人工智能已成為社會最為關注的概念之一。***總理在第十二屆夏季達沃斯論壇開幕式致辭中，在提及“在新產(chǎn)業(yè)革命中壯大世界經(jīng)濟發(fā)展新動能，就要力促融通創(chuàng)新和發(fā)展”時，再次重點點出“人工智能”。

　　認為，近年來我國人工智能在技術、應用等產(chǎn)業(yè)各個領域?qū)崿F(xiàn)快速進步的同時，其發(fā)展環(huán)境也持續(xù)優(yōu)化，為未來人工智能的大進步、大發(fā)展，以及與實體經(jīng)濟的融合進一步夯實基礎。

　　我國人工智能發(fā)展迅速

　　宏觀環(huán)境進一步優(yōu)化。近年來，我國在國家層面密集出臺一系列政策措施助推人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2017年，人工智能先后出現(xiàn)在政府工作報告和黨的十九大報告中，“人工智能2.0”納入“科技創(chuàng)新2030—重大項目”。國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》確立“三步走”目標，從國家層面對人工智能產(chǎn)業(yè)進行了頂層設計，為人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展奠定了基礎。工信部發(fā)布《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》，提出實施培育智能產(chǎn)品、突破核心基礎、深化發(fā)展智能制造、構建支撐體系等四項重大任務和加強組織實施、加大支持力度、鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、加快人才培養(yǎng)、優(yōu)化發(fā)展環(huán)境等五方面保障措施。

　　先進地區(qū)持續(xù)性發(fā)力。政策方面，北京中關村、上海、武漢、浙江、安徽等省市紛紛發(fā)布人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃?？傮w來看，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發(fā)酵，我國已經(jīng)進入AI產(chǎn)業(yè)的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。產(chǎn)業(yè)集聚方面，2017年我國人工智能企業(yè)主要分布在北上廣三地，北京遠超其他地區(qū)。此外，浙江、江蘇兩地人工智能企業(yè)也較多。

　　技術創(chuàng)新與應用加速。我國人工智能總體處于爆發(fā)增長階段，新技術迅猛發(fā)展，算法和算理的突破為技術創(chuàng)新奠定了良好的基礎。2017年，人工智能芯片、計算機視覺、語音識別等技術的持續(xù)創(chuàng)新成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展引擎。從國內(nèi)人工智能企業(yè)來看，有高達42%的企業(yè)應用計算機視覺相關技術，其次是語音和自然語言處理，兩者占比總和43%。在目標市場行業(yè)中，人工智能+企業(yè)（融合醫(yī)療、金融、教育和安防等領域）總計占比40%，位居第一；其次是智能機器人行業(yè)、智能駕駛和無人機。與國外相比，國內(nèi)企業(yè)更多關注人工智能應用環(huán)節(jié)。

　　創(chuàng)新火熱度保持旺盛。近年來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模保持穩(wěn)步增長，投融資更為理性，新增企業(yè)數(shù)量趨緩。目前，我國人工智能投融資額占全球總量的近35%，達到635億元。其中，計算機視覺與圖像、自然語言處理和自動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。此外，北京、廣東、上海、浙江、江蘇和四川等省市的投融資基礎相對較好，是資本最為聚集的地區(qū)。

　　人工智能發(fā)展需要關注的四個重點問題

　　一是底層技術基礎差，長遠競爭力受限。我國人工智能產(chǎn)業(yè)重應用技術、輕基礎理論，底層技術積累薄弱，存在“頭重腳輕”的結(jié)構不均衡問題。基層技術積累薄弱使人工智能核心環(huán)節(jié)受制于人，阻礙人工智能領域重大科技創(chuàng)新，不利于國內(nèi)企業(yè)參與國際競爭，并使國民經(jīng)濟和國家安全存在遠期隱憂。

　　從技術角度，國內(nèi)在基礎元器件、底層算法和理論研究等方面與國際水平差距較大，缺乏重大原創(chuàng)科技成果。從資本角度，國內(nèi)人工智能領域投融資主要集中于應用技術領域，芯片領域的累計融資額僅占人工智能產(chǎn)業(yè)總?cè)谫Y額的2.1%。，而美國該比例達31.5%。從企業(yè)分布角度，國內(nèi)人工智能芯片企業(yè)多為規(guī)模較小的初創(chuàng)企業(yè)，難以滿足芯片領域技術和資金門檻極高的要求，而美國芯片領域則不乏谷歌、英特爾、IBM、高通、英偉達等科技巨頭。

　　二是應用路徑不明朗，商業(yè)價值兌現(xiàn)難。我國人工智能產(chǎn)業(yè)處于早期發(fā)展階段，商業(yè)化應用路徑尚不明確，商業(yè)落地的痛點突出，與當前不斷高漲的關注度形成鮮明對比，形成“雷聲大雨點小”的現(xiàn)象，近期的實際商業(yè)價值變現(xiàn)難度較大。

　　從應用對象角度，人工智能產(chǎn)業(yè)與外界缺乏深入有效的信息交流與資源對接渠道，傳統(tǒng)行業(yè)和個人對人工智能的發(fā)展脈絡、技術效能和應用模式等缺乏清晰認識。從應用環(huán)境角度，人工智能在推廣應用時，面臨資質(zhì)、數(shù)據(jù)、標準、安全評估等行業(yè)準入壁壘。部分行業(yè)存在顯著的數(shù)據(jù)壁壘，人工智能在數(shù)據(jù)接口標準、技術評價指標、安全評估管控等方面存在缺失，阻礙其在其他行業(yè)及個人消費領域中的推廣應用。

