文 |魏启扬
来源|智能相对论
今日,一份题为《能:新基建,迎接智能新时代》的研究报告在网上疯传,究其原因,除了人工智能、新基建这两个时下热门词汇的叠加之外,还在于这份报告的主笔来自恒大研究院院长,中国公认的宏观专家任泽平。
任泽平在报告中除了对全球范围内人工智能的发展现状和趋势进行全面梳理之外,还表示看好百度、华为和阿里这三家企业能够成为人工智能新基建的领军力量。
然而中国在人工智能领域的竞争力到底怎样,结合报告内容,我们或可抛出几个问题先行自审,看看自己的优势和短板分别在哪?
1、在这份新基建报告中,任泽平为什么最看好百度、华为、阿里三家公司?
2、百度、腾讯、微软、浪潮、华为排名中国人工智能专利申请量前五,在全球范围内到底处于怎样的水平?
3、中国企业在人工智能领域获得投资的数额能与美国平分秋色,到底凭得是什么?
4、中国企业发力应用层,美国企业聚焦技术层,中国在基础技术上与美国的差距到底有多大?
5、报告中提到的“软性”支撑和“硬性”保障分别是什么,我们又该如何看待由技术所带来的伦理问题?
问题不多,但每个都值得我们认真思考。
对于企业而言,人工智能新基建将会带来新一波的产业红利。对国家而言,大国科技实力是国家实力的核心,能否抓住智能时代的变革机遇,是中国建设现代化强国的关键。
以下为《人工智能:新基建,迎接智能新时代》研究报告全文。
具体报告内容,请见下文:
从“+人工智能”走向“人工智能+”
人工智能已经在众多垂直领域实现应用,目前较为成熟的领域包括家居、金融、交通、医疗等。通过与诸多垂直领域相结合,人工智能技术可以通过两方面进行产业赋能:一方面提高生产效率、降本增效,即“+人工智能”;二是创造新的需求和增长点,即“人工智能+”。
“+人工智能”可以快速高效处理数据,同时兼顾普通和长尾用户,提高生产效率,实现降本增效。以金融行业为例,目前人工智能主要用于风控、支付、理赔、投顾等方面,其中智能投顾应用最为成熟。人工智能通过海量数据学习、精准算法分析,结合用户提供的风险承受水平、收益目标、市场的动态,进行个性化定制服务。对比人工服务,智能投顾投资门槛最低至500美元、管理费率约0.02%-1%。目前,例如招商银行、工商银行等国内主流金融机构也推出智能投顾产品,其他机构也加强研发具备类似功能的产品和服务。
在此次新冠肺炎疫情防控中人工智能也发挥了巨大作用,主要覆盖疫情监控、体温检测、病毒检测、复工复产等方面。春节时期新冠疫情爆发,对病毒检测、追踪、隔离防控等工作带来巨大挑战,人工智能的应用,以数据为支撑,主要帮助时态追踪和疫情研判“人工智能+”是创造新需求、新商业模式、新的经济增长点。以汽车为例,其中智能网联是人工智能在汽车行业应用最受关注的领域。智能网联一方面可以提升汽车的智能化,包括自动驾驶、智能语音、智能座舱等;另一方面与5G相结合,提高汽车信息沟通能力,实现网联化,包括人员和车辆安全管理、城市道路交通规划等。
2020年4月19日,百度Robotaxi上线百度地图及百度APP智能小程序Dutaxi,向长沙市民全面开放试乘服务。这意味着在相关法律法规指导下,百度率先推动Robotaxi在湖南湘江新区进入常态化的测试试乘阶段。在场景端,ApolloRobotaxi开放的打车范围约130平方公里,行车路线覆盖长沙当地的居民区、商业休闲区及工业园区等多维度实用生活场景。在产品端,Apollo Robotaxi的可视化界面能够还原360度视野范围内的障碍物及动态预测,呈现途经车辆、车道、路口、红绿灯等路况,并伴有限速提示及变道提醒,用户可通过屏幕实时关注时速、剩余里程等驾驶信息。百度等企业在自动驾驶、车路协同、智能车联等平台技术的研发积累,有望进一步复制到智能信控、智能公交、智能停车、智能货运等应用场景,不仅带动传感器、芯片、自动驾驶算法、智能座舱、车云服务等产业发展,而且可以提升出行效率、降低出行成本,有望成为智慧出行的重要增长点。
深度学习的发展推动人工智能基础应用技术突破,自2010年起,全球包括计算机视觉、语音语义等基础应用技术的专利申请量急速增长。
计算机视觉技术主要是让计算机拥有人类的眼睛,学会“看”图片、文字、视频等,经常用于图像识别、人脸识别等,适用于自动驾驶、安防、人脸支付等领域。从计算机视觉和图像识别相关的技术申请情况来看,截至2018年12月31日,全球共申请14.3万项同族专利,中国、美国、韩国成为全球申请数量前三国家,分别为5.3万项、2.4万项、2.3万项。从技术授权情况来看,美国技术授权量全球最高、达1.3万项,日本和中国排为第二、第三,分别为1.04万项和1万项。从申请人来看,佳能、东芝、三星为前三申请人,申请数量分别为2900项、2700项、2300项。
