人工智能在医学图像处理中的研究进展与展望
自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而，大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析，并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误，导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题，因此，亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题，提高阅片速度和效率，减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。
人工智能(artificialintelligence，AI)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技术科学，通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向，其在我国各行各业都有重要体现。近年来，随着深度学习的发展，人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展，尤其体现在医学图像处理方面[1-2]，前期主要包括CT、MRI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化，以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展，并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。
1人工智能辅助医学图像分割从MRI、CT、超声等多种模态的医学图像中，我们能够获取人体器官和病灶的二维生理学和形态学图像信息，但想要更直观地观察疾病病灶的三维形态和空间毗邻关系，实现对疾病的精准量化，为患者提供更准确的疾病信息、疾病诊断和最优治疗方案，则需要借助医学图像分割和三维重建技术，获得病灶及毗邻结构的三维数字化模型。传统医学图像的分割与三维图像重建主要依靠人工进行，存在耗时、繁琐、主观偏差(不同人员对知识的掌握与理解不同，导致分割与重建的误差)等缺点。
人工智能技术的运用对于医学图像分割具有重大的意义和应用价值，特别是基于深度学习的卷积神经网络算法有助于提高分割效率、缩短分割时间、减少主观偏差，可以将医生的精力从图像分割中解放出来。近几年一些研究表明，通过对经典卷积神经网络模型的改进可以在医学图像上对一些复杂组织结构达到很好的分割效果。香港中文大学LI等[3]于2018年提出的混合密集连接网络(H-DenseUNet)在肝脏分割方面取得了非常好的效果，很好地解决了同时分割肝脏和病灶的问题。同年，ZHAO等[4]研究团队通过将全卷积神经网络(fullyconvolutionalneuralnetworks,FCNN)和条件随机场(conditionalrandomfields,CRF)集成到统一框架中，开发了一种新的脑肿瘤分割方法，获得了具有外观和空间一致性的较好的分割结果。2019年巴西西拉联邦大学的ARAÚJO等[5]通过细胞分割深度学习技术的细胞学分析计算工具，在没有预分割的情况下排除包含异常细胞的低概率图像，从而提升了Pap测试检验效率，比现有的方法运行得更快，而且检测精准度不会受白细胞和其他污染物存在的影响。2020年山东师范大学XUE等[6]在快速采集的梯度回波图像上开发出一种基于深度学习的网络检测和分割方法，通过Dice测量自动和手动分割结果之间的重叠，证明该网络可以自动准确地对脑转移肿瘤病灶进行检测和分割，敏感性为(0.96±0.03)，特异性为(0.99±0.0002)，Dice值为(0.85±0.080)。在分割存在较大难度的肌肉组织方面，加拿大西蒙弗雷泽大学工程科学学院的DABIRI等[7]于2020年利用深度学习算法设计出包含第三腰椎(L3)轴向切片定位网络和肌肉-脂肪分割网络，将其运用在腹部CT图像上，实现了L3切片定位，其平均误差在(0.87±2.54)，完成了骨骼肌、皮下脂肪组织、内脏脂肪组织和肌肉间脂肪组织的自动分割，其平均Jaccard得分为97%、98%、97%、83%，定位和分割网络性能表明该方法具有高精度的全自动身体成分分析的潜力。2021年中国北京大学第一医院神经内科的YANG等[8]构建了卷积神经网络，用于分割MRI图像下肌肉结构，以获得肌肉在人体结构中的比值，用于诊断肌营养不良障碍，该深度模型在鉴别肌营养不良症患者方面表现出良好的准确性和敏感性，并通过与3名放射科医生对比，证明了该模型通过MRI图像诊断肌营养不良症方面存在潜在应用。
