胡豫隴

(國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心 信息中心， 北京 100010)

一、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入“冷靜期”

2015年AlphaGo打敗人類棋手，引發(fā)了全社會(huì)對(duì)人工智能的高度關(guān)注。以此為契機(jī)，人工智能產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱潮。據(jù)中國(guó)信息通信研究院統(tǒng)計(jì)，2018年上半年，人工智能領(lǐng)域的全球融資規(guī)模達(dá)到435億美元，中國(guó)的規(guī)模達(dá)到317億美元，占比72.8%，遠(yuǎn)超全球其他國(guó)家；截至2018年9月，全球人工智能企業(yè)達(dá)5 159家，中國(guó)以1 122家(不含港澳臺(tái))的數(shù)量位居全球第二(1)數(shù)據(jù)來(lái)源：《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告2018》。。同時(shí)，人工智能相關(guān)企業(yè)經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域幾乎覆蓋當(dāng)前全球所有主要產(chǎn)業(yè)，包括商務(wù)、金融、交通、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育、安防、娛樂(lè)等。2018年前后，全球與我國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)熱度均達(dá)到高點(diǎn)。

但在大幅投入之后，人工智能產(chǎn)業(yè)卻并未取得預(yù)期效果。交通領(lǐng)域無(wú)人駕駛屢出事故；商業(yè)應(yīng)用遲遲無(wú)法落地；農(nóng)業(yè)領(lǐng)域缺少實(shí)用化場(chǎng)景；安防領(lǐng)域應(yīng)用較多，但缺乏商業(yè)化變現(xiàn)模式；游戲領(lǐng)域應(yīng)用僅具技術(shù)驗(yàn)證作用，缺少商用價(jià)值。隨后全球人工智能企業(yè)增速不斷降低，投融資規(guī)模也逐步萎縮。尤其是2020年以來(lái)，在經(jīng)濟(jì)下行和新冠肺炎疫情的影響下，上半年全球融資規(guī)模僅為178.4億美元，美國(guó)占72億美元，我國(guó)占60.3億美元；全球融資筆數(shù)僅為435筆，美國(guó)占152筆，我國(guó)占126筆(2)數(shù)據(jù)來(lái)源：《2020年全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖》。。就同期的投資金額和投資筆數(shù)下降比例來(lái)看，我國(guó)均比美國(guó)下降得多。更為嚴(yán)峻的是，2020年上半年融資金額中，94.7%份額集中在B輪及以后的成熟階段，資本對(duì)種子輪企業(yè)的投入達(dá)到“冰點(diǎn)”①。

總體而言，無(wú)論是全球還是我國(guó)，人工智能產(chǎn)業(yè)的投融資和創(chuàng)新趨勢(shì)下跌嚴(yán)重，我國(guó)下降趨勢(shì)更為明顯。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面來(lái)看，這種下降趨勢(shì)主要來(lái)自于兩方面因素：一是全球信息化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度還未達(dá)到全面應(yīng)用人工智能的階段。人工智能的應(yīng)用需要基于高度信息化的系統(tǒng)和場(chǎng)景，同時(shí)還要有大量的數(shù)據(jù)作為支撐，但反觀目前，無(wú)論是全球還是我國(guó)，能滿足這樣需求的產(chǎn)業(yè)是十分有限的，金融、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域由于信息化發(fā)展快速且深入，能夠滿足人工智能應(yīng)用對(duì)信息化水平和數(shù)據(jù)的需求，因此在這些領(lǐng)域人工智能應(yīng)用出現(xiàn)的數(shù)量很多，并且富有成效。但一旦到了制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源等領(lǐng)域，由于這些產(chǎn)業(yè)本身信息化程度還不夠發(fā)達(dá)，很難在其中找到多樣的人工智能場(chǎng)景。二是目前的人工智能技術(shù)也并非在所有場(chǎng)景都行之有效。目前的人工智能技術(shù)更多的還是依賴對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能分析，而對(duì)于只有少量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，應(yīng)用成效往往不盡如人意。因此，一方面由于產(chǎn)業(yè)信息化程度的不足，另一方面人工智能技術(shù)對(duì)小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力不足，二者之間互相無(wú)法適配，導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)難以繼續(xù)增長(zhǎng)。

