當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，人工智能成為加速新舊動能轉(zhuǎn)化的重要推動力，人工智能產(chǎn)業(yè)已成為我國新經(jīng)濟(jì)的重要增長點。那么，人工智能應(yīng)用背后的驅(qū)動力是什么？我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)有何優(yōu)勢？本期請中國工程院院士王恩東、中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克等專家詳細(xì)解讀。

近年來，人工智能發(fā)展速度很快，如果說十年前人工智能還是“草色遙看近卻無”，今天已經(jīng)“百花齊放春滿園”。

數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，算法創(chuàng)新的加速，以及計算能力的快速提升，讓人工智能在全球范圍內(nèi)迅速從一個學(xué)術(shù)熱點變成投資熱點、產(chǎn)業(yè)熱點。人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速上規(guī)模，市場需求也開始井噴。

人工智能能夠從數(shù)據(jù)當(dāng)中獲取信息和知識，相比以前的計算機技術(shù)的應(yīng)用來講，溢出效益更顯著，影響力也更大，所以，對于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、對于目前國家在推動的新舊動能轉(zhuǎn)換，人工智能要發(fā)揮越來越重要的作用，而計算力是推動產(chǎn)業(yè)人工智能化的主要動力。

人工智能計算力也是生產(chǎn)力

當(dāng)前，我們正在進(jìn)入智慧時代。在智慧時代，計算力就是生產(chǎn)力。生產(chǎn)力有幾個要素，勞動者、勞動工具、勞動對象。在計算力的發(fā)展過程中，已經(jīng)引發(fā)了幾次生產(chǎn)力變革，前幾次對于勞動資料、勞動工具的改變是主要的。進(jìn)入智慧時代，生產(chǎn)力的三要素都深受人工智能的影響，產(chǎn)生革命性的變革，但是和前幾次不同的是，人工智能技術(shù)會對勞動者本身有很大的影響，未來人工智能和人的混合智能會成為趨勢。

在十年前，全球最值錢的十個企業(yè)，絕大部分是一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，做能源、金融、通信，今天全球最值錢的公司基本是做互聯(lián)網(wǎng)人工智能相關(guān)的企業(yè)，像蘋果、谷歌，國內(nèi)的像阿里、騰訊等，這些企業(yè)一方面是全球規(guī)模最大的企業(yè)，同時，在計算力的消耗方面，他們也是全球最大的。在計算力方面的投資，是對企業(yè)的價值，尤其是未來發(fā)展?jié)摿υu估的依據(jù)。

國內(nèi)城市中，在計算力投資方面做得好的城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也排在前幾位，在新舊動能轉(zhuǎn)換也比其他城市快。從這個層面來講，計算力的投入，人工智能的投入，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會發(fā)展的作用，已經(jīng)越來越明顯了。

人工智能對于計算力的需求是指數(shù)級增長

近年來人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展很快，2011年谷歌大腦學(xué)會了認(rèn)識貓。到今天，圖像圖形識別，在認(rèn)知計算等方面發(fā)展都很快，在這個過程中計算力的提升發(fā)揮了重要作用。人工智能的興起，算法和數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了支撐，計算力、計算技術(shù)的創(chuàng)新起了更關(guān)鍵的作用。

在實際的應(yīng)用當(dāng)中，相比云計算和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無止境的。傳統(tǒng)的計算，像事務(wù)處理，對于計算力需求不是很大，因為應(yīng)用規(guī)模和場景有限。

進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的時候，人工智能對于計算力的需求不是線性的增長，而是指數(shù)級的增長，從2012年到現(xiàn)在，每三個半月，用于人工智能計算的計算量會翻一倍。

從2012年到現(xiàn)在，人工智能計算的能力增長了30萬倍，同時期的芯片性能提高了30倍左右，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律。所以，計算力的提升，對于體系結(jié)構(gòu)也提出了挑戰(zhàn)，在半導(dǎo)體技術(shù)逐步接近極限的情況下，計算機發(fā)展迎來了體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的黃金期，計算力的提升更多是通過體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新來滿足的。

