我国人工智能的国际战略地位
我国人工智能的国际战略地位虎背口党支部梁瑞骅
近年来，我国人工智能技术得到快速发展，已在电子商务、语音和视觉识别、人脸识别、智能机器翻译、自动驾驶、机器人等市场应用方面，处于世界领先地位，呈现中美欧“三足鼎立”格局。不久前，中国建设银行的国内第一家无人银行网点在上海开业，令人感到振奋，它以机器人作为替代，使90%的现金和非现金业务得以办理。人们预计，到2035年，人工智能将十分有力地提高人类的技能，推动我国劳动生产率提高20%以上，经济总增加值也大大提升。
人工智能（ArtificialIntelligence缩写为AI)本质上是对人类思维过程的模拟，AI概念最早始于1956年。机器人的研发和应用，成为衡量一个国家科技创新和高端制造水平的重要标志，是抢占智能社会发展先机的战略领域。
2017年7月，我国务院制订了《新一代人工智能发展规划》，把发展人工智能上升到国家战略高度。从此，经过多年发展，我国逐步成为世界机器人的最大市场，涵盖全部20个行业，从汽车、电子、食品包装等传统领域，向新能源、环保设备方向扩展，为我国制造业换道超车提供了机遇。机器人使人们生产生活更有效率，更安全、成本更低，而且智能机器人可以做到人所做不到的很多事情，比如“钻”到人体内做手术。
人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，正重塑着生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品，从工业、农业到基建，从衣食住行到医疗教育，正在社会经济各领域深度融合和落地应用。
在工业领域，普遍应用机器人代替人，在重要制造业做很多危险或繁重而重复的工作，大大提高工作效率。在电力领域，我国上世纪90年代就较早开展电力机器人的研究和应用，现今正启动建设10项智慧能源项目，使国家电网的工作效率和管理能力处于国际领先水平。
在农业领域，智慧农业应用现代信息技术成果，替代人力实现农业生产和经营现代化、智慧化管理，用无人机喷洒农药、除草、灌溉、收获、数据收集和物料采购等，对农作物状态进行实时监控，并通过平台了解空气湿度、土壤温度、细菌控制等，改变农业生产方式成未来大趋势。
在环保领域，专门巡视检测水质的5G无人巡河船在北京北海公园首次试航，实时采集水质数据。无人船一一解破了一些水域复杂难触达等难题。
在城市管理方面，推动城乡管理手段、模式和管理理论创新，让城乡更聪明更智慧。很多地方对交通实施监控和调度，提高通行能力，优化城市交通治理。如北京已在城市管理、公共安全、生态环保和城市交通四大领域取得阶段性成果。
在生活方面，随着老龄化社会和快节奏生活工作方式到来，使智能机器人处于长期刚性需求。渐渐普及的家庭智能化体系，使老人儿童都能开启享受全新和美好的智能化新生活，智能自动扫地机器人早已问世，智能手机的普及，意味着人工智能在手机上的开始应用。智能化楼宇做到火灾预警、监测温度湿度、降低能耗，为更宜居生活助力。新出的机器人医生，内存各种疾病症状，由国家顶级专家回答解释，详细实用，比医院医生回答还要好,在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像和药物开发等方面发挥重要作用。全国所有地级市有望年底前实现5G网络全覆盖，将给新一代机器人带来大量的产业机遇。
北京启动40个智慧小区建设，为市民提供安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境。北京新的智能燃气表在购气、用气查询、报警和实时监控方面有很大提升。北京大兴国际机场运用国际先进的无线射频技术（FRID），实现进出港行李全流程跟踪，只一块RFID芯片用手机锁定行李，不必到行李转盘前苦苦傻等。上海等地聚焦医疗、教育、安防和客服等领域，打造服务机器人产业高地。河北雄安为智慧城市建设树立了标杆。
