姜娟

習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力。充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，搶占新一代人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)制高點(diǎn)，是江蘇肩負(fù)的重大歷史使命。

強(qiáng)化基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新勢(shì)在必行

創(chuàng)新普遍被認(rèn)為有四個(gè)階段，分別為知識(shí)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。國(guó)外的絕大多數(shù)研究認(rèn)同產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于技術(shù)創(chuàng)新。當(dāng)一個(gè)國(guó)家處于低層次發(fā)展階段，通?？梢酝ㄟ^引進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家的設(shè)備和科技成果實(shí)現(xiàn)商品化和產(chǎn)業(yè)化。之后，將會(huì)發(fā)展為在發(fā)達(dá)國(guó)家原始創(chuàng)新的基礎(chǔ)上進(jìn)行應(yīng)用型研發(fā)。但是當(dāng)一個(gè)國(guó)家成長(zhǎng)為世界經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)之后，技術(shù)、設(shè)備、關(guān)鍵零部件的引進(jìn)就會(huì)遭遇封鎖，經(jīng)濟(jì)學(xué)原理中的“國(guó)際分工理論”就不再適用。眼前的中美貿(mào)易摩擦和中興、晉華事件都說明了自主創(chuàng)新，尤其是技術(shù)創(chuàng)新的重要性、緊迫性和必需性。

習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)核心技術(shù)是國(guó)之重器，而核心技術(shù)中最重要的就是基礎(chǔ)技術(shù)，是指以實(shí)際應(yīng)用為目標(biāo)同時(shí)也追求理論突破的技術(shù)，其具有通用性，往往會(huì)擴(kuò)散到多種技術(shù)以及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，從而給各經(jīng)濟(jì)社會(huì)部門帶來效益，比如半導(dǎo)體、納米、質(zhì)譜分析法、藍(lán)光技術(shù)。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用技術(shù)若缺乏基礎(chǔ)技術(shù)的支撐，即使外圍技術(shù)有突破，也難以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)層面的原始創(chuàng)新，所以基礎(chǔ)技術(shù)被稱為創(chuàng)新的“種子”。一個(gè)國(guó)家擁有的基礎(chǔ)技術(shù)不僅代表了該國(guó)的原創(chuàng)力，同時(shí)也代表了該國(guó)對(duì)人類技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)程度，而當(dāng)其產(chǎn)權(quán)化以后更成了國(guó)家、企業(yè)在國(guó)際舞臺(tái)上爭(zhēng)取話語(yǔ)權(quán)的籌碼。發(fā)達(dá)國(guó)家早已認(rèn)識(shí)到基礎(chǔ)技術(shù)的重要性，當(dāng)因創(chuàng)造了“日本奇跡”而從上世紀(jì)80年代遭到美國(guó)敲打后，日本政府就開始大幅度提高基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的投資，這也是近年日本諾貝爾獎(jiǎng)輩出的根本原因之一。

人工智能技術(shù)的特征

1947年艾倫·麥席森·圖靈首次提出“人工智能”這一概念以來，這一技術(shù)經(jīng)歷了兩次嚴(yán)冬后再度受到熱切關(guān)注，起因是以大數(shù)據(jù)為代表的可利用數(shù)據(jù)的增多以及計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的突飛猛進(jìn)，其背后更是因?yàn)橛谐^60年的基礎(chǔ)理論的積累與發(fā)展。

21世紀(jì)伊始，雖然深度學(xué)習(xí)重要的要素技術(shù)已被開發(fā)，但是不宜實(shí)用化，其原因在于當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)還不夠強(qiáng)大。出乎預(yù)料的是電腦游戲的更新?lián)Q代直接推動(dòng)了電腦計(jì)算能力的提升。為了使游戲場(chǎng)景更加逼真、圖像更加清晰，電腦硬件公司做了很多基礎(chǔ)研發(fā)工作，強(qiáng)大的圖像處理器（GPU）應(yīng)運(yùn)而生。到了2010年，科學(xué)家們突然意識(shí)到圖像處理器可以用來發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，可利用的數(shù)據(jù)量劇增。Google利用YouTube的動(dòng)畫實(shí)施大規(guī)模深度學(xué)習(xí)；亞馬遜推出了平臺(tái)——土耳其機(jī)器人，通過獲取的成千上萬的做過標(biāo)記的圖像，進(jìn)行算法的開發(fā)。知名的AlphaGo以及超越人眼的圖像識(shí)別算法都是深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)物。

