第五章  新一代人工智能中長期技術及產業發展趨勢

（一）技術趨勢

1、既有架構面臨挑戰，新型人工智能芯片呼之欲出

人工智能芯片由非定制化向定制化方向發展。人工智能推動新一輪計算革命，深度學習需要海量數據并行運算，傳統計算架構已無法支撐深度學習的大規模并行計算需求。目前使用的GPU、FPGA（可編程門陣列芯片）均非人工智能定制芯片，存在著一定的局限性，深度學習需要更適應此類算法的新的底層硬件來加速計算過程。目前，谷歌公司已經開發出新型TPU（張量處理器），可以在芯片中節省出更多的操作時間，適用于更復雜和強大的機器學習模型，并且能夠進行快速部署；英特爾以167億美元收購了FPGA廠商Altera后，也在研究CPU+FPGA的異構方案，以達到更好適應人工智能時代的定制化計算的目的。

量子計算引領下一代人工智能芯片發展潮流。對于目前的經典計算機，處理器的計算性能已漸漸遠離摩爾定律，在IBM推出5 nm制程工藝之后，CPU中晶體管的數量已很難再實現每兩年翻一番的預期。在更小尺寸的工藝條件下，晶體管性能受限于電子特性將變得不再可靠。量子計算將為人工智能帶來革命性的發展機遇，量子比特數量會以指數增長的形式快速上升，小型化的量子芯片可以使人工智能前端系統的快速實時處理成為可能。未來，車載智能系統、無人機智能系統等領域或將首先應用量子計算芯片系統。

2、經濟社會發展存在迫切需求，專用智能向通用智能升級

人類生產生活方式變革對人工智能提出了新的發展需要。隨著科技不斷發展和社會結構深入變革，人類面臨著生活、生產、資源、環境等方面一系列需要回答的重大問題，現有的認知水平和治理能力面臨著前所未有的挑戰。在博弈、識別、控制、預測等專業領域以及城市發展、生態保護、經濟管理、金融風險等宏觀系統方面，迫切需要一種范圍廣、集成度高、適應力強的通用智慧，提供從輔助性決策工具到專業性解決方案的升級，顯著提升人類閱讀、管理、重組知識的能力。

通用人工智能具備連接人工智能和人類特征的優勢。通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）具備執行一般智慧行為的能力，可以將人工智能和意識、感性、知識和自覺等人類的特征互相連結，具備減少對領域知識的依賴性、提高處理任務的適用性以及實現機器自主認知的糾偏性等特點。通用智能將具備處理多種類型任務和適應未曾預料情形的能力，其實質進展將真正開啟智能化革命的序幕，與現有物理及信息世界高度融合，深刻影響社會經濟發展的各個方面。

3、技術平臺開源化已成趨勢，圍繞超級智能生態系統的競爭即將展開

全球主流技術廠商紛紛圍繞深度學習開放技術平臺。2015年12月，人工智能初創公司Open AI開源其研究成果OpenAI Gym，拉開了全球科技巨頭開放各自的深度學習技術平臺的序幕，如谷歌和Facebook分別將深度學習平臺TensorFlow和Torchnet全面開源，微軟開源CNTK，DeepMind 宣布開源深度學習訓練平臺Labyrinth并改名為DeepMind Lab；國內百度公布了旗下的深度學習平臺PaddlePaddle，騰訊公布一站式深度學習平臺DI-X等。深度學習技術平臺的開源化，一方面能夠使平臺吸引潛在用戶，提高應用潛力，在深度學習領域進行持續創新；另一方面，各科技公司未來將圍繞開源平臺建立人工智能超級生態系統，進一步整合技術與應用，有效布局人工智能全產業鏈。

構建超級生態系統成為未來人工智能技術發展與競爭的主流。下一階段，借助人工智能超級生態系統，科技公司可以將人工智能領域復雜的推理能力應用到之前缺乏機器學習經驗的其它領域，更加方便地指導用戶使用機器學習訓練其商用模型，評估與優化系統潛力，同時利用收集到的數據對用戶的下一步行為做出更好的規劃與建議，促進應用水平提高。圍繞各自的生態系統，科技巨頭們將在人工智能技術與產業的戰場展開激烈競爭，角逐行業優勢，爭奪產業主導話語權。

（二）產業趨勢

1、人工智能產業仍將保持爆發式增長

全球正在經歷科技和產業高度耦合、深度迭加的新一輪變革，創新已由單一領域的離散式突破向跨領域的群體性突破轉變，由單一的產品創新向集大成的系統創新轉變，信息、生命、材料、制造、能源等領域競相出現重大突破。其中，人工智能的表現一枝獨秀，已歷史性地站在了變革的風口，作為下一階段科技變革浪潮的新引擎，將滲透至各行各業，助力傳統行業實現跨越式升級，帶來廣闊的發展前景與良好的市場機遇。以微軟、谷歌、Facebook以及百度、阿里、騰訊等為代表的國內外科技巨頭紛紛積極卡位，布局人工智能全產業鏈，各路資本也競相角逐人工智能產業潛在增長點，充分展示了對于未來市場的樂觀預判。得益于人工智能技術的不斷升級以及商業模式的推陳出新，全球人工智能產業需求將進一步放量，2020年全球人工智能產業規模將超過1100億美元，年均增速達到47.8%，我國人工智能產業規模也將達到180億美元，年均增速達到56.5%。在產業規模整體爆發式增長的背景下，基礎層、技術層和應用層的各細分領域也將保持同步增長態勢，尤其以應用層各產業領域的增長表現最為搶眼。

