技術為錨資本為帆 人工智能產業藍海航線全解 2016年09月22日09:52 來源：中國智能制造網|

  2016年，恰逢人工智能誕生60周年。近年來，人工智能在中國掀起了新一輪技術創新的浪潮，這一切都預示著，人工智能正在為產業革命的新風口，人類歷史上最好的“人工智能＋”時代已經到來。

從二十年前超級計算機“深藍”戰勝國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫到如今圍棋世界冠軍李世石在與谷歌AlphaGO的比拼中投子認輸，我們見證了人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）從孩提時代一路走來，橫空出世的AlphaGo同時引發了棋界和科技界的“大地震”，人類智力“最后的堡壘”也轟然倒塌，我們似乎已經無法阻擋人工智能超越人類的步伐。作為人工智能發展里程碑上濃墨重彩的一筆，此次“人機大戰”正式宣告著信息社會實現由“互聯網＋”向“人工智能＋”質的飛躍，也昭示著以信息技術為代表的“舊IT”（InformationTechnology）已被以人工智能領軍的“新IT”（IntelligentTechnology）無情地趕下了歷史舞臺。

2016年，恰逢人工智能誕生60周年。近年來，從習近平主席提到的“機器人革命”，中國版工業4.0，到李克強總理的“萬眾創新”；從國務院在《關于積極推進“互聯網＋”行動的指導意見》中將人工智能推上國家戰略層面，到“十三五”規劃的“科技創新-2030項目”中將智能制造和機器人列為重大工程之一，人工智能在中國掀起了新一輪技術創新的浪潮。一切都預示著：人工智能正在為產業革命的新風口，人類歷史上最好的“人工智能＋”時代已經到來。

WHY：AI或將催化下一輪產業革命

社會的飛躍發展必經路徑：科技革命驅動產業革命

經驗表明：歷史上每一次的社會重大飛躍都伴隨著科技革命?？萍几锩▋蓚€范疇：科學革命和技術革命?？茖W革命是技術革命的前提，但是科學革命不一定會帶來產業變革，技術革命是科學革命到產業革命的必經之路。

縱觀人類近代史上五次重要的科技革命：第一次科學革命的結果是建立了完整的近代科學體系，由于它并未從理論到技術層面進行實用，社會的生產力水平并未實現質的飛躍。只有在以蒸汽機為代表的第一次工業革命（也可以稱為第一次技術革命）爆發后，人類社會的生產力和發展水平才開始了快速而穩定的提升。人類社會也從依靠生物能的農業時代進入了依靠機械能的工業時代。二十世紀下半場的第三次技術革命則是將二十世紀上半葉的第二次科學革命的理論實用化。第三次技術革命驅動了以第三產業為代表的新興產業高速發展，推動人類進入到知識化、信息化、網絡化的新時代，這極大地提高了資本、技術等要素跨境流動的便利性。人類社會從此從工業社會逐步邁入信息社會。西方發達國家得以陸續進入后工業化時代，而其傳統部門則向陸續入場的新興與發展中國家轉移。無論是工業信息化還是信息工業化，第三次技術革命帶動了先發國家勞動生產率的快速提升。

從勞動生產率角度來看，在歷史的長河中，僅有的兩次勞動生產率飛躍式提高都是技術進步帶來的結果。以蒸汽機為代表的第一次工業革命的廣泛應用之后，勞動生產率才出現了快速的上升；而在第三次技術革命時期，上升的速度更快。在工業革命席卷各國之前，長期以來人均產出或勞動生產率的提升是很難觀測到的，如圖2所示，在工業革命之前，英國人均GDP的增長十分緩慢，而工業革命之后，這一指標迅速上升。如圖3，根據IanMorris測算的社會發展指數，工業革命也是西方率先走向現代化并長期領先東方的重要因素。工業革命帶來了生產方式、運輸、國際貿易、甚至是社會階層和全球力量格局的變化。歷史學教授GregoryClark認為：“人類歷史中其實只發生了一件事，即1800年前后開始的工業革命。只有工業革命之前的世界和工業革命之后的世界之分，人類其他的歷史細節有意思，但不關鍵”。

人工智能或將引領下一輪產業變革

人工智能引領的這場革命是否能刮起產業的颶風呢？人工智能給人類社會帶來的變革似乎不像歷次科技革命一樣，僅僅停留在延伸人的體力和腦力上，而是進入了人和機器共同演化的時代。

人工智能的產生具有堅實的科學理論基礎。算法、數據和計算三大基礎要素共同驅動人工智能發展。其中算法是機器實現人工智能的核心，計算能力和是人工智能的基礎。一直以來人工智能突破主要依賴于算法性能的提升，近年來主要有工程學法和模擬法實際應用在人工智能技術中，推動人工智能開始發展至感知智能階段。而隨著第三次技術革命以來計算機、互聯網在數據生成、采集、存儲、計算等環節的突破，為人工智能進入高速發展階段提供了堅實的基礎。

