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被美国盯上后,中国人工智能产业如何突围 中国人工智能的现状是什么样的

被美国盯上后,中国人工智能产业如何突围

【文/观察者网吕栋】

如果说美国打击中国半导体产业是想从底层技术上遏制中国发展,那么其出手制裁中国人工智能企业则是想从应用层面遏制中国创新。

近期,美国已经将人工智能列为维护其超级大国地位的五大关键技术之一,放言绝不能被他国超越,并将中国“AI四小龙”(商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技)全部拉黑(列入出口管制和投资黑名单)。

不只美国,全球主要国家和地区都已将人工智能作为重大战略布局,经济和科技强国尤其重视人工智能基础设施建设,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

这凸显出中国加快人工智能产业发展的重要意义。

“十四五”规划明确提出,要瞄准人工智能等前沿领域,强化国家战略科技力量。

然而,随着人工智能深入应用,算力建设分散,中小企业或科研单位难以展开复杂模型、海量数据研究的问题日益凸显。建设大规模的人工智能计算中心,提供更加普惠的公共算力,正成为推动人工智能产业健康快速发展的关键要素。

在这方面,武汉一直走在全国前列。基于昇腾AI基础软硬件平台,武汉人工智能计算中心仅用时5个月便完成项目建设并正式上线,是全国首个建设投运的人工智能计算中心。

不过,满足大规模公共算力需求,只是建设人工智能计算中心的基础目标。以此为抓手,构建市场化的运营机制,撬动产学研用形成合力,充分带动当地产业集群转型升级,才是建设人工智能计算中心的终极目标。

在前期取得重大成果的基础上,武汉昇腾人工智能生态创新中心、智能遥感开源生态联盟、多模态人工智能产业联盟、武汉人工智能研究院等机构于近期成立,目标是形成产业聚合发展,同时吸引和培育高质量AI人才,共同推动人工智能产业高质量发展。

在武汉模式的示范作用下,全国多个城市目前已规划或建设人工智能计算中心。借助昇腾人工智能平台,人工智能产业的发展正从武汉模式走向中国模式。

武汉人工智能计算中心图源:湖北日报

AI算力需求正爆发式增长

尽管人工智能正以前所未有的速度融入大众生活和生产方式变革,但目前AI在全行业的整体渗透率仍只有4%,AI初创企业的存活率不到10%。这其中重要的原因之一,就是目前国内AI算力昂贵且稀缺,直接抬高了AI研究和应用的门槛。

并且,全社会的AI算力需求还正在爆发式增长。OpenAI在报告中指出:自2012年到2018年的6年时间里,AI算力需求增长了30万倍,未来3到5年AI算力需求将继续增长100万倍,远高于传统通用算力需求的增长速度与之前行业预期。

在此契机下,人工智能计算中心成为中国发展人工智能产业的创新模式,它是以昇腾AI基础软硬件平台为基础,涵盖从基建基础设施、硬件基础设施到软件基础设施的大规模系统工程,旨在让AI算力像水和电一样成为城市公共基础资源。

作为先进的AI算力底座,昇腾AI基础软硬件平台包括Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX以及一站式开发平台ModelArts等,助力企业和开发者高效使用AI能力。

用通俗的话来讲,昇腾人工智能平台可以使能人工智能计算中心生产“模型”,企业和机构借助“模型”最终生产产品;“模型”应用到手机里,就拥有图像分类等能力;应用到自动驾驶领域,车辆就拥有自动驾驶能力。

当前在AI领域,“大模型+大数据+大算力”已成为迈向通用人工智能的一条可能路径。随着全球对人工智能算力需求的持续攀升,为了促进整个产业健康发展,各地政府有必要保障大量中小企业、科研机构获取充足的人工智能公共算力。

从具体作用来看,建设人工智能计算中心无疑是一个一举多得的举措。

满足基本算力需求后,人工智能计算中心还可以带动人工智能基础研究和共性技术的突破。通过建设新平台,能够为前沿理论研究提供强大算法、数据与算力支撑,为自适应学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论提供国际顶尖的研究平台,有效推动技术发展,抢占人工智能科技创新制高点。

在帮助产业智能化转型方面,人工智能计算中心可以降低AI的研发、使用门槛,将人工智能企业和优势产业有机结合,使能人工智能技术与产业深度融合,落实国务院《新一代人工智能发展规划》中“推动人工智能规模化应用,全面提升产业发展智能化水平”的要求。

培养人才,是人工智能计算中心的另一重要功能。它能为高校、科研机构等提供充沛的算力资源,支持他们吸引尖端的人工智能科研人才,同时还可以支持他们出版AI相关教材,开设人工智能相关课程,建设我国人工智能人才的培养体系。

新一代人工智能的发展与展望

    随着大数据、云计算等技术的飞速发展,人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升,人工智能(AI)正在从专用智能迈向通用智能,进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中,作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”,并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告,探讨了新一代人工智能的内涵和路径,引领着新一代人工智能的发展与展望。

