科创中国

2020年7月22日，“发力新基建·培育新动能”新基建系列科普知识云课堂之“人工智能”顺利举行，吸引了来自智能化产业界和学院师生收看。

本次活动由吴庆先生演讲。吴庆先生曾任国家机械电子工业部国际合作司综合处副处长、摩托罗拉中国电子有限公司汽车电子和汽车通讯集团大中国区总经理、深圳市广和通无线股份有限公司常务副总经理等职，现任东方德思（深圳）科技有限公司董事长。吴庆先生结合自己多年的业务工作实践，给我们上了一堂别开生面的人工智能科普课，下面我们一起走进直播间。

1、什么是人工智能？

人工智能（ArtificialIntelligence） 英文缩写为AI。是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。

人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。新一代人工智能作为全球新一轮科技和产业变革的关键驱动力，将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。

人工智能的发展

据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到1000亿元美金， 2022 年产业规模将超过 1630.2 亿美元，2018-2022年的年均增长率达到 31.6%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。

各国陆续发布和扩大新一代人工智能国家战略

2018 年以来，美国、英国、德国等世界主要国家密集发布新一代人工智能相关战略和指导文件，围绕核心技术、财政支持、人才培养、伦理规范等出台规划和政策，力图在新的一轮科技军备竞争中掌握主导权。一是美欧等国进一步扩展新一代人工智能战略， 加速布局生态体系。美国高度重视核心技术研发，扶持资金投入快速增加；欧盟构建新一代人工智能投资框架，加强数据开放共享。二是法国、德国、印度、意大利等政府发布“国家人工智能战略”，将新一代人工智能的重要性提升到国家的高度，从宏观政策上加强引导和规划，以促进新一代人工智能发展。三是澳大利亚正在研究发布国家人工智能战略。计划创建一份技术发展路线图、一个标准框架、一个全国人工智能领域的道德框架，以支持新一代人工智能发展。

科技巨头纷纷布局人工智能，由技术输出商向解决方案提供商转变

全球各大科技巨头基于深度学习等技术对现有和未来产品体系进行整体规划，形成基于新一代人工智能的软硬件产品体系，开展“软件+硬件 + 应用 + 芯片”产品布局， 抢占用户入口和新一代人工智能产业的制高点。一是将新一代人工智能技术应用于现有产品体系，改造和提升现有体系和产品性能，如Facebook 应用于社交网络识别假消息和不良内容，Google 应用于包括搜索、地图、Youtube 等所有产品线。二是面向个人消费市场开发基于新一代人工智能的软硬件产品，并集成已有产品抢占用户入口，最具代表性的是亚马逊在个人消费市场大获成功的搭载Alexa 的智能音箱 Echo。三是面向行业市场开发新一代人工智能应用，拓展第三方产品线，如 Google 正拓展在医疗健康领域的智能化版图，包括疾病诊断、治疗、健康管理、医疗保险等。

2、人工智能的体系架构

2.1人工智能的价值

人工智能价值创造的三个层次

人工智能落地产业带来的价值创造，可以分为自动化、智能化、创新化三个层次，每个层次创造的价值度逐步提升。

    2.1.1自动化 机器执行，提升业务的自动化程度；工业机器人，AI医学影像，程序化广告投放。

    2.1.2智能化 智能化主要体现在决策智能和运营智能，其本质是将用户和行业数据抽取关键特征并输入深度学习神经网，感知智能技术的单点应用，机器分析与决策,能力跃迁。犯罪团伙挖掘，销量智能预测。

    2.1.3创新化 认知智能技术，深入业务流程 智能化应用改变传 统业务流程，重塑 产业链；技术与产 业深度融合；AI智能货柜，自动驾驶。

2.2人工智能的划分

人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和 服务。

2.2.1基础层：为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及AI计算框架等，主要有谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为。

2.2.2通用层：基于基础设施幵发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等, 主要分为两大部分：以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机、机器人等软硬一体化通用产品。

通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。与人类的感知、认知和执行能力相对应，通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，自然语言处理的深 入应用，以及执行层机器人

