從ChatGPT淺談人工智能領(lǐng)域新基建的重要性

　　1/ ChatGPT火爆出圈，人工智能領(lǐng)域新基建具有重要性和必要性

　　人工智能是新基建的七大核心領(lǐng)域之一。近期ChatGPT的火爆出圈，再次引發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)展的廣泛關(guān)注。

　　這是一款由人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI發(fā)布的人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具。它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言，進(jìn)行對(duì)話、聊天互動(dòng)。甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、寫代碼、寫論文等各種任務(wù)。

　　ChatGPT，有可能是利用人工智能生成內(nèi)容技術(shù)進(jìn)展的一大里程碑，開啟人們利用人工智能技術(shù)的新時(shí)代。過去數(shù)年，互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容生產(chǎn)模式歷經(jīng)多次變革：首先是專業(yè)生成內(nèi)容（Professional Generated Content，PGC），再是到用戶生成內(nèi)容（User Generated Content，UGC）?，F(xiàn)在是進(jìn)入到利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成內(nèi)容時(shí)代（Artificial Intelligence Generated Content，即AIGC）。

　　AIGC，正在拓展數(shù)字時(shí)代下的創(chuàng)造力極限，為內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域帶來巨大變革，對(duì)于內(nèi)容生產(chǎn)、極限工作的完成有著極大的意義。

　　比如在內(nèi)容生產(chǎn)上，AIGC自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，讓內(nèi)容生產(chǎn)變得高效容易，富有個(gè)性，它可以創(chuàng)建文本、音頻、圖像、視頻、3D 模型，逐漸成為內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)作的重要力量。通過利用AI技術(shù)，AIGC能在大數(shù)據(jù)幫助下提升創(chuàng)作效率，突破創(chuàng)作內(nèi)容和創(chuàng)作量上限。

　　人工智能，一方面帶動(dòng)了新一輪產(chǎn)業(yè)變革，各行各業(yè)利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，帶動(dòng)數(shù)萬億規(guī)模的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。另一方面，人工智能還可以創(chuàng)造出新的需求和新的增長(zhǎng)點(diǎn)，比如內(nèi)容創(chuàng)作、比如自動(dòng)駕駛，都將是人工智能時(shí)代下新型應(yīng)用場(chǎng)景。

　　未來人工智能的發(fā)展過程將是非線性的，潛力是超乎想象的。ChatGPT的推出，可能使得搜索引擎、內(nèi)容創(chuàng)作、文案撰寫、法律咨詢等行業(yè)面臨挑戰(zhàn)，而智能駕駛、人工智能搜索、AI內(nèi)容創(chuàng)作等行業(yè)可能迎來增長(zhǎng)空間。

　　工業(yè)革命的歷史表明，不論機(jī)械技術(shù)、電力技術(shù)和信息技術(shù)，都可以極大地促進(jìn)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化，具有很強(qiáng)的通用性，人工智能技術(shù)作為第四次產(chǎn)業(yè)革命的代表，同樣具有類似的特征，應(yīng)用潛力巨大。

　　國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》表明，到2025年，我國(guó)人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平，人工智能成為帶動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，智能社?huì)建設(shè)取得積極進(jìn)展，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元，到2030年，我國(guó)人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

　　人工智能是新一輪科技競(jìng)賽的制高點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)家安全均至關(guān)重要。人工智能將為國(guó)家發(fā)展打造競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)、注入增長(zhǎng)新動(dòng)能。

　　未來，需要在人才培養(yǎng)、智能基礎(chǔ)設(shè)施和道德規(guī)范上進(jìn)行強(qiáng)化，深化智能，推動(dòng)人工智能技術(shù)變革，抓住智能時(shí)代的變革機(jī)遇。

　　2/ 人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“新電能”，賦能各行業(yè)領(lǐng)域

　　人工智能的新基建是一項(xiàng)系統(tǒng)化工程，既包括網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等硬件設(shè)施，又涵蓋數(shù)據(jù)算法、開源平臺(tái)等軟實(shí)力領(lǐng)域，還需要對(duì)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域智能化賦能，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用成果落地。

　　人工智能是自機(jī)械技術(shù)、電力技術(shù)、信息技術(shù)變革后的第四次工業(yè)革命核心領(lǐng)域之一，將推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

　　自18世紀(jì)以來，人類社會(huì)共發(fā)生過三次大型的技術(shù)革命，分別是蒸汽機(jī)革命、電力革命和信息互聯(lián)網(wǎng)革命。每一次的技術(shù)革命均伴隨著相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，理論知識(shí)又在實(shí)際運(yùn)用中得到完善，“技術(shù)突破-知識(shí)學(xué)科進(jìn)步”形成良性循環(huán)，并且成為后續(xù)其他的技術(shù)發(fā)展的支撐，對(duì)社會(huì)的影響力也將隨之增強(qiáng)。

