人工智能如何赋能未来产业

科技工作者之家  |   2018-10-11 14:06

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人工智能与未来产业的时代背景

机遇与挑战

改革开放四十年,中国已经成为世界经济总量第二大经济体,这对于科技发展、人工智能、产业发展来说都是最好的时代。中国已经发展成为全球贸易大国和经济大国,社会生产能力、综合国力、科技实力和国际影响力都迈上了一个新台阶。中国已经形成了很完备的工业体系,强大的市场与特色的消费需求,完整的教育体系和不断完善的政策环境,以及创新创业的活力,在全社会范围内形成了良好的创新创业的生态环境等,这些都为下一个阶段的发展奠定了非常好的基础。科学技术和商业模式的新一轮创新浪潮与新工业革命深度交互,一批“未来产业”初现端倪,并正在改变国际分工的基础和方式,全球工业发展开启4.0时代。

虽然目前中国在人工智能领域和国外还有差距,但是未来,中国的快速发展或者是实现快速赶超还是有基础的。中国人工智能发展欠缺基础研究、核心技术、人才队伍,而基础研究、核心队伍的建设,离不开强大市场的支撑和强大市场需求的牵引,来持续地支撑一种技术的长远发展。没有产业发展的支撑,技术研发的后劲和经费的支持将难以保证,同时专业人才也会因没有市场应用空间而难以就职。中国强大的消费市场支撑可以为技术研发提供强大动力,在这种牵引条件下,中国在未来人工智能领域缩短和美国等科技强国的差距将有路可寻,赶超速度将得以加快。

中国目前正面临一系列发展难题,国内粗放的经济发展方式亟待转变、社会经济发展不可持续、不协调问题亟待解决、人口红利即将消失、改革红利相对减弱、中等收入阶段各种社会经济矛盾日益突出等。如果综合考虑内外因素,布局未来产业时面临的重大问题可以概括为“五期叠加”。

一是战略竞争期:即国际间战略竞争,可能会导致很多产业产能过剩,同时也需解决产品生产所需要的核心关键技术问题,战略竞争期给中国提出了挑战。

二是科技创新依赖期:政府对于经济和社会发展的难题,特别是转折期遇到的很多难题,如结构调整、产业升级转型,甚至高质量就业等社会问题都希望依靠科技的手段解决,发挥科技的支撑作用,科技依赖期既是机遇也是挑战。

三是智能社会的初创期、雏形期:智能社会可能会导致社会生产关系的变化,所以在考虑问题的时候,必须考虑智能时代的特点和标志。

四是产业变革的兴盛期:科技革命和产业变革呼之欲出,人工智能、大数据、互联网可能会对原有的产业格局产生颠覆性的影响和冲击。

五是人工智能的突破期:人工智能不仅是一种技术,也是一种新理念、新思维、新方式。它正在不断颠覆我们过去已经习惯的产业体系、生产方式、产业组织模式、商业模式。人工智能也是一把双刃剑,它带来的机会和挑战并存。

产业发展的风口浪尖

新一轮产业革命在摩尔定律强大的推动下,以数字化、网络化、智能化技术创新发展和广泛深度应用为代表,已经深入人心并极大地影响到人们的日常生活,带来了天翻地覆的变化。虽然物联网、网约车、个性医疗等各种消费平台,百度、阿里、腾讯、科大迅飞的成长,都处于刚刚起步的过程,但是对未来产业的布局来讲,已经有了山雨欲来风满楼的态势。

历史长河中共发生四次产业革命,把握住科技革命的脉搏,就可以在产业变革中脱颖而出。第一次产业革命是机械化的时代,英国抓住了当时科技革命的机遇,成就了它的领先地位。第二次科技革命是电器化时代,德国抓住机遇,成就了德国在百年的竞争中领先地位。第三次工业革命是自动化、信息化时代,美国在科技革命浪潮中脱颖而出,成为了新一轮超级大国。第四次科技革命是智能化时代,是未来产业萌生的时代。

中国的产业革命包括了农业革命、轻工业革命、重工业革命和未来产业萌芽期:农业革命奠定了中国稳定政权的基础;轻工业时代是1978年改革开放到90年代,为中国制造走向全球,中国产品走向全球奠定基础;重工业革命时代,90年代末,抓住了重大的钢铁、煤炭、水泥、化工、石油、汽车,特别是高铁、高速公路等建设机会,是当下“一带一路”能够走向全球的强大基础,也为未来产业和智能化社会所需要的完整的工业体系、完整的教育体系、完备的劳动力供应体系还有财富的积累奠定了基础;未来产业萌芽是在改革开放后40年,布局什么样的产业、如何进行产业结构调整等未来中国可能面临的问题。 