當(dāng)前，全球以及我國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)際上已進(jìn)入“冷靜期”，僅靠概念或缺少商業(yè)價(jià)值的創(chuàng)新項(xiàng)目，已經(jīng)無(wú)法獲取投資青睞。更為關(guān)鍵的是，對(duì)于仍在發(fā)展的人工智能企業(yè)，人工智能所能拓展的應(yīng)用空間和商業(yè)價(jià)值也變得極為有限，全球?qū)θ斯ぶ悄艿淖放鯚崆橐衙黠@下降。從2020年Gartner發(fā)布的人工智能技術(shù)成熟度曲線中也可看到(如圖1)，時(shí)下最受關(guān)注的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自動(dòng)駕駛都正在滑向低谷區(qū)，特別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)幾乎已進(jìn)入低谷階段。

圖片來(lái)源：Gartner.com

從技術(shù)層面再來(lái)看，人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入低谷，是技術(shù)發(fā)展必然經(jīng)歷的一個(gè)階段?？偨Y(jié)其原因：主要可歸為以下三個(gè)方面：一是對(duì)產(chǎn)業(yè)中廣泛存在的復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性不足。目前的人工智能技術(shù)只能滿足簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)，在復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用雖然也有大量嘗試，但實(shí)際效果不盡人意。如前所述，產(chǎn)業(yè)信息化不足與人工智能技術(shù)無(wú)法學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)，兩個(gè)原因至少要解決一個(gè)。但目前來(lái)看，無(wú)論是從技術(shù)層面還是產(chǎn)業(yè)層面，推進(jìn)的難度都很大。二是企業(yè)嘗試意愿不足。一方面，由于缺乏具有說(shuō)服力的投入產(chǎn)出成效，產(chǎn)業(yè)界諸多企業(yè)仍處于觀望狀態(tài)，不愿貿(mào)然嘗試用人工智能替代現(xiàn)有的技術(shù)和方案。另一方面，隨著企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)內(nèi)涵的不斷深入了解，企業(yè)也意識(shí)到，人工智能技術(shù)在很多領(lǐng)域，確實(shí)還達(dá)不到替代傳統(tǒng)方案的水平。三是在一些重點(diǎn)領(lǐng)域的政策制度對(duì)人工智能應(yīng)用的審批監(jiān)管仍較為嚴(yán)格，一定程度上制約了人工智能頭部應(yīng)用的突破。例如醫(yī)療領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的審批十分嚴(yán)格，這使得人工智能應(yīng)用研發(fā)出來(lái)后，難以在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)積累和自我迭代。這樣的監(jiān)管模式雖然保護(hù)了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)安全，但也在一定程度上制約了技術(shù)的創(chuàng)新探索。

二、我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)

新一輪人工智能的“高開(kāi)低走”，造成了大量資源投入的損失，但正是由于近年來(lái)各領(lǐng)域的廣泛探索，才幫助產(chǎn)業(yè)和政府厘清了人工智能發(fā)展面臨的問(wèn)題。相比于早期的盲目式創(chuàng)新和投入，當(dāng)下從政府到產(chǎn)業(yè)都對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)建立起了更為客觀科學(xué)的認(rèn)識(shí)，相應(yīng)的發(fā)展環(huán)境也正日趨成熟。總結(jié)近年來(lái)人工智能應(yīng)用的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展應(yīng)避免互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代形成的唯技術(shù)、唯產(chǎn)品的發(fā)展思路，而應(yīng)從場(chǎng)景需求、產(chǎn)業(yè)既有軟硬件基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型規(guī)律等方面綜合考慮，循序漸進(jìn)，逐步拓展應(yīng)用范圍和深度[1]。

1.人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能技術(shù)并不能全面替代傳統(tǒng)技術(shù)和產(chǎn)品，而只是在一些特定領(lǐng)域能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行更為深入和高效的處理。例如在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)使得機(jī)器對(duì)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率由以往的70%(可能更低)提升到了95%以上，遠(yuǎn)超人類能力。這樣的成果確實(shí)讓人工智能技術(shù)在醫(yī)療影像分析、人臉識(shí)別等領(lǐng)域創(chuàng)造了巨大價(jià)值。但在機(jī)器翻譯、文本理解等更為專業(yè)或復(fù)雜的領(lǐng)域，即使依靠現(xiàn)在最為先進(jìn)的人工智能算法，應(yīng)用效果也遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)。

