登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《领跑人工智能 中国将面临哪些难题？》

  • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： 姜山
  • 发布时间：2018-06-29

  • 《财富》杂志（Fortune）网站25日发表了一篇题为《中国为何在人工智能领域占据优势》的文章，对中国应用人工智能的现状和前景进行了探讨。全文摘编如下：

    中国的警官们表示，他们能借助人工智能将罪犯抓捕归案。

    今年5月，在中国东部嘉兴市举办的香港歌手张学友的演唱会上，警员们通过使用人工智能面部识别技术从2万名歌迷中抓到了曾在一起土豆买卖中涉嫌欺诈的罪犯。通过演唱会安全检查不久，这名嫌犯便被警方逮捕：人工智能算法通过将这名嫌犯的面部图像与通缉犯们的照片比对后得到了匹配结果。于是，警方以盗窃价值1.7万美元土豆的罪名将这名男子逮捕。

    这是近几个月以来警方通过使用本土企业Megvii开发的软件在张学友演唱会上成功逮捕的第三名在逃嫌犯。在将人工智能和面部识别技术相结合的研发上，中国国内许多其他团队也都创造出了许多开创性的方案。阿里巴巴集团旗下的移动支付公司蚂蚁金服开发出了“微笑支付”，消费者可以通过刷脸在肯德基门店付款。杭州的一所高中用面部识别技术监控学生的课堂表现。深圳和其他城市的交警用该技术查找乱穿马路的行人和疯狂的快车送货员。面部识别还被北京天坛附近的一个公园用在其公共洗手间当中，以防止厕纸被盗。

    所有这些都暗示了这一世界第二大经济体拥抱人工智能技术的热情。中国国家主席习近平曾郑重声明，要让中国在2030年前成为全球人工智能领域的领跑者，并为本土创造约1500亿美元的工业价值。

    对于中国实现其人工智能梦想的抱负，其他国家是否应该感到惶恐？答案或许是否定的。

    针对中国对实现这一抱负的行动，大多数评估结果（不论来自美国官方还是中国专家）都暗示，相关项目都会如宣传的那样执行。

    “人工智能中的许多挑战本质上都是全球性的问题。”麦肯锡公司在今年6月的主题报告中指出，“不是单靠政府就可以解决的。”

    谷歌前大中华区总裁李开复认为，人工智能的发展正在从由美国引领的发现阶段转向应用阶段，而中国在后者上享有显著的“结构优势”。那么驱动应用发展的因素都有什么呢？答案是数据，计算能力和工程师人才，而所有这些对于中国这一人口大国来说都十分有利。

    不过，反对者们也提出了警告。他们表示，人工智能的应用可能会让这个国家失去几百万个工作岗位，这会给过度依赖重复性生产的中国带来令人担忧的前景。

    深度学习似乎也会带来深刻的难题。那么中国将如何应对？

166浏览量
原文链接
相关报告

  • 《英媒：人工智能引领世界，中国面临三大障碍》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2019-08-26
    • 中国希望在人工智能(AI)领域领军全球，且AI研究质量已取得令人印象深刻的飞跃。但观察人士警告说，有几个因素或将阻碍中国的AI计划，包括缺乏对用于开发支撑该领域的理论的贡献，以及中国企业不愿对实现根本性突破所需的研究进行投资。 西安交大人工智能与机器人研究所所长郑南宁院士表示，中国已在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域拥有一批世界一流企业，但仍在打造核心技术工具方面落后于人。例如，美国学者和企业开发的一些深度学习平台，用以设计、建造和训练一系列能使计算机更像人脑工作的算法。这些平台已在世界各地的产业和学界得到广泛应用。尽管百度等开发的开源平台正被用于快速开发AI产品，但中国在硬件方面仍落后于人。世界上大多数由AI“赋能”的顶尖半导体芯片都由美企制造。此外，中国还缺乏设计能支持先进AI系统的计算机芯片的专业技能。郑预测，中国或将需要5至10年才能在基础理论和算法上达到美英的创新水平。 另一因素也对中国在AI领域的进展同样至关重要，那就是留住有才华的研究人员。截至2017年，中国拥有世界第二大AI科学家和工程师人才库(约1.82万人)，仅次于美国(2.9万人)，但在顶尖AI研究人员方面仅排名第六。 此外，若想在AI领域具有全球影响力，制定适当的管理体系至关重要，因为这将使中国研究人员和企业赢得不可或缺的全球用户的信任，并与别国研究人员展开合作。若中国企业不能展示良好治理前景，将不会被允许获取全球数据。
    355浏览量
    原文链接

