经济学视野下的人工智能与就业
【光明青年论坛】
编者按
当前，各国都高度关注人工智能等新一代信息技术的发展。在日前召开的二十国集团领导人第十五次峰会上，习近平总书记指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。人工智能的发展催生了大量新业态，在拉动创业就业和促进经济发展方面表现抢眼，但也引发了对“机器换人”等问题的担忧。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能与就业这一主题展开讨论，并邀请专家予以点评，以期为推动人工智能健康发展添砖加瓦、贡献智慧。
与谈人
原 倩 中国宏观经济研究院副研究员
骆 桢 四川大学经济学院副教授
黄泽清 中国人民大学马克思主义学院讲师
主持人
黄宝竹 中国人民大学经济学院博士研究生
人工智能的本质及我国的发展现状
主持人：小时候，提及人工智能都很神秘，想到的都是顶尖实验室里的黑科技，或者科幻电影。现在，人工智能已不知不觉深入到生活的方方面面，从家里的智能音箱、大中小学常用的教育软件、无人驾驶汽车到各种家用机器人。请问如何理解科学意义上的人工智能，如何从经济学视角来定义它的本质和内涵？
黄泽清：顾名思义，人工智能就是由人工制造的智能，本质上指的是人们通过计算机等设备模拟或再现人类思维和智能行为的过程。人类关于智能化设备的探索已持续了近一个世纪。早在20世纪50年代，科学家们就尝试通过数值控制的方法来实现工厂机床的自动化，希望通过建立一种“自适应控制”的设备，来实现机器的全面自我操控。21世纪以来，随着信息技术的发展，计算机的数据处理能力呈现指数型增长，大量信息能够被进行数字化处理，再加上开源软件和云设备的出现，共同推动人工智能技术出现爆炸式增长。
骆桢：人工智能技术就是通过某些算法或运算结构，处理复杂的输入和输出关系。既可以将传感器捕获的复杂数据对应到不同的类别，比如图像和语音的识别，又可以在海量数据中寻找隐含其中的模式、规律，形成对应关系，比如智能语音对话和机器学习等。于是，以前只有人才能处理的复杂关系，现在可以由计算机处理了，比如识别人脸和环境、自动驾驶、医学影像诊断等，以及回答一些特定领域的问题，比如智能专家系统、智能客服系统等。这使得计算机在处理问题或与人互动时更加智能化。
原倩：关于人工智能的内涵，存在两种分析视角。从科学技术角度看，人工智能是研究一种完全能够比拟人类智能、甚至高于人类智能的科学，其目标是研制拥有人类智慧、甚至拥有独立意识及人类情感的机器人。这种观点与主持人提到的黑科技最为相近，在科技、伦理等领域讨论较多，但不属于经济学分析的重点。从经济学的视角看，人工智能的本质就是通过计算机科学等技术手段模拟人类智能，让机器来实现人类需要通过智能技术才能完成的工作。正是在这个意义上，人工智能对经济发展的促进作用及对劳动者就业的创造效应、替代效应不断地发展和表现出来。
主持人：智能机器人是人工智能的典型代表，我在新闻里看到，为缓解企业用工成本不断上涨压力，并在新一轮科技革命中占得先机，我国将智能机器人确定为国家重点发展的战略性产业。我国人工智能产业发展现状如何，与其他国家相比处于怎样的位置？
原倩：从公开信息看，我国人工智能在应用领域的发展处于领先地位，这得益于我国海量的数据、发达的网络与通信基础设施。2014年以来，我国掀起一股人工智能创新创业浪潮。在国家出台的《新一代人工智能发展规划》等政策支持下，人工智能产业发展势头迅猛，涌现出科大讯飞、云知声、依图科技、思必驰、海康威视等一批优秀企业。在全球范围进行横向比较，我国人工智能发展总体上位于全球第一方阵：从产业规模看，截至2019年底，人工智能核心产业的规模超过510亿元，人工智能企业数量超过2600家；从技术创新看，人工智能领域研发取得一系列成果，专利和论文数量位居全球前列，在语音识别、机器视觉、机器翻译等领域的应用技术处于全球领先水平；从产业形态看，“人工智能+”在各领域深入融合，新模式新业态不断涌现，人工智能产业生态圈正加速形成和壮大。
