华为发布人工智能计算中心服务解决方案，提供5A服务激发算力
华为发布人工智能计算中心服务解决方案，提供5A服务激发算力2021年11月19日[中国，深圳，2021年11月19日]华为正式发布“人工智能计算中心服务解决方案”，通过全栈服务解决方案，为客户提供5A服务体验，激发人工智能算力。
当前全球50多个国家包括中国，已将人工智能上升至国家战略层面，积极推进人工智能基础设施建设。中国也将人工智能作为科技与产业发展的制高点，科技部发布了“一中心+四平台”方案（人工智能计算中心，公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新和人才培养平台），推动人工智能产业集约集聚发展，加速科研创新成果孵化，吸引产业链聚合，培养人工智能人才。
华为IT产品技术服务部部长周义林表示：华为构建面向人工智能领域的全栈服务解决方案，提供“全栈（AllStack）、敏捷（Agile）、全时（AllOnline）、智能（AI）、聚赢（Aggregation&Win-Win）”5A级客户体验，支持人工智能计算中心建设与产业生态发展。
华为人工智能领域全栈的服务解决方案，包括算力咨询规划、技术集成、辅助运营和运维保障等4大服务，覆盖咨询规划、平台建设和运营推广等全周期。通过全栈服务解决方案，引领“全栈、敏捷、全时、智能、聚赢”的客户体验，激发人工智能算力，支持产业创新和AI人才培养。
A5客户体验：全栈、敏捷、全时、智能、聚赢
全栈客户体验：从设备到算力，首先基于客户全场景需求，围绕算力咨询、建设和运营等全周期，提供端到端全栈专业服务，全程护航算力集群建设、人工智能创新、产业聚合发展。在华为的技术能力与专业团队的基础上，依托数字化交付流程与质量管理体系，基于30年来ICT领域专业集成服务经验，打造专业集成服务能力。贯穿人工智能计算中心项目全生命周期的辅助运营服务，从提供设备转变为提供算力服务，促进实现人工智能计算中心良性运转的目标。
敏捷客户体验：从按序到按需，让算力获取像水电一样方便，企业、高校和科研机构更聚焦AI创新。基于计算中心建设的实际需求，调研用户的算力需求与创新痛点，进行科学规划与算力预测。基于预制化模块与全栈集成，将上线周期缩短至6个月内，支撑人工智能基础设施快速上线。华为算力调度服务，在提高算力平台利用效率并降低运营成本的基础上，实现资源按需敏捷调度，支持普惠算力和业务创新。
全时客户体验：从有感到无感，构建全场景智能运维服务，保障计算中心稳定运行，实现故障无感知。华为提供从问题、变更、备件、版本补丁等7*24全时守护设备和数据安全，让算力业务全时在线。智能预防服务通过对硬件、容量、性能、系统等进行智能学习和进化，实现80%的风险问题提前识别。
智能客户体验：从人治到智治，利用CloudAutoDeploy部署工具与全栈设计调优方法，实现硬件超高密度集成与算力超高性能的统一，ResNet-50训练时间相比业界缩短30%。为应对节能减排的国家战略，华为通过智能平台与液冷设计，实现动态节能，PUE值控制在1.15之内。同时，通过专业运营管理平台，ModelArts应用开发平台、iMOC运维平台等完善服务工具链，以智能化赋能AI产业。
聚赢客户体验：从个体到生态，华为全面开放人工智能领域的技术积累，面向不同发展阶段企业给予对应资源、技术等方面支撑。通过开发支持与应用创新孵化服务，开展人工智能应用开发和场景试验，支持打造区域人工智能应用创新。基于各类型培训、沙龙、训练营、人工智能大赛等活动培育人才，赋能开发者持续探索人工智能。联合举办生态活动牵引科技创新成果商用转化、形成重大产品创新和示范应用，聚合300+AI服务伙伴和广大AI生态组织和个人，共同创造价值，聚赢未来。
当前，华为人工智能计算中心已落户深圳、武汉、西安、许昌等多个城市。以算力之根深扎科技沃土，以服务之干滋养智慧之树。华为5A人工智能计算中心服务解决方案，助力“一中心+四平台”快速落地，促进人工智能产业创新与生态的聚合发展。
独家！百度网讯VS华为人工智能技术布局对比（附专利总量对比、合作申请对比、重点专利布局对比等）