另外，实现智慧物流，通过智能机器人等技术，在运输、仓储、配送、装卸等流程上，基本实现无人操作，配送环节研发无人车、无人机；运用智慧教育，以数字化信息和网络为基础，拓展现实教育的时间和空间，最终实现教育过程的全面信息化，提升传统的教育管理和运行效率；采取智慧零售（无人便利店），为消费者提供多样化、个性化产品和服务；采用智能安防，进行安防监控，通过安装摄像头，达到视频监控全覆盖。
当今疫情让各行各业意识到，智能机器人等“无接触”新经济产业在抗疫中所发挥的独特优势和价值，并被广泛关注，再次将机器人推向“风口”。人工智能助力疫情的防控和抗击表现在：用于提高追踪病毒密切接触者的速度和效率，增强对病源跟踪与追溯能力，精准确定病毒潜在的扩散范围，从而控制传播；提供疫情信息的获取、汇聚、整理和分析防治等任务；以及为行业发展和建立新商业模式提供空间。还出台智能物流机器人、防疫巡检测温机器人、红外线成像测温议和智能环卫喷雾消毒机器人等特种机器人进行高效喷洒消毒，令人耳目一新!智能医疗机器人提供疾病自测、在线问诊、用药建议等服务，辅助医生诊断病情、治疗病人，为诊疗提供决策依据，还担当了消毒、送餐、测温等工作，缓解了一线医护人员的工作压力和感染风险，是疫情中的“功臣”；还出现了特种病智能远程医疗诊断机器人以及能测温的智能手机等。
服务智能化便捷又高效。无人零售、机器人送餐、送快递，各类无接触应用场景不断涌现。智能体温检测仪，正走进社区和超市；健身房、游泳中心也在加快无接触服务；总之，很多无接触应用正向生产生活的方方面面延伸。
目前，我国人工智能企业已超过四千家,其丰富多彩的产品已逐渐走进百姓的生活。2020年第6届国际服务机器人产业高峰论坛已于7月23日在南京召开，线上参会人数高达11.3万人。对服务机器人未来的发展开高层对话，并对后冠状病毒时代服务机器人的发展机遇和挑战进行探讨交流。还公布了10个（TOP10）服务机器人产品的获奖名单。毫无疑问，我国人工智能技术将继续领先全球！
如今，智能手机、移动支付、线上挂号等的普及开启了人们的新世界。看来，我们一些老同志也要适应这个智能时代，融入智能生活，缩小数字鸿沟，共享科技红利。如何争取不成为数字生活的局外人？唯一出路就是:活到老，学到老！
(文章仅代表作者个人观点)
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中国人工智能创新处于什么发展水平
◎编辑｜数字经济先锋号
◎来源｜北京工业大学学报
◎作者｜王山陈昌兵
人工智能作为新技术创新的代表与引领未来、重塑传统行业结构的前沿性与战略性技术，逐渐成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。世界各国在以创新为主的人工智能新技术方面展开了激烈的角逐与残酷的竞争。
目前，我国人工智能技术创新水平如何？技术处于何种发展阶段？我国发展人工智能的优势在哪？未来我国人工智能发展趋势如何？本文即将告诉你答案。
指标体系的构建
基于技术创新大数据，本文创新性地构建多指标测度体系与技术创新综合发展指数；根据综合发展指数模拟各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线，描绘动态演变轨迹并定位中美技术创新发展位置。重点结合五维度在不同阶段的权重分布，比较中美新技术创新发展差距，探讨影响我国人工智能新技术创新发展的主要因素。提出提高新技术创新水平的具体措施与发展建议，助力实现我国人工智能关键核心技术突破、摆脱被先发国家控制的劣势地位。
表１人工智能技术创新发展水平多指标测度体系
根据技术创新周期不同发展阶段可能呈现出的特征与各特征之间的内在逻辑关系，同时结合人工智能新技术创新发展影响因素与技术创新发展测度相关参考文献，我们选择了基础研究、技术创新、科技布局、产业规模与技术进步５个维度来测度人工智能技术创新发展水平（如表一所示）。
