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面对人工智能浪潮,上海怎么办
发布时间: 2017-04-20 06:06:29
作者: 刘小玲
上海需要努力的可能还在于企业

2016年3月AlphaGo战胜李世石之后,人工智能就持续引发高度关注。10月-12月,美国白宫接连发布了三份人工智能发展报告:《为未来人工智能做好准备》、《美国国家人工智能研究与发展策略规划》、《人工智能、自动化及经济》来探讨美国对人工智能的应对策略。

 

我国目前也已将人工智能纳入国家“十三五”规划。在今年的《政府工作报告》中,更是首次明确提到了“人工智能”:实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。

 

人工智能,中国迎来新机遇

 

资本市场敏锐地捕捉到人工智能的商业化前景,我国人工智能领域投融资热度快速升温。据《2017年中国人工智能市场规模预测及行业发展趋势》数据:未来五年,中国人工智能市场规模将从2015年的12亿元增长到2020年的91亿元,年复合增长率约50%,远超全球20%的平均增速。

 

《纽约时报》发文表示:在人工智能时代,不仅人们的生活会因此改变,还会将国家之间的科技竞争拉到相对平等的起跑线上。

 

《麻省理工科技评论》对2017年人工智能领域发展的预测中指出:2017年可能是中国开始演变成人工智能产业主力军的一年,中国的科技企业不再止步于抄袭国外公司,而是积极地向人工智能自主研发大步迈进。

 

根据SCI收录的数据,2013-2015年,中国发表的“深度学习”论文增长了约6倍,美国增长约3.5倍;2014-2015年,无论是文章数量还是有效引用数据,中国都超过了美国,暂时处于领先位置。国际顶级人工智能学术组织AAAI在2016年全世界新遴选了6名fellow,有三位是华人,其中一位是中国籍的南京大学周志华教授,可见中国的影响力越来越大,对美国在人工智能学术层面的垄断和优势形成了冲击。

 

面对人工智能浪潮,上海怎么办

 

著名的互联网观察者凯文·凯利在2016年出席第二十八次上海市市长国际企业家咨询会议时谈到:对上海来说,成为“智慧城市”可能远远不够,找到自身擅长并将重点发展的领域才是根本。比如,眼下世界上还没有人工智能的核心城市,也没有虚拟现实技术的中心,这些都是未来上海可以致力于发展的方向。

 

事实上,上海也正在积极开展规划布局,抢占人工智能产业制高点。上海市科委全力推动“以脑科学为基础的人工智能”研究,将是“十三五”上海科技发展的重点之一。临港地区已初步明确了人工智能产业的发展目标、空间布局、发展重点和具体措施。

 

但上海需要努力的可能还在于企业!

 

在行业有影响力的企业方面,根据权威媒体《互联网周刊》与eNet研究院联合发布的“2016中国人工智能企业Top100”中,入围TOP20的上海企业只有一家——智臻智能(中文语义识别)。其余多为北京、深圳企业。

 

在中小/初创企业方面,国内著名的人工智能社交资讯平台新智元组织了105名智库专家和15名专业评审,经过综合估值、融资、竞争力得分、发展潜力得分,投票选出了2016年度最具竞争力的10家企业。这10家企业中,估值最高的达到500亿元,最低的5亿,均值为80亿元左右。我们也很遗憾地发现,这里面没有上海企业。

 

据从事人工智能风险投资的上海专家表示,这个榜单基本反映了上海民营/初创企业的整体现状。上海企业在自然语言处理方面的优势还比较明显,也冒出了一批有潜力的企业,比如:小i机器人、小智、海知等。但新冒出来的、成长势头非常旺盛的企业不是特别多。

 

上海的优势在于科研机构众多、人才资源集聚、信息交流国际化,上海不缺敏锐的意识,但以前不少新兴技术都是“起了个大早,赶了个晚集”。为避免重蹈覆辙,上海人工智能技术和产业应该在以下几个方面发力:

 

一是在领域设置上,推进脑科学、人工遗传算法、智能语音处理、模式识别、机器学习等关键技术的研发,加强人工智能技术测量和评估的标准和基准制定,结合张江综合性国家科学中心建设布局,形成某些领域的上海领先优势。

 

二是在项目布局上,除瞄准前沿的基础研究之外,要更多地面向经济应用与社会服务,使新的技术能够充分应用到工业生产和社会服务之中,从而将自上而下的政府战略导向与庞大的经济与社会体系相结合。

 

三是在应用示范上,政府应给予先导性的开拓应用,为全社会广泛应用人工智能作出示范。如加强人工智能在未来智慧金融服务、上海“五违四必”区域环境整治和河道治理、智慧交通等方面的试点商业化应用,为政府精细化治理提供参考依据。

 

四是在企业培育上,加强对本土人工智能企业发展状况的调查研究,在摸清家底的基础上,制定中长期发展规划、滚动发展计划及重点支持对象;提高人工智能产品上下游产业链的配套程度和产业集聚度,为本土初创企业发展提供更好的条件。

 

五是在基础平台支撑上,加强人工智能基础资源和公共服务创新平台建设,开发满足多样化人工智能兴趣与应用的数据集,开放满足商业和公共利益的训练测试资源,开发开源软件库和工具包等。

 

六是在资金投入上,在人工智能的初级阶段,依赖市场机制远远不能实现其发展的目的,各级政府要给予长期的直接投入;特别是人才培养和引进的投入,更是需要以公共资金为引导,撬动更多的资源来共同加强人才队伍建设。

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作者单位:上海科学院规划研究处

题图来源:视觉中国 图片编辑:徐佳敏

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