竇悅 楊帆

隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，人工智能正在成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的焦點。黨中央、國務院對此高度重視，審時度勢，把握時機，適時出臺“互聯(lián)網(wǎng)+行動指導意見”《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策文件，為新時代人工智能發(fā)展奠定了基礎，指明了方向，也提出了新要求。當前，人工智能領域數(shù)據(jù)爆炸式增長，算力需求日益增強，產(chǎn)業(yè)也呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展態(tài)勢。但政策落地難、核心技術弱、數(shù)據(jù)共享難、人才缺口大等問題仍制約著人工智能的深入發(fā)展，下一步要從數(shù)據(jù)、算法、算力三個維度重點發(fā)力，推動人工智能產(chǎn)業(yè)真正實現(xiàn)高質量發(fā)展。

一、我國人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢

目前，我國智能芯片、智能算法、知識圖譜、計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術不斷取得突破，直接催生了一批新技術、新業(yè)態(tài)、新模式和新產(chǎn)品，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大量涌現(xiàn)。宏觀層面，人工智能產(chǎn)業(yè)集聚效應初見規(guī)模;中觀層面，各地人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展多樣性和普適性差異明顯;微觀層面，人工智能創(chuàng)新要素加速流動，人才需求日益迫切。

（一）產(chǎn)業(yè)集聚形成規(guī)模

2018年以來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長，逐步形成以經(jīng)濟增速較快城市和京津冀、長三角、珠三角城市群為特點的點面結合的規(guī)模效應。從注冊規(guī)?？?，在有注冊金額信息的730224家企業(yè)中，注冊金額在100萬—500萬之間的企業(yè)數(shù)量最多，約占32%。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展看，在人工智能產(chǎn)業(yè)中，智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢明顯、產(chǎn)業(yè)普遍性最高;智能安防、智能交通和智能駕駛等產(chǎn)業(yè)分布比較均衡;虛擬現(xiàn)實、智能機器人、智能無人機和智能芯片等產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎較為薄弱，應重點扶持。

（二）融資規(guī)模穩(wěn)步擴大

我國人工智能市場規(guī)模急速擴大，預計2022年整體規(guī)模將達到98.4億美元，年均增長50%左右。隨著市場規(guī)模擴張，我國融資規(guī)模也不斷增長，總量僅次于美國。調查數(shù)據(jù)顯示，目前我國人工智能投融資額占全球總量的近35%，達635億美元。2018年1月到2019年4月間，我國人工智能領域融資金額超過26.2億美元，僅廣東省就融資15.2億美元，位列全國第一。其中，上海、江蘇和北京等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的融資規(guī)模在逐步擴大。計算機視覺與圖像、自然語言處理和智能駕駛三大領域投融資額占國內(nèi)人工智能投融資總量的60%以上，成為資本熱捧的焦點。

（三）創(chuàng)新要素加速融合

我國人工智能產(chǎn)業(yè)各種創(chuàng)新要素正加速流動并不斷實現(xiàn)融合。以該領域論文發(fā)布情況為例，人工智能領域基礎研究能夠實現(xiàn)“高產(chǎn)量”“跨機構”“熱點多”，關鍵靠全國科研人員的通力合作。有數(shù)據(jù)顯示，中國科學院、清華大學、香港中文大學、新加坡南洋理工大學等機構合著論文較多;西安交通大學、哈爾濱工業(yè)大學、深圳大學、上海交通大學、南京大學、北京郵電大學等高校發(fā)表的合著論文數(shù)量也比較多。

（四）人才需求日益迫切

目前，中國AI產(chǎn)業(yè)人才嚴重短缺，人才儲備總量不及美國的50%。由于中國人工智能基礎研究起步晚、前期投入少，本土培養(yǎng)的AI高層次領軍人才匱乏。數(shù)據(jù)顯示，全球18107名人工智能學者中，中國學者占全球比例為14.77%。顯然，中國人工智能人才占比不高，但人才需求卻非常旺盛，數(shù)據(jù)顯示，2016年到2018年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)招聘人數(shù)約569407人，且呈逐年增長趨勢。人才供給嚴重不足、需求旺盛等因素，使得人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求更顯迫切。

