加快推动人工智能产业高质量发展
人工智能产业为中国经济发展提供战略新动能，是引领中国经济发展的重要战略抓手。2018年9月17日，习近平总书记在致2018世界人工智能大会的贺信中指出，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。习近平总书记强调，中国正致力于实现高质量发展，人工智能的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。习近平总书记的重要论述，为人工智能产业实现高质量发展，更好服务于人民的美好生活指明了方向。
推动高质量发展是“十四五”时期的主题
党的十九届五中全会明确指出，我国经济已转向高质量发展阶段。以推动高质量发展为主题，是“十四五”时期以习近平同志为核心的党中央根据我国发展阶段、发展环境和发展条件变化对我国经济做出的新的重大科学判断。习近平总书记指出，高质量发展就是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。高质量的发展意味着在中高端产品消费、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需要培育经济新增长点、形成发展新动能。新时代新阶段的发展必须贯彻新发展理念，必须是高质量发展。而推动经济高质量发展，关键在于以创新为驱动、高质量供给为引领，加快建立科技创新体系，构建现代产业体系，推动质量变革、效率变革、动力变革，建立中高端产业链、价值链，使发展成果更好惠及全体人民，不断实现人民对美好生活的新需求。
当前新一轮科技革命和产业革命正在发生变革，这与我国高质量发展形成历史性交汇。“十四五”时期我国经济发展应抢抓这一重要变革机遇，为高质量发展“动力换挡”导入强劲引擎。伴随移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动，以人工智能技术为代表的新一轮科技革命蓬勃发展，以前所未有的速度和方式改变着经济发展，成为高质量发展的重要引擎。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话中指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。加快发展新一代人工智能不仅“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”，而且是“我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”，更是“推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。在推动经济高质量发展的过程中，人工智能产业的高质量，可以为中国经济发展添薪续力。
党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出，“在当前和今后一个时期，我国发展仍然处于重要战略机遇期”，要紧扣重要战略机遇新变化，“坚持把发展经济着力点放在实体经济上，坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字强国，推进产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力”。在推动经济高质量发展阶段，人工智能正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑，它是推动工业变革的核心驱动力量，也是最能体现知识要素贡献和打造经济社会发展新动能的基础设施产业，加快推进人工智能产业优化升级，成为未来科技创新的一个“超级风口”。近年来，中国人工智能产业化发展迅速，技术发展日益成熟、应用场景日益丰富，企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。与此同时，我国人工智能产业的发展在基础理论研究、关键核心技术、人才培养等方面存在一些短板，这在一定程度上限制了人工智能产业创新发展潜能的充分释放。对此，习近平总书记强调，要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，创新技术，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能实现高质量的发展。
以人才、技术促进人工智能产业实现高质量发展
我国人工智能产业迅速发展，在智能芯片、智能算法、知识图谱、计算机视觉、自然语言处理等技术方面不断取得突破，为人工智能产业的创新发展奠定了一定基础。但中国智能产业在芯片硬件等关键性核心技术上仍然比较薄弱，这成为制约人工智能产业实现高质量发展的重要隐患。对此，习近平总书记指出，人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，促进人工智能实现高质量发展。
重视产业人才培养，构建“引才、留才、用才”新格局。人工智能产业要实现高质量发展，培养人工智能人才是关键。因此，要强化多层次人才的培养和引入。一是培养人工智能产业所需的复合型人才。一方面，构建以技能为本的劳动力市场，鼓励企业和各类机构为员工提供人工智能技能培训，培育一批专业技能扎实、科学素养高、动手实践能力强、具备开阔产业应用视角和国际前瞻视野的人才，确保关键工种拥有充分数量的人才储备；另一方面，完善高校人工智能学科体系建设和布局，深化“产学研”融合发展，鼓励高校、科研院所与企业合作，通过校企共建人工智能专业和课程，培育更多符合人工智能产业高质量发展所需的复合型人才。二是坚持“走出去+引进来”，加大全球高端人才的培养和引入。一方面，选派人工智能领域优秀科研人员赴海外学习交流，扩大国际化视野；另一方面，充分利用海南自由贸易港、自由贸易区、粤港澳大湾区等历史性战略机遇，鼓励人工智能产业人才引入。
