基础领域稍弱 我国人工智能产业还需“补三门课”

迈向未来：人工智能的理论深化与跨界融合

随着“智能+”社会的脚步日益临近，全球范围内对人工智能的关注度不断升温。国际人工智能巨头持续在基础技术和应用领域取得重大突破，展现出强大的创新能力和跨界整合潜力。在此背景下，我国人工智能行业面临着既有的优势与短板，必须审时度势，全面规划，扎实推动理论发展和新技术整合能力的提升。

一、理论发展：基础层研究的“硬指标”地位

人工智能领域的研究可划分为基础层、技术层和应用层。当前，美国在基础层研究方面取得了显著进展，不断在处理器、芯片等核心技术上取得突破。以芯片巨头英伟达为例，其推出的高性能处理器展现了机器学习的高效性，为客户的产品上市时间带来了显著优化。与此谷歌、亚马逊、微软等科技巨头也纷纷涉足芯片和处理器研发，进一步巩固了美国在全球人工智能领域的领先地位。

相较之下，我国在基础层研究方面尚有不足，更多精力集中在技术层和应用层的研发。这在一定程度上限制了我们追赶国际先进水平的步伐。业内专家和学者纷纷呼吁，我国需在基础层研究上加大投入，强化原始理论创新，取得一些原创性的、拥有自主知识产权的成果。

二、跨界融合：智能生态的“必修课”

未来的人工智能领域将不再局限于单一技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。人工智能与神经研究、自动化机械臂等工业领域的结合将更加紧密。机器人技术作为人工智能的重要应用领域，将以软件和硬件的形式深入社会和百姓生活。

在这一趋势的指引下，美国人工智能巨头纷纷尝试软件、硬件和应用场景的联通，形成跨界融合的创新生态。我国亦需在这一领域加强布局，推动计算机视觉、自然语言处理等技术与实际应用的结合，提高产业链跨界协同能力。

三、展望未来：全面规划，迎头赶上

面对国际人工智能发展的浪潮，我国需在巩固现有优势的着重关注基础技术研究、产业链跨界协同和核心人才培养等方面的不足。我们应借鉴国际先进经验，加强国际合作与交流，推动人工智能领域的全面发展。还需培养更多具备创新思维和跨界融合能力的人才，为我国的人工智能产业提供持续的人才红利。

未来的人工智能时代需要我们全面规划、扎实推进理论发展和新技术整合能力的提升，以期在全球人工智能竞争中取得更多的主动权。谷歌等众多科技巨头在人工智能领域的跨界行动堪称激进，他们深入涉足芯片、机器学习平台、软件及云计算等多个领域，其中谷歌的TensorFlow系统已成为全球最广泛应用的人工智能软件平台。高通研发的Spectra Module摄像头，在优化VR和AR体验方面表现出色，其新增的深度检测和生物认证功能，让用户能够通过虹膜扫描实现便捷的安全认证。

IBM中国研究院的认知交互技术总监秦勇表示，IBM构建人工智能平台的目的是形成一个满足各种客户需求生态圈。其Watson Developer Cloud平台已公布众多应用程序编程接口，如知识图谱、语音识别等，并与教育领域合作，利用人工智能辅助学习。该平台还能与医疗领域结合，提前预测个人的血糖指标。

英伟达不仅提供高效芯片，还推出深度学习软件平台，服务范围涵盖汽车、虚拟现实等多个领域。亚马逊则凭借强大的深度学习能力成为人工智能领域的佼佼者。其人工智能技术在中国得到了广泛的应用，如小红书就利用亚马逊的技术开发了人脸识别痘痘的功能。

这些科技巨头不仅凭借技术优势加速全链条布局，还通过投资并购等手段提升自身技术实力。微软收购多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle，都是其全球战略布局的一部分。而在中国，库卡也宣布建设二期厂房，继续扩大产能。

尽管中国在人工智能领域取得了显著进步，但仍面临一些挑战。部分企业的跨界互动能力不强，存在短期套利思维，这使得技术转化为产品的过程变得困难。中国科学院自动化研究所的王飞跃主任指出，市场上过多的风险基金可能对正常的创新过程产生负面影响。他警告说，进入智能行业的企业中，不乏一些只擅长“语言创新”、炒作概念的PPT公司，其核心技术硬件大多依赖进口。

《中国机器人产业发展报告》建议加强新技术整合能力，打造协同创新载体，推进全产业链协同发展。人才队伍建设被视产业发展的“脊梁柱”，中国在这一领域的人才短缺问题尤为突出。尽管中国人工智能产业起步晚，但正在努力追赶，企业人才队伍的建设正在积极进行，但仍需进一步努力。

相较于美国，中国人工智能企业数量虽多，但在员工数量、经验、技能等方面存在明显差距。腾讯研究院的报告指出，中国在处理器/芯片领域的人才尤为短缺，智能机器人领域虽然人才较多，但相较于美国仍有不小的挑战。中国人工智能相关人才的从业经验普遍较短，这也反映出中国在这一领域的人才培养模式仍需改进。

中国在人工智能领域正积极追赶全球步伐，但仍需在跨界互动、人才培养等方面做出更多努力。只有克服这些挑战，才能真正实现人工智能产业的可持续发展。中国正在人工智能领域疾步追赶美国的步伐。从论文发表的数量来看，华人作者在人工智能领域的贡献已经展现出明显的领先优势，特别是在“深度学习”领域，中国的论文数量自2014年起便超越了美国。专家们普遍认为，人工智能的发展关键在于人才培养，这不仅是智能时代的核心驱动力，而且需要人才与重点项目紧密结合，推动核心人才本土化和核心项目自主化。

《中国机器人产业发展报告》为我们指明了方向，建议建立多层次的机器人行业人才培养体系，通过校企合作机制共同培养人才。加强职业培训，深化与汽车、电子、化工、消防等相关行业的合作，确保人才培养与企业需求紧密相连。

在国务院2017年发布的《新一代人工智能发展规划》中，强调了加快培养聚集人工智能高端人才的紧迫性。随着巨大的市场需求和丰富的应用场景，中国正吸引着越来越多的全球人才投身人工智能领域。

展望未来，我国人工智能发展的“三步走”战略清晰明确：到2020年，与国际先进水平的同步发展；到2025年，在理论和技术方面取得重大突破，成为带动产业升级和经济转型的主要动力；最终到2030年，全面领先世界，成为人工智能创新中心。

业内人士强调，要想实现智能社会的愿景，除了技术层面的突破，还需要建设相应的基础设施，如知识库、大数据库和智能系统等。同时呼吁加快机器人在各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，打造有利于机器人发展的生态环境。

瑞银的研究报告预测，到2030年，AI将为亚洲贡献高达1.8万亿至3万亿美元的经济价值，对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生深远影响。这些行业的价值总和相当于目前亚洲GDP的三分之二。

据统计，中国的人工智能企业数量在过去的十几年里增长迅猛，特别是2014至2016年间，是中国人工智能发展的黄金时期。而根据艾瑞咨询的数据，中国人工智能产业规模在2016年已突破百亿。

面对这样的时代浪潮，我们必须保持清醒的头脑。面对优势，我们不应骄傲自满；面对挑战，我们更需要踏实前行。在这个新科技革命和产业变革的时代，人工智能的发展是一个必须抓住的机遇。让我们在人工智能的浪潮中奋勇前行，成为这个时代的“弄潮儿”。随着时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革的挑战与机遇并存。我们必须加速前进，在国际合作与竞争的征程中不断提升自我，抓住这个瞬息万变的科技大变革带来的每一个机遇。