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國內人工智能領域有多“火”？中國人工智能領域的學術研究與產業(yè)發(fā)展與歐美國家相比處于什么樣的階段？芯片、系統(tǒng)等環(huán)節(jié)的“卡脖子”問題是否有攻克的希望？哪幾個行業(yè)將是AI技術率先實現(xiàn)商業(yè)化落地的“風口”？……

《中國經(jīng)營報》記者在4月11至12日舉行的“2020中國人工智能產業(yè)年會”上采訪了多位學術專家、企業(yè)負責人以及投資人士，觀察到目前國內人工智能領域呈現(xiàn)三個主要的特征，一是發(fā)展勢頭迅猛，在國家戰(zhàn)略及政策支持下，中國在十多個AI子領域的科研產出水平緊隨美國之后，在產業(yè)應用層面，市場增長速度非常快；二是AI技術與行業(yè)應用的融合深度增強，AI賦能千行百業(yè)，尤其是金融、交通、醫(yī)療、家居、安防等熱門的細分賽道上吸引了眾多廠商及創(chuàng)業(yè)團隊的加入，行業(yè)滲透率不斷提升；三是AI領域的投融資熱情明顯，創(chuàng)業(yè)型企業(yè)因前期投入大往往需要借助資本的力量擴大市場占有率，而投資機構往往對AI領域的好項目也是趨之若鶩。

整體發(fā)展勢頭迅猛，與美國互有領先

眾所周知，《“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中，將“新一代人工智能”列為科技前沿攻關的七大領域之一。

中國人工智能學會名譽理事長、中國工程院院士李德毅在接受包括本報記者在內的多家媒體采訪時指出，“我們國家對人工智能的重視程度，在國際上是走在前列的，我們的優(yōu)勢在于有市場、有場景，要揚長避短。另外，不要再整天說‘云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能’，新一代人工智能應當從傳統(tǒng)人工智能中脫穎而出，傳統(tǒng)人工智能是計算機智能，新一代應該是開放型人工智能，會感知、認知，會學習、會交互、自成長。”

事實上，人工智能的范疇非常廣，按照業(yè)界的普遍認知，人工智能的七大核心關鍵技術主要包括機器學習、自然語言處理、知識工程、信息檢索與推薦、計算機視覺、語音識別和機器人等，而在關鍵技術之外又有十多個人工智能外延技術。除此之外，按照距離終端消費者的遠近，人工智能產業(yè)又分為基礎層、技術層以及應用層。值得注意的是，國內的科技企業(yè)無論是從業(yè)務模式還是市場營銷中，從幾年前主打“互聯(lián)網(wǎng)+”到近年來普遍向“AI+”轉型或升級。

清華大學人工智能研究院在年會上發(fā)布了《人工智能發(fā)展報告2011-2020》，該報告顯示，中國在自然語言處理、芯片技術、機器學習、信息檢索與挖掘等十多個AI子領域的科研產出水平居于世界前列；在外媒體與物聯(lián)網(wǎng)領域的論文產出量已超過美國，居于全球第一；不過，在人機交互、知識工程、機器人、計算機圖形、計算理論領域，中國還需要努力追趕。

從專利數(shù)量來看，在2011至2020這10年里，全球人工智能專利申請量達到521264件，中國專利申請量位居世界第一位，達389571件，占總量的74.7%，是排名第二的美國專利申請量的8.2倍。

在全球范圍內，美國AI高層次學者數(shù)量的占比高達62.2%，位居世界第一，是排名第二的中國高層次學者數(shù)量的6倍以上。就國內來看，人工智能領域高層次人才主要分布在京津冀、長三角和珠三角地區(qū)。尤其值得一提的是，國內四成以上的AI高層次人才集聚在北京。

中國人工智能學會副理事長、清華大學教授孫富春認為，中國是世界第二大經(jīng)濟體，過去中國制造處于“微笑曲線”的最底端，人工智能技術是中國由“制造大國”邁向“制造強國”非常重要的因素。

芯片“熱”，攻堅“卡脖子”問題

孫富春認為，當下AI技術在產業(yè)融合中面臨的挑戰(zhàn)，一是既懂算法理論又懂行業(yè)需求，且能夠深度融合的人才非常匱乏；二是AI“硬核”技術，如AI芯片、傳感器技術等，是AI技術應用的前提條件，需要集國家和社會力量重點攻關，解決“卡脖子”問題；三是政策法規(guī)、行業(yè)標準、資本與政府等各方面的有效合作，人工智能與產業(yè)的融合創(chuàng)新發(fā)展。

需要指出的是，“2020中國人工智能產業(yè)年會”適值“吳文俊人工智能科學技術獎”十周年，今年首次設立了“芯片項目”專項獎，以激勵芯片領域創(chuàng)新，解決“卡脖子”關鍵核心技術難題。據(jù)了解，“吳文俊人工智能科學獎”是以首屆國家最高科學技術獎獲得者吳文俊命名，最早于2011年設立，被業(yè)界視為中國智能科學技術最高獎。

