技术为锚资本为帆 人工智能产业蓝海航线全解 2016年09月22日09:52 来源：中国智能制造网|
2016年，恰逢人工智能诞生60周年。近年来，人工智能在中国掀起了新一轮技术创新的浪潮，这一切都预示着，人工智能正在为产业革命的新风口，人类历史上最好的“人工智能＋”时代已经到来。
从二十年前超级计算机“深蓝”战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫到如今围棋世界冠军李世石在与谷歌AlphaGO的比拼中投子认输，我们见证了人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）从孩提时代一路走来，横空出世的AlphaGo同时引发了棋界和科技界的“大地震”，人类智力“最后的堡垒”也轰然倒塌，我们似乎已经无法阻挡人工智能超越人类的步伐。作为人工智能发展里程碑上浓墨重彩的一笔，此次“人机大战”正式宣告着信息社会实现由“互联网＋”向“人工智能＋”质的飞跃，也昭示着以信息技术为代表的“旧IT”（InformationTechnology）已被以人工智能领军的“新IT”（IntelligentTechnology）无情地赶下了历史舞台。
2016年，恰逢人工智能诞生60周年。近年来，从习近平主席提到的“机器人革命”，中国版工业4.0，到李克强总理的“万众创新”；从国务院在《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》中将人工智能推上国家战略层面，到“十三五”规划的“科技创新-2030项目”中将智能制造和机器人列为重大工程之一，人工智能在中国掀起了新一轮技术创新的浪潮。一切都预示着：人工智能正在为产业革命的新风口，人类历史上最好的“人工智能＋”时代已经到来。
WHY：AI或将催化下一轮产业革命
社会的飞跃发展必经路径：科技革命驱动产业革命
经验表明：历史上每一次的社会重大飞跃都伴随着科技革命。科技革命包括两个范畴：科学革命和技术革命。科学革命是技术革命的前提，但是科学革命不一定会带来产业变革，技术革命是科学革命到产业革命的必经之路。
纵观人类近代史上五次重要的科技革命：第一次科学革命的结果是建立了完整的近代科学体系，由于它并未从理论到技术层面进行实用，社会的生产力水平并未实现质的飞跃。只有在以蒸汽机为代表的第一次工业革命（也可以称为第一次技术革命）爆发后，人类社会的生产力和发展水平才开始了快速而稳定的提升。人类社会也从依靠生物能的农业时代进入了依靠机械能的工业时代。二十世纪下半场的第三次技术革命则是将二十世纪上半叶的第二次科学革命的理论实用化。第三次技术革命驱动了以第三产业为代表的新兴产业高速发展，推动人类进入到知识化、信息化、网络化的新时代，这极大地提高了资本、技术等要素跨境流动的便利性。人类社会从此从工业社会逐步迈入信息社会。西方发达国家得以陆续进入后工业化时代，而其传统部门则向陆续入场的新兴与发展中国家转移。无论是工业信息化还是信息工业化，第三次技术革命带动了先发国家劳动生产率的快速提升。
从劳动生产率角度来看，在历史的长河中，仅有的两次劳动生产率飞跃式提高都是技术进步带来的结果。以蒸汽机为代表的第一次工业革命的广泛应用之后，劳动生产率才出现了快速的上升；而在第三次技术革命时期，上升的速度更快。在工业革命席卷各国之前，长期以来人均产出或劳动生产率的提升是很难观测到的，如图2所示，在工业革命之前，英国人均GDP的增长十分缓慢，而工业革命之后，这一指标迅速上升。如图3，根据IanMorris测算的社会发展指数，工业革命也是西方率先走向现代化并长期领先东方的重要因素。工业革命带来了生产方式、运输、国际贸易、甚至是社会阶层和全球力量格局的变化。历史学教授GregoryClark认为：“人类历史中其实只发生了一件事，即1800年前后开始的工业革命。只有工业革命之前的世界和工业革命之后的世界之分，人类其他的历史细节有意思，但不关键”。
人工智能或将引领下一轮产业变革
人工智能引领的这场革命是否能刮起产业的飓风呢？人工智能给人类社会带来的变革似乎不像历次科技革命一样，仅仅停留在延伸人的体力和脑力上，而是进入了人和机器共同演化的时代。
人工智能的产生具有坚实的科学理论基础。算法、数据和计算三大基础要素共同驱动人工智能发展。其中算法是机器实现人工智能的核心，计算能力和是人工智能的基础。一直以来人工智能突破主要依赖于算法性能的提升，近年来主要有工程学法和模拟法实际应用在人工智能技术中，推动人工智能开始发展至感知智能阶段。而随着第三次技术革命以来计算机、互联网在数据生成、采集、存储、计算等环节的突破，为人工智能进入高速发展阶段提供了坚实的基础。
