培育健康产业生态，打造人工智能发展新优势

王桓

进入21世纪以来，随着移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的普及，人工智能在数据、算法、算力“三驾马车”的驱动下快速发展，逐步在制造、医疗、交通、教育、安防、家居、零售等领域崭露头角，悄然变革着人们的生产生活方式。

一、产业发展态势

国家和地方陆续出台的一系列政策措施，极大地促进了人工智能的应用普及和产业发展。

一是产业链条逐渐完善。人工智能产业链分为基础层、技术层、应用层三大板块，如图1所示。基础层以硬件为主，主要为人工智能应用提供丰富数据和强大算力，是人工智能技术的基础设施；技术层以软件为主，为人工智能应用提供高效灵活的算法、框架和平台，是人工智能技术的核心；应用层则是各项技术的集大成，是人工智能技术的场景实践。近年来，我国人工智能产业链正在逐渐完善。在基础层，涌现出海思半导体、寒武纪、阿里云等创新企业；在技术层，旷世科技、科大讯飞、百度等企业分别在计算机视觉、语音识别、机器学习等领域取得较好成绩；在应用层，不论是消费终端还是行业应用均成长出一大批本土企业，驱动着人们生产生活的数字化转型。但从整体上看，我国人工智能企业仍主要集中在应用层，在基础层和技术层还比较薄弱。

二是泛在赋能逐步显现。人工智能的泛在赋能性主要体现在其与制造、医疗、交通、教育、安防、家居、零售等领域的深度融合，正在极大地改变着传统产业生态，并孕育出蓬勃发展的数字经济。例如，人工智能赋能机器，诞生了工业机器人、手术机器人、仿生机器人、无人系统等各类机器人产品；人工智能赋能产业，使工业生产全流程的各种要素资源数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低；人工智能赋能交通，使智能网联汽车、自动驾驶汽车成为可能，车联网也将成为5G技术最主要的应用场景；人工智能赋能城市，催生了边缘计算，使平安城市、雪亮工程建设迅速普及。

三是产业集群正在形成。我国的人工智能企业主要分布在北京、上海、浙江、广东和安徽等一线城市和沿海地区，并初步形成了各具特色的产业集群。北京以其人才、科研、政策和资金等优势，占据全国近半的人工智能企业，形成了核心算法等基础理论与自动驾驶等行业应用协同发展的产业生态；上海以其资本和科研优势，在芯片、软件和类脑智能等领域频频发力，并大力推动人工智能与金融、制造、健康和交通物流等领域的深度融合；杭州以其产业优势，借助城市大脑，积极构建人工智能城市生态；深圳以其产业链优势，着力打造“人工智能产业链专业园区”；安徽借助其科研和政策优势，重点发展语音识别、智能制造等产业。

四是科技伦理备受关注。2018年以来，欧盟、经济合作与发展组织（OECD）、电气和电子工程师协会（IEEE）、谷歌等机构纷纷发布人工智能伦理原则。2019年6月，我国国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，7月正式组建国家科技伦理委员会。人工智能伦理的备受关注，既反映出人工智能技术不同于传统工业技术，又体现出中国经济社会进入高质量发展新阶段的新要求。

二、技术发展趋势

如今，任何技术早已不再孤立存在，而是与其他技术交叉融合、共同演进，催生新应用，孵化新业态。人工智能亦是如此。作为一项典型的使能技术，人工智能将呈现如下发展趋势。

首先，人工智能将被商品化和民主化。正如互联网使信息和知识实现了商品化和民主化那样，云计算、5G等技术也将使人工智能实现商品化和民主化。一方面，人工智能与其他技术融合，催生了智能装备、智能硬件、智能机器人、智能服务等一系列产品和服务，并广泛地融入了工厂、田间、城市、家庭；另一方面，公众可以方便的借助智能终端被动或主动地获取人工智能服务，便利生活、愉悦自我。值得警醒的是，科技是把双刃剑。人工智能商品化、民主化带来的不仅是便利优质的产品和服务，还有信息安全、个人隐私、道德伦理等挑战。

其次，以人工智能为代表的新一代信息技术将成为新型基础设施。新一代信息技术的泛在使能性使其广泛赋能社会生活的方方面面，大大提升生产效率、生活质量，从而演变成人类社会的新型基础设施。与传统基础设施相比，新型基础设施内涵更加丰富，涵盖范围更广，更能体现数字经济特征。因此，新型基础设施带来的发展机遇，实质上源自数字化、智能化的升级与经济社会转型需求的叠加，是时与势的结合。

再次，人工智能与云计算、物联网、5G、移动互联网等新一代信息技术交织演进，使云边融合越发明显。一方面，云服务成为获取人工智能能力的主要途径，具体表现为各科技巨头公司都选择将AI客户引入到云端平台来变现，如亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云等。另一方面，边缘计算推动了分布式人工智能的兴起，从而使智能传感器、智能摄像机、可穿戴设备等智能硬件组成了庞大的物联网系统，而整个系统的AI赋能还要由云计算来完成。这种人工智能在云端和边缘端融合发展的态势，势必催生许多新行业生态体系。例如，一些科技巨头正在积极开发的新一代操作系统，如谷歌的飞鲨操作系统、微软的视窗核操作系统、华为的鸿蒙操作系统，就是它们谋局未来云边融合生态体系的鲜活例证。

最后，当前的人工智能技术发展路径并不能带来超级人工智能。以数据、算法、算力驱动的本轮人工智能发展热潮已经度过了最澎湃的时期。未来，如果要实现人工智能质的飞跃，有几种可能的途径：算法模型的革命、量子计算的突破、脑科学的发展、仿生学与基础科学的交叉等。只有基础理论和方法的突破，才能带来真正的颠覆。尽管当前的技术革命和产业变革如火如荼，但却始终没有超越一个世纪之前以相对论、量子科学为代表的科学革命的疆界。从这个角度上来说，在未来很长的时间里，超越人类的人工智能只能继续沉睡在我们的幻想中。

三、相关政策建议

首先，培育人工智能基础能力，促进通用技术开源共享。加强基础研究投入，鼓励研究人工智能基础理论和关键共性技术。培育人工智能基础层和技术层生态，重点研发AI芯片、智能传感器等硬件，以及算法、框架、通用技术等基础软件，促进通用技术的开源共享。

其次，强化企业专利战略意识，重视自有知识产权保护。一方面，鼓励、引导我国人工智能企业开展专利布局，特别是积极挖掘初创企业和创新型企业的优质成果，协助企业提高专利转化能力，挖掘潜在价值。另一方面，应重视特色场景和核心技术的知识产权保护，建立知识产权保护专项基金，推动相关企业完善专利保护配套机制。

第三，重视科技伦理指引作用，依法开展研发设计活动。坚持人工智能发展的价值准则，确保人工智能以造福人类为目的。将合规意识体现在人工智能设计、研发、应用等全部环节，确保以合法合理的方式促进社会进步。

第四，探索数据共享利用制度，提升数据质量和丰富度。明确数据权属和流动规则，建立数据安全层级，指引可利用数据的范围和程序。以行业和区域为基础，建立行业性通用数据库，提升数据整体质量，促进行业间和地区间数据流通，打破数据孤岛，提升数据丰富度。

最后，建立跨行业的合作机制，共同维护市场有序环境。鼓励人工智能领域的跨学科、跨行业和跨国家合作，建立学术、行业和人才的长效交流机制。发挥政府的引导作用，規范企业的商业行为，打击技术垄断和数字霸权，建立合作有序的市场环境。