2021世界人工智能大會于7月8日至10日以線下線上結(jié)合的方式召開。本屆大會以“智聯(lián)世界，眾智成城”為主題，展現(xiàn)人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用全球化發(fā)展的趨勢。工信部部長肖亞慶表示，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了顯著成效，圖像識別、語音識別等技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)入了世界先進(jìn)行列，人工智能發(fā)明專利授權(quán)總量全球排名第一，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長，已經(jīng)形成覆蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)鏈和應(yīng)用生態(tài)。如何看待未來我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景?當(dāng)前人工智能的普及應(yīng)用遇到了哪些瓶頸?如何應(yīng)對人工智能可能帶來的各種風(fēng)險?

人工智能技術(shù)創(chuàng)新和深入應(yīng)用將大有可為

中國經(jīng)濟(jì)時報：無人駕駛、智能助老、智能制造……人工智能技術(shù)已經(jīng)深入到各行各業(yè)應(yīng)用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人工智能是“十四五”規(guī)劃明確優(yōu)先發(fā)展的前沿科技領(lǐng)域之一，如何看待未來我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景?

陸峰：隨著我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會、數(shù)字政府等建設(shè)和推進(jìn)，人工智能技術(shù)創(chuàng)新和深入應(yīng)用將大有可為。人工智能發(fā)展是技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用創(chuàng)新相互螺旋上升驅(qū)動、永無止境的過程，技術(shù)創(chuàng)新拓展了技術(shù)應(yīng)用的范圍，應(yīng)用范圍拓展為技術(shù)持續(xù)深入創(chuàng)新提供試驗田。

從應(yīng)用角度來講，人工智能應(yīng)用隨著技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展不斷深入，依據(jù)技術(shù)成熟度和應(yīng)用對技術(shù)可靠性需求，技術(shù)應(yīng)用的范圍和深度將會不斷拓展。

首先，隨著語音和語義識別、圖像識別、視頻識別、計算視覺等人工智能基礎(chǔ)通用型技術(shù)的發(fā)展和能力提升，基礎(chǔ)通用型人工智能技術(shù)應(yīng)用場景在不斷拓展場景應(yīng)用，生活生產(chǎn)中應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)通用型技術(shù)的場景也在不斷增多，比如圖像和視頻識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到了社區(qū)管理、治安防控、商貿(mào)物流等多個領(lǐng)域，用于流動場所實時在線識別逃犯、商業(yè)客戶等級識別等。語音語義識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到各種場景智能客服等領(lǐng)域，從簡單題庫式回答模式向?qū)崟r靈活判斷決策轉(zhuǎn)變，深度和廣度都在持續(xù)拓展。

其次，隨著人工智能行業(yè)專業(yè)技術(shù)能力不斷提升，無人駕駛汽車、醫(yī)療影像、文化教育等行業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用場景也在持續(xù)拓展。比如隨著人工智能+邊緣計算能力提升，無人駕駛汽車應(yīng)用場景也會從機(jī)場、港口、物流園等封閉場所向高速公路、城市道路等開放式場景拓展。隨著醫(yī)療領(lǐng)域人工智能技術(shù)深入，智能機(jī)器對醫(yī)療影像識別能力正在超越行業(yè)老專家。隨著制造領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展，制造業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用范圍已經(jīng)從物件簡單搬運(yùn)向智能制造系統(tǒng)全過程優(yōu)化拓展。

再次，隨著5G、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)發(fā)展，并和人工智能技術(shù)集成融合創(chuàng)新，也促進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用場景拓展。比如5G技術(shù)應(yīng)用，促進(jìn)了移動場景下人工智能技術(shù)應(yīng)用，5G+人工智能技術(shù)被應(yīng)用到了流動場所逃犯識別。云計算技術(shù)的快速為更多場景下人工智能技術(shù)應(yīng)用提供了必要的算力保障，如依靠龐大算力支撐，依托人工智能技術(shù)能夠在合適的時間內(nèi)做出令人滿意的決策。物聯(lián)網(wǎng)+人工智能技術(shù)發(fā)展，促進(jìn)了交互式人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。