骆桢：我国在人工智能领域也存在短板，尤其在基础研究方面，和世界先进水平相比仍存在不小差距，比如在基础理论、核心算法、关键设备、高端芯片等领域，原始创新成果还比较少。此外，在人工智能专业领域的人才储备也明显不足。
人工智能会对就业产生哪些影响
主持人：2018年，有个高速公路收费站的新闻引起关注，说的是由于使用人工智能技术，很多路桥收费站被取消了，原有的工作人员面临失业困境。与收费站类似，近年来有不少导购员、收银员的岗位都因无人超市、无人售药柜、无人汽车店等的出现而消失，“机器换人”引发各界关注。记得老师在课堂上反复强调，科技创新能推动新兴产业的出现进而创造大量就业。那么，作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能在促进经济增长和替代就业方面是否存在矛盾之处？
黄泽清：我觉得，人工智能对就业的影响较为复杂。经济学家一般认为，因技术进步导致的失业是暂时的，不存在持续的“技术性失业”，因为技术进步所创造的就业机会要多于其所摧毁的就业机会：技术进步能够增加对新的技术产品的需求，新产品生产的扩大带来的就业最终会抵消因机器替代造成的失业。不过，这一理论推导需要两个前提：一是技术进步形成的产品需富有弹性，产品价格下降会大幅增加人们的需求；二是技术进步需要与社会制度、企业组织的变革同步发展。短期内这两个前提很难同时具备，在长期则可以努力实现，这需要通过完善社会制度来避免企业无节制地替代人力、忽视社会责任的行为，以促进就业的增长。2019年3月中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》中就指出，要以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。智能经济形态必将带来大量的就业岗位。
原倩：人工智能既能促进经济增长和创造就业，又会产生就业替代效应，总体上就业创造效应大于就业替代效应。人工智能的就业创造效应不言而喻，它通过推动传统基础设施更新改造和新一代智能化基础设施大规模建设，促进智能家电、无人驾驶汽车以及智能化家装成为新一轮消费增长点，为经济增长提供长期强劲需求，进而创造出大量新就业岗位。与此同时，以“阿尔法狗”击败围棋冠军为标志，人工智能对劳动的替代效应也不断显现，对驾驶、翻译、流水线劳动、电话客服等劳动密集型行业的冲击尤其明显。但综合而言，我认为，人工智能带来的新产业新业态新需求的“增量”将明显超过其所替代的“存量”，并且发展的时间越长，这个差距就会越大。世界经济论坛2018年发布的就业报告预测，未来十年人工智能将替代掉7500万个工作岗位，同时创造出1.33亿个新岗位，就业创造将是人工智能就业效应的主要方面。
主持人：老师们的意思是说，从总量上看，人工智能可以通过就业创造效应和就业破坏效应影响就业数量。请问，从结构上看，人工智能对不同行业的劳动者及不同技能水平的劳动者，会产生怎样的影响？再延伸一步，对发达国家和发展中国家的就业会造成不同的影响吗？
原倩：简单重复性越强、标准化流程化程度越高的行业，越容易被人工智能所替代。因此，在低技术含量、低创新水平和低灵活性的行业和环节就业的劳动者，受人工智能的冲击更大，在高技术含量、高创新程度和高灵活性的行业和环节就业的劳动者，受到的冲击相对较小。从产业环节看，生产线制造、常规性服务等环节可替代性强，研发、创新、高端个性化服务等环节可替代性弱；从产业大类看，农业、一般加工制造业和零售业等可替代性强，而高端制造、金融等生产性服务业、休闲娱乐等现代生活性服务业可替代性弱。
骆桢：人工智能对发达国家和发展中国家的就业影响有所不同，主要体现在两个方面。从各国国内看，由于发展中国家的主要产业和生产环节可替代性更强，因此受到的冲击更明显。但受技术能力和发展水平限制，发展中国家人工智能的推进速度慢于发达国家，因此对低端劳动力的替代速度也相应放缓。从国际产业链价值链合作看，人工智能的兴起将深刻影响电话客服等低端服务业的国际贸易格局，发达国家对发展中国家的跨国服务外包将出现萎缩。随着人工智能与3D打印、定制化消费相结合，服装、鞋帽等劳动密集型产品将更加贴近消费端，发展中国家利用劳动力成本优势出口一般加工制造品的产业分工格局将面临重塑。这些都将对发展中国家的就业带来压力。为此，发展中国家应更加注重教育和科研的投入，在人才培养和某些细分领域的研发上提前布局，以应对未来的技术冲击。此外，发展中国家还应团结起来，在国际社会争取更多普惠性技术支持和教育援助，避免技术鸿沟的扩大化。