2.2.3应用层：人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。 应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应 用场景的端到端解决方案。

随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。

2.3人工智能的关键技术

计算机视觉技术

群体智能技术

自然语音处理技术

自主无人系统技术

跨媒体分析推理技术

智能芯片技术

智适应学习技术

脑机接口技术

2.4人工智能的发展对国民经济的重要意义

人工智能通过综合各生产要素作用于国民经济活动，有利于提高生产力水平，助力实体经济发展，主要表现在以下四个方面：

一是人工智能可以依托大数据，对庞大的信息资源进行处理，分析得到有效数据，避免了错误的经济决策，推进经济持续稳定的发展。

二是人工智能可以通过智能化的精准控制来达到减少资源浪费、提高生产水平和生产效率的目的。

三是人工智能可以赋能于商业生态，通过创新业务，降低成本，提高效率，来提升客户体验，降低运营风险

四是在人工智能的驱动下，产业经济与信息经济相互整合，改变了传统的“需求-设计-制造-销售-服务”的生产模式。由于互联网等信息技术的应用，使得不同产业间的关联关系不断改变，新的产业不断涌现，跨界和融合发展成为产业生态的重要特征，提高了经济增长的质量，推动了经济整体结构的调整。

3、人工智能的应用领域

个人助理、自驾领域、电商零售、安防、教育、金融、医疗健康。

4、人工智能的未来方向

基础设施升级，人工智能发展迎来机遇

2019年，中国正式进入5G商用元年。作为具备高带宽、低时延、广连接特性的新一代通信技 术，5G正在成为产业变革、万物互联的新基础设施。

（1）5G可以支撑大量设备实时在线和海量数据的传输，使得企业可获得的数据量、数据实时 性大幅图提升，为更多人工智能应用提供可能。

（2）随着5G部署范围的拓展，基于5G之上 的超高清视频等应用将迎来增长，人工智能在其中大有用武之地。

（3）5G 与新一代人工智能解决方案的结合，不仅可以深挖既有应用场景的智能化升级潜力，持续拓展和延伸应用场景的边界，同时由于社会协作模式的转变，将逐步激发和培育全新的新兴应用场景，催生出智能化新产品、新模式和新产业。5G将为新一代人工智能典型应用场景提供优质通道，提供更为海量的具备云端大脑能力的数据，提供更具针对性的定制化能力。密切关注通信网络环境的升级， 将补齐制约新一代人工智能应用场景发展的短板。

（4）边缘计算也是5G B寸代的重要特征。边缘端大量智能终端设备的爆发，使得传统的以云端 为核心的集中式数据处理方式无法满足需求，边缘计算兴起。随着数据更多地在终端进行处理 和应用，人工智能将广泛落地在边缘侧，边缘智能(Edge Intelligence)崛起。

人机协同带来全新业务模式

1，按照解决问题的能力划分，从识别一一理解一一分析一一决策一一行动的链条来看，人工智能的 发展可以分为三个阶段一一感知智能、认知智能和行动智能,

2，人工智能技术的目标是让机器在整个从感知到行动的链条上模拟甚至超越人的能力，但在很多 复杂场景下，单纯依靠机器完全能替代人去解决问题并不现实。考虑到能力范围、时间效率、 成本优化等因素，把人和机器作为整体部署的人机协同模式将成为未来的主流。 人机协同，是通过人机交互实现人类智能与机器智能的结合。具体而言，人机协同的模式是以 知识图谱为支撑进行推理推荐，并进行人和机器资源的合理配置，解决复杂问题

3，现阶段，人机协同的进展还是以人为主，由人来判断场景需求和机器的能力进行匹配。未来的 方向，则是实现机器自主判断场景、调度资源，并与人类相互协同。

产业智能互联

随着企业数字化转型和产业互联网的不断推进，产业智能互联的数据基础设施不断完善。产业 互联网实现了产业链各环节的数据打通，在此基础上，人工智能的应用将从企业内部智能化延 伸到产业智能化，实现采购、制造、流通等环节的智能协同，进一步发挥产业互联网的价值， 提升产业整体效率。