根据指标熵权计算式得到的人工智能技术创新水平各测度指标的权重值（Ｗj）（如表二所示）。从单个指标权重看，首先体现产业规模的人工智能技术融资规模指标权重最高，然后为人工智能新增企业数指标；其次为体现技术创新程度的人工智能技术优先权年专利申请量指标，研发课题数指标权重最低。从分析维度看，首先产业规模维度权重最大；其次为技术创新维度与科技布局维度，基础研究维度权重值最小。综上可知，产业规模与技术创新维度各参数动态变化对人工智能技术创新所处发展阶段的判断具有显著影响。
表２人工智能技术创新水平测度指标权重值
中美等国的对比与分析
根据分析，目前，我国人工智能技术正处于快速发展的技术成长期后期，技术创新十分活跃，未来将涌入更多的企业和科研机构，竞争也将越来越激烈。而美国人工智能技术萌芽于1990年，于2005年步入技术成长期，2020年开始走向成熟，并预计于2034年进入技术衰退期，目前正处于开展商业应用的技术成熟期，创新动力将持续增强。（拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）Ｒ²。Ｒ²最大值为１，越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，表三可见各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线拟合优度Ｒ²均在０.９以上，拟合效果较为理想。——数字经济先锋号注）
表３中美等国人工智能技术创新发展阶段判定
日本、英国、法国与德国作为较早启动人工智能新技术研究开发与科研成果推广应用的主要发达国家，同样具有较大的先发优势，其技术创新发展水平早期均位列世界前沿且技术发展历程与演化轨迹比较相似，均在1990年左右进入技术创新萌芽期，后经技术不断地积累､发展与突破，分别于2005年与2019年左右步入技术创新成长期与成熟期，目前技术已经成熟。
图１中美等国人工智能技术创新周期Ｓ曲线
得益于雄厚的科技与经济实力，美国人工智能技术创新累计综合发展指数遥遥领先于其他各国，日英法德４国作为人工智能新技术创新发展早期的追随者与前期领导者，在人工智能技术领域，同样具有较高的发展水平与先发优势，鉴于人工智能技术创新是一个显著的动态累计过程，且发展周期较长，美日等世界主要发达国家并未因前期先发优势而形成技术发展垄断局面，因而为后发国家的技术追赶提供了巨大的机会窗口。
由图１技术创新演变曲线可预测出，在技术经验渐进性积累与自主创新能力不断提升的条件下，我国正逐步缩小与美国在人工智能新技术创新赛道上的发展差距，预计将在人工智能新技术创新发展的成熟期实现技术的追赶与超越。
目前，中国人工智能技术创新累计综合发展指数已超越英法德日４国，但与技术创新水平处于全球领先地位的美国相比仍有较大发展差距。本文从人工智能新技术创新累计综合发展指数增长率探索未来中国是否能反超美国并掌握创新发展的主导权，图２是各国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率变化结果。
图２拟合中美等国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率
由图２可知，1985-2003年，美国、英国、法国、德国与日本人工智能技术创新累计综合发展指数增长速率基本处于快速上升状态，尤其是美国。而我国的人工智能技术创新起步晚于美国，在基础研究原创性成果的不足或某些前沿领域的投入缺失的情况下错失了先发优势。但在国家大力扶持与自主创新能力不断提升的情况下，我国人工智能技术发展呈现出了非常强劲的增长态势。
因此，可以预见，在当前快速增长态势下，再加上后天技术的积累以及先发的数据优势，我国必将在人工智能新技术这一赛道上领跑全球。
影响因素动态分析
