人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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人工智能的趋势与思考
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。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。
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）“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？
趋势与展望
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”的目标前进。
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。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。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。
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。
我国人工智能态势
当前，我国人工智能发展的总体态势良好，但也要清醒看到，现阶段发展存在过热和泡沫化风险，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。
党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。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。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Compasslntelligence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。
不过，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。
发展人工智能需深入思考
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，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，要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。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。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，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）
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人工智能的历史、现状和未来
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：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
通信人工智能：下一个十年的网络革命
原标题：通信人工智能：下一个十年的网络革命
今天，依托于移动通信网络的承载，全世界已经有超过50亿人，每天使用手机工作和生活；方兴未艾的物联网，更将为我们的未来创造无限可能。在改变世界同时，移动通信技术本身，也以每十年一代的速度，不断发展演进。经过30多年发展，从模拟到数字，从语音到数据，从电路交换到IP化，从封闭通信生态系统到赋能垂直行业的技术与生态，今日的现代移动通信系统，效率和性能已经不断逼近香农极限，并开始向太赫兹、空海天一体化、感知通信计算一体化等更前沿的领域迈进。其中，一个最受关注的领域，是移动通信网络与人工智能的深入融合。随着通信网络的日益复杂化，通信业务生态的日益多样化，人工智能已经成为网络与业务运行不可或缺的基础要素，并将在未来发挥越来越重要的作用。