让人工智能充分赋能经济社会发展
科技部等六部门发文统筹推进场景创新
让人工智能充分赋能经济社会发展
继2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《发展规划》）之后，科技部、教育部、工信部等六部门近日联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），在业界引发广泛关注。
作为深刻改变人类社会生活的革命性、战略性技术，人工智能在我国发展如何？怎样推动人工智能快速迭代升级？记者进行了采访。
从实验室走向生产生活，人工智能驶入发展快车道
如今，放眼大江南北，“人工智能”不再是一个学术名词，而是人们生产生活中的“常客”。
在旷视科技改造升级后的国药控股广州有限公司物流中心，随处可见人工智能的“身影”：智能移动机器人、智能堆垛机往来穿梭，成为搬运的主力军，智能五面扫描装置可实时读取运动中的药箱上的电子监管码，实现药品流通可追溯……智慧仓储物流不仅为该中心每年节约人力成本上百万元，更显著提高了工作效率，在疫情防控期间实现了医药物资配送的快速响应。
在位于浙江杭州滨江区的计算机视觉公司易思维的实验室，装配了高性能视觉传感器的工业机器人正在模拟汽车流水线的工位上忙碌。明察秋毫的“眼睛”和自主决策的“大脑”，助力冲压、焊接、涂装、总装四大汽车制造环节的智能化升级，既省工省时又提质增效。易思维研发的工业视觉检测成套装备体系，已在上汽大众、一汽大众、特斯拉等数十家国内外厂商的200多个整车厂落地开花，在“冲、焊、涂、总”四大环节上实现系统化应用。
在华为打造的5G智慧煤矿——晋能控股集团塔山煤矿，地下500米的矿井实现了智能互联：智能巡检机器人往来探视，工人可一键呼叫“网约车”、实时手机视频通话。依托“会说话”“能决策”的智能化综放开采设备，塔山煤矿采煤工效提升40%以上。
在日常生活中，人工智能也无处不在：对着手机眨眨眼，几秒内就可以完成身份认证；手环、手表等智能终端，及时提醒用户健康状况……
“《发展规划》实施至今，我国的人工智能已由实验室走向生产生活的方方面面，驶上了发展快车道。”科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所所长赵志耘认为，“生产更高效、生活更精彩”的背后，是人工智能科技的显著进步。“我国在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、类脑计算等领域涌现出一批重要理论成果，大规模预训练模型等前沿研究达到国际先进水平，人工智能基础软硬件快速发展，基于自主技术的人工智能产业生态已初步形成。”
科技部新一代人工智能发展研究中心提供的数据显示，5年来我国智能产业规模持续壮大，企业数量以及风险投资额居世界前列：2021年人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业超过3000家；人工智能领域风险投资额占全球比重从2013年的不到5%增长到2021年的20%左右，跃居世界第二。
把新技术应用到实践中，通过迭代不断成熟提升
《指导意见》从打造人工智能重大场景、提升人工智能场景创新能力、加快推动人工智能场景开放等方面，统筹推进人工智能场景创新。
“这不仅是稳经济、培育新增长点的权宜之计，更是促进人工智能更高水平应用、更好支撑高质量发展的长远之策。”科技部战略规划司副司长邢怀滨说，“从全国来看，目前仍存在对场景创新认识不到位、重大场景系统设计不足、场景机会开放程度不够、场景创新生态不完善等问题，急需加强人工智能场景创新。”
邢怀滨告诉记者，场景创新是以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。“这个‘牛鼻子’有多方面的牵引效应：直接推动人工智能技术的推广应用，加快传统产业的提质升级；在应用中发现新需求、凝练新课题，从需求侧反推人工智能技术体系的提升完善；促进人工智能相关软硬件技术及其标准的对接、贯通，进而形成全国统一的技术生态、产业生态。”
“目前人工智能正处在新的发展阶段，技术日趋成熟可用，各行业对人工智能技术需求迫切。”赵志耘说，在这个阶段，最重要的是把新技术应用到实践中，通过迭代不断成熟提升。“场景创新作为一种目标导向、应用导向的研发新机制，既有利于引导学术界更好地聚焦行业问题、优化研发方向，也有利于引导企业尽快把理论成果、技术成果快速转化为行业效果。”
易思维创始人兼CEO郭寅认为，人工智能是一门强应用相关的技术学科，从最早的雏形发展到今天，都离不开在各类应用场景中发现问题、解决难题、迭代技术，人工智能技术发展与场景应用创新是个相互促进、螺旋上升的过程。“随着《指导意见》的实施，我国人工智能技术将迎来加快迭代升级的新热潮。”