“卡脖子”問題在智能駕駛、邊緣計算、智能醫(yī)療、產學研、可信AI等多場專題討論中被多次提及和關注。其中，同濟大學汽車安全研究所所長朱西產指出，未來智聯(lián)網(wǎng)新能源汽車核心技術包括動力電池、芯片和軟件三項?！皠恿﹄姵匚覀儾⒉粨?，因為兩個國際主流的技術路線都在中國（比亞迪和寧德時代），但是汽車芯片基礎薄弱，汽車的工具軟件和操作系統(tǒng)目前都依賴歐美。面對汽車產業(yè)革命，核心技術被‘卡脖子’是大概率事件?！?/span>

上海交通大學Med-X研究院副院長殷衛(wèi)海也指出，“從0到1的顛覆式成果太少，我們都是跟跑狀態(tài)，從藥物設計到臨床試驗，美國都跑在第一個，我們跟得很快，但如果永遠跟著，就很容易被‘卡脖子’?！?/span>

海銀資本創(chuàng)始合伙人王煜全在社交媒體上指出，人工智能和云的時代里，芯片的發(fā)展有兩條路線，一條是通用芯片，中國曾經(jīng)有機會，但很可惜沒把握住；另一條則是專用芯片，即往行業(yè)里深挖，借助行業(yè)優(yōu)勢來培養(yǎng)自身的芯片優(yōu)勢。在他看來，國產廠商未來是可以把握住機遇的，比如無線通訊、無人駕駛和物聯(lián)網(wǎng)等領域。

另有業(yè)內人士表示，芯片設計的核心競爭力是衡量國家信息科技發(fā)展水平的重要指標，如何盡快形成我國芯片核心競爭力，是突破芯片技術“卡脖子”現(xiàn)狀的關鍵問題。目前基于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能領域應用發(fā)展迅猛，到2020年底，世界上的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量將超過500億臺,傳統(tǒng)集中式云計算處理架構將無法大量實時處理計算任務，邊緣計算由此誕生。然而，在邊緣計算框架下，如何高效率地利用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡來處理數(shù)據(jù)仍是目前學界及產業(yè)界研究的熱點難題。目前邊緣計算智能市場尚屬于新興市場，未形成較高的技術壁壘，而且僅有少數(shù)企業(yè)涉足，此時進行這一領域的研究解決“卡脖子”現(xiàn)狀正當其時。

落地千行百業(yè)，成熟度不盡相同

在政策利好、資本推動的作用下，AI技術在智慧城市、安防、交通、醫(yī)療、家居、零售等各個行業(yè)中落地，滲透率不斷加速，不過，目前各個行業(yè)領域中AI的滲透程度以及應用廣度并不是處在同一水平。《人工智能發(fā)展報告2011-2020》中指出，目前已成熟應用的AI技術主要是語音識別，自2015年以來一直處于“生產成熟期”。智能語音識別與交互目前已廣泛地應用于智能手機、智能家居等場景中。下一代即將步入“生產成熟”的AI技術是機器學習、計算機視覺、深度神經(jīng)網(wǎng)絡及期專用芯片、決策智能和增強智能。這些技術的預計成熟時間是2~5年。距離生產成熟還很遙遠的技術是通用人工智能、無人駕駛汽車。

從“AI+醫(yī)療”領域來看，人工智能技術企業(yè)與全國各個醫(yī)療機構的合作越來越普遍。浙江大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院副院長吳健表示，AI在醫(yī)療領域主要的應用有語音錄入病例、醫(yī)學影像分析、綜合性診斷、身體健康管理等，在醫(yī)療場景中會有診斷、治療、醫(yī)療輔助，用的技術是圖像識別、語音交互、語音轉寫等。而在AI智慧城市應用來看，智慧政務、公共安全、智慧交通、環(huán)境治理等細分領域中應用到自然語言處理、機器學習、圖像識別、物聯(lián)網(wǎng)、視覺識別等AI技術。

企查查數(shù)據(jù)顯示，2020年人工智能相關企業(yè)注冊量爆增，達到16.9萬家，比2019年增長了323%，是過去十年中注冊的高峰期。自2011年至2021年3月，國內人工智能領域相關投融資事件達10314起，披露的投融資總額高達24393億元，其中去年AI相關的投融資事件達1383起。從投資次數(shù)來看，紅杉資本、真格基金、IDG資本分別參與了132起、129起、96起該領域的投資事件，而緊隨其后的經(jīng)緯中國、線性資本、英諾天使基金、金沙江創(chuàng)投、五源資本、百度、騰訊、高瓴資本、啟明創(chuàng)投，“出手”次數(shù)也都超過50次。這些數(shù)據(jù)表明，國內的投資機構、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等對AI領域布局緊密，投資熱情高漲。

來源 | 貝果財經(jīng)

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