首入政府工作報告，人工智能迎爆發(fā)前夜
http://www.wellcomemfy.com
賽迪顧問電子信息行業(yè)高級分析師向陽向21世紀經濟報道記者指出，“到2018年，中國人工智能市場規(guī)模預計將突破380億元。不過，目前人工智能的應用才剛剛開始人工智能 面臨巨大的挑戰(zhàn)。
盡管AlphaGo與李世石“人機大戰(zhàn)”戰(zhàn)鼓的敲響人工智能 已宣告了人工智能時代的來臨，但直到2017年3月5日之前，這個新興行業(yè)從未獲得如此舉國關注。
改變就發(fā)生于3月5日這天上午，2017政府工作報告中提到，要加快培育壯大新興產業(yè)，全面實施戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃。包括新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等在內的技術研發(fā)和轉化要求提速，并做大做強產業(yè)集群。這也是“人工智能”首次被列入政府工作報告。
3月6日，人工智能板塊以領跑大盤的漲勢，作為對本次政府工作報告的回應。截至收盤，滬指報收3233.87，漲0.48%，其中人工智能板塊上漲2.96%，其中科大智能、賽為智能漲停。
“當前人工智能發(fā)展高潮有一個特點，就是將深度學習技術應用在新的領域中，以期實現(xiàn)突破，諸如醫(yī)療大數據、金融大數據、智能制造等均是如此。”近日在提及人工智能行業(yè)時，中國科學院院士、清華大學計算機系教授張鈸指出，“由此可見，單一技術并不是萬能的，人工智能要產生新的突破，就需要在深度學習的基礎上加以發(fā)展，結合其他技術產生新的技術創(chuàng)新，這個過程中就需要強大的研究力量的支持。”
舉國關注
從乏人問津到炙手可熱，人工智能不過經歷了短短幾年時間。
在很長一段時間內，這個誕生于上世紀50年代的行業(yè)，更多停留在大學課堂與好萊塢電影中。然而，自2012年開始，全球產業(yè)界開始對人工智能進行高強度的持續(xù)投入，并在2016年產生了一大批諸如AlphaGo、Master、微軟小冰之類的人工智能標志性成果。
根據賽迪顧問發(fā)布的《洞見2017：新興產業(yè)投資機會》白皮書顯示，2016年中國人工智能市場開始爆發(fā)，市場規(guī)模達239億元。“預計未來三年，人工智能市場將迎來新興機遇點，”賽迪顧問電子信息行業(yè)高級分析師向陽向21世紀經濟報道記者指出，“到2018年，中國人工智能市場規(guī)模預計將突破380億元，復合增長率為26.3%。”
“其中，智慧城市的發(fā)展將在安防、交通監(jiān)控、醫(yī)療、智能社區(qū)等多個領域全面刺激人工智能產業(yè)發(fā)展，針對邊緣計算的設計開發(fā)正在成為各大廠商的新焦點，主要發(fā)生在軟件集成環(huán)節(jié)和類腦芯片環(huán)節(jié)的新興人工智能點正逐漸凸顯，機器視覺、深度學習等環(huán)節(jié)也在成為投資熱點。”向陽告訴21世紀經濟報道記者。
由此，業(yè)內人士將2016年定義為“中國人工智能元年”，但這也不僅僅因為人工智能產業(yè)本身的火爆，更是因為人工智能概念在整個政策中分量的遞增。2016年4月，工信部、發(fā)改委、財政部聯(lián)合印發(fā)《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，重點開展人工智能、機器人深度學習等基礎前沿技術研究；5月，國家發(fā)改委、科技部、工信部、網信辦聯(lián)合發(fā)布了《“互聯(lián)網+”人工智能三年行動實施方案》，設定包括智能家居、智能汽車、智能安防等在內的七大工程。
而在2017年年初召開的全國科技工作會議中，科技部部長萬鋼透露，目前正在編制人工智能專項規(guī)劃，同時在研究論證人工智能重大項目的立項工作。就在此次人工智能首次作為新興產業(yè)的代表，被寫入2017政府工作報告的前夕，國家發(fā)改委正式批復了19個國家工程實驗室，其中有3個分屬人工智能領域，涉及深度學習技術及應用、類腦智能技術及應用及虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實技術及應用。
“除去國家層面的政策之外，各地政府也開始密集出臺人工智能產業(yè)配套扶持資金政策，努力解決企業(yè)發(fā)展的實際問題，”向陽指出，“截至2016年底，已有超過30個城市將機器人產業(yè)作為當地重點發(fā)展對象，各地政府建成和在建的機器人產業(yè)園達40余家。”
挑戰(zhàn)仍在
盡管人工智能贏得了企業(yè)、公眾甚至政府層的高度關注，但這個行業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
本次人工智能熱潮肇始于2006年，在那一年，深度學習--這一神經網絡算法——被重新提出，此后開始在人工智能行業(yè)刮起強勁颶風，備受矚目的AlphaGo、Master正是得益于此。
“這項技術目前已成為行業(yè)內最具價值且臨近爆發(fā)期的技術點，各大公司紛紛跑馬圈地，距離未來預期全面部署約7年時間。”向陽向21世紀經濟報道記者直言，“就未來而言，云計算和開源化仍將成為主流，也是更能推動技術進步的模式，因此基于云平臺的深度學習的投資價值不言而喻。”
然而，從另一方面而言，當前各方面的情緒也可能過于心切。“不可否認的是，人工智能行業(yè)經歷了寒冬，突然迎來了溫暖的春天，但行業(yè)甚至公眾對當前人工智能技術的發(fā)展程度可能仍存在誤解。”北京航空航天大學計算機學院副院長王蘊紅指出。
事實上，據王蘊紅介紹，人工智能的應用才剛剛開始，也面臨巨大的挑戰(zhàn)。“現(xiàn)在學術競賽中所獲得的超高識別率，還很難真正解決實際中的問題。例如，當前實驗室里的人臉識別率可高達99.9%，然而在監(jiān)控中的人臉識別率依然不佳，”王蘊紅直言，“深度學習所引領的人工智能在某些領域已經取得了成功，但在其他方面，還需要經歷一個發(fā)展的過程。”
這個過程不僅包括更大的樣本及數據平臺，還有許多算法及理論方面的問題需要解決。“關于人工智能的國家工程實驗室的成立，對于推動人工智能的研究而言是個很好的平臺，能夠真正實現(xiàn)產學研結合。” 王蘊紅指出。
此外，百度深度學習研究院杰出科學家徐偉近日亦指出，此輪人工智能浪潮中，深度學習發(fā)揮效果最好的領域體現(xiàn)在人臉識別、語音識別等領域，但對于其他類型的任務而言，很難通過標準數據讓機器習得。
“比如，想要機器學習人類說話，通過對話樣本是很難學會的，因為相同問題背后可能對應著無數種回答。”徐偉稱，“如何讓機器不需要過分依賴標準數據去學習，這是當前人工智能極為重要的方向，由此才可能將深度學習的應用范圍，從現(xiàn)在比較成功的模式識別，拓展到諸如對話、推理這樣的更高級的智能領域。”
這也意味著，人工智能行業(yè)無論從資金、人才還是資源上，都需要有更多支持以促進技術創(chuàng)新，而將人工智能提升至國家戰(zhàn)略層面，毫無疑問將有助于相關技術的突破。