主持人：經濟日報理論部主任、研究員徐向梅
人工智能深刻影響經濟社會發(fā)展
主持人：什么是人工智能？從世界范圍看，人工智能研發(fā)與應用的趨勢怎樣？
梅建平（科技部高新技術司副司長）:人工智能（Artificial Intelligence，AI）經過60多年積累與演進，在技術驅動和市場帶動下，取得了歷史性進步，呈現出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，相關技術持續(xù)向實體經濟滲透，正對經濟發(fā)展、社會進步、全球治理等方面產生重大而深遠的影響。
業(yè)界普遍認為，人工智能主要研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)，其核心內容是模型和算法，外延包括支撐模型和算法的傳感、計算和行動機構等軟硬件，從而形成會看、會聽、會說、會思考、會學習、會行動的智能系統(tǒng)。
當前階段，人工智能有以下幾個方面主要特征。一是從感知智能向認知智能逐步攀升。人工智能的發(fā)展經歷了三個階段：計算智能（能存會算）、感知智能（能聽會說、能認會看）和認知智能（能理解、會思考）。人工智能系統(tǒng)應具備感知外界環(huán)境的能力和學習能力，具有適應性、靈活性、擴展性。深度學習已成為人工智能領域的主流范式，引領新一輪人工智能發(fā)展高潮，同時，類腦智能蓄勢待發(fā)，量子智能加快孕育；在智能水平上，全球人工智能發(fā)展正逐漸由弱變強，數據驅動的感知智能日益成熟，知識驅動的認知智能漸次突破。
二是展現出很強的溢出帶動作用。人工智能能夠重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環(huán)節(jié)，利用人工智能實現重大技術革新和產品創(chuàng)新，能夠提高應用主體的管理水平、生產效率及產品質量，促進產業(yè)智能化升級。例如，智能機器人和柔性智能制造技術推動商品制造模式從流水線式的標準化制造，向大規(guī)模定制化產品供應轉型；通過智能算法加速航空、碼頭、倉儲等生產環(huán)節(jié)流程優(yōu)化再造，節(jié)省設備、燃油、人力，實現產線升級和效益提升，重塑企業(yè)競爭力等。
三是具有技術和社會雙重特性。人工智能是一項影響廣泛而深遠的顛覆性技術，一方面，技術突破將創(chuàng)造新產品、新功能，進而開辟新空間，創(chuàng)造新價值；另一方面，人工智能由于具有一定的自主性，能夠進行決策和分析，因而具備一定社會屬性，可能對社會、倫理和法律等帶來新的挑戰(zhàn)和沖擊，如何推動人工智能的負責任發(fā)展是全球關注的前沿議題。
人工智能研發(fā)與應用方面，體現出以下趨勢：
一是大數據、大模型、大算力需求增長。數字經濟快速發(fā)展推動數據量爆發(fā)式增長以及場景的復雜化、多樣化，引發(fā)了業(yè)界對大模型和大算力的需求增長。以GPT-3（第三代通用預訓練轉換器）為代表的超大規(guī)模預訓練模型近年來快速崛起，帶動了全球新一輪人工智能創(chuàng)新潮流。大模型能夠更好應對復雜多樣場景的共性和個性需求，從“一專一能”邁向“一專多能”，正在突破小樣本學習、自然語言理解、跨模態(tài)生成等領域技術局限，目前已在蛋白質結構解析、大氣模擬預測、電力調度、生物制藥、光學遙感等行業(yè)場景展現出相當潛力。為更高效處理海量數據和超大規(guī)模智能模型，全球算力規(guī)模迅速增長，據《中國算力發(fā)展指數白皮書》統(tǒng)計，2020年全球算力總規(guī)模達429EFlops（每秒浮點運算次數），增速為39%，其中，人工智能算力規(guī)模為107EFlops。
二是人工智能與實體經濟融合的深度與廣度不斷提升。人工智能技術具有鮮明的多層次性特征，將依技術難度和成熟度不同逐步突破，并依應用場景就緒程度不同而陸續(xù)落地，體現出明顯的梯次性。經過近幾年理論方法探索和實踐迭代，自主智能、群體智能、決策智能等一批技術逐步走向成熟，為人工智能向更多行業(yè)拓展和產業(yè)化落地帶來新機遇。多個國家以人工智能應用為牽引，正加強“人工智能+應用”的關鍵技術研究，推動其與醫(yī)療健康、先進制造等領域融合，同時加強在氣候與環(huán)境保護、流行性疾病防控等方面的應用。
