人工智能的挑戰(zhàn)分析

1、發(fā)展態(tài)勢

2019年Gartner新興技術成熟度曲線顯示，未來5-10年人工智能將是影響社會、民生、商業(yè)、產業(yè)的重要技術。

目前，人工智能對城市發(fā)展的影響已初步呈現出以下樂觀態(tài)勢：

（一）人工智能在城市中的應用正向縱深和廣域兩個維度發(fā)展，逐步滲透各細分領域，覆蓋實體經濟和金融等諸領域。

（二）互聯網、電信運營商、基礎設施、金融等巨頭的涌入正在快速推動我國人工智能城市發(fā)展。

（三）面向人工智能城市提供產品和服務的中小企業(yè)數量大幅增加，所形成的產業(yè)規(guī)模急劇擴大，成為產業(yè)發(fā)展中不可忽視的中堅力量，人工智能城市正成為中小企業(yè)發(fā)展的重要載體

（四）國家政策對人工智能城市給予重大傾斜，各級各地政府財政加大對人工智能與新型智慧城市的投資，為人工智能城市的健康可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

（五）人工智能城市與區(qū)塊鏈的結合正進一步豐富和完善新型智慧城市的內涵，助推“深度城市價值互聯網”的加速形成。

2、發(fā)展趨勢研判

隨著中國新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略及城市化進程的加速推進，經濟社會發(fā)展對人工智能城市的需求將越發(fā)迫切，人工智能對城市發(fā)展的拉動效應將越發(fā)明顯，中國城市化進程中的“AI+”也將成為新常態(tài)。本文綜合以上多方面的調研分析數據及實證研究，預測我國未來人工智能城市的發(fā)展趨勢如下：

（一）“人工智能城市”將是未來智慧城市的新形態(tài)，是城市轉型升級的新載體。

在互聯網時代，“互聯網+”的出現給城市發(fā)展帶來了重大影響，在“互聯網+”基礎之上，伴隨著國家戰(zhàn)略的推進及人工智能科學技術自身的發(fā)展，“人工智能+”將成為影響新經濟、新業(yè)態(tài)、新型智慧城市的重要基礎性因素，越來越多的城市細分行業(yè)領域開始積極擁抱人工智能，用“人工智能+”助力城市向深度智能化方向發(fā)展，同時我國的智能經濟形態(tài)也正在加速形成，“人工智能城市”必將成為全國各級各類城市轉型升級的絕佳選擇。

（二） “人工智能+城市”將培育一批新業(yè)態(tài)，各細分領域將成為獨角獸企業(yè)的聚集地。

“人工智能+城市”作為現代經濟體系中的重要形態(tài)，其催生的新經濟業(yè)態(tài)已經開始萌芽，越來越多的企業(yè)開始投入這片藍海，已經初步形成大、中、小企業(yè)協同創(chuàng)新的格局。“人工智能+城市”產業(yè)吸納了數量眾多的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司，各細分領域在短短幾年內便已涌現出大批的獨角獸企業(yè)。這些企業(yè)已具備成熟的行業(yè)經驗、專業(yè)的團隊配置、卓越的技術能力、健康的資金流等，受到資本方的高度認可。“人工智能+城市”作為極具發(fā)展?jié)摿Φ漠a業(yè)，將繼續(xù)成為獨角獸的誕生地、培育地、聚集地，在造就一批服務于城市的人工智能獨角獸企業(yè)的同時自然培育出一批具有智能基因的新業(yè)態(tài)。

（三）基礎創(chuàng)新、人才培養(yǎng)將成為支撐中國人工智能城市向縱深發(fā)展的重要因素。

從目前來看，雖然相關研究表明中國的人工智能學術成果占全球一半以上，中國的智慧城市市場容量全球最大，但總的來看，中國在人工智能技術的原始創(chuàng)新以及應用集成創(chuàng)新方面仍落后于全球一流水平。中國正在集各方力量培養(yǎng)人工智能和智慧城市方面的專業(yè)人才，已在數量積累和規(guī)模拓展上有具備一定優(yōu)勢，在部分細分領域也已取得世界領先成果，相關研究投入正在不斷加大，但整體上的人才儲備、技術積累與我國城市發(fā)展的需求之間仍存在很大差距，如果不能在未來的發(fā)展中及時跟進解決，這將成為制約我國人工智能城市發(fā)展的重要因素。

（四）人工智能城市的全面發(fā)展需要深度跨界融合與集成創(chuàng)新。

人工智能城市是綜合了人工智能和城市兩大領域的產物，本身具有交叉創(chuàng)新的基因，因此只有通過深度的跨界融合才能真正做好。一方面需要智慧城市行業(yè)領域知識經驗的投入，另一方面則需要人工智能專業(yè)領域知識經驗的投入。未來更需要的是：針對智慧城市實際問題的解決，即以問題為導向，推進專用人工智能向通用人工智能、綜合人工智能發(fā)展演進，通過集成創(chuàng)新不斷推動人工智能城市向更高層次發(fā)展。

（五）人工智能+智慧城市垂直領域市場進入空間巨大。

從前面的調研分析可清晰的看到，人工智能在智慧城市各垂直領域的應用總體上尚處于起步階段，很多技術落地場景的嘗試尚處于探索時期，但其表現出的資金吸納能力、價值再造優(yōu)勢等均具有良好的發(fā)展勢頭。另一方面，人工智能+智慧城市垂直領域的應用已普遍被公眾接受，并受到重點關注和支持，這為市場的進一步擴大奠定了堅實的基礎。