主持人：根据老师们的讲解，我感觉人工智能与之前的蒸汽技术、电气技术相比，对就业的影响情况不太一样。那么，人工智能对就业的影响与历次科技革命对就业的影响有哪些共性，又有哪些独特性？
骆桢：人工智能与蒸汽技术、电气技术一样，都是人类用于改造自然的通用目的技术（GPTs）。每次技术创新基本都表现为对直接劳动的替代，提高了生产效率，带来了新的产品、新的服务和新的产业。但蒸汽技术和电气技术是对机械动力的发展，延长了人类的四肢和肌肉，人工智能则是对人类意识的模仿和对简单脑力活动的替代，延展了人类的大脑和思维能力，从更高维度上刺激了经济发展。
黄泽清：与过去技术进步产生的普遍性冲击不同，人工智能对就业会产生更多的结构性影响：承担程序性工作的劳动者，如数据分析员、机器操作员等，更容易面临失业风险；承担非程序性工作的劳动者，如文艺工作者、厨师等，面临的失业风险较小。这种区别主要在于人工智能的“莫拉维克悖论”，即高层次的逻辑推理很容易计算，而低层次的思维运动则需要大量的计算。当然，程序员等从业者会迎来大规模就业福利。值得注意的是，在整体层面，人工智能还会产生一种“赢家通吃”的垄断现象，从而造成“竞争性失业”。随着人工智能技术的深入，企业产品的标准化程度将会提升，质量也更加稳定，消费者对于企业产品的认知能力也将增加。这种双向的信息匹配会造成初始综合排名靠前的“赢家”形成一种持续性的垄断，排名靠后的“输家”为了生存下去，则会考虑裁员或不再招收新员工，最终造成整个社会的“竞争性失业”。针对这一问题，政府应通过法律法规对人工智能平台施加反垄断约束，为相关企业提供良性的竞争环境，从而减轻或避免“竞争性失业”。
发展人工智能，实现高质量就业
主持人：既然人工智能会对就业造成威胁，为什么各国还要紧锣密鼓地布局人工智能产业呢？
骆桢：一方面，人工智能技术作为一种新型通用技术，代表生产力的巨大进步，长远来看对经济社会有巨大的推动作用。另一方面，在国与国的竞争当中，人工智能领域的落后可能带来经济竞争力的全面落后。从全球范围看，人工智能会在一定程度上冲击就业水平，但如果具体到每个国家则会产生不同效果，比如某国在人工智能领域处于领先地位，那么新技术带来的新产业更有可能在这一国家聚集，从而使该国的就业量上升。反之，如果某国的人工智能技术落后，其国内就业可能会面临更大冲击。因此，各国在人工智能领域的发展上都不遗余力。
黄泽清：以人工智能为标志的技术进步是人类未来发展的趋势，我们不仅要看到人工智能对就业的替代，更要重视其所能创造的就业机会。实际上，人工智能的发展是建立在三大技术性突破的基础上的，包括计算机计算能力、数据处理能力以及组合性技术创新能力。为突破这三种技术，在加大研发力度的过程中会创造出很多就业机会，这包括：第一，计算能力在很大程度上取决于芯片处理器的效能，我国为解决这一“卡脖子”技术难题，必须加大科研投入和相关领域的就业支持；第二，数据处理能力取决于数据传输和云计算能力的高低，我国要想在5G技术上继续保持优势，就需要增加5G相关行业的投入，这会带动大量就业；第三，对各种数字技术的组合使用涉及数据理论的突破，为此必须加大对数字化相关科研人才的扶持和培养力度，这会增加相关高校和研究机构的就业岗位。
原倩：人工智能不仅是促进经济增长的重要驱动力，也是造福社会的重要手段，有着巨大的社会效益，此次疫情防控就是生动案例。国新办今年6月发布的《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书指出，我国充分利用大数据、人工智能等新技术，进行疫情趋势研判，开展流行病学调查，取得了重要防控和救治效果。因此，无论是从经济发展角度，还是从造福社会角度，人工智能都是各国未来发展不可或缺的重要内容。
主持人：未来的就业趋势是青年人普遍关注的问题，面对人工智能时代的来临，我国如何继续保持就业的稳定？个人又应该做好哪些准备？