  • 《区块链、人工智能的A面与B面》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2018-07-11
    • TechCrunch（动点）将今年的国际创新峰会放到了杭州，从另一角度印证了杭州目前在中国TMT领域的地位，根据普华永道此前发布的《普华永道独角兽CEO 调研2018》，杭州与北京、上海、深圳一起成为国内拥有独角兽最多的前四名。 毋庸置疑，区块链、人工智能（AI）是今年TechCrunch 峰会讨论的重点，无论是参加展会的创业公司，还是到场的嘉宾，不管话题从何开始，最后似乎都会绕回到这两个话题上，医疗、无人驾驶、教育、安全、智能硬件等等领域，在新技术的加持下都展示出美好的前景，当然，摆在这些创业者面前的挑战，还有很多。 区块链：技术在演进，但落地是难题 随意在今年的TechCrunch会场逛逛，便会遇到区块链创业公司。和热衷于“币价”的币圈不同，“链圈”的创业者更热衷于如何用区块链技术设计出一些颠覆以往的应用场景，彻底改变旧有的商业模式或者弊端。 区块链金融：发币不再是目的 现场比较吸睛的是一家名为“方图”的公司。展会易拉宝上，这家公司打出的旗号是第一家“耶鲁系区块链公司”，从创始团队成员背景来看，确实都很“牛气”。创始人蔡良滨、量化产业总监栾作天都是美国耶鲁大学毕业，区块链首席架构师陶俊杰先后供职于微软和阿里巴巴，是国内为数不多拥有区块链底层开发经验的实操性区块链架构师。在方图的规划中，它是全区首个分布式风险对冲区块链，主要应用于与全球个股、商品、外汇等各类基础资产挂钩的期权、远期等场外衍生品交易。 不过，所有这些宣传性的内容都不如另一个名头更有说服力，它与浙江大学合作成立了“浙江大学方图区块链研究中心”，浙江大学信息技术中心主任、计算机科学与技术学院教授（前副院长）、博士生导师陈文智将担任浙江大学方图区块链研究中心主任。 在全国高校中，浙江大学在区块链上走得相对超前，这与浙江省政府对区块链的支持密不可分。今年年初，杭州市将区块链写入2018年政府工作报告，明确将区块链产业列入杭州加快培育的七大未来产业之一。4月10日，浙江大学计算机学院区块链研究中心成立，同时决定下半年将面向部分高年级本科生和研究生，开设一门名为《区块链与数字货币》的课程。 然而，尽管有高校做背书，对于方图而言，最现实的问题是，即使他们开发出一个技术上完美的区块链，谁来用呢？所谓场外金融衍生品，是指交易者将手头的金融产品在不经过交易所规范交易的情况下，通过中间人完成交易。此前，由于信息不透明，交易双方需要支付高额的中介费，而区块链的作用在于，可以让这些交易完全透明化，并且减少其中的欺诈风险。 现场工作人员告诉记者，再有两个月，方图的主链将正式上线，届时最大的考验可能就是，如何让更多的交易者知道方图，并且形成信任。 最近，比特币价格暴跌，整个币圈进入熊市，对于链圈里的人来说，这或许反倒是一次洗牌的好机会。不过对于投资人而言，短期的浮动也不具有太大意义，“亚马逊丛林里有一种蟒蛇叫作森蚺，它并不主动出击，而是在水草丰美的地方等待猎物自投罗网，”在杭州盈开投资公司总裁项建标看来，在水多的地方挖井，就是早期投资人可以做的事情。 哪里“水草肥美”呢？答案是中国，现在的中国。项建标认为区块链出现后，很多商业产业都可能用新的方式做一遍，“我们不知道具体机会在哪里，只知道这里‘肥’得很。” 把自己的医疗、基因数据存在“银行”里 另一家做区块链健康数据银行的公司药明明码也是大会上的明星公司。药明明码是一家基因大数据平台，拥有全球三十万人的基因组数据，通过对这些数据进行精准的医学大数据分析及解读，加速药物研发、诊断试剂开发、降低人类出生缺陷、提高罕见病诊断和其他精准医学的临床应用。 