2、我國將成為全球人工智能產業發展的重要推動者

人工智能已受到世界各主要科技強國的廣泛關注，成為以新一輪科技革命為基礎的國家競爭制高點。歐盟的“人腦計劃”、日本的“人工智能/大數據/物聯網/網絡安全綜合項目”以及美國的《國家人工智能研究與發展戰略規劃》，都將人工智能全面提升到國家戰略層面。目前，美國仍然是全球人工智能產業發展的主導者，憑借著數量眾多、實力雄厚的科技企業和資源豐富、人才濟濟的高校與科研機構，美國從人工智能的底層技術到應用市場都擁有無可比擬的巨大優勢。我國目前已經是人工智能大國，影響力穩步提升，從2016年起將人工智能領域建設已上升至國家戰略層面，相關政策進入全面爆發期。得益于人工智能產業對經濟的積極影響和良好的應用市場背景，未來幾年內有望持續獲得國家大力支持，眾多企業、高校及科研機構也將不斷加大技術及應用研發投入力度，共同推動我國保持并發展自身競爭優勢，深度參與全球人工智能產業合作競爭。

3、智能芯片、智能機器人及智能駕駛等熱點應用將持續受到關注

人工智能目前已經跨越了單純依靠數據獲取來實現技術提升與推動應用發展的階段，傳統的API（Application Programming Interface，應用程序編程接口）開放和積木式創新已經無法滿足人工智能的技術發展，數據與應用的迭代式螺旋上升發展將推動人工智能應用層產業的跨越式發展。在下一階段，預期智能芯片、智能機器人及智能駕駛等產業將率先落地，憑借技術的早期積累與資本的持續注入占據相當的市場份額。智能芯片領域將由現有的CPU+GPU與CPU+FPGA異構模式，向新型人工智能專用芯片及量子芯片過渡，顛覆現有芯片產業格局；智能機器人將會應用到越來越多的特定場景之中，實力雄厚的機器人公司或將首先開發出適用于多個商業領域的通用型機器人，輕松適應不同環境；智能駕駛領域也將成為未來科技公司競爭的主戰場，絕大部分車輛將達到2至3級駕駛能力（部分自動化和有條件自動化駕駛），而4至5級的駕駛（高度自動化和完全自動化駕駛）將會創造更大的產業發展機遇。

4、“平臺+場景應用”主導的新型商業模式即將出現

現有的人工智能技術主要聚焦于為服務商提供解決方案，直接面對消費者端的產品相對較少。未來，隨著人工智能產業的深入發展以及市場化機制的不斷成熟，平臺化趨勢會更加突出，將出現若干主導平臺加廣泛場景應用的競爭格局，催生出更多新型的商業模式。通過海量優質的多維數據結合大規模計算力的投入，以應用場景為接口，人工智能產業將構建起覆蓋全產業鏈生態的商業模式，滿足用戶復雜多變的實際需求。同時，具備新型芯片、移動智能設備、大型服務器、無人車、機器人等設備研發制造能力的企業也能夠結合應用環境，提供高效、低成本的運算能力和服務，與相關行業進行深度整合，從基礎設施提供逐漸向產業鏈下游服務延伸拓展。

5、科技巨頭企業的優勢地位將受到初創公司的挑戰

目前全球人工智能產業的發展實際上是由少數科技巨頭公司主導，包括國內的BAT（百度、阿里、騰訊），以及國外的FAMGA（指Facebook、亞馬遜、微軟、谷歌和蘋果，截至2017年7月全球市值最高的五個公司）。憑借著強大的技術和資本壟斷能力，科技巨頭公司在目前代表著全球人工智能產業發展的最前沿，強勢保持人工智能科技創新與產業發展的優勢地位。但除科技巨頭之外，全世界還有千余家人工智能初創企業，半數以上已經獲得投資機構青睞，數量以美國和中國居多。短期來看，科技巨頭們雖然在人工智能各領域都已投下棋子，但大多是為企業自身以及企業相關業務進行服務，業務面廣卻并非無懈可擊，初創公司往往聚焦于行業某細分領域并深入探索，與科技巨頭在某些領域相比存在一定的比較優勢。同時，廣闊的市場容量對產業化應用提出了更加層次化的需求，初創企業可以結合自身特點進行選擇化競爭，避開與科技巨頭的直接較量。

6、行業監管問題迫切需要引起各方重視

任何新興科技產業從誕生到具體落地，都需要面臨技術、商業、法律和政策層面的諸多挑戰。在當前人工智能產業正處于蓬勃發展階段的同時，必須認真考慮到未來行業監管措施的制定與實施。人工智能開發者在收集和使用數據的過程中，需要采取適當的技術手段保護個人隱私安全，防止個人信息的泄露、篡改及損毀；在訓練和設計過程中需要具備廣泛的包容性，應該充分考慮弱勢群體的利益，并對道德與法律的極端情況設置特別的判斷規則；在技術或者產品的研發流程中，必須設置行政許可和準入限制，研判如何發放人工智能產品在各細分領域的應用牌照。人工智能行業的監管問題不是單獨哪一個群體面臨的問題，具有廣泛的社會性、系統性與復雜性，需要企業、政府、用戶、科技社團等第三方組織共同參與、群策群力，構建促進人工智能產業良好發展的創新應用生態環境。