2.人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)方式

人工智能應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵不在于人工智能技術(shù)本身，而在于選擇具備技術(shù)效益的應(yīng)用場(chǎng)景，并設(shè)計(jì)可行的解決方案。人工智能應(yīng)用的落地，既取決于場(chǎng)景的專業(yè)化分析，也取決于算法對(duì)場(chǎng)景的適應(yīng)程度，只有將技術(shù)與需求有效結(jié)合，才能達(dá)成具有實(shí)用價(jià)值的應(yīng)用。當(dāng)下諸多人工智能應(yīng)用在尚未分析清楚場(chǎng)景需求和行業(yè)知識(shí)的情況下，盲目使用人工智能技術(shù)對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提出改進(jìn)建議，其效果不僅不及人工解決等辦法，還造成了大量資源和人力的浪費(fèi)。例如阿里巴巴通過(guò)數(shù)據(jù)智能分析幫助中策橡膠把整個(gè)橡膠混煉膠的合格率提升了5%，但這樣的案例只是通過(guò)“黑盒”式的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，缺乏可解釋性和實(shí)踐理論，并不具備對(duì)整體制造業(yè)的參考價(jià)值。而對(duì)于更多需要應(yīng)用人工智能的行業(yè)場(chǎng)景，更是要避免這種“黑盒”化的改進(jìn)模式，正視產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需解決的專業(yè)知識(shí)和邏輯化解決方案，清晰定義任務(wù)，制定符合行業(yè)知識(shí)和產(chǎn)業(yè)規(guī)律的解決方案。

3.復(fù)雜人工智能應(yīng)用的落地機(jī)制

人工智能應(yīng)用的落地，還需要信息系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施等配套條件。在具體場(chǎng)景中，人工智能算法只能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，而整體應(yīng)用中還需要打通數(shù)據(jù)獲取、信息聯(lián)動(dòng)以及控制執(zhí)行等環(huán)節(jié)。在這些環(huán)節(jié)中，既需要信息系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、處理等，也需要5G通信設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)信息高速傳輸，還需要傳感器等多種輔助條件來(lái)實(shí)現(xiàn)完整的應(yīng)用流程。例如在當(dāng)前的智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，汽車的自動(dòng)行駛不再像以往一樣只依靠單車智能來(lái)感知周圍環(huán)境并做出行駛決策，而是通過(guò)高精度地圖來(lái)為汽車實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，通過(guò)路邊傳感器、地圖、激光雷達(dá)、交通基礎(chǔ)設(shè)施等方式來(lái)感知周圍綜合的路況和環(huán)境信息，進(jìn)而通過(guò)對(duì)信息的邊緣計(jì)算分析和信息高速傳輸來(lái)實(shí)現(xiàn)車與車、車與周圍環(huán)境和設(shè)施的信息互通，最后才能幫助汽車做出行駛過(guò)程中的動(dòng)態(tài)決策。這一復(fù)雜過(guò)程的實(shí)現(xiàn)，就已不再是單獨(dú)依靠人工智能的算法分析能力，而是整合了多元化的基礎(chǔ)設(shè)施和支撐條件，才達(dá)到了整體的智能化行駛方案[2]。

三、我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)要素優(yōu)勢(shì)

得益于各領(lǐng)域長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累，以及近年來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)大量的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入，我國(guó)在數(shù)據(jù)、算法、算力這三個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)要素上實(shí)現(xiàn)了扎實(shí)的資源和技術(shù)積累，在國(guó)際上形成了明顯的優(yōu)勢(shì)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的深化發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這些基礎(chǔ)能夠保障我國(guó)在接下來(lái)的全球競(jìng)爭(zhēng)中，具備充足且扎實(shí)的能力儲(chǔ)備，從而在各個(gè)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中，有能力保持全球領(lǐng)先的發(fā)展速度。

1.我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)

在數(shù)據(jù)方面，我國(guó)在各領(lǐng)域都積累了海量數(shù)據(jù)，這為各行業(yè)發(fā)展人工智能提供了先天優(yōu)勢(shì)，并且這種依靠超大產(chǎn)業(yè)規(guī)模所積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)是全球其他各國(guó)所不具備的。同時(shí)，面對(duì)來(lái)源各異、處理難度大的各類數(shù)據(jù)，我國(guó)也有大量的第三方大數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，能夠幫助各行業(yè)有效解決數(shù)據(jù)獲取和處理的需求。我國(guó)不僅有技術(shù)積累雄厚的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為數(shù)據(jù)分析和服務(wù)企業(yè)的領(lǐng)頭羊以及產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)者，如阿里巴巴、華為、浪潮、騰訊、百度等，還有大量新興的專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供個(gè)性化數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的算法積累情況