在国内外的国家战略层面，资金和政策都倾力支持人工智能研究与产业的持续发展。欧盟委员会将在未来十年内拿出10亿美元支撑欧盟“人脑计划”研究。而随着近年来国内业界的不断推动，人工智能在“十三五”规划首年被纳入到国家战略发展层面，结合互联网经济热点带来的资金支持和国家源源不断的人才储备和大量研发投入，必将推动人工智能产业进入新一轮创新发展的黄金阶段。
人工智能不仅仅是科学革命，更悄然改变人们日常生活的方方面面。当韩国棋王李世石在与谷歌AlphaGo的比拼中投子认输的那一刻，人类既震惊于人工智能已经可以超越人类的水平，也开始将更多的目光投入人工智能这一领域，殊不知在经历了60年的发展历程之后，在金融业、汽车制造业、医疗保健行业甚至艺术创作领域这些似乎与人工智能并不那么相关的行业，都已经逐步实现了人工智能的应用。
随着人工智能与传统行业的不断结合，人工智能产业链迎来爆发式增长。从产业分类和数量来看，咨询公司VentureScanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多；而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。
但是人工智能应用仍是广阔的等待开拓的蓝海市场。从技术层面而言，人工智能技术的发展可以分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能，目前已经融合在各种传统产业中的人工智能应用主要集中在第一个阶段——计算智能，少量应用已经开始试水第二阶段的技术，即感知智能。考虑到全面的感知智能所需的应用化技术、完善的数据、高性能芯片还有待于进一步发展，感知智能技术应用普及还需要5~10年，而认知层的技术突破和数据、计算等基础资源的提升和积累是值得期待的长期发展方向。
我们认为，目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能＋”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式；在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。
HOW：从AI历史看未来
“人工智能”一词最初是在1956年达特茅斯学会上提出的。从学科定义上来说，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的发展历史大致可以分为三个阶段：带有理想主义色彩的起步期，由“专家系统”大范围应用而推动的第二波浪潮，以及由基础设施、技术融合与应用拓展共同推动的第三波浪潮（1993年至今）。
历史沿革：三大发展浪潮—“理想主义”、“专家系统”、“三大动力”
有理想主义色彩的起步期（1956-1974）
这个阶段的起步期人工智能是以“计算机不断解决以往人类从没设想过其能解决的问题”为特征的，解文字题、证明定理甚至是学习语言。正是这样的超预期激发了人们对于人工智能的畅想，对人工智能做出了大量乐观的预测。
这个阶段对于人工智能的许多尝试并不是以实际应用为目的的，许多人工智能程序更像是“玩具”，而研究者们均致力于尽快设计出能够通过“图灵测试”的人工智能机器，对于通向这一目标的路径并没有很清晰的认识。随着研究进程不断受阻，研究者很快就意识到人工智能的许多基础设施上的限制在上世纪70年代是不可能克服的。这些障碍包括极其有限的计算能力，缺乏能够处理运算量指数增长的问题的算法，缺乏数据，难以处理图像识别等感知问题，需要不断改变基础架构来适应不同的问题等。因为这些问题的限制，人工智能进入上世纪70年代以后止步不前，研究资金支持也大幅缩减，在1974年到1980年之间，人工智能进入第一波低谷。
由“专家系统”大范围应用而推动的第二波浪潮（1980-1987）
“专家系统”是一个用于模拟人类专家决策过程的计算机系统，是人工智能历史上第一个较为成功的应用，并在八十年代被许多大型企业所接受。1980年，一款名为XCON的专家系统程序被设计出来，这款程序能够根据用户的需求自动选取DEC公司计算机系统（集群）里面合适的部分来完成计算任务。在1980年到1986年间，XCON平均每年帮DEC公司节省4000万美元的成本。在这个阶段，人们逐渐意识到研发人工智能的目的不仅仅是为了设计出能通过“图灵测试”的机器，能够以现有的条件帮助人类解决在实际工作中的问题并提高效率才是更为重要的目的。
责任编辑：姚泓泽
上一页1
