关于人工智能，总书记这样强调！
2020世界人工智能大会云端峰会于7月9日至7月11日召开，今年大会的主题为“智联世界共同家园”。
2018年9月17日，习近平总书记曾向2018世界人工智能大会致贺信。在贺信中，习近平总书记深刻指出：“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。”
2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，习近平总书记主持学习并发表重要讲话，强调要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
习近平总书记高度重视科技创新，多次为人工智能发展把脉定向。让我们一起来回顾总书记关于人工智能的重要论述！
三个“重要”
重要驱动力量、重要战略抓手、重要战略资源
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
三个作用
革故鼎新、添薪续力、“头雁”效应
要推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济。要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。
——2018年5月28日，在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上的讲话
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与社会治理
更加重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平。
——2019年11月5日，关于《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》的说明
要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与疫情防控
新技术发展为病毒溯源提供了新的手段，可以利用病毒蛋白和不同受体的结合特征，评估可疑动物作为中间宿主的可能性，利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，提高精准度和筛查效率。
——《求是》2020年第6期《为打赢疫情防控阻击战提供强大科技支撑》
利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率。
——2020年3月2日，在清华大学医学院主持召开座谈会时的讲话
要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。
——2020年2月14日，在中央全面深化改革委员会第十二次会议上的讲话
人工智能与保障改善民生
要加强人工智能同保障和改善民生的结合，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需要出发，推动人工智能在人们日常工作、学习、生活中的深度运用，创造更加智能的工作方式和生活方式。要抓住民生领域的突出矛盾和难点，加强人工智能在教育、医疗卫生、体育、住房、交通、助残养老、家政服务等领域的深度应用，创新智能服务体系。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与媒体融合发展
从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段。我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。
——2019年1月25日，在十九届中央政治局第十二次集体学习时的讲话
人工智能与教育
把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。
——2019年5月16日，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信
黄奇帆：人工智能“五大件”将是全球竞争主战场
➤数字时代对应的是“五全信息”，即全空域泛在、全流程持续、全智能解析、全价值叠加和全数据解析，具有结构型、动态型、秩序型、信用型、生态型五个特征
➤展望未来，人工智能时代的商业模式将呈现三个新特点：定制化、服务化、生态化