　　得益于互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的數(shù)據(jù)積累，半導(dǎo)體行業(yè)設(shè)計(jì)、制程進(jìn)步和芯片運(yùn)算能力提升，深度學(xué)習(xí)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來的計(jì)算機(jī)視覺、語音技術(shù)、自然語言處理技術(shù)應(yīng)用更精準(zhǔn)，人工智能是第四次技術(shù)革命中的重要技術(shù)，如同人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際權(quán)威學(xué)者吳恩達(dá)所說，“人工智能是新電能，正改變醫(yī)療、交通、娛樂、制造業(yè)等主要行業(yè)，豐富充實(shí)著無數(shù)人的生活”。

　　通過與諸多垂直領(lǐng)域應(yīng)用相結(jié)合，人工智能新基建不斷為行業(yè)產(chǎn)業(yè)降本增效，不斷的創(chuàng)造出新需求、新商業(yè)模式和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

　　自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出人工智能以來，人工智能已經(jīng)發(fā)展了多年。一般認(rèn)為，計(jì)算機(jī)需要通過不斷地自我學(xué)習(xí)、擴(kuò)充知識(shí)庫，進(jìn)而掌握人類擁有的“畫畫、唱歌、讀書、設(shè)計(jì)”等眾多技能，便是“智能”的表現(xiàn)。

　　人工智能可以理解為用機(jī)器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機(jī)器達(dá)到甚至超越人類的智能，即人工智能需具備類人的感知、思考和決策能力。

　　人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層快速發(fā)展，諸多應(yīng)用已經(jīng)深入日常生活。基礎(chǔ)層包括硬件、算法和海量數(shù)據(jù)三部分，其中硬件的核心是具備高運(yùn)算能力的芯片，例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等，算法的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)、淺層學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

　　人工智能新基建企業(yè)逐漸完善掌握海量數(shù)據(jù)、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)核心算法，并向高運(yùn)算力芯片等核心硬件環(huán)節(jié)突破發(fā)展。

　　人工智能時(shí)代，更多不規(guī)則、非線性、復(fù)雜場(chǎng)景大數(shù)據(jù)運(yùn)算對(duì)軟硬件整合提出了新要求，芯片和算法的關(guān)系逐步走向相互定制融合。在此背景下，致力于人工智能新基建的企業(yè)開啟“涉芯”、“造芯”成為未來發(fā)展的必然。

　　在技術(shù)層，計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、語音交互、自然語言處理等技術(shù)不斷取得重大落地應(yīng)用。比如計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割技術(shù)，廣泛地在自動(dòng)駕駛中使用。

　　人工智能語義分割技術(shù)可以精細(xì)到為單個(gè)像素分配類別，以識(shí)別理解區(qū)分人、車、道路、背景等多任務(wù)場(chǎng)景。比如隨著計(jì)算機(jī)視覺、語音合成等人工智能技術(shù)“基礎(chǔ)設(shè)施”的發(fā)展，具有“思考學(xué)習(xí)”能力，外形、動(dòng)作、表情逼真，語調(diào)、語氣、說話風(fēng)格自然流暢，對(duì)話內(nèi)容及時(shí)反應(yīng)的“虛擬數(shù)字人”逐步得到商用發(fā)展。

　　在平臺(tái)層，相關(guān)企業(yè)逐步搭建了中國(guó)人自主研發(fā)的基礎(chǔ)開源框架，不斷推進(jìn)產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、技術(shù)開放平臺(tái)建設(shè)。

　　通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前主流人工智能相關(guān)企業(yè)多采用“平臺(tái)+賽道場(chǎng)景”的戰(zhàn)略架構(gòu)，“平臺(tái)算法-場(chǎng)景數(shù)據(jù)”形成持續(xù)閉環(huán)迭代。

　　積極構(gòu)建自主研發(fā)的 AI開放平臺(tái)，一是為海量的智能硬件、軟件開發(fā)者、用戶提供AI開發(fā)能力和解決方案，好的深度學(xué)習(xí)框架平臺(tái)，推動(dòng)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化，進(jìn)入人工智能工業(yè)大生產(chǎn)階段。

　　二是開放平臺(tái)賦能各行各業(yè)，好的平臺(tái)框架，可以驅(qū)動(dòng)AI普惠，對(duì)各行業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程起到積極推動(dòng)作用。

　　應(yīng)用層，人工智能新基建企業(yè)為多行業(yè)、多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)賦能，人工智能+家居、工業(yè)制造、機(jī)器人、醫(yī)療、教育、汽車出行、司法等多個(gè)關(guān)鍵核心領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景數(shù)字資產(chǎn)沉淀，深化各行業(yè)全流程體系變革。

　　例如在教育領(lǐng)域，通過人工智能提供軟硬件一體化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)教育領(lǐng)域的人工智能新基建變革。把課前、課中、課后需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容數(shù)字化，形成老師、學(xué)生的個(gè)人數(shù)字化資產(chǎn)。

