百威注册平台-首选地址中国学者在上世纪70年代初，就开始了模式识别方法和应用研究。到70年代末，人工智能的多个分支方向，如模式识别、问题求解、专家系统等，已全面开展研究工作，并在80年代初陆续成立了相关的学术组织。70年代最有影响的成果，是吴文俊于1978年发表的关于几何定理及其证明的论文，提出了几何定理机器证明的新方法，通过一系列工作形成了数学机械化研究领域。21世纪初，中国在模式识别、机器学习、计算机视觉等方向的科研水平快速接近国际先进水平，一批青年学者快速成长。

　　当前，中国在人工智能的智能感知（模式识别）、认知推理、自然语言处理、机器学习、智能机器人、智能博弈、大模型等各个分支方向，全面开展了深入的研究工作，整体研究水平与美国非常接近。根据《2022斯坦福AI指数报告》，中国在AI领域国际期刊上发表论文数和被引次数都超过美国，在顶级会议上发表论文数也超过美国，但会议论文被引次数明显落后于美国。中国在人工智能领域的高端人才（如高被引学者）数量也大幅落后于美国。

　　中国在人工智能各个方向技术的跟踪、扩展和应用都很快，但基础理论方法的原创能力与美国还有明显差距。当前流行的深度学习基本思想和主要算法、自监督学习和大模型等理论，都是国外学者首先提出来的。最新发布的大模型ChatGPT和GPT-4甚至重新拉大了中国与美国的差距。

　　当前大模型虽然在内容生成、对话和交互等方面展示出很强的能力，但在可解释性、常识推理、安全可信、自适应等方面仍有明显不足。人工智能在理论和技术方面还有很大的发展空间，还有很多问题有待解决。下面是一些值得重视和关注的方向：

　　1） 类脑智能（脑启发智能），包括类脑认知计算模型、类脑学习、类脑芯片等，旨在为类人智能系统的实现提供思想方法和硬件支撑。

　　2） 深度学习理论和可解释性，包括已有模型算法的理论分析、新型可解释模型与方法等。

　　3） 数据和知识联合驱动的方法，包括神经系统与符号系统的融合学习与推理等。

　　4） 安全可信人工智能模型与方法，包括安全性、鲁棒性、可解释性、可信度衡量等。

　　5） 通用人工智能理论与方法，使智能体具备开放环境下自主感知、学习、交互、决策行动等能力。

　　7） 感知、认知、交互、行动于一体的智能系统，如类人智能机器人和自主无人系统。

　　8） 复杂系统智能协同与进化，包括多智能体协同、博弈、智能涌现、自主进化等。

　　10） 人工智能的伦理与治理，从技术研究和法律法规制定的角度同时开展，使人工智能服务于人类，防止被误用和滥用。

　　中国人口基数，决定了人工智能赛道积累，就是培养了巨量合格的世界级人才，这些人拿到国外可以干翻一个团队的能力，在国内只能失业

　　我觉得未来十年，国内这群人要去哪里就决定了那些发展方向，如果他们卷不出去，就下来就是让国内大大小小任何一个企业都能廉价用上AI，注意是廉价到发指的地步。

　　至于要不要创新，我觉得大可不必盯着No1去追，毕竟创新也是有成本的，我们的主旨是足够省钱

　　至于服务业，我理解中国讨论服务业前提是有大量创业公司小公司存在，服务业才有意义

　　很多人理解服务业很狭隘，脑子里面抹不开夜总会的图像，总是想着服务业就是满足普通人的多巴胺，这种人有这种想法是特殊环境导致的。

　　其实服务业本质还是过量人才以非常专业的技能帮你解决问题，而且比你亲手做还要廉价，本来中国人才基础是非常适合发展高质量第三产业的，但是由于人才太过廉价，而且小企业能够染指领域特别少，所以以专业能力服务高净值人群的服务业，被迫停留在多巴胺满足的程度。

　　所以，如果卷不出去，我是非常担心未来10年，赛博扬州瘦马培训产业才是AI唯一发展方向，我是无法接受的。

　　新的AIGC浪潮似乎又要席卷而来。趁着日月换新天的窗口期，我们可以先看看中国人工智能领域有了哪些积累。总体说来，中国建立了稳固的政策来支持人工智能经济发展，并在全球人工智能学术领域做出了重大贡献。斯坦福大学的《人工智能指数》评估了全球各个方面的人工智能进展，包括研究、开发和经济等多个指标。其将中国列为2021年全球人工智能活力排名前三的国家之一（如图1）。更加具体来说，可以从三个方面：学术科研、经济、政策三方面概述我国目前的积累。

　　在学术层面上，总体来说中国AI论文数量最多、但质量不如美国。据《日本经济新闻》与荷兰学术信息巨头爱思唯尔进行的一项调查显示，中国在人工智能领域的论文的发表量在2021年是美国的近两倍，达到了4.3万篇，占全球的约三分之一。其他方面，如AI专利申请数量，期刊应用量和出版物数量等也都位于全球第一（如图2）。但会议论文引用情况并不像其他那样突出。另外，AI论文的总数自2010年以来翻了一番以上：从2010年的约20万篇增长到2021年的49.60万篇。

