王哲

《2018人工智能全景報告》重點回顧了近一年來全球人工智能領域的技術突破、產(chǎn)業(yè)應用、資本運作和國家支持情況，從中可以看出，人工智能技術與全球產(chǎn)業(yè)融合正向縱深發(fā)展，想要在日益激烈的國際競爭環(huán)境中保持良好的發(fā)展勢頭，就需要我們注入更多的觀察與思考。

由劍橋大學計算機工程學博士、人工智能風險投資家Nathan Benaich和Ian Hogarth聯(lián)合撰寫的《2018人工智能全景報告》，在2018年發(fā)布后引起業(yè)界廣泛關注。報告重點回顧了近一年來全球人工智能領域的技術突破、產(chǎn)業(yè)應用、資本運作和國家支持情況，深入研究該報告對掌握全球人工智能技術和產(chǎn)業(yè)動向、研判人工智能競爭格局具有前瞻性價值。

報告的主要內(nèi)容

報告指出遷移學習正在成為提升機器學習能力的有效方案

報告指出，將遷移學習方法與深度學習算法有機結合，將大大提升機器對算法模型的復用能力，可能引領新一輪人工智能發(fā)展高潮。遷移學習技術指的是能夠借助多個不同數(shù)據(jù)的相關性，將知識和模型從某些領域適配到其他相關的領域中，提高樣本不充足任務的分類識別結果。遷移學習可通過半監(jiān)督學習減少對標注數(shù)據(jù)的依賴，合理應對標注數(shù)據(jù)的不對稱性，提高模型的穩(wěn)定性和可泛化性，提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡的持續(xù)學習能力。例如，谷歌使用遷移學習方法訓練的ImageNet基于有限的像素輸入和疾病標簽，即可檢測和診斷超過2000種皮膚癌。未來，遷移學習與深度學習算法最有前景的結合點在圖像處理和機器人仿真領域。

報告認為AI芯片是人工智能研究和應用進步的重要驅(qū)動力

報告認為，深度學習作為當前人工智能主流算法，訓練過程對數(shù)據(jù)量的要求不斷提高，推理過程對實時性的需求不斷增強，通過人工智能芯片大幅提升人工智能研發(fā)能力的時機已趨于成熟。近一年來，IC設計商、IP供應商、平臺型科技巨頭、大型云服務商、初創(chuàng)技術公司紛紛進入人工智能芯片領域，大舉投入定制AI芯片研發(fā)，不斷嘗試突破現(xiàn)有芯片設計架構，提升處理器芯片的并行計算能力和存儲帶寬，試圖在AI芯片領域搶占先機。例如，英偉達在5月的GPU技術大會上（GTC）發(fā)布了可同時用于高精度科學計算和低精度AI負載任務的HGX-2芯片，并開發(fā)了基于圖靈架構的全新GPU產(chǎn)品。谷歌在Google I/O 2018上發(fā)布了專門為低功耗、小體積、獨立終端AI計算設計的專用向量處理器TPU 3.0，使得視覺搜索模型的訓練時間從數(shù)月縮短至數(shù)天。

報告預計全球常識性數(shù)據(jù)庫將成為推動感知智能走向認知智能的AI基礎設施

報告預計，全球常識性數(shù)據(jù)庫將作為AI基礎設施，有效促進人工智能認知模型的構建，推動人工智能由感知智能階段邁向認知智能階段，成為突破莫拉維克悖論的有效路徑。例如，近一年來人工智能初創(chuàng)企業(yè)Twentybn接連發(fā)布了Something-something和Jester兩個大型已標注視頻數(shù)據(jù)集，包含近26萬個標注視頻的快照版本，可使機器理解物理世界的基本動作和人類交流的常用動態(tài)手勢。英國DeepMind公司及美國麻省理工學院-IBM沃森實驗室基于海量視頻圖像，搭建了人像和常見物體的大規(guī)模常識性數(shù)據(jù)庫，并分別推出了大型數(shù)據(jù)集Kinetics和Moments-in-Time。

報告預測未來12個月全球人工智能領域可能發(fā)生四方面重大事件

一是技術突破方面，報告認為深度學習仍然是人工智能的技術焦點，其中特別指出，中國某實驗室將取得重大研究突破。二是產(chǎn)業(yè)應用方面，報告預測DeepMind的強化學習技術將依托《星際爭霸》游戲在全球?qū)崿F(xiàn)應用落地。此外，全球首例通過機器學習發(fā)現(xiàn)的臨床新藥將進入試驗階段。三是跨國資本并購方面，報告預計中美兩國企業(yè)將爭相收購中國臺灣和韓國的半導體公司，中美企業(yè)對歐洲人工智能公司的收購總額將超過50億美元。報告特別提到，世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）可能禁止中美企業(yè)收購具有前景的機器學習初創(chuàng)公司。四是大國博弈方面，報告預測，一些具有全球影響力的大型人工智能研究機構可能將因地緣政治因素，放棄公開人工智能領域的重大研究成果，但報告并未披露上述AI研究機構的具體名稱。