　　通過機(jī)器識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)翻譯、自動(dòng)閱卷，通過智慧教育試點(diǎn)進(jìn)行分層作業(yè)、個(gè)性化作業(yè)，推動(dòng)了教育領(lǐng)域效率優(yōu)化和全流程變革。

　　盡管與科幻小說和電影里對(duì)人工智能的構(gòu)想有較大差距，但人工智能產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)普遍存在我們現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中，人工智能的發(fā)展已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出早期構(gòu)想，政府、企業(yè)、非營(yíng)利機(jī)構(gòu)都在積極擁抱這項(xiàng)技術(shù)。

　　從家庭智能音箱到多語言實(shí)時(shí)互動(dòng)，從智慧城市安防到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，人工智能新基建的發(fā)展已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出想象。未來，人工智能產(chǎn)品和服務(wù)將更加深化發(fā)展，普惠到各行業(yè)領(lǐng)域，為我們提供更加便捷美好的生活服務(wù)。

　　3/ 從“+人工智能”走向“人工智能+”

　　人工智能已經(jīng)在眾多垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，目前較為成熟的領(lǐng)域包括家居、金融、交通、醫(yī)療等。通過與諸多垂直領(lǐng)域相結(jié)合，人工智能技術(shù)可以通過兩方面進(jìn)行產(chǎn)業(yè)賦能：一是可以直接提高各行業(yè)的生產(chǎn)效率、降本增效，實(shí)現(xiàn)“行業(yè)+人工智能”，二是可以創(chuàng)造出新的需求和新的增長(zhǎng)點(diǎn)，即“人工智能+各個(gè)領(lǐng)域”。

　　“+人工智能”，可以幫助各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)快速高效處理數(shù)據(jù)，同時(shí)兼顧普通和長(zhǎng)尾用戶，提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)降本增效。

　　比如在金融領(lǐng)域，目前人工智能主要用于風(fēng)控、支付、理賠、投顧等方面，其中智能投顧應(yīng)用最為成熟。

　　智能投顧在2008年誕生于美國(guó)，由于專業(yè)素養(yǎng)和人工服務(wù)性質(zhì)，美國(guó)各大金融機(jī)構(gòu)的投顧門檻較高，平均投資門檻約5萬美元，平均管理費(fèi)用為所管理資產(chǎn)規(guī)模的1.35%，服務(wù)對(duì)象主要為中高資產(chǎn)階級(jí)。

　　但隨著千禧一代的成長(zhǎng)、傳統(tǒng)投顧用戶逐漸飽和，金融機(jī)構(gòu)對(duì)如何爭(zhēng)取這群長(zhǎng)尾用戶的需求日益提高。

　　人工智能通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)算法分析，結(jié)合用戶提供的風(fēng)險(xiǎn)承受水平、收益目標(biāo)、市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)，進(jìn)行個(gè)性化定制服務(wù)。

　　對(duì)比人工服務(wù)，智能投顧投資門檻最低至500美元、管理費(fèi)率約0.02%-1%。目前，國(guó)內(nèi)主流金融機(jī)構(gòu)也推出智能投顧產(chǎn)品，加強(qiáng)研發(fā)具備智能功能的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　再比如在電力領(lǐng)域，電網(wǎng)公司可以利用人工智能技術(shù)建設(shè)模型庫、樣本庫，構(gòu)建運(yùn)行環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境的智能基礎(chǔ)設(shè)施，搭建起模型和平臺(tái)。

　　在巡檢環(huán)節(jié)，無人機(jī)接到工作人員指令后，可在巡檢一線自主完成輸電線路巡檢作業(yè)?；贏I的智能識(shí)別算法，巡檢工作的識(shí)別準(zhǔn)確率提升了近30%，識(shí)別效率提升了近5倍。

　　在變電站運(yùn)維環(huán)節(jié)，運(yùn)維人員可直接從線上接入智能調(diào)控系統(tǒng)，采用一鍵順控的操作，無需到場(chǎng)便可完成千伏變電站的倒閘操作，既保證了安全，又使得啟動(dòng)送電時(shí)間縮短了80%，效率提升了幾十倍。

　　電力集團(tuán)構(gòu)建的智能化管理平臺(tái)，線上就可輕松管理分布在全國(guó)各地上萬臺(tái)風(fēng)機(jī)，幾百座風(fēng)電場(chǎng)。AI巡檢有效避免了巡檢工人高空作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，更使得風(fēng)機(jī)巡檢效率最高比過去提升近10倍。

　　“人工智能+”，可以為社會(huì)創(chuàng)造出新的需求、打造新商業(yè)模式、構(gòu)建新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。ChatGPT，再一次打開了人們對(duì)人工智能內(nèi)容創(chuàng)作的想象空間，大大增強(qiáng)了AIGC在編程語言領(lǐng)域、在新聞撰寫、文案創(chuàng)作等自然語言方面領(lǐng)域的創(chuàng)作能力上限，效率和可靠性大幅提升。