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏独家！百度网讯V.S.华为人工智能技术布局对比（附专利总量对比、合作申请对比、重点专利布局对比等）UVc分享到：王蕤•2021-07-2709:40:19来源：前瞻产业研究院E10384G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告行业主要上市公司：阿里巴巴（09988）、腾讯(TCTZF)、百度(BAIDU)、科大讯飞(002230)、旷视科技(KSKJ)等。
本文核心数据：百度网讯和华为专利申请数量、专利市场价值、专利合作申请、重点专利布局
全文统计口径说明：1）搜索关键词：人工智能及与之相近似或相关关键词；2）搜索范围：标题、摘要和权利说明；3）筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国（指定期），简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4）统计截止日期：2021年7月15日。5）若有特殊统计口径会在图表下方备注。
1、中国人工智能竞争格局：百度网讯和华为为中国龙头企业之二
百度网讯和华为是中国人工智能龙头企业之二。按照目前我国人工智能公司排名情况来看，华为排在第一，百度排名第二。
2、百度网讯V.S.华为人工智能技术布局对比
（1）专利申请量及PCT申请量对比：百度网讯遥遥领先于华为
不过，在人工智能专利申请量方面，百度网讯人工智能专利申请总量是华为人工智能专利申请量的2倍还要多，分别为2546项和922项。
但是，华为人工智能PCT专利申请量较百度网讯人工智能PCT专利申请量多，分别为311项和5项。
从趋势上看，2010-2019年，百度和华为两家公司在人工智能领域的专利数量呈现出你追我赶的趋势，而在2020年，百度在人工智能领域的相关专利数量大幅度反超华为，达到1564项。华为为354项专利。
（2）专利市场价值对比：华为专利市场价值更高
华为人工智能专利总价值高于百度网讯，华为人工智能专利总价值为3063.92万美元，比百度网讯高处474.03万美元。在专利价值分布方面，两者大多数人工智能专利价值主要集中在3万美元之内。
（3）专利合作申请对比：华为合作申请较多
在专利合作申请方面，华为与其它人合作申请人工智能专利数量较多，目前华为合作申请的人工智能专利数量共有32项，百度网讯与其它人合作申请人工智能专利数量仅为11项。
统计口径说明：根据[标]原始申请（专利权）人计算，不支持编辑和合并名称。
（4）专利申请地域对比：美国为两者主要布局区域
目前，华为和百度网讯的人工智能专利申请区域主要集中在中国，两者在中国申请的人工智能专利数量分别为761项和2498项。美国是两者人工智能专利申请的第二大地区，两者在美国的人工智能专利申请数量分别为111项和151项。
统计口径说明：按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计，并选择公开日最新的文本计算。
（5）专利类型对比：两者以发明专利为主
华为和百度网讯人工智能专利申请类型以发明专利为主。华为人工智能专利为发明专利按数量为905项，占比98.16%；百度网讯人工智能专利为实用新型专利数量为2439项，占比为95.80%。
（6）专利技术构成对比：两者布局的第一大细分领域一致，但华为聚焦领域更为明显
目前，“用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K11/00；语音识别入G10L15/00）〔1，7〕[2006.01]”为华为和百度网讯的第一大人工智能技术细分分布领域，两者在这一领域的专利申请量分别为198项和828项。两者其它重点细分人工智能技术布局情况如下：
从人工智能专利聚焦的领域看，目前华为的人工智能专利聚焦领域较明显，其主要聚焦于应用程序、计算机、计算设备、存储器等。
（7）重点专利布局对比：百度重点布局的专利被引用次数和专利家族规模较多
在重点专利布局上，百度重点布局的专利为“用于生成模型的方法和装置”，该项专利被引用次数32次，专利家族规模为1项。华为重点布局的专利为“一种智能语音检测方法、无线耳机、TWS耳机及终端”，该项专利被引用次数13次，专利家族规模为1项。整体来看，百度重点布局的专利在专利被引用次数较华为多。
注：①当分析偏好选择为[所有搜索结果(不分组)]、[每件申请显示一个公开文本]和[每组PATSNAP同族一个专利代表]时，此图表专利家族使用PATSNAP同族，并选择公开日最新的文本计算。
