當前，我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，人工智能成為加速新舊動(dòng)能轉化的重要推動(dòng)力，人工智能產(chǎn)業(yè)已成為我國新經(jīng)濟的重要增長(cháng)點(diǎn)。那么，人工智能應用背后的驅動(dòng)力是什么？我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)有何優(yōu)勢？本期請中國工程院院士王恩東、中國新一代人工智能發(fā)展戰略研究院執行院長(cháng)龔克等專(zhuān)家詳細解讀。

　　近年來(lái)，人工智能發(fā)展速度很快，如果說(shuō)十年前人工智能還是“草色遙看近卻無(wú)”，今天已經(jīng)“百花齊放春滿(mǎn)園”。 

　　數據爆發(fā)式的增長(cháng)，算法創(chuàng )新的加速，以及計算能力的快速提升，讓人工智能在全球范圍內迅速從一個(gè)學(xué)術(shù)熱點(diǎn)變成投資熱點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)。人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速上規模，市場(chǎng)需求也開(kāi)始井噴。 

　　人工智能能夠從數據當中獲取信息和知識，相比以前的計算機技術(shù)的應用來(lái)講，溢出效益更顯著(zhù)，影響力也更大，所以，對于制造業(yè)轉型升級、對于目前國家在推動(dòng)的新舊動(dòng)能轉換，人工智能要發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，而計算力是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)人工智能化的主要動(dòng)力。 

　　人工智能計算力也是生產(chǎn)力 

　　當前，我們正在進(jìn)入智慧時(shí)代。在智慧時(shí)代，計算力就是生產(chǎn)力。生產(chǎn)力有幾個(gè)要素，勞動(dòng)者、勞動(dòng)工具、勞動(dòng)對象。在計算力的發(fā)展過(guò)程中，已經(jīng)引發(fā)了幾次生產(chǎn)力變革，前幾次對于勞動(dòng)資料、勞動(dòng)工具的改變是主要的。進(jìn)入智慧時(shí)代，生產(chǎn)力的三要素都深受人工智能的影響，產(chǎn)生革命性的變革，但是和前幾次不同的是，人工智能技術(shù)會(huì )對勞動(dòng)者本身有很大的影響，未來(lái)人工智能和人的混合智能會(huì )成為趨勢。 

　　在十年前，全球最值錢(qián)的十個(gè)企業(yè)，絕大部分是一些傳統產(chǎn)業(yè)，做能源、金融、通信，今天全球最值錢(qián)的公司基本是做互聯(lián)網(wǎng)人工智能相關(guān)的企業(yè)，像蘋(píng)果、谷歌，國內的像阿里、騰訊等，這些企業(yè)一方面是全球規模最大的企業(yè)，同時(shí)，在計算力的消耗方面，他們也是全球最大的。在計算力方面的投資，是對企業(yè)的價(jià)值，尤其是未來(lái)發(fā)展潛力評估的依據。 

　　國內城市中，在計算力投資方面做得好的城市，經(jīng)濟發(fā)展也排在前幾位，在新舊動(dòng)能轉換也比其他城市快。從這個(gè)層面來(lái)講，計算力的投入，人工智能的投入，對于經(jīng)濟發(fā)展、社會(huì )發(fā)展的作用，已經(jīng)越來(lái)越明顯了。 

　　人工智能對于計算力的需求是指數級增長(cháng) 

　　近年來(lái)人工智能技術(shù)應用發(fā)展很快，2011年谷歌大腦學(xué)會(huì )了認識貓。到今天，圖像圖形識別，在認知計算等方面發(fā)展都很快，在這個(gè)過(guò)程中計算力的提升發(fā)揮了重要作用。人工智能的興起，算法和數據的發(fā)展提供了支撐，計算力、計算技術(shù)的創(chuàng )新起了更關(guān)鍵的作用。 

　　在實(shí)際的應用當中，相比云計算和大數據等應用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無(wú)止境的。傳統的計算，像事務(wù)處理，對于計算力需求不是很大，因為應用規模和場(chǎng)景有限。 

　　進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的時(shí)候，人工智能對于計算力的需求不是線(xiàn)性的增長(cháng)，而是指數級的增長(cháng)，從2012年到現在，每三個(gè)半月，用于人工智能計算的計算量會(huì )翻一倍。

　　從2012年到現在，人工智能計算的能力增長(cháng)了30萬(wàn)倍，同時(shí)期的芯片性能提高了30倍左右，這遠遠超過(guò)了摩爾定律。所以，計算力的提升，對于體系結構也提出了挑戰，在半導體技術(shù)逐步接近極限的情況下，計算機發(fā)展迎來(lái)了體系結構創(chuàng )新的黃金期，計算力的提升更多是通過(guò)體系結構創(chuàng )新來(lái)滿(mǎn)足的。 

