人工智能如何赋能新时代习近平这样说
9月17日，2018世界人工智能大会在上海开幕，习近平致信祝贺。
“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。”习近平在贺信中强调，中国正致力于实现高质量发展，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。当晚，《新闻联播》重点播报了这条消息。
“中国愿在人工智能领域与各国共推发展、共护安全、共享成果。”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，多次谈及人工智能重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。
以“智”图“治”：人工智能开辟社会治理新格局
当今世界，信息技术创新日新月异，数字化、网络化、智能化深入发展，在推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要方面发挥着越来越重要的作用。
——2018年4月22日，习近平致首届数字中国建设峰会的贺信
加强社会治理制度建设，完善党委领导、政府负责、社会协同、公众参与、法治保障的社会治理体制，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。
——2017年10月18日，习近平在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告
要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好用信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策。
——2016年4月19日，习近平在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话
我们要坚持创新驱动发展，加强在数字经济、人工智能、纳米技术、量子计算机等前沿领域合作，推动大数据、云计算、智慧城市建设，连接成21世纪的数字丝绸之路。
——2017年5月14日，习近平在“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上的演讲
以“智”提“质”：人工智能为高质量发展赋能
中国正致力于实现高质量发展，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。
——2018年9月17日，习近平致2018世界人工智能大会的贺信
未来10年，将是世界经济新旧动能转换的关键10年。人工智能、大数据、量子信息、生物技术等新一轮科技革命和产业变革正在积聚力量，催生大量新产业、新业态、新模式，给全球发展和人类生产生活带来翻天覆地的变化。我们要抓住这个重大机遇，推动新兴市场国家和发展中国家实现跨越式发展。
——2018年7月25日，习近平在金砖国家工商论坛上的讲话
建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。
——2017年10月18日，习近平在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告
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，习近平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
世界经济加速向以网络信息技术产业为重要内容的经济活动转变。我们要把握这一历史契机，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展。要加大投入，加强信息基础设施建设，推动互联网和实体经济深度融合，加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，拓展经济发展新空间。
——2016年10月9日，习近平在主持中共中央政治局第三十六次集体学习时强调
以“智”谋“祉”：人工智能造福人类