未来产业的特点

未来产业很难有一个明确的定义,但有其基本的特点。未来产业不仅仅是产值在国民经济中占比很高,更关键的是能够循序渐进地建立一套产业基础,使得社会生产力爆发式增长,人民生活水平爆发式提高,产品在世界市场具有广泛竞争力。未来产业还有其他的基本特点:一是顺应全球社会环境的突变与技术飞跃动态结合产生的大趋势;二是产业内技术变革和颠覆创新能够不断涌现,其中颠覆性创新不一定是颠覆性的技术,也可能是颠覆性商业模式和产业的组织模式;第三,在数十年的“超级周期”中能够持续地重塑经济,改变世界和工作生活方式;第四,加速重大变革周期,并继续创造更大的市场价值,而且一定要有很强的市场份额、市场占有率。在未来产业的判断中要强调经济社会,强调国际竞争力,强调市场占有份额,强调它的长周期和可持续发展。

关于未来产业的发展瓶颈,一产、二产、三产在未来产业发展过程当中都有瓶颈:农业是支撑人类文明的基础,虽然有大型机械帮助农民工作,但作为体力劳动,农业仍是最艰难、最艰苦的行业之一;对于第二产业,工业化以后自动化的概念追求的是机器自动生产,强调在完全不需要人的情况下进行不间断的大规模机器生产。未来产业要解决的不仅仅是自动化的问题,还要解决人机协同的问题,强调机器能够自主地配合要素变量和人的工作;第三产业是未来产业的重点。

机遇:人工智能的出现及现状

“互联网+”与“+互联网”

 “+互联网”是传统行业借助互联网的手段把线下企业做到线上,大多数说的还是企业如何用互联网思维做营销,“+互联网”是一个自动化、工业化的过程,借助于互联网的手段,它难以成为推动企业发展的引擎,难以应对新常态下销售增长和结构优化的新矛盾。

“互联网+”是“互联网+传统行业”,其实质是传统行业借助互联网技术这一“媒介”进一步释放生产活力的新型产业体系,涉及到生产流程和工作模式的重塑,互联网是其中一个条件。互联网加上传统产业,加上实业,加上金融派生出了一些新产业、新业态。在“互联网+”背景下,可以对现在、未来的产业做一维、二维、三维的划分。一维是传统产业,是推倒重建的过程;二维是互联网信息业,主要包括阿里、百度、腾讯、科大迅飞等互联网巨头企业,并会孵化出众多与其相关的中小企业;三维是智能科技产业发展的新时代,智慧产业布局是未来跨界互联的基础。

大数据时代引发认知的跃迁,大数据思维基于数据密集型的科学发现,数据既是一种战略资源,也是一种现实存在。数据能否作为战略资源取决于数据的保护、应用和数据的组织加工。互联网是基础条件、基础环境,是产生大数据的源泉,传播大数据的渠道,利用大数据的载体。人工智能是核心,只有人工智能拥抱了大数据才能实现算法和价值增值,实现人机协同。人工智能是智能发展的前沿,将引领未来技术和产业发展的方向,也会决定未来产业的成败。现在处于弱人工智能时代向强人工智能迈进的过程,这个过程中数据借助于互联网的载体和工具实现对人工智能的驱动,指向未来产业在近期和中期的方向。 

人工智能发展的关键

人工智能发展中有三个关键,分别是数据、算法、算力。

第一个是数据。中国是数据大国,但并非数据强国,由于移动互联网的爆发积累了大量数据,但是作为一种生产要素,一种战略资源,目前数据的质量、数据保护程度、数据可供使用的前提和可能性还需要国家培育,需要政策法规和立法层面的保护。互联网数据的霸权主义、政府数据公开的艰难、行业和企业数据的难以获得、灰色数据产业链、数据主权的保护以及个人隐私问题都非常突出,需要在法律法规和产业生态两个角度去解决。

第二是算法。谷歌、微软等厂商都在搭建通用的人工智能机器学习和深度学习计算底层平台。现在很多智能制造依赖的都是算法,通过算法提供智能制造整套解决方案。人工智能的产业化已经开始,各个层面的企业都将在算法投入大量资源,中国在这个领域则是一个最大的瓶颈,未来算法体系构建的成败将成为决定科技实力发展和竞争优势的关键。在人工智能、计算机相关领域解决算法的问题是当前一个最为关键的问题,也是决定生产力能否提高的关键。

第三是算力。硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素。在实际应用过程中,算力则一直制约着中国人工智能的发展,如果没有算力,没有能够解决生产效率的工具,布局人工智能的发展将会受到影响。算力的核心在芯片,综合来看,中国芯片在公司数量和融资上远落后于美国,并且在芯片核心产业和技术上和美国相去甚远,总体形势十分严峻。人工智能和从事人工智能领域的企业应该重点解决算力的问题,在中国其应用空间、市场空间、发展需求是很重要的。

