人工智能正成為政策聚焦的新興產業

• 2018年7月26日 ZhangHongYuan來源：經濟參考報、搜狐 644 37
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  2018-2023年中國人工智能技術應用行業深度分析及投資風險預測報告

  與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環境、海量數據基礎和持續演進、不斷豐富的戰略目標的引領下，依托于云計算、大數據兩大基礎平臺和機器學習、模式識別和人機交互三大通用技術，...

隨著中央層面產業政策不斷出爐，各地對人工智能產業的發展也日益重視。

人工智能正在成為政策聚焦的新興產業。記者通過詳細梳理發現，截至目前，已有北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、貴州等20個省市，根據各地實際發展情況出臺了人工智能產業政策和措施。業內認為，中央層面對人工智能發展高度重視，已陸續出臺一系列人工智能產業發展政策。隨著各地更為具體的措施亮相，我國人工智能產業政策體系已基本成型，并正在形成良好的央地聯動效應。這不僅有助于中央層面的人工智能產業政策快速落地，還能促進產業加速應用，更快和汽車、醫療、物流、制造業等關鍵產業融合。

出于對產業的高度重視，我國人工智能產業的政策布局較早。2015年7月，國務院出臺《關于積極推動“互聯網+”行動的指導意見》，首次提出培育發展人工智能產業，并將人工智能列為11項重點行動之一;2016年3月，發展人工智能產業被寫入“十三五”規劃。當年公布的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《“十三五”國家科技創新規劃》《智能硬件行業創新發展行動(2015—2018)》《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》等多份產業指導文件，均對發展人工智能產業做出詳細安排;2017年3月，人工智能被首次寫入政府工作報告;2017年10月，人工智能被寫入十九大報告，人工智能和實體經濟融合成為產業發展的重要目標;當年7月和11月，國務院相繼公布了《新一代人工智能發展規劃》和《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》，在進一步對人工智能產業發展做出規劃的同時，提出加快推進人工智能產業和已有各類產業融合。

隨著中央層面產業政策不斷出爐，各地對人工智能產業的發展也日益重視。從2016年開始，上海、北京、浙江、廣東等地根據各自實際情況，陸續出臺了地方性產業政策和措施。截至目前，我國已有北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、貴州等20個省份出臺了人工智能產業政策。例如，上海市出臺了《上海市人工智能創新專項支持實施細則》，天津市出臺了《天津市人工智能科技創新專項行動計劃》，江西省出臺了《關于加快推進人工智能和智能制造發展的若干措施》。此外，天津、上海、貴州等地還提出，要加大對人工智能產業的資金支持和稅收優惠，如《貴州省“互聯網+”人工智能專項行動計劃》明確提出，2018年前完成投資5億元以上，《江西省關于加快推進人工智能和智能制造發展的若干措施》則表示，將出臺稅收優惠政策支持產業發展。

業內認為，我國的人工智能產業政策體系已基本成型，并正在形成良好的央地聯動效應。中國工程院院士鄔賀銓向記者表示，制定和出臺具體的產業政策，是我國推進產業發展的有力手段之一。

通過出臺有針對性的具體政策，一方面，可以促使人工智能技術快速應用，加速人工智能應用市場成型;另一方面，有助于產學研快速整合，形成完備的人工智能產業生態，有利于人工智能產業做大做強。

百度、阿里巴巴、騰訊等企業在接受記者采訪時均表示，中央和地方的產業政策照顧到了產業在發展過程中面臨的發展方向、扶持措施、產業應用、產業風險等多個層面的問題，對人工智能產業未來健康有序發展大有裨益。目前，我國人工智能產業政策仍在不斷完善中，這將進一步提升人工智能產業發展活力，有助于人工智能產業在我國快速應用，并被社會接受，為未來人工智能產業的發展、成熟、壯大奠定基礎。

記者此前從多個權威渠道獲悉，未來我國還將出臺多個細化措施，鼓勵人工智能產業發展。

據悉，未來我國將出臺的人工智能措施主要分為三大類。第一類是具體產業落地政策，包括出臺針對人工智能中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智能企業發展，引導市場力量，建立健全人工智能產業發展基金;第二類是推進各類人工智能創新發展，包括按照國家級科技創新基地布局和框架，推進人工智能創新基地，引導現有與人工智能相關的國家重點實驗室、企業國家重點實驗室、國家工程實驗室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向開展研究，前瞻布局新一代人工智能重大科技項目;第三類是制定促進人工智能發展的法律法規和倫理規范，開展與人工智能應用相關的民事與刑事責任確認、隱私和產權保護、信息安全利用等法律問題研究，重點圍繞自動駕駛、服務機器人等應用基礎較好的細分領域，加快研究制定相關安全管理法規，為新技術的快速應用奠定法律基礎。

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如果讓你說出幾個詞語來描繪計算機領域的新趨勢?想必你會說，“大數據”、“云計算”、“區塊鏈”、“人工智能”等。在這些熱點領域，特別是人工智能最具爭議性和吸引力。那么，什么是人工智能呢?