科学技术从来没有像今天这样深刻影响着国家前途命运，从来没有像今天这样深刻影响着人民生活福祉。
——2018年5月28日，习近平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
希望与会嘉宾围绕“人工智能赋能新时代”这一主题，深入交流、凝聚共识，共同推动人工智能造福人类。
——2018年9月17日，习近平致2018世界人工智能大会的贺信
中国将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域，我们愿加强同各国科技界、产业界的合作，推动机器人科技研发和产业化进程，使机器人科技及其产品更好为推动发展、造福人民服务。
——2015年11月20日，习近平致2015世界机器人大会的贺信
我们要妥善化解信息化、自动化、智能化对传统产业的冲击，在培育新产业过程中创造新的就业机会。
——2018年7月25日，习近平在金砖国家工商论坛上的讲话
部分资料参考：求是网
人工智能：从“作坊式”走向“工业化”新时代
对于普通人来说，人工智能是一个既熟悉而又神秘的词。在我国“十四五”规划中，多次提到要推动人工智能产业发展。当前产业现状如何？正在走向何方？哪些领域最有可能取得突破？带着这些问题，记者采访了中国科学院自动化研究所所长徐波。
中国科学院自动化研究所所长徐波。受访者供图
人工智能创新不断“一体两翼”快速发展
人民网：当前，人工智能技术创新不断，应用层出不穷。它究竟走到了哪一步？能否谈谈您是如何看待我国人工智能技术发展现状的？
徐波：人工智能是一个高度交叉复合、快速发展的领域。如果要对其发展现状作一个全面概括，可以从人工智能“一体两翼”构成来着手分析。
其中“一翼”是指人工智能的基础理论。人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展，但基础还是15年前深度学习基础理论和方法的突破。人工智能越发展，其计算、生物、数学、材料、心理学和社会学等交叉复合特性就越明显。我国人工智能高水平论文发表数量已经位居世界一二，人工智能基础研究发展态势良好，已经成为人工智能基础研究大国。但成为人工智能基础研究强国，还需要在需求牵引下，按照问题导向继续弘扬“十年磨一剑”的科学家专注精神。
另外“一翼”就是人工智能的应用。人工智能具有无所不在的广阔应用场景，技术落地需要和工业制造、农业发展、医疗制药、社会治理等领域深度结合。我国有市场、人才、规模、数据等方面的优势，在应用方面走得比较快，对各行业的渗透深度和广度前所未有，具有世界上独一无二的优势，已经走在世界发展最前列。
人工智能中间非常关键的“一体”，指的是人工智能的基础软硬件，包括芯片、算法、软件硬件协同、开源框架、应用开发接口等等。它作为一个桥梁，把人工智能基础研究成果和场景应用广泛地结合在一起。目前，我们的基础软硬件研发已经从“可用”走到基本“好用”的阶段，发展了自主可控的人工智能基础软硬件生态。
人民网：产业应用是技术发展中很重要的部分。您认为我国要发展人工智能产业，占领关键技术高地，未来的突破口在哪里？
徐波：随着我国新一代人工智能的发展，人工智能应用呈现出遍地开花的良好发展态势。但人工智能落地中，也碰到很多问题，例如对数据质量要求高、缺乏相应标准、落地周期长成本高、人才昂贵等。
我认为可以从这几方面寻找突破口。
首先是复合型人才的培养。智能社会发展过程中需要培养一批既懂行业需求流程、又懂人工智能的专业人才。人工智能还完全没有发展到可以通过调几个参数就能上线替代部分人工作的水平。其中行业数据的获取、清洗和加工，以及如何按照业务需求建立相应的应用模型都需要一些这样的复合型人才支撑。
其次要降低人工智能的应用门槛。现在按照专用人工智能技术发展的应用，在很多时候发现还不如用个人更省成本。所以，如何从专用型的人工智能，逐步向更具泛化能力的人工智能技术发展，是一个重要的技术突破口，也是未来5-10年人工智能技术发展的主流。
这个过程中，从推动产业发展的角度选择一些超级场景对于牵引人工智能应用发展非常关键。例如，自动驾驶会是人工智能在单一领域里最大的产业场景，也是汽车工业发展的必争之地。类似的还有人工智能+医疗，也是一个特别大的场景。中国有四百万医生、全世界最大的临床海量医疗数据，最适合人工智能去发挥智能化优势。所以，要选择一些这样的超级场景，作为推动人工智能进步的突破口。