從技術(shù)應(yīng)用角度來講，未來一段時間人工智能技術(shù)創(chuàng)新將持續(xù)活躍。

首先，隨著“十三五”期間國家“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、人工智能等戰(zhàn)略實施，各領(lǐng)域加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)普及應(yīng)用，數(shù)據(jù)資源得到一定量的積累，為人工智能深入應(yīng)用提供了算數(shù)資源等基礎(chǔ)條件。

其次，隨著各行業(yè)智能化需求的日益激增，各行業(yè)對人工智能行業(yè)應(yīng)用也會日趨深入，行業(yè)場景人工智能技術(shù)如算法模型等將會在需求推動下實現(xiàn)快速發(fā)展。

王明輝：根據(jù)《2020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭良好，發(fā)展的條件要素水平較高，潛力巨大。

一是中國在全球TOP500超算中心數(shù)量最多。截至2020年7月，中國共有226個超算中心進(jìn)入全球500強(qiáng)行列，占總量的45.2%，是美國(113個)的兩倍。

二是企業(yè)數(shù)量和融資規(guī)模龐大。截至2020年9月，中國共有823家人員規(guī)模大于10的人工智能企業(yè)，排名第二;人工智能企業(yè)累計共獲得377.01億美元的投資，排名第二。

三是論文和專利總量遙遙領(lǐng)先。2019年，中國共發(fā)表5.52萬篇人工智能相關(guān)論文，美國為2.12萬篇。2020年，中國在世界范圍內(nèi)的人工智能期刊論文引用次數(shù)首次超過了美國。中國人工智能專利申請量、授權(quán)量分別為5.76萬件、1.65萬件，美國則分別為0.91萬件、0.67萬件。

四是5G、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)快速發(fā)展為人工智能發(fā)展創(chuàng)造了條件。截至2020年10月，中國的5G套餐訂閱數(shù)達(dá)到1.55億份，5G訂閱率為10.82%，排名第二;在全球500強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，中國共占26席，排名第三。

張龍：人工智能技術(shù)作為新一代信息技術(shù)當(dāng)中的翹楚，在未來各個領(lǐng)域的發(fā)展中，都將發(fā)揮至關(guān)重要的作用。在制造業(yè)方面，人工智能技術(shù)正在對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行加速賦能，推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其中以機(jī)器視覺為代表的工業(yè)質(zhì)檢場景，成為了人工智能技術(shù)最先成熟應(yīng)用的環(huán)節(jié)。對于制造業(yè)企業(yè)而言，新技術(shù)的應(yīng)用無非兩個目的，降本、增效，如果人工智能技術(shù)能夠幫助企業(yè)利用更低的成本，生產(chǎn)出質(zhì)量更好、效果更佳的產(chǎn)品，并賣到更高的價格從而獲得更多的回報，那么企業(yè)一定有動力去推進(jìn)該技術(shù)的應(yīng)用，這也是所有人工智能技術(shù)廠商在推廣技術(shù)方案時最應(yīng)該考慮的問題。然而，不論是工業(yè)質(zhì)檢、能耗管理還是廠區(qū)安全等場景，都是在核心制造環(huán)節(jié)的外圍，并沒有觸及到制造業(yè)最核心的部分，即工藝層，也就導(dǎo)致了上述技術(shù)方案，大多會增加企業(yè)成本，但是不能帶來直觀的收入，從而放緩技術(shù)賦能的進(jìn)程。

與此同時，我還認(rèn)為人工智能技術(shù)在短期內(nèi)更可能帶來的是技術(shù)優(yōu)化而非技術(shù)顛覆，因為對于制造業(yè)核心工藝來講，幾十年甚至上百年來，核心原理就從沒有改變過，只不過隨著技術(shù)的演進(jìn)、參數(shù)的調(diào)整，使得工藝逐步優(yōu)化。為此，以人工智能推進(jìn)工藝智能化，需要將人工智能技術(shù)與工業(yè)機(jī)理模型深度融合，注重算法和模型優(yōu)勢以及數(shù)字孿生等新模式帶來的工藝優(yōu)化路徑縮短。