　　未來，諸如搜索引擎、文稿創(chuàng)作、藝術(shù)設(shè)計(jì)等行業(yè)的行業(yè)格局與商業(yè)模式將可能發(fā)生巨大的改變。

　　相比于傳統(tǒng)的專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容和用戶生產(chǎn)內(nèi)容模式，用AI生產(chǎn)內(nèi)容似乎更具有效率和成本上的優(yōu)勢(shì)，比如在工業(yè)領(lǐng)域，AIGC通過將工程設(shè)計(jì)中重復(fù)的、耗時(shí)的和低層次的任務(wù)自動(dòng)化，可使原來需要耗費(fèi)數(shù)千小時(shí)的工程設(shè)計(jì)縮短到分鐘級(jí)，大大提高工程效率。

　　目前OpenAI定價(jià)最高的文字模型達(dá)芬奇為每750詞0.14元，相比下內(nèi)容生產(chǎn)商成本約為每750詞37元，是調(diào)用OpenAI的API完成相同文字量生產(chǎn)所需成本的264倍。到2025年AIGC產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的10%。到2030年，AIGC市場(chǎng)規(guī)模將超過萬億元人民幣。

　　再比如在汽車智能化領(lǐng)域，基于人工智能技術(shù)打造的智能網(wǎng)聯(lián)汽車，一方面可以提升汽車的智能化，包括自動(dòng)駕駛、智能語音、智能座艙等；另一方面與5G相結(jié)合，提高汽車信息溝通能力，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)化，包括人員和車輛安全管理、城市道路交通規(guī)劃。

　　一是汽車將成為各種服務(wù)和應(yīng)用的入口，催生新的商業(yè)模式：智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以在生命周期內(nèi)通過OTA空中升級(jí)持續(xù)更新應(yīng)用，界面交互將賦予汽車更多應(yīng)用場(chǎng)景——在無人駕駛的情況下，司機(jī)將有更多的自由時(shí)間，而車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使汽車隨時(shí)與辦公室、家、公共設(shè)施相聯(lián)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。

　　與智能手機(jī)行業(yè)發(fā)展類似，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展成熟，數(shù)據(jù)增值（包括共享出行、汽車保險(xiǎn)、金融服務(wù)）、娛樂休閑、智能規(guī)劃等應(yīng)用環(huán)節(jié)的重要性和產(chǎn)業(yè)價(jià)值將超過單純的汽車生產(chǎn)和制造環(huán)節(jié)。

　　二是汽車電子、汽車軟件等需求提升：汽車電子和軟件對(duì)汽車的重要性提高，自動(dòng)駕駛、計(jì)算平臺(tái)、車載操作系統(tǒng)等前沿技術(shù)成為新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)。

　　4/ 人工智能技術(shù)制高點(diǎn)之爭(zhēng)

　　人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是各國(guó)政策、基礎(chǔ)研究、技術(shù)、資本等各方面綜合實(shí)力的競(jìng)爭(zhēng)。目前各國(guó)政府高度重視，在基礎(chǔ)設(shè)施搭建、基礎(chǔ)科研、人才培養(yǎng)、資助研發(fā)、合作交流等方面給予支持鼓勵(lì)。

　　資本和企業(yè)也積極尋求商業(yè)落地場(chǎng)景，協(xié)助技術(shù)轉(zhuǎn)化。技術(shù)落地于垂直領(lǐng)域，繼而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，促進(jìn)算法更新迭代，又可以進(jìn)一步服務(wù)于垂直領(lǐng)域，如此循環(huán)往復(fù)、不斷發(fā)展。這場(chǎng)全球競(jìng)賽中，中國(guó)企業(yè)已經(jīng)積累了海量數(shù)據(jù)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，未來需要在基礎(chǔ)科研、基礎(chǔ)技術(shù)、前沿拓展方面持續(xù)突破。

　　4.1政策：全球主要國(guó)家和地區(qū)均高度重視

　　AlphaGo事件引發(fā)了全球各國(guó)對(duì)人工智能的關(guān)注。如今ChatGPT人工智能語言處理技術(shù)可以自動(dòng)會(huì)話，再次開啟了AI技術(shù)的新時(shí)代，進(jìn)一步體現(xiàn)人工智能超乎想象的潛力，技術(shù)發(fā)展迎來拐點(diǎn)，ChatGPT將帶動(dòng)全行業(yè)AI發(fā)展提速，主要國(guó)家和地區(qū)紛紛加入這場(chǎng)事關(guān)未來大國(guó)科技實(shí)力的競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中。

　　目前全球包括美國(guó)、中國(guó)、歐盟、日本、韓國(guó)、印度、丹麥、俄羅斯等多個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)布人工智能相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃和政策部署。

　　其中，約80%的國(guó)家在2016年之后密集發(fā)布相關(guān)政策和官方計(jì)劃，例如美國(guó)《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》、英國(guó)《機(jī)器人技術(shù)與人工智能》等。

