白春礼院士：人工智能发展趋势及突破方向
0分享至来源：高校人工智能与大数据创新联盟近年来，人工智能发展日新月异，已从科学研究向行业赋能转变，展现出广阔应用前景。引领性和战略主导地位凸显
白春礼指出，人工智能的技术特征决定了其影响的深度、广度，有望在新一轮科技革命中成为具有引领性和战略主导地位的关键技术。中国科学院原院长、中国科学院院士白春礼
从历史维度看，历次科技革命和产业革命的鲜明特征都是以人的发展和解放为核心。第一次工业革命以蒸汽机为标志，将人从繁重的体力劳动中解放出来；第二次工业革命以电力技术内燃机为标志，极大地超越了人的体能边界，满足了人类工作、生活的多样化需求。第三次工业革命以电子计算机和互联网为标志，极大地提高了信息处理能力，实现了对简单脑力劳动的替代，推动人类社会进入信息化时代，极大拓展了发展空间。而人工智能将实现对人类复杂智力智慧活动的模仿、替代和拓展，将人类在更高层次、更大范围解放出来。从发展维度看，人工智能是一项革命性、颠覆性技术，有可能引发新一轮科技革命，进而引发产业革命。它整合了机械化、自动化、信息化时代以来所有科技创新成果，将引领经济社会发展进入一个充满无限可能的新纪元，将深刻影响和改变全球经济、产业、创新的格局。目前，发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主动权。例如，美国于2019年正式启动“国家人工智能计划”,截至2021年底共资助18个国家AI研究所。2022年，美国明确将AI列入维护国家安全至关重要的关键技术领域。英国于2015年创建阿兰·图灵研究所，在跨行业促进AI研究、吸引人才方面发挥了关键作用。法国于2018年发布“人工智能国家战略”，并于2019年4月正式设立4所人工智能跨学科研究院，涉及健康、环境、能源、交通等领域。应用场景拓展催生新业态
白春礼表示，从学科内在属性看，人工智能多学科交叉融合特征明显，且技术综合性强、研发难度较大。智能水平的颠覆性进展更需要基础学科领域的突破，如算法等理论。从发展驱动力看，人工智能应用导向鲜明，经济、社会等应用需求拉动成为其发展的主要驱动力。技术创新在当前人工智能的发展中发挥着重要作用，但更主要的动力来自应用场景拓展，以及与经济、社会等领域的深度融合，融合将催生出一批新产业、新业态。未来5-10年将是人工智能发展的关键期。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出相关战略目标，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。白春礼认为，目前人工智能还有很大发展潜力和空间。一是基础理论与关键技术领域还有大片“无人区”。生成式人工智能、类脑智能、感知芯片、感知器件等方面还有很多未知性、前瞻性领域亟须突破，只有突破才能实现人工智能的终极目标。二是未来应用系统将朝着更加“智能”的方向发展，从机器智能走向人机混合智能，这是人工智能技术的发展趋势，也是挑战所在。三是体系平台间围绕人工智能技术的竞争将成为焦点。人工智能领域的竞争是体系化、军团化的竞争，也是数据资源化趋势下的数据竞争。其发展将趋于开源化、生态化，从而对后来者形成新的技术壁垒。着力解决三个关键问题
我国发展人工智能的优势在于巨大的智能应用市场潜力、最完备的智能制造产业链，以及最大规模的海量数据资源，但仍然存在一些关键问题。一是核心技术和基础能力不强。我国在人工智能领域的原始创新和技术积累不足，可能导致我国在智能化阶段再次“空心化”。二是产业发展生态不健全。自主技术体系和产业生态发展薄弱，大量市场应用发展良莠不齐，中低端较多，同质化明显，市场竞争环境仍有待改善。三是高端人才严重不足。目前，很多高校都开设了人工智能专业，但目前仍然缺乏高质量师资，且课程设置与市场需求不相匹配，人才培养规模和质量难以满足发展需求。对此，白春礼提出如下建议：一是充分发挥社会主义市场经济条件下的新型举国体制优势，集中优势兵力突破关键核心技术，要发挥好庞大市场需求的牵引作用和国家战略科技力量的多学科、建制化优势，不断提升我国人工智能科技力量。