加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态
8月15日，科技部启动支持建设新一代人工智能示范应用场景，发布了智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂等首批支持的十大应用场景。
“人工智能的应用场景涉及生产、生活的方方面面，不能眉毛胡子一把抓。我们坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康谋篇布局，以充分挖掘人工智能的价值。”邢怀滨说，“按照提高生产能效、改善工作方式、方便群众生活等主要标准，我们希望尽快打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景，加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，让人工智能充分赋能经济社会发展。”
“人工智能是渗透面广、带动性强、影响深刻的新生事物，政府和市场要各司其职、协同发力，真正把充分发挥市场作用和更好发挥政府作用有机结合起来。”邢怀滨强调，一方面，要坚持企业在场景创新全过程中的主体地位，鼓励企业放手去干、去闯；另一方面，政府要与学术界、企业界紧密合作，在相关社会伦理、规则制定、法制完善等方面履职尽责。
“中国拥有全球最齐全的产业体系和超大规模的消费市场，丰富繁多的应用场景为人工智能提供了巨大的用武之地。”邢怀滨表示，“经过全社会的共同努力，中国一定能在新一代人工智能这个赛道上跑出好成绩。”（记者赵永新）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】案例：用人工智能提高生产率的八个场景
人工智能案例：用人工智能提高生产率的八个场景作者：CNET科技行者2017-11-0710:55人工智能技术正在融入现存技术产业。很多科技企业正应用Alexaskills、人形机器人以及各种人工智能技术以简化办公室工作，提升工作效率，提高生产率。以下是公司应用人工智能提高生产率的八种方式...随着科技的发展，人们的办公方式也在不断变化着。为了简化工作流程，提高生产率，越来越多的企业开始应用人工智能技术。
未来几年内，人工智能(AI)将创造百万工作岗位，包括一些热门领域(如自动驾驶汽车和深度学习)的热门岗位。
此外，人工智能技术正在融入现存技术产业。很多科技企业正应用Alexaskills、人形机器人以及各种人工智能技术以简化办公室工作，提升工作效率，提高生产率。
以下是公司应用人工智能提高生产率的八种方式：
1.oMelhorTrato.com
驻阿根廷信贷公司oMelhorTrato.com应用深度学习和TensorFlow这两项人工智能技术，实现了部分招聘流程自动化。其运用已开发的算法，可以筛选公司官网和第三方平台上的求职简历，设定特定条件便可筛选出合格求职者。
过去，人力资源花费三分之二的时间翻阅简历，而现在人工智能可以代劳。该公司合伙人兼人力资源部部长CristianRennella称：“员工利用一周时间便可以学会使用这款简历筛选软件，操作起来很容易。”
保证简历筛选算法准确无误，提高预测效果的一个重要环节是人工校核和预警系统。Rennella称，过去的三十年内公司生产率低下，为提升预测效果员工花费大量精力。而如今，人工智能仅用了三个月，生产率就提升了21.3%。
“能取得这一结果，我们很惊喜。多亏了人工智能，枯燥乏味、重复单一的体力工作实现了自动化。我们才可以投入更多精力到选拔人才上。”Rennella说。
2.PremiumRetailServices
零售管理公司PremiumRetailServices(PRS)应用人工智能为客户制定可预见的维护计划，分析数据变化趋势——公司也用这项技术帮助员工解决一些问题。如员工运用Sisense软件收集数据，可预测仓库匹配，预计员工抵达仓库的时长及报销费用等。
为了帮助员工掌握谷歌分析法，提升工作速度，实时作出明确决策，PRS的企业解决方案架构师AaronHayes编写了Alexaskill和PremiumGenius(GoogleHome的一项功能)程序。Hayes预计员工一到两个小时就能掌握这项技术。
Hayes表示，人工智能技术使生产率大幅提升，以前一周才能完成的项目现在仅需几个小时就能完成。还可以使用Alexa或GoogleHome的语音指令简化简单工作，如创建工作口令等基本操作，从而快速执行任务，“不久的未来这种科技将更重要，关乎公司的每一个决定。”Hayes说。
3.Blackbelt
人工智能营销平台Blackbelt不仅使用了自创的人工智能主导的营销平台，还应用了时间追踪分配(Allocatetimetracking)技术自动监控追踪员工电脑。
Blackbelt的首席运营官(COO)LizaNebel称，Allocate操作简便，容易上手，应用近一年就产生了巨大影响。
