人工智能各国竞发力，谁更“聪明”
10月1日，《上海市促进人工智能产业发展条例》正式施行。近年来，许多国家和地区在人工智能发展赛道上相继发力。在这或将对人类生产生活方式带来变革式影响的创新大潮中，围绕谁能拔得头筹，竞逐激烈。
2016年3月，手握十多个世界冠军头衔的韩国职业围棋棋手李世石与谷歌计算机“棋手”AlphaGo人机大战，最终以1:4不敌。这场比赛之后，人工智能被推上了一个新的高峰，各只相关股票价格应声上涨，Google、Facebook、IBM等大公司也加快了人工智能研发的脚步。
AlphaGo则从最初主要依靠大量学习人类棋手的棋谱来提高棋艺，发展到进入自我深度学习阶段，也就是摒弃人类棋手的思维方式，按照自己(左右互搏)的方式研究围棋。
2019年11月19日，李世石向韩国棋院正式递交辞呈，结束自己24年的职业生涯。当被问及退役原因时，他说：“在围棋人工智能棋手出现后，我发觉即使自己成为第一名，也永远需要面对一个不可战胜的实体。”
围棋历来被认为是人类社会最复杂多变的脑力竞技之一，人工智能在这一领域对人类的“超越”影响深远。无论在国家、地区还是企业层面，都早已深刻认识到，作为新一轮科技革命的核心技术，它正成为科技创新和经济发展的重要驱动力。
近年来，世界多国将发展人工智能上升至国家战略层面，加强人工智能顶层设计和统筹规划。产业界不断探索人工智能在多领域的应用落地，挖掘技术潜力。
5年前需1100美元
现在只花7.43美元
人工智能作为一门前沿交叉的技术科学，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，本质是对人的意识和思想过程的模拟与拓展。
追溯其诞生，1956年夏，在美国达特莫斯大学举行的学术讨论会上首次提出了人工智能的概念。在襁褓中的人工智能研究，面临诸多反对声。有观点认为：“思维是人类不朽灵魂的一种机能，所以任何动物和机器都不能有思维。”而另一种则被图灵称为“把头埋在沙子中”：“机器思维的后果太可怕了，我们希望并且相信机器做不到这一点。”
技术和伦理上的质疑始终伴随着人工智能的发展，却从未令其减速。经过半个多世纪的技术准备，在政策和市场的双重驱动下，全球人工智能产业进入高速发展阶段。
中国信通院数据研究中心监测数据显示，截至2022年7月底，全球人工智能企业超23000家，其中半数是2017年及之后成立的初创企业。从人工智能技术发展趋势看，整体处于发展早期。而从资本市场看，产业已提前进入资本兑现期。2021年超过40家以人工智能为核心业务的企业进行IPO上市。2022年，上市潮仍在延续。
资本对于人工智能产业关注热度不减，投融资规模持续扩大。2021年全球人工智能风险投资金额达274亿美元，同比增长近一倍。C轮以上成熟期项目融资金额占比显著提升。2022年上半年全球范围内政治经济环境的不确定性加剧，人工智能融资规模同比下降三成但仍保持高位，资本更多地转向成长期项目寻求机会。其中，医疗、交通仍是最受关注的垂直领域。
在科研创新方面，全球人工智能论文发表量和专利申请量都呈快速增长态势。数据显示，2011年至2022年3月底，全球人工智能论文总量达90万篇，高水平论文超7000篇，专利申请总量达70万件，授权总量达21万件。
值得关注的是，仅在2000年至2020年间，通过各种途径发表的人工智能相关论文数量提升了约4倍。东亚、欧洲、北美是论文产出的主要区域。在这些地区，论文产出大户都是大学，亚军则有所差异——在美国排第二的为企业，约占全部论文的19.2%，在中国和欧盟排第二的都是公共研究机构，占比分别为15.6%和17.2%。
从研究内容看，近两年研究重点包含人工智能在新冠肺炎疫情中的应用、计算机视觉、人工智能与信息通信技术结合、优化和预测算法等。计算机视觉、语音语义等领域的细分任务算法模型得到进一步优化，图像分类、语义分割、物体识别、问答、语言建模、关系抽取等主要任务中均有百余个甚至千余个模型算法参与测试。
更有意思的是，越来越聪明的人工智能技术，也反哺自身研究。如训练一个现代图像识别系统，2017年需要耗资1100美元的项目，现在只用花7.43美元，成本仅为原来的1/150.