加快原始创新策源努力占据制高点
人民网：中科院自动化所作为我国“国家战略科技力量”的重要组成部分，“十四五”期间在人工智能领域的研究和应用方面，有哪些相应的目标和计划？
徐波：我们按照“两加快一努力”要求，加快原始创新策源和关键核心技术突破，努力占据人工智能科技创新制高点。
中国科学院自动化研究所始终关注人工智能中长远发展布局。十年前在深度学习刚刚开始应用于语音、图像并产生技术突破时，我们意识到感知类人工智能应用将逐渐由产业界为主导，于是开始布局更前瞻性的类脑智能，推动人工智能和脑科学的交叉研究实现，并与科学院神经所成立脑科学与智能技术交叉研究中心。目前这个方向已经成为研究所三大主力研究方向，相信在下一代人工智能发展中也将扮演重要角色。
人工智能想要在经济发展、社会治理、大工程系统等复杂问题的决策中发挥作用，需要人工智能与复杂系统进行交叉融合，这也是人工智能从感知、认知走向决策的必然发展趋势。因此，研究所进一步布局了可自主进化智能方向，研究建模人、环境和机器之间的演化、合作和竞争等关系，并通过交互提升人和机器对环境的认识和认知。这项技术可广泛应用于大量复杂问题的智能辅助决策。
这儿要重点谈一下我们最近研发的“紫东太初”多模态大模型。这是基于我们多年基础积累形成的面向关键技术攻关的研究方向。我们人类对世界的认识天然是多模态的。举个例子，我说“猫”这个字，你马上脑子里能想到猫的图片、猫叫的声音、猫的文字。我们大脑里面把猫有关的声音、图像和文字关联在一起，共同组成了“猫”这样一个语义。这个语义是跨模态存在的。模拟人的多模态认知特点，自动化所推出了全球首个千亿参数的三模态大模型“紫东太初”，把图像、文本和语音结合起来，它采用了多层次、多任务、自监督、预训练的学习方式，不仅可以实现跨模态理解，还能实现跨模态生成。这是我们在已有多个很好技术积累基础上，通过多模态把人工智能众多方向加以融合创新的研究成果，服务于产业和国民经济主战场。
人民网：在人工智能创新链中，科研院所在扮演怎样的角色？自动化所又是如何面向国民经济主战场，为我国人工智能产业链发展赋能？
徐波：人工智能包括智能和智能化。智能即智能科学内涵、基础理论和模型算法等，智能化则是智能与各个领域行业的结合。研究所发展规划一方面要承担主责主业，大力探索智能本身。同时，需要考虑智能怎么去和社会、和企业、和政府合作，政产学研结合，面向国民经济主战场，为人工智能产业链发展赋能。无论从科研还是产业化，我们始终秉持在低潮时坚守、在高潮时冷静的理念，努力成为默默的开拓者和引领者。
六年前，人工智能落地应用刚刚萌芽，基于人工智能自身发展特点，研究所及时推出了“离岗创业”制度，鼓励已在智能应用领域深耕多年的团队进行转化。制度实施以来，已经诞生了在工业视觉、融媒体、生物特征识别等垂直行业里多家有影响力的企业。离岗创业，这是一种人工智能技术转化1.0版本形式。
作为一种赋能千行百业的技术，我们不能止步于此。我们正在探索人工智能技术转化的2.0版。2.0核心就是要利用研究所力量，以核心创新为抓手，以构建创新生态为目标，做一个大的人工智能平台。如上所述，目前人工智能存在落地周期、成本、人才等问题，同时国产基础软硬件从基本“好用”到非常“好用”，都需要协同各方力量共同努力。
为了解决这一行业痛点，今年5月，中国科学院自动化研究所、华为技术有限公司、武汉东湖高新区管委会签署《人工智能技术开发合作备忘录》，三方共同筹建武汉多模态大模型人工智能平台。该平台以自动化所的“紫东太初”大模型为核心，以全国产的昇腾AI基础软硬件为底座（包含昇腾AI处理器、异构计算架构CANN和全场景AI框架昇思MindSpore等），通过合作支撑当地产业实现智能升级。大模型、大底座、大数据形成了一个天然的合作模式，来为各个行业赋能。这是我们技术转化2.0的一个开始的初步尝试。
打破应用门槛解决人工智能“落地难”痛点
人民网：您如何看待这个平台的未来发展？
徐波：这是人工智能向更加通用化方向迈出的重要一步。以前的人工智能是属于“作坊式”的。想要做一个应用，需要从算法开始进行开发，类似于我们常说的“重复造轮子”。多模态大模型人工智能平台，是人工智能从“作坊式”向“工业化”转型升级的一次重要探索。通过对多模态大模型人工智能平台的持续研发、应用、优化、升级等，大大降低应用门槛和对应用人才要求，同时推动全自主可控软硬件体系的形成。
