2020世界人工智能大会｜中国AI全景论文重磅发布：人工智能拥有提升其他技术的潜

　　新民晚报讯（记者 易蓉）“人工智能有潜力提升其他技术，类似于内燃机和电力等使能技术。”“到2030年，中国将成为世界首屈一指的人工智能创新中心。”昨日，《中国新一代人工智能》一文在世界人工智能大会科技创新全体会议上发布。这篇由中国科学家撰写的论文上月在《自然》杂志子刊《机器智能》上发表，也是中国团队首次在国际学术期刊上发表关于中国AI发展的全景综述。论文的发布是中国人工智能产业的发展成果在全球的重要性和影响力的体现，也彰显了上海作为全球人工智能高地的实力。

　　该综述展现了中国人工智能的主要发展方向和国家规划，由AI青年科学家联盟·梧桐汇牵头，联盟学术委员会主席、中国工程院院士潘云鹤作为通讯作者，12名来自浙江大学、上海交通大学、香港中文大学、清华大学、学、香港科技大学、中国科学与技术大学等国内一流高校带头学者和氪信科技、字节跳动、Momenta、美团点评等各领域领军AI企业创始人和AI研发负责人共同撰写，是集结中国最强AI力量的重磅发声。“非常自豪能代表中国的AI力量发布关于中国AI现状和未来的全景的论文，也意味着我们这一代AI从业者肩负中国AI能力的建设，具有更大的使命和压力。”AI青年科学家联盟执行理事、氪信科技CEO朱明杰说。

　　文章称，在过去的几十年里，由于机器学习、计算机处理能力、移动互联网、大规模数据和数据存储技术等方面的进步，计算和人工智能相关方法取得了许多进展，由此引发的一系列突破使人工智能成为包括中国在内的许多国家经济发展的引擎。研究团队预计，人工智能将重新定义经济活动的各个方面，并将在宏观及微观层面激发新需求、新产品、新技术和新的商业模式。作为世界上最大的发展中国家，中国将抓住机遇，促进经济结构的重大变革。

　　文章介绍了《中国新一代人工智能发展规划（2015-2030年）》，认为提出了包括留住人工智能人才、推进人工智能基础研究和制定人工智能相关道德标准等一系列针对科学、技术以及教育发展的战略，以应对未来的挑战。基于此，研究团队对中国产学研合作经验以及实际应用成果解读，描绘中国未来人工智能发展生态系统的蓝图。

　　根据该文章， 新一代人工智能的发展是建立在大学、政府、产业间的合作基础上的。科技部在过去几年里建立了包括百度（自动驾驶），阿里巴巴（城市认知）、腾讯（医学影像）、科大讯飞（语音智能）在内的15个基于应用驱动、企业主导、市场导向原则的国家开放式创新平台。“中国人工智能研究人员正在探索包括深度学习在内的新一代人工智能技术，计划与来自世界各地的研究人员和工程师合作建立一个开放的国际研究平台，希望能够为重要的科学进步，特别是在应对世界面临的巨大挑战方面做出贡献。”

　　论文还阐述了AI在日常消费、金融、自动驾驶、医疗等行业的发展，中国AI在产业应用方面居于国际领先地位。研究团队也指出，高技术人才的缺乏、人工智能生态系统的不成熟以及人工智能伦理问题是人工智能在中国的广泛应用的阻碍，培养本土能够引导创新的具有基础研究能力人才，和能够将创新转化为实用产品具备设计能力的人才，此外，规范人工智能道德、支持基础学科的长期发展和探索势在必行。

　　研究团队认为，人工智能的下一个突破将是在跨学科方面，利用神经科学、物理学、数学、电子工程、生物学、语言学和心理学来提供重大的理论、技术和应用创新，解决复杂的社会问题，重塑国家工业体系等等。

　　展望未来，人工智能生态系统可以是一个系统互联的网络，由各种有机部分构成，包括初创企业、企业、投资者、研究机构和市场，在协作和知识转移的环境中，这些有机部分共同创造创新产品和有竞争力的服务。健康的人工智能生态系统中，跨多个行业和领域的每一个参与者都可以找到各种方法来茁壮成长。

　　在中国，人工智能技术被广泛应用于日常生活中，如当地企业和金融服务。消费者可在智能手机中安装一系列应用程序，来体验人工智能和机器学习技术所带来的便利。这些应用程序改变了中国城市数亿人的生活，加快了包括如食品、酒店住宿和电影票等服务的预订和交付。例如，每天有超过60万名配送人员在平均30分钟内完成食品配送订单。这一效率归功于强大而智能的调度系统，该系统每小时计算30亿条路线计划，以优化骑手的运量和配送时间。

　　在金融领域，我国消费信贷市场规模迅速增长，但消费信贷行业面临着信用数据匮乏（中国60%以上的人口缺乏信用记录）、风险管理薄弱、运营服务效率低下等困难。人工智能通过处理大规模互联网数据和采用先进算法来提高金融服务决策的质量和运营效率。例如，利用深度学习，利用社交网络关系中的序列行为数据和同质效应，识别群体欺诈攻击；利用深度语义语言模型，从不同角度生成数据，了解客户需求和使用频率，提高客户服务效率和运营安全。

　　此外，人工智能技术还改变了人们与有价值的信息联系的方式，包括文本、图像、音频和视频。以深度神经网络为支撑的系统每天都会发布数以千万计的新兴新闻文章和视频，根据用户的兴趣和口味量身定制。领先的消费应用程序使用人工智能技术来提高信息创建、调节、传播、消费和交互的效率和效率。

　　近年来，中国成立了几家自主驾驶初创公司，其使命是开发能够拯救生命和提高效率的自主驾驶解决方案。要在不断变化的各种环境（包括地理、天气、交通、用例等）中部署自主驾驶解决方案，需要灵活、可扩展和可升级的算法。一个有希望的方向是利用汽车和道路之间的智能互动。增加一个数量级的数据可以提高一个数量级的精度。

　　随着各种自主驾驶产品的数据不断被回收，以及人工智能辅助的数据选择过程，算法改进管道被建立，这将转化为产品改进，最终转化为更高的增长潜力。

　　在中国，近几年已经成立了100多家人工智能医疗初创公司，涉及医疗图像分析、药物发现、手术机器人和临床决策支持系统等不同领域。其中，以医学影像学为主，尤其是肿瘤影像学，包括但不限于放射学、病理学和放射治疗。他们的任务是自动化诊断，支持治疗决策，并最终保存当前的临床工作流程。

　　自2012年以来，深度学习在特定任务应用领域，尤其是在放射成像领域和计算病理领域，已被证明与人类的表现相匹配，甚至超过人类的表现。随着我国数字化标准化和大规模医疗数据的出现，医生与人工智能研究人员的密切合作将使人工智能辅助系统进入临床工作流程，成为医生重要的辅助工具，最终提高患者管理水平。

　　目前在中国，数十亿的智能硬件组成了物联网，它每天都用于信息访问。语音和语言是人类与智能硬件之间信息交换的自然选择。因此，工业界和学术界对话式人工智能产生了极大的兴趣。

　　未来几年，中国此方面在工业和学术界可能有三种趋势。首先，在复杂的声学环境和非合作的交互场景中工作的感知技术，如多人同时对话的远场语音识别或会议语音识别，将成为研究的重点。第二，认知研究将比认知研究吸引更多的注意力，特别是多回合、高度语境敏感的语言理解和对话决策。第三，对话的概念将从基于语音的对话扩展到多模态对话，能够处理语音和视觉的对话代理将广泛应用于各种形式的智能硬件中。