三是人工智能賦能實體經濟的安全性越來越受重視。樣本攻擊、傳感器干擾、算法漏洞都可能給人工智能系統(tǒng)安全帶來挑戰(zhàn)，發(fā)展安全可控可靠的人工智能技術成為賦能實體經濟的重要基石。人工智能安全技術圍繞算法、數據、框架、業(yè)務應用四個方面正快速迭代演進，不斷提高人工智能魯棒性及抗干擾性，為應對這些風險挑戰(zhàn)提供技術方案，IEEE、ISO、ITU、NIST等標準化組織也紛紛開展了人工智能系統(tǒng)安全技術標準研制工作，保障人工智能應用向更多行業(yè)深化拓展。
深度融合引發(fā)生產方式變革
主持人：我國人工智能與實體經濟融合進展如何？請介紹幾個典型案例。
劉剛（南開大學經濟研究所所長、中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院首席經濟學家）：自《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布以來，在國家戰(zhàn)略引領下，開放創(chuàng)新平臺主導的產業(yè)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展、新創(chuàng)企業(yè)涌現、傳統(tǒng)產業(yè)龍頭企業(yè)智能化轉型和地方政府積極響應，共同推動著人工智能和實體經濟深度融合。
人工智能科技產業(yè)包括核心產業(yè)部門和融合產業(yè)部門，即人工智能產業(yè)化和產業(yè)智能化部門，兩個部門的技術合作代表了人工智能和實體經濟融合發(fā)展的實際進展。我們基于2200家核心產業(yè)部門人工智能骨干企業(yè)技術合作關系數據的量化分析發(fā)現，2021年我國人工智能核心產業(yè)部門與三次產業(yè)技術合作關系占比中，排名第一是第三產業(yè)，占比76.85%；排名第二是第二產業(yè)，占比22.74%；排名第三是第一產業(yè)，占比0.41%。在核心產業(yè)部門與第二產業(yè)技術合作關系占比中，排名第一是制造業(yè)，占比88.01%；排名第二是電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)，占比5.67%；排名第三是建筑業(yè)，占比5.05%；排名第四是采礦業(yè)，占比1.27%。
在核心產業(yè)部門與制造業(yè)各行業(yè)人工智能技術合作關系占比中，排名第一是計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，占比30.86%；排名第二是汽車制造業(yè)，占比24.84%；排名第三是電氣機械和器材制造業(yè)，占比8.57%；排名第四、第五分別是專用設備制造業(yè)、通用設備制造業(yè)，占比分別為6.57%、3.89%。排名前五的均屬于裝備制造業(yè)。
在核心產業(yè)部門與第三產業(yè)各行業(yè)人工智能技術合作關系占比中，排名第一是信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)，占比28.46%；排名第二是科學研究和技術服務業(yè)，占比21.25%；排名第三是金融業(yè)，占比10.95%；排名第四、第五分別是租賃和商務服務業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)，占比分別為10.89%、9.06%。
隨著產業(yè)互聯網發(fā)展，人工智能與第二產業(yè)尤其是制造業(yè)融合將進入快速發(fā)展階段。為全面掌握人工智能和制造業(yè)融合發(fā)展進程，2022年中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院和世界智能大會聯合征集了智能制造領域186個案例，包括關鍵技術與核心部件、智能化裝備、制造過程智能化技術與系統(tǒng)三大智能制造領域，涉及21個應用場景。從應用情況看，人工智能和制造業(yè)深度融合將為我國經濟高質量發(fā)展和產業(yè)國際競爭力提升奠定堅實基礎，人工智能和制造業(yè)深度融合將釋放社會生產力巨大潛力。
天士力醫(yī)藥集團股份有限公司中藥智能制造遵循中藥現代化路徑，率先實現了從中藥研發(fā)、種植、提取、生產到銷售的全產業(yè)鏈標準化。通過智能化改造，進一步研發(fā)出第五代高速滴丸生產線和中藥數字化智能提取生產線，建立了標準化、數字化、智能化現代中藥產業(yè)體系。