国家战略出台
确保技术主权
可以说，正是由于广阔的应用前景，人工智能有望成为塑造全球竞争格局的重要因素，并将为跑在前面的国家和地区带来优势。着眼于加速布局，人工智能竞逐由研究机构、企业之间的角力转变为多国博弈的大棋。
不久前，日本第一起通过人工智能抢救病人的案例引起巨大反响——抢救病人的过程中，人工智能完败经验丰富的人类医生，正确确诊了一位女性患者的罕见白血病种类。厉害的是，这位“医生”仅花了10分钟时间，就完成了患者的基因信息和2000万份临床肿瘤学研究的比对，确保对症施治。
这一成功实践，与日本将人工智能视为带动经济增长的“第四次产业革命”核心尖端技术的认识密不可分。观察其发展思路与行动举措，主要包括从产业规划顶层设计角度，利用政府之力提升人工智能发展能级，并在此基础上，引领业界从技术层面探讨新技术与社会的充分对接。
日本发布的人工智能产业化路线图主要分三个阶段。2017年至2020年实现三项目标：利用人工智能预判生产设备故障，发展无人工厂和无人农场技术，通过人工智能为药物研发提供支撑。2020年至2030年目标是，铁路等交通工具的无人化操作和货物运输配送的完全无人化，利用人工智能控制家庭设备等。2030年之后，希望通过人工智能分析潜在意识和丰富可视化体验，使看护机器人成为家庭重要成员。
除日本外，加拿大、英国等都在国家级战略中明确对发展人工智能进行直接资金支持，并列出预算额度。沙特阿拉伯等国还成立专门管理机构。新加坡已成为人工智能相关职位占比最高的国家，2020年的数据显示，人工智能职位占全部工作岗位的比例达到2.4%。
目前，德国在人工智能领域的论文发表数量在全球范围内排名第六，落后于中国、美国、印度、英国和日本。为培养更多与人工智能发展相适应的高层次技术人才，德国2021年出台《联邦—州联合促进高等教育领域人工智能发展的指导意见》。具体来说，一方面将人工智能相关知识与技能作为高校学术研究人员未来必备能力，另一方面通过使用人工智能来改善高等教育的培养质量、教学效果，提升学习产出。
此前发布的《转型中的高等教育》研究报告显示，德国企业对具有技术技能专业背景人才的需求一直在增长。到2026年，预计将招聘超过78万名专业技术人才，尤其需要数据分析、人工智能、软件开发和信息技术等领域专业人才。
近年来，面对急剧增长的人工智能人才需求，德国高校人工智能相关专业增长迅速。截至2021年2月，全德大学共有75个相关本科和硕士专业，220个以人工智能为重点的教席位置，1800多名从事人工智能相关工作的教科人员，并计划在未来继续增加人工智能领域的教席。
值得一提的是，今年7月1日起，德国将以每年5000万欧元的额度持续资助多个人工智能研究中心，联邦和所在州各资助50%。相关负责人表示，此举意在确保德国在人工智能方面的技术主权。
新兴技术交叉集成
激发更大价值
近日，法国的人工智能应用拓展引人关注。在部分欧洲国家，如果做一些可以提高房产价值的改造(如扩建阁楼、增设泳池等)，须主动申报并多缴纳一定数额的税款。法国税务部门利用人工智能分析航拍图像，找到了20000多个未申报泳池，预计可多收到1000万欧元的税收。该系统计划将在全国范围内部署。
与无人机航拍有机嫁接，人工智能在社会发展中的应用领域不断延展。如，在野生动物聚集地和保护区对物种进行识别和统计;在机场、车站、商场、展会、景区等人群密集场所，有效提升公共区域的安全性。
当下，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。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;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、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑，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。
今年7月，英国数字、文化、媒体和体育部发布新的人工智能规则，以便人工智能在英国被迅速安全采用，促进生产力增长。英国通信管理局、竞争与市场管理局等机构将应用6项原则来监管各种形式的人工智能。
数字、文化、媒体和体育部有关负责人表示，最新提交至议会的《数据保护和数字信息法案》将改变英国目前延续的欧盟数据法案，在保护隐私的同时为企业节省约10亿英镑。该部门称，现有的人工智能规则对中小型企业来说可能很难驾驭，新的规则将允许不同的监管机构对人工智能在一系列环境中的使用采取有针对性的方法，而非遵循欧盟的人工智能法案，将治理责任交给中央监管机构。
