人工智能產業發展現狀

　　（一）人工智能技術浪潮層疊引發產業時代變革，新興業態的涌現不斷激活社會發展新動能

　　20世紀七十年代，以鋼鐵、電力及重型機械等為代表的技術革命將人類社會帶入“鋼鐵和電時代”；20世紀三四十年代以來，世界范圍內蓬勃興起的信息技術革命使信息的傳遞手段發生了根本性的變革，突破了人類大腦及感覺器官加工處理信息的局限性，加快了信息傳輸的速度，縮短了信息的時空范圍；20世紀末至21世紀初是信息技術革命的高峰期，互聯網產業蓬勃發展，產業規模迅速擴大，產業結構不斷優化，催生頭部公司踏上數字化轉型之路；2016年前后，承載極大的計算力的人工智能技術成熟，人工智能在企業系統中的應用提升了基礎設施和整體生產力，催生了一系列傳統軟件服務商的數字轉型，為市場帶來了巨大的進步。

　　每一次科學技術的革命都從根本上增強著人類加工、利用信息的能力，進而帶動了整體產業的發展，催生產業結構變革，擴大了產業規模，引領全社會的發展與變革。

　　（二）新技術帶來開創性經濟變革，加速創造市場規模增量

　　2010年以來，加速演進的世界新一輪科技革命和產業革命為培育經濟增長新動能、實現動力變革提供了重要的歷史機遇。

　　新一代信息技術可以通過“產業機制”和“賦能機制”推動我國經濟發展的動力變革，助力關聯產業壯大及賦能其他產業。

　　一方面，隨著社會進步，全球經濟逐漸從第一產業向第二、三產業轉移，高附加值的產業將成為經濟主流。數字化和智能化的巨大突破提升了公司的經營管理效率，重塑公司的業務邏輯，進而推動了信息技術行業由通用性向細分長尾領域擴展。數字經濟已經成為中國經濟發展不可或缺的重要組成。另一方面，科技革命和產業變革賦能傳統產業，加快各行各業數字化進程。

　　高新技術憑借超強的融合滲透力打破行業邊界并將產品和服務延伸至其他領域，從而實現跨行業領域的市場融合。新一代信息技術通過滲透于信息通信技術（ICT）行業以外的其他行業部門并提升其全要素生產率，為宏觀經濟增長提供支撐。

　　（三）行業深度智能化迎來新要求，人工智能國家戰略重要性逐步凸顯

　　2019年中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習，***總書記在主持學習時強調：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應”。

　　人工智能將如同產業信息化普及一樣，滲透于各個行業，開啟新時代的經濟增長新引擎。然而傳統行業在長期的發展中積累下深厚的知識儲備，簡單地使用計算機視覺技術或者語音識別等人工智能單點技術將無法滿足行業深層次的智能化要求。因此，能夠充分融入行業專家知識能力的人機協同成為了人工智能新階段下的發展方向。

　　人機協同能夠同時服務于生產者和消費者。

　　一面是專家，一面是用戶，專家通過行業知識的輸入，以人的長板補充機器的短板，從而更好地服務消費者。同時人工智能既可以取代機械性的、簡單的、無創意需求的勞動，又能夠對人的能力進行增強，從而協助專家作出更精準、更清晰和更理性的判斷。人機協同正在成為解決行業深度融合的重要方式。

　　2019年美國國家技術科學委員會發布的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》中明確提出“開發有效的人工智能協作方法”的戰略。人機協同的理念在美國人工智能研究和發展的戰略地位進一步提升。

　　人類與人工智能合作將成為改變社會運轉方式的新趨勢。美國提出的發展戰略計劃關注未來，聚焦人工智能的人機協同系統開發，補充和增強人的能力邊界，意圖將人機協同系統打造成人工智能實力擴充的重要一環。

　　人工智能面臨的機遇

　　1.人工智能領域技術能力全面提升為人機協同奠定基礎。

　　隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，人工智能領域科學與應用的鴻溝正在被突破。

　　圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術能力快速提升，技術的產業化進程得以開啟，人工智能迎來爆發式增長的新高潮。

　　機器在人工智能技術的應用下，在“視覺”“聽覺”“觸覺”等人體感官的感知能力不斷增強。

　　例如計算機視覺領域中深受關注的ImageNet圖像識別挑戰賽獲獎結果表明，2015年，計算機對于圖像的識別能力已經超過人類水平，這意味著計算機能夠在多種場景下一定程度上替代人類視覺的工作，更高效地完成任務。

　　同時得益于深度學習算法能力的提升，語音識別、自然語言處理等人工智能算法的不斷革新助推計算機視覺產業持續向前。

　　人工智能技術能力的不斷成熟使得機器能夠實現越來越人性化的操作。人工智能技術能力的全面提升為人機系統的能力實現奠定了堅實的基礎。

　　人機協同包含三個依次演進的層次，分別為人機交互、人機融合、人機共創。人機協同發展的第一階段是人機交互層面。人工智能技術的突破賦予機器視覺、聽覺和觸覺等綜合的感知能力，也提升了機器的認知和決策能力。人工智能技術的成熟為順暢的人機協同提供可能。機器通過視覺感知、聽覺感知、文字感知等技術，實現人機交互的過程。

　　2.計算能力提升與數據資源累積為人機協同能力發展提供基礎支撐。

　　人工智能技術得以商業化主要得益于計算能力的提升與數據資源的累積。芯片處理器的技術迭代、云服務普及以及硬件價格下降使得人工智能算法的計算總成本大幅下降。

　　傳統的面向通用計算負載的CPU架構無法完全滿足海量數據的并行計算需求，在人工智能使用GPU進行訓練與推理后，由于同時調用數以千計的計算核心，人工智能的計算能夠實現10~100倍吞吐量，大幅加速人機協同產業的發展進程。

　　人工智能算法性能決定著人機協同智能水平，所以計算性能的大幅提升將為人機協同提供重要的基礎支撐。

　　數據是人工智能產業發展的另一重要基礎要素。未來將是萬物互聯的時代，物聯網產業的快速發展將產生海量數據。預計2020年，接入物聯網的設備將增加至500億臺。據英特爾預測，全球數據總量在2020年將達到44ZB，中國產生的數據量將達到8ZB，大約占據全球總數據量的五分之一。

　　伴隨著云計算、大數據、物聯網等技術產業的快速發展，數據流量增長速率正在不斷加快，人工智能可以獲得體量龐大的學習素材，有助于提升人機協同的智能水平。

　　3.人工智能戰略地位凸顯，行業政策支持力度大。

　　人工智能是國家戰略的重要組成部分，是未來國際競爭的焦點和經濟發展的新引擎。人工智能的逐步成熟將極大拓展其在生產生活、社會治理、國防建設等各個方面應用的廣度和深度，并形成涵蓋核心技術、關鍵系統、支撐平臺和智能應用的完備產業鏈和高端產業群。

　　目前世界主要國家均把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出臺規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標準規范等強化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導權。

　　自2017年3月，人工智能首次被寫入兩會政府工作報告以來，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，各部委陸續出臺相關配套政策：科技部召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會，工信部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》，中國電子技術標準化研究院發布《人工智能標準化白皮書》，教育部發布《高等學校人工智能創新行動計劃》等。

　　同時，北京、上海、重慶、廣東等在內超過25個省市及地區發布相關規劃文件或扶持政策，在政策層面為我國人工智能產業發展提供了長期保障。
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