二是强化顶层设计，加强统筹协调和系统布局，加快构建政产学研用的良性互动创新生态，要推动项目、基地、人才、教育等各类政策相互协调配合，更好地发挥作用。三是创新人才培养模式，要加快培养造就一支规模宏大、水平一流的人工智能人才队伍，在高层次人才培养方面，要加快改革完善人才评价激励制度；在青年人才培养方面，要整合相关学科背景的优秀师资队伍，结合重大项目和应用实践，依托高水平平台来培养跨学科复合型人才。四是加强法律法规、伦理规范和政策体系建设，要加快构建更加包容审慎的国内监管体系，同时也要鼓励和支持人工智能快速发展。来源：中国信息化周报（本文根据白春礼院士公开演讲整理而成，未经本人确认）。全国高校人工智能与大数据创新联盟全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家,覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、教育部政策法规司原司长孙霄兵担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信13651193492)高校区块链专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；北京航空航天大学数字社会与区块链实验室主任蔡维德教授、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。高校元宇宙专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。高校新商科专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟新商科专委会（简称:高校新商科专委会），是由中央财经大学、中国人民大学、中国石油大学、北京师范大学、北京化工大学、北京石油化工学院、北京工商大学、北京语言大学、华北水利水电大学、广西科技大学、河北金融学院、天津财经大学、北京物资学院、西藏民族大学、北京信息职业技术学院、北京联合大学、北京经贸职业学院、北京财贸职业学院、海豚大数据科技等全国20多家高校、企业和机构共同发起，于2019年6月28日在北京中国科技会堂正式成立。目前发展高校及企业会员100多家。高校新商科专委会主要工作是促进高校新商科教育、推动高校新商科专业建设及学科发展，为新商科教育提供专家咨询服务。版权声明：转载文章和图片均来自公开网络，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜联盟“资料图书馆”微信咨询特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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自百度AI大会之后，可以说百度倾注了大量的心血在人工智能上，而且采取了对人工智能设计进行开放的策略进行市场开发。百度对于人工智能的设计开放，会增加相关的设计人员对其依赖程度。而百度在百度大会的准备也可以说是放了一个大招，其在AI的设计上也做了很大的研发努力。而作为一个比较蹩脚的程序员，也来凑凑热闹。
那么百度提出ALL-IN的想法狠得靠谱吗？这里个人分析一下原因，个人表示是支持的，首先从个人的角度来看，百度有专门的技术人员提供开发示例，并且做到示例开源，而且还有优秀的移植方式，相对于个人开发，要更利于开发者学习和进步。那么，合理分析一下外部的原因：
1、AI能捞钱吗？
要说捞钱，首选市场肯定是我兔。百度在我兔下有很大的优势。并且，我们知道，国家也出台了相应的人工智能支持政策，具体可以参考http://www.robot-china.com/news/201701/18/38810.html。我兔对于科研的支持还是比较强力的（虽然还是有很多学术造假），一方面，国家对于人工智能的大力支持造就了近乎完美的国内科研环境；另一方面，AI的近乎完美的工业、社会应用前景毫无疑问使得无数的公司、组织、个人投入大量的人力物力进行开发。而且目前的市场估量也可以参考上述那篇文章。今年，智能装备产业增加值达到了3000亿元，并且还要增长。那么人工智能捞钱这回事几乎是毋庸置疑的了。把资金投在AI这一领域，促使AI落地，是成就百度的一大机遇，只是百度能否把机遇转化为财富，而不是跳了一个坑，就祝愿我度了。