二、我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展短板亟需補齊

我國人工智能產(chǎn)業(yè)整體上發(fā)展迅速，市場規(guī)模增長迅速，產(chǎn)業(yè)前景非常廣闊。國家發(fā)展改革委、工信部等部門形成的人工智能協(xié)同發(fā)展機制也發(fā)揮了重要作用，但我們應該認識到，當前我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然存在一些短板，這將是未來人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展面臨的關鍵問題。

（一）政策落實落地較難

截至目前，國家層面已出臺一系列推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)劃方案，但真正落地見效的“實招”“硬招”卻比較少。與“智能制造”和“互聯(lián)網(wǎng)+”等重點項目相比，人工智能發(fā)展需要解決的基礎性問題更多、研究范圍更廣，更需要國家推動已有規(guī)劃方案的落實，并適時出臺推動“人工智能+”“+人工智能”發(fā)展的行動方案，明確時間表和路線圖，以引導產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

（二）核心技術依然薄弱

芯片是新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的關鍵硬件，在芯片領域缺乏話語權，將導致產(chǎn)業(yè)發(fā)展受制于人。我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但芯片硬件等關鍵技術仍比較落后。如，美國幾乎壟斷了全球計算機芯片市場，美國公司也是全球手機芯片市場的“領頭羊”?？梢哉f，核心技術薄弱將是未來我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要隱患。

（三）人力資源短板明顯

目前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨較為嚴重的人才短缺問題，人才缺口至少達百萬量級。與美國相比，我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)人才儲備差距較大。從新一代人工智能人才數(shù)量看，我國僅有600人左右，而美國共有1.2萬余名人工智能人才，是我國的20倍;從人工智能領域人才質量看，我國也明顯弱于美國，我國AI專家數(shù)量僅有206人，而美國有3017人。

（四）數(shù)據(jù)利用存在壁壘

我國數(shù)據(jù)總量巨大，但支撐人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎卻比較薄弱，數(shù)據(jù)獲取成本高、法律權屬不清、開放程度低、標準不統(tǒng)一等因素制約著人工智能發(fā)展。以醫(yī)療行業(yè)為例，數(shù)據(jù)歸屬不明確，健康醫(yī)療數(shù)據(jù)缺乏法律明確界定歸屬給制造方獲取訓練數(shù)據(jù)帶來一定困難;數(shù)據(jù)開放程度有限，境內(nèi)外數(shù)據(jù)隱性商業(yè)壁壘、醫(yī)院間數(shù)據(jù)流通限制，公立醫(yī)院醫(yī)療信息對民營和外資醫(yī)療機構開放存在限制等問題普遍存在;數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，電子病歷標準缺乏統(tǒng)一規(guī)范，地區(qū)間、醫(yī)院間數(shù)據(jù)也不統(tǒng)一。

（五）數(shù)據(jù)安全隱患凸顯

當前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)安全隱患仍然比較突出。絕大多數(shù)擁有海量數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或其他機構所使用的底層基礎設施國產(chǎn)化，自主可控程度較低，一旦數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全后門和漏洞被惡意攻擊者掌握，易導致大規(guī)模用戶敏感數(shù)據(jù)被竊取或泄露，進而通過海量數(shù)據(jù)挖掘來清晰刻畫特定人群或機構的行為規(guī)律，這對國家、機構和個人安全構成了巨大潛在危害。

三、多舉措推動人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展

盡管我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在一些短板，但整體來看，未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎雄厚、前景光明、潛力巨大。而推動新時代人工智能實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵是從數(shù)據(jù)、算法、算力三個層面著力，聚焦短板、對癥下藥、精準施策，具體舉措如下：