我国人工智能新技术创新发展速度较快，但关键核心技术水平与美国相比仍有差距。技术创新是一个多阶段过程，不同发展阶段因所需资源、条件不同而影响因素权重不同。本节创新性地引入技术创新不同阶段变量，动态分析不同阶段下人工智能技术创新的多指标测度体系中维度权重变化。进一步深入剖析我国人工智能新技术创新发展的影响因素。
由表四可以看出，中美两国在人工智能技术的发展阶段、技术创新和技术进步等方面存在差异。美国在人工智能新技术基础研究投入、技术创新布局、技术产业链上游的占据等方面具有较为显著的优势，而我国在科技布局、产业规模和融资份额等方面具有一定优势。但是，我国与美国相比，技术进步较为缓慢，尤其是在芯片领域存在较大差距，这将对我国的人工智能产业化形成不利影响。
因此，我们应该着眼于加强人工智能领域的基础研究，不断提升自主创新能力，积极推动技术创新和进步，在技术产业链上游抢占制高点，实现由技术跟随到技术引领的转变。同时，也需要加强与市场的有效结合，促进技术产业化的发展，让科技创新更好地服务于经济社会的发展，实现以科技创新驱动高质量发展的目标。
表４人工智能技术不同发展阶段影响因素权重分布
通过与美国的比较不难看出，我国人工智能新技术创新在基础研究、技术创新与技术进步维度，仍有相当发展空间，由于缺乏占据世界产业制高点的核心技术，存在若干被他国“卡脖子”的领域。
图３中美等国人工智能技术创新逐年发展指数
虽然我国人工智能新技术研发起步较晚，基础研究薄弱，技术创新累计综合发展指数与美国存在较大差距，但由技术创新逐年综合发展指数（图3）可知，我国人工智能新技术创新发展指数自2003年开始逐年上升，正不断缩小与美国人工智能技术创新累计综合发展指数的差距。作为后起之秀，在经历长期以技术跟随为主的技术潜伏期与萌芽期，以及二次创新为主的技术成长期后，依靠后发优势，我国于2017年反超自2003年以来技术创新逐年发展指数呈逐步下降态势的美国，跃居全球首位。
结论及建议
本文基于人工智能技术创新科研大数据，提出了人工智能技术创新水平多指标测度体系与技术创新综合发展指数计算模型，并通过绘制技术创新生命周期Ｓ演化曲线，对我国与世界主要发达国家在人工智能技术创新方面的发展阶段进行了评估与预测，深度剖析了我国与美国等国之间在技术创新、科技布局、产业规模、技术进步等方面的差距。
基于这些结论，本文提出了几点建议。首先，要强化基础研究，加大对基础研究长期稳定的支持力度，同时引导企业增加基础研究投入，提高我国基础研究水平和源头创新能力。
其次，要推动应用研究与基础研究的融合贯通，坚持问题导向、目标导向，设立重大科技计划项目，支持设立联合攻关团队（校企联合或校校联合等），或以企业为主导并协调高校和有关科研院所的资源，对有关人工智能的应用技术进行研究开发（委托研究、联合研究等形式）。
此外，还建议要产业化市场化发展，中国目前以高校为主、各自为战的人工智能研发体系不利于中国人工智能产业对前沿技术的把握和整体技术创新水平的进一步提升，也不利于技术的快速转化应用。建议培育一批技术先进、世界领先的企业，并带动产业上下游协同发展，形成持续创新能力、技术全球领先的产业集群。
最后，要完善技术创新机制，应鼓励企业培育和引进掌握关键核心技术的科技领军人才和团队，为产业发展提供智力支持；建立综合的关键核心技术突破与创新机制，将短期与中长期科技积累相结合，建立国家基础研究、产业科技等方面的公私结合的综合创新体系，将产业发展创新需求、国家战略创新需求、科研好奇创新需求等三大方面的创新动力综合起来，并重结合，实现“远水”和“近渴”的融合。
综上所述，通过实施这些建议，我国在人工智能技术创新方面可以进一步提升自身的科技水平和创新能力，缩小与美国等发达国家的差距，加速我国在人工智能领域的发展进程。
原文来源：王山，陈昌兵．中美人工智能技术创新的动态比较——基于人工智能技术创新大数据的多Ｓ曲线模型分析［Ｊ／ＯＬ］．北京工业大学学报（社会科学版）。（因篇幅原因，本文有部分删减）
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