未来人工智能发展方向

2023年，生成式人工智能在全球范围爆火，引发了人工智能领域新一轮的科技竞赛。眼下，人工智能不仅能辅助科学研究与艺术创作，还能实现自动驾驶、打造“无人农场”和“黑灯工厂”，成为解锁新质生产力的关键钥匙。

我国人工智能产业发展现状如何?未来趋势怎样?在日前举行的第十三届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2023中国人工智能产业年会上，多位专家就此话题展开探讨。

大模型、具身智能引领新浪潮

人工智能有着广泛的应用前景，让生产生活提质增效，为千行百业插上智慧“翅膀”。

在工业领域，“AI+工业互联网”帮助企业开展智能制造、数字采购、数字营销、智能运维;在农业领域，“无人农场”让农业生产实现播种、除草、喷淋、收割的全过程自动化;在医疗领域，“下肢外骨骼机器人”辅助瘫痪人士进行康复治疗……

国产大模型发展迅速，鹏城实验室开辟了分布式协同计算“蓝海”，研制并训练完成“鹏城·脑海”系列通用AI大模型底座。获得本次“吴文俊人工智能最高成就奖”的中国工程院院士、鹏城实验室主任高文近些年带领团队致力于“中国算力网”的研发和建设，为我国新一代人工智能和国产大模型的发展提供强有力的底座支撑。

“我国单个芯片方面的能力跟国外相比仍有差距。但我们通过芯片、通信、组网技术三个方面的突破，也可以实现万亿级的算力，共同推动我国大模型集群的发展。”清华大学教授孙富春说。

不少与会专家认为，具身智能将成为人工智能的下一个浪潮。具身智能是人工智能与现实环境交互的形态。哈尔滨工业大学副校长刘挺认为，具身智能的独特意义在于为实体机器人安上“大脑”，让“机器”真正变成“机器人”。

2035年，世界人形机器人市场规模预计达到1540亿美元。刘挺介绍，人形机器人很有发展潜力，可以在服务场景、工业与物流场景以及军事特种工作等领域代替人工。此外，通用机器人将是大模型落地应用的重要载体。“大模型为通用机器人提供强大的能力，人工智能可以将运算、感知、认知、决策、创造等各类智能集成应用在机器人平台上。”

警惕数据瓶颈与算力浪费

数据、算力与算法是人工智能快速发展依赖的三个核心要素。大模型的发展则建立在庞大数据和超高算力的基础之上。数据瓶颈与算力浪费是人工智能产业发展过程中不容忽视的问题。

“如果把大数据比喻为矿产资源，那么其还有多少可以‘挖掘’的新知识有待分析考量。”中国工程院院士、同济大学校长郑庆华分析。

在高文看来，我国人工智能发展过程中还存在一个问题——高质量中文语料不足。“数据和算力是人工智能快速发展的两条腿，二者缺一不可。我国人工智能在高质量数据方面相对薄弱。放眼世界，中文语料在所有数据中占比较小。虽然中国的数据总量很大，数据资源也丰富，但数据市场的规模化产业化尚待培育。”要想打通目前存在的数据壁垒，政府要发挥好指引作用，为数据的安全性、可用性提供制度保障。

目前，大模型的参数已经达到万亿级别。郑庆华指出，这类大模型存在过度消耗数据和算力的问题。“没有深度学习时，算力对电力的依赖每20个月翻一番;大模型时代，算力对电力的依赖，每年都要翻10到100倍。可见，算力对电力的消耗呈几何指数增长。”

1、智能制造

智能制造包括了自动化、物联网和大数据分析。制造业将借助AI优化工厂运营，实现更高效的生产和资源利用。例如，生产线上的机器人可以执行繁重和危险的任务，减少人力成本，提高生产效率。

