第四次工业革命“人工智能”浪潮来袭，你怎么看？

　　1、人工智能的提出

　　1956年，达特茅斯会议首次明确提出人工智能，认为其是使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能。

　　第四次工业革命浪潮来袭，对人工智能你怎么看？

　　2、人工智能的发展

　　自1956年开始，人工智能技术经历了两次大起大落。随着信息技术的发展，在大数据、智能算法、计算能力和创新思维四大要素的共同推动下，人工智能迎来了第三次高速发展期。

　　>>>>大数据方面

　　互联网时代积累的海量行业及用户数据，奠定了深度学习所需的资源基础；

　　>>>>算法方面

　　机器学习引爆的新一轮智能技术浪潮，提高了算法的精确性和鲁棒性；

　　>>>>计算能力方面

　　芯片、云计算等支撑能力的提升，保障了人工智能所需的庞大运算；

　　>>>>创新思维方面

　　新思维推动人工智能重构生产、交换、消费等经济活动环节，不断催生出新产品、新产业。

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　　3、人工智能的定义

　　随着智能技术革新和应用的丰富，人工智能的边界逐渐变得模糊。国内外专家学者、科研机构从不同的视角出发对其进行了定义，本文从关注重点和智能程度两个角度对其进行了梳理。

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　　综合来看，各界尚未对人工智能的概念形成统一定论。此现象一定程度上造成了不同研究主体在对人工智能的市场规模、发展速度进行统计测算时出现较大偏差。为进一步明确人工智能产业现状，为企业发展、产业建设、国家规划提供参考，各界需共同加强人工智能领域基础理论研究，尽快厘清人工智能的内涵与边界。

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　　4、对人工智能的认知

　　>>>>国家层面

　　世界主要发达国家把人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，纷纷出台了相关规划和政策，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。2013年以来，美、德、英、法、日、中等国，共出台人工智能战略和政策约27部，其中美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响；欧盟关注人工智能可能带来的安全、隐私及伦理风险；日本强调利用人工智能推进超智能社会建设；中国注重人工智能的产业化发展，以助力制造强国建设。

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　　>>>>企业层面

　　2018年全球市值最高的五家科技公司Apple、Google、Microsoft、Amazon、Facebook均布局人工智能市场，国内领先互联网企业百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞也均立足自身优势推进智能平台建设。目前全球人工智能企业数量已超过4500家，主要分布在美国、中国、英国、加拿大等家。中国智能企业总量虽居全球第二，但企业整体对人工智能的科研投入却远不足IBM、微软、三星等公司，整体科研成果及影响力落后明显。

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　　>>>>公众层面

　　随着人工智能技术的渗透，其在改变居民工作生活的同时，也引发了公众的担忧。从2015年到2018年，公众对人工智能的周均关注度飙升了659.8%，对其的态度也逐步由感性的基本认知，向理性的专业认知和技术认知转变。为进一步明确当下各国居民对人工智能的态度，本文参考2017年今日头条对3088位公众的调查数据和StreetBees对3500名来自英国、美国、印度、尼日利亚和南非的消费者的访谈数据，整理发现不同文化背景和经济发展水平下的公众对人工智能的态度存在显著差异：①在中国，发展方面，50%以上的受访者支持人工智能全面发展，约27%的受访者对此持保守态度；风险方面，受访者最关心的是人工智能可能造成的就业替代和技术失控可能引发的社会危机。②在国外，发展方面，公众更关心技术在生活中的积极作用（印度：59%，尼日利亚：58%vs美国:37%，英国：25%）；风险方面，67%的英国受访者担心机器取代他们的工作，25%的英国受访者认为机器现在就能做他们的工作；此外，在3500名国外受访者中，约62%的受访者认为应当设计人工智能取代人类工作，其中男性更倾向于认同技术带来的好处（72%），只有半数女性认同此观点（53%）