原倩：统筹经济创新发展与就业稳定的关系是人工智能时代的重要课题。为此，政府需要因地制宜出台差异化、针对性的就业扶持政策，建立完善的人工智能人才体系，加强教育培训，做好受影响人群的精准帮扶工作，有效化解人工智能对就业的结构性影响。进一步加强失业压力评估和跟踪，帮助受冲击的、从事简单重复性工作的劳动者顺利转岗，增强企业创造和稳定就业岗位的能力，提高劳动力市场供需匹配度，兜紧社会保障网，切实保障就业稳定。
骆桢：从历史上看，技术进步总体上是造福人类的，但这一过程并不是自然发生的，因为对劳动的替代既可以为人们带来闲暇，也可能让更多人失业的同时使在岗者更忙累。就如马克思所言，我们不反对机器的使用，但反对机器的资本主义使用。所以，随着人工智能技术的发展，我国发挥社会主义市场经济的制度优势，通过政府的积极作为与市场机制的有机结合，可以使技术的应用、市场的竞争和企业的经营更符合公众利益，体现社会主义的生产目的。包括：适时提高社会保障水平，压缩工作时长，构建起与技术发展相适应的终生学习平台和资源体系，帮助更多人融入经济发展进程；为避免高技术企业形成垄断，积极培育竞争性新技术、对抗性技术，并成立独立科学家团体等专业组织对高技术企业经营活动进行必要监管。
黄泽清：青年群体是未来就业市场的主力，将成为人工智能时代的最大受益者，但仍会面临自身拥有的技能可能被智能设备取代的严峻考验，青年人应对此做出积极应对。一方面，充分利用人工智能先进手段提高学习效率，尽早掌握重基础、宽口径的基本知识，做好心理和技能的储备。另一方面，充分了解人类的天然优势，包括思维能力、多维度的模式识别以及高度复杂的人际沟通等能力，这是目前的人工智能还不具备的，青年人应积极提升这些能力以适应未来的人工智能时代。即使未来人工智能非常接近目前的人类思维，也可以综合上述能力创造出更高层次的思维和意识，以减少人工智能的就业冲击。
■专家点评
中国社会科学院经济研究所教授杨虎涛：人工智能已经并将继续深刻影响我们的生活和生产方式，对全球生产秩序和贸易格局产生全面影响。在此背景下，举办“经济学视野下的人工智能与就业”青年论坛，讨论人工智能的社会经济影响，具有重要理论意义与实践价值。几位青年学者的讨论，思想性强，现实和问题导向突出，很有启发性。
青年学者们对人工智能如何影响不同性质的工作进行了充分讨论，这是很有必要的。大致上，可将工作按照常规（routine）和非常规（non-routine）以及认知性（cognitive）和操作性（manual）作为区分维度，组成四种不同的工作类型。弱人工智能主要对常规的操作性和认知性工作有明显冲击。其对常规的操作性工作的冲击其实在自动化时期就已出现，比如对蓝领工人的替代，但弱人工智能进一步强化了这一影响。其对常规的认知性工作的冲击主要体现在对一些可编码化、程式化的脑力劳动的冲击，如处理常规的会计、法律事务等。
青年学者们区分了人工智能对不同国家就业影响的差异性，这一点尤为重要。由于不同国家既有的产业结构、产业发展水平，以及嵌入全球生产链和贸易链的方式和位置不同，人工智能对发达国家和发展中国家的就业影响有所不同。对于发展中国家，随着生产智能化程度提高，劳动密集型的低端制造业会受到更大威胁，而一些曾被寄予厚望的低端外包服务业，如呼叫中心、安保等依赖于程序化、标准化和指令化的常规性认知工作，也可被弱人工智能设备所取代，低端服务业无疑会受到更大冲击。
青年学者们对人工智能对就业影响的长期性和短期性进行了区分，这一点难能可贵。在人工智能冲击下，短期内结构性失业冲击毋庸置疑会发生，但长期看，就业总量甚至劳动收入份额都不会出现下降，真正的挑战将是收入分配的不平等，因为创新租金的分布是不平等的。青年学者们注意到了如何缓冲短期冲击，如就业培训等，也注意到了技术进步的红利共享问题，这需要一种适应这一轮技术—经济范式的社会—政治范式的系统性支持。历史地看，每一次技术革命都不可能自发给全社会、全世界带来普惠性技术红利，需要系统的政策甚至观念的变革。