　　在经济、AI模型层面上，总而言之，我国虽然有积累，但不多。以百度为首，字节、商汤科技，阿里和腾讯等科技公司都显示出具有开发人工智能模型的潜力，虽然诞生了诸如之前的PaddlePaddle框架、近期的文心一言、MOSS、通义千问等大模型，但《人工智能指数》报道世界上大多数的大型语言模型和多模态模型仍由美国机构生产的：例如2022年美国、英国和中国分别产生了16个、8个和3个重要的AI系统。我们离ChatGPT和GPT-4仍有不小的距离。另外在经济方面，总体而言，中国在全球排名中离世界前列还有一定差距（如图3）。

　　在人才储备、政策方面，我国高度重视人工智能技术进步与行业发展，具有雄厚的政策、战略积累。我国先后出台了《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）年》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等重要文件，彰显出我国对人工智能行业布局与规划的重要程度。另外诸市如北京、上海、深圳和杭州都分别给出了自身对人工智能发展的制度保障。例如上海截止2021年3月底，现行地方标准1368项，包括有智能电网移动终端安全防护规范、智能语音核心组件接口规范等。

　　我国在人工领域正处于“高筑墙，广积粮”中，而新的浪潮似乎要来了，随着ChatGPT的到来，大模型、AIGC呼声越来越高，不仅被消费者追捧，也倍受投资者关注，同时各国的科技巨头也开始新的一轮军事竞赛。这种种意味未来十年有那些发展方向也得根据时态重新进行思考。

　　首先是对AIGC生成内容的可控性、生成内容的评估手段的研究，重点是解决因数据存在的偏见和歧视而导致生成内容可能存在着违法信息的传播风险，以及生成内容对使用者是否合适，会不会给使用者带来心理暗示、精神影响。

　　二是如何保证AIGC的数据隐私安全、保护著作权的研究。AIGC的使用者在使用过程中可能会无意中透露有关个人、商业隐私等的敏感信息，而这些数据会传给AIGC的公司内部服务器上，这就可能会造成数据的泄露。而AIGC公司的数据库中也可能存在着未经用户同意的个人照片等隐私数据，容易对用户的个人隐私安全造成威胁。另一方面，关于图画创作的AIGC存在的著作权侵权问题也是久病难医。

　　三是关于AIGC与其他行业进行跨行业合作，研究人工智能在更广泛的领域中的应用。包括教育、金融、程序编写等。AI工具落地于各行各业终究是长远趋势，将作为生产力工具扎根在其能蔓延到的行业。

　　四是对数据标注行业的发展，数据作为新一代的“石油”，作为模型优劣性最直接的影响元素，如何降低标注成本同时保证标注的可靠性将是一个具有机遇与挑战同时存在的新方向。

　　这是个很大的问题，大到足以让工信部或者国务院牵头，联合上多个部委，一起出一本白皮书。

　　中国有着非常适合人工智能发展的环境，并且在人工智能领域整个链条上都做出了不少的积累，我只能从自己略知皮毛的部分管中窥豹，分享一些见解，权作抛砖引玉之用。

　　关于人工智能，有一个广为流传的“三要素”说法，即“数据、算法、算力”，这三项人工智能要素间的关系，简单概括来说，就是一句话：算法通过算力在数据上学习知识。

　　近些年人工智能的发展热潮，实质上是海量的训练数据、以深度学习为代表的人工智能算法、高性能向量计算算力，三者各自突破，并最终量变引发质变，形成“化学”反应的结果。

　　如果我们回顾人工智能热潮前的不少概念，比如移动互联网、物联网、云计算等等，这些前“网红”概念，会发现他们都是人工智能发展的基石，比如移动互联网和物联网带来了可被计算机存储和分析的数据，帮人工智能奠定了人工智能的数据基础；云计算和多媒体（游戏、GPU）的发展，突破了人工智能的算力瓶颈……

　　先聊聊数据，数据确实是我们的传统强项，也是专家们受采访时一定会谈及，圈外人也会津津乐道的优势。

　　我们有着巨大的网民和发达的移动互联网，我们有着全链条的工业链，我们早些年各省市纷纷成立自己的大数据局，国家在今年3月成立了国家数据局……从生产数据，到管理数据，我们在各个环节都走在了世界的前列。

　　这些数据集平台上的数据，并不仅仅来源于平台创办者自身贡献，而是来源于一个个由各行业头部机构发起的项目或者竞赛。

　　比如天池数据集当前“榜一”的数据集，中文医疗信息处理评测基准CBLUE数据集，就来自由阿里云天池平台承办，中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会在合法开放共享的理念下发起的中文医疗信息处理挑战榜CBLUE(Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation)竞赛。

　　这个竞赛的协办单位还包括北京大学、腾讯天衍实验室、平安医疗科技等其他单位和企业。

　　这样的运作模式，可以从发起方的切实需求出发，同时实现制作数据集、网罗算法人才、训练可用算法模型等一石多鸟的目的，基本上国内质量最高的一批公开数据集，都是这种运作模式的产物，是我国近年来AI发展的重要数据财富。

　　但其实在数据这个方面，我们做得其实也没有想象的那样好，我们可以适度自信，但并没有自满的资本。

　　根据对21年AI论文的统计研究，50%的AI数据使用，集中于在全球12个顶级研究研究机构所掌握的数据集，而其中10个都是美国的，只有中国、德国分别有一家机构上榜。

　　除了这些大机构所掌握的数据，像是经常使用的数据集，也大部分被美国所掌控，比如开源平台github上的awesomedata虽然不乏来自国内的contributors，但其运作的平台github是微软掌控的。

