扩应用领域

AI算法的突破和核心芯片研发的推进，为产业应用打下了坚实的基础。在新技术的大规模产业应用方面，中国在互联网时代已经与世界同步，在移动互联网时代更是居于世界领先地位。通过前面5年大力推动“互联网＋”，已经将生产、交易、物流、金融、消费、社交等诸多领域活动的大量数据融入数字化网络，并且中国的无线通信覆盖率和智能城市建设为数据的采集、传输、处理、增值提供了世界领先的基础设施支持。未来5年将进入AI应用爆发的阶段。目前，不论是传统企业还是新兴企业都在积极进入这一领域，通过采用AI技术来提升效率和创造全新的客户价值。

海康威视是传统企业利用AI转型的典范。海康威视是视频监控厂商，得益于中国全面建设平安城市的契机和自身研发实力的不断增强，今年的市场份额已跃升为全球第一。他们将视觉识别算法能力作为公司的核心竞争力，早在3年前就开始重兵投入深度学习研发，目前不仅在ILSVRC视觉识别竞赛中拔得头筹，更把先进的AI算法部署在解决方案中。同时，海康威视积极与国际领先的芯片公司（如英特尔）合作，把最先进的嵌入式AI芯片应用在系统中，大幅提升智能视觉监控的响应度和网络使用效率。

新兴行业有更多应用AI的机会。例如电商在限时促销期间，因为巨量交易同时发生，无法通过人工审核大量提交的图片，必须使用AI来辅助。去年“双11”时，京东和英特尔合作利用加速的AI算法将审核效率提高了4倍。在互联网金融领域，蚂蚁金服通过分析大量交易数据，智能地为客户推荐和定制金融服务。初创公司第四范式与银行业合作，采用超高维的机器学习建模技术，全面精细地刻画用户信用卡交易行为，为每笔交易评估风险分值，避免交易欺诈。

追人才差距

AI未来发展的关键是人才和数据。中国有丰富的数据资源，但我们的数据科学家和AI人才还远远不够。近年来，一流大学和研究所，包括外企在华研究院（如英特尔、微软、IBM等），都在加大AI人才培养的力度。目前，根据领英最新发布的全球AI人才地图，全球AI人才超190万人，其中美国的人才约占全球总量的半壁江山，超过85万人，而中国的AI人才约5万多人，具备研究生以上学历的超过60％，排名全球第7。另外，我国的AI人才很多是近5年培养起来的，从业10年以上的不到四成，而美国有七成以上是10年以上的AI老手。未来5年，我国需要快速弥补这个差距。由于仅在美国就有近7万名华人AI人才，超过目前中国AI人才的总量，所以走出去是快速弥补人才差距的捷径。中国企业（如百度、腾讯、海康威视等）已经积极在海外建立研究院，延揽全球AI人才。除了通过科研领域培养基础层的AI人才，还需要在产业实践中培养大量的应用层人才，才能促进规模化的产业升级。近来英特尔等大企业提出的“AI民主化”战略就是要降低AI技术的使用难度，让使用AI和大数据分析技术就像Web编程一样方便。

展望未来

由数据、计算力和算法三方合力推动的这波AI浪潮大有可为，未来的10年、20年都将是AI大放光彩的时代。过去5年是起跑阶段，政府、学术界和产业界统一了合力推动AI产业的思想，在算法、芯片、应用和人才方面都提升巨大，为实现中国在2030年成为世界主要人工智能创新中心打下了坚实的基础。未来5年是AI产业化的关键阶段，重点是共享资源、培养人才来对接规模化的产业应用。在算法和芯片领域一方面提升自主研发创新能力，实现理论和方法的突破；另一方面充分利用国际技术合作来促进AI应用的落地。这是时代赋予中国的机遇，我们可以通过顶层设计将AI与智慧城市、5G、无人驾驶、物联网等有机结合，在建造数字化智能时代上领跑全球。我们期待着人工智能在中国绽放。

作者：宋继强