人工智能是英語Artificial Intelligence的中文表達，通常縮寫為AI合約。它是一門新的計算機技術科學，主要是研究和開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統。

“人工智能”的概念，是由麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等科學家于1956年Dartmouth年會首次提出，標志著人工智能的誕生。50多年以來，AI合約取得了長足的發展。1997年，美國國際商用機械公司(IBM)的“深藍”超級計算機戰勝世界國際象棋冠軍卡斯帕羅夫;2016年，美國谷歌公司的AlphaGo戰勝世界圍棋職業九段選手李世石。因此，2016——2017年人工智能出盡風頭，呈現出火爆的發展態勢，盛況空前。2017年區塊鏈狂飆猛進，更是吸引到輿論的日夜關注。

人工智能的發展歷程

自人工智能1956年誕生以來，科學家們樂此不疲。以理論的假設為基礎，依據數據去推斷結論，但是受困于數據獲取艱難以及高度的數據與理論依賴性，使得結論也不可靠。

2013——2014年的機器學習、大數據的出現與深入學習算法的興起，改變了歸納推理的方式，人工智能領域開始呈現出良性發展新態勢。同時，數據來源增多、數據量巨量增長與云計算和計算能力的提升，將人工智能在不同行業的落地應用變成現實。

人工智能的應用落地

中國銀行本月10日就邀請到黃連金老師在上海研修院以“大數據、區塊鏈與人工智能在銀行的應用”為主題與現場學員進行了三個小時的分享與交流。人工智能在銀行的應用主要包括三個方面，智能投資顧問、供應鏈金融的風險管控、金融產品和理財產品的設計開發與分析。這將極大地提升銀行工作效率，簡化服務流程，更加具有針對性高效地為客戶提供一對一服務，同時使得銀行的風險管控和安全防范實現數量級的飛躍，能夠挖掘出更廣泛的客戶群體，從而獲取更多盈利能力。

當下人工智能和區塊鏈火熱程度不相上下，一眾行業大咖不時熱談二者的結合將帶來怎樣的變化?還有什么懸而未決的問題需要解決?

馬特·圖爾克(Matt Turck)就是其中一位。馬特是知名投資人、早期投資機構FirstMark 董事總經理，因曾早期成功投資Pinterest、Shopify、AI合約rbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超級獨角獸而著稱。前不久剛剛分享了對此的研究、分析和總結。

馬特有著敏銳的嗅覺，善于捕捉國際國內的技術新趨勢，因此得名“美國技術新趨勢布道者”。由他發起組織的兩大新趨勢分享社區，即Data Driven NYC(大數據和人工智能)和Hardwired NYC(前沿技術和新興計算平臺)，時常薈萃行業大咖分享，AI合約三巨頭之一的Yann LeCun都曾應邀出席。

談及AI合約+區塊鏈兩大新技術趨勢，總是令人激動不已，因為這個結合不僅僅極具挑戰性，而且有著讓先行者成為行業變革“歷史先驅者”的可能性，因而能匯聚頂尖大腦積極參加。沒有人敢保證二者未來會怎樣?兩大技術趨勢要么光芒式微，要么因交叉融合產生偉大的商業可能。回顧計算機的歷史，每10年或者15年總會誕生新的技術趨勢和大變革，即硅芯片—PC機—互聯網—Web2.0。歷史總是驚人的相似。也沒有人能夠一開始就看清這些趨勢。正如云計算，在10年前的2008年還處于高度實驗性階段，被人們認為是過度炒作，哪里是什么“營銷萬金油”。現如今的云計算卻開始了大規模的工業化商用。

AI合約是一種非常中心化的技術，集中在諸如美國的谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜，中國的阿里、騰訊、百度等極少數大型公司，它們吸引全球最優秀的AI合約人才，獲取規模空前的巨量數據用以訓練AI合約算法從而形成無與倫比的競爭優勢。谷歌、微軟、亞馬遜等公司與政府合作開發的某些應用就在幫助政府作惡，同時也會惡性競爭周圍的新生態企業。隨著時間的推移，這些中心化平臺會與協作者產生競爭，漸漸地，人們都會對中心化平臺的服務保持警惕，甚至“幫助”用戶放棄了隱私和對私人數據的控制權，無力對抗安全漏洞。以上問題在未來將會更加顯著。

區塊鏈能幫我們構建更好的AI合約嗎?

該領域的先驅者們不斷探索著各種想法，例如，以去中心化方法來構建AI合約或給bots(或者說AI合約)建立一個網絡，又或者讓AI合約管理全自動的組織。

需要指出的是，AI合約和區塊鏈是相輔相成的。舉例來說，AI合約能優化能耗，提升挖礦效率;AI合約能通過數據分區，并以此提高區塊鏈的可擴展性;AI合約還能用于欺詐行為的檢測。

區塊鏈怎樣助力AI合約?

區塊鏈將以三大方面來助力AI合約的發展，即去中心化的AI合約市場、AI合約的合作網絡與AI合約驅動的去中心化自動組織。

首先，基于一個去中心化的市場去構建更好的AI合約。也就是說，用物質獎勵來刺激所有個人和機構有償提供私人和專業數據。獲得數據后，將其以去中心化的安全計算方式，安全、私密地存儲起來，使人們會更愿意分享花銷、健康等隱私數據。長此以往，這些去中心化的市場就能積累大量高質量數據，比科技巨頭手里的數據還要多。在海量數據的基礎上，再以物質獎勵來激勵機器學習專家開發模型型相互競爭，性能最好的模型會獲得更高比例的收益。

其次，如果去中心化的AI合約市場讓AI合約蓬勃發展不斷前行的話，人們就可以創造出很多的AI合約，如很多公司正在構建“AI合約 for X”(即專門執行特定任務的AI合約)。那么如何讓這些不同的AI合約協作運行呢?當然，區塊鏈就可以用以開發一個組織模型，從而幫助各種AI合約以一種透明的方式協作。

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