如今,“智能+”社會已步步臨近,社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智能巨頭動作不斷,在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破,可以總結(jié)為三點:基礎研究能力強、跨界創(chuàng)新密集、人才紅利持續(xù)發(fā)揮。
我國在深度學習、識別技術等領域?qū)嵙ν怀?,在人工智能市場應用層面走在世界前列。但在基礎技術、產(chǎn)業(yè)鏈跨界協(xié)同、核心人才培養(yǎng)方面則存有短板。業(yè)內(nèi)專家呼吁,未來我國人工智能行業(yè)和學界應重點關注以上三項弱點,審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進,在鞏固現(xiàn)有優(yōu)勢的同時,補足短板,推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
基礎層研究成人工智能“硬指標”人工智能研究可以分為基礎層、技術層、應用層,美國在技術難度大、技術帶動效應強的基礎層方面,不斷取得研究以及實踐進展;而中國在基礎層方面能力稍弱,在技術層和應用層發(fā)力更多。
基礎層主要指處理器、芯片等支撐人工智能技術的核心能力;技術層包括自然語言處理、計算機視覺、技術平臺等通用技術;應用層是指自動駕駛、智能機器人等實際應用主體。
人工智能浪潮的興起,使得美國大公司紛紛進軍基礎層的研究。以芯片為例,美國的芯片制造企業(yè)英偉達推出了世界首款120萬億次級處理器Volta V100 GPU,可以將機器學習指令傳達的效率從幾周的時間縮短至幾個小時,幫助客戶更加快速地迭代并優(yōu)化各自產(chǎn)品的上市時間。過去3年中,英偉達為深度學習提供了10倍的性能加速,被評論界稱為“摩爾定律的平方”,保持目前的性能提升速率,到2025年,GPU將可實現(xiàn)比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果等最初并不研發(fā)芯片的公司,也開始發(fā)力芯片和處理器,這使得美國在全球人工智能基礎層研究地位進一步增強。微軟公司公布了其人工智能芯片制造項目,展示了一款專門為微軟增強現(xiàn)實眼鏡HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度學習芯片的研發(fā),并聲稱,隨著語音識別技術的爆發(fā),高性能處理器TPU已為公司省下了打造15個新數(shù)據(jù)中心的成本。谷歌同時在與生物公司合作開發(fā)高效計算DNA信息的芯片。2017年4月,蘋果公司宣布蘋果將通過自主研發(fā)和生產(chǎn)芯片,進一步掌握產(chǎn)業(yè)鏈主導權。消息一出,蘋果芯片供應商英國公司ImaginaTIon的股價應聲暴跌。
但是,中國在芯片基礎研發(fā)領域仍然落后于美國企業(yè),對進口芯片的需求居高不下。
從事計算機視覺識別的中國公司“曠視科技”品牌與市場中心總經(jīng)理謝憶楠表示,在圖像識別領域,公司同時應用英偉達和英特爾的芯片,目前還沒有國產(chǎn)芯片能夠完全取而代之。英特爾中國研究院院長宋繼強也承認,我國人工智能領域不足之處在于我們原創(chuàng)理論創(chuàng)新、基礎人工智能研發(fā)能力還不太夠。中國學者需要在理論上有所突破。地平線機器人技術創(chuàng)始人余凱表示,在PC電腦與移動互聯(lián)網(wǎng)時代,我們都錯失了如操作系統(tǒng)等基礎平臺性技術,人工智能時代需要迎頭趕上。
中國電子學會發(fā)布《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》指出,我國機器人領域核心技術積累不足,資金投入相對有限且分散,高端市場長期被外資企業(yè)占據(jù),很大程度上以依托進口零部件和本體組裝、集成為主營業(yè)務,雖有一定突破但基本上是被動地、跟隨式發(fā)展,難以獲得產(chǎn)業(yè)發(fā)展主動權。
計算機學家、圖靈獎唯一的華人得主姚期智表示,中國想在2030年實現(xiàn)世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標,首先要解決人工智能發(fā)展缺少理論的問題。中國在下一波人工智能的發(fā)展上,應取得一些原創(chuàng)性的、有知識產(chǎn)權的成果,而不是追趕別人發(fā)明的科技。