挖掘更多可能應(yīng)用人工智能技術(shù)落地的場景

中國經(jīng)濟(jì)時報：算法模型、數(shù)據(jù)、芯片、數(shù)據(jù)安全等關(guān)鍵技術(shù)是人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的重要支撐。人工智能的技術(shù)在發(fā)展的不同階段會遇到不同的瓶頸，當(dāng)前人工智能的普及應(yīng)用遇到了哪些瓶頸?

陸峰：過去幾年，各行各業(yè)加快推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)深度融合應(yīng)用，積累了海量數(shù)據(jù)資源，為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供了重要保障。隨著國家人工智能戰(zhàn)略實施，人工智能的普及應(yīng)用在算法模型、芯片、數(shù)據(jù)安全等方面仍然遭遇瓶頸限制。

在算法模型方面，人工智能普及應(yīng)用涉及大量行業(yè)，每個行業(yè)在推進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中，除了基礎(chǔ)通用型人工智能技術(shù)，還需要面向行業(yè)應(yīng)用的專業(yè)性人工智能技術(shù)，即行業(yè)專業(yè)人工智能算法模型。從目前來看，行業(yè)專業(yè)人工智能算法模型還處于起步階段。深化行業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用，需要各行各業(yè)加強(qiáng)本領(lǐng)域人工智能算法模型的深度研究，這也是各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必要條件。

在人工智能芯片方面，人工智能芯片是人工智能算法模型落地的重要載體之一，面向各行業(yè)專業(yè)性人工智能芯片更是各行業(yè)深化人工智能應(yīng)用的重要抓手。從目前來看，市場上供給較多是通用性的人工智能芯片，且處在發(fā)展起步階段，專用性的人工智能芯片市場上供給還處于探索起步階段。

在數(shù)據(jù)安全方面，目前人工智能技術(shù)應(yīng)用準(zhǔn)則還在建立和完善過程中，關(guān)于人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)安全保障問題，無論是制度建設(shè)還是技術(shù)支撐保障，都尚未健全，還處于探索中，難以跟上人工智能快速發(fā)展的形勢需要。

王明輝：2020年，圖像分類、人臉識別、視頻分析、語音識別等AI技術(shù)都取得了重大進(jìn)展，但背后的算法模型、芯片等關(guān)鍵核心技術(shù)仍存在不少瓶頸，對于AI的普及應(yīng)用帶來一定制約。這些瓶頸主要體現(xiàn)在：一是原始創(chuàng)新能力不足。人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)模型等重大成果和奠基性的理論仍以美國等西方國家為主。二是高端芯片、關(guān)鍵部件、高精度傳感器等方面嚴(yán)重缺失，有國際影響力的開源開放平臺較少，而且與美國的相對差距可能繼續(xù)加大。三是高層次人才的數(shù)量和層次落后。四是對人工智能可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、社會、倫理影響的研究和政策應(yīng)對等相對滯后。

張龍：人工智能技術(shù)在發(fā)展過程中會遇到各種各樣的問題，而聚焦到工業(yè)領(lǐng)域，我認(rèn)為有兩類問題較為突出。

第一類是技術(shù)等場景。當(dāng)前專注人工智能技術(shù)研發(fā)的大多是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而非傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，兩類企業(yè)間的溝通障礙以及盈利模式差異導(dǎo)致了技術(shù)與應(yīng)用場景的脫節(jié)，一方面缺少場景的數(shù)據(jù)累計，導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用的通用化模型建設(shè)難以快速實現(xiàn)。另一方面技術(shù)領(lǐng)域的高昂定制化開發(fā)費(fèi)用，也使得現(xiàn)有技術(shù)難以實際應(yīng)用到場景中。為此，需要進(jìn)一步加強(qiáng)這兩類企業(yè)的聯(lián)合研發(fā)而非簡單的技術(shù)產(chǎn)品采購，挖掘更多可能應(yīng)用人工智能技術(shù)落地的場景。