➤智慧的城市必须是一个以人为核心、系统化发展的城市，要基于数据要素、借助数字技术，形成城市五位一体运营的智慧体系
➤在实现城市数据化、网络化、智能化后，要根据每座城市的生态、文化、产业特色，合理规划开发城市的数字空间，让每个主体都能跨越实体空间和数字空间，公平地生活、工作和交易
文 | 中国国家创新与发展战略研究会学术委员会常务副主席、重庆市原市长 黄奇帆
观众在贵阳举行的2023中国国际大数据产业博览会上参观了解智能机械（2023年5月26日摄）陶亮摄/本刊
数据之光，烛照前行；技术蝶变，赋能发展。今年2月份，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。
当前，新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，数字化、网络化、智能化在构建新发展格局、建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势方面释放出强劲动能。
数字中国建设是一项横跨经济、政治、社会、生活、安全等多领域的系统工程，理解数字中国建设赋能经济高质量发展的内在逻辑，对于在推动经济高质量发展中赢得历史主动意义重大。
数字时代的“五全信息”
数据作为一种经济要素，有其特定的本质和特性，人类通过处理数据形成智慧。通常来说，数据具有六大特性：数据是取之不尽、用之不竭的；原始数据是碎片化的、没有意义的；数据不可能完全“原始”，其加工过程是由无序到有序的过程；数据可以产生数据；数据在利用过程中产生了价值与产权；数据可以多次转让和买卖。由于这六大特性，人类得以在不断产生、利用和提炼数据的过程中，认知规律、探求真理，创造璀璨的科学文化成果，传承丰富的经验技艺，推动文明进步。
信息是认识世界的钥匙，不同的信息形态和内涵对应的现实世界是不一样的。农业时代对应的是自然信息、工业时代对应的是市场信息、互联网时代对应的是流量信息。数字时代对应的则是“五全信息”，即全空域泛在、全流程持续、全智能解析、全价值叠加和全数据解析，具有结构型、动态型、秩序型、信用型、生态型五个特征。
可以说，“五全信息”是智慧形成的关键。原始的、碎片化的数据，通过提炼清洗才能成为“五全信息”，才具备从信息到知识、知识到判断、判断到智慧的价值。
从原始数据到“五全信息”的产生必须经历五个步骤：第一是数字化，要实现“万物发声”；第二是网络化，要实现“万物万联”；第三是智能化，要实现“人机对话”；第四是智慧化，要实现“智慧网联”。原始数据完成这四步，就有条件进入第五个步骤——数字孪生，通过物理实体和数字模型之间动态、持续、实时、双向的联动和交互，将整个系统产生的海量数据转化成“五全信息”。
综合上述，支撑人类社会完成数字化、网络化、智能化、智慧化，再到实现数字孪生的底层技术、软硬件基础设施，是由大数据、云计算、移动互联网、人工智能和区块链这些数字化技术的多个环节有机结合形成的数字化平台，而这种数字化平台类似一个人体结构的智能体。
人工智能是数字化平台的灵魂
数字化平台的基础功能和应用推陈出新，助推人类数字文明一步步走向繁荣。其中，人工智能的发展扮演了关键角色。
从上世纪50年代阿兰·图灵在《计算机器与智能》中提出“图灵测试”、美国达特茅斯学院举办的研讨会首次提出“人工智能”概念开始，人工智能的发展正式拉开序幕。在70多年发展历程中，人工智能演进出深度学习、增强学习、模式识别、数据搜索、机器视觉、知识工程（科普常识、社会共识、专业知识）、自然语言理解、类脑交互决策这八大关键技术。
2023年以来，海内外一系列AIGC（内容生成式人工智能）成果的推出，更是代表着人工智能进入高速发展阶段。当前，以ChatGPT为代表的人工智能技术通过智能算法和大数据分析，可以从全球范围内收集、分析和处理海量数据，大型AI模型的应用场景远远超出对话聊天的范畴，甚至发展出推理、理解和抽象思考的能力。
以ChatGPT为例，它实现了以下重大突破：一是摆脱了人工规则和统计学，比以前的AI模型表现出更多的通用智能。二是已从对话中发展出视觉能力，一旦装上四肢工具，就能胜任人类基础性工作。三是能够自主学习新知识，在无样本训练时模仿人类做出决策。
人工智能应用于各个行业场景，将深度改变办公、电商、娱乐、教育、媒体等各行各业，并引领人工智能实现从感知理解到智慧创造的跃迁。展望未来，人工智能时代的商业模式将呈现三个新特点：定制化、服务化、生态化。
第一是定制化。系统的私有化部署和个性化定制，将是未来人工智能技术大规模安全应用的前提。这意味着，个人的人工智能将和公网的人工智能隔离，组织或者个体在获得最全面、达到行业平均水平的服务时，保证自身的数据安全。
