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浅析我国人工智能领域发展现状及发展建议

一、目前人工智能领域前沿技术达到什么水平？

人工智能本质上是对人类智能的学习、模仿、延申和拓展。

业界普遍认可，在相当长时间内，我们都会处于“弱人工智能时

代”，大概会持续30年左右才能进入“强人工智能”时代，此

后则会不断加速进入“超人工智能”时代。

要实现跨越，需要数据、算力、算法基础要素的进步，也包

括底层理论的进步。

在相当长时间内，人工智能都未有基础理论突破，因此产生

了两大发展路径：一种是工具化，由机器人完成机械化工作；第

二种，让人工智能按照人的逻辑层层递进，变成人的良师益友。

目前，人类还主要处于人机协同应用阶段，这是对人脑力的解放

和延展，一条与工具型路线完全不同的路径。

人机协同，不是把人工智能当成一种工具，去取代人，造成

失业，而是把人的能力释放出来。人机协同通过人机交互、人机

融合、人机共创，逐渐形成技术闭环与人工智能工程学，打造人

工智能服务实体经济的最佳方案，是“弱人工智能”时代效率的

最优解。比如，人脸识别是人工智能的一项重要技术，也是公众

广泛认可目前最为有现实价值的一项技术。但这也仅是单点技术，

如果仅有人脸识别技术的单点技术突破和升级，并不能完全满足

客户复杂和模糊的需求，对整个人工智能行业发展，意义非常有

限。

因此，形成一整套的人工智能技术闭环，并且将闭环中的技

术整合，综合运用，最终实现技术平台化，并且拥有自己的生态，

格外重要。这就好比智能手机，有各种软件能满足我们购物、出

行、外卖等需求，但这些功能其实都是基于苹果、安卓系统生态

开发的应用。人机协同操作系统也是一样的。我们希望它能够成

为一个技术生态，与众多生态中的应用模块一起，成为智能化的

灵魂，帮助重构人的大脑，形成一个思维体系。从而，让专家能

力得以放大，服务更多人，让普通人拥有各类专家能力的支持，

成为超人。

从具体行业来看，就医难是老百姓的普遍痛点，医疗领域主

要矛盾是专家资源稀缺，也就是医疗资源的结构性不足。如果配

置了人机协同技术，通过将医疗专家的知识技能模型化、自动化，

自动判断过滤90%以上诊疗信息，使得医疗专家可以集中处理

10%的关键性问题，使医疗专家的服务能力扩大10倍。同时，

还可以赋能广大普通医师，使得偏远地区病患也能获得与中心城

市居民相同的诊疗效果，提升全行业的效率与服务品质。

二、中国人工智能达到了怎样的技术水平？

有数据表明，在人工智能分类的论文中，在被引用最多的前

10%的论文里，中国作者的比例稳步上升，而美国的份额正在下

降。如果这一趋势继续下去，不久的将来，中国在这个指标上可

能会超过美国。

此外，从应用角度来看，近几年，人工智能技术在实体经济

中寻找落地应用场景已成为核心要义。由于安防领域国企数量较

大易于前期的政策推动，以及智慧城市对公共安全的需求，大量

的人工智能技术率先应用于这一领域，并向其他行业横向铺开。

从商业化层面来看，中国人工智能技术目前处于单点技术红

利期的末期。这波红利期可以看作是AI技术的启蒙阶段，大家都

是拿着单点技术去找市场，去探索商业变现的可能。这时候市场

的蛋糕还比较大，凭借技术的先发优势造就了一批头部企业，比

如做语音技术的科大讯飞，比如做视觉技术的四小龙。

为什么又说是处于末期呢？原因是这些单点技术红利期造

就的企业已开始逐渐往不同细分赛道发展。以“四小龙”为例，

云从科技正在做人机协同操作系统，依图科技投入了对AI芯片的

研究，旷视科技则定位于AIoT人工智能物联网解决方案，商汤

科技则投入到算力基础设施（如在上海临港新片区建立上海新一

代人工智能计算与赋能平台）。

因此，从研究角度来说，中国的技术研究水平正在稳步提升；

应用水平则处于世界前列；在商业化道路上，已逐渐形成了不同

核心的行业细分龙头企业。

三、中国人工智能领域的短板是什么？

中国的AI企业更加务实，更偏向商业化。因为我们整个基

础研发投入还远远落后于美国，中国发展的时间也较短，依然是

后来者，而且整个科研学术体系是建立在西方架构上的，中国事

实上天然具有劣势。与美国相比，我们的短板正是在基础理论方

面。而在人脸识别等应用领域，我们稍稍领先。

四、人工智能领域中国努力的方向是什么？

从中国人工智能的发展趋势来看，大致可以用“三浪”来概

括。中国努力的方向是