更加重视人工智能的道德和伦理研究,并在多份文件中表明人工智能发展需要符合人类伦理道德,例如2020年3月颁布的《走向卓越与信任——欧盟人工智能监管新路径》明确提出,为解决能力不对等和信息不透明,保障人民相关权利,需要建立人为监督的监管框架,重视数据安全和隐私保护;2)欧盟对人工智能的应用侧重更细化,不同于美国的全方位******,欧盟希望借助自身在制造业、工业、汽车等领域的优势,利用人工智能技术进行产业强化升级,例如《欧盟2030自动驾驶战略》。


中国人工智能呈三阶段逐步推进,重视与制造业和服务业的融合。自2015年起,我国人工智能相关政策从智能制造时期,“互联网+”时期(以《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》为代表),到“智能+”国家战略时期演变(以《新一代人工智能发展规划》为代表)。政策重心也从核心技术攻克到实际场景应用,从特定行业到跨界融合,从单项技术到人机协同。与美国和欧盟类似,我国也强调建立相关试点项目,包括技术示范试点、政策试验、社会实验。

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来源:精益智能工厂

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