2人工智能辅助疾病的智能诊断医学疾病的诊断对患者预后评估以及治疗方案的选择至关重要，然而，医生对医学影像的准确解读需要较长时间专业经验的积累，有经验医生的培养周期相对较长。因此，人工智能辅助疾病的智能诊断非常重要和关键，不仅可以提高对医学图像的检测效率和检测精度，减少主观因素带来的误判，提高医生诊断速度，帮助年轻医生对比学习和快速成长，还能帮助缺少医疗资源的偏远地区、基层医院及体检中心提高筛查诊断的水平。这方面研究主要包括医学图像上疾病病灶的识别与分类，特别是在皮肤癌、肺癌、肝癌等常见疾病的诊断方面有突出进展。
早在2017年斯坦福大学的研究者[9]已经成功训练了一个可以诊断照片或皮肤镜下皮肤癌的深度学习算法，该算法不仅可以区分角质形成细胞癌和良性脂溢性角化病，还能准确识别出恶性黑色素瘤和普通的痣，该研究设计的深度卷积神经网络在测试时都达到了专家的水平。人工智能的皮肤癌鉴定水平已经达到了皮肤科医生水平，预计在不久的将来，具有该皮肤癌诊断算法的移动设备可以让皮肤科医生的诊断拓展到诊室之外，实现低成本的皮肤病重要诊断。
人工智能辅助肺癌的识别和诊断可显著减少过度诊断，主要的应用是在医学影像的基础上通过区分良性和恶性结节来改善肺癌的早期检测，因为早期识别恶性肺结节对于肺癌后期的手术、放化疗等治疗至关重要，同时决定了肺癌的预后。2019年ZHAO等[10]探索了利用最先进的深度卷积神经网络的3种策略包括修改一些最先进的卷积神经网路(convolutionalneuralnetworks,CNN)架构，集成不同的CNN构架和采用迁移学习，对CT图像上的恶性和良性肺结节进行分类，最后证明迁移学习的效果最佳。BONAVITA等[11]使用3D卷积神经网络评估肺结节恶性程度，并将其集成到自动化的端到端的现有肺癌检测流程中，提高了肺癌的预测效果。另外，美国德克萨斯大学西南医学中心WANG等[12]认为深度学习算法还将会影响肺癌的数字病理智能检测的发展。随着技术的进步，深度学习包括多任务学习、转移学习和模型解释等，都会对肺癌的诊断起着积极的影响效果。
随着越来越多研究的发表，人工智能技术在肝病诊断和治疗方面的应用也越来越多。CHOI等[13]利用来自7461例患者的大量CT图像数据集，开发了一个用于对肝纤维化进行分期的CNN模型，其性能优于放射科医生以及氨基转移酶-血小板比指数和纤维化-4指数等血液生化学指标，证明人工智能可以实现在CT图像上准确地诊断肝纤维化并对其进行分期。YASAKA等[14]使用来自460例患者的肝脏CT图像训练的CNN模型在肝脏肿块鉴别诊断中表现出较高的诊断性能。NAYAK等[15]开发了一种新的基于深度学习的肝脏三维分割和肝细胞癌(hepatocellularcarcinoma,HCC)检测系统，用于对肝硬化和HCC进行诊断分类，效果较好。HAMM等[16]使用434例HCC患者的MRI图像建立了一个CNN分类器对6个类别的具有典型成像特征的肝脏病变进行诊断分类，测试集性能显示平均敏感性为90%，特异性为98%，每个病变的计算时间为5.6ms。这些研究都表明人工智能深度学习可作为放射科医生最终决策支持工具的潜力，以及其能以省时的方式整合到临床工作流程的可行性。肝活检是目前检测、风险分级和监测非酒精性脂肪肝患者的标准，美国纽约州西奈山的伊坎医学院肝病科DINANI等[17]认为人工智能给诊断非酒精性脂肪肝及其表型风险分级带来希望，利用人工智能可以提高识别有非酒精性脂肪肝和晚期纤维化风险患者的能力，客观地评估肝脏疾病诊断并改进肝组织的组织学评估不足之处。
此外，人工智能在辅助膀胱癌的诊断上也有一些应用进展。2019年美国加州斯坦福大学医学院泌尿外科SHKOLYAR等[18]通过研究发现将人工智能中的深度学习算法用于增强的膀胱镜检查，可以改善肿瘤的定位精准度、肿瘤的识别率、术中导航效果和膀胱癌的手术切除效果。2020年德国美因茨大学医学中心病理学研究所WOERL等[19]尝试利用人工智能深度学习单独从传统的组织形态学中检测肿瘤组织外观，进而诊断侵袭性膀胱癌分子亚型，发现其诊断效果良好，类似或优于病理学专家，表明人工智能用于预测侵袭性膀胱癌的重要分子特征，有可能显著改善该疾病的诊断和临床管理。
3人工智能辅助疾病的预后评估通过患者信息和图像分析，提取肿瘤的大小、部位、形态、边界、质地等特征，预测疾病治疗反应，评估疾病的预后，可以帮助医生更好地选择合适的治疗方式，这方面的研究在不断发展，这也是医生和患者都关心的问题。2018年香港中文大学重点肿瘤实验室CHAN等[20]通过回顾性研究，分析3903例接受手术切除的早期肝细胞癌患者，构建了两个统计模型，用于预测切除后早期HCC的复发风险，模型经过广泛验证被证明适用于国际环境，临床医生使用后能够估计个别患者复发的风险，对指导监测随访和切除后辅助治疗试验的设计很有价值。通过近几年的发展，影像组学在肿瘤诊断、分期、预后以及预测治疗反应等方面也取得很多进展[21-22]。