　　5、人工智能的应用

　　语音交互、计算机视觉、智能算法、自然语言处理、基础硬件等技术的快速发展，推动人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能机器人、智能汽车、智慧平台等一批人工智能产品，开始逐步重塑金融、安全、教育、零售等行业。金融领域，云计算、大数据、区块链等技术和智能机器人设备不断推进金融服务自动化，改变了传统筹资、接待和清算模式；安全领域，计算机视觉、语音识别、机器学习等技术通过对人脸、指纹、虹膜等多种生物特征进行匹配识别，增强了社会安全监测及预警；教育领域，语音交互、机器学习、AR/VR等技术，推动了个性化课程打造和智能化课程监管；零售领域，大数据、机器学习等技术，优化了企业定价策略调整、自动仓库建设和运输路径规划；营销领域，机器学习、推荐算法等技术，促进了用户画像和精准营销；交通领域，机器学习和预测分析等技术，改善了交通信号灯智能配时、自动驾驶路径优化和驾驶辅助等服务；制造领域，机器学习和特征分析等技术，改进了传统设备健康管理和产品质量监管模式；医疗领域，大数据分析、机器学习等技术，促进了辅助诊断、基因检测和个性化治疗。综合来看，智能技术的快速发展和融合应用已渗透进居民生活的方方面满，形成了丰富多元的产业生态。

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　　6、中国人工智能发展展望

　　>>>从发展质量来看

　　中国的优势领域主要体现在应用层面，在基础算法及核心硬件层面我国远远落后于英美，其中约95%的高端专用芯片、70%以上的智能终端处理器主要依赖进口，可见我国人工智能产业硬件基础之薄弱。2017年，“中兴”事件爆发，再次为我国敲响警钟，警醒国内企业必需加强智能硬件及核心算法基础研究，避免断层现象加剧。

　　>>>>从参与主体来看

　　作为国内领头羊的阿里巴巴、腾讯、百度、长安等企业，在人才培育、专利研发、论文发表等领域的成果远不足IBM、谷歌、微软、本田等竞争对手。作为国内人工智能产业发展、国家综合竞争力塑造中坚力量的各类大型公司，必需尽快认清差距，加强企业人才培育和科学研发投入，提高知识生产力以打造长远竞争力。

　　>>>>从应用领域来看

　　国家电网在人工智能领域卓越的科研成果，充分表明人工智能技术对能源板块具有重要影响。但近年来国家纲领性文件（《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》）却鲜有对此布局。为保护绿色环境、提高资源利用效率、保障能源供应安全、促进可再生能源发展，国家需加快部署能源产业与智能技术的融合应用。

　　>>>>从发展方式来看

　　产学研合作是促进人工智能技术发展的重要手段，但由于科学研究从实验室到产品制造、再到市场推广链条过长，造成我国大量科研成果仍停留在校园和科研机构中，未能真正走向市场。有关部门需加强引导校企合作沟通，充分激发科研院所及高校的创新引领作用，发挥企业产业化制造、商业化运作能力，合力促进综合竞争力提升，推动产业发展壮大。

　　>>>>从发展要素来看

　　人才作为推动技术突破和创新应用的关键要素，对产业发展起着至关重要的作用。一个企业、地区或国家的人才储备数量和质量，直接影响着其智能产业的发展水平和潜力。我国需持续加大高端智能人才引进力度、加强人工智能学科建设，联合推进基础研究、应用研究、运行维护等领域专业性人才和“人工智能+”经济、社会、科学、管理等复合性人才培养集聚。

　　>>>>从发展规划来看

　　《新一代人工智能产业发展规划》等政策明确提出要注重舆论引导，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性，强调促进技术进步和产业应用。相较之下，我国对道德伦理和安全管制等的重视程度明显弱于美国及欧盟。未来，各界需联合加强理论攻关，研发透明性和可解释性更高的智能计算模型；共同开展法理研究，建立适应智能化时代的法律法规体系；合作制定安全标准，完善人工智能技术研发规范。