人工智能技术在电力领域的应用与创新——电力行业人工智能技术创新应用论坛召开
2020年11月13日，中国电机工程学会人工智能专委会年会暨电力行业人工智能技术创新应用论坛在北京成功召开。本次大会特邀人工智能和电力领域知名专家进行主题演讲，分享人工智能在技术研究、电力应用、产业发展等方面的实践经验与研究成果。中国电机工程学会副秘书长吴云喜、国家电网有限公司总信息师孙正运、国家能源局信息中心原主任梁建勇、中国华能集团有限公司首席信息师朱卫列、中国电力建设集团有限公司信管部主任吴张建、国网客户服务中心董事长吴杏平、国家能源集团信息技术公司总经理赵建华、中国电科院副院长许海清、全球能源互联网研究院副院长吴国凯、南方电网有限责任公司改革发展研究中心特聘研究员王志英以及来自能源电力、电力建设、科研创新等企业、科研院所和高校等共计200余名领导和专家参会。
大会现场
中国电机工程学会副秘书长吴云喜
中国电机工程学会副秘书长吴云喜在会上致辞，指出专委会要紧密围绕习近平总书记提出的“四个服务”总要求，不断提升专委会学术活动能力、社会服务能力和自我发展能力，加强与企业、科研院所、高校的交流合作，整合跨领域科技资源，搭建学术交流平台，着力推动技术攻关，在凝聚行业力量、促进学术交流、助力人才成长等方面取得更多的成绩，共同推动能源电力人工智能技术进步和产业发展。
国家电网有限公司总信息师孙正运
中国电机工程学会人工智能专业委员会主任委员、国家电网有限公司总信息师孙正运在会上致辞，指出要落实党的十九届五中全会要求，加快推动绿色低碳发展，推进能源革命，使能源资源配置更加合理、利用效率大幅提升。要发挥人工智能作为引领未来战略性技术的作用，与电力行业深度融合，顺应能源转型趋势，打造绿色、智慧的能源体系，促进源网荷储协调互动，形成发展合力，有力贯彻落实中央能源发展战略。
中国科学技术大学陈小平教授
中国科学技术大学陈小平教授作题为《人工智能现有技术的应用条件和重大挑战》的主旨报告，总结人工智能前三次浪潮的核心成果——暴力法和训练法，以及AlphaGoZero对暴力法和训练法的融合与超越。在此基础上，提炼现有人工智能技术得以大规模产业应用的一个关键性条件——场景封闭性，以及实现封闭性的若干途径。
国网客户服务中心吴杏平董事长
国网客户服务中心董事长吴杏平作题为《人工智能技术在客户服务领域的研究与实践》的专题报告，介绍了人工智能在客户服务领域的应用现状和发展趋势，以及国家电网在智能客服、智能坐席和智能运营等方向的探索和取得的成果。
国家能源集团信息技术公司总经理赵建华
国家能源集团信息技术公司总经理赵建华作题为《人工智能在火电能效优化的应用》的专题报告，介绍了运用大数据及人工智能技术，在“火电能效评价和优化”方面的主要思路和解决方案，分享了训练优化模型的方法和输入/输出参数样本集。报告中分别阐述了运用能效分析模型，面向运行人员、运行班组、集团能效管控的应用场景，最后以南宁、廊坊电厂的实际应用为例，介绍了人工智能在火电能效优化方面的应用成效。
国网江苏省电力有限公司王海林副总工
国网江苏省电力有限公司副总工王海林作题为《电力人工智能配用电计算场景》的专题报告，面向人工智能在配用电领域应用的一个关键场景——依据大数据记录网络，构建计算封闭系统，实现系统运行态计算，并通过实际用例解答了电力人工智能应用场景选择的原则。
清华大学张宁副教授
清华大学副教授张宁作题为《数据驱动的电力系统分析——初探与思考》的专题报告，从电力用户行为分析、配电网潮流分析以及输电网运行方式分析等角度研究了基于数据驱动的电力系统分析方法，对数据驱动与物理模型驱动两类方法之间的关系进行了思考。
百度人工智能技术生态部总经理刘倩
百度人工智能技术生态部总经理刘倩作题为《人工智能技术在能源行业的应用及思考》的专题报告，概括地介绍了人工智能在能源行业的应用现状和前沿技术，探讨了企业智能化升级的发展路径。
华北电力大学房方教授
华北电力大学控制与计算机工程学院院长房方教授作题为《数据驱动的发电过程智能化》的专题报告，梳理了数据驱动的发电过程智能化的发展趋势和技术特征，从数据分析与诊断、智能化控制理论与技术、多能源协同利用等方面，介绍了智能发电领域的相关新技术与工程应用案例。
东南大学汤奕教授
东南大学电力系统自动化研究所所长汤奕教授作题为《能源互联网形态下的电力系统态势感知和智能调控技术》的专题报告，分析了能源互联网形态下电网面临的问题，提出了基于大数据的源网荷模型构建和修正方法，并探讨了基于人工智能技术的电网态势感知技术，分享了在电力系统宽频振荡、暂态稳定预测等方面所做工作的最新进展，并介绍了基于人工智能的电网智能调控技术。