就在本月，来自于亚信科技、中国移动、中国电信、清华大学以及其他中外运营商和高校的资深专家们，以一篇《通信人工智能的下一个十年》，就移动通信与人工智能的协同发展，对沿革进行了梳理，对未来进行了展望。以下，是该文章的观点摘要，以及科技杂谈专访部分文章联合作者（亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科委主任韦乐平，清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士）的重点内容整理。【一】我们先来看一张全景图：移动通信技术与人工智能在各自的早期阶段，都有着鲜明的、各自独立的发展路线。一个图中未提及，需要补充的细节是：早在1968年，YoshihisaOkumura就曾提出Okumura模型，基于实测数据对真实的无线信道进行数据建模与仿真，可以看作数据科学算法应用于移动通信系统的雏形。但是，受算法、算力、需求等多方面影响，在3G以前，在早期的移动通信系统里，人工智能一直没有真正地投入应用。直到1999年，在无线射频系统场景的规范中，3GPP正式纳入了COSTWalfish-Ikegami等信道模型。这也是一个重要的里程碑：数学算法第一次进入到移动通信的国际标准之中。到了4G阶段，人工智能与移动通信行业的融合又进了一步。一方面，2006年提出的深度学习，带动了人工智能技术发展的第三次浪潮；另一方面，在实现网络系统全IP化，开始向垂直行业赋能之后，移动通信网络自身也对人工智能有了更多的需求。联合作者之一、亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士特别提及到，最具代表意义的一个转折点是，从2008年开始，3GPP在移动通信标准中定义了一个新的理念：自组织网络(Self-OrganizingNetworks，以下简称SON）。简单来说，就是通信网络可实现自组织、自配置、自优化、自治愈。而以机器学习为代表的人工智能技术，正是实现SON的关键手段之一。只不过，当时SON还并不是移动通信标准的必选项，不是核心基础网元。而在实际的产业化和商业化进程中，运营商希望SON能真正开放，做到厂商中立、技术中立；设备商却希望通过SON加强自家设备的紧耦合。这个分歧，导致了SON的推进一直步履缓慢。而且，在这个阶段，通信网络从接口、流程、信令到整个网络生态，也都还不是按照智能化的理念来搭建的，所以网络与人工智能的融合对接不够友好。所以，虽然整个移动通信行业，都已经逐渐认识到了人工智能对移动通信网络的价值，但4G的实际商用过程中，这一认识始终未能转化为产业落地，而以Verizon和AT&T为代表的SON试水，也都未能取得理想成果。直到5G阶段，拐点终于到来。2017年2月，3GPPSA2正式定义了网络人工智能网元NWDAF。欧阳晔博士提到，这是移动通信历史上，第一次在核心网络架构里定义、标准化、并要求部署网络人工智能网元。它标志着，移动通信网络从底层结构层面开始，就已经按照自动化、智能化的理念，面向人工智能进行了重新设计。而在移动通信网络的另一条新兴发展路线O-RAN上，也已经定义了一个通信人工智能的网元：RIC（RadioIntelligenceController），并与核心网管理与编排MANO(Management&Orchestration)功能紧耦合。除此之外：2019年6月，国际电信联盟电信标准分局研究13组启动了机器学习用例的研究。同月，全球移动通讯系统协会GSMA开始了智能自治网络案例的白皮书工作。2020年7月R16正式冻结之后，3GPP也针对新的R17版本，正在继续推进人工智能相关的NWDAF,MDAF,QoE(QualityofExperience)等标准化课题研究。这些动作都意味着，从5G开始，通信网络与人工智能的融合，已经真正成为滚滚大潮。【二】可以看到，从1G、2G、3G、4G，到今天的5G，移动通信与人工智能的融合，是越来越深入，越来越紧密。其原因在于，移动通信网络本身正日益复杂化，通信业务生态也日益多样化。如今，通信网络基础设施和业务系统中需要面对诸多复杂场景，比如：无法用仿真模型模拟极其复杂的无线环境，指数级的IP交换与路由控制选择，主动性的网络支撑与业务保障，一客一策与一刻一策的网络个性化服务，……这些场景，已经远远超出了传统的人工规则预定义与执行的处理与管理能力。通信系统必须有一套自动化、智能化的体系和手段来保障网络与业务的运行与发展。"我们（指中国电信，科技杂谈注）在5年前就启动了新一代云网运营系统，但到现在难度还是很大。因为网络巨大无比，种类也多得不得了，5G以后就更复杂，不可能用人为的方式来管理这么复杂的资源。"