【开局2023】人工智能产业发展仍面临诸多挑战
新华网北京2月3日电（记者孙云龙）作为新基建的重要组成部分，人工智能与5G、云计算、大数据等深度融合，将加速成为数字经济发展的重要驱动力。当前，我国人工智能发展仍面临诸多挑战。
人工智能对新经济发展的驱动作用日益受到重视。中国信息通信研究院发布的《全球人工智能战略与政策观察（2020）》报告称，截至2020年12月，全球已有39个国家和地区制定了人工智能的战略政策、产业规划文件。
工业和信息化部的数据显示，截至2020年6月底，我国人工智能核心产业规模达770亿元，人工智能企业超过2600家。赛迪智库人工智能课题组认为，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，智能化基础设施的建设和传统基础设施将实现智能化升级，人工智能技术有望推动经济发展全要素的智能化革新。
我国人工智能产业快速发展的同时，产业本身也面临诸多挑战。该课题组表示，预计2021年，围绕算法、数据和算力人工智能的“三驾马车”，人工智能产业链建设力度将继续增大。
具体而言，在算力方面，2021年我国5G通信网络部署加速，数据的增长速度越来越快，人工智能训练所需的计算量将进一步呈现指数增长，相关行业对算力的需求将更为庞大。
由IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》认为，人工智能三要素中，算力成为驱动AI产业化和产业AI化发展的关键要素。服务器是人工智能基础设施的核心。该报告称，我国人工智能基础设施市场规模在2020年达到39.3亿美元，同比增长26.8%。其中，AI服务器市场规模占整体人工智能基础设施市场的87%以上。
赛迪智库分析认为，我国整体在人工智能算力基础设施方面准备不足，体现在芯片端对外依赖较大，服务器市场国内企业份额有限。
在算法方面，国内企业的算法框架和平台尚未得到业界广泛认可和应用，在深度学习框架核心技术领域支撑不足。
在数据方面，产业数据标准化和互联互通水平严重不足，降低了数据的可用性和可迁移性。
与此同时，人工智能行业在专业人才和典型场景应用等方面也面临挑战。
赛迪智库认为，应推动建立专用的AI计算设施夯实算力基础，构建智能生态圈，打造软硬件协同能力，持续支持人工智能开源开放和公共服务平台建设，更好推动产业发展。
【纠错】【责任编辑:华信】人工智能的机遇与挑战
原标题：人工智能的机遇与挑战人工智能预示着新一轮生产力革命带动下人类分工深化的历史趋势，应认清其中的机遇与挑战。
人工智能带来的技术方面的机遇主要是带来新一轮科技革命，引领21世纪技术的战略性突破与发展，挑战主要在于，第一，对中国来说，在基础科学、关键技术研发上一旦受制于人，面临生产力重新落后的危险；第二，对全球来说，机器智能一旦在某些方面超过人类，带来不可测、不可控的风险。
技术产业方面，人工智能的机遇在于，第一，把握好机遇可以占据信息技术产业等高新科技产业的战略制高点，进而掌握产业革命的战略主动权；第二，对中国来说，由技术产业可直接发育形成产值接近半个欧洲的高科技产业，特别是超大型“商业-技术”结合型平台企业。挑战主要在于，一旦在基础设施、基础软硬件技术（如操作系统、技术平台）、材料工艺和国际合作等方面受到封锁（或与先进国家发生科技“脱勾”），就会形成来自知识与市场的发展障碍。
在宏观经济方面看，人工智能带来的总的影响，在于生产力变革引发分工进一步出现大发展，方向是从分工专业化，向分工多样化深化，引发新的产业革命，并进而造成制度变革压力。
在增长方面，机遇主要是可能为增长带来新动能，第一，数据资本替代物质投入将成为长期趋势，第二，将加速经济从速度增长向质量提高的转变，以高附加值为标志的产业结构高度化趋势明显。挑战在于，农业基础薄弱、制造业服务化滞后、第三产业比重显著低于平均水平国家，将在全球化体系中受到来自价值链高端的巨大压力。
在货币方面，人工智能长期内可能推动形成“金融-信息”双中心的“新金融秩序”（希勒观点），其中主要机遇在于，金融服务与信息服务进一步融合，推动信息对称透明机制的形成，为金融服务实体经济创造更好条件；主要挑战在于，由分布式计算、区块链机制引起的金融创新，对央行货币主权造成潜在的挑战，一旦信息服务滞后，可能放大金融风险中的不确定性。
在就业方面，人工智能的机遇主要在于，可能为零工经济、在家办公创造低门槛工作条件；挑战在于机器一旦替代人，不仅会造成对人类体力劳动的替代，而且会部分造成对人类脑力劳动的替代，短期对制造业就业，甚至二产、三产中部分复杂劳动构成冲击，长期既不会增加就业，也不会减少就业，而是推动人类就业转向多样化与灵活化。
企业方面，人工智能的机遇在于，通过在计划、领导、组织、控制各个环节智能化，产消两端进一步透明化，为克服企业官僚主义，提供新的解决模式，企业做优成为世界一流企业新标准；挑战主要是，企业仅仅靠做大做强，难以面对高度复杂、不确定化的市场需求变化的挑战，需要将人工智能转化为适应低成本高附加值差异化战略的业务能力。
此外，人工智能在机器人、基因技术、医疗技术方面的运用，将带来伦理方面新的问题；在个人信息和数据资产开发与保护方面，带来法律和制度方面的考验。
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