以高速滴丸生產裝備為核心的中藥智能化生產線，實現單機產出速度提升約11倍，產品工藝流程實現連續(xù)化生產。通過在研發(fā)、注冊、生產各環(huán)節(jié)上實踐應用，建成了復方丹參滴丸智能制造車間，“車間內制造裝備—傳感及檢測部件—數據采集監(jiān)控系統(tǒng)—工藝控制模型庫—生產信息化管理系統(tǒng)”互聯互通，生產效率提升5倍，運營成本降低15.4%，平均用工人數由190人降低到40人，單位綜合成本降低24.5%，勞動生產率提高32%。
天津港智能化集裝箱碼頭依托華為5G及車路云協(xié)同技術，打造自動化集裝箱碼頭高效智能水平運輸解決方案，是人工智能在港口物流領域應用的典型案例。
天津港北疆港區(qū)C段智能化集裝箱碼頭是新一代全自動化集裝箱碼頭，碼頭運營的76臺智能水平運輸機器人ART是自主設計和制造的，采用超L4級無人駕駛技術，依托5G網絡和北斗定位技術，實現了集裝箱自動化水平運輸。同時，智能化碼頭自主設計和研發(fā)智能水平運輸系統(tǒng)，創(chuàng)新性應用全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃相結合方式，實現ART精確引導和駕駛的協(xié)作、管理和控制，滿足了集裝箱自動化水平運輸過程中充電、超車、避障、繞行、緩沖調序等全工況需求，是全球首個基于超L4級無人駕駛技術的智能化集裝箱碼頭水平運輸解決方案，為傳統(tǒng)人工碼頭智能化升級改造提供了可推廣可復制典型案例。從實際運營情況看，與同等岸線自動化集裝箱碼頭相比，建設投資減少30%，作業(yè)能耗降低17%以上，作業(yè)人員減少60%。
作為第四次工業(yè)革命的核心引擎，人工智能與實體經濟深度融合將引發(fā)生產方式變革。新的社會生產力發(fā)展要求變革現有生產關系，如何通過生產力和生產關系重構，加快建設現代化經濟體系步伐，是“十四五”期間經濟高質量發(fā)展的關鍵。
“人工智能+各行各業(yè)”正當其時
主持人：作為人工智能專業(yè)研究者，您如何看待我國人工智能產業(yè)發(fā)展與實體經濟應用？
孫茂松（清華大學人工智能研究院常務副院長、歐洲科學院外籍院士）：1957年錢學森先生在《科學通報》上發(fā)表題為“論技術科學”的文章，首次明確闡釋了自然科學（基礎科學）、技術科學和工程技術三個重要概念間的關鍵區(qū)別和內在聯系。根據這一概念體系，人工智能可以分為基礎理論（如人工神經網絡理論及其基本模型的建立）、技術科學（如近些年大行其道的深度學習模型、AlphaGo、GPT-3等的設計與實現）以及技術應用（如線上購物推薦、智慧城市等各行各業(yè)的落地應用）三個層次。借用老子《道德經》中“道生一，一生二，二生三，三生萬物”的說法，人工智能基礎理論屬于“從0到1”的問題，技術科學內部也有品類劃分，按照創(chuàng)新程度不同分別包含“從1到2”和“從2到3”的問題，技術應用則屬于“3+”的問題。
在人工智能發(fā)展歷程中，我國成熟的“3+”類創(chuàng)新成果在世界范圍內已有一些處于領先水平并引領產業(yè)潮流，“從2到3”類研究總體上做得也很不錯，不過目前我們取得的“從0到1”類原始創(chuàng)新成果幾乎是空缺的，“從1到2”類創(chuàng)新成果也為數不多。2017年國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。人工智能發(fā)展要走到世界引領位置，我們依然面臨很大挑戰(zhàn)，最大的挑戰(zhàn)在于謀求“從0到1”類的突破非一朝一夕之功，需要較為長期的探索奮斗。
人工智能第一代和第二代分別由小知識和大數據驅動，前者沒有走出研究的“象牙塔”，后者則走到了蔚為可觀的技術社會應用階段，但其理論框架實源于學界過去幾十年研究的厚積薄發(fā)。當前人工智能正謀求從以深度學習為標志、以大數據為主要驅動的第二代向具有更高智能的下一代躍遷，若想取得實質性突破，關鍵仍在重大理論創(chuàng)新。
新一代人工智能技術擁有強大威力，人工智能與實體經濟深度融合具有巨大潛力。但同時也要看到，作為新一代人工智能突出標志的深度學習模型仍存在可解釋性差、魯棒性弱、泛化能力不強、推理能力欠缺等缺陷，使得其面對各行各業(yè)實際場景時，由于場景的天然復雜性而常常力不從心，這需要人工智能專家與各領域專家密切合作、聯合攻關。人工智能與實體經濟深度融合，不僅是人工智能單向作用于各行各業(yè)，同時也對人工智能技術科學自身發(fā)展構成動力，或在基礎理論層面上凝練出新的深刻問題。