语音语义技术主要是让计算机学会“听、读”文字、段落、文章等,经常用于文字识别、语音情感分析、人机对话、声音定位等,适用于翻译软件、车载操作系统、智能音箱、语音助手等领域。从语音语义技术相关的技术申请情况来看,截至2019年12月20日,全球共申请4.3万项专利族,中美两国依然是这个领域的主要申请国,合计占比超过75%。从申请人来看,语音语义领域的申请人以企业为主,其中IBM、三星、微软为前三申请人,申请专利量分别为1741项、890项、821项。从专利授权人来看,微软、IBM、Nuance为前三授权人,授权量分别为672项、468项、440项。从国内企业情况来看,百度成为唯一一家在语音语义技术领域申请量和授权量均列全球前十的企业。
中国人工智能领域的专利申请量呈逐年上升趋势,据国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》数据,2018年国内专利申请量达94539件,为2010年申请量的10倍。截至2019年10月,百度、腾讯、微软、浪潮、华为分别以5712、4115、3978、3755、3656件专利申请量位列国内人工智能专利申请量前五。
人工智能芯片的出现显著提高数据处理速度,支撑日益复杂的算法处理庞杂数据,是人工智能发展的重要基础。随着处理的数据量增多、从通用场景到各类特定场景,算法模型设计的框架和层数也越来越复杂,这对基础硬件提出更高的运算要求。从相关专利申请情况来看,中美两国是申请大国,截至2019年10月,中美两国人工智能芯片专利申请量分别为1.6万项和1.1万项。从相关申请人来看,传统芯片和半导体企业更有优势,其中三星、日立和IBM是该领域的前三专利申请人,从近年申请趋势来看,三星和英特尔表现更积极。从实际应用产品来看,目前具备代表性包括英特尔EyeQ系列、英伟达Xavier系列、华为昇腾310、寒武纪Cambricon 1M系列、百度昆仑芯片等。
中美两国是全球人工智能企业聚集地,中国企业集中于应用层,美国企业集中于技术层。截至2019年2月,全球共有人工智能企业3438家,美国以1446家位列第一,全球占比42.1%,中国第二、共745家、全球占比21.7%。从企业类型来看,中国主要为应用层企业,美国主要为技术层企业。中国应用层人工智能企业占比最高,为75.2%;技术层居第二位,占比为22%;基础层企业占比最少仅为2.8%。而美国更重视技术研发,三类企业占比分别为39.1%、57.7%、3.2%。
挑战与建议
在数字经济浪潮下,5G就如同“信息高速公路”,为庞大数据量和信息量的传递提供了高速传输信道,补齐了制约人工智能、大数据、工业互联网等在信息传输、连接规模、通信质量上的短板;人工智能如同云端大脑,依靠“高速公路”传来的信息学习和演化,完成机器智能化进程;工业互联网如同“桥梁”,依靠“高速公路”连接人、机、物,推动制造走向智造。人工智能具有明显的溢出效应,将与5G、数据中心等一起推动数字经济时代的产业转型升级,是当前及未来各国科技竞赛的制高点。大国科技实力是国家实力的核心,能否抓住智能时代的变革机遇,是中国建设现代化强国的关键。总体而言,我国人工智能产业仍处于发展初期,面临基础研发欠缺、技术和场景尚未融合、传统基础设施跟不上技术发展等问题。建议:
为人工智能发展做好“软性”支撑,做好人才培养、前沿技术研究和联络合作。加强国内高校开展相关课程、培育本土人才。积极吸引海外科研人员、聚集全球人才。对照美国对科研人才的吸引措施,中国应该抓住这一机遇,在研究经费资助、个人税收、签证、户口、子女教育等一系列领域推出引进海外高端人才的一揽子政策,切实解决科研人员后顾之忧,并为其科研、创业提供更大力度的支持。加快科教体制改革,建立市场化、多层次的产学研协作体系。由国家主导加大基础研究投入,由企业主导加大试验开发投入,多类主体形成合理的科研分工。
为人工智能发展做好“硬性”保障,加快信息化基础设施建设,并对传统物理基础设施进行智能化升级。与铁路、公路、机场三者构成工业时代的基础设施不同,云计算、大数据、人工智能、5G、区块链等将是未来重点,所覆盖的新基建包括两方面,一类是以数字中心、基站等为代表的信息化设备,另一类是公路、铁路等传统基建设备。为应对未来的数字挑战,需要从这两方面入手,一方面加快宽带网络、5G网络等建设,另一方面加强对传统铁路、机场等公共场景例如传感器、控制平台、云平台等智能化配备。为后续技术发展做好数据收集、传输、沟通、分析的硬件基础。
重视人工智能技术所带来的人伦道德问题,从立法和监管两个角度跟上技术革新。人工智能的发展离不开数据,由于大部分的数据是公开透明、自由流通的虚拟产物,就会引发由数据的所属而产生的权责问题,这也涉及到数据的安全、知识产权保护和隐私问题。例如,企业可以通过消费者的上网浏览信息来分析倾向喜好,进行精准推送,企业降低营销费用的同时消费者可以更好的获得信息或者产品,然而这一行为是否征得消费者同意、是否涉及侵犯个人隐私也值得考虑。由于数据的生产和使用涉及消费者、平台、运营商、服务商等多个环节,数据在每个环节被加工整合,难以使用传统的商品产品标准去统一管理,这也对相关立法和监管造成阻碍。因此,需要关注人工智能人伦道德、技术标准、人工智能与人类社会关系等问题,以人为本,重视数据安全。
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