Top
首页 > 正文

AI 新基建 新机遇 新挑战

自“深度学习”被提出以来,人工智能正进入到第三次发展浪潮中。随着AlphaGo等一批具有颠覆性的人工智能应用不断涌现,人们对于人工智能技术给予了更高的期望,人工智能赋能产业、经济、社会成为业界关注的焦点,其也成为了当前全球各国竞相争夺的关键领域。
发布时间:2020-06-09 11:03        来源:互联网经济杂志        作者:石健 蒲松涛

AI即指人工智能,通俗来讲是指让机器能像人那样理解、思考和学习,即用计算机模拟人的智能。人工智能概念的提出,可以追溯到上世纪50年代,人工智能的实现也是好几代计算机研究人员共同奋斗的目标。
从历史来看,人工智能的发展已经历过两次高潮和两次低谷,算法成为决定人工智能应用程度的关键环节。自“深度学习”被提出以来,人工智能正进入到第三次发展浪潮中。随着AlphaGo等一批具有颠覆性的人工智能应用不断涌现,人们对于人工智能技术给予了更高的期望,人工智能赋能产业、经济、社会成为业界关注的焦点,其也成为了当前全球各国竞相争夺的关键领域。2017年,我国发布了《新一代人工智能发展规划》,提出要以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,发展智能经济,建设智能社会,到2025年,我国人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。今年以来,人工智能也被列入了新基建的重要组成,习总书记在调研时强调要推进5G、物联网、人工智能、工业互联网等新型基建投资。综合来看,围绕人工智能技术发展和行业应用,业界已经基本形成了三方面共识:一是人工智能是新一轮科技竞赛的制高点,是未来科技创新的主攻方向;二是人工智能是新一轮产业变革的重要驱动力量,将有助于牵引数字经济迈上新台阶;三是人工智能是经济社会发展的关键依托,其应用将无处不在,应用空间极其广阔。从新型基础设施建设角度来看,人工智能发展有挑战,更有机遇,如何准确把握AI新基建的内涵、明确AI新基建的路径至关重要。

 

一、人工智能及AI产业的基本概念

人工智能强调新一代信息技术的融合创新,其产业内涵包括三大层次。概念上来看,人工智能是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务,其本质是对人类智能的模拟甚至超越,涉及让机器像人类一样感知、思考、行动等。从智能水平来看,人工智能可分为计算智能、感知智能和认知智能。从应用层次来看,人工智能又可分为弱人工智能、强人工智能和超强人工智能。但从产业结构来看,人工智能则可分为三大层次:一是核心产业,包括语音识别、图像识别、自然语言处里等技术服务和基础软硬件产品;二是融合产业,又可分为集成应用型融合产业(如智能网联汽车、智能机器人、智能家居、无人机等)和改造提升型融合产业(如智能客服、智能安防、智能金融、智能制造等);三是关联及支撑产业,如集成电路、云计算、大数据、物联网等,其为人工智能技术的创新与应用提供了必要的载体和工具。由此可见,人工智能所涉及到的领域众多,这也为准确把握人工智能新基建的内涵带来了挑战。

