【摘要】當前，在全球人工智能發展浪潮中，我國的人工智能取得了令人矚目的成績，一是實現了全方位的突破與發展，二是在應用上有顯著優勢。由于特殊的國情、產業結構和發展階段，我國仍面臨人工智能發展與我國優勢制造業融合不足、人工智能社會學研究相對滯后等諸多挑戰，需要我們認真應對。

【關鍵詞】計算機科學  人工智能  就業    【中圖分類號】F49    【文獻標識碼】A

從20世紀50年代發明需要人類操作才能運行的計算機算起，科學家用了半個多世紀的時間讓計算機具有了自主學習能力，這一飛躍不僅僅是計算機科學和產業的里程碑，也將對各行各業和人類社會產生巨大影響。從某種意義上講，計算機已經發展到能夠自行編程執行新任務的階段，未來的人工智能將主動適應人，用人類與生俱來的語言、動作、情感與人類進行互動交流。這一變化正在全球掀起巨浪，引發投資熱潮，并將在未來極大改變人類的生產和生活，而在這次變革中，中國走在世界前列，成為引領全球人工智能發展的重要力量。

我國人工智能實現了全方位突破

在全球人工智能發展浪潮中，我國人工智能技術、產業和市場近些年的發展取得了令人矚目的成績，并表現出與發達國家同步的態勢。國內很多企業在人工智能領域早有布局，并在最近一兩年進入商業化運營階段。百度從2012年開始在搜索引擎中使用深度學習技術，2015年以來，百度在人工智能方面的投入高達200億，在中國北京和美國硅谷建設了三個深度實驗室，從事全球領先的技術研發，致力于運用大規模深度學習技術，通過數十億的連接構建全球最先進的語音系統訓練網絡。同時，百度在無人駕駛領域率先布局，成立了智能駕駛事業群組（IDG）。騰訊于2012年成立的優圖實驗室主要從事人工智能在圖像相關領域的應用開發。2016年，騰訊將人工智能提升為企業核心戰略，并成立人工智能實驗室。在最近兩年，騰訊在全球投資布局人工智能產業，如入股特斯拉、Diffbot、iCarbonX等。阿里巴巴將人工智能發展定位于“云服務”，突出自身優勢的同時也避開與競爭對手的正面競爭。早在2012年，阿里巴巴就開始匯集一批來自全球的科學家團隊，從事人工智能領域的技術研發和儲備，從2015開始，阿里人工智能應用產品陸續上市，大多圍繞其“阿里云”平臺提供服務。2017年初，聯想成立人工智能實驗室，并計劃未來四年在人工智能、物聯網和大數據方面投資超過12億美元，這將占到聯想集團每年研發開支總額的20%以上。

人工智能的開發和應用對資本品沒有太高的需求，模擬人腦的深度學習網絡已經不像十年前那么難以獲得，云計算的出現使得很多公司甚至不需要自己的硬件設施，相比較而言，人才顯得格外重要。為了獲得領先的技術能力，國內各家企業和機構紛紛花巨資吸引世界頂尖的人才入駐，這使得人工智能行業成為國內離職率最高和薪酬提高最快的行業之一。根據相關調研報告，2016年，我國人工智能業內平均員工離職率高達44%，離職的員工一些是被其他公司以更高薪酬挖走，也有相當比重是離職創業，成立新的公司，然后吸引新的投資，再在人才市場創造新的崗位。我國語音識別企業科大訊飛僅僅半年就從外部引進人才3500名，其中各行業關鍵人才接近100名，并引入了600多名優秀的大學生，這600多名大學生是在接受了5萬多份簡歷（均來自985、211高校）選拔出來的，由此可見人力資源市場對人工智能人才的青睞。

與其他新興行業比較，我國人工智能的發展有兩個突出的特征。一是實現了全方位的突破與發展。近年來，我國很多產業實現了突破，但優勢僅僅表現在某一領域或產業鏈的某一環節，而人工智能的發展則是在各個方面實現了與發達國家的同步甚至趕超。從戰略和政策體系看，2016年，國家發改委等部門聯合發布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，確定了在2018年前建立人工智能基礎工業標準化的目標；2017年，“人工智能”首次出現在政府工作報告中；僅僅4個月之后，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出了六個方面的重點任務和一系列保障措施，規劃到2020年實現人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元，到2030年，中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。從技術研發上看，在“深度學習”“深度神經網絡”等領域，中國在全球知名期刊上發表論文的數量已經超過美國；中國人工智能專利申請數量僅次于美國位居全球第二；百度在2015年開發的深度學習語音識別率達到97%的準確率，被譽為我國人工智能技術研發達到世界一流水平的重要里程碑。從投資看，國內人工智能領域投資自2010年開始進入爆發期，最近兩三年投資進一步加快，中國已經是僅次于美國的全球第二大人工智能融資國，投資機構的數量也在全球位列第三。從產業發展看，近年來我國人工智能產業規模年增速近40%，到2016年末達到約100億的規模；不僅如此，我國人工智能產業體系初具雛形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能產業聚集已經形成。除了領先的BAT（百度、阿里巴巴和騰訊），中小企業和創業企業大量增長，在不同的人工智能細分和應用領域創新產品和服務模式，例如在機器視覺識別領域已經有成規模的自主品牌100多家，代理商300多家，專業機器視覺系統集成商100多家。