人工智能有着与生俱来的“风口”气质,人工智能不只是一个概念、一项技术,更是一种理念、一种战略思维,还是一个跨国际、跨领域的庞大产业和经济形态,其与生俱来的“风口”气质决定了人工智能是国家的战略技术领域,人工智能的发展已经进入新的发展阶段,人工智能快速发展也是推进工业4.0的核心驱动因素之一,是经济发展的新引擎。互联网、物联网、云计算、人工智能等技术和新兴产业的结合,都将对未来行业和产业产生深远影响。 

全球人工智能技术发展与趋势

21世纪以来,在移动互联网、大数据、超级计算和脑科学等快速发展共同推动下,人工智能进入了一个新的发展阶段,互联网,高性能并行的计算,大数据,脑认知科学,基础科学和关键核心技术的突破,都代表着新一代人工智能发展的重大推动力和重大趋势。经过60多年积淀,人工智能已成为集互联网、大数据、并行计算、深度学习、脑科学等相互融合的综合性交叉学科,各领域广泛渗透,正在引发链式突破,加速新一轮科技革命和产业变革进程。新一代人工智能的特点是深度学习(基于大数据的深度学习和自我演化)、跨界融合(听觉、嗅觉、味觉之间跨媒体推理)、人机协同(人机一体化混合智能,可穿戴设备)、群体智能(基于网络的群体智能)和自主操控(无人系统迅速发展,对机器的智能化、自主化改造)。例如,受脑科学成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显等。

新一代人工智能将成为经济发展的新引擎:人工智能加速向各领域全面渗透,形成从宏观到微观各个领域的智能化新需求,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生新技术、新产品、新的产业业态,包括自动驾驶、图像识别、语音识别等。根据麦肯锡预测,基于自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8-1.4个百分点的经济增长。据埃森哲的研究,人工智能到2035年有望拉动中国经济增长率从6.3%提升到7.9%,提升1.6个百分点。

新一代人工智能将带来社会建设的新的机遇:人工智能在教育、医疗、养老、环保、城市、司法等各个领域的应用,将极大地提高公共服务的精准化、普惠化水平,通过预测、预警、基础设施和社会安全运行态势,可以显著地提高社会治理能力。例如,百度人脸识别应用于失散儿童搜救,帮助失散27年的儿童寻亲;德勤会计师事务所发布的德勤机器人开始代替人类阅读合同和文件;IBM的Waston智能认知系统在医疗诊断领域表现出了强大的能力;娱乐、教育、情感、陪护等智能机器人成为热卖产品。

新一代人工智能发展的不确定性将带来新挑战:人工智能是影响面广的颠覆性技术,比尔·盖茨、斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克等指出在大力发展人工智能的同时,必须高度重视人工智能可能带来的不确定性影响。人工智能在改变就业结构、冲击法律和社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等方面都存在很多问题。对策是加强前瞻预防和约束性的引导,最大限度降低风险,确保人工智能走上安全、可靠、可控的发展道路。

目前处于弱人工智能时代,未来要向强人工智能和超级人工智能发展。2000年到2016年,中国人工智能企业数量累积增长1477家,占全球人工智能总数12.91%,中国每年新增人工智能企业数占全球当年新增企业总数的比例也是保持着上升态势。

在人工智能领域的投资方面,2010年至2017年5月,中国人工智能领域共发生了2218起投资事件,涉及投资金额达668.42亿元人民币。其中,2015年是AI领域爆发式增长的关键一年,投资案例同比增长155.9%,投资总额同比增长190.67%。2016年以来人工智能领域继续保持了较高的投资热度,资本在追逐人工智能方面大的热度还没有衰退。