南京医科大学第一附属医院放射科的XU等[23]于2019年回顾性分析了总共495例肝癌手术切除的患者，构建的综合影像组学模型显示肿瘤大小和瘤内不均匀性与肿瘤微血管浸润相关，表明结合大规模的临床影像和影像组学特征构建模型，不仅能够有效预测HCC微血管侵犯风险，并可对患者术后复发及生存进行评估。2020年广州中山大学第一附属医院超声科LIU等[24]基于2008-2016年共419例患者(包括射频消融和外科手术切除患者)的肝脏对比增强超声，建立人工智能影像组学模型，预测射频消融和手术切除的无进展生存期，结果显示基于深度学习的影像组学模型可以实现无进展生存期的术前准确预测，可以促进极早期或早期肝细胞癌患者的最优化治疗方式选择。不仅如此，此研究团队还利用基于人工智能的影像组学方法在超声造影中准确预测肝细胞癌患者对经动脉化疗栓塞的反应，并在不同验证集中表现出高度可重复性[25]。由此可见，结合深度学习和影像组学的优势，可以更大程度地对疾病进行治疗反应预测和预后评估。2021年美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院放射肿瘤科JIN等[26]通过多任务深度学习方法，充分利用治疗的动态变化信息，成功预测新辅助化疗后直肠癌出现病理完全缓解的可能性，在160例和141例患者的多中心验证中获得的受试者工作特征曲线下面积(areaundercurve,AUC)分别达到0.95和0.92，结合肿瘤血清标记物后，该模型的预测精度进一步得到提高，这项研究可用于改进治疗反应的评估和疾病监测，并有可能为个性化医疗提供信息。
4展望近年来，随着社会的数字化和智能化发展，虽然由于医学的严谨性和复杂性，人工智能在医学上的产品并不多，但是人工智能已在医学的研究上广泛普及。通过本述评对近几年国内外医学人工智能的研究和应用的分析，我们认为，医学院校的人工智能辅助医学图像处理方面的研究可主要聚焦于以下几个方面。
4.1医学影像和病理图像的智能分割人体正常结构和病灶详细信息的精准获取来源于人体结构的边界精准分割，而且人体结构三维图像和三维形态学参数的获取更依赖于二维影像学和病理学图像的分割，图像分割是后期疾病诊断、预后评估、治疗决策的基础，但是分割会花费医生大量的时间和精力。因此，亟须通过人工智能算法或工具，来解决手工分割耗时长、精度差、精度依赖于医生个体经验的问题。
目前，基于人工智能的深度学习算法常用于医学影像学图像如CT、MRI、超声和病理学图像的分析。一般在图像中选择一些具有一定准确几何形态规律的、相互变异较小的、边界比较清楚的人体组织结构，来进行深度学习算法或软件的训练，比如人体大脑、小脑、肝、肺、肾、脾、乳腺、甲状腺、骨骼肌等，尤其目前的研究在肝癌、肺癌等常见病、多发病的体现最多，往后的研究会逐渐向适合深度学习的而又为常见病多发病的实质性脏器疾病发展，如胰腺癌、食管癌、腮腺肿瘤等。然而，对于一些变异较大的结构如小肠、静脉，就不大适合使用深度学习算法进行分割，反而阈值法和区域扩增等传统算法可能会更加适合，因为目前的深度学习算法大多属于监督学习，需要医生的精准标注进行训练，而标注这些变异较大的结构会大大增加医生的工作量。因而，肉眼能识别和分割出来的结构，人工智能分割实施效果会较好，肉眼难以准确识别的结构，人工智能算法效果也会欠佳。因此，目前开展人工智能进行医学图像分割研究需要选择合适的分割结构和合适的临床疾病，但随着人工智能方法的不断更新，非监督学习的发展，医学图像的分割难题可能会得到解决。
4.2人工智能辅助疾病诊断疾病快速精准诊断是精准治疗的关键，传统的诊断存在医学诊断个体差异、耗时长、优势医疗资源相对匮乏等问题。人工智能辅助疾病诊断包括疾病病灶检测和疾病分类分期确诊，数据源主要来自人体影像学和病理学数据。在诊断效率上，人工智能在某些疾病的诊断上水平已经超过了医生，已经在临床上开始使用，比如肺癌、皮肤癌、乳腺癌等这几类都是常见的肿瘤，因为其训练样本达到了几千或几万病例。其他疾病如胶质细胞瘤、宫颈癌、直肠癌的智能诊断还处于发展阶段，主要原因是训练集样本量不够多，非多中心实验，这一部分研究仍可继续挖掘。还有一些如非肿瘤性的内科疾病比如感染性疾病、自身免疫性疾病等仍未作为研究的重点，这一部分的研究仍可继续开展。
人工智能辅助疾病诊断模型存在构建的通用性模型在特定任务中表现不理想的情况，如人体眼底彩色照片的眼底疾病的筛查和诊断中，使用通用性筛查模型往往在具体疾病的识别中表现就不够理想。同时，模型的构建，往往对图像的源数据质量要求比较高，如不同医院、不同医疗设备、不同操作技师所获取的数据就不一样，如果只用来自一家医院的数据，而不入组其他医院的，那么最后构建的模型，就不能精准智能诊断其他数据源的数据。因此，人工智能辅助诊断研究，早期可从单中心数据源选择入手，但在后期，则需要考虑多中心数据，这样，构建的智能诊断模型才能够具有通用性。