    人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”,随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰,但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下,数据信息快速积累,运算能力大幅提升,人工智能发展环境发生了巨大变化,跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向,以2006年深度学习模型的提出为标志,人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。

    当前,随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进,人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构,人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下,传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能,强调通用学习和大规模训练集的机器学习,正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说,新一代人工智能的内核是“会学习”,相较于当下只是代码的重复简单执行,新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中,学习的条件是认知,学习的客体是知识,学习的形态是交互,学习的核心是理解,学习的结果是记忆……因此,学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础,记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代,新一代人工智能需要与时俱进地持续学习,不断检视解决新的问题,帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。

    事实上,基于数据驱动型的传统人工智能,大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上,而新一代人工智能更关注于交互能力,旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑,解决更灵活多变的实际问题,真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动,目前已在多个领域取得了卓越成果,形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如,在线客服可以实现全天候不间断服务,轻松解决用户咨询等问题,也可将棘手问题转交人工客服处理,降低了企业的管理成本;在智慧医疗领域,人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断,帮助医生阅片,目前准确率已达95%以上,节省了大量的人力;2020年,在抗击疫情的过程中,新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动,在科技战“疫”中大显身手,助力疫情防控取得显著成效。

    未来已来,随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面,将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗,将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息,提供更加精准化和个性化的健康服务,显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面,重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题,重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展,对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求,新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领,以高度自动化的智能感知为核心,主动排除生产障碍,发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之,如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长,提升自主学习和人机交互的效率,将是未来研究着力发展的硬核领域,并加速新一代信息技术与智能制造深度融合,推动数字化转型走深走实,有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。

行业深度!2023年中国人工智能行业竞争格局及市场份额分析 百度依然蝉联龙头地位

1、中国人工智能行业竞争梯队:三大竞争派系

人工智能是引领未来的战略性技术,也成为了国际竞争的焦点。目前,我国人工智能企业数量较多,据中国新一代人工智能发展战略研究院于2020年6月公布的统计数据显示,截至2019年,我国共有797家人工智能企业,约占全球人工智能企业总数的14.8%,仅次于排名第一的美国。以下为我国人工智能行业代表性企业的基本信息:

从竞争派系来看,目前百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为人工智能平台的代表性企业;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;此外还有技术层企业代表,商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司,通过与传统行业的龙头企业合作,不断深化了其技术应用面和市场竞争力。

从人工智能行业代表性企业的所属地分布来看,北京、深圳市人工智能代表性企业的集中地。

2、中国人工智能行业企业排名:百度依然蝉联龙头地位

据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室公布的“2019年全球人工智能企业TOP20榜单”中,中国有7家企业上榜,其中,百度、大疆创新和商汤科技排名前三;同时,根据《互联网周刊》发布的2020年人工智能企业百强榜,百度依然蝉联龙头地位。

此外,截至2020年末,科技部为加快实施新一代人工智能重大科技项目,尽快在基础前沿领域取得突破,共宣布了15家国家新一代人工智能开放创新平台,这15个创新平台分别依托15家业内领先的人工智能企业,具体如下:

3、中国人工智能行业区域集中度:行业发展较为密集

从人工智能企业的区域集中度来看,截至2019年末,北京市、广东省、上海市和浙江省的人工智能企业数量合计占全国总数的83%,说明我国人工智能企业的分布是较为集中的,行业发展较为密集。

4、中国人工智能行业企业布局及竞争力评价

从人工智能企业的核心技术布局来看,百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局了多项AI技术;而像平安科技、京东、小米等融合性公司,其技术布局主要针对应用层,针对性较强。

从专利授权量来看,截至2020年10月,百度、华为、腾讯的AI专利授权量分别排名全国前三,说明这三家公司的技术研发能力较强;再从企业拥有的高层次学者数量来看,根据清华大学人工智能研究院公布的《人工智能发展报告2011-2020》,京东、阿里巴巴和华为的人工智能高层次学者拥有量入围全国前十位,是企业人力资源竞争力的体现。

5、中国人工智能行业竞争状态总结

从五力竞争模型角度分析,由于目前,我国人工智能行业的竞争者较多,企业数量已排名全球第二位,且行业还处于成长期,现有企业间的竞争较为激烈;

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,替代品威胁极小;

人工智能行业的上游供应商可概括为基础层,包括AI芯片、传感器等行业,由于技术门槛较高,且国内厂商的技术水平还有待提升,上游的议价能力是较强的;

下游消费市场主要是应用层,由于人工智能与传统产业、新兴产业融合已成为趋势,因此下游的议价能力较弱;此外,由于人工智能行业是技术密集型、资金密集型和高端人才密集型行业,进入门槛较高,因此面临的新进入者威胁较小。

更多行业相关数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》,同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。

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