　　從發(fā)布的政策規(guī)劃來看，各國(guó)和地區(qū)認(rèn)同人工智能對(duì)未來的人才、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、社會(huì)福祉、全球影響力的重要性，并作為國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略進(jìn)行推進(jìn)。根據(jù)各國(guó)科研實(shí)力、人才匯集程度、基礎(chǔ)設(shè)施完備度、國(guó)情等因素，各國(guó)和地區(qū)的側(cè)重點(diǎn)有所不同。

　　美國(guó)致力于維持全球科技霸主地位，人工智能位于其科技版圖的核心。美國(guó)一直積極支持人工智能的研究，在全球人工智能領(lǐng)域率先布局，并將政策態(tài)度從“引導(dǎo)和扶持”轉(zhuǎn)為“必須領(lǐng)先”。

　　美國(guó)發(fā)布了《為未來人工智能做好準(zhǔn)備》、《美國(guó)國(guó)家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》、《人工智能、自動(dòng)化及經(jīng)濟(jì)》與《美國(guó)人工智能倡議》等重要政策文件，表現(xiàn)美國(guó)政府對(duì)人工智能技術(shù)的高度重視和維持領(lǐng)先地位的決心。

　　第一，聯(lián)邦政府優(yōu)先資助，美國(guó)認(rèn)為政府資金支持是參與推動(dòng)科研進(jìn)步的重要環(huán)節(jié)，2020年5月提出的《無盡前沿法案》擬在未來5年投入1000億美元研發(fā)包括芯片、人工智能等在內(nèi)的十大關(guān)鍵技術(shù)。此外，通過減稅來鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入；

　　第二，發(fā)揮硅谷創(chuàng)新力量，建立包括計(jì)算機(jī)視覺、語音語義、開源框架平臺(tái)等在內(nèi)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈；

　　第三，重視以芯片為主的硬件層，包括促進(jìn)國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體制造產(chǎn)業(yè)回歸、建立多邊出口管制、保護(hù)供應(yīng)鏈等；

　　第四，重視全球性人才與國(guó)家安全，包括對(duì)國(guó)內(nèi)人才的培育和國(guó)際人才的吸引。在《國(guó)家安全創(chuàng)新途徑法案》中，為從事保護(hù)國(guó)家安全方面重要工作的非本國(guó)公民建立獲取移民簽證的途徑；

　　第五，加強(qiáng)國(guó)際合作，包括國(guó)內(nèi)外組織研發(fā)中心或聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、舉辦創(chuàng)新比賽等。2020年9月，美國(guó)和英國(guó)政府正式簽署《人工智能研究與開發(fā)合作宣言》，以促進(jìn)兩國(guó)在人工智能發(fā)展方面的合作，并對(duì)人工智能規(guī)劃的優(yōu)先事項(xiàng)提出建議；

　　第六，開展前沿技術(shù)研究。2020年2月，美國(guó)白宮科技政策辦公室發(fā)布《美國(guó)人工智能行動(dòng)：第一年度報(bào)告》，從投資AI研發(fā)、釋放AI資源、消除AI創(chuàng)新障礙、培訓(xùn)AI人才、打造支持美國(guó)AI創(chuàng)新的國(guó)際環(huán)境，致力在政府服務(wù)和任務(wù)中打造可信的AI。

　　歐盟重點(diǎn)關(guān)注工業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)發(fā)揮創(chuàng)新創(chuàng)造力，應(yīng)用人工智能使制造業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域智能升級(jí)。

　　與美國(guó)類似，歐盟較早對(duì)人工智能進(jìn)行研發(fā)，并通過頒布政策、扶助資金、推出國(guó)家級(jí)計(jì)劃、建立重點(diǎn)科研實(shí)驗(yàn)室等行為支持人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，例如2018年頒布的《人工智能合作宣言》。

　　此外，作為“數(shù)字歐洲”計(jì)劃和“地平線2020”計(jì)劃中的重要環(huán)節(jié)，人工智能相關(guān)項(xiàng)目也受到數(shù)十億歐元的投資。

　　但也有不同之處，第一，歐盟更加重視人工智能的道德和倫理研究并不斷加強(qiáng)倫理立法實(shí)踐，并在多份文件中表明人工智能發(fā)展需要符合人類倫理道德。

　　例如2020年3月頒布的《走向卓越與信任——?dú)W盟人工智能監(jiān)管新路徑》明確提出，為解決能力不對(duì)等和信息不透明，保障人民相關(guān)權(quán)利，需要建立人為監(jiān)督的監(jiān)管框架，重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

　　此外，歐盟在積極推進(jìn)新的人工智能立法提案，2020年12月，歐盟委員會(huì)公布了《數(shù)字服務(wù)法案》和《數(shù)字市場(chǎng)法案》的草案，意在遏制網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的惡性競(jìng)爭(zhēng)行為；