随着全球在相关领域的技术突破和机制构建，人工智能未来光明，也如同其诞生之初那样，伴随着人类的焦虑和质疑。不可否认的是，作为颠覆性理念和技术，它极有可能对社会、道德、法律等带来新的冲击和意想不到的影响。对此，未雨绸缪的国家不在少数。
高金吉院士：人工智能使设备更聪明，人工自愈让装备自主健康
2005年以后，我们开始自主研发电路板，这个电路板可以高速宽频带各种参数同步的数据采集，采集高质量的数据，便于进行分析。另外，我们研究样机，在国家“973计划”（即国家重点基础研究发展计划）支持下，后来在航空发动机也进行了数据采集的监测系统。我们到现在为止可以远程监测70家企业，2700多台关键机组。另外，对于远程监测在便携式监测或者无线也可以连到系统当中。
我们这个平台可以在线、离线、无线一体化监测，工业互联网把他们连到一起。我们与企业开发的远程监测诊断中心，现在已经建成了10多个，正在建的8个。这是三个例子，一个是中油（音）的远程监测，中石油管道远程监测，还有四川石化。
四川石化一开始建厂的时候，我们就去和他合作，现在监测80多台机组，另外还有两三千台设备，2012年到现在，预测了500多个故障都被排除掉了，所以到现在没有出现大的设备事故。
从1995年开始，我们承担国家经贸委的项目——振动诊断工程软件包，我们对10类56种机械故障进行了诊断，当时还是人机对话，还不能制动，但已经在20多个国企推广应用。
后来学校团队又开始研究故障的机理，同时建立了一个模型，找因果关系。另外，通过互联网、大数据找关联的关系，进行综合的诊断，多参数的判断故障，早期预警，同时找出故障的原因制造维修，这是我们开发的故障自动诊断系统，当时有离心泵，旋转机械、柴油机、燃气轮机等等。
我们除了对单台设备进行深入研究，开发出监测诊断系统，建立自动诊断系统。同时，我们对机群的数据也进行总结和研究，不断地完善专家系统的支持规则，提高专家系统诊断的准确率。
从2000年以来，我们统计各个案例，关键机组、透明压缩机组有2700多个案例。另外，离线的监测系统有1万多个案例。总共统计1.2万多个案例。用户统计反馈回来的结果，故障诊断准确率达到了90%，这是经过长期漫长的过程一点点提高的。
在这个基础上，因为准确率较高，国际上通用的紧急停车系统，它是单值超标停车，如温度超标，振动超标马上停下来。后来我们觉得把这个原因快速诊断出来是什么原因，比如说振动，如果不平衡，振动大一点影响不大，但如果掉叶片，这个时候就容易出现大的事故。确定风险有的是停车，有的是报警，这样就可以减少停车的次数取得长周期安全运转的效果。
这是我们研究的智能联锁系统，与国际上通用的对比，我们进行实验制造故障，现在我们已经产业化了，在重庆油气管网上已经开始试用了，将来需要全面推广，这是利用人工智能减少故障停车的次数。
总之，智能运维有赛博系统、虚拟系统，还有实体系统。它们通过监测诊断给人提供决策依据，人去执行，排除故障或者检修，这是智能运维的方法。
能不能减少人的工作，少忙一点，能够维护机器的健康？提出这个问题，我们数据获取、信息认知、科学决策，最后精准执行，都要靠人执行，人工智能帮助判断最后还要人去执行，工业互联网促进了诊断的准确性。
智能运维在这个基础上能不能再前进一步？我们提出人对自然和技术系统的认识程度，最好体现我们控制它的能力，我们能不能控制它而不靠人去维修。
第二，大工业机器崛起促生仿生人工自愈。机器监测判断，然后停下车来检修，我们能不能通过自愈调控让它不发生故障。
这个方面我们研究了，与疾病作斗争和与故障作斗争是有共同性的，人是自然制造的，有300万的历史，人在没有医药之前人能够繁衍下来靠的是自愈能力。机器到现在只有200多年的历史，机器都是人去诊断，有了智能以后自动诊断，但最后还要停下车检修。
机器能不能像人一样自愈？医学上讲，所谓保持健康的根本点不在于宏观的稳定状态，而在于调节控制和建立保持这种状态的机制，疾病的全愈还得依靠人体的自愈能力，包括免疫、防御、代偿、自修复和自适应等等。
国际上对仿生提出了“五块论”（德国RolfIsermann教授提出机电一体化系统，如下图），控制系统相当于人的大脑，动力功能相当于内脏，传感功能相当于五官，操作功能相当于四肢，结构功能相当于躯体。大家都知道仿照人的大脑提高机器的智能，那就是人工智能。
图|机电一体化系统组成五块论