对就业的短期和长期冲击能否得到有效应对，取决于新工作的创造能力。而能否有更强的新工作创造能力，人工智能的技术红利能否得到更大范围共享，需要系统的政策性引导和支持。值得注意的是，日前发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出，要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展”。这一方面反映了人工智能技术的飞速发展，另一方面也体现了我国的政策着力点更加清晰。如何推动人工智能同各产业的深度融合以及为何落脚点是先进制造业，是值得学者们进一步关注的问题。
北京理工大学人文与社会科学学院教授贾利军：人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，新技术的引入必然会带来新的社会现象或者社会问题，其中，就业问题就是人工智能领域中具有现实针对性的热门话题。几位青年学者围绕这个话题的讨论具有很强的现实意义，为相关研究提供了重要参考。
回顾历史，每一次新技术浪潮涌来都会引发人们对于就业问题的讨论，人工智能技术亦如此，其对就业的影响具有正面与负面效应，需要辩证地看待。一方面，它会变革生产模式、提升资本利用率，对就业产生挤出效应和替代效应；另一方面，新的生产模式会带来更长的迂回生产，从而增加新的就业岗位来吸纳一部分劳动力。当前快速发展的人工智能仍属于弱人工智能领域，它通过标准化和数据化进一步强化和提升了机械化和自动化程度，主要技术价值在于搜索、匹配和预测，而非自主意识和创造性。从这个角度看，目前的人工智能技术对劳动密集型就业的替代效应是显而易见的，因此，要考虑通过加强对劳动力的培训等举措来加以应对，未来需要更加重视不可替代性劳动，比如那些强调创新能力、想象力的工作。
人工智能对就业的负面冲击最终要通过产业结构升级加以解决，即在以人工智能技术推动制造业高质量发展的同时，充分发挥服务业对制造业的促进作用，吸纳更多来自落后产业的劳动力。为此，需要在长期不断提升人力资本平均水平，发展人工智能的衍生产业、高端服务业，这是减小人工智能对就业冲击的根本措施。做好这些应对措施，人工智能的就业创造效应必将明显超过其就业替代效应。
从全球来看，人工智能技术在大幅提升全球劳动生产率的同时，也在推动着全球新的价值链的形成，催生出新一代的全球生产体系，世界各国纷纷将人工智能作为国家发展的重要路径选择，都希望在这场不可预测的技术革命中保持既有的全球价值链地位和竞争力优势，一场国家间的技术博弈开始上演。这些变化都会直接影响着各国的就业。人工智能技术本是人类自身科学探索的结果，如何让这一技术进步去造福人类，使得人类社会在新的技术支撑下进行更全面的均衡发展，最终实现人类自由而全面的发展，还需要更多年轻的学者紧密结合实践做进一步的深入研究。
《光明日报》（2020年12月01日 11版）
[责编：杨煜]人工智能运用于国防领域是大势所趋
美军无人潜航器
俄罗斯“阿尔戈”战斗机器人
美军无人机蜂群作战示意图
作为新一轮科技革命的重要代表之一，人工智能是当今科技领域最前沿的课题。AlphaGoZero通过自我学习碾压“AI前辈”AlphaGo、百度无人汽车上路、苹果手机开启新的刷脸认证方式……近年来，人工智能的实际应用显示其技术巨大的驱动力。
在人工智能技术不断进步的背景下，人工智能在国防领域目前发展如何？人工智能在国防领域能发挥什么作用？未来应如何发展人工智能使其更好服务国防领域？围绕这些问题，记者采访了国防科技大学研究员朱启超。
人工智能成为国际竞争新焦点――
军事强国纷纷抢滩部署
“从世界局势来看，世界各国尤其是军事强国都在抢先布局人工智能，美、俄等国家政府部门均发布了人工智能相关战略或规划，彰显国家层面对人工智能的高度重视。”朱启超表示。
资料显示，俄罗斯始于2008年的“新面貌改革”将人工智能作为重点投资领域。此外，俄罗斯还发布《2025年前发展军事科学综合体构想》，强调人工智能系统将成为决定未来战争成败的关键要素。欧盟在2013年提出为期10年的“人脑计划”，拟斥资12亿欧元进行人类大脑研究。2016年10月，美国白宫发布《国家人工智能研究和发展战略规划》，构建美国人工智能发展的实施框架。
在朱启超看来，不少国家都在推进人工智能在国防领域的发展运用，从最初的无人机到智能化信息处理系统、仿生机器人等，人工智能逐步渗透到国防和军队各个领域。