在算法方面，我國(guó)的專業(yè)技術(shù)研究實(shí)力和商業(yè)化算法服務(wù)能力均處于世界領(lǐng)先水平，能夠快速有效支持各類產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。對(duì)于常規(guī)應(yīng)用，國(guó)際通用的開(kāi)源算法資源和開(kāi)源框架基本能夠滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必要需求。并且，即使出現(xiàn)美國(guó)對(duì)開(kāi)源資源封鎖的情況，我國(guó)也有百度PaddlePaddle、華為ModelArts等多種自主算法框架和平臺(tái)能夠滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。對(duì)于復(fù)雜應(yīng)用，我國(guó)的人工智能學(xué)術(shù)研究與專利也都處于世界領(lǐng)先位置，相關(guān)的研究成果也能持續(xù)滿足創(chuàng)新和應(yīng)用需求。

3.我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的算力發(fā)展情況

在算力方面，核心在于人工智能芯片。近年來(lái)，以華為海思、寒武紀(jì)、地平線、阿里平頭哥等為代表的芯片企業(yè)已成功實(shí)現(xiàn)商用人工智能芯片并獲得市場(chǎng)認(rèn)可，華為海思的麒麟系列芯片是全球領(lǐng)先的人工智能計(jì)算芯片并在華為手機(jī)中應(yīng)用。阿里巴巴也推出了 “含光800”云端推理芯片。同時(shí)，寒武紀(jì)、地平線等廠商也陸續(xù)推出自研的商用芯片。綜合來(lái)看，我國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)要素已實(shí)現(xiàn)成熟的自主供應(yīng)能力，能夠?yàn)楦黝惾斯ぶ悄軕?yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)支撐。

在當(dāng)前“冷靜期”，加之全球新冠肺炎疫情的沖擊，全球人工智能產(chǎn)業(yè)都普遍面臨投資減少、創(chuàng)新缺失的困境，但也正是在這一低谷時(shí)期，誰(shuí)能搶先推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入穩(wěn)步爬升期，誰(shuí)就能優(yōu)先占領(lǐng)市場(chǎng)，獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，我國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)條件上都已形成顯著的優(yōu)勢(shì)[3]。而其他國(guó)家，要么是類似于美國(guó)，有強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力，但還沒(méi)有渡過(guò)新冠肺炎疫情沖擊，起步晚于我國(guó)；要么是基礎(chǔ)能力不足，且還處在新冠肺炎疫情沖擊之中。因此，我國(guó)可以說(shuō)是具備了充足的先發(fā)能力和機(jī)遇，應(yīng)及時(shí)把握當(dāng)前難得的發(fā)展窗口期，加快推動(dòng)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，拉開(kāi)與其他國(guó)家的距離，搶占產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先地位。

四、我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域的發(fā)展路徑

對(duì)數(shù)據(jù)、算法、算力的投入和積累解決了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的底層支撐問(wèn)題，下一步發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題就是如何設(shè)計(jì)出具有前景和實(shí)用價(jià)值的行業(yè)發(fā)展路徑。我國(guó)近年來(lái)高度重視人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能。本文聚焦國(guó)內(nèi)目前最具發(fā)展前景的制造業(yè)、醫(yī)療、交通三個(gè)重點(diǎn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，對(duì)其中的行業(yè)發(fā)展路徑進(jìn)行剖析。