另外，人有自愈功能，自愈系统能不能人工自愈，让机器有这个功能。人工智能是1956年提出的，让计算机像人一样思考，计算机模拟人的头脑，仿生机械学对人的智能研究大大增强了仿生人脑的能力，但是忽略了人和动物自身健康的自愈系统和自愈功能。
因此，我们提出人工自愈和人工智能都是研究人到物的科学，人工自愈是赋予机器自发作用的维持健康状态的能力，让机器自主健康，人工智能让机器更聪明。
我们都知道有十几个躯体，两体模型，如果人的大脑介入就是人工自愈，如果人的无意识思维，自愈功能介入就变成人工自愈，即从实体、虚体两元空间到实体、虚体、人体三元空间。
第三，从自动化、智能化到自愈化。瓦特1978年发明蒸汽机，自动化是1936年提出来的，所以理论是落后实践的。自愈是1916年就有的，但是理论还没有开始研究。维纳提出反馈原理，创造了控制论，把目的性行为、生物特性赋予机器。自动化是有意识思维保持工作能力的，智能化就是人工智能驱动智能化。人体是无意识思维，目标是保持健康状态，实现自愈。
从历史来看，自动化、控制论、人工智能，原来有自愈的技术，2003年才开始提出自愈化。人工智能、仿生自愈系统包括什么呢？自修复、代偿、自保护和故障防止，下面简单讲一下自愈调控。自动控制是反馈原理，工况和指标比较纠正偏差，利用反馈这样的原理。
自愈调控是测试工况，有异常的时候诊断故障，找出故障的原因，通过反作用抵消故障产生的条件和原因，所以它与反馈原理还不是完全一样的。
我们团队2018年做了好多这方面的研究工作。轴位移，原来一波动轴就必须停车，现在通过调节平衡活塞的压差来保证平衡力，让它不停车，我也可以用电磁力。振动，也可以用多频振动来靶向抑制，从而抑制故障。平衡盘，原来只是密封，现在加电磁也可以控制，这个是实验的结果。
另外，动平衡在这方面做了很多工作，现在航空发动机也做整机的自动平衡，这个是制动平衡。我们有国际专利，螺旋桨的制动平衡。
人工自愈的意义，高危装置本质安全化、装备维修方式变革、空天飞行器自诊断、自恢复。刚才讲人工智能，如果加上人工自愈就变成了人工自愈和智能运维和自主健康系统。
“五化”是基础，最终的目标是自愈健康。结论是大工业机器崛起催生人工自愈，人工自愈拓展了仿生学、控制论和人工智能的研究领域。人工自愈将会促进装备的智能化由可控化、自动化真正实现具有自愈功能的高级智能阶段。
人工智能使设备更聪明，人工自愈让装备自主健康。人工自愈是装备自主健康和智能制造的基础，是工业智能发展的重要方向。人工自愈改变传统理论、创新设计，让未来的机器装备和制造系统，乃至所有的人造物系统自主健康，助力于下一轮工业革命，迈进自愈化时代。
人工自愈与人工智能一样是新兴交叉学科，应列入基础学科发展行列，应该重视自愈化和自主健康装备的开发应用。
谢谢大家！
返回搜狐，查看更多
人与人工智能机器人，究竟谁更聪明
如今的AI机器人发展速度有点快，快得让人担心我们最聪明的人类会不会被自己创造的机器人替代。
的确，人工智能由人创造，在某些方面已经超越人类，但终究难以取代人类。二者不能简单的说谁比谁更聪明，需要从不同维度进行考量。
在数据提炼、分析、处理能力上，似乎人工智能更胜一筹。腾讯财经推出的自动化新闻写作机器人，能利用算法编写稿件，在一分钟内将重要资讯和解读送达用户；阿里推出的人工智能机器人店小蜜，工作量堪比3.3万人工客服；摩根大通开发的金融合同解析软件，只需要几秒就能完成原来律师和信贷人员每年需要36万小时才能完成的工作，且错误率大大降低。目前人工智能领先的工作普遍具有低附加价值，机械重复，可替代度高的特征，且人工智能领先的能力均是物质世界范畴的概念，尚未跨越到意识领域。
在思考、创造、价值判断、移情等能力上，无疑是人类占据绝对领先地位。按照目前的发展趋势，人工智能还无法掌握人类在创意、社交、抽象思维、情感、价值判断等方面的能力，科学界普遍认为心理咨询师、设计师、艺术家等需要思考、创意、情感的工作被人工智能取代的可能性最小。
与其辩论人与人工智能谁更聪明，不如思考如何正确相处。人与人工智能相处，合则共赢，斗则俱伤。
一方面，需要正确认识人工智能对人类的作用和意义。人工智能有助于节省时间，提高效率，如新闻编辑机器人大大提高了新闻产出速度，保证了新闻时效性。人工智能有助于保障健康与安全，如医疗诊断机器人可以提高癌症诊断准确率，无人驾驶汽车有助于减少交通事故发生率。
另一方面，合理的分工协作需要综合考虑双方特性。如重复性高，耗时耗力的工作可以交给机器人；思考性、创造性工作可以由人类主导，机器人提供数据和决策支持。在人与人工智能的相互助益下，不排除会如前三次工业革命一般，为经济带来爆发式的增长。
（完）