近年来，美国曾在阿富汗战争、伊拉克战争中大量运用无人机和后勤作业机器人。2014年以来，美军已将智能化无人系统作为“第三次抵消战略”的颠覆性技术领域给予重点投资。去年4月，美国国防部宣布成立算法战跨职能小组，旨在将人工智能用于国防情报搜集和分析领域。据报道，日前美国国防部正式下令建立一个新的人工智能研究中心，整合国防部所有的人工智能相关工作。
其他国家也在这个领域加快步伐，推动军队智能化建设。俄罗斯军事工业委员会计划在2025年之前实现俄军装备30%的机器人化，其军队轮式和履带式地面作战机器人已经投入叙利亚战场。韩国和以色列开发和使用具有自动监视和自主决定开火能力的边境巡逻机器，以色列已在其境内部署自主性很高的“哈比”无人机，韩国国防部也在近期表示将在2020年之前投入75亿韩元用于推动人工智能在情报侦察、指挥控制等领域的运用。
“可以预见，各类智能化无人系统与作战平台将在地面、空中、水面、水下、太空、网络空间以及人的认知空间获得越来越多的应用，深刻改变着未来战争人工智能的技术比重。”朱启超说。
人工智能运用于国防领域是大势所趋――
国防运用需求前景广阔
从历史发展趋势和未来战争需求看，人工智能越来越成为推动新一轮军事革命的核心驱动力，未来战争需求也越来越呼唤人工智能的军事应用。新美国安全中心研究员格雷戈里・艾伦在其主笔的一份题为《人工智能与国家安全》的报告中强调：“人工智能对国家安全领域带来的影响将是革命性的，而不仅仅是与众不同的。世界各国政府将会考虑制定非凡的政策，可能会像核武器刚出现时一样彻底。”
纵观历史，世界历次军事变革经历了从冷兵器时代、热兵器时代、机械化时代到信息化时代的发展历程，从冶炼技术到火药技术、机械化技术、原子能技术，再到信息技术，四次军事革命的发生都贯穿着技术革命的核心作用。“人工智能逐步走向战场，势必会引起武器装备、作战样式、部队体制编制和战斗力生成模式显著更新，进而引发一场深刻的军事革命。”面对人工智能在国防领域的发展态势，朱启超表示。
在朱启超看来，人工智能的国防运用需求非常广阔。当下，战争形态由机械化、信息化向智能化转型的趋势愈发明显，夺取未来战争的胜利越来越取决于军队的信息优势、智力资源和决策速度。而人工智能在减少战场人员数量、获取和分析情报信息、快速决策和反应等方面具有巨大的潜力。2016年，美国辛辛那提大学研发的人工智能程序“阿尔法”在模拟空战中击败了美军资深飞行员，人工智能技术对于军事革命的颠覆性意义已初步显现。
“人工智能越来越成为推进国防和军队信息化建设的重要驱动力，不断提升国防领域的信息处理能力、指挥控制效率、精确打击能力和精准管理保障能力。”朱启超对人工智能提升国防领域智能化运用非常期待，他表示，随着军民融合发展战略的实施推进，人工智能技术、大数据技术、云计算技术等新一代信息技术将在国防领域发挥越来越重要的作用，推动国防和军事智能化水平不断提升。
警惕人工智能成为“战争毒药”――
人类是人机关系主导者
近年来，随着人工智能技术的发展，军事领域涌现出各种人工智能相关作战概念和装备技术项目，但朱启超认为，目前人工智能相关技术与应用还处于快速发展的初级阶段，不应忽视人工智能军事应用的局限性。
“首先，人工智能并不能取代人类智能。人工智能在解决可编程范围外的战争问题时，需要人类的理性分析能力、灵活应变能力、道德分辨能力等，因此，要在遵循战争制胜机理的前提下进行人工智能研究。”他分析道。
朱启超进一步说明，长期来看，还需要警惕人工智能可能带来的安全、法律、伦理等诸多问题。
安全方面，军事对抗环境下，人工智能系统或武器装备一旦被对手通过恶意代码、病毒植入、指令篡改等手段攻击，将带来战术失利甚至灾难性后果；人为错误、机器故障、环境扰动等因素也可能使得系统失去战斗效力。
法律方面，国际武装冲突法中的核心原则――必要性、区别性、相称性和人道性都将面临如何适用和调整的问题。比如，战场机器人无法区分军人与平民而造成滥杀无辜给区别性原则构成挑战。
