人工智慧各國競發力，誰更“聰明”

10月1日，《上海市促進人工智慧産業發展條例》正式施行。近年來，許多國家和地區在人工智慧發展賽道上相繼發力。在這或將對人類生産生活方式帶來變革式影響的創新大潮中，圍繞誰能拔得頭籌，競逐激烈。

2016年3月，手握十多個世界冠軍頭銜的南韓職業圍棋棋手李世石與谷歌電腦“棋手”AlphaGo人機大戰，最終以1:4不敵。這場比賽之後，人工智慧被推上了一個新的高峰，各只相關股票價格應聲上漲，Google、Facebook、IBM等大公司也加快了人工智慧研發的腳步。

AlphaGo則從最初主要依靠大量學習人類棋手的棋譜來提高棋藝，發展到進入自我深度學習階段，也就是摒棄人類棋手的思維方式，按照自己(左右互搏)的方式研究圍棋。

2019年11月19日，李世石向南韓棋院正式遞交辭呈，結束自己24年的職業生涯。當被問及退役原因時，他説：“在圍棋人工智慧棋手出現後，我發覺即使自己成為第一名，也永遠需要面對一個不可戰勝的實體。”

圍棋歷來被認為是人類社會最複雜多變的腦力競技之一，人工智慧在這一領域對人類的“超越”影響深遠。無論在國家、地區還是企業層面，都早已深刻認識到，作為新一輪科技革命的核心技術，它正成為科技創新和經濟發展的重要驅動力。

近年來，世界多國將發展人工智慧上升至國家戰略層面，加強人工智慧頂層設計和統籌規劃。産業界不斷探索人工智慧在多領域的應用落地，挖掘技術潛力。

5年前需1100美元

現在只花7.43美元

人工智慧作為一門前沿交叉的技術科學，與數學、電腦科學、控制科學、腦與認知科學、語言學等密切相關，本質是對人的意識和思想過程的模擬與拓展。

追溯其誕生，1956年夏，在美國達特莫斯大學舉行的學術討論會上首次提出了人工智慧的概念。在襁褓中的人工智慧研究，面臨諸多反對聲。有觀點認為：“思維是人類不朽靈魂的一種機能，所以任何動物和機器都不能有思維。”而另一種則被圖靈稱為“把頭埋在沙子中”：“機器思維的後果太可怕了，我們希望並且相信機器做不到這一點。”

技術和倫理上的質疑始終伴隨著人工智慧的發展，卻從未令其減速。經過半個多世紀的技術準備，在政策和市場的雙重驅動下，全球人工智慧産業進入高速發展階段。

中國信通院數據研究中心監測數據顯示，截至2022年7月底，全球人工智慧企業超23000家，其中半數是2017年及之後成立的初創企業。從人工智慧技術發展趨勢看，整體處於發展早期。而從資本市場看，産業已提前進入資本兌現期。2021年超過40家以人工智慧為核心業務的企業進行IPO上市。2022年，上市潮仍在延續。

資本對於人工智慧産業關注熱度不減，投融資規模持續擴大。2021年全球人工智慧風險投資金額達274億美元，同比增長近一倍。C輪以上成熟期項目融資金額佔比顯著提升。2022年上半年全球範圍內政治經濟環境的不確定性加劇，人工智慧融資規模同比下降三成但仍保持高位，資本更多地轉向成長期項目尋求機會。其中，醫療、交通仍是最受關注的垂直領域。

在科研創新方面，全球人工智慧論文發表量和專利申請量都呈快速增長態勢。數據顯示，2011年至2022年3月底，全球人工智慧論文總量達90萬篇，高水準論文超7000篇，專利申請總量達70萬件，授權總量達21萬件。

值得關注的是，僅在2000年至2020年間，通過各種途徑發表的人工智慧相關論文數量提升了約4倍。東亞、歐洲、北美是論文産出的主要區域。在這些地區，論文産出大戶都是大學，亞軍則有所差異——在美國排第二的為企業，約佔全部論文的19.2%，在中國和歐盟排第二的都是公共研究機構，佔比分別為15.6%和17.2%。

從研究內容看，近兩年研究重點包含人工智慧在新冠肺炎疫情中的應用、電腦視覺、人工智慧與資訊通信技術結合、優化和預測演算法等。電腦視覺、語音語義等領域的細分任務演算法模型得到進一步優化，圖像分類、語義分割、物體識別、問答、語言建模、關係抽取等主要任務中均有百餘個甚至千余個模型演算法參與測試。

更有意思的是，越來越聰明的人工智慧技術，也反哺自身研究。如訓練一個現代圖像識別系統，2017年需要耗資1100美元的項目，現在只用花7.43美元，成本僅為原來的1/150.

