中国AI跨越式发展:从创业潮起到赋能千行百业
时间:2022-10-31 18:04:14来自:中国经营报字号:T  T

人工智能的创新发展,尤其是与实体经济的融合发展,对于推动我国产业升级、促进经济高质量发展具有举足轻重的作用。

“2012年,我带着语音全链路可交互技术成果回国,那时的感受是人工智能(AI)技术及理念基本是由国外主导。而在那之后到现在的10年时间里,国内人工智能产业发展迅猛,不仅技术理念很快与国际并跑,甚至在应用层面我们已跑在了世界的前面。”思必驰联合创始人、首席科学家、上海交通大学教授俞凯在接受《中国经营报》记者采访时发出如是感叹。

商汤科技联合创始人、北京商汤党委书记杨帆也表示,“中华民族发展史上最具里程碑意义的新时代十年恰恰包括了商汤科技从创立到高速发展的8年。”

除了思必驰、商汤科技之外,多家AI企业的负责人在接受本报记者采访时不约而同地感慨十年来我国人工智能发展的变化之快。旷视科技相关负责人向记者指出,“过去10年里,中国AI技术价值的发展历程经历了三个阶段——AI有没有用?AI在哪里用?AI易不易用?这是所有AI企业需要回答的‘灵魂’三问。”第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强则表示,国内AI发展经历过早期的“启蒙阶段”——各类AI应用场景涌现,进入到“转型期”——企业数字化需求井喷,应用领域也从互联网领域逐渐向越来越多的传统行业渗透融合。

人工智能的概念最早诞生于1956年。经历半世纪的发展后,随着自然语言、深度学习技术的兴起、数据积累、算法及算力提升,我国在2012年前后出现了AI创业浪潮。自2015年起,国家陆续出台人工智能政策性文件,人工智能逐步上升为国家战略。今年7月,工业和信息化部科技司副司长任爱光在接受本报记者采访时透露,我国人工智能核心产业规模超过4000亿元,企业数量超过3000家。

党的二十大报告提出,新时代要“加快构建新发展格局,着力推动高质量发展”。“推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。其中,人工智能是引领新一轮科技革命和产业革命的战略性技术,是全球科技竞争的战略制高点。人工智能的创新发展,尤其是与实体经济的融合发展,对于推动我国产业升级、促进经济高质量发展具有举足轻重的作用。

AI产业实现跨越式发展

人工智能产业的崛起及跨越式发展,离不开国家顶层的战略布局与政策助推。

赛迪顾问今年9月发布的《中国人工智能产业的奋进十年》报告显示,2012~2016年,中国人工智能完成了从“技术研发”到“成果转化”的原始创新阶段,又用了五年时间实现了从“成果转化”到“赋能应用”的产业化发展阶段。截止到2021年,中国人工智能企业数量达4975家,占全球的比重为24.9%,位列全球第二。从主营业务来看,中国人工智能企业主要聚焦在智能机器人、计算机视觉和智能语音领域。从区域分布来看,北京、广东、上海三地汇聚了全国61.1%的人工智能企业。

人工智能产业的崛起及跨越式发展,离不开国家顶层的战略布局与政策助推。俞凯告诉记者,近些年来,国家对于人工智能的重视程度持续地加大和提升,尤其是以人工智能驱动传统产业升级、实体经济发展的趋势明显,这对AI企业的成长及发展来说无疑是利好消息。就在今年7月,思必驰入选“语言计算国家新一代人工智能开放创新平台”名单。

陈雨强也提到,“人工智能作为基础技术赋能实体经济,实现降本增效已成为共识,所以我们看到国家大力支持人工智能产业发展,积极推动新基建和产业的数字化转型升级。与此同时,政府也在多举措提供人才、政策等相关支持,帮助人工智能企业快速发展。”

早在2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》正式将人工智能上升为国家战略。同年10月,党的十九大报告提出“推动互联网、数据、人工智能和实体经济深度融合”。与此同时,科技部从2017年开始在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等领域推动新一代人工智能创新平台建设,为各领域智能化转型提供公共服务支撑。2019年以来,工信部和科技部分别在全国开展了国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作,通过先导区与试验区建设推动人工智能技术和产业的发展。截至目前,我国已完成8个国家新一代人工智能创新应用先导区和18个国家新一代人工智能创新发展试验区的建设。2021年出台的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二O三五年远景目标纲要》中,新一代人工智能更是被明确列入优先发展的科技前沿领域之一。

赛迪研究院电子信息研究所副所长陆峰在最新出版的《数字化转型与治理方法论》中指出,人工智能发展是技术创新和应用创新相互螺旋上升式驱动、永无止境的过程,技术创新拓展了技术应用的范围,为持续深入创新提供了“试验田”。从应用角度来讲,人工智能应用随着技术创新发展不断深入,依据技术成熟度和应用对技术可靠性的需求,技术应用的范围和深度将会不断拓展。随着语音和语义识别、图像识别、视频识别、计算机视觉等人工智能基础通用型技术的发展和能力的提升,基础通用型人工智能技术的

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