二、人工智能新基建的内涵与抓手

人工智能“新基建”核心在于算法赋能,数据资源和智能算力构成其重要基础。从人工智能演进历史看,当前新一轮以深度学习为代表的人工智能的本质是以海量数据为“原料”,借助强大的计算能力实现智能算法以获得类似于人的智慧化认知分析的过程。其核心在于针对不同应用场景,通过语音识别、语义分析、图像识别、视频识别等算法赋能“训练”,以让机器具备“会看、会听、会说”等能力,从而让机器在与人交互、决策分析、社会服务等方面具备“智慧”。因此,人工智能“新基建”的核心在于如何发挥人工智能算法的“威力”,为经济社会各领域发展赋能,从建设的抓手来看,可以将构建一体化的开发共享智能算法库作为赋能的主要载体,其既包括数据整合、数据标注等底层通用的算法,也包括针对不同应用场景的专用算法。我们认为,各种类型的算法库将共同构成人工智能赋能经济社会生产生活的基础设施“图谱”。同时,需要说明的是,人工智能的“赋能”应用不仅依赖于其核心算法,还依赖于数据和算力的支撑。数据和算力作为智能算法实现赋能的原料和工具,其具备基础性、公共性和先行性的特征,不仅可服务于人工智能赋能应用,更是所有数字经济体系运行的基石,是人工智能“新基建”核心内涵的两个重要基础。
传统基础设施智能化改造升级和智能算法开放平台建设是人工智能“新基建”的两个重要抓手。一方面,数字技术根植于物理世界的基础设施之上,人工智能作为重要的赋能赋智技术,其发展成为数字基础设施的重要抓手之一就是通过嵌入式智能算法赋能,对传统基础设施进行智能化改造升级。如通过人工智能在城市、交通、能源等领域的深度融合应用,让传统基础设施的效率、能耗、功能等得到显著提升甚至引发服务模式的变革,从而打造适应智能经济、智慧社会发展需求的基础设施体系,实现人工智能技术对物理世界基础设施的再造,开辟传统基础设施建设新空间。另一方面,网络空间作为数字经济的重要生产场所,人工智能“新基建”的另一重要抓手即建设智能算法的开放平台,打造人工智能核心算法的资源池,对外表现为API接口调用等形式对所有对象提供无差异的人工智能算法服务,开创人工智能算法经济等新形态,使其真正像现实世界的“水电气”一样,成为数字世界中生产、生活等活动的基础设施。同时,需要指出,当前阶段各类面向个人和企业提供的个性化人工智能产品或服务(如智能手机、智能音箱、智能机器人、企业智能化解决方案等)属于普通的商业产品服务和市场经济活动,其并不具备基础性和公共性,不应属于人工智能“新基建的范畴”,应加以甄别和区分。

三、人工智能新基建的路径选择

由于人工智能技术创新主体与传统的基础设施建设主体的类型存在差别,人工智能新基建涉及关联的领域众多,因此,与传统基础设施建设不同,人工智能基础设施建设将面临涉及建设主体、建设内容、关键环节协同等诸多方面的挑战,把握好“四个协同”至关重要。
建设主体方面,须注重政府引导和企业主导的协同。传统的基础设施建设主要由政府或国有大型企业通过直接大规模投资方式开展,而人工智能作为典型的技术密集型产业,人才、专利等创新要素以及投融资、技术创新应用等活动均主要由大型民营科技企业掌握和主导。2019年,百度公司深度学习相关专利申请数量达到1429件,平安科技、腾讯也达到千件左右,整体专利储备占据绝对优势。再类比同属于高技术性质基础设施的云计算发展历程,也几乎是由民营资本推动技术革新和创造庞大市场。因此,推进人工智能“新基建”可适当降低准入门槛,技术创新主体、投资主体、商业应用主体更多地转至民企或科技企业,充分发挥市场力量在科技基建中的重要作用。政府的角色更应着眼于营造良好的创新环境,加强人工智能基础技术研发支持力度,扩大人工智能人才培养规模,着力优化人工智能技术创新应用和基础设施建设的财税、金融、产业等保障环境。
数据资源方面,应把握安全保障和开放共享的协同。本轮人工智能浪潮取得成功的重要条件之一就是海量数据的“喂养”,未来人工智能发挥通用的基础设施功能也离不开各行业、各领域海量和优质的应用场景数据基础,只有通过不断开放数据,实现数据跨行业跨部门共享共用,才能保证人工智能数据养料的充足供给。同时在强化数据资源开放共享之外,还需注重数据使用的高效性。当前,电子政务、城市管理、行业应用、互联网等领域大量数据的积累带来了一定的人工智能应用繁荣,但数据归属权分散、数据使用安全边界模糊等因素造成大量数据“沉睡”在机构内部无法为人工智能所用。如政府在政务活动和城市管理过程中会掌握大量关键数据,但大多处于各个部门内部管理和使用,导致数据资源没有实现“汇流”而更有效利用。未来推动人工智能成为公共基础设施,亟需在确保重要领域信息安全和保障用户隐私的前提下,大力推进政府数据公开、行业企业数据共享,形成更大范围的优质数据“资源池”,以提高支撑人工智能普适应用的数据利用水平。
计算能力方面,宜推进通用算力和专用算力的协同。以GPU为代表的加速芯片以及以FPGA为代表的半定制化芯片和ASIC定制化专用芯片的发展,弥补了CPU在大规模高速率计算能力上的不足,奠定了此轮人工智能技术落地应用的算力基础。目前,AI计算市场以通用型GPU芯片最为成熟、应用最广泛,但随着人工智能应用的进一步深入,现有AI算力已然捉襟见肘,在继续提高全社会通用算力的同时,更需大力发展具备更高计算性能的人工智能专用计算设备。同时,当前很多人工智能企业或研究机构在购买算力建设计算中心方面投入巨大,非但造成大量资源浪费,还无法形成公共的计算能力“合力”,无法满足未来人工智能计算能力成为基础公共服务的需求,因此人工智能“新基建”还需打造类似公有云平台的公共人工智能计算中心平台,其中基本计算单元更多地使用人工智能专用计算设备,再配以高速传输网络,将更多“边缘”智能设备连接起来,以及连通不同区域的计算中心,形成人工智能算力公共服务网络。
用户服务方面,需促进便捷开发和友好应用的协同。与传统基础设施不同,人工智能开发和应用的技术门槛较高,即使有了基础的数据和算力,人工智能应用的开发和部署仍然较为复杂,如系统调度管理、模型训练优化等都需要极其专业的技术团队,同时也对人工智能应用的使用者专业素养提出更高要求,这在某种程度上不利于人工智能的技术创新和应用服务。因此,为推动人工智能真正面向所有对象提供基础服务,还需进一步降低人工智能设计和开发难度,建立成熟算法的资源库,提供智能系统建设的模块化工具箱,打造全新的人工智能开发部署工具生态,充分激发人工智能技术创新应用的活力。同时还需注重培养和提高全社会的人工智能素养,从基础教育抓起,推广普及智能应用理念和习惯,让人们在学习、生活、生产中更积极拥抱和使用人工智能,实现人工智能作为智能社会基础设施、促进经济发展和提升生活水平的功效价值释放。