第二類是場景等技術(shù)。2016年AlphaGo橫空出世擊敗圍棋世界冠軍李世石，讓大家第一次近距離地感受到了人工智能技術(shù)帶來的震撼，而今僅僅5年，該技術(shù)就已經(jīng)成為了技術(shù)圈最時髦的話題。然而任何技術(shù)的更新迭代都需要時間，人工智能技術(shù)也不例外，當(dāng)前人工智能技術(shù)尚處于弱人工智能時代，其對大數(shù)據(jù)的依賴以及模型預(yù)測的正確性都導(dǎo)致了該技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的受阻。對于商業(yè)領(lǐng)域，如果一個模型預(yù)測的正確率達(dá)到95%，基本上是可以得到消費(fèi)者認(rèn)可。但是在工業(yè)領(lǐng)域，95%的良品率在集成電路、航空航天、汽車等領(lǐng)域就可能意味著災(zāi)難，這也是很多大企業(yè)不敢啟用人工智能算法的重要原因，因為產(chǎn)品良品率的不達(dá)標(biāo)，不僅會給企業(yè)帶來直接的成本增加和經(jīng)濟(jì)效益降低，更可能對品牌價值帶來巨大影響。另外，現(xiàn)有人工智能技術(shù)還無法做到小數(shù)據(jù)建模，在諸如輪胎等特定產(chǎn)業(yè)方向，不良產(chǎn)品的數(shù)量非常有限，導(dǎo)致該類數(shù)據(jù)的樣本量極小，遠(yuǎn)達(dá)不到大數(shù)據(jù)分析建模的要求，這也極大地限制了人工智能技術(shù)的應(yīng)用。

重視人工智能治理 保障人工智能安全發(fā)展

中國經(jīng)濟(jì)時報：城市為人工智能應(yīng)用提供了豐富的場景示范。人工智能推動城市治理、數(shù)字孿生等落地形成示范帶動效應(yīng)。但人工智能帶來福利的同時也有各種風(fēng)險，如何應(yīng)對可能發(fā)生的各類風(fēng)險?

陸峰：人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中也會存在技術(shù)濫用、數(shù)據(jù)安全保障等一系列問題，在推進(jìn)人工智能發(fā)展過程中，要及時通過完善制度建設(shè)、增強(qiáng)技術(shù)支撐保障、加強(qiáng)監(jiān)管手段建設(shè)等來保障人工智能安全發(fā)展。

從制度建設(shè)來看，加強(qiáng)人工智能應(yīng)用倫理道德準(zhǔn)則研究和制度建設(shè)，要綜合考慮社會需求、發(fā)展趨勢、應(yīng)用場景、潛在風(fēng)險、民族風(fēng)俗、文化習(xí)慣、宗教信仰、法律法規(guī)等相關(guān)要素，本著與時俱進(jìn)、促進(jìn)發(fā)展、造福人類的原則，加快制定人工智能應(yīng)用領(lǐng)域倫理道德準(zhǔn)則，明確相關(guān)技術(shù)應(yīng)用倫理道德禁區(qū)。加快制定人工智能技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，充分考慮人工智能技術(shù)應(yīng)用場景及安全性要求，加快制定人工智能技術(shù)應(yīng)用技術(shù)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)、使用環(huán)境條件標(biāo)準(zhǔn)、安全保障標(biāo)準(zhǔn)，完善相關(guān)規(guī)范，促進(jìn)人工智能技術(shù)安全合理使用。結(jié)合人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用推廣進(jìn)度，及時修訂已有法律法規(guī)體系，建立健全新技術(shù)領(lǐng)域法律法規(guī)，及時彌補(bǔ)人工智能等領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展引發(fā)的法律空白問題，明確相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的法律禁區(qū)，實現(xiàn)讓科技創(chuàng)新不踩雷。