　　第二，歐盟對(duì)人工智能的應(yīng)用側(cè)重更細(xì)化，不同于美國(guó)的全方位領(lǐng)先，歐盟希望借助自身在制造業(yè)、工業(yè)、汽車等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)強(qiáng)化升級(jí)，例如《歐盟2030自動(dòng)駕駛戰(zhàn)略》。

　　日本出于應(yīng)對(duì)老齡化社會(huì)所帶來的人口減少、勞動(dòng)力下滑等挑戰(zhàn)，著重研究人工智能在機(jī)器人、醫(yī)療、汽車交通等領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　日本老齡化、少子化等問題造成了生產(chǎn)力短缺，對(duì)日本經(jīng)濟(jì)、社會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。

　　在該背景下，人工智能被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“第四次產(chǎn)業(yè)革命”，以2016年發(fā)布的《日本下一代人工智能促進(jìn)戰(zhàn)略》為啟始，不斷推出相關(guān)政策規(guī)劃，圍繞“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用研究-產(chǎn)業(yè)化”三個(gè)方面，其中日本總務(wù)省下設(shè)的信息通信技術(shù)研究所和文部科學(xué)省進(jìn)行人工智能理論和技術(shù)研發(fā)，經(jīng)產(chǎn)省解決應(yīng)用場(chǎng)景問題。

　　經(jīng)產(chǎn)省建立的人工智能研究中心（AIRC）促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，主要承擔(dān)成果轉(zhuǎn)化和推廣。2020年7月，日本政府發(fā)布《統(tǒng)合創(chuàng)新戰(zhàn)略2020》，戰(zhàn)略提出在控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高生產(chǎn)效率、豐富民眾生活，必須運(yùn)用人工智能、超算等新技術(shù)，加快推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　中國(guó)的人工智能政策逐步推進(jìn)發(fā)展，重視與制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合。自2015年起，我國(guó)人工智能相關(guān)政策從智能制造時(shí)期，“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)期，到“智能+”國(guó)家戰(zhàn)略時(shí)期。

　　政策重心也從核心技術(shù)攻克到實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用，從特定行業(yè)到跨界融合，從單項(xiàng)技術(shù)到人機(jī)協(xié)同。

　　與美國(guó)和歐盟類似，我國(guó)也強(qiáng)調(diào)建立相關(guān)試點(diǎn)項(xiàng)目，包括技術(shù)示范試點(diǎn)、政策試驗(yàn)、社會(huì)實(shí)驗(yàn)。

　　國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對(duì)人工智能領(lǐng)域進(jìn)行了總體戰(zhàn)略部署，確定了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體思路、戰(zhàn)略目標(biāo)和任務(wù)，規(guī)劃確定了人工智能產(chǎn)業(yè)三步走的發(fā)展目標(biāo)。

　　包括到2025年，中國(guó)人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，技術(shù)與應(yīng)用部分達(dá)到世界領(lǐng)先水平，到2030年，人工智能理論技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界先進(jìn)水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

　　2020年7月，《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》明確提出，初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，重點(diǎn)研制數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、服務(wù)等重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康、司法等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域進(jìn)行推進(jìn)。

　　與此同時(shí)，我國(guó)更加注重人工智能的倫理道德問題。2021年9月，《新一代人工智能倫理規(guī)范》，旨在將倫理道德融入人工智能全生命周期，為從事人工智能相關(guān)活動(dòng)的自然人、法人和其他相關(guān)機(jī)構(gòu)等提供倫理指引。

　　4.2基礎(chǔ)科研：中美是人工智能技術(shù)大國(guó)

　　近年來，全球人工智能基礎(chǔ)科研飛速發(fā)展。2010至2021年，全球累計(jì)共發(fā)布人工智能相關(guān)的論文超264萬篇。2021年當(dāng)年，全球人工智能論文發(fā)表量在33萬篇。

　　其中，中國(guó)、美國(guó)是論文發(fā)表大國(guó)，中美兩國(guó)發(fā)布論文合計(jì)占全球44.7%。從2010年到2021年，美國(guó)和中國(guó)在人工智能出版物方面的跨國(guó)合作數(shù)量最多，增長(zhǎng)了5倍。

　　從出版物發(fā)表數(shù)量上看，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域論文數(shù)量多、增速較快。2021年，中國(guó)在人工智能期刊、會(huì)議和出版物數(shù)量上繼續(xù)領(lǐng)先世界，數(shù)量占全球總量比重約為三分之一

　　4.3數(shù)據(jù)量：人工智能時(shí)代的“原材料”，中國(guó)具有規(guī)模優(yōu)勢(shì)

　　數(shù)據(jù)、算力和算法作為AI三要素，是決定AI發(fā)展的重要基礎(chǔ)。電腦和智能手機(jī)的普及、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)所累積的數(shù)據(jù)爆發(fā)，是促進(jìn)人工智能技術(shù)和應(yīng)用突破的重要原因之一。