國家戰略出臺

確保技術主權

可以説，正是由於廣闊的應用前景，人工智慧有望成為塑造全球競爭格局的重要因素，並將為跑在前面的國家和地區帶來優勢。著眼于加速佈局，人工智慧競逐由研究機構、企業之間的角力轉變為多國博弈的大棋。

不久前，日本第一起通過人工智慧搶救病人的案例引起巨大反響——搶救病人的過程中，人工智慧完敗經驗豐富的人類醫生，正確確診了一位女性患者的罕見白血病種類。厲害的是，這位“醫生”僅花了10分鐘時間，就完成了患者的基因資訊和2000萬份臨床腫瘤學研究的比對，確保對症施治。

這一成功實踐，與日本將人工智慧視為帶動經濟增長的“第四次産業革命”核心尖端技術的認識密不可分。觀察其發展思路與行動舉措，主要包括從産業規劃頂層設計角度，利用政府之力提升人工智慧發展能級，並在此基礎上，引領業界從技術層面探討新技術與社會的充分對接。

日本發佈的人工智慧産業化路線圖主要分三個階段。2017年至2020年實現三項目標：利用人工智慧預判生産設備故障，發展無人工廠和無人農場技術，通過人工智慧為藥物研發提供支撐。2020年至2030年目標是，鐵路等交通工具的無人化操作和貨物運輸配送的完全無人化，利用人工智慧控制家庭設備等。2030年之後，希望通過人工智慧分析潛在意識和豐富可視化體驗，使看護機器人成為家庭重要成員。

除日本外，加拿大、英國等都在國家級戰略中明確對發展人工智慧進行直接資金支援，並列出預算額度。沙烏地阿拉伯等國還成立專門管理機構。新加坡已成為人工智慧相關職位佔比最高的國家，2020年的數據顯示，人工智慧職位佔全部工作崗位的比例達到2.4%。

目前，德國在人工智慧領域的論文發表數量在全球範圍內排名第六，落後於中國、美國、印度、英國和日本。為培養更多與人工智慧發展相適應的高層次技術人才，德國2021年出臺《聯邦—州聯合促進高等教育領域人工智慧發展的指導意見》。具體來説，一方面將人工智慧相關知識與技能作為高校學術研究人員未來必備能力，另一方面通過使用人工智慧來改善高等教育的培養品質、教學效果，提升學習産出。

此前發佈的《轉型中的高等教育》研究報告顯示，德國企業對具有技術技能專業背景人才的需求一直在增長。到2026年，預計將招聘超過78萬名專業技術人才，尤其需要數據分析、人工智慧、軟體開發和資訊技術等領域專業人才。

近年來，面對急劇增長的人工智慧人才需求，德國高校人工智慧相關專業增長迅速。截至2021年2月，全德大學共有75個相關本科和碩士專業，220個以人工智慧為重點的教席位置，1800多名從事人工智慧相關工作的教科人員，並計劃在未來繼續增加人工智慧領域的教席。

值得一提的是，今年7月1日起，德國將以每年5000萬歐元的額度持續資助多個人工智慧研究中心，聯邦和所在州各資助50%。相關負責人表示，此舉意在確保德國在人工智慧方面的技術主權。

新興技術交叉整合

激發更大價值

近日，法國的人工智慧應用拓展引人關注。在部分歐洲國家，如果做一些可以提高房産價值的改造(如擴建閣樓、增設泳池等)，須主動申報並多繳納一定數額的稅款。法國稅務部門利用人工智慧分析航拍圖像，找到了20000多個未申報泳池，預計可多收到1000萬歐元的稅收。該系統計劃將在全國範圍內部署。

與無人機航拍有機嫁接，人工智慧在社會發展中的應用領域不斷延展。如，在野生動物聚集地和保護區對物種進行識別和統計;在機場、車站、商場、展會、景區等人群密集場所，有效提升公共區域的安全性。

當下，演算法、算力和數據作為人工智慧産業的底層支撐，仍是全球新一代人工智慧産業的核心引擎。全球虛擬現實、超高清視頻、新興汽車電子等新技術、新産品將不斷孕育涌現，並與人工智慧加速交叉整合;與此同時，人工智慧與5G、雲計算、大數據、工業網際網路、物聯網、混合現實、量子計算、區塊鏈、邊緣計算等新一代資訊技術互為支撐，多種新興技術交叉整合的價值將使人工智慧發揮更大社會經濟價值。

今年7月，英國數字、文化、媒體和體育部發佈新的人工智慧規則，以便人工智慧在英國被迅速安全採用，促進生産力增長。英國通信管理局、競爭與市場管理局等機構將應用6項原則來監管各種形式的人工智慧。

數字、文化、媒體和體育部有關負責人表示，最新提交至議會的《數據保護和數字資訊法案》將改變英國目前延續的歐盟數據法案，在保護隱私的同時為企業節省約10億英鎊。該部門稱，現有的人工智慧規則對中小型企業來説可能很難駕馭，新的規則將允許不同的監管機構對人工智慧在一系列環境中的使用採取有針對性的方法，而非遵循歐盟的人工智慧法案，將治理責任交給中央監管機構。

隨著全球在相關領域的技術突破和機制構建，人工智慧未來光明，也如同其誕生之初那樣，伴隨著人類的焦慮和質疑。不可否認的是，作為顛覆性理念和技術，它極有可能對社會、道德、法律等帶來新的衝擊和意想不到的影響。對此，未雨綢繆的國家不在少數。