浪潮集团能源交通行业部首席技术官刘景志
浪潮集团能源交通行业部首席技术官刘景志作题为《电力+算力服务国家新基建》的专题报告，阐述了未来十年是新基建的集中安装期，我国拥有消费升级、产业升级、城市治理升级的重大机遇，作为基础设施的电力+算力须超前布局，不断融合，共同支撑国家“新基建”，并强化智能计算的极致算力。
此外，会上还进行了“电力行业人工智能技术创新应用典型案例评选”活动的获奖案例分享与颁奖仪式。活动以“智能引领技术创新，实际为本解决需求”为主题，以聚焦一线实际问题挖掘，本着发挥基层创新智慧能力、聚拢优势力量为宗旨，吸引系统内外单位共计100余项优秀案例投稿。案例涉及领域包括智能作业与智能发电、机器视觉与设备运检、知识获取与架构构建、平台建设与新业态应用四个专业方向。通过专家评审与网上投票最终评选出一等奖2项、二等奖3项、3等奖7项及10个优秀案例。
本次专题研讨会深入贯彻国家在人工智能与“新基建”方面的战略部署，响应习近平总书记“推进5G、物联网、人工智能、工业互联网等新型基建投资，加大交通、水利、能源等领域投资力度”的战略指引，促进人工智能技术在电力能源行业中的应用，加速人工智能技术与电力业务深度融合，推广成功解决方案与优秀成果的转化，全面推进电力人工智能行业的产学研协作与生态环境发展，提升电力领域的智能化、数字化，为我国能源电力转型发展贡献力量。
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人工智能在电力系统中的应用探讨
朱传金
摘要：近年来我国电力行业迅猛发展，新技术与新设备在电力系统中的应用层出不穷，人工智能作为先进勘测的重要代表，在电子通讯、智能识别等领域中都快速发展，但目前应用于电气系统自动化中的人工智能还处在初期阶段。电气系统由于其复杂性大、安全性、可靠性需求高等特点，在人工智能的发展应用中进展缓慢，因此我国电力还需要在电气系统自动化中加强对人工智能技术的应用力度，促进我国电力自动化水平进一步提升，为人们提供更加优质的电力服务，本文主要就电气系统自动化中人工智能的应用进行探究分析。
关键词：电力系统;自动化;人工智能
随着我国科学技术的不断发展，智能技术与自动化技术领域也取得了良好的进步，并且广泛应用到了各个行业之中。而在电力系统中，实行人工智能技术，能够提升电力系统的电力控制水平，提高电力系统的自动化水平，促进电力运行稳定性与安全性。因此我国电力企业还要加强对人工智能技术的研发与利用力度，促进电力系统运行质量与运行效率进一步提高，对于我国电力行业的发展也有着非常重要的意义。
1人工智能概述与运用
1.1人工智能技术概述
人工智能技术作为近年来的一种新型技术，其主要是通过深度学习方法实现对人类大脑的模仿，随后利用计算机替代人类的某项特定功能。目前我国对于人工智能的研究比较广泛，具体包含有机器人交互、语义是被以及机器视觉等多个方面。通过人工智能技术的应用，能够促进自动化装备的智能化水平进一步提升，对于一些人类无法解决的问题也能够起到良好的替代效果，对于机械生产效率以及生产水平的提升均有着非常重要的意义。
1.2人工智能在电力系统中的应用优势
1.2.1在电力系统中通过人工智能技术的应用，可以显著降低电力系统的操作难度、提升操作的准确度、增强数据的反馈性，这也是人工智能技术的突出优势。在人工智能技术应用过程中主要是借助于计算机技术进行操作与控制，其对于数据的分析与计算能力比较强，对于电气系统在运行中的相关参数的稳定性也能够起到良好的控制效果，这样也能够有效减少人为因素所导致的操作误差发生，促进电力系统的运行可靠性与稳定性进一步提升。
1.2.2在电气系统中通过人工智能技术的应用，还能够促进其控制效果得到进一步的提升。在电力系统自动化运行过程中，人工智能技术可以对各种电气设备的运行状态实现远程监控与管理，并能够通過相关软件，实现对部分装置的一键控制。此外通过人工智能技术的应用，还能够通过设置相应的应用参数，可以实现对特定目标的明确，达到理想的电气设备控制效果。
1.2.3在人工智能技术的应用过程中，还能够有效减少外界因素对于电气设备所造成的影响，避免人为操作失误对于电气设备运行质量所造成的影响，从而保障电力系统的运行效率与稳定性。虽然人工智能技术能够替代人工进行操作，但是在使用过程中不需要使用到任何人工操作，其对于工作人员的操作水平也提出了更高的要求。只有对相关参数进行把关，避免因为人工智能问题所导致的负效率情况发生，从而将人工智能技术在电气系统中的作用充分发挥出来，为人们提供更加可靠与优质的电力服务。
2人工智能技术在电力系统中的应用
