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加快人工智能技术在各行业生根落地 | 行业分析
2019-05-24 00:05
来源:中国战略新兴产业

 

  本文首发于2019年5月1日期

  《中国战略新兴产业》

  文玉春 严冰

  当前,新一轮科技革命和产业变革正在萌发,大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段。通过与各技术领域、各行业的深度融合,人工智能正在引发链式突破,推动金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及零售等经济社会领域,从数字化、网络化向智能化加速跃升,产生了显著的溢出效应。必须牢牢把握人工智能发展的重大机遇,加快人工智能驱动实体经济发展,推动人工智能技术在各个行业生根落地,打造新时代智能经济体。

  推动人工智能与实体经济融合发展已成全球共识

  人工智能是人类在经历机械工业、电气工业、计算机网络产业之后,由知识与信息共同结合的产物,未来发展触及方方面面,深刻改变人类社会生活,被一些专家认为是当前人类社会最重要的技术变革。人工智能是下一个科技创新的风口,代表的是更高的生产力水平。如果说人类正在经历第四次产业革命,那一定是因为人工智能时代的到来。从全球经济发展的现实情况来看,人工智能成为各国竞争博弈、引领产业升级和实现全球经济再平衡的主战场。越来越多的经济体都在加大人工智能科技创新力度,推动深度学习、云计算、大数据、移动互联网等领域取得新突破。创造新模式、新业态、新产业,改造和提升传统产业,全面推进智能制造产业。

  近几年来,我国政府已在人工智能技术革新中投入了大量的资金,不断推动人工智能产业加快发展。党的十九大报告提出了“智慧社会”这一全新的科学理念,是对“人工智能”概念的拓展与升华,意味着人工智能技术在实体经济中的应用将进入新阶段。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能发展三步走的战略目标。其中第一步,是到2020年达到总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,其应用成为改善民生的新途径。这一目标不仅与2020年全面建成小康社会相呼应,而且也是深化供给侧结构性改革、推动中国跻身创新型国家前列的重要驱动力之一。2017年12月,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》,进一步细化和明确了人工智能产业发展方向,到2020年一系列人工智能标志性产品取得重要突破,在若干重点领域形成国际竞争优势。

  当前人工智能赋能实体经济

  在深度学习和大数据的助推下,新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,为经济社会发展注入了新动能,正在深刻改变人们的生产生活方式。但离开了技术应用和应用场景,人工智能不可能有更远的未来。人工智能发展最大的潜能在于赋能产业,驱动实体经济。

  重塑制造设计架构,变革研发设计模式。人工智能具有迅速决策、迭代和寻优等信息处理优势,能够在创新设计中大展身手,加快研发设计变革。一是,人工智能利用大数据、云计算等技术手段,通过机器学习,推动传统流程型研发设计模式自动化和智能化发展,加快连续变量与混合离散变量设计模式向随机与模糊变量优化设计等新型模式转变。二是,人工智能的模糊数学理论能够简化工业设计中的经验数据与海量实测数据,启发式、遗传、蚁群等算法技术能够实现研发设计的动态模拟、运动分析、系统仿真与评价。譬如,当前基于人工智能技术开发的虚拟设计,借助感官组织仿真设备和真实或虚幻环境的动态模拟,能够生成或创造出可以感知的环境。三是,人工智能加快推动企业创新设计组织模式网络化、协同化,设计架构由弱矩阵向强矩阵结构演进,形成横向以产品开发和共性基础技术为主和纵向以专业能力提升为主的“一纵两横”立体式组织架构,极大提高了共性基础研究、专业技术研究、多项目研发的同步研发效率。