②分析偏好选择[每组简单同族一个专利代表]、[每组INPADOC同族一个专利代表]时，此图表专利家族使用设置的去重方式，并选择公开日最新的文本计算。
（8）专利创新战略总结
整体来看，百度网讯人工智能技术在数量增长、市场推动、多样化具有相对竞争优势，华为人工智能技术则在质量提升、学术驱动、国际化、合作性、上具有相对竞争优势。两者人工智能技术在专业化方面相当。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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人工智能，让世界更美好
人工智能无疑是当下最时髦的话题，从达沃斯论坛到各个国家和区域的未来发展战略，从好莱坞的科幻大片到各地的科技展会，从微软、谷歌、苹果、亚马逊等全球最知名的科技巨头到名不见经传的创业公司，无不瞄准人工智能这一风口。
那到底什么是人工智能？人工智能将给我们带来什么？
关乎寻常百姓的日常国庆长假，很多人选择回家看望年迈的父母甚至祖父母。当我们看到他们头发白了，眼眉低垂，看到他们老了，走不动了，有的连智能手机都不会用，按个电视遥控都要带上老花镜。短暂的相聚之后，上班的上班，上学的上学，很多人带着无奈、不舍和万般牵挂离开家。在当前整个世界日趋老龄化的形势下，如何通过科技和信息技术，让独居在家的老人们生活得更加容易，更加快乐，也让在外打拼的子女们更加放心呢？
试想，如果有这样一个可爱的小型家用机器人，我们姑且叫他“小宝”，来看看他的本事吧：他不用碰触老人，就可以实时监测老人的血压、心率、体温等各项健康指标，一旦发现异常即自动联系亲属，或者拨打120；老人想听戏了，就喊“小宝，我想听戏”，他会根据老人的喜好自动联网搜索戏剧视频，并播放给老人收看；老人说，“小宝，你能给我跳个舞吗”，小宝就会坐地而起，手舞足蹈；老人说，“小宝，我想儿子了，帮我打电话”，小宝会自动拨通你的电话；“小宝，喊张大爷他们几个下午2点来下棋！”小宝就会在老人棋社微信群发布通知信息；小宝还会主动发现家里的牛奶快喝完了，问：“爷爷，我们的牛奶快没有了，要不要买一些来？”得到爷爷的同意后，自动上网下单；快没电了，小宝自己会乖乖地跑去找电源充电；老人出门时，就把小宝拿起来塞进自己的上衣口袋，你可以实时知道老人的行踪……家里有了这么一个集智能电话、电子宠物和生活助理于一身的小宝，你是不是觉得更放心一些了？
这并不是天方夜谭。今年4月底，在北京举办的全球移动互联网大会（GMIC）的未来峰会上，当我第一次看到夏普的RoBoHoN人型机器人电话时，就认定这类小型的家用机器人应该会成为未来非常抢手的“老人智能机”或“老人居家助理”，该设备除了具备通话、短信、上网、自拍等基本的智能手机功能，还可以自主坐下站立、行走跳舞以及“与人交流”，非常可爱。这类产品和各种智能盒子一起，会成为未来智能家庭的一种非常典型的应用。我本人非常期待类似的产品尽早成熟和大规模商用，以更好地帮助我们照料老人，提高他们的生活质量。
我们再来看看另外一个群体，留守儿童。据相关统计，数千万的留守儿童因为他们的父母进城打工，不得不承担起自己照管自己，甚至照顾爷爷奶奶的重任，由此产生的各种社会隐忧，不言而喻。与此同时，在越来越多的地方，作为人类赖以生存基本资源的农田却大面积荒芜，而且这个趋势还在进一步蔓延。我不是社会学家，但是仍然对这样的社会现象深深地担忧。在国家实施“中国制造2025”，迈向工业4.0时代的大背景下，工业机器人和智能制造的飞速发展，逐渐会将农民工从繁重而单调的劳动下解放出来，他们要么通过技术培训成为“人机协作”的高素质劳动者，继续留在城市务工；要么返回农村投身到新农村的建设中去。通过智能制造这个行业管中窥豹，人工智能正在悄无声息地改变所有的行业，也在改变栖身其中的从业人员的命运。
未来二十年，人类将全面进入人工智能时代。不管你愿不愿意，我们都必须面对。
什么是人工智能说到人工智能，不同的人有不同的理解，眼前会出现不同的画面。上网搜索，我们会发现，人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会成为人类智慧和整个社会智慧的“容器”。二十世纪七十年代以来，人工智能和空间技术、能源技术被称为世界三大尖端技术，也和基因工程、纳米科学一起被认为是二十一世纪三大尖端技术。