人工智能建立在芯片、傳感器、物聯網、大數據、云計算、智能計算基礎之上，因此未來人工智能城市的核心競爭力將體現在：（1）以人工智能為牽引力的新一代信息技術和新一代智能制造的融合創(chuàng)新，以及在智慧城市中的應用;（2）人工智能城市產業(yè)鏈及產業(yè)生態(tài)構建;（3）人工智能產業(yè)與智慧城市、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的有機融合。目前，AI算法、芯片及相關傳感器是人工智能城市產業(yè)鏈的奠基性技術和核心要素，但恰恰是產業(yè)生態(tài)中的短板。中國的傳感器技術相比世界先進水平仍相對落后，溫度、濕度、聲音、味覺、嗅覺、觸覺、視覺等人工智能核心傳感器的原始性創(chuàng)新、研發(fā)及應用仍有較長的路要走。AI核心算法方面，國外研究機構仍占據和引領世界研究前沿，我國仍處在應用梯隊行列，在算法原始創(chuàng)新方面幾乎是一片空白，我們僅在AI理論和技術應用方面取得了不錯成績。因此，未來以下幾方面會是市場剛需，具有巨大發(fā)展?jié)撡|：（1）AI基礎層的原始技術創(chuàng)新;（2）過去若干年城市大數據發(fā)展同時帶來的行業(yè)痛點的改進策略;（3）AI在更加精準城市場景中構建的具有高附加值的價值互聯網。

3、挑戰(zhàn)分析

建國至今近七十年，尤其是改革開放近四十年來，中國城市迅速崛起，在新型智慧城市建設取得重大成效的同時，應深刻意識到，中國新型智慧城市發(fā)展進程中仍存在區(qū)域發(fā)展不均衡、城市規(guī)劃不合理、產業(yè)結構不協調、智能化程度不高等問題。相較發(fā)達國家80%的城鎮(zhèn)化率水平，中國目前58.52%的城鎮(zhèn)化率與之尚有較大差距。而這些問題，正是時代賦予我們的責任和機遇。

當前中國新型智慧城市的發(fā)展存在四大戰(zhàn)略性弊端：一是在世界格局中，中國的城市化明顯滯后于發(fā)達地區(qū);二是中國的新型智慧城市建設進程中，城市化和工業(yè)化的有效協同與平衡仍做的不夠理想;三是中國的新型智慧城市在高速發(fā)展的先期往往注重的是規(guī)模而忽視了深度，付出了資源和環(huán)境代價，呈現出粗放式生產的非集約化;四是中國新型智慧城市的“智能+”尚未真正被提上日程。

“人工智能+城市”的行業(yè)痛點廣泛而深刻的存在，這也是本行業(yè)進一步發(fā)展面臨的問題與挑戰(zhàn)，總結如下：

（一） AI落地城市應用的協作鏈復雜，缺乏有效的管控方法。

AI落地應用到城市場景，至少需要從AI產品研發(fā)開始著手，涉及的上下游產業(yè)鏈至少包括：軟硬件供應商、研發(fā)單位、檢測認證單位、設備供應商、系統(tǒng)集成商、施工監(jiān)理方、運營管理方、政府主管部門、投資方。因此，精準的定位一款AI產品，且成功研發(fā)應用到智慧城市領域，并不是十分簡單，任何一個關鍵環(huán)節(jié)出現問題都有可能造成項目失敗。目前，這個領域可落地的風險防控及流程管控方法還有待探索，區(qū)塊鏈的出現雖然可以部分的解決問題，但融入行業(yè)尚有一段很長的路要走。

（二）企業(yè)AI新項目投入帶來不確定性，能夠削弱不確定性、有效進行風險控制與預測的商業(yè)模式尚未建立。

新領域總是存在諸多的不確定性，對于AI城市這個新領域，由于其技術門檻高、應用場景復雜，更是增加了其不確定性。無論是互聯網巨頭企業(yè)、實力雄厚的國企，還是數量巨大的中小企業(yè)，都面臨著同樣的如何應對這種新項目不確定性問題。廣大中小企業(yè)的經濟實力、人才引進能力、技術創(chuàng)新能力有限，很難負擔起因人工智能新項目投入帶來的成本增加，特別是在項目產生的提升效果及產生的效益不確定的情況下，這種投入、成本、收益之間的平衡就更加變得不好掌控。這些不確定性實質上會影響AI融入智慧城市領域的速度和質量，繼而會影響行業(yè)發(fā)展速度和質量。

（三）城市大數據發(fā)展帶來的新問題尚未很好解決，城市AI如何不受其影響尚無明確答案。

經過十余年發(fā)展，智慧城市大數據行業(yè)取得了驕人的成就，有效的推進了城市信息化、數字化革命，但同時也暴露出新的問題，具體來講有：數據量龐大后引發(fā)存儲、維護、處理成本增大;由于數據采集階段沒能很好的進行數據專業(yè)化篩選和清洗，造成數據大而不精，挖掘有效信息困難;大數據安全存在巨大隱患;大數據過度透明化對數據連接方的隱私造成威脅。城市AI以城市大數據為基礎，AI能否有效避免大數據新問題帶來的連帶負面效應，目前尚無很好的辦法。