【摘要】当前，在全球人工智能发展浪潮中，我国的人工智能取得了令人瞩目的成绩，一是实现了全方位的突破与发展，二是在应用上有显著优势。由于特殊的国情、产业结构和发展阶段，我国仍面临人工智能发展与我国优势制造业融合不足、人工智能社会学研究相对滞后等诸多挑战，需要我们认真应对。
【关键词】计算机科学 人工智能 就业
从20世纪50年代发明需要人类操作才能运行的计算机算起，科学家用了半个多世纪的时间让计算机具有了自主学习能力，这一飞跃不仅仅是计算机科学和产业的里程碑，也将对各行各业和人类社会产生巨大影响。从某种意义上讲，计算机已经发展到能够自行编程执行新任务的阶段，未来的人工智能将主动适应人，用人类与生俱来的语言、动作、情感与人类进行互动交流。这一变化正在全球掀起巨浪，引发投资热潮，并将在未来极大改变人类的生产和生活，而在这次变革中，中国走在世界前列，成为引领全球人工智能发展的重要力量。
我国人工智能实现了全方位突破
在全球人工智能发展浪潮中，我国人工智能技术、产业和市场近些年的发展取得了令人瞩目的成绩，并表现出与发达国家同步的态势。国内很多企业在人工智能领域早有布局，并在最近一两年进入商业化运营阶段。百度从2012年开始在搜索引擎中使用深度学习技术，2015年以来，百度在人工智能方面的投入高达200亿，在中国北京和美国硅谷建设了三个深度实验室，从事全球领先的技术研发，致力于运用大规模深度学习技术，通过数十亿的连接构建全球最先进的语音系统训练网络。同时，百度在无人驾驶领域率先布局，成立了智能驾驶事业群组（IDG）。腾讯于2012年成立的优图实验室主要从事人工智能在图像相关领域的应用开发。2016年，腾讯将人工智能提升为企业核心战略，并成立人工智能实验室。在最近两年，腾讯在全球投资布局人工智能产业，如入股特斯拉、Diffbot、iCarbonX等。阿里巴巴将人工智能发展定位于“云服务”，突出自身优势的同时也避开与竞争对手的正面竞争。早在2012年，阿里巴巴就开始汇集一批来自全球的科学家团队，从事人工智能领域的技术研发和储备，从2015开始，阿里人工智能应用产品陆续上市，大多围绕其“阿里云”平台提供服务。2017年初，联想成立人工智能实验室，并计划未来四年在人工智能、物联网和大数据方面投资超过12亿美元，这将占到联想集团每年研发开支总额的20%以上。
人工智能的开发和应用对资本品没有太高的需求，模拟人脑的深度学习网络已经不像十年前那么难以获得，云计算的出现使得很多公司甚至不需要自己的硬件设施，相比较而言，人才显得格外重要。为了获得领先的技术能力，国内各家企业和机构纷纷花巨资吸引世界顶尖的人才入驻，这使得人工智能行业成为国内离职率最高和薪酬提高最快的行业之一。根据相关调研报告，2016年，我国人工智能业内平均员工离职率高达44%，离职的员工一些是被其他公司以更高薪酬挖走，也有相当比重是离职创业，成立新的公司，然后吸引新的投资，再在人才市场创造新的岗位。我国语音识别企业科大讯飞仅仅半年就从外部引进人才3500名，其中各行业关键人才接近100名，并引入了600多名优秀的大学生，这600多名大学生是在接受了5万多份简历（均来自985、211高校）选拔出来的，由此可见人力资源市场对人工智能人才的青睐。
与其他新兴行业比较，我国人工智能的发展有两个突出的特征。一是实现了全方位的突破与发展。近年来，我国很多产业实现了突破，但优势仅仅表现在某一领域或产业链的某一环节，而人工智能的发展则是在各个方面实现了与发达国家的同步甚至赶超。从战略和政策体系看，2016年，国家发改委等部门联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，确定了在2018年前建立人工智能基础工业标准化的目标；2017年，“人工智能”首次出现在政府工作报告中；仅仅4个月之后，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出了六个方面的重点任务和一系列保障措施，规划到2020年实现人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，到2030年，中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。