1.制造業(yè)人工智能發(fā)展路徑

制造業(yè)人工智能發(fā)展路徑主要有兩條：一是裝備儀器的智能化升級(jí)，二是全流程或全行業(yè)環(huán)節(jié)的柔性生產(chǎn)。兩條路徑對(duì)比來(lái)看，裝備儀器的智能化改造與人工智能技術(shù)結(jié)合得更為有效，而柔性生產(chǎn)所依托的完整數(shù)據(jù)鏈路在諸多領(lǐng)域還未形成，應(yīng)用成效也不盡明顯。在裝備儀器智能化升級(jí)方面，能夠利用人工智能技術(shù)在影像識(shí)別、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析等方面的優(yōu)勢(shì)，提升單點(diǎn)裝備的智能化水平，如自動(dòng)運(yùn)輸車、智能機(jī)械手臂、高速影像分析設(shè)備等，這些單點(diǎn)智能裝備已經(jīng)在一些場(chǎng)景中投入使用，實(shí)現(xiàn)了良好的智能升級(jí)示范。其中十分優(yōu)秀的應(yīng)用是2017年加州大學(xué)伯克利分校的研究人員，為機(jī)械臂Yumi裝配超強(qiáng)大腦Dex Net 2.0。這個(gè)超強(qiáng)大腦系統(tǒng)搭載深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并為機(jī)械臂配備豐富的物體記憶庫(kù)，使得機(jī)械臂遇到新物體時(shí)，可以迅速通過(guò)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別，探究得出一種最佳的抓取方案，準(zhǔn)確地對(duì)各種物體進(jìn)行抓取。這類機(jī)械臂不僅在制造業(yè)中十分重要，在未來(lái)各領(lǐng)域都極具應(yīng)用潛力。在柔性生產(chǎn)方面，以當(dāng)前典型的生產(chǎn)與銷售環(huán)節(jié)聯(lián)動(dòng)為例，生產(chǎn)與銷售環(huán)節(jié)聯(lián)動(dòng)需要對(duì)全環(huán)節(jié)構(gòu)建信息化的數(shù)據(jù)獲取、傳輸和分析平臺(tái)，其基礎(chǔ)在于對(duì)全環(huán)節(jié)的信息化改造，其功效在于對(duì)數(shù)據(jù)的智能化分析能夠有效匹配供需，提升企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的響應(yīng)能力。但打造柔性生產(chǎn)鏈路需要前期投入專門的資金和人力進(jìn)行整體信息化改造，這對(duì)于傳統(tǒng)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)仍是巨大挑戰(zhàn)。

2.醫(yī)療業(yè)人工智能發(fā)展路徑

目前醫(yī)療業(yè)人工智能發(fā)展路徑以單點(diǎn)應(yīng)用為基礎(chǔ)，未來(lái)需要更多全周期、全流程和全域數(shù)據(jù)的整合來(lái)實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)療服務(wù)。得益于我國(guó)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的成熟化和數(shù)據(jù)資源的長(zhǎng)期積累，我國(guó)在單點(diǎn)智能醫(yī)療應(yīng)用中的數(shù)據(jù)分析對(duì)象和目標(biāo)都較為明確，因此初步的人工智能應(yīng)用落地快速，例如基于影像分析技術(shù)，在眼部、癌癥等方面的智能分析應(yīng)用已經(jīng)投入使用，輔助醫(yī)生決策；百度于2018年推出的AI眼底篩查一體機(jī)，使患者自動(dòng)檢查眼底健康得以實(shí)現(xiàn)，目前已在廣東肇慶等地落地。同時(shí)，在手術(shù)輔助等更多復(fù)雜醫(yī)療場(chǎng)景中，人工智能應(yīng)用還需要進(jìn)行更為深入的探索。全域數(shù)據(jù)的整合能夠?qū)⒍喾N(或多個(gè))病例的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，形成綜合分析平臺(tái)。全周期方面，可通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)病情全周期數(shù)據(jù)的整合分析，更加準(zhǔn)確地判斷疾病治療或模式。全流程方面，可通過(guò)記錄和分析患者在不同環(huán)節(jié)的診療數(shù)據(jù)，能夠更加全面有效地區(qū)分有效數(shù)據(jù)和無(wú)效數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步優(yōu)化治療方案。目前，此類應(yīng)用在中醫(yī)領(lǐng)域已有典型案例，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院推出了中醫(yī)臨床智能輔助決策系統(tǒng)，采用人工智能技術(shù)對(duì)豐富的中醫(yī)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)圖譜建設(shè)、算法分析等研究，創(chuàng)新性地探索人工智能對(duì)全域數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。但在更多場(chǎng)景中，這些更為全面和長(zhǎng)周期的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用主要還是基于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)或研究總結(jié)，未來(lái)借助人工智能應(yīng)用，將有望實(shí)現(xiàn)更加快速、有效的診療服務(wù)，提高人民生命健康質(zhì)量。