　　如果我们把AI限定在深度学习领域，会发现这一领域的算法具有一定的特殊性，和很多领域的核心技术不太一样。

　　如果我们仅仅把深度神经网络模型记作算法，会发现这些算法本身是跑不起来的，算法必须结合了足量的数据和算力才有意义。

　　整个深度学习网络的发展就充满了“力大砖飞”的过程，初代神经网络（感知机）可以追溯到上世纪五十年代，图像方面的基础网络结构CNN来自上世纪80年代，这些算法模型都曾一度蒙尘，是在数据和算力突飞猛进后才突然发挥出真正实力。

　　比如最近爆火的，以ChatGPT为代表的大模型，就是典型的用恐怖的数据和算力，推动了千亿级参数模型的训练和落地，其实际上并不是AI基础理论的突破性升级（这也是国内巨头敢发声，表示快速跟进的原因）。

　　而AI算法并不能直接让公众感知，最终能让公众感知的，都是训练好的模型，所以很多人容易把是把数据和算力的落后给算到算法头上。

　　如果说在数据方面，我们其实没有想象的那么厉害，在算法方面，则是没有想象的那么差。

　　较为客观的说，我们在各行各业都做出了大量的应用性创新算法，但在算法模型的突破性研究上确实和美国有较大差距。

　　而突破性的研究，背后是不计成本、不以盈利为目的的投入，不可能在这方面同美国竞争。

　　很多人想质问为什么OpenAI能搞出这些或者那些的算法，但阿里巴巴做不出来，但实际上，微软总市值2万亿美元，阿里的市值则仅仅有2千亿美元。作为两家体量悬殊的公司，两者敢在AI上烧的钱不可能在同一个数量级上。

　　实际上根据斯坦福的报告，我国由企业（Industry）主导的AI研究占比，也确实远远低于美国或者欧盟加英国，国内的AI推动，主要还是来源于没有盈利压力的高校和政府推动。

　　我国的人工智能算力方面的积累，其实是受公众关注最小的，因为在这一领域，占有主导地位的，是我们的政府机关，而他们并没有太多宣传上的需求。

　　根据中国科学技术信息研究所（简称中信所）等机构编写的《人工智能计算中心发展白皮书2.0》截至2021年，我国人工智能计算中心得到了飞跃式的发展：

　　在我国，经过近两年的快速发展，人工智能 计算中心已纳入全国各大城市的重点布局和规划 中，深圳、武汉、珠海、西安等城市均已建成人 工智能计算中心并投入运营，成都、南京、许昌 （中原）等城市正在建设中，北京、上海、杭州、 广州、大连、青岛、太原、南宁等地的人工智能 计算中心建设也在陆续规划中。我国政府统筹建 设的人工智能计算中心，多采用国产通用处理器 和 AI 加速器技术，以华为昇腾、寒武纪思元等国内 AI 芯片为主。

　　华为、寒武纪都是被美国制裁的企业，而我国芯片相关的生态尚在成长，这是很多朋友对我国AI算力抱有悲观预期的原因。

　　但很多人容易忽略的是，商用芯片其实远不如消费终端芯片那样消耗量大，储备十万个手机SoC可能不够推出一款新产品，但储备十万个计算卡，在全国主要城市建设数据中心绰绰有余。

　　受益于政府（投资建设方）和华为（承建方）的有备无患，现有的AI算力建设需要的芯片并不存在瓶颈。

　　但芯片只是一部分，让芯片的算力能够供应到算法模型上，中间还隔着一套软件底座，比如华为昇腾将这部分称之为“软件基础设施”

　　这方面过内做的比较好的，有同样昇腾生态下的MindSpore昇思和百度的PaddlePaddle飞桨。

　　在Papers with Code趋势（trends）统计中，这两个框架是国内唯二会在发布论文中使用的AI框架。

　　虽然在整个生态构建上，昇思和飞桨都有很长的路要走，但目前也算是开了个好头，尤其华为昇腾生态实现了从硬件到软件的垂直打通，未来具有极高的潜力。

　　互联网公司因为较高的利润以及自身具有的软件优势，实际上是我国最早一批拥抱AI的企业。而在工业领域则不同，如果没有国家的引导，工业企业拥抱AI必须同时满足人力成本上升、和AI成本下降两个条件。

　　而人口结构的变化以及上文聊到的我国在AI领域的积累，实际上正逐渐为工业企业满足拥抱AI所必须的条件。

　　这方面其实并不一定需要特别高精尖的算法，而是以解决实际工程问题为主，不存在可行性问题。

　　现在的AIGC模型实际上都在烧钱赚吆喝，因此几乎展露出了0成本的优势，所以表现出了巨大的冲击。

　　但其实AIGC背后模型的运营成本，在短期内并不会下降很多，在“退烧”后，只有现有成本高于大模型运行成本的工作会被淘汰。

　　对普通人来说，会调用个AIGC的接口输出个内容，实际上不是什么技术含量高的工作，类比的话可能是汽车刚出来的时候汽车司机的角色，普通人能关注的点，主要还是不要去做马车司机。

　　专业的数据标注，依赖于标注者专业的知识，比如医疗诊断图像的标注，不可能交给软件工程的本科生来完成。

　　有经验的专业人员，比如医生和工程师，并不会在短期内被AI替代，而会在将来的一段时间内，因为可以扮演AI教师的身份，获取更多的机会。

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　　对于中国而言, 人工智能的发展是一个历史性的战略机遇, 对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要