第二是服务化。在互联网时代，科技企业赚钱的方式有免费增值、个性化广告、订阅制等。到了人工智能时代，一个人工智能的公司在售卖产品之后，在服务和支持方面可以通过多种方式赚钱。
第三是生态化。未来科技公司的AI产品要放大收益，必然会建立完整的人工智能生态系统，涵盖从硬件设备到软件应用、算法模型和数据平台等环节，形成完整产业链。
第四次工业革命的“五大件”
以人工智能为核心技术的大产品，将成为第四次工业革命所对应的“五大件”。每个时代风口都会催生出世界性耐用消费品，这些产品的形态、功能和使用场景各异，但其底层的技术基础往往是类似的，是当时社会大众生活场景中最先进的生产力代表。
当下全球正在发生的第四次工业革命是人工智能、智慧网联时代，新一代核心技术人工智能将成为新一轮产业变革的制高点，而人工智能所赋能的新一代的“五大件”将进入千家万户，成为全球产业竞争的主战场。这些大产品已经初露峥嵘，大体包括以下五种：
一是能够胜任人类基础性工作的家用机器人。这类家政机器人拥有类似眼、耳、鼻、舌般的智能传感器，可以高精度感知周围环境；拥有可以行动的机械身体，能够承担家政等工作。
二是具有逻辑判断能力的内容输出型机器人。这种机器人经过大模型的海量预训练，其功能不在于成为寻找案例的搜索引擎，而在于根据自身学习、提炼得到的科学常识、社会共识、专业知识，根据特定场景做出有效判断。这类机器人不必拥有机械臂、机械脚的形态，可能就是一个终端，但是可以输出内容，承担文秘、助手工作。
三是具备脑机接口的AR/VR头盔或眼镜。脑机接口就是在大脑和外部机器之间建立直接通信，配备了这一功能的AR/VR眼镜或头盔，将成为新的人机交互方式，只需捕捉大脑电信号就有可能实现人机互动。未来，这一设备甚至能够具备类脑交互决策的功能。
四是自动驾驶的清洁能源汽车。随着清洁能源汽车的发展，以人工智能数字化技术为核心的智能驾驶功能将逐渐渗透融入，实时联通路面交通工具和交通基础设施，对复杂路况和交通信息作出迅速反应，提高驾驶安全性和城市交通效率，极大拓展汽车作为交通工具的价值空间。
五是突破材料限制的3D打印。3D打印赋予了人们任意定制所需工具的能力，当前3D打印在材料环节存在限制，比如将原材料直接合成新的物质，在材料上取得突破是3D打印设备发展的关键所在。
这些产品一旦成熟，市场规模将达到万亿美元级，这些行业将成为国际竞争的关键战场。对此，我们要积极进行前瞻性布局，围绕这些重点产业形成一批具有全球竞争力的产业集群。
五位一体的智慧城市系统
城市走向全面智慧化的标志是对人的智慧的深层次释放，并形成经济、政务、文化、社会、生态文明五位一体的智慧城市系统。
随着人工智能技术不断发展，人类正在从技术层面上接近于智慧化。借助人工智能技术，人类将突破既有感官局限性，进一步释放大脑潜能，对事物本质有更准确的判断、更有效的推理与决策，开展更有创造力和发展潜力的工作，进而建设更加智慧、文明、民主、富强的城市智慧发展与运营系统。
《数字中国建设整体布局规划》指出，数字中国建设要全面赋能经济社会发展，实现经济、政务、文化、社会、生态文明五位一体的系统化发展。智慧的城市必须是一个以人为核心、系统化发展的城市，要基于数据要素、借助数字技术，形成城市五位一体运营的智慧体系。
一是经济发展智慧化。在AI等技术推动下，城市经济逐渐走向智慧化发展阶段。城市的数据资源将形成稳定的、智慧运行的经济循环，并在赋能百行千业的过程中持续为城市创造价值。城市各个业态将运行于人类发达的数据基础设施之上，大量的重复性劳动将由AI替代，人类从事的是充分体现人类大脑创造力的智慧型工作。通过这一智慧运营体系，人类的劳动价值得到空前放大，人类对未知世界的探索能力得到最大限度提升。
二是社会生活智慧化。AI时代的社会，数字技术全面融入社会交往和日常生活，公共服务和社会运行方式不断创新，全民畅享的智慧生活变成现实。在基本生活层面，人类的衣食住行将变得更加智能，人类可以用最小的个体消耗满足基本生活的智慧化运营；在数字消费层面，在城乡智慧系统驱动下，大量的数字需求被激活，不断开辟新的消费市场；在公共服务层面，城乡智慧化运营体系初步建立，工业时代面临的社会发展问题得到解决，城乡宜居度得到提升。
三是政务服务智慧化。在AI城市整体数字架构下，按照城市数字化发展的多层次需要，建立适合政务系统智慧化运作的制度规则体系。首先，夯实城市政务数据基础设施，构建全国一体化政务大数据体系；其次，实现政府各部门信息系统网络互联互通、数据按需共享、业务高效协同；第三，积极拓展城市数字空间的智慧治理，把政务服务延伸到数字空间中，形成数实融合的政府服务新模式。