人工智能一個最大的挑戰(zhàn)是識別度不高，準(zhǔn)確度不高，提高準(zhǔn)確度就要提高模型的規(guī)模和精細(xì)度，提高線下訓(xùn)練的頻次，這需要更強的計算力提升，準(zhǔn)確度也是算出來的，比如大型互聯(lián)網(wǎng)公司或者明星人工智能創(chuàng)業(yè)公司，他們有能力部署規(guī)模比較大的人工智能計算平臺，算法的模型已經(jīng)達(dá)到千億參數(shù)，萬億的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模，這些公司在人工智能的訓(xùn)練方面處于領(lǐng)先位置。他們訓(xùn)練出來的算法，處于領(lǐng)先位置。

在投資方面，用戶在人工智能領(lǐng)域的資金有50%以上也是投在了這些方面，這幾年英偉達(dá)發(fā)展很快，因為他們做GPU有很強的優(yōu)勢。

人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)品在中國未來五年的復(fù)合增長率超過33%，這個增長速度是普通的IT基礎(chǔ)設(shè)施投資的三倍還多，現(xiàn)在像阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在開發(fā)人工智能芯片，也出現(xiàn)了寒武紀(jì)等開發(fā)專用人工智能芯片的公司。隨著計算需求的增長，會有越來越多的新的架構(gòu)、芯片和其他技術(shù)出現(xiàn)。

產(chǎn)業(yè)人工智能化需要解決生態(tài)問題

人工智能正在從人工智能本身的產(chǎn)業(yè)化向各個產(chǎn)業(yè)的人工智能化發(fā)展，也就是從人工智能產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)人工智能化發(fā)展。

前幾年，人工智能發(fā)展的主體基本上是大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，再加上人工智能的創(chuàng)業(yè)公司，像BAT等?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)都是自己使用，用來升級原來的業(yè)務(wù)或者推出新的運營業(yè)務(wù)，像天貓購物的智能推薦。

人工智能創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)算法、做訓(xùn)練后，更多的還是要向投資者證明，需要投入更多的錢。在這個過程當(dāng)中，還是以投入人工智能本身的產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主。這幾年這個過程在悄然變化，看起來不是很快，但是已經(jīng)在發(fā)生了。

這些變化老百姓在生活中也經(jīng)常會體會到，比如現(xiàn)在去銀行辦業(yè)務(wù)，面對的是智能終端設(shè)備而不是人工。現(xiàn)在電信運營商、大型企業(yè)的熱線服務(wù)，在接電話處理業(yè)務(wù)的已經(jīng)不再是人工，而是一個智能系統(tǒng)。這些變化使很多企業(yè)都認(rèn)識到了人工智能帶來的巨大潛力。

要發(fā)展人工智能，讓人工智能進(jìn)入各個傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，不能僅僅靠技術(shù)本身，生態(tài)的作用會越來越重要。技術(shù)要產(chǎn)業(yè)化，生態(tài)的作用巨大。中國的人工智能投資已經(jīng)跟美國相當(dāng)，但在核心技術(shù)的投入和面向應(yīng)用的深度研究還有待加強。

國內(nèi)很多人工智能的應(yīng)用，都是單點單技術(shù)的應(yīng)用，像人臉識別、考勤打卡，交通監(jiān)控管理，這些方面應(yīng)用比較多。

應(yīng)用是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸，也是最大的機會，要從根本上解決應(yīng)用的問題，要建立開放融合的人工智能生態(tài)，從底層硬件到上層應(yīng)用軟件，產(chǎn)業(yè)的上、中、下游要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求，向終端用戶提供整體解決方案，才能讓人工智能用起來，用好它。

整體來講，無論是人工智能產(chǎn)業(yè)化，還是產(chǎn)業(yè)人工智能化，未來的發(fā)展空間巨大，需要社會各界共同投入。人工智能仍然是黑科技，在很多領(lǐng)域的應(yīng)用都剛剛開始，未來的發(fā)展空間非常大，產(chǎn)業(yè)規(guī)模相當(dāng)可觀。