　　虽然“人工智能”(AI) 已经成为一个几乎人人皆知的概念, 但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能, 然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为,机器不一定需要像人一样思考才能获得智能, 重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。

　　第四次工业革命正在来临,而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来, 人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑, 人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃, 成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后, 全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。

　　即使如此, 世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场, 因而纷纷开始部署人工智能发展战略,以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言, 人工智能的发展是一个历史性的战略机遇, 对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

　　中国政府高度重视人工智能的应用与其本身领域的技术革新，已经将人工智能领域的建设提升到国家战略发展方向上。而且中国人工智能近期的发展已经达到了一定的高度，这可以说是国家重视的结果。

　　早在《新一代人工智能发展规划》中，就已经提出了“到2030年，使中国成为世界上主要人工智能创新中心”。足以看出中国政府的重视程度与雄心壮志。而在近些年的发展过程中，各类人工智能的产生与发展、应用与融合，都对一些领域产生了较大的影响，加上5G时代的到来，通讯技术成熟，未来的人工智能发展具有很大前景。

　　我国人工智能力量主要集中于计算机视觉和深度学习，而在自然语言处理和强化学习领域相对薄弱些。这主要是因为计算机视觉研究的对象没有地域问题，发展水平一直紧跟在国际前列。而深度学习的突破源于计算机视觉，这也使得深度学习在我国的发展和国际水平相差不大。相应的视觉产业市场明晰，所以数据标注布局也比较充足。

　　自然语言处理的任务原要比计算机视觉丰富和复杂，其发展一直要落后于计算机视觉。而且，语言具有特异性，即中文与英文存在不同，所以直接借用基于英文开发的语言模型到中文处理任务中不一定非常适宜。此外，由于自然语言处理难度问题使得市场潜力没被充分重视，而且中文互联网各自为政，中文互联网数据质量也较差，现在中文数据反而成为了制约其发展的一个主要障碍。我国在机器翻译和信息检索等应用发展还是不错的，但总体来说和计算机视觉的国际影响力不能比。

　　强化学习的成功主要体现在棋类游戏这类具有明确规则的应用场景，在其他领域应用落地一直不那么成功。强化学习对概率统计背景知识要求相对比较高，我国大学基本上开不出高水平的强化学习课程，所以该领域人才储备无论数量还是质量都不够。ChatGPT可以视为深度强化学习在自然语言处理领域的落地取得巨大成功。

　　因果学习和概率图模型一直是人工智能的重要方向，经济学诺贝尔奖和图灵奖都曾颁授给该领域，但是目前它面临着大规模数据的可扩展性问题，所以还没有像深度学习和强化学习一样在实际场景问题取得成功，但前景仍赋遐想。可能将引领大语言模型之后的下一代人工智能技术。我国因果学习以北大统计学科为代表积累了较强的学术实力，主要问题是和计算机科学的结合相对要滞后些。

　　好的算法需要好的工程实现才能发挥其最大的效果。特别是人工智能技术基于深度学习和强化学习，且依赖于大规模数据，所以工程实现变得尤为关键。深度学习在计算机视觉中以及强化学习在大语言模型中取得的成功都是算法和工程完美结合之作。机器学习系统已成为了一门重要的领域。虽然大学培养了大量计算机人才，但他们的工程能力提升极大得益于开源社区。“高手在民间”，民间力量一直是一股不可忽视创新的力量。然而通用人工智能对算力和数据要求高，这会堵塞民间发展，因为他们会觉得有心无力，难以有机会积累实战工程经验。算法可以通过各种途径自我学习，但工程经验一定得需要借助社会平台，个人力量无法企及。

　　人工智能的主要支柱学科是计算机科学和统计学。比如，机器学习和统计学密不可分，而统计方法是研究计算机视觉、自然语言处理和语音识别的主流方向。由于我国学科发展是由资源分配所驱动，计算机科学和统计学存在严重的学科壁垒，制约了两个学科的发展和人才培养。此外，我国统计学的发展也极其不平衡，统计学科主要建在一些财经和师范类大学，综合性和理工类大学则对统计学科发展重视不够。这种不平衡导致了统计学不能很好地支撑我国人工智能的发展。在计算机科学，由于理论和系统领域难度大、产出周期长，对这些领域的投入热情不高，更热衷于从事出成果快的领域。这些因素致使我国在算法和工程领域顶级人才的培养和储备不够。但重大创新性成果往往取决于最优秀的人才。

　　随着人工智能的充分发展, 劳动生产率和生产力水平的提升,人们的生活体验将更加丰富多彩, 将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来,更多地投入到创造性活动当中, 使人类自身与社会得到更充分的发展。当前,人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式, 重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据IDC数据显示, 在未来5年内,人工智能技术应用到多个行业, 将极大提高这些行业的运转效率, 具体提升的效率为教育行业82%、零售业71%、制造业64%、金融业58%。

　　发展人工智能的最终目的不是用来替代人类, 而是帮助人类变得更加智慧, 而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能, 使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来, 从而增加了思考、欣赏等闲暇时间, 更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

　　目前, 人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面:自适应 (个性化) 学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习, 不仅效率会提高, 而且会保持更长时间的学习兴趣。

　　随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动, 在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代, 或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。