伦理方面，由于智能化评估决策技术、无人机、机器人等的应用，人类奉为最高价值的生命和尊严可能受到漠视甚至践踏，而战争的指挥者却远离战场享受战争胜利的果实，战争或将成为搬上战场的“电子游戏”，这将冲击人类的道德底线。是否应该将人类的道德标准嵌入日益智能化的机器、嵌入什么样的道德标准以及如何嵌入？这些问题需要世界各国的广泛研究和探讨。
针对人工智能在国防领域运用过程中可能出现的安全、法律、伦理等问题，朱启超建议，应加强社会安全监督管控，形成适应人工智能时代的社会治理模式；积极参与人工智能国际军备控制讨论与谈判，为应对人工智能带来的安全、法律与伦理问题贡献中国智慧和中国方案；牢固确立人类是人机关系主导者的思想，实现对人工智能的安全有效控制，让其为人类的和平福祉服务，而不是使人工智能成为“恶魔的帮凶”。（潘娣）
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无人潜航器
无人潜航器，也可称为无人水下航行器和无人水下运载器等，是没有人驾驶、靠遥控或自动控制在水下航行的器具。随着无人潜航器及相关技术的发展，无人潜航器已经被用于执行扫雷、侦察、情报搜集及海洋探测等任务，在未来海战中还可作为水下武器平台、后勤支持平台等装备使用。
优势：与潜艇相比，无人潜航器是无人作战平台，因此可以大大降低战争的伤亡；体形小，加上其他隐身高科技的应用使其隐身性能高于潜艇；多功能，多用途。
局限：续航性差限制无人潜航器使用范围；所用锂电池存在易着火等技术缺陷；目前导航功能尚需完善。
可以预见，在不久的将来，水下无人潜航器必将在未来战争中发挥巨大作用，并将改变未来海洋作战的具体模式。
战斗机器人
军用战斗机器人作为战场上的一支新兴力量，是配合人类士兵作战的角色。按照军用机器人作战领域不同主要分为水下军用机器人、地面军用机器人、空中军用机器人和空间军用机器人等。
优势：战斗机器人在执行低烈度作战和危险任务时可以大大减轻人类士兵的负担和伤亡。此外，其还具有较高智能、全方位作战能力、较强战场生存能力、绝对服从命令等优势。
局限：战斗机器人不具备复杂条件下的作战能力；如今战斗机器人的智能化和环境适应能力还未达到单独作战程度，很大程度依赖于人类士兵的操作和指挥。
从长远来看，随着智能化牵引机械化和信息化向更高水平、更高层次发展，战斗机器人发展潜力巨大，其智能化程度将更高、武器平台将更复杂、环境适应和生存能力也将更强，能够参与的战争模式也将多种多样。
无人机蜂群
无人机蜂群由若干配备多种任务载荷的低成本小型无人机组成，它们参照蜜蜂等昆虫的集体行动模式，在人类指挥或监管下共同完成特定作战任务。
优势：作战时无人机蜂群可专业化分工，因此能执行多种任务；每架无人机功能相对单一，可大幅降低研发和采购成本；无人机蜂群可增加战场传感器和攻击武器数量，使军队在局部战场拥有空中装备数量优势；大量无人机可瘫痪敌人防空雷达，消耗敌人有限数量的高成本防空弹药。
局限：由于无人机蜂群对协同和自主的要求更高，需要建立管理大规模蜂群的全新指挥控制模式，因此面临攻克协同作战算法、集群个体间通信、远程指挥控制等关键技术的挑战。
未来，无人机蜂群将牵引未来空中作战装备呈现出机体廉价化、平台自主化、载荷小型化等特点，可能对未来航空装备体系的发展思路产生变革性影响。
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人工智能成为数字化转型应用最多的技术，中国企业数字化转型呈现这十大趋势
0分享至虽然数字化转型在企业的广泛实施已超过5年，但能够取得成功样本、可以在企业内推广的企业不足两成。当前的数字化转型仍处于初级阶段。当前中国企业数字化转型的趋势是什么？新技术应用情况又如何？
本报告由清华大学全球产业研究院李东红研究团队主编。通过线上+实地相结合的方式，历时3个月，深入调研了包括高端装备制造、汽车、能源、教育、房地产等十余个行业、五十余家企业的数字化转型实践，涉及国有（国有独资和国有控股）、民营和中外合资等多种企业类型。
中国企业数字化转型十大趋势
趋势一：企业数字化转型整体成熟度进一步提升。从管理者到员工都普遍参与到企业的数字化转型中，且对数字化转型的认识和理解进一步加深。
趋势二：企业之间的数字化转型步伐差距扩大。国内众多行业头部企业的数字化转型，已经从最初的探索尝试阶段发展到数字化驱动运营阶段，转型效果显著。