“进度缓慢或许是我们公司专业服务落后的罪魁祸首，但它又关乎公司利益和客户透明化。”Nebel说。
人工智能回答问题更为迅速，有助于完善平台服务此外，时间跟踪技术大幅提升公司生产率。过去数月的研发项目现在仅需几周抑或几天就能完成。人工智能体系既省时又省钱。
Nebel表示，“不要惧怕科技。众所周知，一个成长中公司预获得长期成功，需要建立强大的品牌意识，为目标客户绘制蓝图，在此基础上确立运营方式，决定投资项目，制定选拔人才方案，甚至选择合作的客户。人工智能可以帮助您运用更智能的方法完成以上所有工作。”
4.Coseer
三年来，战术认知计算公司Coseer一直应用自创人工智能技术服务客户，而且实现了内部认知工作流自动化。首席执行官PrafulKrishna称，借助人工智能帮助员工省去一些程序员认为枯燥乏味的工作。
“实际上，公司团队反而渴望工作模块中涉及‘乏味’的编程。因为现在他们玩转人工智能、训练人工智能、监测其工作成果，并给出回馈，”Krishna说，“就好像每个人都有自己的小团队为其工作。”
随着生产率的提升，小型企业能够与更多的客户合作。但培训过程难度较大，新进员工必须信任机器。一开始，员工们会尝试使用人工智能并手动检查。对人工智能的信任程度因人而异。
“所有的付出都是值得的，”Krishna表示：“不出几周就能得到回报，最久不过数月。”
5.EY
世界四大会计事务所之一安永(EY)十多年前就开始借助人工智能调查欺诈纠纷案件。
但最近，安永开始借助软件机器人实现智能自动化。据安永全球创新人工智能团队负责人NigelDuffy介绍，由代码控制而非物质实体，能为从事复杂工作的人群提供参考意见以减少重复作业。
安永投入5亿美元用于员工学习与发展，一部分用于机器人辅助办理员工入职手续，这个过程涉及大量邮件派发和重复工作。该公司还开发了机器人，两周内能进入处理员工信息和邮件，最终能为员工节省上千小时时间。
该公司还创建了系统辅助审计业务中的合同审查，而人工完成该工作往往要花费数小时。人工智能与人助操作相结合的新系统比以前单纯的手工操作更为精确快速。
“一旦企业将智能自动化技术大规模应用于生产运作，重新思考技术与员工结合后各自扮演的新角色将更重要。”Duffy说道。
6.NationalParksDepot
电商公司NationalParksDepot借助媒介平台营销和为客户提供服务。为更好地服务社交媒体上的客户，该公司研发了人工智能聊天机器人，与指定端口留言客户开展私人对话。
据渠道销售与市场部副总裁ElizabethSchirmerShores介绍，聊天机器人通过提供内部折扣码或新品购买渠道来吸引顾客。
Shores估计，通过聊天机器人与客户互动，每年能为团队节省50小时，因此，团队有充裕时间与客户进行深层沟通互动。此外，机器人有助于留住顶级客户，挽回有过较差服务体验的有可能流失的客户。
“顾客们已习惯从智能客服处获取该品牌常见问题的回复，并乐于从中得到实惠(例如发布的新闻、优惠码、品牌内部消息)，”Shores说道：“顾客们喜欢这类活动，因此企业应利用此类人工智能提高生产率以取得领先地位。”
7.Outreach
销售技术公司Outreach为Glassdoor和Pandora等知名品牌提供销售智能客服软件，这些企业在内部也使用自己的软件。
借助这种软件，销售代表不需要再盲目拨打大量电话，而是自动化工作流程，优先处理重要事项。销售代表们无需参照客户列表选择拨打对象，而是借助人工智能发现潜在客户，识别最有效通话。
首席执行官MannyMedina表示：尽管销售代表们需要花些时间接受人工智能的建议，但不依照这些建议工作的销售代表比利用人工智能的销售代表业绩差。
入职培训的一个重要环节是效仿那些成功的销售代表并学习他们借助人工智能制定销售策略。不用再忙于选择下一个通话对象，该系统使销售代表能够转而从事像推销这样更复杂的工作。就算已经成功，如果销售代表不借助这个软件，生产率还是会下降。
“我们可以轻松教会缺乏经验的年轻代表进行高效的电话客户测评，发现销售难题并应对它，而不是教他开放思想、渴望学习，”Medina说：“那是天生的，教不会。”
8.Mobiliya
全球企业移动公司Mobiliya达拉斯总部的秘书就是机器人。
据首席技术官AnkushTiwari介绍，机器人会询问走向办公桌的访客：“需要帮助吗?”还能提供预约服务和追踪行走轨迹。机器人无需培训就能处理简单的重复性工作，将员工们从其他任务中解放，也简化了管理人员的职责。
Tiwari称：“很多企业都能将这项技术应用于日常业务，特别是银行、保险公司和其他客户服务密集型企业，机器人能帮助他们完成基础业务。”
人工智能将不断应用于企业管理的各方面，促进管理效率的提升，改变管理方式。各企业需应用人工智能技术辅助他们完成工作，否则就有落后的危险。