　　今天, 在许多生活消费场景中, 人们对个性化体验的需求不断增加, 个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下, 着力建立更灵活便捷的消费场景, 给人们带来更加友好的用户体验。与此同时, 随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟, 企业可以通过分析客户画像真正理解客户, 精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时, 也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

　　人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变, 人机频繁互动, 可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换, 这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同, 人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”, 并通过社交软件等冒充熟人进行。再比如, 使用人工智能技术进行学习与模拟, 生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息, 突破安防屏障。去年曾有报道, 新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看, 无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制, 造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

　　随着人工智能研发与应用的突飞猛进, 一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群, 已经被定义为人工智能时代的“边缘人”, 而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达, 信息鸿沟就越深, 进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟, 而在人工智能时代, “边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务, 也更不易获得紧缺的服务资源。

　　在人类社会, 按照公正原则, 人工智能技术应该使尽可能多的人群获益, 技术所带来的福利和便捷应让尽可能多的人群共享。因此人工智能技术突飞猛进的同时, 要积极思考与研究如何利用其提高基本公共服务平台的建设水平, 不断缩小信息鸿沟, 建设高效、发达、宜居的智能社会, 推动社会包容与可持续发展, 让全体公民能共享科技创造的美好未来。

　　人工智能将对社会生产生活诸多方面带来巨大变革，特别是会重新定义一些发展领域，下面小亿想聊聊以下这六个领域，包括移动社交、智能搜索、医疗诊断、智能工厂、虚拟助理等。

　　随着移动互联网的优化成熟，当前社交软件越来越呈现出平台入口的发展定位，而人工智能有助于入口嵌入更多应用和交互方式，从而大大提升平台入口的吸引力。

　　应用方面，平台提供的类似App Store模式的智能模块应用软件调用，对用户来说是最具吸引力的；交互方式上，人工智能有助于平台入口融合触屏、语音、图片、手势等不同交互方式，形成多元化输入模式，从而拓宽入口路径。

　　移动互联时代，用户的信息需求和应用场景更加多元化、碎片化、移动化，PC时代的搜索方式已无法在海量数据中快速准确地找到有效信息并反馈给用户。移动时代用户诉求的变化需要搜索引擎更加“智能”，可以像人类识别物体一样理解用户需求并进行智能联想，最终形成语音为主、文字次之、图像为辅的智能搜索模式。

　　微信公众号“出门问问”就是一个融合了语音、语义识别功能的智能移动生活搜索应用，针对用户碎片化、多元化的搜索需求，结合线上线下生活场景为用户提供精准化的搜索查询服务。同时，这款产品完全接受语音输入，有效解决了手机输入不便、信息显示空间有限、搜索场景碎片化等用户体验痛点。

　　医学是一个专业壁垒很强的领域，医生需要综合病人的各方面信息后才能做出准确的医疗诊断。然而，在中国等发展中国家，医疗资源十分短缺，如何提高资源利用率已成为医疗行业发展的重要课题。人工智能技术提供了有效的解决方案，在提高医疗信息化水平、辅助医生决策预判、减轻医生的基础性工作、增强医疗服务质量等方面有着巨大价值。

　　整体上看，我国制造产业要经历机械化、自动化、智能化、云端化的变革转型，相应的生产模式也从追求数量到注重质量，再到符合移动互联时代个性化、多元化诉求的柔性低成本生产。当前，随着我国互联网整体生态和技术能力的不断优化成熟，云端控制、机器视觉、C2M模式、深度学习等创新性的先进技术和生产方式不断被应用到制造领域，从而推动了我国传统工业制造领域的整体转型升级，进而实现生产制造的智能革命。

　　我国一些人工智能领域的发展十分迅猛，成为整体制造产业实现“弯道超车”的重要驱动力。近两年随着互联网巨头在人工智能领域的深度布局，工业机器人产业更是展现出了强劲的发展活力，不论在应用广度、深度还是机器人的智能化水平方面都有了大幅提升，如代替人在恶劣环境中工作以及通过智能化系统对生产活动进行控制、监测等。

　　例如亿信华辰帮助山东某消防救援站建设的数据可视化智管平台，借助亿信ABI产品，通过指标梳理、数据采集、搭建工作场景、炫酷可视化等过程，全面实现了消防救援营区数据从数据标准化、数据异地采集、流式计算分析、云端存储、指标计算到数据可视化展现的全数据生命周期应用，实现了数据赋能，支持消防救援工作决策分析。同时，该智管平台实现了自动采集信息、自动生成记录、自然留痕影像，汇聚分析基础数据，支持智能判定决策，保证消防救援执勤、人员管理、训练计划、政治教育、食堂、安防等营区管控行为及时、科学。

　　随着我国劳动力成本不断抬升以及人口老龄化问题日益严峻，办公和护理方面对机器人代理服务的需求不断增多，这些实体服务机器人和数字秘书统称为“虚拟助理”；从市场规模来看，有很大的老幼群体属于虚拟助理的潜在用户，这一规模还在不断扩大。

　　技术层面，虚拟助理是以语音识别、语义或自然语言处理、人—机对话建模和口语生成等诸多人工智能分支技术为基础支撑。同时，云计算、大数据等互联网信息化新技术的发展成熟，也将提升虚拟助理的决策方案优选能力和智能化水平。

　　具体而言，微软小娜进行智能化水平更高的人—机对话，通过记录用户行为和使用习惯，利用云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析技术对用户文本文件、电子邮件、图片、视频等各类数据进行读取和“学习”，从而更精准地理解用户语义语境，实现人—机交互。