二是在應用上有顯著優勢?？陀^上講，國外企業在人工智能核心技術研發上具有短期內難以超越的優勢和資源。例如臉書公司（Facebook）的大數據信息挖掘、蘋果公司的語音識別、Uniqul的人臉識別技術全球領先，國外人工智能的商業化運營總體上看是依靠技術進步推動的。雖然在核心技術方面并沒有表現出顯著的優勢，但國內在實現人工智能應用的場景優化及其相應的商業布局方面走在世界前列。例如，百度將語音技術、圖片識別技術與O2O服務場景相融合，用戶只需要輸入一段語音就能夠預訂電影票、酒店和景區門票；阿里巴巴、京東等電商平臺通過大數據挖掘為用戶推送具有潛在購買欲望的產品；騰訊以微信、QQ為平臺向客戶精準投放新聞和廣告等。我國是全球人口最多、移動通訊用戶最多、手機應用下載和在線用戶最多、制造業規模最大的國家，這些因素共同支撐中國成為全球最大的人工智能應用市場，我國近年來人工智能高速發展也是以率先實現商業運用為引領的。

我國人工智能發展面臨的挑戰

由于特殊的國情、產業結構和發展階段，我國人工智能發展面臨諸多挑戰，突出表現為人工智能發展與我國優勢制造業融合不足、人工智能社會學研究相對滯后等方面。

無論在發達國家還是在我國國內，一個很有意思的現象是，對人工智能投入巨大且掌握領先技術的大多數是互聯網公司。谷歌是國外人工智能技術研發和市場推廣的代表，而更早入局的IBM當前并沒有占領全球領軍的位置。中國情況也是如此，以百度、騰訊、阿里巴巴為代表的互聯網公司對人工智能的發展最為熱衷，雖然聯想、海爾、長虹等企業也在人工智能上投入巨大，但似乎并沒有掌握國內人工智能發展的主導權。人工智能作為未來的一種通用技術，本身應用的領域可能是有限的。就如同互聯網自身或許不會產生太大價值，但與企業經營、產品銷售、娛樂游戲相結合卻能夠產生巨大社會和經濟效益并最終改變我們的生產生活。人工智能最終也需要嫁接于特定的產品和業態上，否則只會是一些科學游戲。

從發達國家及其跨國公司已經浮出水面的人工智能戰略可以看出，很多國家都會在人工智能的具體應用上有所側重，例如日本就非常強調人工智能與本國優勢的機器人產業的融合。中國是全球制造中心，雖然制造業的比重不斷下降，但客觀上講，制造業仍然是我國最有國際競爭力的產業部門。而發達國家的優勢產業部門是服務業，人工智能的研發和應用聚焦于互聯網能夠實現強強聯合。我國如果也將人工智能的投資集中于以互聯網為代表的服務業上，一方面會引起和發達國家跨國公司的正面競爭，同時，可能還會失去在優勢制造業領域率先發展人工智能應用的戰略先機。當然，這并不意味著我們不需要在圖像、語音識別等領域上發展人工智能，只是我們需要慎重選擇人工智能發展的重點領域和方向，在新一輪的國際分工格局中發揮自己的特色和優勢，而不是再一次被鎖定在低端環節。

人工智能的發展和大規模應用還會帶來一個棘手的問題：越來越智慧的機器不僅是高科技產物，更會對人類社會的運行規則和法規制度產生沖擊，發達國家已經認識到這個問題并作出積極應對。而國內在這方面開展的相關研究較少，經濟學、社會學、哲學、心理學等方面的學者發聲不多，這與我國已經成為人工智能技術強國、投資大國和應用大國的地位不匹配，從人文與社會科學層面進一步加強對人工智能的研究刻不容緩。

（作者分別為中國社會科學院工業經濟研究所研究員，中國社會科學院工業經濟研究所副研究員）

責編/周素麗  姜成（見習）    美編/楊玲玲