不过，现实情况是，相较地球70亿人口，30万人的基因库还是太少了。大量用户健康数据都分散在不同的医疗或是健康机构之中，例如用户的病例以及体检报告可能在医院，基因检测结果可能在基因测序机构，这些分散的数据增加了研究机构获取和追踪数据变化的难度，用户也难以掌握自身整体的健康情况。 药明明码建立的 LifeCODE.ai 平台采用了区块链技术，同时面向个人以及企业用户，通过某个特定群体的成员和有限的第三方（联盟链）的方式，将用户数据在脱敏后多次加密并存储，确保任何数据在未经授权的情况下都无法被查询或读取，而每次对于数据的操作都将被记录在不可篡改的区块链中，用户可以随时进行追溯自己的数据被哪些机构使用，并全面掌控数据安全。 此次峰会上，药明明码请来前上海市第一妇婴保健院院长、春田医管创始人段涛站台。但这从另一个角度侧面提出一个问题，联盟链的成员从何而来？理论上，链条上的每个成员应该是医疗机构，也即医院、基因检测机构等等，而每个病人通过授权，将自己的数据通过医疗机构汇入到整个平台。 但实现这个目的，必须对现有的医疗过程做整体改变，比如，是否法律要先对医疗数据确权，明确个人对这些数据的所有权，否则医疗机构是否有权加入联盟链就要打个问号，但这是否意味着病人在挂号前，就要同时签署一份同意数据上链的协议？或者同时要在药明明码平台上签到？再比如，尽管区块链本身建立了一种信任机制，但技术并非无懈可击，此前不少区块链项目便曾爆出多个漏洞，医疗机构是否能对药明明码有足够的信任，这也需要时间。 AI加持的未来：不要泡沫要理性 如果说2017年人工智能是最热门的创业领域，那么2018年、2019年被认为是人工智能回归理性的阶段。此前亿欧曾有报告说，九成人工智能创业公司可能面临倒闭风险，这也意味着，AI领域中的头部效应正在慢慢显现。但从另一个角度看，AI落地的场景在慢慢增多，尤其随着5G标准的确立，支持高带宽、低时延、高可靠性的5G网络可能将在明年底试商用，这给AI带来了极为关键的基础设施支撑。 智能硬件：第二次风口来了 这几年，智能硬件似乎总是在不停地寻找风口。 谷歌眼镜的诞生在中国引发了一股可穿戴设备热潮，手环、手表、体质秤，甚至跳蛋轮番上场，但功能同质化，技术门槛低大批创业公司涌入，又大批死去。 潮流总由巨头带来。随着亚马逊的echo音响、谷歌的home音响诞生，智能音响成为第二波最in的智能家居，战火烧到现在仍未停息，价格也从上千元、数百元，跌至如今最低的几十元，智能音响有壁垒吗？当然，内容是绝对的核心竞争力，最终占领你家客厅的，不是会帮你买东西、查快递的盒子，一定是有最多音频内容的音响。 另一个较为小众的智能产品，如今风头也正劲——智能翻译机，入局者有搜狗、科大讯飞、网易等，功能通常集翻译和速记于一身，核心能力在于对语音、语义的理解。本次TechCrunch峰会上，一个引人注目的不同是，所有嘉宾的对话会自动翻译成英文出现在两侧的大屏幕上，提供服务者便是搜狗翻译器。 “智能硬件的第二次风口确实来了。”搜狗副总裁吴滔同时兼任IoT（物联网）事业部负责人，当年搜狗推出的第一款智能硬件——糖猫便是他一手打造，经历过第一波潮起潮落后，他明显觉得人工智能和硬件结合的时机成熟了。 国人做事喜欢借势，因势而谋、因势而动。2014年、2015年智能硬件第一次崛起时，所有的势都在手机产业，吴滔曾经和业内知名的芯片厂商去谈合作，但对方根本不在意，因为光供应手机厂商，产能都可能跟不上，智能手表只能拿到基本被淘汰的芯片，加上当时人工智能技术还未爆发，深度学习没有成为主流算法，所谓的智能，只是在手机上装个App控制。 时光到了2017年，手机颓势已现，人口红利期显然过去，各家厂商都在思考，下一个万亿级市场在哪里，加上5G网络和AI技术的日益完善，答案日益明晰——物联网，对于互联网企业而言，手机以外的智能硬件产品成为必须要占领的流量入口。 