　　人工智能需要做到“感知、思考、決策”，首先就是需要足夠多、足夠好的原始數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，猶如培育良駒，得喂足新鮮的牧草。

　　“足夠多”代表數(shù)據(jù)的數(shù)量要大，電腦的發(fā)明讓運(yùn)算簡(jiǎn)化，并讓信息以電子化形式保存，智能手機(jī)的普及讓全球網(wǎng)民滲透大幅提高，兩者令大量的數(shù)據(jù)被保存。

　　“足夠好”代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量要佳，互聯(lián)網(wǎng)的誕生極大地縮短信息交流的物理距離、提高傳播速度，各類互聯(lián)網(wǎng)類服務(wù)應(yīng)用誕生，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型也更加多樣，包括瀏覽網(wǎng)頁喜好、外賣點(diǎn)單頻率、行程記錄等，多元豐富的數(shù)據(jù)才能應(yīng)對(duì)各種訓(xùn)練人工智能的要求。

　　數(shù)據(jù)增長(zhǎng)和運(yùn)用依賴于信息和物理的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建，中國(guó)是全球最大的數(shù)據(jù)中心。得益于互聯(lián)網(wǎng)滲透率、智能手機(jī)滲透率、網(wǎng)速等，2021年中國(guó)擁有數(shù)據(jù)量12.35ZB，占全球數(shù)據(jù)總量的23%。

　　隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展，通訊設(shè)備接入數(shù)量和承載能力提高，未來中國(guó)的數(shù)據(jù)量或?qū)⒊掷m(xù)增長(zhǎng)，成為全球最大的數(shù)據(jù)集中地，將極大促進(jìn)和豐富人工智能訓(xùn)練，相關(guān)模型結(jié)構(gòu)和結(jié)果也更精準(zhǔn)。

　　4.4技術(shù)發(fā)展：從深度學(xué)習(xí)到大模

　　足夠多、足夠好的數(shù)據(jù)支撐人工智能“感知”階段，而人工智能算法使計(jì)算機(jī)擁有思維，從而達(dá)到“理解、決策”，深度學(xué)習(xí)在這過程作出巨大貢獻(xiàn)。

　　深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)來掌握內(nèi)在邏輯和規(guī)律，從而擁有分析能力，這項(xiàng)研究最早可以追溯到1958年弗蘭克·羅森布拉特發(fā)明的感知機(jī)（Perceptron）。

　　利用感知機(jī)，可以進(jìn)行圖像區(qū)分訓(xùn)練，例如最常見的從水果堆中選出“蘋果”或者“香蕉”。

　　然而當(dāng)時(shí)缺少足量的數(shù)據(jù)，該項(xiàng)研究陷入瓶頸，并出現(xiàn)過度擬合（Overfitting）問題，例如學(xué)生希望通過練習(xí)相似的題目來掌握一種題型，但是訓(xùn)練量不夠大、并沒有理解題型背后的知識(shí)點(diǎn)，考試一旦發(fā)生些許變化便無法解出答案。

　　后來，科學(xué)家通過研究人腦，試圖模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來進(jìn)行圖像、聲音等分類工作，逐漸演化成深度學(xué)習(xí)。

　　深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)突破，自2010年起，全球包括計(jì)算機(jī)視覺、語音語義等基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的專利申請(qǐng)量急速增長(zhǎng)。

　　截止2022年，中國(guó)、美國(guó)和韓國(guó)專利申請(qǐng)數(shù)量分別為64.8萬件、19.1萬件和5.28萬件，位列世界前三。

　　現(xiàn)階段，各界海量的數(shù)字化需求，使得大模型路線以“通用智能”思路降低算法邊際成本，深度學(xué)習(xí)進(jìn)入到大模型迭代的技術(shù)路線階段。

　　大模型不需要每做一個(gè)項(xiàng)目就派出大量專家花數(shù)月駐場(chǎng)收集數(shù)據(jù)、調(diào)試模型、訓(xùn)練模型，并且對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景的解決為客戶創(chuàng)造了更多價(jià)值。用大量數(shù)據(jù)和足夠大的算法去訓(xùn)練一個(gè)足夠大的通用模型，再通過量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等模型壓縮方法把大模型變小，高效的進(jìn)行模型生產(chǎn)，避免了“手工作坊”式的AI生產(chǎn)方式，并且由于算法足夠多，能夠覆蓋各種長(zhǎng)尾場(chǎng)景，大大降低了復(fù)制成本。

　　近期的AIGC及ChatGPT關(guān)注度大幅提升，也體現(xiàn)了大模型的迭代優(yōu)勢(shì)，弱人工智能有望實(shí)現(xiàn)到強(qiáng)人工智能的

　　4.5資本：全球投資持續(xù)上升，資本主要青睞于中、美、英等國(guó)家

　　全球人工智能投資市場(chǎng)近年來快速發(fā)展，整體融資規(guī)模從2015年的63億美元增長(zhǎng)至2021年的668億美元。全球現(xiàn)有人工智能企業(yè)超過11000家，累計(jì)融資總額超過2500億美元。