这个过程中大模型技术持续创新研发是我们的主责主业。例如现在计算量还比较大、成本和能耗也比较大，未来大模型在现有基础上还会有很多突破。需要我们不断融合类脑等智能新机制，使得大模型的运营成本越来越低，越来越好用。
目前，我们也正在同步研究大模型基础上蒸馏出小模型技术，这也非常重要。对于不想上云的，或者是应用场景不那么复杂的，其实并不需要用到大模型。因为大模型的参数特别多，使用成本非常高。这个时候，就可以用大模型中蒸馏出一个小模型，小到可能只有几兆的大小，不但降低成本，而且实现从通用向专用的进一步优化。
打个比方来说，大模型类似于一个知识非常渊博的老师，他学了无数多的数据，但是如果从事一件具体的工作，就不需要那么渊博的知识，这时候，我们可以根据需求，自动蒸馏出一个小模型，教出一个小徒弟来做这项工作。
人工智能要迈上工业化阶段，必须要满足以下几个条件，批量化，成本低，易访问，轻能耗以及最大程度的开源开放。未来，“云端的大模型+末端小模型”很可能会成为人工智能应用的重要模式。
人民网：这个平台，目前是否有一些成功的应用？
徐波：我们已经有一些应用，效果很好。以前解决不了或者解决不好的现在有了全新的技术手段。
我们在智慧媒体方面做了一些探索。和头部视频网站合作，针对其海量的短视频、电影和电视剧，做到了跨模态内容的检索。比如输入一段文字，就能定位到视频中的某一个片段；可以根据电视剧的简介自动生成1分钟的视频摘要；还可以指定某个特定演员出现的场景、某件事的前因后果等内容进行“跳播”。
工业视听觉已经进行了应用尝试。过去，人工智能在工业领域的应用是一个痛点，因为样本非常少，而且很多时候数据是多模态的。比如发动机的质检，往往是靠老师傅们“听”出来的。用人工智能怎么做呢？我们把各种各样的工业缺陷数据混合在一起，首先让机器进行模型自学，应用的时候只需要给两个样本，就可以达到很高的质检精度。这方面我们已经实验过了，原来可能需要一万个样本才能做到90%以上的识别率，现在只要用几个或几十个样本，精度就能达到90%，大幅降低了人工智能的应用门槛。
另外一个应用案例是具像化的教学，可以在打手语的同时生成对应图片，辅助学生理解，更好地达到教学目的。
类似的应用还有很多，只靠自动化所一家单位去落地，会错失大量的助推产业升级的机会，也会比较慢，所以一定要在推广模式上创新，吸引更多的人、更多的机构来实践，来应用。我刚才说的“2.0”就是这个意思。现在我们自己先做一些样例出来，然后进一步完善模型，通过标准化、流程化等一系列手段，将门槛降下来。未来越多人用，这个模型就会越完善，也越好用。
近期，自动化所联合大学、产业界等在积极推进“多模态人工智能产业联盟”的建设，这个联盟的成立就是为了让产学研各界都能更好的应用我们创新的成果，并基于这些成果再去推广、完善。12月18日即将在武汉举行的“2021东湖国际人工智能高峰论坛”上，我们也会就推动人工智能通用化、技术应用国产化和参会嘉宾进行进一步的探讨与合作。
人民网：多年来您在研究人工智能的过程中，有没有觉得它的发展速度超越了您的想象？
徐波：有句话说，“大多数人高估了他们一年所能做的事情，却低估了他们十年所能做的事情。”
这句话来描述人工智能的发展也很适用。它的影响是潜移默化的。目前人工智能落地碰到一些困难，但过了十年以后回头来看，人工智能的发展速度会比你原来想象的要快。
目前，全世界很多优秀的人在研究人工智能，每个人都从不同的角度攻克其中一块砖，最终合力去建立起一座人工智能的高楼大厦。人工智能的发展非常激动人心。
这里的每一块砖可能就是一个很小的研究或者应用领域，它们正在以飞快的速度不断迭代和突破。人工智能研究离终极目标还有很远的距离，但人类正在朝着它光明前景的快速道上大步前进，并看到沿途一路风景。
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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
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