加快完善数字基础设施，增强人工智能科技创新能力。人工智能产业要实现高质量发展，技术的完善和突破是重点，这就要求在技术上既要加快完善基本数字基础设施，也要坚持核心技术的攻坚克难。一是要完善数字基础设施，推动传统产业智能化转型。一方面，充分利用新基建机遇，加强人工智能基础研究和技术研发，协调推进各类数据中心、5G网络部署，全面提升端侧的数据计算、采集及传输能力，为传统产业全面向数字化转型打造坚实广泛的计算基础。另一方面，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台赋能作用，加强传统产业与科技公司合作力度，共同突破工业数字化壁垒，实现双赢。二是要加大基础研究力度，加快突破一批人工智能产业化关键技术。国家要调整人工智能投入结构，提高基础研究经费投入比重和投入力度，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，鼓励校企开展深度合作，建立协同创新联盟，努力在人工智能发展方向和理论、方法等方面取得变革性突破，确保我国在人工智能重要领域的理论研究走在前面。同时，要以问题为导向，重点突破自主芯片技术和算法技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。
融合实体经济，推动人工智能产业高质量发展
人工智能是具有极强渗透性的技术。当前人工智能产业化应用正加速从娱乐、消费等领域开始向制造、医疗、能源、交通等更大范围的实体经济进军，这给人工智能产业提供了庞大的市场和丰富的场景。人工智能在我国交通、医疗、教育等传统行业中的发展和应用仍然处于较低水平，无法满足人民对美好生活的需要。因此，要实现人工智能产业高质量发展，就要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，推动人工智能与实体经济深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，加快产业对接，聚焦重点领域，形成以场景应用为导向的发展模式。
搭建智能平台，发挥人工智能技术应用功能。人工智能不仅能创新产品和服务，而且也能在相当程度上改进或优化传统产业的生产流程，重构传统产业的业务模式。当前，以人脸识别、车辆特征识别、手写识别、文字识别等为代表的计算机视觉相关技术基本成熟，“机器视觉”在制造业中已经逐渐推广应用，加强计算机视觉技术与传统汽车制造等产业的深度融合，用机器代替人力劳动，不仅能节约人力投入，还能提高产品品质。人工智能还能对生产过程的数据进行分析并加以改进。工业生产线在运行过程中会生出大量实时数据(比如温度、压力等等)，利用人工智能技术对数据进行分析，能提前预测可能出现的机器故障、残次品率等等，进而对生产流程进行优化，以达到节约成本、提高效率的目标。因此，要大力推广应用人工智能在促进制造业转型升级中的支撑和引领作用，使其成为推动高新技术产业创新发展中的“头雁”和区域发展的“增长极”。
聚焦重点领域，助推人工智能应用场景落地。如果说人工智能产业是供给侧，那么传统行业则是需求侧。推进人工智能应用场景落地，就要处理好供给侧和需求侧的关系。随着人工智能加速向医疗、交通、智慧城市等多领域的渗透，应聚焦这些涉及民生的领域，提升人工智能产业与实体经济的融合度，为人民群众提供更优质、丰富、便利的新产品和新服务，满足人民群众对美好生活的需要。因此，人工智能技术要着眼于我国庞大的市场和丰富的场景，围绕社会发展需求领域布局，探索出一条充分发挥我国市场和场景资源优势的高质量人工智能产业发展路径。
（作者单位：北京科技大学马克思主义学院）
责任编辑：肖景华
关于人工智能，总书记这样强调！
2020世界人工智能大会云端峰会于7月9日至7月11日召开，今年大会的主题为“智联世界共同家园”。
2018年9月17日，习近平总书记曾向2018世界人工智能大会致贺信。在贺信中，习近平总书记深刻指出：“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。”
2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，习近平总书记主持学习并发表重要讲话，强调要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
习近平总书记高度重视科技创新，多次为人工智能发展把脉定向。让我们一起来回顾总书记关于人工智能的重要论述！
三个“重要”
重要驱动力量、重要战略抓手、重要战略资源
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
三个作用
革故鼎新、添薪续力、“头雁”效应
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，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
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与社会治理
更加重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平。
——2019年11月5日，关于《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》的说明
要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与疫情防控
新技术发展为病毒溯源提供了新的手段，可以利用病毒蛋白和不同受体的结合特征，评估可疑动物作为中间宿主的可能性，利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，提高精准度和筛查效率。
——《求是》2020年第6期《为打赢疫情防控阻击战提供强大科技支撑》
利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率。
——2020年3月2日，在清华大学医学院主持召开座谈会时的讲话
要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。
——2020年2月14日，在中央全面深化改革委员会第十二次会议上的讲话
人工智能与保障改善民生
要加强人工智能同保障和改善民生的结合，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需要出发，推动人工智能在人们日常工作、学习、生活中的深度运用，创造更加智能的工作方式和生活方式。要抓住民生领域的突出矛盾和难点，加强人工智能在教育、医疗卫生、体育、住房、交通、助残养老、家政服务等领域的深度应用，创新智能服务体系。