联合作者之一，工信部科技委副主任、中国电信集团科技委主任韦乐平说，"只有用人工智能，才能帮助我们能够在复杂的环境下，正确地判断该做什么，而且预先提出预警，大大地提高效率。"同时，在5G阶段，CT与IT两大产业体系日益合流，传统的烟囱式的、高度紧耦合的通信网络系统，不断虚拟化和云化，这也为人工智能在移动通信领域的深入应用创造了条件。"5G一个重要的特点，就是互联网和通信网在协议层实现真正的融合，所以很多过去计算机领域的算法、互联网里面的技术，都可以更容易地使用到通信网络之中。"联合作者之一，清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士说。而放眼未来，这个趋势还在不断加速。尤其是5G未来为垂直行业赋能过程中，人工智能将扮演更加重要的角色。比如5G切片，运营商要面向不同的用户，创建不同的网络环境，编排不同的流程，供给不同的网络资源，提供不同的应用和服务，实行不同的计费规则，并根据网络负载和用户需求的调整，进行随时调整。比如放飞一架无人机，从无人机的控制器、基站、传输、核心网络，到无人机飞行路径的基站，每一个节点都要统一拉通，进行实时的动态管理，才能确保网络QOS满足无人机的时延、带宽、抖动等综合要求。而从5G开始，移动通信网络将从以前的连接人与人，进化到连接万物，无论是业务的复杂度还是数据量的规模，都有指数级的提升。这样复杂的、海量的工作，只有依托智能化的网络，才有可能实现。"现在，网络的每一个层面、每一个领域，都需要人工智能，它已经是一个通用的使能技术。"韦乐平表示。【三】需要明确的一个问题是，移动通信系统与人工智能的融合，现在才刚刚开始。比如，通信人工智能相关的网元NWDAF或RIC，现在都还处在测试阶段，还没有开始在5G网络中大规模商用。而不同的厂商、标准组织与技术路线之间，网络接口的难以统一，也将制约通信人工智能的能力边界与发展进程。而且，绝大多数的运营商并不会只运营一张5G网络，而是还有2G、3G、4G、专网等其他网络并存。如何在多个网络中实现业务的统一编排，乃至将存量业务重新规范梳理，实现智能化的演进，都是极具实际操作难度的，甚至是在较长一段时间内几乎无法完成的艰巨挑战。所以，面向未来10年，移动通信与人工智能的融合发展，一定是一个长期的、渐进的过程。目前，通信国际标准组织已经开始对通信人工智能的发展成熟度进行初步的分级：以及在整个通信系统当中，不同成熟度的通信人工智能的应用等级：根据以上的分级，《通信人工智能的下一个十年》一文，对未来10年的通信人工智能发展进度作出了以下的预测。这个预测是否能如期实现，目前仍然有待时间来证实。在韦乐平看来，影响发展的很多因素，其实来自于技术发展本身之外。"人工智能只是技术手段，最重要的是现在没有统一标准，标准组织都是缺失的。"韦乐平说，"而且标准组织只会规定框架性的东西，很多具体的问题还是要靠运营商自己想清楚，跟制造商、支撑商等合作伙伴一起，坐下来讨论，达成共识，一起推进。"在他看来，目前比较好的办法，是借助一些业务上的痛点，来做借势切入。比如，现在光纤切断每年很多次，都是几十上百次，甚至全阻断，经常为网络带来巨大危险，而如果用人工智能，就可以预先判断，及时处理。（科技杂谈注：一个最近的案例，是2020年6月15日，因为一条光纤传输链路发生故障后，未能及时找到故障源，最终导致T-Mobile美国全网的语音和短信服务中断长达12小时）另一个"运营商刚需"的机会场景，是通过人工智能来降低5G的功耗。亚信科技正在和运营商共同试验，通过网络和用户的数据变化，用人工智能判断某一个5G基站的功率，在某个时间段是应该放大，还是缩小，甚至暂时关停省电，从而根据用户和业务的流动，自动地、实时地、精准地进行网络质量优化。这样，网络繁忙的时候不再拥塞，用户体验更好；空闲的时候尽量节电，省钱又环保。【四】最后，感兴趣的朋友，可以看一下人工智能在移动通信生态系统中的详细应用，以及未来10年的发展展望。（友情提示：本部分相对枯燥，非专业读者可以直接PASS）整体来看，人工智能在移动通信生态系统中的发展，可以分成网络基础设施、网络管理、电信业务、专网、跨领域融合这几个领域。具体来说：一、在网络基础设施领域，主要分为无线接入网、核心网、传输网、终端这四个方面。（1）无线接入网在物理层与数据链路层，典型的AI应用，包括但不限于以下功能：利用深度学习或强化学习算法来评估与预测信道质量、OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)符号在接收端的检测、信道编解码、动态频谱随机接入等。