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2019-2020年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告

來源:數(shù)學與人工智能      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/5/29      主題:其他   [加盟]

人工智能市場格局

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用機器學習和數(shù)據(jù)分析方法賦予機器模擬、延 申和拓展類人的智能的能力,本質(zhì)上是對人類思維過程的模擬。AI 概念最早始于 1956 年 的達特茅斯會議,受限于算法和算力的不成熟,未能實現(xiàn)大規(guī)模的應用和推廣。近年來, 在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅(qū)動下,人工智能進入高速發(fā)展階段。據(jù)中 國電子學會預測,2022全球人工智能市場將達到1630億元,2018-2022年CAGR達31%。

人工智能賦能實體經(jīng)濟,為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量,將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié),催生新業(yè)務、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育,人工智能技術(shù)在社會經(jīng)濟各個領(lǐng)域深度融合和落地應用。同時,人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益,為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據(jù)埃森哲預測, 2035 年,人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%,經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬億美元。
















國內(nèi)人工智能追趕速度迅猛,但基礎薄弱問題突出。在強有力的戰(zhàn)略引領(lǐng)和政策支持下、 依托龐大的數(shù)據(jù)體量、豐富的應用場景和高度的互聯(lián)網(wǎng)普及率,中國人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)保 持蓬勃發(fā)展態(tài)勢,并躋身全球人工智能第一梯隊。技術(shù)上,我國人工智能論文和專利申請 量長期雄踞世界首位,在國際技術(shù)競賽中多次拔得頭籌;產(chǎn)業(yè)上,以阿里巴巴、騰訊為代 表的科技巨頭全面布局人工智能生態(tài),以寒武紀、科大訊飛、商湯科技為代表的初創(chuàng)企業(yè) 深耕垂直領(lǐng)域,打造技術(shù)護城河。我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模、資本投入、企業(yè)數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā) 式增長,智能技術(shù)與實體融合持續(xù)加強,落地場景不斷豐富。但我們也應當意識到,與美 國、歐洲相比,我國在產(chǎn)業(yè)鏈分布上更加集中于應用落地端口。長期市場化導向?qū)е聡鴥?nèi) 行業(yè)發(fā)展出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性失衡,基礎理論缺乏、原創(chuàng)算法薄弱、高端芯片依賴進口等問題凸顯, 這也反映出中國人工智能發(fā)展不牢的風險點。因此,站在科技創(chuàng)新的“巨型風口”,我們 更需要審慎后續(xù)技術(shù)路線和產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑,加大科研攻關(guān)力度,補齊技術(shù)短板。

從中短期看,技術(shù)優(yōu)化、落地場景的開拓和滲透是是最主要的增長點;從長期看,智能生 態(tài)體系建設才是彎道超車的必由之路。人工智能產(chǎn)業(yè)的核心競爭力在于生態(tài)體系的建設, 包括大數(shù)據(jù)、算法理論、底層技術(shù)、應用生態(tài)、人才儲備等層面。而我國人工智能產(chǎn)業(yè)生 態(tài)和基礎設施建設正處于探索期,如何實現(xiàn)核心技術(shù)的突破和拓寬人工智能技術(shù)與社會經(jīng) 濟融合場景著力點在于人才儲備和持續(xù)的研發(fā)投入。從人才的角度,收窄技術(shù)差距的根本 在于優(yōu)化人的知識結(jié)構(gòu)和能力。當前政策應側(cè)重建立人才培養(yǎng)體系,為人工智能打造人才 資源池,尤其是在基礎學科領(lǐng)域突破人才瓶頸。同時,打破“唯數(shù)量論”的科研評價和考 核體系,改變?nèi)瞬偶顧C制勢在必行。我國人工智能專利申請和科研產(chǎn)出數(shù)量全球領(lǐng)先, 但質(zhì)量堪憂。唯有從源頭改變評價機制,才能扭轉(zhuǎn)“量多而質(zhì)優(yōu)”的問題。從研發(fā)的角度, 企業(yè)技術(shù)優(yōu)化和創(chuàng)新能力是解決產(chǎn)業(yè)痛點的關(guān)鍵。基礎研究的投入周期長、不確定性大、 和風險高特點決定了其難以短期內(nèi)獲得投資回報,但基礎領(lǐng)域的突破將為經(jīng)濟帶來長期和 廣泛的溢出效應,因此,國內(nèi)更應關(guān)注底層技術(shù)的研發(fā)投入,扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)技術(shù)路徑,顛覆核 心技術(shù)受制于人的被動局面。此外,人工智能在賦能機器模擬人類進行決策的同時產(chǎn)生的 倫理道德、隱私保護和社會安全問題值得關(guān)注。由于法律法規(guī)存在滯后性,尚無法對人工 智能技術(shù)進行有效監(jiān)管。我國應加快人工智能倫理研究,及早識別人工智能治理風險。





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