趋势三：数字化进一步推动产业生态的变革与重构。传统线性价值链正扩展为多节点立体价值网，其中的竞合与依存关系也在发生改变，而价值创造的产业边界则不断模糊。
趋势四：疫情加速推动企业数字化转型进程。今年的疫情对企业近年的数字化转型成果进行了检验。同时，疫情也使企业更强烈地意识到数字化转型的重要性，加快了各类数字化项目的建设和上线速度。
趋势五：人工智能成为数字化转型落地应用最多的新技术。人工智能和机器学习在众多行业中找到落地场景，而IoT、RPA等新技术也在财务、生产制造和供应链管理数字化转型等方面得到更广泛的应用。
趋势六：业务与技术部门在数字化项目推进中结合更为紧密。数字化转型对企业提出了业务和技术双轮驱动的要求。企业纷纷调整组织架构和工作流程，并通过各种激励和保障机制，形成敏捷的“积木型”协同团队。
趋势七：跨国公司在华企业向海外输出数字化转型先进经验。受益于中国更为庞大的生产数据、应用数据和用户数据，众多跨国公司在华企业或制造工厂成为企业全球范围内数字化转型的“先锋”。
趋势八：企业对数字化人才的需求呈现爆发式增长。多数企业选择“内部调动+外部引才”方式，组建“复合型”数字化转型工作团队，并同步推进复合型数字化人才的培养。
趋势九：更多企业从自身需求和痛点出发，量体裁衣。今年，我们看到更多的企业从自身需求和痛点出发，寻找到适合企业自身成熟度及发展战略的转型方案，依照急用先行的原则，有节奏地推进项目开发。
趋势十：新兴企业数字化建设更加兼容并蓄。生而数字化的年轻企业致力于应用全新的技术手段和商业模式颠覆传统行业的竞争对手。快速复制全球优秀企业的数字化经验，推动企业的数字化建设。
观点摘录
数字化转型团队人员数量变化
数字化转型为企业团队成员结构带来较为明显的变化。一方面，更多标准化工作由数字化系统代为处理，进而释放出一定的劳动力；另一方面，由于数字化转型需求，企业对数字化人才的需求量大幅增加。
注：折线分别表示两类企业转型前后人员数量变动情况的占比分布，比如，非国有背景企业中有31.25%的企业转型后人员增长在0%-50%（含）的区间。
新技术应用情况
参评企业积极应用AI、IoT、区块链等新技术。其中，应用比例最高的是机器学习与人工智能技术，占比为25.4%。其次为物联网技术，占比为19.7%，第三位为RPA技术，占比为18.3%。AI在众多行业都能找到落地场景，与企业具体应用场景相结合，成为帮助传统行业数字化转型的重要工具。应用物联网技术的企业主要是制造业，其中占比最高的为汽车制造业企业。RPA技术主要应用于企业财务领域数字化转型项目中。
应对新冠疫情的措施
受疫情影响，远程办公成为大部分企业的“刚需”。绝大多数企业都能够高效应对不同规模的员工远程办公需求。疫情冲击下，众多企业加速了数字化项目的建设和上线，并提升了数字化转型在企业的战略高度。一部分企业在疫情期间借助数字化工具积极拓展与生态圈其他企业的合作，尝试拓展新业务，并探索新的商业模式。小部分行业领军企业基于自身的数字化转型，积极推动数字化生态圈建设，带动其所在行业产业生态变革。
企业数字化转型的动因与目标
报告中分析了企业做财务、人力、供应链、营销四个领域数字化转型的动因及目标。以财务数字化转型动因和目标为例，申报财务数字化转型单项奖的企业中，大多数为大型企业。企业集团化发展要求、财务核算标准不统一、财务系统集成性差成为推动企业财务数字化转型的前三位的因素。这些原因也是大型企业尤其是业务多元、分子公司众多的集团型企业财务管理的普遍痛点。
基于上述分析的企业财务数字化转型驱动因素，参评企业财务数字化转型的目标也相应集中于统一财务数据核算标准、实现集团统一管控、实现信息共享和数据价值管理等几个方面。在着眼于财务领域提质增效的同时，近半数的企业也同时将财务数字化转型目标定位在对整个企业的支撑和赋能，包括对财务数据价值的挖掘，对管理及决策的支撑等。
内容节选自清华大学研究院《中国企业数字化转型研究报告》
以下为报告全文：
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