　　无人驾驶是全球汽车产业的重要发展方向。根据汽车行业咨询机构HIS Automotive的预测，2035年左右无人驾驶汽车的销量将达到1180万部，在汽车总销量的占比达到9%。随着车载技术、传感器、雷达、摄像头与数据处理装置等方面的不断发展成熟，无人驾驶汽车将能够逐步实现多路况下的停车、行驶、超车等操作，从而像人一样真正实现对汽车的自动化、智能化驾驶。互联网巨头谷歌在无人驾驶技术方面位居世界前列。

　　总之，目前中国人工智能领域发展正在逐步摆脱国外的封锁线，从跟随者逐渐超越前者，正在走向该领域的领航者，对于人工智能的研究虽然还有所欠缺，但是相信在未来的一段时间内，中国的人工智能发展还是相当乐观的。在人工智能技术发展的当前阶段，可以思考建立属于自己的安全治理体系及配套化设施，为人工智能技术完美发展助力护航。

　　技术伦理，AI伦理在未来二十年都值得特别关注，但是从0-1的起步期的规约，更会对人类产生深远影响。眼下就还是0-1的起步期。

　　AI的各种国际组织，参与人发起人没几个东方人，更没什么中国人。中国学术界也无法摆脱西方伦理预设的语境。当然西方伦理关注AI，本身要比不关注好。只不过缺乏中国的声音。

　　而中国在AI伦理问题的缺位，主因不在外，而在内。 要知道，AI综合实力，中国仅次于美国。

　　例如，有些数据是从生产系统采集过来的，在生产系统中这些数据就存在重复、不完整、不准确等问题，而采集过程有没有对这些问题做清洗处理，这种情况也比较常见。

　　数据：中国拥有庞大的人口和经济体量，因此拥有丰富的数据资源。这使得中国在许多领域的数据分析和机器学习方面具有优势。

　　技术：中国的科技公司在深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域都进行了大量研究，取得了一些重要的成果。例如，百度的深度学习框架PaddlePaddle和阿里巴巴的大规模机器学习平台PAI都在业内有很高的声誉。

　　政策：中国政府在人工智能领域采取了积极的态度，并制定了一系列支持政策，包括提供资金支持和优惠政策等。这些政策推动了中国人工智能的发展。

　　自主技术创新：中国公司需要通过自主技术创新来减少对外技术的依赖，并在国际市场上获得更大的竞争力。因此，中国的人工智能公司需要在研究和开发上更加努力。

　　产业应用：人工智能在许多领域都有巨大的潜力，如智慧城市、智能制造和医疗保健等。未来，中国公司需要更多地将人工智能技术应用于实际产业中，并创造更多的商业价值。

　　人才培养：中国需要培养更多的人工智能专业人才，包括研究人员、工程师和数据科学家。这些人才将为中国的人工智能发展提供强大的支持。

　　1、安防、监控，在苏州以及很多地区这样的技术已经在实践中，我们采访的嘉宾中，有一位通过人像识别技术找到了被拐卖的儿童；

　　2、快递、仓储、车间，我们采访的机智嘉机器人公司，就是给仓储提供机器搬运的机器人，今年也是拿到了新一轮的融资，他说今年的双十一仓库搬运，就会有机智嘉的机器人参与，也许你拿到的双十一的快递就是机器人搬运的哦。

　　3、自动驾驶、无人驾驶，虽然大家都还看不明白，或者拿不出不错的例子例证人工智能在汽车方面的运用，但是很多的创业者已经扎根。举个简单的例子，驭势科技的在自动驾驶上的尝试，他们首先挑选的地方是景点、产业园，距离短、相对规范的尝试已经试运行。

　　4、医疗保健，在我们采访的众多创业者，有不少医疗方面的创业者，通过计算技术把以往一些可数据、集成的图像数字化，通过大数据的分析进行。

　　5、在线教育、自主学习，随着技术的发现与进步，个性化与定制化的学习不再是想象，昨天我们发布的视频《创业10年，清华学霸重新定义教育》，从新东方出来创业学习，他说技术改变的是内化阶段，通过不同的接受程度定制化不通过的作业，线上与线下也不再是一个形态，学习的驱动是由需求的改变而改变，打破了传统教育班级的概念。

　　人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智能涉及的领域包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、知识图谱等，这些领域在近年来都取得了显著的进展和应用，推动了社会的发展和改善了人们的生活。

　　在深度学习方面:中国拥有大量的数据和算力资源，以及一批优秀的研究机构和企业，如清华大学、北京大学、中科院、百度、阿里巴巴、腾讯等，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面都取得了国际领先的成果；

　　在计算机视觉方面:中国在人脸识别、目标检测、图像分割等方面也有较强的竞争力，如旷视科技、商汤科技、云从科技等；在自然语言处理方面，中国在机器翻译、文本摘要、信息抽取等方面也有不错的表现，如搜狗、微软亚洲研究院等；在知识图谱方面，中国在构建大规模的中文知识库、实现知识推理和问答等方面也有一定的进展，如、搜狐问答等。

　　科技产出与人才投入：中国人工智能论文总量和高被引论文数量仍然是世界第一，专利数量也保持了领先优势，国家电网在人工智能专利方面表现突出。中国人工智能人才总量也继续保持世界第二的位置，但是杰出人才占比仍然偏低，企业人才投入量也有待提高。