面向无线接入网的应用层，3GPP定义的SON的标准体系，旨在实现无线网络的自配置，自优化，自治愈。3GPPRAN3目前正在研究，让SON独立成为一个RAN逻辑实体或功能的可行性。欧盟5G-MoNArch项目组也已建议，无线侧可考虑设置一个独立的人工智能分析网络功能RAN-DAF，对5GNR的CU面进行数据分析和决策。而O-RAN的RIC也将会持续演进与加强，尤其在面向不同App类型时的智能策略控制，用于帮助运营商在业务编排层实现基于App特征的业务编排。（2）核心网3GPP路线的人工智能网元NWDAF：可对5G核心网络的移动性管理，网络服务质量QoS，以及5G核心网其他网元（例如UPF）进行智能化的管理、优化与提升网络质量与体验。O-RAN的无线智能控制器RIC：可利用AI的能力进行无线资源，移动性，无线连接，切换，无线QoS等业务和资源的管理。NWDAF未来将具备增强的网络性能优化与用户体验优化能力。目前相关的研究项目包括UE驱动的分析共享、基于NWDAF协助的QoS保障，话务处理，个性化移动性管理，策略决定，QoS调整，5G边缘计算，NF的负载均衡，切片SLA保障，可预测的网络性能等。3GPPSA5也在研究NWDAF如何将分析功能赋能给OAM或RAN，并参与MEC融合，以支持垂直行业的应用，为更多的垂直行业应用赋能。（3）传输网软件定义光网络（SDON）在动态恢复业务中断，保障网络容量和业务可靠性同时，跟大数据、人工智能、云网融合等技术结合，实现光网络的智能化管理。认知光网络CON(CognitiveOpticalNetwork)将通过认知决策系统CDS(CognitionandDecisionSystem)来控制和传播相关指令，管理传输要求和网络事件。目前SDON/CON与人工智能的结合上已经有一些研究成果，例如预测故障、减少恢复时间、改进光的信噪比等。IPv6网络和人工智能的结合也已经进入探索阶段。业界希望可以利用人工智能技术，对网络进行感知和灵活的路由配置，并对全网运行状态进行监测，智能化地识别网络异常；针对发现问题进行故障的根因定位，并且产生相关的最优策略。而在云网边端的资源分配和存储算力资源使用方面，业界也正在探索算力网络与IP网络的融合、云网融合等全新架构，通过人工智能来实现最优路由、最优算力分布，并保障算力的服务质量。未来10年，SDON/CON与人工智能有望结合更加紧密，逐渐实现"零接触"的认知光网络，实现光网络的完全自动化管理和控制。基于光网络的运维知识图谱将逐渐成熟，可以通过它快速定位传输问题，预测传输性能，进行传输参数的优化。对于传输的具体指标，例如调制阶数、误差修正、波长容量等，可以利用人工智能技术进行最优配置，保障传输的性能。基于IPv6的应用也将逐渐走向成熟，人工智能在网络路由、承载网的SLA保障、确定性网络方面发挥关键作用，实现IPv6乃至IPv6+的智能IP网络，满足B5G/6G业务场景的个性化需求。在云网融合方面，云网边端的算力资源将实现完全分布式的架构，按照业务需要提供无缝、高质量的算力资源，为终端、边缘的高阶人工智能应用提供资源保障。弹性算力网络/动态的云网融合，侧重出新的提供云计算服务的商业模式，可以利用区块链的智能合约等进行安全保障，解决用户的隐私问题，实现网络和计算资源的可变现能力。（4）终端基于终端的人工智能，主要包括终端和芯片的智能化。终端操作系统本身和应用层的App方面，已有一些智能化应用发展，但基于终端的人工智能对于网络基础设施的赋能，目前还在早期发展。这方面，一个比较典型应用是，通过终端芯片采集性能数据，汇报给SON系统或者网络管理系统OSS(OperationSupportingSystem)，利用这两个部件的网络人工智能分析引擎，进行无线网络智能优化。未来，基于终端和芯片的人工智能技术，将通过对无线环境和内容的感知，来优化无线接入的接入和调度、系统速率、频谱效率、网络负载优化、无线安全性等环节，提升5G系统的性能，优化终端的使用体验，乃至催生新的场景案例。（5）未来10年展望在未来3-5年内，NWDAF将在5G核心网络中逐渐成熟商用；无线与核心网络优化也将借助SON实现以人工智能为驱动的智能网络优化目标。SON的商用部署方式将有可能以独立SON系统部署或融合进入5GOSS系统实现，RAN-DAF是否以独立网元形式定义还未有定论。未来5-10年，随着O-RAN的逐渐商用，RIC作为开放无线网络的智能控制器也将实现商用部署。二，在网络管理领域，主要有智能化网管,ENI引擎和网络运维支撑系统（OSS）三个方面。