技術(shù)為錨資本為帆 人工智能產(chǎn)業(yè)藍(lán)海航線全解 2016年09月22日09:52 來源：中國(guó)智能制造網(wǎng)|
2016年，恰逢人工智能誕生60周年。近年來，人工智能在中國(guó)掀起了新一輪技術(shù)創(chuàng)新的浪潮，這一切都預(yù)示著，人工智能正在為產(chǎn)業(yè)革命的新風(fēng)口，人類歷史上最好的“人工智能＋”時(shí)代已經(jīng)到來。
從二十年前超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國(guó)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(rèn)輸，我們見證了人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI）從孩提時(shí)代一路走來，橫空出世的AlphaGo同時(shí)引發(fā)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(jīng)無法阻擋人工智能超越人類的步伐。作為人工智能發(fā)展里程碑上濃墨重彩的一筆，此次“人機(jī)大戰(zhàn)”正式宣告著信息社會(huì)實(shí)現(xiàn)由“互聯(lián)網(wǎng)＋”向“人工智能＋”質(zhì)的飛躍，也昭示著以信息技術(shù)為代表的“舊IT”（InformationTechnology）已被以人工智能領(lǐng)軍的“新IT”（IntelligentTechnology）無情地趕下了歷史舞臺(tái)。
2016年，恰逢人工智能誕生60周年。近年來，從習(xí)近平主席提到的“機(jī)器人革命”，中國(guó)版工業(yè)4.0，到李克強(qiáng)總理的“萬眾創(chuàng)新”；從國(guó)務(wù)院在《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》中將人工智能推上國(guó)家戰(zhàn)略層面，到“十三五”規(guī)劃的“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”中將智能制造和機(jī)器人列為重大工程之一，人工智能在中國(guó)掀起了新一輪技術(shù)創(chuàng)新的浪潮。一切都預(yù)示著：人工智能正在為產(chǎn)業(yè)革命的新風(fēng)口，人類歷史上最好的“人工智能＋”時(shí)代已經(jīng)到來。
WHY：AI或?qū)⒋呋乱惠啴a(chǎn)業(yè)革命
社會(huì)的飛躍發(fā)展必經(jīng)路徑：科技革命驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)革命
經(jīng)驗(yàn)表明：歷史上每一次的社會(huì)重大飛躍都伴隨著科技革命?？萍几锩▋蓚€(gè)范疇：科學(xué)革命和技術(shù)革命。科學(xué)革命是技術(shù)革命的前提，但是科學(xué)革命不一定會(huì)帶來產(chǎn)業(yè)變革，技術(shù)革命是科學(xué)革命到產(chǎn)業(yè)革命的必經(jīng)之路。
縱觀人類近代史上五次重要的科技革命：第一次科學(xué)革命的結(jié)果是建立了完整的近代科學(xué)體系，由于它并未從理論到技術(shù)層面進(jìn)行實(shí)用，社會(huì)的生產(chǎn)力水平并未實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。只有在以蒸汽機(jī)為代表的第一次工業(yè)革命（也可以稱為第一次技術(shù)革命）爆發(fā)后，人類社會(huì)的生產(chǎn)力和發(fā)展水平才開始了快速而穩(wěn)定的提升。人類社會(huì)也從依靠生物能的農(nóng)業(yè)時(shí)代進(jìn)入了依靠機(jī)械能的工業(yè)時(shí)代。二十世紀(jì)下半場(chǎng)的第三次技術(shù)革命則是將二十世紀(jì)上半葉的第二次科學(xué)革命的理論實(shí)用化。第三次技術(shù)革命驅(qū)動(dòng)了以第三產(chǎn)業(yè)為代表的新興產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，推動(dòng)人類進(jìn)入到知識(shí)化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化的新時(shí)代，這極大地提高了資本、技術(shù)等要素跨境流動(dòng)的便利性。人類社會(huì)從此從工業(yè)社會(huì)逐步邁入信息社會(huì)。西方發(fā)達(dá)國(guó)家得以陸續(xù)進(jìn)入后工業(yè)化時(shí)代，而其傳統(tǒng)部門則向陸續(xù)入場(chǎng)的新興與發(fā)展中國(guó)家轉(zhuǎn)移。無論是工業(yè)信息化還是信息工業(yè)化，第三次技術(shù)革命帶動(dòng)了先發(fā)國(guó)家勞動(dòng)生產(chǎn)率的快速提升。
