从“互联网+”到“人工智能+”，我国数字经济正加速步入新时代。作为新的通用技术，人工智能将成为未来经济发展的“新引擎”。正如互联网曾为传统企业带来巨大增长动力，人工智能正在从一种技术手段成长为一种“基础设施”，并成为未来的“水和电”，创造出全面智能化的经济发展模式和社会生态系统。

“移动端优先”转向“人工智能优先”

红外人脸识别监测到司机开始打哈欠、疲惫到睁不开眼睛的时候，会提醒司机集中精力驾驶;当监测到司机已经重度疲劳驾驶时，系统会将其导航到最近的休息区……这是百度即将推出的货车防疲劳驾驶系统。

江苏天合光能有限公司在生产环节引入了阿里云人工智能ET大脑，通过人工智能寻找最优方案，4条试点生产线上的电池片A品率提升了7%，营收增值已逾2000万元。

IBM发布的Watson，基于认知计算系统分析大量数据，为病人制定出符合个人情况的、对症的、有权威依据的治疗建议。

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梳理2017年人工智能领域的重要进展，可以发现“移动端优先”已转向“人工智能优先”，互联网“设备”的概念正在淡化。这背后，是业界开始将发展重心，从设备转移至人工智能技术开发。

近年来，互联网企业在模拟人脑神经网络的计算机技术开发上取得重要突破，“类脑”人工智能迅速发展。融合“深度学习”，“类脑”人工智能在认知计算方面远超传统计算架构，且具备持续进化能力。

在此基础上，人工智能平台化趋势进一步增强，智能网联汽车、智能机器人、智能家居等领域出现大量特色鲜明的应用案例。IBM、百度等已将人工智能核心功能陆续向业界开放，辐射多个细分领域。

在“互联网+”时代，移动互联技术将连接数字世界的能力赋予各行各业，推动全行业数字化和信息化转型的同时，将数据和业务高度集中到云端。在此基础上，“人工智能+”一方面激活了更多的连接能力与可能性，另一方面为云端提供更智能的数据分析和决策能力——更聪明的机器、更智慧的网络、更智能的交互，这将创造出全面智能化的经济发展模式和社会生态系统。

“人工智能正加快与经济社会各领域渗透融合，带动技术进步，推动产业升级，助力经济转型，促进社会进步。”工业和信息化部副部长陈肇雄说。

新一轮技术红利为“新引擎”

提供新“燃料”

应用领域全面铺开的背后，是算法、算力和大数据等技术的进一步发展。如果说人工智能是未来经济发展的“新引擎”，新一轮技术红利就是这架引擎的“燃料”。

日前召开的第四届世界互联网大会，公布了由44名中外科学家从全球近千项成果中筛选出的18项互联网领先科技成果，其中半数以上由我国研究团队研发，包括5G预商用系统、基于IPv6的下一代互联网技术、光量子计算机原型机、阿里巴巴ET大脑、百度对话式人工智能系统等。中国工程院院士邬贺铨表示，这批成果代表了互联网演进方向。

按照目前趋势，物与物之间的连接总数即将超过过去传统人与人之间或智能设备和设备之间的连接总数，2020年将达到200亿个连接点。大量的传感器网络、大量的数据等将进一步推动算法不断创新。

阿里云提出发展大数据智能，将把智能从个体感知阶段推进到全局智能阶段。阿里云城市大脑在5万公里的试点范围内，通过智能调节红绿灯，道路车辆通行速度平均提升了3%至5%，部分路段提升了11%。2018年，阿里云计划将城市大脑应用到全国上百座城市。

在大数据和丰富的应用场景方面，中国一直独具优势，这一点也吸引了诸多国际顶尖人工智能学者。“技术需要很多应用场景来验证，阿里巴巴能提供的场景和数据，美国任何一家公司都提供不了。中国正在经历数据高速发展期，很有可能实现弯道超车，从而引领世界。”阿里巴巴集团副总裁周靖人说。

突破瓶颈，顺利驶入新时代

为了顺利驶入“人工智能+”的新时代，我国要突破核心关键技术、新一代信息基础设施、人才缺口等方面的瓶颈，推动高标准、高质量、高水平的学术和应用体系建设。

相较于应用产品的“扎堆”出现，人工智能基础研发还需加把劲。正如中国工程院院士吴建平所言，“核心技术问题不解决，就不可能实现长远发展”。针对国内目前“重应用轻研发”的现状，清华长三角研究院院长王涛指出，我国人工智能领域认知科学、人机交互等关键技术存在短板，量大面广的数据资源还未得到充分利用。另据商汤科技CEO徐立介绍，国内企业较为普遍的做法是使用开源算法，找到某个垂直领域套上“人工智能”的概念扎进去，真正从算法层出发做原创技术的人并不多。

正因如此，我国要重点在人工智能的关键技术上发力，以基础算法、芯片/处理器技术、智能操作系统、智能机器人等关键性、基础性软硬件研发为重点抢占制高点，将投资重心从“互联网+”转向“人工智能+”，培育出一批现象级人工智能产品。

近些年，我国网络基础设施建设势头迅猛，但与“人工智能+”时代的海量需求仍不匹配。基于这种现实，我国要全面升级网络基础设施建设，建立标准化数据生态系统，在必要规则基础上开放部分公共数据支持技术研发，加速5G商用和基于IPv6的下一代互联网规模化发展。

数据显示，我国人工智能领域人才缺口达到上百万，人工智能学者在计算机视觉和语音识别等应用领域着力多，对其他专门领域涉足不深。

面对这种现状，我国必须健全人工智能人才立体培养体系。在积极引进全球高端人才之外，应将人工智能融入多学科体系，在全国范围内建立起本科至高端层次的示范高校，实现高素质人才规模化培养。（半月谈记者 朱涵）

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