如何落地产业将成为人工智能的主要命题。在通用基础技术基本成熟的条件下，与行业应用紧密结合推动产业的数字化转型和生产力提升， 人工智能技术才能真正实现价值。同时，在行业应用中将人工智能技术转变成可规模化落地的产 品和服务，也是人工智能厂商进一步深化技术能力、打造竞争壁垒的关键。对于处在数字化转型浪潮中的企业而言，采用人工智能技术推动业务的智能化升级已经刻不容缓,关键是寻找到投入产出比最佳的落地场景。

开发关键零部件和高性能硬件，提升数据计算能力及效率

1，重点发展面向多种垂直应用场景的智能芯片，支持企业持续突破核心计算架构、集成神经网络单元协同处理性能、超高性能SOC 芯片、高性能 3D 视觉计算芯片等关键技术，发挥芯片对新一代人工智能产业的引领带动作用。突破智能传感器共性关键技术，支持新型生物、视觉、力觉、射频识别等智能工业级传感器的研发及产业化应用，发展3D 图像、生物特征识别、视频识别、智能语音识别、测距定位等智能消费电子传感器，推动面向新应用场景智能传感器的研发。

2，随着新一代人工智能应用场景前端智能化的不断普及，集成了定制多种视频、图像、语音的传感器和数据处理平台的嵌入式感知系统，将大量非结构化数据实时转化为便于进行决策分析的高质量结构化数据，需要匹配具有较高计算能力的硬件

3，CPU+GPU 架构成为目前的主流选择，然而构建GPU集群的成本非常高昂，成为应用场景大规模落地的掣肘。围绕特定应用场景，聚焦智能手机、语音交互、VR/AR等终端设备的差异化需求， 开发定制化、低功耗、低成本的高性能硬件，不仅大幅提升数据的整体分析效率，同时加速形成与需求匹配的智能化解决方案。

拓展应用场景，发挥示范引领带动效应

一是开展重点领域应用示范。全面提升新一代人工智能技术在各领域的应用，在智能金融、智能零售、智能物流等重点领域开展新一代人工智能应用试点示范。提升企业基于机器视觉、语音语义识别等技术的金融服务能力，拓宽金融服务领域，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。鼓励零售企业开发基于新一代人工智能技术的商务智能分析和决策服务。加强数据动态分析，开展智能物流装备的研发和推广应用，推进物流业务流程智能化发展。

二是拓展民生领域创新应用。加快推进新一代人工智能在医疗、教育、家居等领域

创新应用，提高民生服务的智能化水平，为公众提供个性化、多元化、专业化、精准化、高品质服务，打造智能宜居示范区。加快推进医学影像辅助诊断技术及产品的研发与运用， 促进新一代人工智能技术在医疗行业的融合运用。加强新一代人工智能技术与家居建筑系统的融合应用，提升建筑设备及家居产品的智能化水平。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。

完善创新基础设施，构建多维公共服务平台

一是夯实信息基础设施。加快5G、新一代人工智能、物联网、工业互联网等新型信息基础设施建设，以智能应用需求为导向，以全覆盖、高效能为目标，打造集融合感知、传输、存储、计算、处理于一体的智能化信息基础设施体系。在工业、农业、服务业领域持续建设完善为新一代人工智能应用服务的数据汇聚平台，为应用场景解决方案的产业化部署提供海量数据支撑。

二是建设开放式创新平台。围绕新一代人工智能应用场景的数据开放、共性技术研发、资源互通的核心需求，建设开源开放、共享协同的创新服务平台。支持各行业的龙头企业建立行业数据资源开放共享平台，为工业、医疗、金融、交通等行业应用提供高质量的训练资源库，标准测试数据集、云服务平台。

三是广泛布局应用场景以智能化连接设备为载体的智能化基础设施，采集大规模高质量的行业数据，系统性地通过新一代人工智能算法进行模型训练，才能真正将技术与应用场景相结合，充分挖掘应用场景的智能化升级需求。

                                                                       深圳市智能化学会 供稿