　　人工智能一個(gè)最大的挑戰是識別度不高，準確度不高，提高準確度就要提高模型的規模和精細度，提高線(xiàn)下訓練的頻次，這需要更強的計算力提升，準確度也是算出來(lái)的，比如大型互聯(lián)網(wǎng)公司或者明星人工智能創(chuàng )業(yè)公司，他們有能力部署規模比較大的人工智能計算平臺，算法的模型已經(jīng)達到千億參數，萬(wàn)億的訓練數據集規模，這些公司在人工智能的訓練方面處于領(lǐng)先位置。他們訓練出來(lái)的算法，處于領(lǐng)先位置。

　　在投資方面，用戶(hù)在人工智能領(lǐng)域的資金有50%以上也是投在了這些方面，這幾年英偉達發(fā)展很快，因為他們做GPU有很強的優(yōu)勢。 

　　人工智能基礎架構產(chǎn)品在中國未來(lái)五年的復合增長(cháng)率超過(guò)33%，這個(gè)增長(cháng)速度是普通的IT基礎設施投資的三倍還多，現在像阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在開(kāi)發(fā)人工智能芯片，也出現了寒武紀等開(kāi)發(fā)專(zhuān)用人工智能芯片的公司。隨著(zhù)計算需求的增長(cháng)，會(huì )有越來(lái)越多的新的架構、芯片和其他技術(shù)出現。

　　產(chǎn)業(yè)人工智能化需要解決生態(tài)問(wèn)題

　　人工智能正在從人工智能本身的產(chǎn)業(yè)化向各個(gè)產(chǎn)業(yè)的人工智能化發(fā)展，也就是從人工智能產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)人工智能化發(fā)展。 

　　前幾年，人工智能發(fā)展的主體基本上是大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，再加上人工智能的創(chuàng )業(yè)公司，像BAT等?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)都是自己使用，用來(lái)升級原來(lái)的業(yè)務(wù)或者推出新的運營(yíng)業(yè)務(wù)，像天貓購物的智能推薦。 

　　人工智能創(chuàng )業(yè)公司開(kāi)發(fā)算法、做訓練后，更多的還是要向投資者證明，需要投入更多的錢(qián)。在這個(gè)過(guò)程當中，還是以投入人工智能本身的產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主。這幾年這個(gè)過(guò)程在悄然變化，看起來(lái)不是很快，但是已經(jīng)在發(fā)生了。 

　　這些變化老百姓在生活中也經(jīng)常會(huì )體會(huì )到，比如現在去銀行辦業(yè)務(wù)，面對的是智能終端設備而不是人工?，F在電信運營(yíng)商、大型企業(yè)的熱線(xiàn)服務(wù)，在接電話(huà)處理業(yè)務(wù)的已經(jīng)不再是人工，而是一個(gè)智能系統。這些變化使很多企業(yè)都認識到了人工智能帶來(lái)的巨大潛力。

　　要發(fā)展人工智能，讓人工智能進(jìn)入各個(gè)傳統產(chǎn)業(yè)，不能僅僅靠技術(shù)本身，生態(tài)的作用會(huì )越來(lái)越重要。技術(shù)要產(chǎn)業(yè)化，生態(tài)的作用巨大。中國的人工智能投資已經(jīng)跟美國相當，但在核心技術(shù)的投入和面向應用的深度研究還有待加強。 

　　國內很多人工智能的應用，都是單點(diǎn)單技術(shù)的應用，像人臉識別、考勤打卡，交通監控管理，這些方面應用比較多。 

　　應用是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸，也是最大的機會(huì )，要從根本上解決應用的問(wèn)題，要建立開(kāi)放融合的人工智能生態(tài)，從底層硬件到上層應用軟件，產(chǎn)業(yè)的上、中、下游要緊密配合，面向多樣化個(gè)性化的用戶(hù)需求，向終端用戶(hù)提供整體解決方案，才能讓人工智能用起來(lái)，用好它。 

　　整體來(lái)講，無(wú)論是人工智能產(chǎn)業(yè)化，還是產(chǎn)業(yè)人工智能化，未來(lái)的發(fā)展空間巨大，需要社會(huì )各界共同投入。人工智能仍然是黑科技，在很多領(lǐng)域的應用都剛剛開(kāi)始，未來(lái)的發(fā)展空間非常大，產(chǎn)業(yè)規模相當可觀(guān)。 

　　摘自《光明日報》