（1）智能化网管3GPPSA5在R16中开始定义的管理数据分析功能（MDAF），通过进行数据分析，帮助管理系统设置合理的网络拓扑参数进行网络配置，保障服务质量。同时，MADF在管理面也可以为SON赋能。下一步，MDAF将在覆盖增强、资源优化、故障检测、移动性管理、能量节省、寻呼性能管理、SON协作等多个场景方面的应用逐渐成熟；MDAF和网络设备(例如NWDAF)的交互也将得到完善。（2）ENI引擎ETSI于2017年定义了ENI系统，做为一个独立的人工智能引擎，为网络运维、网络保障、设备管理、业务编排与管理等应用提供智能化的服务，未来还将定义更多高级的应用，例如基于意图网络的节能、数据机制、ENI与运营商系统的匹配等等。（3）网络运维支撑系统（OSS）2019年，TMF在FutureOSS的研究报告中定义了未来OSS由"数据驱动"，必须依赖人工智能，机器学习，自动化，微服务，业务优化紧耦合，必须具备敏捷，自动化，主动性，预测性，可编程性的特征。在定义未来OSS最重要的10个因素中，有4个因素和人工智能紧密相关：自动化闭环业务流程执行与保障，自动化闭环网络优化，AI驱动的客户互动，AI驱动的网络优化。目前，主流通信运营商已经在面向5G演进的OSS系统中，逐渐嵌入了AI平台或者功能模块。比如亚信科技为三大运营商搭建的5GOSS网络中台体系中，就包括了网络人工智能中台：它以数据中台的网络大数据为主要燃料，围绕网络生命周期中的规、建、优、维等场景，不断构建、推理、发布、沉淀出网络AI算法模型，为4/5G网络提供包括异常检测、容量预测、网络优化、根因分析、告警预测、故障自愈、业务编排、感知优化等网络AI功能。（4）此外，网络AI信令体系、网络数字孪生、编排系统也值得关注：网络AI信令体系：网络AI平台和各数据采集网元或模块；以及5GOSS的各个业务系统（例如网络编排，网络性能，网络资源，网络故障）进行互联互通的标准命令体系网络编排：网络的软件定义与云化趋势下，网络功能NFs管理将由软件定义的管理程序接管，并从面向专有硬件，向共享的计算与通信资源池的虚拟化管理转型。在5GOSS中，网络业务编排甚至可独立成一个子系统，负责5G各个虚拟网络功能VNFs(VirtualizedNetworkFunctions)构成的网络切片业务的编排与管理。目前，全球运营商的网络自动化与智能化编排能力还处于初级阶段，在技术和标准层面都需进一步完善。业务智能化编排的新型网络如何共存与协同工作，也是业界需思考的一个问题并需尽快形成一致行动目标。可以预计，随着通信人工智能和网络编排系统深度融合，网络(拓扑)编排、网络资源编排、网络业务编排三大能力将得到持续改进。（5）未来10年展望：在未来3-4年中，MDAF实现网管层面的部分数据分析功能。随着网络中台体系的建设，面向网络人工智能的网络AI中台将会在部分运营商的5GOSS系统中实现商用部署。网络AI信令体系作为人工智能与网络交互的语言，将AI能力注入到网络生态系统中。未来5-10年，随愿网络和ETSIENI网络体验与感知体系将逐渐成熟，会在5G中后期的网络基础设施架构中得到应用。数字孪生技术将与网络仿真和人工智能相结合，将网络全生命周期的规、建、优、维实现孪生化与智能化管理。三，在电信业务领域：目前，中国运营商正在BSS领域正引领基于智慧中台的技术演进：通过能力运营协同业务中台、数据中台、技术中台、AI中台等中台系统，完成面向最终用户与合作伙伴的IT服务与交互。其中，AI中台以人工智能算法为基础，通过场景化服务能力封装，为业务过程注智赋能。截至目前，人工智能技术通过AI中台体系，已经在BSS域的营销、销售、客户体验、客户服务、计费等多个业务领域及相应场景得到较好应用。而在10年，AI将在客户管理、套餐推荐、财务智能管理领域全面赋能，并且实现从初级到高级的过渡。从面向客户建立以人为本的全面客户体验，到面向电信运营企业建立更加运转高效的业务运营过程，直至新业务、新模式、新技术的快速创新兑付，都将起到关键作用。未来10年展望：部分通信运营商构建的技术中台体系将在未来3-5年内全面商用与成熟。其中的人工智能平台板块，将作为AI面向BSS领域注智与赋能的载体，全面推动客户运营与业务运营的智能化。电信业务涉及的某些细分领域例如智能客服、智能营销、智能推荐等，因为垂直行业中类似通用的应用经验，在未来的5-10年内会加速发展，可能提早实现到达L4或L5的高度智能化阶段。四，在专网领域：5G面向垂直行业除了提供公网服务，也可提供专网服务。而在5G专网中,通信人工智能也可提供一系列的智能化专有服务与安全保障。