人民日報：人工智能將引發經濟結構重大變革

• 2018年11月12日 ZhangHongYuan來源：人民日報 663 38
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面對人工智能給傳統產業帶來的顛覆性變革，只有摒棄觀望的心態，更加主動地擁抱技術創新，才能追趕上時代的腳步。

面對人工智能給傳統產業帶來的顛覆性變革，只有摒棄觀望的心態，更加主動地擁抱技術創新，才能追趕上時代的腳步。

“過去總說，汽車產業資金、技術密集，有百年經驗積累和高行業門檻，還有龐雜的供應鏈體系，互聯網企業很難顛覆。但最近谷歌旗下Waymo獲準在美國加州公共道路及高速公路上測試無人駕駛汽車的消息，讓人不禁感慨‘狼’真的來了!”東風汽車戰略規劃部部長黃剛日前表示，東風正加緊評估直接商用L4級(高度智能化)無人駕駛的可能性。

感到焦慮的車企，不只東風一家。大眾汽車曾有意斥資137億美元購買Waymo10%股份;本田也已向自動駕駛公司Cruise投資27.5億美元;豐田在累計投入53億美元之后，再與軟銀出資100億日元成立自動駕駛技術公司，并甘愿讓對方控股……

谷歌無人車項目啟動不過短短9年，基于此獨立運營的Waymo還不到兩周歲，它是如何突破傳統車企為新進入者設置的種種門檻，一步步發展成為傳統車企挑戰者的呢?傳統車企乃至整個傳統行業又能從中學到什么?

Waymo可供借鑒的經驗有很多，比如不去造車而去做移動出行解決方案供應商，一步到位開發L4級無人駕駛，注重用戶體驗，敢于試錯，不斷迭代等等。但是，除了這些顛覆性的創新思路、差異化的競爭策略之外，最值得學習的還是其對人工智能大趨勢的深刻洞察，持續、大力度的研發投入以及迄今為止超過1000萬公里的道路測試和數據積累。

作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，新一代人工智能因具有很強的溢出帶動效應，得到各國政府和產業界的高度重視。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，制定了到2030年我國人工智能“三步走”的戰略目標。當前，最受關注的人工智能應用可能是無人駕駛。樂觀的預測認為，它將在未來數十年間催生出一個數萬億美元級別的大市場。

當然，不只汽車產業，在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能正在對經濟發展、社會進步產生重大而深遠的影響。它將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，并實現社會全要素生產率的大幅躍升。

面對人工智能給傳統產業帶來的顛覆性變革，只有摒棄觀望的心態，更加主動地擁抱技術創新，才能追趕上時代的腳步。如果不想成為智能手機浪潮中掉隊的諾基亞、電子商務和新零售變革中倒下的西爾斯百貨，那些目前依然具有行業主導力的企業，千萬不要高估自己的抗沖擊能力，也不要低估人工智能企業的創新力。像傳統車企那樣選擇漸進式無人駕駛發展道路，雖然風險低、產業重構難度小，也符合正常的發展邏輯，但Waymo這樣的“顛覆者”一旦實現突破，并進而發展成為無人駕駛領域異軍突起的“安卓操作系統”，傳統車企恐怕有淪為汽車組裝廠的危險。

向“顛覆者”們學習，同樣需要“顛覆者”的眼光和魄力。打破既有利益格局，放棄單打獨斗，或成立聯盟，或與“顛覆者”跨界合作，是可行選擇。而精干主業、縮減成本、提高效率，把自己擅長的事情做好、做精，真正滿足消費者需求，同樣重要。近來，大眾與福特擬在電動車架構、無人駕駛等領域深度合作;在日本，豐田聯合馬自達、鈴木、斯巴魯等組成電動車通用架構研發團隊……面對新變化，傳統車企已經開始行動，你準備好了嗎?

相關閱讀：人工智能，拓展產業新空間

如果在玉米生產中運用人工智能技術，產量會增加嗎?有了人工智能，你的銀行賬戶是否會更“懂”你?人工智能可以在多大程度上改善醫生診療?近年來，人工智能已成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。當前，推進人工智能技術與應用深度融合，正在為產業發展打開新的想象空間。

“桌上是4個品種的玉米，其中兩種進行基因配組可以增產30%到40%，其他組合不會增產。通過計算機智能分析，我們就可以快速知道哪兩種配組更可能增產。”近日，在中信集團主辦的“人工智能與產業融合”論壇上，隆平高科副總裁鄒繼軍拿起一粒種子介紹說，現在通過對種子做結構分析，在農民種地之前就能分析出其中各有多少成分來自熱帶和溫帶環境，從而能更有針對性地幫助農民選育優種。

“人工智能不是一個獨立存在的技術，它需要依托于產業而存在。”中國人工智能學會副理事長蔡自興認為，當前人工智能產業化迎來了新契機：一方面，人工智能發展的產業基礎已基本形成，相關企業數量大幅增長，融資規模逐年擴大;另一方面，人工智能技術起點更高了，感知智能技術更成熟了。近年來，人工智能已經滲透到了不少行業：在農業領域，通過物聯網技術控制的溫室可在特定時間內增加溫度、調節濕度;在金融領域，“智能賬戶”可以精準預判客戶訴求，并提供對應的個性化金融服務建議;在醫療領域，通過智能圖像識別分析染色體核型，可讓醫生實現精準治療……

人工智能產業化已取得重要進展，但也面臨著一些問題和挑戰。

技術潛力有待挖掘。蔡自興介紹，人工智能技術在感知智能領域應用相對比較成熟，如圖像處理和語音處理等，但在認知智能，如思維和情感等方面難度還很大。阿里云智慧農業事業部總經理鄭斌認為，人工智能的發展過程與產業信息化革命的先后順序趨同，不同行業的信息化基礎不同，數據沉淀的水平就不同，“目前，人工智能在金融業、電信業落地最快，其后是工業，農業則相對較慢，需要加把勁。”

融資環境有待優化。人工智能是高投入、高風險行業，許多企業有強烈的融資需求，但對投資者而言，失敗概率也不小。中信銀行公司銀行部總經理助理李春認為，金融行業投資者應提高在人工智能領域的參與度，通過了解行業本身來降低投資風險，加速人工智能產業化進程。

人才瓶頸有待破解。“目前，世界各國的人工智能人才總體上供不應求，據測算，我國人工智能人才缺口約100萬人。”蔡自興建議，下一步我國應加大本土人工智能人才的培養力度，為產業化提供人才保障。

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