在國內外的國家戰略層面，資金和政策都傾力支持人工智能研究與產業的持續發展。歐盟委員會將在未來十年內拿出10億美元支撐歐盟“人腦計劃”研究。而隨著近年來國內業界的不斷推動，人工智能在“十三五”規劃首年被納入到國家戰略發展層面，結合互聯網經濟熱點帶來的資金支持和國家源源不斷的人才儲備和大量研發投入，必將推動人工智能產業進入新一輪創新發展的黃金階段。

人工智能不僅僅是科學革命，更悄然改變人們日常生活的方方面面。當韓國棋王李世石在與谷歌AlphaGo的比拼中投子認輸的那一刻，人類既震驚于人工智能已經可以超越人類的水平，也開始將更多的目光投入人工智能這一領域，殊不知在經歷了60年的發展歷程之后，在金融業、汽車制造業、醫療保健行業甚至藝術創作領域這些似乎與人工智能并不那么相關的行業，都已經逐步實現了人工智能的應用。

隨著人工智能與傳統行業的不斷結合，人工智能產業鏈迎來爆發式增長。從產業分類和數量來看，咨詢公司VentureScanner統計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元。在這13個種類中，研究機器學習（應用）的人工智能公司數目最多，達260家，約占整個行業的30%。從區域分布情況來看，歐美等西方國家發展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據絕對主導地位，且初創公司數量眾多；而以中國為首的發展中國家在人工智能領域顯然仍處于起步階段，真正布局該產業的公司較少，以傳統互聯網巨頭進軍人工智能領域為主。

但是人工智能應用仍是廣闊的等待開拓的藍海市場。從技術層面而言，人工智能技術的發展可以分為三個階段：計算智能、感知智能和認知智能，目前已經融合在各種傳統產業中的人工智能應用主要集中在第一個階段——計算智能，少量應用已經開始試水第二階段的技術，即感知智能?？紤]到全面的感知智能所需的應用化技術、完善的數據、高性能芯片還有待于進一步發展，感知智能技術應用普及還需要5~10年，而認知層的技術突破和數據、計算等基礎資源的提升和積累是值得期待的長期發展方向。

我們認為，目前較為成熟的感知智能技術（如語音、視覺識別的服務、硬件產品等）的應用開發所形成的新“人工智能＋”將引領產業變革，成為推動社會飛躍發展的新動力。在傳統產業，人工智能可以在制造業、農業教育、金融、交通、醫療、文體娛樂、公共管理等領域得到廣泛應用，將不斷引入新的業態和商業模式；在新興產業，人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車、VR、無人機等處于產業生命周期導入期的公司飛躍式發展。從具體應用方向來看，如今十分火熱的工業4.0、人臉識別、智能答題機器人、智能家居、智能安保、智能醫療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發的重點領域。

HOW：從AI歷史看未來

“人工智能”一詞最初是在1956年達特茅斯學會上提出的。從學科定義上來說，人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

人工智能的發展歷史大致可以分為三個階段：帶有理想主義色彩的起步期，由“專家系統”大范圍應用而推動的第二波浪潮，以及由基礎設施、技術融合與應用拓展共同推動的第三波浪潮（1993年至今）。

歷史沿革：三大發展浪潮—“理想主義”、“專家系統”、“三大動力”

有理想主義色彩的起步期（1956-1974）

這個階段的起步期人工智能是以“計算機不斷解決以往人類從沒設想過其能解決的問題”為特征的，解文字題、證明定理甚至是學習語言。正是這樣的超預期激發了人們對于人工智能的暢想，對人工智能做出了大量樂觀的預測。

這個階段對于人工智能的許多嘗試并不是以實際應用為目的的，許多人工智能程序更像是“玩具”，而研究者們均致力于盡快設計出能夠通過“圖靈測試”的人工智能機器，對于通向這一目標的路徑并沒有很清晰的認識。隨著研究進程不斷受阻，研究者很快就意識到人工智能的許多基礎設施上的限制在上世紀70年代是不可能克服的。這些障礙包括極其有限的計算能力，缺乏能夠處理運算量指數增長的問題的算法，缺乏數據，難以處理圖像識別等感知問題，需要不斷改變基礎架構來適應不同的問題等。因為這些問題的限制，人工智能進入上世紀70年代以后止步不前，研究資金支持也大幅縮減，在1974年到1980年之間，人工智能進入第一波低谷。

由“專家系統”大范圍應用而推動的第二波浪潮（1980-1987）

“專家系統”是一個用于模擬人類專家決策過程的計算機系統，是人工智能歷史上第一個較為成功的應用，并在八十年代被許多大型企業所接受。1980年，一款名為XCON的專家系統程序被設計出來，這款程序能夠根據用戶的需求自動選取DEC公司計算機系統（集群）里面合適的部分來完成計算任務。在1980年到1986年間，XCON平均每年幫DEC公司節省4000萬美元的成本。在這個階段，人們逐漸意識到研發人工智能的目的不僅僅是為了設計出能通過“圖靈測試”的機器，能夠以現有的條件幫助人類解決在實際工作中的問題并提高效率才是更為重要的目的。

責任編輯：姚泓澤

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