人工智能诊断疾病的技术路线要基于影像科或病理科医生，把他们的疾病诊断思路弄清楚、弄明白，才能更准确地让机器学习医生的诊断思路，进行智能诊断，从而达到疾病的精准诊断。如病理科医生诊断肿瘤，先判断细胞核的核分裂象和核异质性，再考虑细胞质的异常变化，另外皮肤科医师根据痣的大小、边界、颜色、质地均匀度、部位进行痣良恶性的判定，让机器按这样的思路学习才能事半功倍，实现精准诊断。
4.3人工智能辅助疾病预后评估人工智能辅助疾病预后评估，目前为临床医生和患者及家属最关心的问题。通常采用回顾性的研究分析方法，构建疾病智能预后评估模型，进行预后风险性评估研究和手术、放疗以及新辅助化疗风险性评估。目前，这一部分的研究逐渐成为医生和医学家关注的重点，比例在增高，甚至部分领域高于目前的人工智能辅助诊断研究。
疾病预后评估智能模型的构建及研究，同样需要结合临床医生的思维和诊断流程，比如肺癌、肝癌的智能预后评估，危险性主要跟其结节大小、部位、边界、质地均一度、供应血管丰富程度、与重要脏器的毗邻关系、与重要血管的毗邻关系和病理学结果，这样才能让机器学习到相关性强的深层特征。
总之，医学人工智能是数字医学发展的新方向，为现代医学研究的主流热点，是未来医学发展的必然趋势。现在医学人工智能尚处于弱人工智能时代，不具备沟通的功能和能力，仍然需要人工智能技术的不断提高和完善，以期早日实现人机智能交流。同时，由于医学问题的因果关系链复杂、精准度要求高、病人个体差异大，所以对医学人工智能产品的要求很高，虽然研究成果多，但产品产出慢，耗时长，耗钱多，我们需要有足够的耐心等待其发展。因此，医学人工智能的研究往往需要针对某一种疾病，制定一个短期、中期和长期的计划。短期计划，即利用较小的训练集样本库，完成人工智能初步模型的构建，获得较好的测试验证结果；中期计划，利用至少几百例、甚至是多中心的大样本训练集，对人工智能模型进行优化完善，并在临床前瞻试验中得到验证；长期计划，在较完善训练集模型的基础上，继续扩大样本量至几千例，提升模型的泛化能力和兼容性，以提高诊断和预后评估的精度准，降低错诊、漏诊和误诊的概率，达到产品上市的条件。
医学人工智能时代已经来临，我们亟须紧跟数字医学和人工智能时代步伐，激流勇进，为未来医学的创新和改革做出贡献。
人工智能的创新发展与社会影响
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）
认识人工智能的九个方面
3、本次人工智能浪潮的驱动因素
驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
4、人工智能产业发展技术方向
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、GoogleBrain与BaiduAI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
5、人工智能产业发展的地域分布
纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
6、人工智能未来发展的预测
短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGoZero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者MichaelI.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
7、本次人工智能可以带来的商业价值分析
随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。
8、目前人工智能在各行业的发展基础分析
根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。
通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。
从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。
同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。
9、企业如何布局人工智能
如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。企业发展人工智能总体思路。
企业在制定人工智能发展计划时：
首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。
其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。
最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
来源：未来智库头条
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