例如：可以用于虚拟专网中的网络切片SLA保障，进行通信传输性能、质量和资源的优化。对独立专网，人工智能体验感知算法可以对用户的感知体验进行实时或准实时评估，提供精准的QoS组合保障服务质量，实现差异化的智能运维服务。在专网中，也可以利用联邦学习、迁移学习等人工智能技术，完成5G切片异常诊断模型的云化管理和持续学习优化。另外，人工智能技术也可以对专网中的无线网络性能进行实时评估，通过与垂直行业应用平台的交互，自适应调整应用层的参数设置，用于提升视应用层的视频质量或者进行游戏加速。预计未来10年，通信人工智能通过与MEC以及与业务的结合以及算法的成熟，可以完全满足垂直行业对于高质量通信和网络安全的要求，将专网真正地变成高性能、安全可靠的专网。在垂直领域例如车联网、智能制造、高清视频/VR/AR、远程医疗、智慧城市，通信人工智能将帮助企业实现高级智能、乃至完全智能化的专网功能。未来10年展望：垂直行业专网在未来3-4年内属于商用建设初期，主要部署模式以虚拟专网形式实现。在此期间，人工智能面向虚拟专网的应用，将聚焦在5G专网切片的SLA保障、切片资源智能调度与优化、以及无线专网覆盖与性能优化等。在未来5-10年，混合专网和独立专网会逐渐部署并成熟，人工智能对独立或混合专网的应用将会聚焦在ToB业务精准QoS保障、ToC业务感知体验实时评估优化、智能网络智能运维AIOPS等。另外，人工智能技术通过与垂直行业的专网应用平台MEP(Multi-AccessEdgePlatform)的交互，自适应调整应用层的参数设置，保障边缘应用的服务质量。人工智能在行业专网的初级智能化阶段主要面向性能、质量与运维保障的智能化，在中高级智能化阶段更加面向高可靠、低延时、多并发连接的智能化控制与管理。通信人工智能系统的应用在安全性、鲁棒性、可解释性等方面在未来将进一步加强。尤其是人工智能中的联邦学习、区块链、隐私计算的技术组合，预计在通信生态各系统中会得以发展，用于解决通信生态系统与垂直行业之间的数据孤岛和安全隐私问题。五，在跨领域融合领域：一体化贯穿的电信业务流程，演进中的技术中台体系架构特征，以及业务与网络数据的融合分析运营，是驱动BSS与OSS系统进行深度融合的三大因素。通信人工智能在跨领域的融合智能化发展方面，也催生了多种应用场景：（1）客户体验管理（CEM）CEM是网络与业务跨领域融合的一个新领域，用人工智能结合心理学，建立一套能准确反应客户对通信网络与业务使用感知体验的算法模型体系，或者说"电信心理学算法"。借助CEM，运营商可以将网络体系的QoS体系与用户体验的QoE体系进行量化映射，从而弥合网络质量与用户真实体验之间的鸿沟实现从网络KPI指标为中心。到以客户体验为中心的网络业务服务转型。比如，亚信科技提出的CEM指数集，可结合通信领域用户级主观数据(例如NPS调研、客户投诉、主动拨测等)和客观数据(例如语音通话、上网、高清视频业务业务等质量指标)，以及用户级通信、消费、服务等360度行为的画像分析，生成ECS电信心理学模型，用于即时性评价客户过程中任何一刻、任何一地、任何一种业务的瞬时体验质量。（2）PCF+(PolicyControlFunction+)3GPP从R7开始引入了PCRF网元，面向网络侧，对用户和业务QoS服务质量进行控制，为用户提供差异化的服务，并且能基于业务和用户分类，提供更精细化的业务控制和计费方式，以合理利用网络资源。目前，PCRF的策略规则还基于规则配置，没有人工智能应用。但随着5G业务的丰富，用户对于5G服务差异化需求的增加，PCF需要演进到PCF+，以提供全新的服务模式、业务场景或者商业模式。在这个过程中，人工智能/大数据能力在5GC(5GCore)的引入，将使PCF+的策略管控变得更加智能化。（3）未来10年展望：CEM和PCF+的架构与功能会持续发展，客户体验感知体系会从SLAELA体系不断演进。随着CEM的QoE的算法体系在未来逐渐成熟与完善，通信运营商将可以利用QoE算法体系来预测性评估和主动性管理用户的体验预期。而PCF+也将通过与OSS域和BSS域的交互，向用户提供更精准、更实时、差异化的策略控制。人工智能面向跨BSS与OSS领域的融合智能化，CEM与PCF会沿着BSS与OSS域融合的演进路线发展。其中，CEM将结合网络与业务的数据，在客户全生命周期旅程中实现对客户的网络与业务体验感知的闭环管理。客户体验与感知管理体系会从SLA往ELA体系演进。PCF通过与OSS域和BSS域的交互，可以面向网络、业务、客户提供精准、实时、个性化的策略与服务。