3.交通領(lǐng)域人工智能發(fā)展路徑

交通領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用以構(gòu)建智能化交通體系為主要方向，體系內(nèi)包含多樣化的創(chuàng)新方向。一是智能網(wǎng)聯(lián)汽車成為更具前景的無(wú)人駕駛解決方案。隨著無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)的持續(xù)進(jìn)步，單車智能的解決方案在應(yīng)用過(guò)程中面臨明顯的技術(shù)瓶頸，對(duì)路況分析的準(zhǔn)確性無(wú)法達(dá)到實(shí)用要求。而近年來(lái)逐步發(fā)展的智能網(wǎng)聯(lián)汽車則通過(guò)V2X的聯(lián)通，實(shí)現(xiàn)了與外界環(huán)境和車量的信息互通，能夠更好地適應(yīng)實(shí)際駕駛場(chǎng)景。在以智能網(wǎng)聯(lián)為基礎(chǔ)的交通體系中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用無(wú)處不在，如傳感、邊緣計(jì)算、地圖導(dǎo)航等。當(dāng)前，我國(guó)在中部和東部地區(qū)已設(shè)立20余個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范區(qū)，并在多地頒發(fā)路測(cè)牌照，智能網(wǎng)聯(lián)汽車已成為下一代無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)的典型代表方向。二是交通信息的綜合分析和基礎(chǔ)設(shè)施的智能調(diào)控。如通過(guò)對(duì)城市交通運(yùn)行的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，來(lái)調(diào)控紅綠燈時(shí)間，能夠有效調(diào)度交通運(yùn)行，緩解擁堵情況。此外，基于影像的車牌號(hào)判斷、基于車流情況的地圖導(dǎo)航等應(yīng)用也都依托人工智能技術(shù)得到了重大提升。例如杭州市通過(guò)阿里巴巴城市大腦提供的技術(shù)支持，對(duì)全市交通紅綠燈進(jìn)行智能調(diào)控，使全城通勤時(shí)間平均縮短3分鐘。未來(lái)隨著交通智能化基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，將能收集更為全面和多樣的數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)智能化交通應(yīng)用。

五、推動(dòng)人工智能應(yīng)用落地的政策建議

在產(chǎn)業(yè)下行和新冠肺炎疫情的雙重影響下，當(dāng)前全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入低速階段。但基于有效的疫情防控和在人工智能領(lǐng)域積累的基礎(chǔ)要素優(yōu)勢(shì)，我國(guó)卻迎來(lái)了難得的先行發(fā)展優(yōu)勢(shì)，要積極把握這一趕超“窗口期”，加速拉開(kāi)與其他國(guó)家的距離，塑造全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。為加快推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，提出有針對(duì)性的4條政策建議。

1.完善行業(yè)準(zhǔn)入制度，以實(shí)踐帶動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化

人工智能算法的應(yīng)用效果需要依靠訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷優(yōu)化，最佳的數(shù)據(jù)則是來(lái)源于實(shí)際應(yīng)用。當(dāng)前在醫(yī)療、交通等領(lǐng)域嚴(yán)格的準(zhǔn)入制度限制了人工智能應(yīng)用進(jìn)入實(shí)踐。同時(shí)，在過(guò)長(zhǎng)的審批周期中，行業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)規(guī)則的變化將導(dǎo)致在審產(chǎn)品上市后失去競(jìng)爭(zhēng)力，造成企業(yè)的前期投入失去價(jià)值?？赏ㄟ^(guò)分級(jí)和設(shè)定應(yīng)用范圍的方式，為人工智能應(yīng)用開(kāi)通綠色審批通道，為企業(yè)提供充分驗(yàn)證和更新產(chǎn)品的渠道。