从技术研发上看，在“深度学习”“深度神经网络”等领域，中国在全球知名期刊上发表论文的数量已经超过美国；中国人工智能专利申请数量仅次于美国位居全球第二；百度在2015年开发的深度学习语音识别率达到97%的准确率，被誉为我国人工智能技术研发达到世界一流水平的重要里程碑。从投资看，国内人工智能领域投资自2010年开始进入爆发期，最近两三年投资进一步加快，中国已经是仅次于美国的全球第二大人工智能融资国，投资机构的数量也在全球位列第三。从产业发展看，近年来我国人工智能产业规模年增速近40%，到2016年末达到约100亿的规模；不仅如此，我国人工智能产业体系初具雏形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能产业聚集已经形成。除了领先的BAT（百度、阿里巴巴和腾讯），中小企业和创业企业大量增长，在不同的人工智能细分和应用领域创新产品和服务模式，例如在机器视觉识别领域已经有成规模的自主品牌100多家，代理商300多家，专业机器视觉系统集成商100多家。
二是在应用上有显著优势。客观上讲，国外企业在人工智能核心技术研发上具有短期内难以超越的优势和资源。例如脸书公司（Facebook）的大数据信息挖掘、苹果公司的语音识别、Uniqul的人脸识别技术全球领先，国外人工智能的商业化运营总体上看是依靠技术进步推动的。虽然在核心技术方面并没有表现出显著的优势，但国内在实现人工智能应用的场景优化及其相应的商业布局方面走在世界前列。例如，百度将语音技术、图片识别技术与O2O服务场景相融合，用户只需要输入一段语音就能够预订电影票、酒店和景区门票；阿里巴巴、京东等电商平台通过大数据挖掘为用户推送具有潜在购买欲望的产品；腾讯以微信、QQ为平台向客户精准投放新闻和广告等。我国是全球人口最多、移动通讯用户最多、手机应用下载和在线用户最多、制造业规模最大的国家，这些因素共同支撑中国成为全球最大的人工智能应用市场，我国近年来人工智能高速发展也是以率先实现商业运用为引领的。
我国人工智能发展面临的挑战
由于特殊的国情、产业结构和发展阶段，我国人工智能发展面临诸多挑战，突出表现为人工智能发展与我国优势制造业融合不足、人工智能社会学研究相对滞后等方面。
无论在发达国家还是在我国国内，一个很有意思的现象是，对人工智能投入巨大且掌握领先技术的大多数是互联网公司。谷歌是国外人工智能技术研发和市场推广的代表，而更早入局的IBM当前并没有占领全球领军的位置。中国情况也是如此，以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网公司对人工智能的发展最为热衷，虽然联想、海尔、长虹等企业也在人工智能上投入巨大，但似乎并没有掌握国内人工智能发展的主导权。人工智能作为未来的一种通用技术，本身应用的领域可能是有限的。就如同互联网自身或许不会产生太大价值，但与企业经营、产品销售、娱乐游戏相结合却能够产生巨大社会和经济效益并最终改变我们的生产生活。人工智能最终也需要嫁接于特定的产品和业态上，否则只会是一些科学游戏。从发达国家及其跨国公司已经浮出水面的人工智能战略可以看出，很多国家都会在人工智能的具体应用上有所侧重，例如日本就非常强调人工智能与本国优势的机器人产业的融合。中国是全球制造中心，虽然制造业的比重不断下降，但客观上讲，制造业仍然是我国最有国际竞争力的产业部门。而发达国家的优势产业部门是服务业，人工智能的研发和应用聚焦于互联网能够实现强强联合。我国如果也将人工智能的投资集中于以互联网为代表的服务业上，一方面会引起和发达国家跨国公司的正面竞争，同时，可能还会失去在优势制造业领域率先发展人工智能应用的战略先机。当然，这并不意味着我们不需要在图像、语音识别等领域上发展人工智能，只是我们需要慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，在新一轮的国际分工格局中发挥自己的特色和优势，而不是再一次被锁定在低端环节。
人工智能的发展和大规模应用还会带来一个棘手的问题：越来越智慧的机器不仅是高科技产物，更会对人类社会的运行规则和法规制度产生冲击，发达国家已经认识到这个问题并作出积极应对。而国内在这方面开展的相关研究较少，经济学、社会学、哲学、心理学等方面的学者发声不多，这与我国已经成为人工智能技术强国、投资大国和应用大国的地位不匹配，从人文与社会科学层面进一步加强对人工智能的研究刻不容缓。