　　其中，美國(guó)擁有人工智能相關(guān)企業(yè)達(dá)到4171家，累計(jì)融資金額達(dá)到1601億美元，在公司數(shù)量和融資規(guī)模上位居世界首位。

　　中國(guó)擁有人工智能公司1275家，融資總金額為470億美元，位居世界第二位。其他如英國(guó)、印度、加拿大等國(guó)家也各自擁有百余家人工智能公司，人工智能企業(yè)數(shù)量排名前10位的國(guó)家占全球總數(shù)的78.3%，累計(jì)融資金額達(dá)到全球總額的95%。全球大多人工智能企業(yè)和融資活動(dòng)集中在美、中、英等國(guó)家。

　　5/ 發(fā)展啟示：人才培養(yǎng)、普惠基建、深化智能

　　在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，5G就如同“信息高速公路”，為龐大數(shù)據(jù)量和信息量的傳遞提供了高速傳輸信道，補(bǔ)齊了制約人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等在信息傳輸、連接規(guī)模、通信質(zhì)量上的短板；人工智能如同云端大腦，依靠“高速公路”傳來的信息學(xué)習(xí)和演化，完成機(jī)器智能化進(jìn)程；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如同“橋梁”，依靠“高速公路”連接人、機(jī)、物，推動(dòng)制造走向智造。

　　人工智能具有明顯的溢出效應(yīng)，將與5G、數(shù)據(jù)中心等一起推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，是當(dāng)前及未來各國(guó)科技競(jìng)賽的制高點(diǎn)。大國(guó)科技實(shí)力是國(guó)家實(shí)力的核心，能否抓住智能時(shí)代的變革機(jī)遇，是中國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵。

　　第一，人工智能發(fā)展，軟性支撐很關(guān)鍵。做好人才培養(yǎng)、前沿技術(shù)研究和聯(lián)絡(luò)合作。加強(qiáng)國(guó)內(nèi)高校開展相關(guān)課程、培育本土人才。

　　積極吸引海外科研人員、聚集全球人才。對(duì)科研人才的加大吸引，在研究經(jīng)費(fèi)資助、簽證、戶口、子女教育等一系列領(lǐng)域推出引進(jìn)高端人才的一攬子政策，切實(shí)解決科研人員后顧之憂，并為其科研、創(chuàng)業(yè)提供更大力度的支持。建立市場(chǎng)化、多層次的產(chǎn)學(xué)研協(xié)作體系。由國(guó)家主導(dǎo)加大基礎(chǔ)研究投入，由企業(yè)主導(dǎo)加大試驗(yàn)開發(fā)投入，多類主體形成合理的科研分工。

　　第二，人工智能發(fā)展，需要做好“硬性”保障。加快信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，對(duì)傳統(tǒng)物理基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)智能基礎(chǔ)設(shè)施的普惠。與鐵路、公路、機(jī)場(chǎng)三者構(gòu)成工業(yè)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施不同，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、區(qū)塊鏈等將是未來重點(diǎn)，所覆蓋的新基建包括兩方面，一類是以數(shù)字中心、基站等為代表的信息化設(shè)備，另一類是傳統(tǒng)基建設(shè)備數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為應(yīng)對(duì)未來的數(shù)字挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)智算基礎(chǔ)設(shè)施的普惠。

　　比如算力建設(shè)，降低算力成本需要更多國(guó)家引領(lǐng)IDC領(lǐng)域重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局。進(jìn)一步推動(dòng)新型算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

　　對(duì)老基建的智能化改造，把傳統(tǒng)的舊基建升級(jí)為智慧基建，通過傳感器、接入算法，將電力、水庫、河道、城市下水管道等傳統(tǒng)基建數(shù)字化，解決更多智能基建問題。

　　再比如算法建設(shè)，需要加強(qiáng)大模型、優(yōu)算法、好平臺(tái)的建設(shè)，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，賦能行業(yè)發(fā)展。挖掘更多的需求，探索更多的使用場(chǎng)景，從而吸引更多的客戶使用，增加企業(yè)和政府等社會(huì)主體的數(shù)字化率，邊際拉低算力使用成本。

　　第三，重視人工智能技術(shù)所帶來的道德問題，深化人工智能在日常生活中的應(yīng)用。人工智能的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)，由于大部分的數(shù)據(jù)是公開透明、自由流通的虛擬產(chǎn)物，就會(huì)引發(fā)由數(shù)據(jù)的所屬而產(chǎn)生的權(quán)責(zé)問題，這也涉及到數(shù)據(jù)的安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和隱私問題。

　　數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和使用涉及消費(fèi)者、平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)商、服務(wù)商等多個(gè)環(huán)節(jié)，需要關(guān)注人工智能道德、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、人工智能與人類社會(huì)關(guān)系等問題，以人為本，重視數(shù)據(jù)安全。

　　編輯：黃飛