2、百度的优势在哪？
在我看来，百度在国内的优势还是比较大的，更何况，如果百度这次的ALL-IN是玩真的的话，估计领导层也不是一股热血冲头。
首先，长城防火墙的存在促成了百度成为国内可以说使首选的搜索引擎，庞大的数据量是AI的基础，当然好像之前看到有人提出了小数据学习方法，具体靠不靠谱就不知道了。那么这些数据几乎涉及了表层网络的各个领域，相比于其他公司的数据获取，百度的优势还是比较明显的；
其次，百度这次是真正的ALL-IN还是值得怀疑的，但大力投资是一定的。当然，阿波罗的测试也有值得吐槽的地方，人工智能技术落地问题也亟待解决。但是百度首先将自己的研究成果以“开源”的方式面向世界，不能说像Linux操作系统那样流行于世界吧，但开放设计是个很好的做法。另外百度还搞了一些比赛，也是基于DuerOS的，不但将他们的开发者范围扩大到全国，甚至有向全世界扩张的野心。从个人的角度来看，学这些东西，先入为主的作用还是蛮大的。不谈百度在开放AI设计的牺牲，但其野心可见一斑。
然后就是国内的政策支持，当然这些事是不好说的，毕竟业内的更清楚，我们了解各“国内强烈支持”就行了。
最后也就是竞争对手等等的问题，百度AI大会的当天，阿里还开了个新品发布会。另外在国外来说，谷歌的水平更是不言而喻，自主研发TPU，打算同时占领AI算法和芯片两个领域。所以百度的压力也蛮大的。从之前的一些浪潮中百度似乎没有吃到一些AR，VR，物联网之类的甜头，所以“ALL-INAI”也可能是百度孤注一掷，但更可能是厚积薄发（爆发？）的一次举动。
总结
对于百度来说“ALL-INAI”是不是“ANY-INAI”可能百度心理更清楚，不过，这次大动作是百度顺应这个时代的发展，把握自身优势的一个比较合理的举动。比较明显的是，百度并没有在其他领域占领先机，对于科技应用来说，后来居上的难度远大于“ALL-INFuturetechnology”，毕竟有那么多人也在你前面努力的跑。而“ALL-INAI”却是一个很重要的抉择，或许也是百度不得不走的一步。总之，个人还是持支持的态度的。
【德国】人工智能专业就业前景如何还值得读吗
从AlphaGo到无人驾驶汽车，人工智能似乎不再是科幻小说和电影里的产物，越来越多地在各个领域发光发热，推动各个领域的发展。
什么是人工智能？
人工智能一词最先来源于约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy），他与另外3位发起人在一份项目提案书中首次创造了人工智能，使其作为一个研究领域面世。当时对于人工智能的研究旨在尝试让机器学习语言，形成抽象概念，解决人类现有的问题，并进行自我完善。
人们似乎很难用单一的定义和概念来解释人工智能。然而纵观所有对于人工智能的解释，不难发现具有以下共同特征：所谓智能，即个体与环境交互时所具备的属性，在各式各样的环境中适应并实现目标的能力。
从人工智能作为学术研究问世以来，尽管经历了寒冬期，但随着其核心概念逐渐应用于日常生活中的各个领域，例如搜索引擎、语言翻译、推荐系统、自动驾驶等等，人工智能领域研究整体仍然呈现上升发展的趋势。
德国的人工智能专业
尽管人工智能行业备受追捧，但实际上仅在近年才作为一门专业在各大高校开设。在德国，开设人工智能专业的高校寥寥无几，也许在未来，专业数量会逐步上升，但就目前而言，可供选择的名校人工智能专业在德国仍旧非常稀少。
如果想在人工智能领域发展，除了人工智能专业以外，还可以相关专业比如数据科学专业，在这些专业中同样可以学习到人工智能领域的核心能力，为后续的发展打下坚实的基础。
人工智能和数据科学在当今生活的各个领域都发挥着重要作用。它们具有很高的价值，是工业4.0的主要驱动力之一。
斯图 数据科学
斯图加特大学：数据科学（理学学士学位）
UniversitätStuttgart:DataScience(B.Sc.)