報告的四方面啟示

人工智能技術的產(chǎn)業(yè)應用不斷向縱深發(fā)展

云計算、醫(yī)療、物流倉儲、政務國防、隱私數(shù)據(jù)保護、衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡安全、體力藍領、農(nóng)業(yè)、自動駕駛、金融服務、企業(yè)管理、材料科學等重點行業(yè)利用人工智能技術推動了應用革新。在云計算領域，谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊（合稱為“GAFAMBAT”）等巨頭公司利用云計算領域優(yōu)勢打造AI應用生態(tài)。在醫(yī)療領域，機器學習正在提升開發(fā)新藥和診斷病情的效率，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）已經(jīng)批準全球第一款可自動篩查視網(wǎng)膜病變的人工智能醫(yī)療設備上市。在物流倉儲領域，智能機器人被更廣泛地應用于物流倉儲領域，有效緩解了電子商務快速發(fā)展帶來的倉儲空間和勞動力壓力。人工智能技術與產(chǎn)業(yè)的加速融合將大大提升生產(chǎn)和生活效率，從工業(yè)生產(chǎn)到消費服務等各個方面改善人類生活。

人工智能逐漸被作為提升國防軍事實力的重要途徑

人工智能的技術進步和應用前景引發(fā)了軍方關注，一些國家已經(jīng)將人工智能技術作為提升軍隊作戰(zhàn)能力的重要手段。2017年4月，美國國防部批準建立“算法戰(zhàn)跨職能小組”（Project Maven），利用人工智能技術將海量作戰(zhàn)數(shù)據(jù)迅速轉(zhuǎn)化為對敵作戰(zhàn)方案，在戰(zhàn)術無人機控制系統(tǒng)中嵌入計算機視覺算法，谷歌、Clarifai等企業(yè)參與其中。2017年12月，特朗普政府發(fā)布的國家安全戰(zhàn)略首次專門指出人工智能在未來美國軍事中的重要性。2018年8月，白宮通過了“2019財年國防授權法案”，對人工智能、機器學習提供了額外資金以加速其研發(fā)和應用，根據(jù)該法案，美國國防部將在未來5年內(nèi)獲得17億美元，用以建立聯(lián)合人工智能中心（JAIC）。國防部高等研究計劃局（DARPA）配套推出人工智能探索計劃（AIE），應用人工智能提升機器對戰(zhàn)場環(huán)境的適應能力。此后，美國國防部開啟總價值達100億美元的大型云計算招標項目“聯(lián)合企業(yè)國防基礎設施合同”（JEDI），將在未來10年內(nèi)委托商業(yè)公司建設戰(zhàn)爭智能云平臺，為全球各地的美軍部隊托管軍事機密、分發(fā)重大作戰(zhàn)任務，亞馬遜、谷歌、微軟等巨頭的中標可能性較大。除美國外，英國國防部2017年發(fā)布的《科學技術戰(zhàn)略》也將人工智能等前沿科技納入了高層戰(zhàn)略規(guī)劃，并為其專門成立了“核心研究投資組合”。

人工智能領域的大國戰(zhàn)略博弈將更加激烈

世界各國一年內(nèi)密集出臺各有側(cè)重的人工智能支持政策，角力人工智能技術和產(chǎn)業(yè)前沿。我國于2017年7月出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對人工智能的財政支持總額將達21億美元，細分領域覆蓋度和財政支持力度均超過世界其他國家。美國重視人工智能與國防軍事的結合，2018年白宮宣布成立人工智能專門委員會（SCAI），負責統(tǒng)籌與人工智能相關的跨部門重點事項，與國防部展開密切合作。歐盟委員會于2018年4月通過了《歐洲人工智能戰(zhàn)略》，提出在2020年以前將人工智能領域的投資增加到20億歐元，建立歐洲人工智能聯(lián)盟，重視人工智能社會倫理和標準研究。法國于2018年3月出臺了《法國及歐洲人工智能賦能戰(zhàn)略研究報告》，意在提升法國在美中主導下的人工智能全球競爭話語權。德國于2018年年底發(fā)布了人工智能國家戰(zhàn)略，依托德國人工智能研究中心（DFKI），推動工業(yè)4.0與人工智能技術充分融合。英國于2018年4月發(fā)布了《人工智能領域行動》，目標是主導全球人工智能數(shù)據(jù)倫理，建立人工智能應用和發(fā)展的國際準則。日本于2017年3月發(fā)布了《人工智能技術戰(zhàn)略》，將人工智能納入了本國工業(yè)化路線圖。印度通過了《2018數(shù)字印度創(chuàng)新計劃》，將向人工智能的基礎研究領域投資4.77億美元?？梢娊荒陙?，世界主要國家重視結合自身發(fā)展優(yōu)勢和特點，出臺本國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和系列配套政策，人工智能領域的“國家主義”態(tài)勢初見苗頭。