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党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“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”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，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。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要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导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，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。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年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。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
人工智能（AI）是如何处理数据的
AI处理数据主要是通过数据挖掘和数据分析。
一、数据挖掘（Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
利用数据挖掘进行数据处理常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到特定的客户手中，从而大大增加了商业机会。
②回归分析。回归分析方法反映的是数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。
③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
二、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
①探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。
②定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据的分析。
大量的数据分析需求都与特定的应用相关，需要相关领域知识的支持。通用的数据挖掘工具在处理特定应用问题时有其局限性，常常需要开发针对特定应用的数据分析系统。因此数据分析系统设计的第一步是对特定应用的业务进行深入地分析与研究，总结归纳分析思路并细分出所需的分析功能。
数据分析主要包含下面几个功能：
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
在实用中，数据可为AI提供基础要素，可帮助AI作出判断，以便AI进行学习。例如，来自马萨诸塞州总医院和哈佛医学院放射科的研究人员使用卷积神经网络来识别CT图像，基于训练数据大小来评估神经网络的准确性。随着训练规模的增大，精度将被提高。
今天的大多数深度学习是监督的或半监督的，意味着用于训练模型的所有或一些数据必须由人标记。无监督的机器学习是AI中当前的“圣杯”，因为可以利用原始未标记的数据来训练模型。广泛采用深度学习可能与大数据集的增长以及无人监督的机器学习的发展有关。然而，我们认为大型差异化数据集（电子健康记录，组学数据，地质数据，天气数据等）可能是未来十年企业利润创造的核心驱动力。
参考IDC报告，全世界创造的信息量预计到2020年将以36％的复合年增长率增长，达到44泽字节（440亿GB）。连接的设备（消费者和工业领域），机器到机器通信和远程传感器的增加和组合可以创建大型数据集，然后可以挖掘洞察和训练自适应算法。
AI之所以拥有人的思维，人的智慧，其核心在于AI可以通过海量的数据进行机器学习和深度学习。拥有的数据越多，神经网络就变得越有效率，意味着随着数据量的增长，机器语言可以解决的问题的数量也在增长。移动手机、物联网、低耗数据存储的成熟和处理技术（通常在云端）已经在数量、大小、可靠数据结构方面创造了大量的成长。例如：
5G的首次展示将最适当地加速数据可被获取和转移的机率。根据IDC的数字领域报告，到2020年，每年数据量将达到44ZB（万亿G），5年内年复合增长率达到141%，暗示我们刚开始看到这些科技可以达到的应用场景。