六十年前，当人工智能的构想刚被推出时，主要是作为学术和理论研究取得了一些巨大的发展。进入二十一世纪以来，我们非常高兴地看到，基于无所不在的互联网，以及云计算和大数据技术的快速发展，人工智能已经从学术领域的研究，转变为一系列主流的科技产品，并对人类的日常工作和生活逐渐产生了深远的影响，诸如各个领域的机器人、语音识别、图像识别、机器翻译等。
尤其是在今年五月，举世瞩目的谷歌围棋人工智能AlphaGo与世界围棋冠军李世石的人机对决中，机器最终获得成功，向世界展示了人工智能时刻的到来，也由此点燃了全世界科技界和媒体界对于人工智能的高度关注和热烈追捧。
10月5日，在刚刚结束的2016秋季产品发布会上，Google发布了包括Pixel手机、DaydreamVR头盔、GoogleHome等在内的硬件产品，产品覆盖了智能手机、人工智能、VR、智能家居等多个领域。同时，Google提出了人工智能优先（AIFirst）的战略口号，将人工智能产品落地摆在了首要位置，并在发布会现场通过GoogleAssistant的视频演示，让参会者身临其境地了解到人工智能将会如何影响和帮助到每一个人的日常。
随着硬件时代的迭代，人机交互的方式正在发生翻天覆地的变化，从以PC桌面互联网时代的键盘、鼠标交互，到以智能手机移动互联网时代的触控交互，再到万物互联时代的语音交互，真正的人工智能时代正在到来。
与人工智能相关的计算机视觉、自然语言处理、机器深度学习等技术的新发展备受瞩目，而且意义深远，终将实现令人叹为观止的创新应用，例如先进的个人虚拟助手、自动驾驶汽车、意念控制的义肢、数据化驱动的个性化医疗和教育项目等。2016年10月10日，华为诺亚方舟实验室和加州大学伯克利分校宣布进行人工智能基础研究的战略合作，重点聚焦上述领域的课题研究。双方相信，此次战略合作会加速人工智能技术的科研发展，给人们的生活带来全新的体验。
人工智能+，将改变所有的行业如今，不论公司大小，发展时间长短，尤其是科技公司和投资行业，想不谈人工智能已经是件非常不容易的事情。如果你现在对人工智能仍然一无所知，仿佛已经落后于时代。而且，未来任何一种商业，以及我们每一个人的生活，都将被智能化所拥抱。人工智能加上云计算和大数据，将让世界上的每一台设备、任何一个物件都具有自学习、自管理和自优化的能力，万物将变得智能，整个社会将变得更加智能和高效。人工智能+，将改变所有的行业。
斯坦福大学最近发起了一个名叫“人工智能100年”的研究项目，9月1日，该项目的第一个成果《人工智能与2030年的生活》发布。这个报告的第二部分，试图展望AI未来在八大领域的使用将如何改变和影响我们的日常生活，包括：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。接下来，我们选择性地看一下几个典型的领域。
首先，交通作为现代生活的重要组成部分，已经成为人工智能技术最先涉及的应用领域之一，包括智能汽车、自动驾驶、车联网、交通规划、即时交通等。未来，自动驾驶、自动化交通很快会变得司空见惯。
其次是家庭服务机器人，这是一个非常巨大的市场。过去十五年中，机器人已经进入了人们的家庭，如扫地机器人、儿童教育机器人，但应用种类的增长非常缓慢。机械和人工智能技术的共同进步，将有望加速推进家用机器人的发展。未来，机器人将被用于快递、清洁卫生、强化安保、老人陪护等等。我个人最期待的，是如文中开始设想的“小宝”这样的家用机器人，希望这类家用智能机器人的商用和普及，能显著提高老年人的生活质量和幸福程度。
对人工智能而言，医疗一直被视为一个很有前景的应用领域。人工智能在医疗领域的主要应用，包括临床决策支持、病人监控与辅导、外科手术或病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理，等等。近期一些成功实践，比如通过挖掘社交媒体数据，推断潜在的健康风险；通过机器学习预测风险中的病人；机器人支持外科手术等，已经为人工智能在医疗领域的广泛应用提供了极大的想象空间。
我们再来看看另一个非常重要的领域：教育。在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。各种线上教育以及大学配套设备等应用，已经在全球各区域被广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能已经在更大范围的大规模定制化教育方面，展现出非常广阔的前景。