四、推进人工智能新基建的措施建议

综合来看,加快人工智能新基建,对拉动投资稳定经济发展、构建数字经济基础设施体系、争夺国家人工智能战略发展主动权具有重要意义。结合上文中人工智能新基建的基本路径,提出以下四条建议:
探索新机制新模式。积极吸纳民营企业力量。创新人工智能产业发展和基础能力建设的资金投入方式,更大程度地依靠民营企业等市场力量主导人工智能“基建”。继续通过科创板、中小板等资本市场,加大对人工智能企业的支持力度,加大人工智能技术突破、商业应用等创新创业活动的税收减免抵扣、低息免息贷款等优惠政策倾斜。进一步提升民营企业进入公安、能源、交通、金融等重要行业智能化改造升级市场的广度、深度,通过赋予互联网企业、科技企业更大的参与权和主导权,推动人工智能的基础能力建设和深入融合应用。
推进公共数据有序开放共享,促进行业数据融合应用。积极推进政府、行业数据在安全可控的条件下开放共享,创新技术与应用结合过程中的数据使用方式和商业合作模式,通过开放公共数据资源扶持高精尖中小型人工智能企业创新发展。引导不同行业、不同企业间数据融合创新应用,通过更大范围的数据聚合使用更大程度释放人工智能应用价值。加快制定人工智能技术与传统产业融合过程中数据采集、存储、使用等问题的标准规范,强化数据安全风险管控。
构建适应智能时代算力需求的公共计算中心体系。大力支持面向不同应用场景的自主人工智能专用芯片发展,推动行业数据中心和云计算服务平台的智能化改造和替代,建设以人工智能芯片为基本计算单元的算力中心,打造匹配智能时代算力需求的基础计算能力。构建新型高速通信网络,推动开放式网络架构和智能化网络运维发展,实现计算服务的灵活部署分配,为构建泛在的智能设备网络体系奠定基础。
打造对开发者和应用者友好的人工智能创新环境。推动人工智能算法框架平台、通用软件技术等开源开放,打造包含计算集群管理、数据管理、数据标注、算法训练、算法部署等在内的全流程、一站式研发和应用系统,以开放API接口、模型库、算法包等形式提供人工智能软硬件能力输出,降低人工智能开发、部署、应用的门槛和成本。引导全社会创新创业人员、小微企业广泛投身人工智能技术研发与应用,提升全社会人工智能基本素养,营造全行业各领域智能化转型的氛围环境。

专题访谈

合作站点
stat