  创造产业制造新方式,加速智能制造实现。人工智能带来生产方式和制造流程的根本性变革,加快实现真正意义上的“智造”。一方面,以机器人为代表的人工智能技术加快实现人类物化劳动变革。人工智能赋予机器人模拟人类大脑和神经系统的技能,具备搜集、理解环境和信息自测量、自适应、自诊断、自学习能力,实现人机交互、相互协作,能够将人类从重复的、无意义的工作中解放出来,从高危险的工作中解放出来,把更多精力投入到更有意义的领域中去。另一方面,基于新一代信息通信与先进制造技术深度融合产生的人工智能技术,有望颠覆现有生产制造模式。企业之间横向集成构建起虚拟制造生态,实现基于价值链与不同企业之间的整合,对接生产制造信息与原材料供应、客户需求,打通传统制造环节与设计、物流、客户服务等信息屏障。生产制造方式将不再自上而下地进行,而是从客户需求开始,实现从客户订单、个性化设计,到采购、物流、生产计划,再到生产的全流程制造模式。

  构建新型产业形态,变革应用服务方式。产品从生产制造完成到终端消费的应用服务,是人工智能商业化应用最多的场景。这既能促进服务领域爆发变式变革,也孕育着重大创新的主战场。一是,人工智能加速要素自由流动配置,提升服务效率。借助人工智能技术,企业能够显著增强对物流、信息流、资金流等要素的搜集、分析、反馈能力,提供全生命周期无缝对接的主动服务成为可能。譬如,生物和行为识别技术的诞生,用户通过身份识别可自由购物,高效便捷的无人零售成为现实。二是,人工智能提升主动智能服务水平。人工智能可以主动感知、甚至预判消费者需求,提前把服务推送给用户,从而使得服务从被动变为主动。譬如,人工智能在安防领域的深度应用,将丰富智能安防的内涵与维度,实现目标检测(车牌识别)、人脸识别、目标分类(车、行人、物)等功能,实现更高层级的“智慧安防”。三是,人工智能将带来个性化服务升级。对相关行业数据、知识图谱和用户偏好等进行深度学习,模拟人类思维,能为用户提供更加精准、个性的服务。同时,服务对象的角色也发生了革命性改变,用户不再是单纯的消费者,而是变为“产消者”,全流程参与到协同制造和服务之中。

  助力供给侧改革,打造智能经济体。基于新一代信息技术的基础,人工智能利用互联网、物联网、云计算、大数据等技术收集到的数据和信息,能够精准分析市场供求变化,进而摸清新时代市场发展一般规律,及时纠正供需结构的错配以及要素配置的扭曲,实现社会生产力的整体跃升。一是,人工智能成为当前有效纠正不平衡、不充分发展的重要力量。人工智能通过算法的优化升级,能够预测和捕捉未来我国经济社会的发展变化趋势,使得供给侧不断地适应需求端的升级,推动供需平衡性匹配,实现消费领域和制造环节的智能化。二是,人工智能是培育新动能和创造新增长点的重要载体。人工智能孕育着重大科学突破,有望成为与劳动、资本和土地等同等重要的全新生产要素,必将全面提高整个行业的全要素生产率。同时智能化也是未来生产、生活方式变革的主要标志,新一代人工智能技术,通过商业需求特别是互联网需求的推动,正以前所未有的速度对传统产业进行渗透。这将为我国经济带来巨大的增长机遇。据预测,到2035年,人工智能有潜力带动GDP增加7万多亿美元,劳动生产率有望提升27%左右。三是,人工智能助推开启“智慧社会”形态。利用人工智能技术在社会尤其是城市层面进行渗透服务,以人工智能构建网络结构型的智慧社会,将有效增强公共服务和城市管理能力,推动智慧社会的社区建设、城市建设、大众创业、产业发展以及体制机制建设等方面发展,提高经济社会发展智能化水平。