（一）制定國家戰(zhàn)略和行業(yè)規(guī)范

推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，首先要著眼于制定整體戰(zhàn)略規(guī)劃和行業(yè)標準規(guī)范。一是盡快制定人工智能領域國家發(fā)展戰(zhàn)略。我國應以“互聯(lián)網(wǎng)+”和“制造強國戰(zhàn)略”等國家戰(zhàn)略為契機，抓住智能革命窗口期，加速推進人工智能產(chǎn)業(yè)化，適時推出“人工智能+”發(fā)展戰(zhàn)略。二是深化人工智能領域技術研發(fā)推廣。圍繞深度學習、計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵領域，設立人工智能專項支持計劃，加大人工智能產(chǎn)業(yè)化支持力度。三是建立人工智能產(chǎn)業(yè)標準體系。積極借鑒西方國家做法，探索制定人工智能相關技術和產(chǎn)業(yè)標準體系，規(guī)范人工智能行業(yè)發(fā)展。

（二）加速推進關鍵領域基礎研究

完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系，提升自主創(chuàng)新能力，重點從關鍵領域基礎研究入手。一是保持戰(zhàn)略定力?；A研究周期長、風險大，要克服浮躁和急功近利心態(tài)，保持定力，為科研人員特別是青年科技人員潛心鉆研提供寬松向上的環(huán)境。二是集中人力物力重點突破基礎研究。調整投入結構，加大基礎研究投入力度，大幅提高基礎研究經(jīng)費投入比重;鼓勵校企開展深度合作，建立協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，重點突破自主芯片技術和算法技術。三是擴大國產(chǎn)芯片采購。探索制定采購國產(chǎn)芯片的管理辦法，擴大國產(chǎn)芯片市場規(guī)模，提升市場競爭力。

（三）高度重視產(chǎn)業(yè)人才培育

把握人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展機制，關鍵是打贏人才爭奪戰(zhàn)。一是完善高校人工智能專業(yè)培養(yǎng)機制。完善高校人工智能學科體系建設和布局，將增強人工智能素養(yǎng)貫穿于教育和職業(yè)培訓體系中。二是深化“產(chǎn)學研”融合發(fā)展。鼓勵高校、科研院所與企業(yè)合作，探索在高校設立人工智能重點學科和科研基地，通過校企共建人工智能專業(yè)和課程，將行業(yè)經(jīng)驗和案例融入學校教學，也為學校創(chuàng)新成果提供產(chǎn)業(yè)化渠道和機會。三是堅持“走出去+引進來”。選派人工智能領域優(yōu)秀科研人員赴海外學習交流，擴大國際化視野;制定全球人工智能技術優(yōu)秀人才移民政策，利用“千人計劃”等吸引海外人才。

（四）加強人工智能數(shù)據(jù)綜合治理

破解數(shù)據(jù)共享、安全難題，要從以下幾個方面著手：一是最大程度推進數(shù)據(jù)開放共享。加快數(shù)據(jù)開放共享立法進程，加快數(shù)據(jù)開放平臺建設，明確建設標準、維護更新機構、管理機制等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全面有序開放共享。二是堅決守住數(shù)據(jù)安全的紅線、底線。構建系統(tǒng)化數(shù)據(jù)安全保護制度;加大監(jiān)督執(zhí)法力度，嚴厲打擊盜用數(shù)據(jù)行為。三是規(guī)范人工智能領域社會倫理。人工智能企業(yè)要定期反饋技術領域的重大突破，防止危害社會安全的智能算法開源;合理限制、管理和控制人工智能所需數(shù)據(jù)，保障公眾數(shù)據(jù)安全和隱私權;加強與學術研究者、從業(yè)人員及公共利益團體的對話，推動構建社會倫理規(guī)范。

〔本文系國家社科基金青年項目“使用大數(shù)據(jù)方法開展社會政策評估的探索性研究”（項目編號：18CSH018）階段性成果〕

（作者單位：國家信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部）