2.1模糊控制技术
模糊控制主要是基于模糊数学理论思想下开展，适用于规模较大、复杂度较高的系统。而电气系统的规模非常大，在具体运行过程中还会受到多种外界因素的干扰，运行中存在的变量比较多，也就难以对电气系统自动化中的动态准备进行描述。通过模糊控制方法的应用，能够对电力系统自动化中的复杂变量以及动态变化情况进行简单化，促进电力系统的自动化控制水平进一步提升。模糊控制技术作为基于计算机控制技术的技术手段，在现阶段的电力系统中也获得了良好的应用效果。但是需要注意的是，在模糊控制理论的应用过程中，其主要目的在于通过模糊指令实现对模糊逻辑的推理工作，随后做好相应的分析与研究。因此在电力系统中进行模糊控制的设计过程中，也就需要做好模糊控制与操作人员两者之间的有效连接，让人工智能技术在电力系统中的作用充分发挥出来。
2.2专家控制系统
专家系统作为人工智能化技术中的一种代表性技术，该系统主要是对人类专家的操作行为进行学习与模拟，并能够满足电气系统在运行过程中的实际管理与控制需求。近年来我国电力行业得到了非常迅速的发展，专家系统在电力系统自动化中也获得了良好的应用效果。通过专家系统的应用可以实现对电力系统中警告状态的有效识别，并能够促进电力系统的规划能力进一步提高。此外专家控制系统在电力静态安全分析中也获得了良好的应用效果，促进电力系统的运行安全性得以提高。但是目前专家控制系统在应用过程中还存在有比较多的问题，也就难以满足电力系统的智能化管理需求。因此我国电力系统的相关工作人员还需要进行现有专家控制系统的不断优化与完善，促进专家控制系统的作用充分发挥出来。
2.3神经网络控制系统
在电力系统运行过程中通过神经网络控制技术的合理应用，还能够实现对复杂电气系统的有效控制，促进电力系统运行安全性与可靠性得以提升。通过神经网络控制系统的应用，主要是借助于人工智能神经网络模型处理能力，来对电力系统中的各种运行状态进行智能化监控与管理，促进电力系统的自动化水平得以提升。比如在进行电力系统中运行公祖航的查找与选择过程中，通过神经网络控制系统的应用，能够实现电力运行故障的智能化查找。通过神经网络的暂态量信息以及神经网络控制功能，及时进行故障发生位置的精准定位与智能化处理，让电力系统自动化运行中的智能控制水平得到进一步的提升。
2.4电力自动化综合智能系统
人工智能系统的种类非常多，不同人工智能系统的应用也存在有较大差异性。因此在电力系统智能化建设过程中，还需要在结合了系统实际运行需求基础上，合理应用现代化的控制方式以及智能化控制技术。比如在各种控制方式的混合使用过程中，能够有效使用在一些比较复杂的电力自动化结构中，实现对电力系统的集成化控制。因此在现阶段的电力系统自动化控制过程中，还需要进行综合智能系统的构建，对现有的转接系统以及神经网络进行有效融合，或者进行模拟控制技术以及线性优化技术的组合。这样能够让智能化技术的作用充分发挥出来，促进电力系统的自动化水平进一步提升，从而为我国电力工程的发展起到良好的促进作用。
2.5线性最优控制
在将人工智能技术应用在电力自动化系统中时，还可以通过线性最优控制手段，进行电力系统运行最优化策略的选择，这也是现阶段电力系统控制中的一种最优控制方式，对于电力系统整体控制水平的提升也有着非常重要的意义。因此我国相关电力企业还要加强对线性最优控制技术的研发力度，在结合了现有电力系统运行特点与智能化管理需求基础上，将线性最优控制作为人工智能技术的应用核心，借此促进人工智能技术的应用价值充分发挥出来。
结束语：
近年来我国电力行业得到了非常迅速的发展，电力系统的规模以及运行复杂度也与日俱增。为了进一步提升电力系统的自动化管理效果，电力企业要加强对电力智能化管理技术的研发与创新力度，积极将人工智能技术融入到电力系统管理模式中，促进电力系统的运行安全性与可靠性进一步提升，对于我国电力行业的发展也能够起到良好的促进作用。
参考文献：
[1]钟玉名.电力系统自动化中人工智能的应用特点[J].中国战略新兴产业，2021（4）：72，74
[2]黄宇.电力系统中电气自动化的应用探究[J].城市建筑，2013（12）：155-155.
[3]李鹏飞，卓越.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用分析[J].科学与财富，2020，12（31）：360.
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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）