2、智能农业

在智能农业中，农民可以利用传感器和数据分析来监测土壤和作物健康状况。这有助于减少化学品的使用，提高农产品质量。未来的农业将更加可持续，减少对环境的冲击。

3、智能物流

智能物流将通过实时监控、路径优化和自动驾驶车辆提高运输效率。这不仅可以减少成本，还能够降低碳排放，改善城市交通拥堵问题。

4、智能金融

智能金融将改变银行、保险和投资领域。AI可以提高风险管理，减少欺诈，提供智能投资建议。但同时，我们需要密切监管，确保金融系统的稳定性。

人工智能不仅可以作为一种产品或服务参与到经济系统中，而且能够对经济运行产生变革性的作用。

今年的《政府工作报告》提出：“要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。”其中在深入推进数字经济创新发展方面，提到深化大数据、人工智能(AI)等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。值得注意的是，这是“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》中。

“可以说，有关人工智能的技术研发和相关的推广，都已经进入了我们国家的视野，未来必将全面发展。”在3月20日由中国经营报社、中经传媒智库主办的“人工智能涌现 产业生态焕新”专题研讨会上，中国社会科学院工业经济研究所副所长，中国经营报社社长、总编辑季为民说道。

如今，“人工智能+”的提出，适值我国迈向高质量发展新阶段，加快人工智能产业的发展，对我国加快建设制造强国和科技强国将具有重要意义。

人工智能的三次浪潮

如果将1950年“计算机科学之父”图灵发表的《机器能思考吗?》作为人工智能发展史的开端，那么，人工智能从萌芽到现在已经有70多年的历史了。市场上普遍将这70多年的历史分为三个阶段。

第一阶段是20世纪五六十年代，以1956年的达特茅斯会议、1964年麻省理工学院人工智能实验室开发出的第一个聊天机器人伊莉莎(Eliza)为标志，被称为人工智能的第一次浪潮。第二阶段是20世纪八九十年代，以1997年IBM开发的计算机“深蓝”赢得了与国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫的比赛为标志，被称为人工智能的第二次浪潮。第三阶段是从2016年至今，以Google公司AlphaGo击败了围棋冠军李世石为标志，被称为人工智能的第三次浪潮。

人工智能的第三次浪潮还在发展中，尤其是Open AI的ChatGPT、GPT-4，以及近期发布的Sora，这些都将人工智能竞赛推向了全球大多数科技公司，乃至全球主要的经济体。

“我们看到，在人工智能的三次浪潮中，美国都处于技术的前沿和中心，这无疑是70多年来厚积薄发的结果。无论是从技术研发角度来说，还是从应用推广方面来看，中国在人工智能领域都是后发国家。我们希望中国能够在微笑曲线的某一点后发先至。但必须承认，这个过程不可能一蹴而就。”季为民说，“我们有必要认清中国人工智能的发展现状，以及中国人工智能要想赶超先进水平究竟需要什么样的政策环境、市场环境，也必须探究‘人工智能+’到底会在哪些领域，哪些场景率先开花结果。”

中国人工智能发展提速

早在2017年，国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》，旨在抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国;到2022年7月，科技部、工业和信息化部等六部门印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，以落实《新一代人工智能发展规划》，系统指导各地方和各主体加快人工智能场景应用，推动经济高质量发展;今年2月，国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，会议强调，中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展智能产业，夯实发展基础底座，把主要资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加快建设一批智能算力中心。此外，北京、上海、广东等多省市也陆续出台大模型产业发展措施，加速人工智能大模型应用落地。

有了政策的助力，我国的人工智能产业也进入了全球第一梯队。北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会在去年11月举行的“2023人工智能计算大会”上发布了《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》(以下简称《白皮书》)，其中指出，从全球范围看，世界各地均在积极推动大模型研发和应用，其中美国和中国发布的通用大模型总数占全球发布量的80%，成为大模型技术领域的引领者。

人工智能作为引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，因而被普遍认为是新质生产力的典型代表和重要引擎。据记者观察采访，作为新一代数字技术的人工智能已在金融、工业制造、电力能源、生物医药、教育、文娱影视、教育、政务、农业等各个行业领域落地生长，正在加速与实体经济融合。

此外，根据非凡产研发布的《2024年2月全球AIGC行业月报》统计，国内规模以上的AI产品数量已经从1月的123个增加到2月的130个。这也反映了中国人工智能应用市场的扩张，以及产品更趋多样化。