2.分行業(yè)制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)資源利用效率

當(dāng)前，各領(lǐng)域雖然有海量數(shù)據(jù)積累，但受信息化發(fā)展不平衡和數(shù)據(jù)收集方式差異的影響，各行業(yè)、各企業(yè)都以個(gè)性化方式開(kāi)展人工智能應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)利用效率不足，也難以形成規(guī)模效應(yīng)。另外，由于許多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)目前仍處于非標(biāo)準(zhǔn)化收集和使用階段，這將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)分析成本，同時(shí)造成數(shù)據(jù)收集效率的低下。而統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)能夠加快數(shù)據(jù)利用效率，提高數(shù)據(jù)的收集速度和質(zhì)量，進(jìn)而有效發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。基于統(tǒng)一規(guī)則操作和獲取的數(shù)據(jù)分析成果，能夠同步普及到各個(gè)必要環(huán)節(jié)，降低全產(chǎn)業(yè)、全社會(huì)的研發(fā)和應(yīng)用成本。各領(lǐng)域智庫(kù)與研究機(jī)構(gòu)要加快推進(jìn)行業(yè)人工智能應(yīng)用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制定，引導(dǎo)行業(yè)數(shù)據(jù)收集和使用向標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；较虬l(fā)展。同時(shí)，相關(guān)主管部門要加快制定行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)管細(xì)則，做好數(shù)據(jù)分級(jí)分類，在數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)共享、隱私保護(hù)等方面設(shè)定規(guī)則，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。

3.全面推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善人工智能應(yīng)用支撐條件

人工智能應(yīng)用發(fā)展既需要通信、數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)、開(kāi)源框架等通用基礎(chǔ)設(shè)施，也需要各領(lǐng)域根據(jù)應(yīng)用需求完善必要的信息化建設(shè)和數(shù)據(jù)資源平臺(tái)。在當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“冷靜期”階段，現(xiàn)有開(kāi)發(fā)資源和基礎(chǔ)設(shè)施是難以為整個(gè)產(chǎn)業(yè)提供有力支撐的。因此，要進(jìn)一步加強(qiáng)全方位的基礎(chǔ)條件構(gòu)建，有效降低人工智能應(yīng)用創(chuàng)新成本和門檻，吸引更多企業(yè)參與人工智能應(yīng)用研發(fā)。同時(shí)，更為完善的基礎(chǔ)設(shè)施也將助力產(chǎn)業(yè)深度設(shè)計(jì)和挖掘智能場(chǎng)景，推動(dòng)人工智能技術(shù)向更多場(chǎng)景輻射賦能。而在監(jiān)管方面，要同步完善基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與管理機(jī)制，鼓勵(lì)多方資金和主體參與。對(duì)于建設(shè)過(guò)程中面臨的行政審批等問(wèn)題，要開(kāi)設(shè)綠色通道，保障基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)。對(duì)具有高端技術(shù)需求的項(xiàng)目，要鼓勵(lì)具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的民營(yíng)企業(yè)參與建設(shè)，并給予相應(yīng)的投入回報(bào)。

4.推廣創(chuàng)新示范試點(diǎn)，推動(dòng)人工智能應(yīng)用和理念傳播

當(dāng)前的試點(diǎn)示范主要面向行業(yè)用戶，也只在一些專用場(chǎng)地開(kāi)展。但人工智能作為全域賦能技術(shù)，其創(chuàng)新的理念和邊界需要更廣泛的參與者來(lái)拓展。參考國(guó)際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)(International Consumer Electronics Show，簡(jiǎn)稱“CES”)，此類展會(huì)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的推廣和示范，在全球范圍內(nèi)有力推廣了消費(fèi)電子理念和市場(chǎng)，使得電子消費(fèi)類產(chǎn)品能夠不斷得到市場(chǎng)的支持和反饋，從而進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的良性循環(huán)。未來(lái)人工智能也需要在更大范圍內(nèi)，展示更加多元化的創(chuàng)新應(yīng)用，充分?jǐn)U大我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)內(nèi)和對(duì)外的影響力，強(qiáng)化企業(yè)間國(guó)際交流和合作，從而推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)在更大范圍內(nèi)得到市場(chǎng)認(rèn)可，持續(xù)吸引創(chuàng)新和投資，形成產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)。政府部門要加快形成和完善產(chǎn)業(yè)試點(diǎn)的推廣機(jī)制，使政府推動(dòng)與商業(yè)推廣形成共振[4]。在產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)設(shè)立示范區(qū)，引導(dǎo)企業(yè)參與創(chuàng)新，在更多領(lǐng)域探索發(fā)展空間。同時(shí)，鼓勵(lì)第三方和行業(yè)組織開(kāi)展長(zhǎng)期的行業(yè)交流和示范應(yīng)用推廣工作，形成全社會(huì)關(guān)注、全社會(huì)創(chuàng)新的發(fā)展新局面。