涉及人工智能的跨國資本及知識產(chǎn)權合作將面臨困境

近一年來，美國已將人工智能列入接受中國政府補貼產(chǎn)品清單，國會擬通過法案嚴禁向中國出口涉及人工智能和機器人的相關技術和知識產(chǎn)權，同時，美國近一年來越來越多地通過美國外資投資委員會（CFIUS）有目標地阻止外資企業(yè)收購與人工智能相關的美國科技公司，已成功叫停博通對高通、Canyon Bridge對萊迪斯半導體的收購。2018年下半年起，英國政府開始醞釀對《2002年企業(yè)法》進行重大修改，希望賦予政府阻撓各行業(yè)并購交易行為的權力，重點防止人工智能、半導體、信息通訊等敏感行業(yè)的英國公司被外國公司控制。歐盟委員會正在醞釀新的投資篩查機制，目的是加強對中國企業(yè)在歐高技術投資的審查力度。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）成員國正著手利用國際貿(mào)易規(guī)則，對涉及人工智能領域的跨國投資并購行為進行聯(lián)合干預。未來一年，世界各國和國際組織對涉及人工智能的跨國投資并購行為及技術合作都將更為謹慎。

四方面對策建議

提升關鍵基礎領域技術攻關和成果轉(zhuǎn)化能力

應以我國經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型發(fā)展的迫切需求為導向，提升人工智能技術的產(chǎn)業(yè)化能力。一是面向國家關鍵核心領域的重大現(xiàn)實需求，積極應對人工智能技術在產(chǎn)業(yè)化過程中對算法、數(shù)據(jù)、算力提出的新要求，提升算法的場景適應能力，實現(xiàn)AI芯片設計理念創(chuàng)新和架構創(chuàng)新。二是將制造強國作為國家推動人工智能技術應用的重點領域，以人工智能技術助推軍事裝備智能化，推動人工智能在國防軍事、制造業(yè)等關鍵領域的創(chuàng)新性應用。

適時布局人工智能基礎設施

應推動完善人工智能基礎設施建設。一是加強移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、航空系統(tǒng)、智能交通基礎設施、儲能設施、新能源汽車充電樁、智能電網(wǎng)等對人工智能應用落地的基礎支撐，搭建自動駕駛汽車試驗場、智能家居綜合體驗場等應用場景基礎設施，支持相關產(chǎn)品的商業(yè)化嘗試。二是引導和支持建立一批人工智能開放平臺、開源項目及大規(guī)模常識性數(shù)據(jù)庫，開放底層技術接口和數(shù)據(jù)庫調(diào)用接口，鼓勵初創(chuàng)AI企業(yè)在此基礎上進行應用創(chuàng)新和商業(yè)落地。三是建立人工智能測試平臺基礎設施，加速人工智能技術向應用產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化。四是將高水平人才作為AI基礎設施的重要儲備，培養(yǎng)和造就一批世界水平的人工智能科學家、科技領軍人才、工程師和高水平創(chuàng)新團隊，提升人工智能領域的自主創(chuàng)新能力和科技成果轉(zhuǎn)化能力。

在人工智能重點領域加大資本投入

重視資本對人工智能基礎領域的長期投入。一是靈活運用人工智能產(chǎn)業(yè)基金，通過政府采購等形式對人工智能芯片、機器學習算法研究、人工智能應用落地等核心和關鍵領域加大研發(fā)投入與應用支持。二是重點發(fā)揮政府引導基金的前瞻性作用，加大政府引導基金在人工智能基礎領域的投入，優(yōu)化基金流向配置，帶動地方產(chǎn)業(yè)投資基金和社會資本的投資布局，彌補高成長性人工智能初創(chuàng)技術企業(yè)的資本缺口，在制造業(yè)等國民經(jīng)濟重點領域培育人工智能應用需求。

在國際開放合作中運用“世界語言”

實施多層次、多渠道、多領域的國際合作戰(zhàn)略。一是保持我國人工智能產(chǎn)業(yè)與世界的生產(chǎn)網(wǎng)絡、創(chuàng)新網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡、貿(mào)易網(wǎng)絡的緊密聯(lián)系，積極參與并引導形成新的國際分工合作網(wǎng)絡。二是培育和打造一批有代表性、有影響力的人工智能領軍企業(yè)，重視人工智能細分市場領域中具有較強競爭力的“專精特”中小企業(yè)群體。三是鼓勵中外企業(yè)、研究機構開展正常的人工智能技術交流合作，通過學術研討促進產(chǎn)業(yè)合作。四是重視全球合規(guī)，以法律遵從的確定性來應對國際政治的不確定性，引導和支持中國人工智能領域企業(yè)嚴格遵守聯(lián)合國決議，遵守美國、歐盟的適用法律，尊重美國的域外管轄權，鼓勵有條件的實體逐步引進國際專業(yè)顧問團隊，建設貿(mào)易合規(guī)體系和全球合規(guī)管理責任體系。