　　产业发展和市场应用：中国人工智能企业数量增长迅速，达到了全球第一的水平，北京、上海、深圳和杭州等城市成为全球人工智能企业最集中的地区。中国也成为全球人工智能投融资规模最大的国家，但是早期投资占比逐渐下降，中后期投资占比上升。2023年中国人工智能市场规模达到了500亿元，相较于2022年增长111%，计算机视觉、自然语言处理和机器学习等市场规模最大。

　　发展战略和政策环境：2023年4月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划（2023-2030）》，提出了到2030年建设世界人工智能创新中心的目标，并提出了四个阶段的发展目标、八大重点领域和十大重点项目。此外，各地也纷纷出台了相关的支持政策和措施，以促进人工智能产业的发展。

　　基础理论和核心技术的突破：目前，中国在人工智能基础理论和核心技术方面还存在一定的差距，需要加强基础研究和原创创新，提高自主知识产权的保护和转化能力，培养更多的高水平人才和团队 。

　　产业链和生态圈的完善：目前，中国在人工智能产业链上还存在一些薄弱环节，需要加强基础硬件、算法平台、数据资源、应用场景等方面的协同发展，形成更多的创新型企业和领军型企业，构建开放共享的生态圈 。

　　行业应用和社会效益的提升：目前，中国在人工智能行业应用上还存在一些瓶颈和挑战，需要加强需求引导和场景落地，推动人工智能与实体经济、社会治理、民生服务等领域的深度融合，提升社会效率和民众福祉 。

　　安全伦理和法律制度的建设：目前，中国在人工智能安全伦理和法律制度方面还存在一些缺失和滞后，需要加强风险评估和监管机制，建立人工智能的伦理准则和法律规范，保障人工智能的可靠性、可解释性、可控性和责任性。

　　人工智能在艺术创作方面的应用。人工智能可以通过学习大量的艺术作品，生成具有独特风格和表现力的图像、音乐、诗歌等。例如，谷歌的DeepDream项目可以将任意图片转换成梦幻般的视觉效果，IBM的Watson Beat可以根据用户的情感和主题，生成个性化的音乐，微软的小冰可以根据给定的关键词，写出押韵和富有意境的诗歌。

　　人工智能在科学发现方面的应用。人工智能可以通过分析大量的数据，发现新的规律、模式和知识，为科学研究提供新的思路和方法。例如，微软研究院的科学智能（AI4Science）团队利用深度学习模拟自然界的基本方程，加速新材料设计和药物发现 ，日本T2K中微子合作组利用机器学习发现轻子中存在CP对称性破缺，为解释宇宙中物质起源之谜提供了首个佐证。

　　人工智能在技术发明方面的应用。人工智能可以通过结合不同领域的知识，提出新颖和实用的技术方案，为社会进步和人类福祉贡献力量。例如，OpenAI的GPT-3模型可以根据用户的需求，生成各种类型的代码、文本、图表等，英国剑桥大学和诺华公司合作开发了一种基于AI的生成化学（Generative Chemistry）平台，可以设计出更有效和安全的候选药物。

　　人工智能与其他领域的交叉和融合，如人工智能与医疗健康、教育、金融、安防等，利用人工智能技术提升各行各业的效率和质量，创造更多的社会价值；

　　人工智能与人类的协作和沟通，如人工智能与人类之间的对话系统、情感计算、社会机器人等，提高人工智能的可理解性和可信赖性，增强人工智能与人类之间的互动和共情；

　　人工智能的创新性和创造性，如人工智能在艺术创作、科学发现、技术发明等方面的应用，探索人工智能是否能够超越人类的想象力和创造力，实现更高层次的智能；

　　盛名之下其实难副的现状，已经让不少从业者开始担心人工智能行业未来的发展。

　　微软研究院副院长芮勇芮勇称，人工智能过去六十年得到大家很多的关注，但是有一些起起伏伏，这是第三次春天，希望大家不要让人工智能的泡吹得太大，太大的时候反而会伤害我们学术界和产业界。

　　芮勇认为外界对人工智能的看待并不理性，甚至被夸大地解读成 战胜人类 ，在他看来，缺乏常识、没有概念这些都是人工智能的硬伤，或许在计算、记忆领域，人工智能将超过人类的表现，但是在人类擅长的想象力、创造力领域，人工智能还没有找到打开大门的钥匙。

　　“人工智能经过几轮的复兴及衰落正渐渐成熟，传统行业竞争高度激烈，两点的结合让传统行业对人工智能技术的接受度提高。人工智能会支持已有的商业模式，让已有的商业模式更加高效。”王笑说。

　　“人工智能有潜力做任何人类可以做的事，并可以做得更好，更快。它会极大改变生产力和人力劳动的性质。” 投资机构Liquid2的合伙人Michael毫不掩饰对人工智能的赞美，“传统上，大多数创新只能影响一个领域，但人工智能可以影响很多，因为人类涉及多个行业。”

　　“以前人们认为人工智能只能自动化，没有创意，只能提升现有东西的效率，自身不能形成一个独立的、新的商业模式。我觉得这个是一个误区。”王笑说，“现在已经出现一些新的产品，人工智能可以模仿一些著名画家的画，自己会写诗甚至谱曲——也就是说，现在连创意都能被机器所重复，如果这个都能做的话，人工智能的潜力是无限的。”