——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话
人工智能与媒体融合发展
从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段。我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。
——2019年1月25日，在十九届中央政治局第十二次集体学习时的讲话
人工智能与教育
把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。
——2019年5月16日，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信
人工智能技术拐点来临 未来将如何发展
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
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：谭铁牛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
图集+1【纠错】责任编辑：郝多人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
人工智能已经成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力
作为第四次工业革命的核心，人工智能已经成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。在2021人工智能计算大会（AICC2021）上，清华大学智能科学讲席教授、美国艺术与科学院院士张亚勤带来了《智能计算新趋势》主题演讲，分享了在信息、物理和生物智能融合的新时代下，AI计算面临的新挑战及突破传统范式的新趋势。同时，张亚勤教授分享了人工智能在生命科学、绿色计算及自动驾驶领域最前沿的应用成果，探讨人工智能的技术如何真正赋能各产业，推动社会的进步。以下是张亚勤教授演讲原文（有删减）：大家好，特别高兴参加人工智能计算大会，我今天分享的是有关于产业发展的新趋势，包括人工智能在生命科学、双碳趋势下的绿色计算、自动驾驶等领域中扮演的一些角色。AI计算趋势在过去30年中，如果说有一件事是最重要的，那无疑是“数字化”，在80年代、90年代我们所做的是把内容和企业数字化。从当时的语音、图像、视频、文本，后来到企业ERP、CRM，包括云计算，其实是数字化的1.0和2.0阶段。现在，我们进入了新一轮的数字化3.0，这包括两个世界的数字化。■一是物理世界数字化，我们的路、车、交通灯，家庭、车间车床工厂，甚至整个城市都在数字化。■二是生物世界，即我们的生命世界也在数字化，我们的大脑、身体器官、DNA基因、蛋白质等正在走向数字化，同时各种新的生物电子芯片、脑机接口技术也在不断发展。麻省理工学院多媒体实验室主任NicholasNegroponte写的《数字化生存》，谈的就是数字化1.0，他认为这是从原子到信息再到比特的变革过程。至于数字3.0阶段，我认为是从比特回到原子、分子的过程，可以说是原子、分子和比特的双方映射。第三次数字化和第一轮、第二轮有完全不同的一些特点。一方面是指数级的数据，比如在无人车领域，每天一辆车产生的数据量是5T；在基因测序领域，每一次测序产生的数据是3T，蛋白质三维结构的数据10300，所以数据在海量地增长。另一方面，这些数据主要不是给人而是给机器做决策的，是机器到机器的环节。人工智能经过了很多发展阶段，最早是更多依靠知识的符号逻辑推理，但知识并不完备，所以造成了AI的第一个冬天。而现在，更多是数据驱动的深度学习；未来，我认为是知识和数据的融合，包括关于大脑的知识，以及大量的现实世界数据，同时也包括第一性原理方程式，比如薛定谔方程、分子动力学方程等等深度学习可以说是这十年来的主流，从RNN、LSTM、CNN，到现在的GAN和Transformer，其经历了丰富的发展阶段，当下的方向是预训练、多模态、大模型。其中有不少挑战，包括因果性、可解释性、透明性，但也有新的解决方案。
人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量
第二届人工智能合作与治理国际论坛即将于12月4-5日在清华大学召开，本次论坛将聚焦如何构建平衡包容的人工智能治理体系，如何在相互依存的全球数字时代弥合数字鸿沟等一系列问题。论坛邀请了来自世界各地国家或地区的多学科、跨领域人工智能技术专家，共话不同国家和地区在人工智能技术治理方面的模式、路径和机制，研讨应对人工智能在算法公平、数字公平、技术公平等方面存在的问题，以期推动我国新一代人工智能健康发展。在论坛召开之前，今天先让我们来初步了解一下什么是人工智能技术治理，为什么我们要关注这个问题，并回顾即将参会的这些重磅嘉宾此前关于人工智能治理问题的精彩发言！在全球科技竞争浪潮之中，人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。与技术层面的突破相比，人工智能技术在治理层面遇到的挑战却日益加剧。算法安全导致应用风险，黑箱模型导致算法不透明，数据歧视导致智能决策偏见，系统决策复杂导致责任事故主体难以界定，数据滥用导致隐私泄露风险，遑论人工智能技术在就业替代、社会公平、数字鸿沟等社会系统层面的风险。面对人工智能技术治理的痛点和难点，积极构建平衡包容的人工智能治理体系，最大限度地发挥技术潜力和优势，有效应对其引发的社会和伦理问题已经成为全球共识。姚期智：图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员会主席“就技术本身而言，人工智能有自己的发展限制和需要突破的地方。第一，如何保证算法的稳健性。在人脸识别技术上，AI已经可以做的比人类好了，但他们的稳定性和人类相比仍有差距。第二，AI算法的可解释性。人工智能目前已经在环境、医药、教育等领域有了广泛应用，我们对于AI的依赖会越来越高。如何判定一个算法被大众接受，广泛使用，需要满足一些标准。第三，超级AI已经来了吗？究竟如何去理解一般AI和超级AI，这是我们需要在概念上突破的，是一个开放性问题。”