  坚持需求导向引领商业模式创新

  推进我国人工智能发展,要坚持需求导向引领商业模式创新,市场应用倒逼基础理论和关键技术创新,激发微观主体创新活力,强化基础研究和基础设施。

  以技术开源开放为导向,搭建人工智能创新生态。开源开放是推动人工智能技术与产业融合的前提,是提升产学研用各人工智能主体创新效率的基础。推动新一代人工智能跨越式发展,必须坚持开源开放原则,既包括开源软件和硬件,也要开放标准、开放云及开放数据等。开源开放是构建我国人工智能创新生态的必然选择。一是,搭建各创新主体互联共享的技术开源平台。鼓励和支持人工智能行业骨干企业搭建涵盖机器学习、语音识别、语义分析、图像处理、控制决策等体系化的基础技术开源平台,整合产业链创新资源,促进人工智能重大关键技术突破和产业化应用。二是,积极探索技术联盟、交流中心、技术平台等开源社区创新模式,引导开源代码、开源软件的信息汇聚于技术交流,加快人工智能上、中、下游相关产业自主跟进。三是,加强开源平台公共研发和测试等支撑保障。探索搭建面向公众开放涵盖人工智能全产业链的研发与测试平台,如新型多元智能传感器件与集成平台、增强终端与云端协同的云服务平台、大数据智能化服务平台等,真正实现产学研用各创新主体共创共享。

  以数据共享为准则,促进人工智能标准化发展。数据是人工智能产业发展的核心,是实现深度学习进化的阶梯。以数据开放共享为突破口,健全行业标准体系,强化标准对市场培育、服务能力提升和行业管理的支撑作用,已成抢占全球人工智能产业竞争制高点的重要途径。一是,加快基础通用国家标准的研制。结合市场发展需求,建立并不断完善涵盖基础、数据、技术、平台/工具、管理、安全和应用的大数据标准体系。发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。二是,出台企业自有数据、行业公共数据以及跨行业合作数据等各类数据的共享与监管准则。以数据开放、共享和安全为原则,着力提高企业自有数据和行业合作数据应用水平,并逐步放开政府数据资源。三是,积极制定数据行业应用的统一标准,加强国家标准、行业标准和团体标准等各类标准之间的衔接配套,有效解决数据孤岛的问题。四是,研究数据开放共享的法律法规问题,在确保信息安全、隐私保护以及符合伦理道德规则的前提下,创建标准统一、风险可控、可跨平台分享的友好型数据生态系统,真正推动深度学习、强化学习等新型算法与各行业领域大数据资源的融合,加快人工智能的深度应用。

  以应用场景创新为突破,加快人工智能产业化落地。人工智能应用是场景为王,有场景者得天下。推动人工智能技术与特定场景有效结合以实现场景的创新,是人工智能应用产业化落地的关键举措。需要企业、政府齐发力。一是,突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。企业要遵循市场规律,自觉加速推动人工智能技术和更多的行业融合,不断丰富用户场景的创新和想象力。二是,主动对接用户需求,深耕市场和用户场景体验。用户是场景的体验者,也是场景构建所需数据信息的提供者,决定一个场景的成长兴衰。人工智能企业要积极创新跨行业、跨部门的商业模式,加大多元化、多领域的应用场景供给。三是,政府要创新技术与产业融合下新兴产业形态的管理模式,既要给予新兴场景应用的市场空间,又要做好市场秩序的规划管理。

  以健全基础设施体系为抓手,加强人工智能支撑保障。人工智能技术迭代创新,赋能实体经济,既需要智能硬件,也需要智能软件的支持,更离不开泛在安全高效的智能化基础设施体系的强有力支撑。一是,夯实人工智能关键共性技术所需的硬件设施,实现从终端的传感器芯片,到整个计算芯片,再到整个信息通信基础设施的完整布局。二是,统筹利用政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域大数据基础设施,加快建设大数据基础信息数据库,推动大数据应用,驱动产业格局加速变革。三是,优化升级智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设,大力发展支撑智能化的工业互联网、面向无人驾驶的车联网等网络设施,推动智能制造和智能服务的真正实现。

  (作者单位:中国建银投资有限责任公司)

 

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