從勞動(dòng)生產(chǎn)率角度來看，在歷史的長(zhǎng)河中，僅有的兩次勞動(dòng)生產(chǎn)率飛躍式提高都是技術(shù)進(jìn)步帶來的結(jié)果。以蒸汽機(jī)為代表的第一次工業(yè)革命的廣泛應(yīng)用之后，勞動(dòng)生產(chǎn)率才出現(xiàn)了快速的上升；而在第三次技術(shù)革命時(shí)期，上升的速度更快。在工業(yè)革命席卷各國(guó)之前，長(zhǎng)期以來人均產(chǎn)出或勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升是很難觀測(cè)到的，如圖2所示，在工業(yè)革命之前，英國(guó)人均GDP的增長(zhǎng)十分緩慢，而工業(yè)革命之后，這一指標(biāo)迅速上升。如圖3，根據(jù)IanMorris測(cè)算的社會(huì)發(fā)展指數(shù)，工業(yè)革命也是西方率先走向現(xiàn)代化并長(zhǎng)期領(lǐng)先東方的重要因素。工業(yè)革命帶來了生產(chǎn)方式、運(yùn)輸、國(guó)際貿(mào)易、甚至是社會(huì)階層和全球力量格局的變化。歷史學(xué)教授GregoryClark認(rèn)為：“人類歷史中其實(shí)只發(fā)生了一件事，即1800年前后開始的工業(yè)革命。只有工業(yè)革命之前的世界和工業(yè)革命之后的世界之分，人類其他的歷史細(xì)節(jié)有意思，但不關(guān)鍵”。
人工智能或?qū)⒁I(lǐng)下一輪產(chǎn)業(yè)變革
人工智能引領(lǐng)的這場(chǎng)革命是否能刮起產(chǎn)業(yè)的颶風(fēng)呢？人工智能給人類社會(huì)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(jìn)入了人和機(jī)器共同演化的時(shí)代。
人工智能的產(chǎn)生具有堅(jiān)實(shí)的科學(xué)理論基礎(chǔ)。算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算三大基礎(chǔ)要素共同驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展。其中算法是機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能的核心，計(jì)算能力和是人工智能的基礎(chǔ)。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(xué)法和模擬法實(shí)際應(yīng)用在人工智能技術(shù)中，推動(dòng)人工智能開始發(fā)展至感知智能階段。而隨著第三次技術(shù)革命以來計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)生成、采集、存儲(chǔ)、計(jì)算等環(huán)節(jié)的突破，為人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
在國(guó)內(nèi)外的國(guó)家戰(zhàn)略層面，資金和政策都傾力支持人工智能研究與產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。歐盟委員會(huì)將在未來十年內(nèi)拿出10億美元支撐歐盟“人腦計(jì)劃”研究。而隨著近年來國(guó)內(nèi)業(yè)界的不斷推動(dòng)，人工智能在“十三五”規(guī)劃首年被納入到國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展層面，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)帶來的資金支持和國(guó)家源源不斷的人才儲(chǔ)備和大量研發(fā)投入，必將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入新一輪創(chuàng)新發(fā)展的黃金階段。
人工智能不僅僅是科學(xué)革命，更悄然改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。?dāng)韓國(guó)棋王李世石在與谷歌AlphaGo的比拼中投子認(rèn)輸?shù)哪且豢蹋祟惣日痼@于人工智能已經(jīng)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(lǐng)域，殊不知在經(jīng)歷了60年的發(fā)展歷程之后，在金融業(yè)、汽車制造業(yè)、醫(yī)療保健行業(yè)甚至藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域這些似乎與人工智能并不那么相關(guān)的行業(yè)，都已經(jīng)逐步實(shí)現(xiàn)了人工智能的應(yīng)用。
隨著人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的不斷結(jié)合，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)。從產(chǎn)業(yè)分類和數(shù)量來看，咨詢公司VentureScanner統(tǒng)計(jì)，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個(gè)子門類，融資金額高達(dá)48億美元。在這13個(gè)種類中，研究機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）的人工智能公司數(shù)目最多，達(dá)260家，約占整個(gè)行業(yè)的30%。從區(qū)域分布情況來看，歐美等西方國(guó)家發(fā)展較為迅猛，其中美國(guó)以499家人工智能公司占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，且初創(chuàng)公司數(shù)量眾多；而以中國(guó)為首的發(fā)展中國(guó)家在人工智能領(lǐng)域顯然仍處于起步階段，真正布局該產(chǎn)業(yè)的公司較少，以傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域?yàn)橹鳌?