自然语言处理，尤其是在与机器学习和众包结合以后，有力推进了线上学习。未来五十年，基于云计算、大数据、大视频、VR/AR、人工智能等技术的结合，将帮助各个区域更好地提升教育质量和水准。尤其对于教育资源匮乏的欠发达国家和区域，基于人工智能、VR/AR技术和在线教育，将更好地因地制宜地为当地的人们提供个性化的知识和技术培训机会，让他们更好地分享全球优质的教育资源，缩小全球的数据鸿沟。
最后，来看看公共安全与防护领域。公共安全，已经成为当下非常严峻的全球性社会问题。在很多城市，已经尝试在公共安全和防护领域部署人工智能技术，这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。当然，凡事都有两面性，人工智能技术在公共安全领域的普及，能获得公众信任是至关重要的，这需要相关法律制度和渐进的推进过程。
从长远来看，万物联接是大势所趋，只有万物联接、万物智能，整个社会才会更透明，也更安全。
综上所述，基于无所不在的宽带联接、云计算、大数据、物联网，人工智能在未来将会像空气和水一样无所不在，被广泛引入进而改变所有的行业，将会让所有的行业变得更加智能和高效。在这个过程中，各行各业基于互联网的云平台和相关智能技术不断跨界整合，将会生成更多更大的“知识库”。
到那时候，希望全球的就业结构能得到更好的优化，各行各业劳动者的工作负荷能相应减轻，更多的人力能从重复繁重的工作中解放出来，转去关注环保、环境改善、生态平衡，以及提高个人的艺术修养和身体健康，整个社会变得更加高效、和谐和美好。
华为要做的人工智能未来二十年，人工智能无疑是一个巨大的蛋糕，每个企业面对这个巨大的蛋糕，都有自己的预判和战略选择。对于华为而言，任正非总裁已经给出了非常明确的方向指示：基于华为在全球已经形成的巨大的网络存量，现阶段华为的人工智能研究方向，将首先聚焦在改善服务水平上。服务是华为最大的存量业务，也是最难的业务，人工智能将首先在服务领域发挥作用。
他认为，对于越来越庞大、越来越复杂的网络，人工智能是我们建设和管理网络的最重要的工具。首先，人工智能要解决我们在全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理能力的提升。
华为在全球网络中占有三分之一的份额，这么大的存量网络维护难度也很大。网上的设备从遗老遗少，到时髦青年，还有新新人类，如果没有人工智能的自我学习、知识技能的不断扬弃，这张网只靠人怎么来维护？人是记不住这么多事故模型的。所以，我们一定要在自动诊断、自动发现故障隐患这个问题上下工夫，不然将来我们的机构很臃肿。人工智能通过学习，可以使得专家只用聚焦解决最关键的10%的问题。大量的简单的问题可让机器和系统自动去实施。
其次，通过人工智能对网络大流量预测，使得网络规划与优化从被动走向主动。以成都这张网为例，随着视频业务发展，过去一年4G用户增加75%，全网流量增加70%，成都市区用户平均下载速率从35Mbps提升到40Mbps。那么，客户的挑战是如何在网络流量快速增长的同时，保障和提升最终用户的体验？随着网络承载的业务越来越丰富，越来越动态，就需要利用人工智能去主动的预测，去主动发现未来几个月的流量热点并对网络进行事前的调整。
以后的网络是以数据中心为中心的网络，在网络的规划设计中，网络拉远共享带来了时延，拉近了则时延少了但数据中心就多了，几万个数据中心之间的数据调来调去就是个复杂的算法问题，这也需要人工智能在网络规划中发挥作用。现在我们网络优化的模式都是事后的。根据流量预测与自动规划的例子，以后可以做到提前预测，这样就在用户拥塞发生之前进行网络调整，提前避免问题。我们一定要基于人工智能，找到最实用、最简单的方式为世界更好地服务。
人工智能时代已经来临。相信并拥抱它，可能是我们面对未来巨变的唯一选择和正确态度。基于人工智能，我们有理由相信未来的产业和商业将更加高效和智能，人们的生活将更加美好。凯文•凯利甚至大胆地预测，未来人类将能把人工智能放到身体中，让自己变成机器人，这将成为人类增强自身能力最好的形式之一。让我们拭目以待。
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）