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解放日报:上海专家解读人工智能规划:研发、应用“两手都要硬”

发布时间:2017-07-27 发布来源:上观新闻

  国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。上海市科委、上海市科学学研究所专家今天对《规划》作了解读,认为上海应在研发、应用两个方面做到“两手都要硬”:一方面,加大对人工智能前沿基础理论、关键共性技术研发的投入;另一方面,加快推动人工智能技术向各个行业领域的渗透应用。
  
  《规划》指出,“我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果”。上海正在建设具有全球影响力的科技创新中心,有责任通过加大资金投入、引进集聚全球高技术人才等途径,在基础理论、核心算法、关键设备等方面尽快取得突破,变“跟跑”为“并跑”乃至“领跑”,让我国的人工智能产业应用不会受制于人。
  
  底层技术不能受制于国外
  
  谈到我国人工智能未来发展的隐忧,市科委相关负责人说:“国产智能手机的出货量已是世界第一,但不少高端芯片等手机核心元器件,掌握在外企手中。我们一定要防止在人工智能领域,也出现这样的情况。”
  
  《规划》中的一段话,表达了这种清醒的认识:“我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。”
  
  上海市科学学研究所受科技部委托,参与了《规划》编制的相关研究。该所副研究员王迎春表示,他与多位科技专家交流后了解到,在人工智能领域,我国与一些发达国家的差距主要体现在底层技术上。如果“地基”不尽快夯实,那么未来的产业应用就会受制于人。“人工智能是具有高度融合性的通用技术平台,算法、计算能力和大数据是其重要组成部分。中国拥有海量的数据资源优势,需要在算法和计算能力的核心技术方面进行重点攻关。”
  
  发挥人才优势吸引“BAT”
  
  令人欣喜的是,近年来,上海在底层技术方面取得了一些突破。例如,中科院上海微系统所张晓林研究员带领团队,研发了基于人类眼球控制生理模型的“仿生眼”,并提出仿生双眼视觉控制理论,多项成果已经产业化或接近产业化。张晓林是海归科研人员,他在上海取得的原创成果,体现了全球尖端人才对我国人工智能发展的重要价值。《规划》提出:“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,坚持培养和引进相结合,完善人工智能教育体系,加强人才储备和梯队建设,特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才,形成我国人工智能人才高地。”
  
  日前,领英(LinkedIn)根据自己的全球人才数据库,发布报告称:近70%的中国人工智能技术人才聚集在北京和上海,两地人才数量相当,各占34%左右;在国内各所高校的人工智能领域毕业生人数方面,上海交通大学高居第一,复旦大学排名第五。王迎春认为,上海应该采取两招:第一招是利用人工智能“人才高地”的优势,在建设具有全球影响力的科创中心进程中,加快从国外、外省市引进一批高端研发人才。针对“BAT”(百度、阿里巴巴、腾讯)等国内大企业都在投入重金研发人工智能的情况,建议政府利用上海的人才优势,将这些大企业的人工智能研发部门吸引过来,因为它们具有显著的人才和技术溢出效应。第二招是大力支持相关人才在上海创新创业,创造各种条件,推动本土优秀企业快速成长为人工智能领域的引擎企业。
  
  要积极推进数据开放共享
  
  在加强前沿基础理论、关键共性技术研发的同时,推动“人工智能+”应用,也是上海的当务之急。
  
  《规划》指出,人工智能将成为经济发展的新引擎,“必须加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,为我国经济发展注入新动能”;人工智能还为社会建设带来了新机遇,我国“人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻,人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用,将极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质”。作为特大型城市,上海正在打造“智慧城市”,在人工智能技术和人才上又处于全国领先地位,完全有理由在人工智能应用领域走在全国乃至全球前列。
  
  那么,政府应如何推动呢?市科委相关负责人提出两条建议。一是积极推进数据的开放和共享。大数据是人工智能发展的重要基础,好比食物。人们不断地把数据“喂”给深度学习系统后,这种系统就会越来越聪明。因此,各个政府部门要积极探索城市管理、医疗、交通等数据资源的开放、共享机制,强化政府大数据资源对人工智能研究的支撑作用;同时,要以重大项目实施为载体,鼓励和引导高校、科研院所、企业将拥有的数据资源开放、共享,提升大数据的利用效率。
  
  二是进一步加大技术应用力度。政府要加快适应人工智能对创新管理、社会治理、公共安全以及公共服务等领域带来的影响,在应用和推广人工智能技术上发挥示范作用,不断丰富应用场景和用户体验。政府还要推进研发与转化功能型平台建设,依托高水平研究设施和机构,在政策支持引导机制、财政投入机制、人才培养机制、协同创新机制以及管理运行机制上进行突破,不断强化产学研合作,推动产业快速发展。

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