從技術(shù)支撐保障來看，要加強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用安全測試，創(chuàng)新測試模式，豐富測試環(huán)境種類，提高測試強(qiáng)度，強(qiáng)化對測試結(jié)果數(shù)據(jù)深度分析和挖掘，提升對技術(shù)安全的深度洞察能力。構(gòu)建人工智能技術(shù)應(yīng)用安全評估機(jī)制，要加強(qiáng)技術(shù)成熟度、脆弱性、風(fēng)險隱患等各方面的深入評估，確保技術(shù)應(yīng)用安全有保障。

從監(jiān)管手段來看，要加快新技術(shù)應(yīng)用監(jiān)管能力建設(shè)，加快面向新技術(shù)發(fā)展的測試、監(jiān)測、評估、認(rèn)證等實驗室和在線平臺能力建設(shè)，為主管部門進(jìn)行行業(yè)監(jiān)管提供有效技術(shù)支撐保障。

王明輝：人工智能技術(shù)的發(fā)展，就像硬幣的兩面，在帶來積極效應(yīng)的同時也會帶來諸多風(fēng)險。主要體現(xiàn)在以下幾方面。

一是安全問題。人工智能在醫(yī)療、自動駕駛等涉及人身安全的領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，一旦這些領(lǐng)域的算法存在漏洞，又被黑客攻擊或惡意利用時，將直接侵害人身權(quán)益。

二是歧視問題。人工智能算法可能產(chǎn)生具有歧視的決策結(jié)果。當(dāng)原始數(shù)據(jù)存在偏見性，或因算法設(shè)計者自身原因而將偏見引入決策過程中，都可能導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)決策生成帶有歧視性的結(jié)果。

三是隱私泄露問題。人工智能技術(shù)的應(yīng)用極大地擴(kuò)展了個人信息收集的場景、范圍和數(shù)量，也增大了隱私泄露的風(fēng)險。例如：家用機(jī)器人、智能音箱等實時收集人們的生活習(xí)慣、消費(fèi)偏好、語音交互等信息。支持面部識別的監(jiān)控攝像頭，可以在公共場合且個人毫不知情的情況下，識別個人身份并實現(xiàn)跟蹤。

四是濫用問題。任何人工智能算法都有其特定的應(yīng)用范圍和場景，超出原定范圍和場景的使用將有可能會導(dǎo)致算法濫用。

五是責(zé)任劃分問題。由于當(dāng)前人工智能技術(shù)和應(yīng)用不具備承擔(dān)責(zé)任的法律主體資格，在問題回溯上存在不可解釋環(huán)節(jié)，現(xiàn)有法律也未明確界定人工智能設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、使用等環(huán)節(jié)各方主體權(quán)利、義務(wù)和責(zé)任，這給人工智能安全事件責(zé)任的認(rèn)定和劃分帶來挑戰(zhàn)。如：利用人工智能醫(yī)療系統(tǒng)輔助診斷發(fā)生的醫(yī)療事故，如何確定承擔(dān)責(zé)任的主體?

根據(jù)麥肯錫的一項調(diào)查，盡管解決與使用人工智能相關(guān)的倫理問題的呼聲越來越高，但行業(yè)內(nèi)解決這些問題的努力仍然是非常有限的。例如，人工智能中的公平性和公正性等問題仍然很少受到公司的關(guān)注。此外，與2019年相比，在2020年公司認(rèn)為個人或個體隱私的風(fēng)險與己相關(guān)的仍然很少。在受訪的公司中，正在試圖減輕或規(guī)避這些風(fēng)險的公司比例并沒有變化。

當(dāng)前人工智能治理面臨的最大挑戰(zhàn)，是沒有一套比較成熟的體系來規(guī)制其潛在的風(fēng)險。人工智能治理頂層設(shè)計仍處于起步階段，政府部門和產(chǎn)業(yè)界對倫理原則在研發(fā)與應(yīng)用中落地的機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)還缺乏共識。面對上述各種風(fēng)險，要高度重視人工智能治理，相關(guān)部門必須盡快出臺相關(guān)的治理規(guī)則。