四是文化繁荣智慧化。城乡实体空间和数字空间都将成为文化的载体，通过智慧化手段和工具，可以帮助大量中国传统文化走向数字化、市场化，也可以有序引导新文化的繁荣，把数据、算法、算力和人融合在一起，打造中国独有的、自信繁荣的数字文化。城市文化大数据体系、人工智能基础设施等，为文化的产生、传播、服务、消费新模式奠定基础，人类将进一步展现自身智慧的创造能力，产生跨越数实空间的数字文化新业态和全球领先的数字文化企业。
五是生态文明智慧化。城市生态环境的治理模式开始走向智慧化，并形成全国统一的生态文明大数据体系。基于自然资源三维立体“一张图”和国土空间基础信息平台，城市可以更好地运用数字技术推动山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，更好地开发生态文明数据，通过数字孪生技术构建自然空间的数字映射，实现更智慧化的水资源、碳资源、空气资源、林草资源的利用和开发模式。
对数字孪生城市的治理
AI时代的城市是由实体空间和数字空间组成的数字孪生城市，要充分重视对数字空间的治理。随着城市数字化进程的加快，城市、企业、个人开始形成多样化的数字模型，各种构建数字空间的基础技术开始走向成熟，为建设数字孪生城市做好准备。
从居民个体来看，未来城市居民将在数字空间中工作创业、办理业务、购物娱乐、交友学习等，人群聚集的城市乡村将走向数字孪生，并孕育数实融合的城市新形态。
建设数字孪生城市不是一般意义的智慧城市，而是以需求为导向建立数字空间中的市场体系和治理体系，是开发城市数据要素的重要手段，也是未来城市经济的重要增长点。在实现城市数据化、网络化、智能化后，要根据每座城市的生态、文化、产业特色，合理规划开发城市的数字空间，让每个主体都能跨越实体空间和数字空间，公平地生活、工作和交易。
从城市管理来看，要充分重视对城市数字空间的治理。站在数实融合的角度，重新思考城市治理模型，建设治理数实空间的基础规范。比如，诚信是最基本的社会准则，信用体系是两个空间共用的数据和制度体系，是未来城市治理的关键所在。基于区块链、大数据、人工智能等技术，可以建立一个覆盖城乡的更加公平、可靠、安全的信用体系，加强对数字空间的相关立法，规范个体、企业、政府在数字空间的行为，避免垄断、大数据杀熟、侵犯隐私等现象，让数字空间成为城市经济活力的新来源、居民幸福生活的新补充。
作为现代化产业体系的载体，城市正在进入全新的发展阶段，数字化、智能化、智慧化的发展路径需要全国人民锐意进取、勇于创造，才能够顺利实现。当今世界正经历百年未有之大变局，中国的城市建设要完整、准确、全面贯彻新发展理念，保持战略定力，坚持以人为本，应用好人工智能等数字技术，统筹实体和数字两个空间，规划好城市的数字化发展路径，在AI时代力争打造出引领人类文明的城市发展新模式！
必须兼顾好发展与安全
人工智能既是重大机遇，也有潜在风险，必须兼顾好发展与安全。当前，人工智能的发展存在许多争议，比如人工智能会取代人类的工作岗位，导致大量人员失业；机器人是否应该具有自我意识；人工智能是否应该具有道德观念等。随着人工智能技术的快速发展，这些问题将变得愈发迫切和棘手。
一方面，必须对其潜在风险保持警惕，不断加强监管和规范。这些风险大体上包括：人工智能具有潜在的逐渐失控的风险；如果没有政府干预，人工智能将极大地加剧社会的不平等，带来更大的阶级鸿沟；科学无国界，但是人工智能必须有国界，必须加以全面管控；人工智能可能被别有用心的人利用，引发巨大风险。
另一方面，进一步加大人工智能投入，抢占未来科技革命制高点。我国在人工智能领域取得不少成就，但与美国等发达国家相比，仍然存在一定差距。因此，要进一步加大人工智能投入，从算法、模型、数据、硬件等方面探索和推进人工智能技术的发展，加强人工智能与其他前沿技术的融合，如量子计算、区块链、生物技术等，推动各领域交叉创新和发展。
第一，加强人工智能芯片和核心网的研发，打破美国在AI技术方面的垄断地位；第二，建立中国的通用大模型，维护国家安全、数据安全；第三，加大AI人才引进力度，支持科技平台加强大模型生态平台的研发。
总之，人工智能是百年一遇的科技产业机会，中国一定要抓住这一历史性机遇，加大资源投入，加强战略协同，为未来三十年、五十年的竞争打下坚实基础，提升中国在全球科技体系中的竞争力和话语权，实现中国科技飞跃。□
人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势