中國人工智能行業發展存在的問題及對策分析

• 郭夢 2024年1月5日 來源：互聯網 754 45
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從商界角度看，雖然當下一些人工智能企業已將部分相對成熟的技術應用到社會生活中，但相應的商業化程度仍需增強。如早前將人工智能作為未來業務新航向的百度，雖在人工智能業務變現方面取得了一些突破，但由人工智能直接帶來的業績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引

一、中國人工智能行業發展概況及特點

1、產業鏈布局廣，專業性強

產業鏈特征方面，中國人工智能產業生態中，基于資源能力，大公司的參與布局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所布局。中國不乏優秀的人工智能公司，大部分專業性較強，專注于某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優秀創業公司。但是，各應用場景之間的人工智能技術相關度存在一定的差異。

2、以B端業務為主

商業模式方面，大部分公司的業務主要以B端解決方案和服務為主。一方面，B端業務注重與行業客戶的互動合作，更有利于人工智能技術和產品的落地;另一方面，行業客戶對于生產效率的提高有強烈的需求，而C端產品需求仍需挖掘。不過，大公司的C端產品布局依然是相對活躍的。

3、人才成本較大，需求缺口大

技術方面，以深度學習為代表的機器學習算法研究是廣泛的基礎能力，但目前國內在此領域的人才供應相對緊缺，流通性較弱，因此也導致了高端研究人才的超高成本，同時有部分公司選擇在美國建立研究院或實驗室。這說明，作為知識密集型產業的典型代表，人工智能產業存在較大的需求缺口。

4、傳統行業和技術給予充分的支持

產品方面，目前仍缺乏一定的革命性產品，更多的是利用人工智能技術對傳統行業產品的改良。在這個過程中，醫療健康、裝備制造、汽車、金融等行業給予了人工智能產業充分的支持，通過合作開發等方式，助力人工智能技術的應用落地和商業化。

二、中國人工智能行業發展存在的問題及對策

1、存在問題分析

從商界角度看，雖然當下一些人工智能企業已將部分相對成熟的技術應用到社會生活中，但相應的商業化程度仍需增強。如早前將人工智能作為未來業務新航向的百度，雖在人工智能業務變現方面取得了一些突破，但由人工智能直接帶來的業績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引擎“百度大腦”，目前正為各大業務線提供支撐作用。不過，作為百度人工智能核心的無人車研發方面，目前僅獲得了美國加州發布的無人駕駛測試牌照。

過去人工智能發展緩慢的因素除了計算能力差外，數據量也是一個短板。基本上人們今天進行的每項活動，只要愿意，都能被記錄下來，這都是數據。如何把這些數據利用起來，讓其幫助人工智能更快、更好地演進更加重要。因此，人工智能商業化難的第一個瓶頸來自于數據。

而第二個瓶頸則在于更多應用場景的挖掘與構建。一些人工智能應用確實起到了代替人類工作的作用，有些甚至已高于人類的工作效率。比如，類似AlphaGo這樣的機器人，已經在圍棋對弈方面擁有了可與人媲美的能力。但現有的人工智能應用場景并不能滿足社會生活的需求，在更多的專業領域，比如地質勘探、醫療診斷等領域，仍需要人類的經驗參與評估判斷。

人工智能概念近幾年開始面向大眾普及，但是距離全面的應用仍較遠。圍繞人的行為軌跡，如可穿戴、車載、家居等應用場景，打造面向大眾的，有自主品牌的軟硬結合的AI產品，并形成一定的規模，將是目前人工智能從技術到產品，并實現商業化的靠譜之路。

此外，第三個瓶頸主要是技術研發水平。人工智能技術研發水平能滿足部分商業化發展的需求，但存在極大的拓展深化和發展空間。

在人工智能的商業化應用上，尤其在移動市場上的應用，目前的普遍現實是：對于硬件開發，需要性價比更高的芯片及系統設計架構;對于軟件開發，需要對更多領域的算法訓練做探索以挖掘需求，同時在具體的算法實現上需要軟硬件及應用協同結合的人才。

2、對策分析

應以深度卷積神經網絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等人工智能產品的開發與大規模產業化應用。這需要大數據、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應用場景等飛速發展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。

面向若干細分垂直領域，建立大數據中心。實現大數據采集、清洗、標簽、存儲、管理與交易，建立大數據源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數據是人工智能產業制勝的關鍵和法寶。中國企業必須開始特別關注大數據的采集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業視之為戰略資源!

強力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發。包括基于FPGA的深度學習芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。

布局通用人工智能與認知智能前沿技術探索。加強與腦科學、認知科學、心理學等的多學科交叉融合創新，推動原創性基礎研究，為中國人工智能的應用與產業發展提供支撐。

創新體制機制，搶占人工智能戰略制高點。加強國家科技創新體系建設，改革學術與科研投入產出評估體系。面向國家重大戰略需求與經濟社會發展急需，通過體系的創新來保障技術與產業創新的實現，打通“政、產、學、研、用”各個環節。例如建立國家DARPA(美國國防高級研究計劃局)和中國的阿拉莫國家實驗室。

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