数据（Data）是指对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据处理（dataprocessing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
人工智能出现之前，传统数据的处理主要包括了8个方面：
通过这个8方面，从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。传统意义上的数据处理离不开软件的支持，每次处理数据大概都需要使用至少三次软件，这对人力物力都是一种极大的浪费。
而在AI时代，数据的处理就变得简单多了，就拿最近比较热门的车联网来说。
车联网一个系统通过在车辆仪表台安装车载终端设备，就对车辆所有工作情况和静、动态信息的采集、存储并发送。车联网系统分为三大部分：车载终端、云计算处理平台、数据分析平台，根据不同行业对车辆的不同的功能需求实现对车辆有效监控管理。车辆的运行往往涉及多项开关量、传感器模拟量、CAN信号数据等等，驾驶员在操作车辆运行过程中，产生的车辆数据不断回发到后台数据库，形成海量数据，由云计算平台实现对海量数据的“过滤清洗”，数据分析平台对数据进行报表式处理，供管理人员查看。
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大数据、人工智能等技术助力提升交通效率 城市副中心“上线”新应用场景
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大数据、人工智能等技术助力提升交通效率城市副中心“上线”新应用场景发布时间：2020-10-14文章来源：转载自通州时讯【字号大中小】分享：X智慧交通在解决城市交通拥堵、实现交通运输智能化等方面具有重要作用，而交通数据资源的开放与共享则是智能交通成功建设的重要保障。如何破解城市交通治理难题，实现政府数据导通？如何让应用场景牵引，催生经济发展新动能？北京城市副中心率先探索推出的智慧交通应用场景带来答案。
10月13日，市科委和通州区政府共同举行新场景新闻发布会，联合发布智慧交通领域应用场景项目——城市副中心智慧交通综合管理平台。该平台将综合应用大数据、视频分析、人工智能等新技术，自动发现道路拥堵，智能预判道路异常，及时发现交通违法行为，助力交通出行更加顺畅。
交通数据实现互通共享
该项目由区经信局联合通州公安分局、交通局、城市管理委、交通支队，围绕当前城市副中心交通治理的难点问题，联合梳理了5个方向11个场景需求。
实现交通数据互通共享是该平台项目的突出特点。项目围绕全域路网交通运行场景，通过数据共享交换、视频结构化算法技术、视频分析技术、区块链技术和人工智能技术的引入，聚焦交通治理中的痛点难点，有效改善城市副中心交通环境，提升交通治理效率，增强多部门数据共享和联动能力。
未来，城市副中心将通过建设基于政务外网的交通数据共享交换平台和集开发、配置、部署、管理、监控、安全于一体的数据交换全生命周期管理平台，实现全区交通流约2000路视频数据和雪亮工程约20000路视频的数据汇聚。
据了解，交通视频数据资源汇聚后需要进行统一的接入管理、使用管理、运维管理，确保视频流全程安全和可追溯，从而实现统一高效、互联互通、安全可靠的数据资源体系，推动基于政务外网数据共享交换平台的信息跨平台、跨部门、跨层级共享共用，为智慧交通建设提供科技支撑。
探索大数据优化交通治理新路径
占道施工、路口死锁、交通事故等造成道路拥堵、影响交通运行怎么办？该平台在自动化处置方面十分在行。
副区长苏国斌在发布会上说，城市副中心将升级道路基础交通设施，实现视频信号全覆盖。在此基础上，通过视频结构化算法，智能化识别和发现车辆路侧停车、交通事故、占道施工行为，提高交通事件处置效率；通过精准管控限行车辆，有效调控市区行驶车辆数，提高城市道路交通运行效率；通过交通视频分析技术，实现自动感知和识别区内行驶的车辆。
“尤其是在新冠疫情防控常态化的大背景下，应用智能化设备提升交通治理能力，对提高路面交通监控设施的使用效能、减轻路面警力部署压力，增强非接触式交通事件处置能力，减少人工上路核查等方面具有重要意义。”苏国斌说，通过本场景牵引带动作用，推动公共数据开放，打造城市副中心交通管理智能化体系建设和出行服务质量提升示范应用场景，探索大数据优化交通综合治理的新路径，为培育数字经济新生态提供“新引擎”。
成熟一批、发布一批
科技是引领发展的第一动力，也是实现新旧动能转换、产业结构升级、城市建设发展的推动力。统筹全国科技创新中心资源优势，让更多科技企业服务、参与城市副中心应用场景建设既是城市副中心建设进入快车道的现实需求，也是科技创新的使命所在。
市科学技术委员会二级巡视员王建新在发布会上介绍，在市区的合力推动下，今年城市副中心的技术应用场景建设工作取得了显著成效：形成了顶层设计方案，明确了“智慧大运河（通州段）”“数字城市绿心”等8个应用场景建设重点及实施路径；建立了市区联动的“1+1+8”工作机制，组建了包括28名行业专家及60家行业优势企业的智库，深度参与城市副中心应用场景建设。同时梳理了34项应用场景建设重点任务和70项需求。
