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從技術論證走向應用,人工智能如何突破“卡脖子”難題

2021/03/19中國網科技562

今年的3·15晚會上,人臉識別技術再一次被推向風口浪尖,引起社會的諸多討論,有人認為應該加強對人工智能行業的監管,也有人認為人臉識別在很多場景下利大于弊,不能從此因噎廢食。


但已經沒有人會否認人工智能將成為未來最重要的技術路線之一,這一點在全球范圍內正逐漸達成共識。當人工智能技術從技術論證走向實際應用,全球化競爭的大幕已經被拉開。


中國正領跑人工智能發展

2020年,對于中國人工智能行業有著極為特殊的意義。


根據斯坦福大學人工智能研究院發布的《人工智能指數報告》,2020年來自中國研究者發表的人工智能論文的引用數量以20.7%的優勢首次實現全球領先。這一數據體現出中國近年來在人工智能領域的持續投入所取得的成就。


從全球來看,人工智能行業的熱度同樣持續攀升,報告顯示,在2020年,全球共有22.8萬篇AI論文在期刊上發表,較2019年增加34.5%,是2000年以來的最大增幅。


同時,人工智能在學術界中的地位也開始逐步提升,2011年人工智能期刊論文占全年發表論文的1.3%,在2019年這個比例已經提升到了3.8%。


在全球浪潮下,中國人工智能企業在2020年同樣實現高速發展,這其中既包括人工智能服務器等硬件的落地,也包括計算機視覺等基礎性研究的突破。


人工智能


根據IDC近日發布的《全球人工智能市場半年度追蹤報告》,2020年上半年,全球人工智能服務器市場規模達55.9億元,以浪潮、華為和聯想為代表的中國人工智能服務器廠商在全球市場占比已達到28.1%。


另一方面,中國人工智能廠商的基礎性研發實力也在不斷提高,根據美國國家標準與技術研究院最新發布的榜單,中國企業云從科技在人臉識別算法測試(NIST-FRAT)中,分別斬獲了人臉識別1:1和人臉識別1:N兩項冠軍,創造了中國人工智能企業在該領域里的最好成績。


在前不久發布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中,人工智能在科技前沿領域攻關方面被放在首要位置,人工智能領域的科研進度已被視為重中之重。


此外,綱要也明確指出 “支持民營企業開展基礎研究和技術創新、參與關鍵核心技術研發和國家重大科技項目公關”,希望進一步激發民營人工智能企業的創新活力,以實現中國在人工智能領域的全面領先。


突破“卡脖子”:產研結合、政策支持

2020年6月,一則新聞迅速引起了國內學術圈的熱議。自當月6日起,逐漸有哈工大的學生發現,MATLAB軟件無法正常使用,對日常的學習和研究工作造成了嚴重影響。


隨后,哈工大校方告知,由于哈工大被美國商務部列入實體名單,開發MATLAB的公司Mathworks回復稱,無法繼續為哈工大提供服務。


這一單方面的無理制裁引發了國內高校的強烈不滿,但在當今的時代背景下,這樣的事情仍然有可能再次發生。


在前不久結束的兩會上,這一問題也再次被媒體提及。


3月11日,在人大會議閉幕后出席記者會,被問及如何避免在重點領域被人“卡脖子”時,國務院總理李克強表示,“我國在科技創新領域有一些重大突破,在應用創新領域發展的也很快,但在基礎研究領域的確存在不足,要建設科技強國,提升科技創新能力,必須打牢基礎研究和應用基礎研究這個根基。


而人工智能領域的基礎研究正是圍繞數據、算法和算力的研究,這也是中國高校和眾多民營企業的主要發力方向,用基礎研究去帶動人工智能應用的發展。


“十四五”綱要提出,將通過一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目,帶動產業逐步突破前沿基礎理論和算法,研發專用芯片,構建深度學習框架等開源算法平臺,并在學習推理決策、圖像圖形、語音視頻、自然語言識別等領域創新與迭代應用。


國家層面的政策扶持是推動人工智能行業突破外圍挑戰的一股力量,要實現常態化的盈利,更離不開基礎研究與應用層、開發層的產業聯動,即建立以行業公司為核心,高校和研究機構協同的合作共建體系。


最直觀的反映是計算機視覺領域的迅速產業化,2012年,關于計算機視覺的研究還處于論證階段,ImageNet挑戰TOP-1的準確率還不足60%,但在計算機視覺技術開始走進生物識別領域后,企業開始大幅提高對于該領域的投入,計算機視覺識別系統的進步速度要快于以往任何時候。


當前,國內人工智能企業已經在商業化探索方面初顯成效,未來在各地政策有的放矢的支持下,在可預見的未來,中國人工智能行業的發展或許會大大超過預期。

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