人工智能：撕掉标签，做实产业和应用

回眸2017年，一系列支持和促进人工智能发展的政策频频出台。3月5日，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，加快人工智能技术的研发和转化，做大做强产业集群。7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了新一代人工智能发展三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。11月15日，科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单，将依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。12月14日，工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确将培育一批人工智能领军企业，推动建设相关领域的制造业创新中心，支持重点行业和关键领域加大应用力度，促进人工智能产业突破发展，并提出力争到2020年，实现人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立的目标。

2018年，随着我国人工智能顶层设计规划和各项政策的落地实施，产业链将齐心协力把应用和产业做实。

我国人工智能产业发展势头良好，空间巨大。截至2016年，中国人工智能市场规模已达到239亿元。有机构预测，我国人工智能产业年均复合增速达40%以上，到2018年将达到381亿元。专家认为，与人工智能领域全球领先的美国相比，我国虽然在前沿基础算法领域略逊一筹，但是，我国在数据资源、标注成本、市场规模、应用场景四大方面具有不可比拟的优势，并且国家大数据、物联网战略的持续推进，又能为人工智能提供更多的数据样本和应用场景。

人工智能将深度应用于社会经济的各个层面。制造业将成为人工智能最先落地的行业之一。“中国制造2025”提出“以推进智能制造为主攻方向”的明确要求，而人工智能就是智能制造的“题眼”。中国信息通信研究院总工程师余晓晖表示，工业互联网和人工智能的结合将会成为工业互联网发展的重要方向，而工业互联网也是人工智能技术应用于工业体系最重要的载体。近年来，我国制造业发展已取得积极进展，特别是在加快发展智能制造、推动制造业智能化升级改造方面开展了大量工作，人工智能有望在垂直行业迎来从点到面的进展。现在，智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品层出不穷，这些智能化产品已有较好的技术、产业基础，部分细分领域的产品已经走在了世界前列，有望实现规模化发展，并带动人工智能技术在行业中的深入应用。

消费类市场的创新应用推陈出新速度更快，天睿借助人工智能推出通讯信息诈骗识别分析系统、小米研发出智能跟随旅行箱、三星新上市的智能手机把语音作为“入口”、国内还有机场把人脸识别作为安检的辅助手段……可以预见，今年会有更多让我们惊奇的应用不断涌现。

关键技术有望实现新突破。一直以来，我国人工智能产业就面临着智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等软硬件基础市场竞争力不强的困扰，对产业发展可能形成制约。现在，整个产业在把强项做强的同时，还应重点瞄准产业链上的薄弱环节，加快创新发展，夯实基础，补齐短板：业内涌现了地平线、中科寒武纪等一大批人工智能芯片的企业；华为在麒麟970芯片中嵌入神经网络处理器；百度的AI开放平台构建起包括基础层、感知层、认知层、平台层等在内的完整人工智能技术布局；我国人工智能开放创新平台也在不久前上线，能够提供宝贵的数据与服务资源。

产业进展有目共睹，但是，人工智能毕竟是一个新兴领域，在高歌猛进的同时，需要警惕浮、散、茫的问题。

浮，指的是产业中存在不少伪人工智能、概念型人工智能、不可及型人工智能。冷静观察不难发现，有些企业为了蹭行业热度，把数年前的自动化产品贴上一纸人工智能的标签，作为创新型人工智能产品推出；有些“概念型产品”似乎永远只存在于企业的宣传片和展会上，而并没有实质的产业化推进；还有些人工智能应用的价格高高在上，比如动辄上千美元的智能机器人，让人望而生却。

散，指的是产品的重复化、碎片化。现在，我国已成为全球领先的无人机制造大国，于是大量企业“组团”涌入，在各类展会上，中国人工智能企业扎堆展示无人机，但其实许多无人机的功能并无二致，可想而知，最终只能通过价格战来定生死。同时，不少人工智能产品抛开产业链“遗世独立”，比如许多企业都在推广的智能音箱、个人助手应用，这些应用只能和自家产品适配，而不能打通行业的大通道，体系化思路还不明确，这就需要业内联手，构建技术标准和体系。

茫，指的是人工智能产业和技术的信息不对称。专家指出，我国人工智能在应用层面和全球领先国家相差无几，但是在算法等基础技术研究层面仍然薄弱，很多在实验室验证了的具备高识别率、高成功率的技术，一旦进入现实的场景，其可用性、可靠性就急剧降低。同时，不少产业平台上的创新成果又很难与应用紧密融合。只有把技术的基础打牢，才能构建更加丰富的应用。

无瑕不成玉。2018年，我国人工智能领域发展将进入一个更为务实的年份。随着政策逐步落实、技术加强应用转化以及更多智能产品的推出，我们有理由对我国人工智能产业化创新发展抱有更大的期待。