我國人工智能發(fā)展可考慮建立一個全局性策略：以“人工智能+各行各業(yè)”為契機和抓手，通過腳踏實地的創(chuàng)新性工作，在大力推動各行各業(yè)技術與應用變革的同時，積極促進人工智能技術科學新發(fā)展，不斷擴大我國人工智能技術應用整體優(yōu)勢。在此路徑上，“人工智能+各行各業(yè)”，正當其時。
構建融合發(fā)展的支持體系
主持人：我國人工智能與實體經濟融合還面臨哪些瓶頸和挑戰(zhàn)，如何進一步推動二者深度融合？
任保平（西安財經大學副校長）：人工智能與實體經濟融合發(fā)展對改造傳統(tǒng)產業(yè)、帶動新興產業(yè)、催生新商業(yè)模式以及增強生產端與消費端協(xié)同有重要意義，將為經濟高質量發(fā)展提供強勁支持。不過，目前我國人工智能與實體經濟深度融合還面臨一系列瓶頸制約，主要表現在：超前研發(fā)布局缺乏系統(tǒng)性，政策法規(guī)支持體系和標準體系欠缺；缺少重大原創(chuàng)成果，需繼續(xù)加強包括基礎理論研究在內的各項研究，同時移動端或物聯網設備等硬件設施難以滿足人工智能算法需求，需進一步突破；人工智能網與實體經濟融合的產業(yè)生態(tài)不完善，應用場景“碎片化”，與產業(yè)場景深度結合尚在探索中；基礎設備改造尚不能滿足要求，人工智能與實體經濟深度融合的前提是自動化和信息化，在這方面無法達標將導致人工智能技術難以和實體經濟有效對接；人工智能高端、復合型人才缺乏等。
突破瓶頸制約，推動人工智能加速“擁抱”實體經濟，應從以下幾方面著力：
首先，做好人工智能與實體經濟融合發(fā)展的路徑設計。一方面，確立整體推進人工智能與實體產業(yè)融合的戰(zhàn)略規(guī)劃，設立整合推進機制，有效協(xié)調部門間、區(qū)域間人工智能與實體經濟融合。需構建激勵機制，以全面釋放經濟主體活力和能動性，發(fā)揮新一代人工智能對經濟各層級發(fā)展的促進作用。另一方面，構建人工智能與實體經濟融合發(fā)展的支持體系：完善涉及人工智能發(fā)展的法律法規(guī)和道德框架，特別是加強對信息安全、人機一體、無人自動系統(tǒng)等領域規(guī)范；確立人工智能技術標準和知識產權體系，加快推進應用領域和行業(yè)協(xié)會相關標準制定，加強專利保護機制；建立人工智能安全監(jiān)管和評估體系，針對其復雜性、風險性及不確定性等問題構建預警機制和風險管控體系。
其次，加強人工智能與實體經濟融合發(fā)展的基礎設施建設。針對目前我國數字基礎設施建設存在的不平衡空間分布、低效數字信息收集、傳輸、挖掘和利用等問題，加強寬帶基礎設施建設，加大寬帶網絡普及程度，提高網絡用戶普及率，通過提速降費加快社會數字化進程。加快推進鐵路通信傳輸網、公路基礎設施數字化、全國高速公路信息通信聯網等工程建設，整合各路段通信傳輸資源，優(yōu)化交通信息網絡?？s小數字基礎設施空間失衡，推進網絡寬帶發(fā)展，化解數字壁壘，構建統(tǒng)一大數據信息平臺，形成從基礎支撐、核心技術到行業(yè)應用都比較完整的人工智能產業(yè)鏈。積極推進行業(yè)和企業(yè)數字化、信息化轉型，把人工智能技術和智能設備裝備應用于實體經濟各產業(yè)和產品制造各環(huán)節(jié)，實現產業(yè)和企業(yè)設備數字化、運行智能化，提高數字化、信息化水平。
再次，培育人工智能與實體經濟融合的產業(yè)生態(tài)。人工智能產業(yè)發(fā)展需要產業(yè)政策支持，也需要建設有效學習型社會環(huán)境，構建“全局促進，重點突破”的產業(yè)生態(tài)。產業(yè)層面，要全面促進新一代人工智能與各層級經濟活動融合，重點推進智能制造發(fā)展，為實現創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展、實現制造強國提供有力支持。區(qū)域層面，要進一步優(yōu)化人工智能產業(yè)空間分布與發(fā)展。在經濟水平和人工智能發(fā)展處于前沿的東部沿海發(fā)達地區(qū)，積極推進人工智能產業(yè)鏈發(fā)展，更好發(fā)揮人工智能技術發(fā)展輻射帶動作用。對于發(fā)展滯后的中西部地區(qū)，側重將人工智能作為共性基礎技術，推動產業(yè)轉型升級，促進新興產業(yè)規(guī)?；?。人才培養(yǎng)層面，要吸引和培養(yǎng)人工智能高端人才和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，加強相關學科專業(yè)建設，引導培養(yǎng)產業(yè)發(fā)展急需的技能型人才，為人工智能與實體經濟深度融合提供人才支持。
來源：經濟日報