從根本上說，深度學(xué)習(xí)是一種用數(shù)學(xué)模型對(duì)真實(shí)世界中的特定問題進(jìn)行建模，以解決該領(lǐng)域內(nèi)相似問題的過程，其發(fā)揮威力的前提是計(jì)算機(jī)的計(jì)算性能和處理能力的大幅提高，以及由于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展而產(chǎn)生的各種高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)?？梢哉f深度學(xué)習(xí)+高性能計(jì)算機(jī)+大數(shù)據(jù)=人工智能。

數(shù)據(jù)是養(yǎng)分、算法是引擎，它們與計(jì)算機(jī)之間相輔相成，共同演進(jìn)，缺一不可，這就決定了發(fā)展人工智能需要從這三方面出發(fā)，進(jìn)行全方位思考。

人工智能基礎(chǔ)技術(shù)專利申請(qǐng)與授權(quán)分析

發(fā)明專利是衡量應(yīng)用研究原始創(chuàng)新力的重要指標(biāo)之一，本文沿用國(guó)際通用的檢索分類方法，用國(guó)際專利分類號(hào)將人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)細(xì)分為四類，如表1所示（以下我們分別簡(jiǎn)稱該四類技術(shù)為“生物”“知識(shí)”“數(shù)學(xué)”和“其他”）。通過分析發(fā)現(xiàn)不同國(guó)家和地區(qū)在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)專利申請(qǐng)與授權(quán)上呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。

美國(guó)從2010年開始專利申請(qǐng)出現(xiàn)劇增現(xiàn)象，并且四細(xì)分領(lǐng)域都出現(xiàn)迅猛增長(zhǎng)，熱點(diǎn)主要集中在專家系統(tǒng)以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域。

從利用中國(guó)國(guó)家專利局的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的四類技術(shù)細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)明專利申請(qǐng)狀況看（2018年3月為止的公開專利），我國(guó)所有類型的專利申請(qǐng)數(shù)都從2016年開始大幅度增長(zhǎng)，并且主要集中在和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的“生物”技術(shù)類。北京、江蘇、廣東、上海、浙江的申請(qǐng)數(shù)量在四類中均為全國(guó)前5位。其中北京在所有技術(shù)細(xì)分類別中都名列第一，江蘇在“生物”和“數(shù)學(xué)”技術(shù)領(lǐng)域的申請(qǐng)數(shù)為全國(guó)第二，在“知識(shí)”和“其他”領(lǐng)域?yàn)榈谒奈弧?/p>

專利的授權(quán)是衡量專利質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，由于從申請(qǐng)專利到授權(quán)有時(shí)間滯后，鑒于“生物”以外的其他三類專利申請(qǐng)大多從2016年開始，已授權(quán)專利數(shù)量過少，所以本文只選取“生物”進(jìn)行授權(quán)率的統(tǒng)計(jì)分析。如表4所示，2011至2014年在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的“生物”細(xì)分領(lǐng)域，江蘇的平均授權(quán)率是44.6%，和第一位的北京56.4%有較大差距，并次于浙江和廣東，位于全國(guó)第四，表明江蘇的專利質(zhì)量有較大的改善空間。

與其他地區(qū)相比，江蘇的專利申請(qǐng)人較為分散，且江蘇的高校作為基礎(chǔ)專利申請(qǐng)人發(fā)揮著重要的作用。如在“生物”技術(shù)領(lǐng)域，江蘇的專利申請(qǐng)量名列全國(guó)第二位，同時(shí)江蘇的申請(qǐng)人超過200，人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他省份。申請(qǐng)量前十位的申請(qǐng)人依次為河海大學(xué)（126，授權(quán)26）、南京航空航天大學(xué)（86，授權(quán)21）、東南大學(xué)（84，授權(quán)17）、南京郵電大學(xué)（80，授權(quán)14）、江蘇大學(xué)（49，授權(quán)12）、南京大學(xué)（48，授權(quán)4）、江南大學(xué)（46，授權(quán)3）、南京信息工程大學(xué)（45，授權(quán)14）、南京理工大學(xué)（39，授權(quán)4）、南京工程學(xué)院（14，授權(quán)3）。除了江蘇省電力公司（21）和南京艾溪信息科技有限公司（9）以外，眾多蘇錫常的企業(yè)（均為1、2項(xiàng)左右）也出現(xiàn)在名單里。