　　第一梯度：主要集中在数据采集端，包括人像采集、生物指纹数据采集、虹膜数据采集、射频识别标签、NFC卡数据采集等。在自动化应用端，主要是简单的单一联动的自动化智能控制，包括智能家居和社区，文字转语音的智能音箱等。主要做数据的采集，和数据转换，是包含智力附加值最少的初级阶段。

　　第二梯度：主要集中在对象识别、检查比较，属于纵向的专业技术领域，技术受领域或行业的局限性强。包括，人脸识别，指纹识别、虹膜识别，车牌识别，卡口车辆识别、文字识别。主要运用图形图像数据处理一些知识。再高级一点的是序列识别，手势识别，生物基因检测与识别。可以用机器学习，训练机器识别分类的对象，及检测比较。这一阶段包含的智力附加值很大，但有很大的局限性和约束性，是科研的基石，有思想的局限性。

　　北京智汇云舟是国家级和中关村双高新技术企业，海淀城市大脑联盟的发起单位，中科院创新发展研究院理事单位，背靠中科院、清华、北航等权威科研院所的前沿科研成果，汇聚来自索尼、旷视、科大讯飞、神州数码等一流研发企业的产品研发团队，利用3DGIS+视频融合+时空位置智能（LI）技术首创“实景数字孪生”，自主研发了实景孪生解决方案、Paas平台、实景孪生虚实融合一体机等产品，赋能百业数字化升级，参与多项国家级重点项目建设，在数字乡村、军工、轨道交通、应急、智慧城市/智慧园区等领域积累了丰富实施经验与实践结果。

　　第三梯度：包含了先后次序，和优先权重的级别和序列等模式识别、线路规划、趋势预测，的人工智能的综合运用，是跨领域，跨学科的知识综合、叠加和繁衍。这里包含了很多的思维创新。也是最能孕育成果的创新发源地。主要包含的技术包括：模式识别、线路规划、趋势预测等的各种智能分析、智能控制的综合应用平台。

　　人工智能的发展的未来，一定是从二维向三维发展、从静态到动态的发展、从被动识别到主动预测的发展，是从简单的数据传感采集、数据比对到智能分析和智

　　人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

　　人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，党中央、国务院在这个时代大背景下，在2017年部署制定了《新一代人工智能发展规划》。我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。

　　获得投资回报的最快方式是运用人工智能的高级自动化功能来提高效率和生产率。在普华永道的调查中，有58%的受访者表示其公司增加了对人工智能的投入，来辅助人力资源规划。48%表示其公司增加了对人工智能的投入，来优化仿真建模，提高供应链韧性。43%表示其公司增加了对人工智能的投入，来优化情景规划。42%表示其公司增加了对人工智能的投入，以辅助需求预测，通过进行这些投入，公司把人工智能变成了它的一个战略盟友。以数据推动战略决策，做好人工智能战略投资。

　　人工智能发展进入生成式人工智能时代，大语言型所呈现的“涌现”能力，正在推动人类社会向AGI的方向持续探索，这将贯穿科技公司与研究机构相当长周期的关注焦点。企业经营与发展是当下的核心命题，人工智能，尤其是LLM开启的人工智能，对于AI商业价值的探索与实践带来哪些变化，是本文研究的重点。

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　　《中国人工智能行业应用发展图谱》以及典型案例进行深入分析，全面展开产业AI智能化全景

　　应用场景广泛：中国人工智能应用涉及的领域十分广泛，包括智能制造、智慧城市、医疗健康、金融等多个领域。这些应用场景的广泛性反映了中国在推进人工智能产业应用方面的实力。

　　大量的数据资源：中国在人工智能领域具有丰富的数据资源，这些数据的积累为人工智能技术的研发和应用提供了充足的支持。同时，中国的大数据产业也在不断发展壮大，为人工智能应用提供了强有力的支撑。

　　创新和研发能力：中国的人工智能企业数量庞大，研发实力雄厚。很多人工智能企业在技术上进行了创新，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，这些技术成果已经在很多应用场景中得到了广泛应用。

　　智能制造：随着制造业的数字化和智能化升级，人工智能技术将在制造业中扮演越来越重要的角色。中国将进一步加强智能制造技术的研发和应用，推进制造业数字化、网络化和智能化升级。

　　智慧城市：智慧城市建设是中国政府提出的一项重要战略，人工智能技术将在智慧城市建设中扮演重要角色，如城市交通、智能安防、智能环保等领域。

　　医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景广阔。未来十年，中国将继续加强人工智能在医疗健康领域的研发和应用，推动医疗健康领域的数字化和智能化升级。

　　自主可控：自主可控是中国人工智能产业发展的重要战略，未来十年，中国将加强对人工智能技术的核心关键技术的自主研发和掌握，推动人工智能产业的自主可控和安全发展。这将促进中国人工智能技术的核心竞争力和市场竞争力的提升。

　　跨行业融合：未来十年，中国人工智能产业将进一步加强与其他行业的融合，如与物联网、云计算、区块链等技术的融合，推动人工智能技术在各个行业的应用和创新。这将促进中国人工智能产业的多元化发展，增强其整体实力和市场竞争力。

　　总之，中国人工智能领域已经具有一定的实力和经验，未来十年将继续加强核心技术研发和应用，推动人工智能技术在各个领域的应用和创新，促进中国人工智能产业的发展和壮大。