但是人工智能應(yīng)用仍是廣闊的等待開拓的藍(lán)海市場(chǎng)。從技術(shù)層面而言，人工智能技術(shù)的發(fā)展可以分為三個(gè)階段：計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能，目前已經(jīng)融合在各種傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的人工智能應(yīng)用主要集中在第一個(gè)階段——計(jì)算智能，少量應(yīng)用已經(jīng)開始試水第二階段的技術(shù)，即感知智能?？紤]到全面的感知智能所需的應(yīng)用化技術(shù)、完善的數(shù)據(jù)、高性能芯片還有待于進(jìn)一步發(fā)展，感知智能技術(shù)應(yīng)用普及還需要5~10年，而認(rèn)知層的技術(shù)突破和數(shù)據(jù)、計(jì)算等基礎(chǔ)資源的提升和積累是值得期待的長(zhǎng)期發(fā)展方向。
我們認(rèn)為，目前較為成熟的感知智能技術(shù)（如語音、視覺識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等）的應(yīng)用開發(fā)所形成的新“人工智能＋”將引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革，成為推動(dòng)社會(huì)飛躍發(fā)展的新動(dòng)力。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，人工智能可以在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)教育、金融、交通、醫(yī)療、文體娛樂、公共管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，將不斷引入新的業(yè)態(tài)和商業(yè)模式；在新興產(chǎn)業(yè)，人工智能還可以帶動(dòng)工業(yè)機(jī)器人、無人駕駛汽車、VR、無人機(jī)等處于產(chǎn)業(yè)生命周期導(dǎo)入期的公司飛躍式發(fā)展。從具體應(yīng)用方向來看，如今十分火熱的工業(yè)4.0、人臉識(shí)別、智能答題機(jī)器人、智能家居、智能安保、智能醫(yī)療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發(fā)的重點(diǎn)領(lǐng)域。
HOW：從AI歷史看未來
“人工智能”一詞最初是在1956年達(dá)特茅斯學(xué)會(huì)上提出的。從學(xué)科定義上來說，人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為三個(gè)階段：帶有理想主義色彩的起步期，由“專家系統(tǒng)”大范圍應(yīng)用而推動(dòng)的第二波浪潮，以及由基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)融合與應(yīng)用拓展共同推動(dòng)的第三波浪潮（1993年至今）。
歷史沿革：三大發(fā)展浪潮—“理想主義”、“專家系統(tǒng)”、“三大動(dòng)力”
有理想主義色彩的起步期（1956-1974）
這個(gè)階段的起步期人工智能是以“計(jì)算機(jī)不斷解決以往人類從沒設(shè)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(xué)習(xí)語言。正是這樣的超預(yù)期激發(fā)了人們對(duì)于人工智能的暢想，對(duì)人工智能做出了大量樂觀的預(yù)測(cè)。
這個(gè)階段對(duì)于人工智能的許多嘗試并不是以實(shí)際應(yīng)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(shè)計(jì)出能夠通過“圖靈測(cè)試”的人工智能機(jī)器，對(duì)于通向這一目標(biāo)的路徑并沒有很清晰的認(rèn)識(shí)。隨著研究進(jìn)程不斷受阻，研究者很快就意識(shí)到人工智能的許多基礎(chǔ)設(shè)施上的限制在上世紀(jì)70年代是不可能克服的。這些障礙包括極其有限的計(jì)算能力，缺乏能夠處理運(yùn)算量指數(shù)增長(zhǎng)的問題的算法，缺乏數(shù)據(jù)，難以處理圖像識(shí)別等感知問題，需要不斷改變基礎(chǔ)架構(gòu)來適應(yīng)不同的問題等。因?yàn)檫@些問題的限制，人工智能進(jìn)入上世紀(jì)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(jìn)入第一波低谷。
由“專家系統(tǒng)”大范圍應(yīng)用而推動(dòng)的第二波浪潮（1980-1987）
“專家系統(tǒng)”是一個(gè)用于模擬人類專家決策過程的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，是人工智能歷史上第一個(gè)較為成功的應(yīng)用，并在八十年代被許多大型企業(yè)所接受。1980年，一款名為XCON的專家系統(tǒng)程序被設(shè)計(jì)出來，這款程序能夠根據(jù)用戶的需求自動(dòng)選取DEC公司計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（集群）里面合適的部分來完成計(jì)算任務(wù)。在1980年到1986年間，XCON平均每年幫DEC公司節(jié)省4000萬美元的成本。在這個(gè)階段，人們逐漸意識(shí)到研發(fā)人工智能的目的不僅僅是為了設(shè)計(jì)出能通過“圖靈測(cè)試”的機(jī)器，能夠以現(xiàn)有的條件幫助人類解決在實(shí)際工作中的問題并提高效率才是更為重要的目的。
責(zé)任編輯：姚泓澤
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