加快人工智能基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新的思考

抓住機(jī)遇，強(qiáng)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)意識(shí)，重視國(guó)際專利申請(qǐng)。人工智能技術(shù)雖已發(fā)展了60余年，但其實(shí)用化的爆發(fā)卻只有數(shù)年的歷史?？v觀世界各專利局的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從整體上看，人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)明專利數(shù)量仍處于低量水平，應(yīng)充分抓住這一歷史機(jī)遇，增強(qiáng)基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)實(shí)力，獲取相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，特別是國(guó)外的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，避免貿(mào)易糾紛，在國(guó)際舞臺(tái)上爭(zhēng)取擁有更多話語(yǔ)權(quán)，為我國(guó)企業(yè)搶占創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈高端提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，為高質(zhì)量發(fā)展鋪平道路。

強(qiáng)化高校創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建有效的區(qū)域創(chuàng)新體系。在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的主要貢獻(xiàn)者中高校占據(jù)了重要的位置，尤其是江蘇省的高校在區(qū)域創(chuàng)新體系中的地位更顯重要。江蘇頂尖大學(xué)很多高層次人才不僅在專業(yè)領(lǐng)域具有很高的國(guó)際聲譽(yù)，更掌握國(guó)際科研合作網(wǎng)絡(luò)資源，具備組織團(tuán)隊(duì)實(shí)施科研管理的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)成為聚集省內(nèi)外、國(guó)內(nèi)外青年才俊的“核心”。他們?cè)谖沂〉陌l(fā)展?fàn)顩r將對(duì)海外、省外的人才起到生動(dòng)的示范作用。高校的知識(shí)、技術(shù)積累、特別是高質(zhì)量基礎(chǔ)技術(shù)專利的持有，是吸引企業(yè)聯(lián)合開發(fā)的重要因素。要提高高校的專利質(zhì)量，打破現(xiàn)有的高校評(píng)價(jià)體系，鼓勵(lì)高校對(duì)基礎(chǔ)技術(shù)進(jìn)行原創(chuàng)性研究，并且在設(shè)計(jì)適合人工智能技術(shù)特征的有效的產(chǎn)學(xué)聯(lián)合模式、促使高校與企業(yè)的知識(shí)互動(dòng)上進(jìn)行更深刻更具體的探索。

成立軟硬結(jié)合的人工智能專業(yè)，培育復(fù)合型人才。近年來，國(guó)內(nèi)外高校紛紛加快了開設(shè)人工智能專業(yè)的步伐。通過分析人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程以及國(guó)外大學(xué)的經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人工智能并非是單純的計(jì)算機(jī)專業(yè)，而是一門綜合性科學(xué)。人臉識(shí)別、無人駕駛、智能制造等應(yīng)用，其背后的基礎(chǔ)技術(shù)是算法。不過很多優(yōu)秀算法開發(fā)出來后最初只能做平凡、簡(jiǎn)單的工作，或是由于會(huì)產(chǎn)生巨大的熱量而不能實(shí)用化，直到開發(fā)出新的硬件才得以大放異彩。人工智能技術(shù)的突破不能僅靠算法的創(chuàng)新，更需要硬件技術(shù)的突破來支撐。所以，要從根本上發(fā)展人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，形成具有前瞻性、原創(chuàng)性、標(biāo)志性的科技創(chuàng)新成果，需要在知識(shí)創(chuàng)新的源頭——高校組建聯(lián)合電子等相關(guān)硬件專業(yè)的人工智能專業(yè)，培養(yǎng)復(fù)合型人才。

（作者系南京郵電大學(xué)校長(zhǎng)特聘教授、江蘇現(xiàn)代化信息服務(wù)業(yè)研究基地專家）