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中国人工智能发展主要存在哪些制约因素,有哪些好的建议

发展存在诸多制约因素

1.中国缺乏对人工智能发展的长远规划和布局。美国已将人工智能作为国家战略,先后颁布了《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究与发展战略规划》、《人工智能、自动化与经济报告》等文件,明确了人工智能发展规划。中国政府也在积极营造良好的政策环境。虽然中国在制造业、互联网+、科技创新等战略规划中都提及了人工智能,但还没有专门针对人工智能的国家战略规划,人工智能的发展路径、时间表、路线图等还不清晰。目前在人工智能发展中,中国仍主要依靠科研机构和企业的自身力量,国家层面对人工智能长期投入、基础技术攻关及相关标准规范研究等还没有明确的规划和布局,不利于人工智能的全面推进。

2.中国人工智能技术和人才储备与美国存在巨大差距。美国企业在人工智能方面的研究和布局远早于中国,如微软1991年成立研究院开展人工智能研究,对重要领域的研究已超过25年;谷歌已成功推出开源机器学习平台,无人驾驶汽车测试里程已超过200万公里。反观国内,百度的人工智能研究始于2013年成立的深度学习研究院,阿里的人工智能布局尚局限在对大数据和云计算业务的支撑,腾讯也主要服务于内部互联网业务。美国科技巨头在前瞻性、源头性技术方面的布局和积累,极大地吸引了全世界专注前沿科技的精英。领英平台的数据显示,美国人工智能人才中拥有10年以上经验的比例接近50%,而中国不到25%。

3.中国人工智能市场集中在应用层面,深度学习能力不足。由于中国人工智能起步较晚、人才储备不足,研究和应用方向多集中在应用层面,对机器学习等基础技术重视不够。据统计,中国人工智能主要集中在语音和视觉识别技术方面,分别占比60%和12.5%;专注开发应用的公司较多,兼顾机器学习算法的公司只占29%;研究算法的公司业务也集中在计算机视觉和自然语言处理,致力于机器学习算法的只占9%,专注深度学习的公司更是凤毛麟角。这种市场和业务的集中,尤其是忽略基础技术或依靠少数企业发展基础技术,会引发后劲不足及依赖国外技术、平台、开发工具等问题,不利于人工智能的全面发展。

加速中国人工智能发展的建议

1.制定国家战略和路线图,加强顶层规划设计。将发展人工智能作为国家重大战略,把握机遇,明确人工智能科技投入的国家目标,协调各相关机构根据其职责、能力等确定发展重点,规划发展路线。促进不同研究领域企业的协调合作,在传统企业发展中引入人工智能技术,同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持,促进人工智能在各个行业的广泛应用。有效挖掘人工智能技术潜力,支撑行业长期稳健的发展,推动人工智能发展国家经济的同时服务社会发展。

2.提倡数据和研究成果共享,加速科技成果孵化。提倡高校与企业、高科技公司与传统企业、跨行业企业和机构之间的数据共享,使中国大数据的天然优势能够为人工智能行业所利用。加强人工智能科研与产业的结合,克服“企业数据和院校算法脱节”的产业发展瓶颈,引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性,并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通,开通绿色通道,加快孵化速度,弥补中美之间从科研到产品的发展差距。

3.重视基础技术和创新研究,加快核心人才培养。重视和加强前瞻性基础研究,鼓励多学科交叉创新研究,对感知技术、深度学习等基础技术研发给予政策和资金引导,大力扶持致力于机器学习算法和深度学习应用的企业,开发自主平台和工具。规范人工智能的学科设置和职业培训,针对人工智能基础技术和应用的需求,加大对从事基础技术和创新研发核心人才的培养力度,确保人才储备充足。鼓励采用产学研联动模式,从高校和科研机构向企业输送优秀人才和基础技术成果。

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