　　三是發(fā)展氛圍顯浮躁，面臨同質(zhì)化風險。人工智能概念火熱，但企業(yè)和政府對產(chǎn)業(yè)發(fā)展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兌現(xiàn)人工智能的近期商業(yè)價值。產(chǎn)業(yè)發(fā)展氛圍略顯浮躁，面臨同質(zhì)化、碎片化風險，可能延長人工智能商業(yè)價值的兌現(xiàn)周期，并加劇產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的周期性波動幅度。

　　從企業(yè)角度，存在大小企業(yè)一擁而上、炒作概念，以及一些企業(yè)急于商業(yè)價值變現(xiàn)的現(xiàn)象，云計算、大數(shù)據(jù)企業(yè)紛紛改換門庭，產(chǎn)業(yè)魚目混珠，企業(yè)技術水平參差不齊。同時，企業(yè)面臨政府、資本、同業(yè)及輿論的多重壓力，在主營方向、技術研發(fā)方面缺乏定力，技術、產(chǎn)品普遍趨同。從政府角度，地方政府雖然有熱情但缺乏深刻理解，仍慣用傳統(tǒng)招商引資模式，重引進、輕培育，在產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育、配套資源對接、業(yè)務市場開拓、公共平臺建設等方面缺乏經(jīng)驗和耐心。部分省市已發(fā)布的人工智能發(fā)展規(guī)劃缺乏實質(zhì)內(nèi)容和可操作性，規(guī)劃的實際效果和扶持政策的可持續(xù)性存疑。

　　四是專業(yè)人才不充足，產(chǎn)業(yè)發(fā)展受牽制。人工智能是新興產(chǎn)業(yè)，技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，專業(yè)技術人才，以及兼顧人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界人才不充足，限制了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及與實體經(jīng)濟的深度融合發(fā)展。

　　從人才數(shù)量和質(zhì)量角度，我國人工智能領域?qū)I(yè)技術人才數(shù)量不充足、經(jīng)驗不豐富。據(jù)LinkedIn數(shù)據(jù)，我國從業(yè)經(jīng)驗10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美國的這一比例則超過70%。從人才分布角度，我國人工智能領域人才分布不均勻，主要集中于應用層。據(jù)統(tǒng)計，我國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數(shù)量占比分別為3.3%、34.9%和61.8%，基礎層人才比例嚴重偏低，不利于底層基礎理論研究及重大科技創(chuàng)新。從人才培養(yǎng)角度，我國高校人工智能領域的學科建設、人才培養(yǎng)相對滯后。目前，國內(nèi)開設人工智能專業(yè)的高校數(shù)量較少、時間較短，學科實力不強。此外，國內(nèi)缺乏人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行業(yè)的應用推廣。

　　我國人工智能發(fā)展展望

　　認知性應用將成為亮點。芯片和算法的優(yōu)化將進一步提升計算機視覺和語音識別的應用成熟度。人臉識別將成為計算機視覺技術的競爭熱點，格靈深瞳等創(chuàng)新企業(yè)有望在動態(tài)視覺檢測中取得關鍵突破?？拼笥嶏w等國內(nèi)語音識別技術商將利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢，推動語音識別技術平臺化，進一步提升多場景下的語言識別準確率。人工智能技術可能迎來新的質(zhì)變契機，淺層次感知應用將與更高水平的認知智能融合發(fā)展，能夠在邏輯判斷基礎上實現(xiàn)認知推理、情感互動、輔助性決策的認知性應用將成為業(yè)界亮點。

　　行業(yè)資源整合持續(xù)推進。預計2018年，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將延續(xù)穩(wěn)步增長態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計將超過230億元，投融資事件數(shù)量將相對減少，但單筆金額增大，基礎層企業(yè)將通過技術創(chuàng)新擴大規(guī)模，技術層和應用層企業(yè)數(shù)量將保持穩(wěn)步增長。國內(nèi)平臺層面資源將加速整合，大企業(yè)將通過投資并購迅速獲得相應細分領域中的前沿核心技術，降低研發(fā)失敗的風險，在行業(yè)資源整合中發(fā)揮越來越重要的作用。

　　與實體經(jīng)濟融合將加速。新一代人工智能技術將與實體經(jīng)濟持續(xù)滲透融合，為零售、交通、醫(yī)療、制造業(yè)、金融等產(chǎn)業(yè)帶來提效降費、轉(zhuǎn)型升級的實際效能。無人商店、無人送貨車、病例細胞篩查、數(shù)字孿生、智慧工廠、3D打印、智能投顧等新產(chǎn)品、新服務將大量涌現(xiàn)，從而加速培育產(chǎn)業(yè)新動能，開拓實體經(jīng)濟新增長點，有力推動我國經(jīng)濟結(jié)構優(yōu)化升級。

　　資本支持方向趨向集中。預計2018年，國內(nèi)人工智能領域的投融資總量穩(wěn)中有增，資本將更多聚集在應用層細分領域的龍頭企業(yè)，投資事件數(shù)量將減少，單筆投融資數(shù)目將增大，馬太效應將日益凸顯。投資焦點將從應用層逐步下移，AI芯片等基礎層和深度學習算法應用等技術層將獲得資本市場的更大關注，投融資層次將更為豐富。
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