和谷歌一样，搜狗从搜索到输入法再到翻译机，似乎是一个顺理成章的选择。“搜狗的核心是基于语义分析的技术公司，从听懂你在说什么，到根据你的问题给出答案，这是一个完整的逻辑循环，而翻译机在旅行、会议等垂直场景里是一个刚需。”吴滔认为AI有很多落地场景，需要有特殊载体去实现，尽管手机已经是一个功能强大的载体，但在很多场合中手机并不适合。 以交互功能为例，目前科技界在讨论的方向是触觉科技，也就是说，通过传感器、5G网络、AI，使远方的人不仅能够控制设备，而且有真实的手感和触感，这显然是手机无法实现的。 从近期看，语音交互是热点，各家互联网公司扎堆音响便是明证，手机做不到是因为受限于设计，麦克风无法做到很好的拾音，同理，一些手机翻译软件也只适用于近距离、面对面、安静环境下使用，而在旅行途中、会议中等周围相对嘈杂的情况下，效果便大打折扣，而专用的翻译器一方面在拾音方面做了特殊强化，另一方面，由于旅行场景下，网络质量很难确保，因此通过AI技术离线识别并翻译是一个硬需求，但这对芯片计算量的要求非常大。吴滔透露，根据测算，要想达到较高准确率的离线翻译，至少需要2G的内存，这会给手机正常运行带来很大影响。 “随着物物相连的时代到来，人与自然、外界的接触面越来越广，AI终究要落地走向人们的生活，面向未来的智能设备可能更加轻便、垂直、更接近人类器官与自然交互的状态。”吴滔认为，这才是智能硬件真正的风口。 “互联网公司，包括海外巨头正越来越‘硬’。”另一位参展的嘉宾如是对《IT时报》记者说道。可以佐证的是，7月4日，百度发布了自己的AI芯片，而另有消息称，百度至少有四五个部门在研发智能硬件产品，互联网巨头们迫切需要用硬件+软件打造自己的生态壁垒。 被AI改变的医疗和驾驶 自从AI进入加速期后，最被期待的两个行业是汽车和医疗，或许因为它们代表着两个现代人类绞尽脑汁，但始终无法解决的难题：交通和生命。 无人驾驶被谷歌、特斯拉、百度等互联网巨头加持，俨然成为人工智能的另一个代名词，各家车企纷纷宣布，将在2020年落地无人驾驶汽车，百度更是刚刚宣布，无人驾驶巴士已实现量产。 但是，有人却给目前热闹的产业泼了一盆凉水。周斌是异构智能中国区总裁，异构是一家位于硅谷的人工智能公司。周斌认为目前所谓的自动驾驶，充其量只能叫辅助自动驾驶，汽车电子是一个要求极高、收效极慢、投入极大的行业，同时又对安全性有最高要求，现有的技术和芯片事实上还没有足够的计算能力完成自动驾驶应有的任务。尽管异构现在做的芯片可以帮助汽车提升算力，但这并不是实现自动驾驶的全部，“算法、传感器、雷达、控制决策系统等等，需要有一个庞大的产业链支持。”周斌不希望目前过高的期望伤害整个行业，最后却“一地鸡毛”。 医疗历来被看作是一个投资回报期长、需要耐得住寂寞的行业，在普华永道的《独角兽报告》中，尽管医疗行业的独角兽在整个样本量中占8%，但从其融资金额来看，却十分平稳，没有出现大幅度的起落。依图医疗副总裁方骢告诉记者，医疗是一个相对封闭、碎片化程度非常高的行业，数据的产生以及产生以后的质量控制并不容易。 早些年创业人士在互联网医疗行业创业，大多面向的是普通C端，提供的服务为预约挂号、咨询等轻门诊服务，但在方骢看来，这只能解决医疗的“痒点”而不是痛点，一旦商业化提出收费要求，用户便会弃用，AI可以解决的是痛点，比如疑难症和罕见病。目前依图只选择了肺癌和乳腺癌作为产品的研发方向，通过AI提升肺癌的早期筛选率，不久前，武汉协和医院利用依图的系统对一个病人发出了早期肺癌报警，最终这个病人被确认为是“原发性浸润性肺癌”，“这种痛点的解决，无论医院还是病人都愿意买单。”方骢表示。 .
    305浏览量
    原文链接