人工智能赋能新旧动能转换

“互联网+”模式正在颠覆中国传统产业,同时AI赋能可以提高全要素生产率,还可以优化资源配置,推动三大变革。

首先,“互联网+”颠覆中国传统产业,很多独角兽企业、中小企业投资都借助“互联网+”的模式取得了快速的发展。在人工智能等的驱动下,人类正在进入一个由互联网企业建立的新型服务业态。其次,人工智能赋能提高全要素生产率,据埃森哲预测,作为全新的生产要素,人工智能有潜力到2035年把中国经济总量增加值提升7.1万亿美元,并且推动劳动生产率提高27%。基于人工智能对于中国经济整体影响模拟分析,并且结合行业规模的数据,埃森哲发现制造业、农林牧渔业、批发和零售业将成为人工智能应用中获益最多的主导行业,到2035年,人工智能将对这三大行业年增长率分别可以提升2%、1.8%、1.7%。除此之外,人工智能还能够优化资源配置,推动三大动力变革,即动力变革、效率变革、质量变革。动力变革是把过去劳动力优势转化为人力资本优势,人工智能创造了一种新的虚拟劳动力,能够解决需要适应性、敏捷性的复杂劳动需求;效率变革是对现有劳动力和实物资产进行有利补充和提升,借助人工智能提高员工能力,提升资本效率;质量变革方面,人工智能普及将推动多行业的相关创新,人工智能系统中专家知识的应用,将积累和挖掘过去经验有限的数据,提升设计、加工和制造质量。智能制造领域,工业系统的改造还有工业自动化系统升级等变革在借助人工智能发展技术的基础上都有望获得突破。

路径:人工智能赋能未来产业

解决新时代中国经济及未来产业所面临的诸多发展难题,需要全面深化改革,不断推进创新。创新发展是国家兴衰的经验所得,工业化以来的发展历程表明,越是创新活跃的地方就越容易形成产业革命的广阔舞台,近代以来的数次科技革命使得世界的科技中心和工业中心发生了地理位置的更替,实质上是创新能力强弱的转换。

未来几十年,在人工智能的推动下,传统产业将变成智能制造,旧的业态变成新业态,金融业变成金融科技业,传统房地产会得到升级改造,传统文化娱乐产业会变成新的文化娱乐产业。其中一维的传统产业包括智能制造业、金融科技业、传统房地产业升级改造和文娱产业,二维的互联网产业就是互联网信息产业,三维的智能科技产业包括智能医疗和健康养老、智能物流。

人工智能如何赋能未来产业

>>>>智能制造业:工业4.0让制造变“智造”,比较典型的传统产业实现智能智造的有德国的西门子安贝格智能工厂和中国的中车青岛精益数字工厂等。作为决策助手的“挖掘机指数”可以洞察中国经济状况,借助于大数据和物联网的技术,通过机械与网络的连接,形成基础建设行业的全景动态地图,通过人工智能使精益落地生根。

>>>>金融科技业:金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的业务模式、应用、流程或产品,从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。金融科技通过大数据和人工智能的手段可以让资本自动地找到需求对象,让资本服务实体经济。人工智能技术还可以在资本服务的同时通过金融交易、风险评估等大数据,借助人工智能手段有效地防范资金风险,对用户、供给方、需求方、金融机构、资金需求载体做出评级和风险防范。金融科技强调将技术作为服务金融产业发展手段,在具体应用和发展过程中,仍需遵循金融市场运行的基本规律:从金融技术到金融科学,从金融分化到金融共享,从行政干预到市场机制。

>>>>传统房地产业升级改造:新型房地产行业将逐渐转型,从以往的“买地、建房、卖房”向打造“产业复合化、生态一体化”的思路发展,分为多环节价值分析、精准营销和一体化服务管理模式,在人工智能技术的基础上来实现。

>>>>文娱产业:拓展现实XR(AR,VR,MR的整合产物)产业,重新定义生活。XR是将虚拟内容拓展到现实世界的新型产业,是人类感官的延伸。未来几年,XR产业市场将成为智能工程流程领域的主要增长来源,例如通过AR眼镜实现工业大量设备状态监查的自动化,足不出户就可以通过MR技术获取预购产品的体验信息等。

>>>>互联网信息产业:人工智能可以助力产业创新发展,AI携手互联网信息产业共进退。例如华为的AI分析综合平台,其深谙行业ICT转型的需求,从数据、到洞察、到形成商业模式,华为在实现价值的各个阶段为业务运营、业务调度提供大数据分析的综合平台解决方案,通过联合创新、深度探索运营商新的盈利增长点。

>>>>智能医疗和健康养老:社区智慧养老服务平台将是最有发展前景的领域,通过对接移动APP、健康管理智能硬件等手段优化养老服务。智能分析技术的成熟,将使智慧健康养老产业得到跨越式发展,在低功能、微型化智能传感器,健康状态实时分析和健康大数据趋势分析等方面都有强大的应用前景。

>>>>智能物流产业:以南京的运满满为例,它是全球最大的智慧物流信息平台,基于云计算和人工智能技术,依托中国公路干线物流最大的数据库,以复杂事件监测分析和处理技术、大数据智能分析决策技术创新为重点,基于嵌入式与定位追踪的智能调度平台,实现了服务车主与货主的智能车货匹配、智能实时调度,显著提高了公路干线物流货源、车联、路线、价格匹配速度、精准度和运输组织效率。

作者:赵志耘(研究员,中国科学技术信息研究所党委书记、国家新一代人工智能发展研究中心主任) 

来源:三思派

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