学制：6学期
是否受限：受限专业（NC）
申请时间：每年5月15日至7月15日（只开放冬季学期申请）
语言要求：德福4*4及同等证书+英语欧标B2水平
该学位课程提供了处理大数据所需的所有能力。完成该课程的毕业生具备了跨学科的能力，拥有扎实的定量统计和计算机科学的基础知识，以及数据与人、商业与IT之间和数据生产者与数据使用者之间的衔接交互能力。
数据科学本科毕业生可以在斯图加特大学的人工智能和数据科学专业继续进行深造，除此以外还可以在计算机科学或者软件工程专业的硕士课程继续学习。
如果选择直接就业，则可以在IT领域数据管理、建模、评估分析等方向从事研究、开发、运营、项目规划和销售的工作。
申请时，在校的成绩是一个非常重要的评分依据，除此以外，一定的实践经历、项目和竞赛获奖经历也是非常亮眼的加分项。
斯图 人工智能和数据科学
斯图加特大学：人工智能和数据科学（理学硕士学位）
UniversitätStuttgart:ArtificialIntelligenceandDataScience(M.Sc.)
学制：4学期
是否受限：受限专业（NC）
申请时间：每年5月15日至7月15日（冬季学期）；12月1日至次年1月15日（夏季学期）
语言要求：德福4*4及同等证书+英语欧标B1水平
该学位课程将更加深入拓展数据科学分析方法与专业技能。除了重点学习人工智能和数据科学以外，课程设置还将聚焦一个应用领域的范畴，比如电气工程、车辆工程、计算机语言学、机械制造以及数学。
毕业生除了进入数据处理相关行业设计开发数据管理系统以外，还有机会可以进入研究所，研究人工智能领域的新方法和新技术，开发“智能”系统。
作为一个2022年秋季刚刚开设的新专业，尽管专业是否有足够的师资，毕业生的就业情况如何无从知晓，但是TU9大学的名号在此，相信一定可以受益匪浅，收获满满。
慕工大 机器人，认知和智能
慕尼黑工业大学：机器人，认知和智能（理学硕士学位）
TechnischeUniversitätMünchen:Robotics,Cognition,Intelligence(M.Sc.)
学制：4学期
是否受限：有筛选程序（Eignungsverfahren）
申请时间：每年1月1日至5月31日（冬季学期）；9月1日至11月31日（夏季学期）
语言要求：德福4*4及同等证书+托福88分/雅思6.5
该学位课程是计算机科学、电气工程、机械工程学院开设的跨学科专业。除了基础的机器人控制之外，学生还需要学习感知、图像处理与人工智能领域的知识，从而进一步了解信号处理、传感器数据评估，在行为控制、机器学习以及人机互动领域进一步拓展。多种多样的选修模块能帮助学生建立个性化的能力体系。
毕业生有着非常广泛的研究和就业前景，能在航空航电、微电子、医疗技术、汽车行业等获得就职机会。
该专业对于申请有着非常高的要求，除了常规的申请动机信以外，申请者还需要根据指定题目完成一篇学术小论文的写作，一定的GRE成绩也是必不可少的申请材料之一。目标如果定在这个专业，申请的准备工作就需要早日启动了。
慕尼黑 数据科学
慕尼黑大学：数据科学（理学硕士学位）
Ludwig-Maximilians-UniversitätMünchen:DataScience(M.Sc.)
学制：4学期
是否受限：有筛选程序（Eignungsverfahren）
申请时间：6月1日截止（只开放冬季学期申请）
语言要求：英语欧标B2水平
该学位课程是一个由慕尼黑大学统计学院和计算机科学学院联合开设的跨学科项目。学生将在课程中学习收集、管理和分析大型复杂数据集的统计和计算方法，以及如何从这些数据集中提取知识和信息，这些都是人工智能领域的核心知识与能力。
这也是为数不多只用英语授课的相关专业，如果苦手于德语，又非常想在德国学习发展，这是不可错过的专业之一。
如果对人工智能未来的发展非常心动，那心动不如行动，就沿着这条路努力吧，努力一定是会带来收获的~
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