成熟一批、发布一批。今年7月，我区参加北京市第二批新场景新闻发布会时，发布了城市副中心的6项首批应用场景项目，涵盖了产业发展、城市管理、民生服务三大重点领域，其中“数字化社区”“智能行政办公区”“数字城市绿心智慧应用”场景中的人脸识别、环境预警、服务机器人等技术点已正式启用。
“从两个多月取得的成效看，新场景的建设有效解决了工作中遇到的瓶颈问题，通过引入新技术、新产品、新模式，让问题从提出到解决有了一条新的路径，同时也很好地促进了政府各部门之间的联动，提升了应用新技术、新模式解决问题的能力。”区科委主任郭澜涛说。
打造新场景应用先行示范区
按照《北京市加快新场景建设培育数字经济新生态行动方案》文件精神和要求，我区紧密围绕市委市政府关于城市副中心建设的工作部署，在市科委的大力支持和帮助下，正在联合制定城市副中心新场景建设有关措施，完善工作机制，在大运河通州段、城市绿心、环球影城、张家湾设计小镇、台湖演艺小镇、行政办公区6个重点区域，数字化社区、智慧交通、医疗教育、产业提升4个重点领域，逐步深化新场景建设机制，探索为产业发展和技术迭代升级提供新平台、新机会的方式方法，增添城市副中心经济发展的新动能、新活力，力争尽早将城市副中心打造成科技创新场景应用和政策改革突破的先行示范区。
“此次发布的场景项目是深化落实北京市应用场景建设的重要体现，是我们通过科技创新提升城市副中心城市治理水平的重要举措，也是我们向科技创新企业发布的英雄榜，希望各类创新型企业，积极参与到城市副中心智慧交通综合管理平台建设中，推动新技术、新产品的示范应用。”苏国斌介绍称，下一步，城市副中心将陆续发布应用场景项目，通过开放应用场景，为企业创新发展提供更大市场空间，吸引更多创新型企业到城市副中心发展。
实现对多路数据源智能分析
记者：本次发布的智慧交通项目，通过新场景建设工作，挖掘到了哪些新兴技术？如何应用，有哪些创新的亮点？
通州交通支队副支队长贾双明：我们拟采用云计算、大数据、人工智能等先进技术，搭建城市副中心城市视频感知分析系统，并构建交通事件感知服务，实现对多路数据源的智能分析。
首先基于海量数据进行深度学习和挖掘，对各个方向进入六环的视频监控进行轮巡，同时针对不同的区域设置预置位，绘制虚拟线圈，按照执法管理规则分析、判断线圈内车辆行为，对车辆闯禁行为进行预警及交通违法处罚处理。
其次采用AI智能识别算法，能够根据交通事件视频，自行优化算法，使车辆信息、交通事件判断更准确；同时能够自动过滤视频背景，在晴雨等不同天气、昼夜转换等情况下都可以精准地智能识别交通事件。
除此之外，交通事件感知服务还增加了许多其他视频分析算法，如自动发现占道施工、道路拥堵、路口溢出、皮卡车和封闭货车闯限、交通事故、机动车逆行、路侧违停等影响交通运行的交通事件和交通违法行为，并对其进行预警。通过指挥调度和路面事件监测，可及时发现道路上各类异常，通过数据共享，与其他部门有效联动，可快速处置，消除安全隐患。
记者：大数据是当前热门的信息技术手段，经信部门作为“国家大数据战略”主体实施部门，在智慧交通综合管理平台场景项目中开展了哪些工作？
区经信局局长耿磊：2018年4月，市委市政府成立大数据工作推进小组，印发《北京大数据行动计划工作方案》，2019年5月，大数据工作推进小组印发《北京大数据行动计划2019年重点工作任务》。
今天我们发布的城市副中心智慧交通综合管理平台场景项目，正是在新场景建设工作的推动下，将城市副中心的交通环境治理作为一个重要应用场景，不去考虑我们既有的设施、设备和数据资源的归属，将所有涉及交通环境治理的因素综合考虑，而这也正和我们经信局推动的大数据工作理念相和。
我们通过对交通场景的分析，会同公安通州分局、区城市管理委、区交通局、区交通支队等单位，以新技术应用解决交通环境治理中遇到的难点问题，形成了大数据筑基工程及大数据服务应用来满足智慧交通综合管理平台场景对数据的需求，具体来说主要体现在以下3个方面：
一是全区视频共享交换：建设了视频汇聚平台，将碎片化的信息资源进行最大程度整合，实现全区各委办局建设的视频监控系统统一汇聚，形成一个完整的大“数据资源池”，告别信息孤岛，推动视频监控数据的共享交换；
二是目录链引领政务数据深度共享：搭建区级政务数据共享交换平台和目录链平台，打通了全区40多个政务系统的共享通道，实现数据确权、数据防篡改、数据资产服务，打造新型的开放式数据共享，提高全区政务数据汇聚汇通汇用能力，为智慧城市建设奠定更深基础；
三是全区交通大数据分析服务：通过对“数据资源池”中的数据进行分析，分析数据背后的深层次价值，探索规律，增强城市精细化管理能力，为全区交通管理、政策制定等提供决策层面支撑。