在今年的3月15日晚會上，人臉識別技術再次被推到風口浪尖，引起了社會的許多討論。有些人認為應該加強對人工智能行業(yè)的監(jiān)管，而另一些人認為人臉識別在許多場景中利大于弊，不應該因此而窒息。

然而，沒有人會否認人工智能將成為未來最重要的技術路線之一，這在世界上正在逐漸達成共識。當人工智能技術從技術論證走向?qū)嶋H應用時，全球競爭的大幕已經(jīng)拉開。

中國正在引領人工智能的發(fā)展。

2020對中國人工智能產(chǎn)業(yè)具有極其特殊的意義。

根據(jù)斯坦福大學人工智能研究院發(fā)布的《人工智能指數(shù)報告》，2020年中國研究人員發(fā)表的人工智能論文的引用數(shù)量首次以20.7%的優(yōu)勢領先世界。這一數(shù)據(jù)反映了中國近年來在人工智能領域的持續(xù)投資取得的成果。

從全球來看，人工智能行業(yè)的知名度也在持續(xù)上升。報告顯示，到2020年，全球?qū)⒃谄诳习l(fā)表22.8萬篇AI論文，比2019年增長34.5%，是2000年以來的最大增長率。

與此同時，人工智能在學術界的地位也開始逐步提高，2011年人工智能期刊論文占全年發(fā)表論文的1.3%，2019年這一比例已提高到3.8%。

在全球浪潮下，中國人工智能企業(yè)也在2020年實現(xiàn)了快速發(fā)展，包括人工智能服務器等硬件的著陸和計算機視覺等基礎研究的突破。

據(jù)IDC數(shù)據(jù)中心最近發(fā)布的《全球人工智能市場半年度跟蹤報告》，2020年上半年，全球人工智能服務器市場規(guī)模達到55.9億元，以浪潮、華為和聯(lián)想為代表的中國人工智能服務器制造商占全球市場的28.1%。

另一方面，中國人工智能制造商的基礎R&D實力也在不斷提高。根據(jù)美國國家標準和技術研究院最新發(fā)布的名單，中國企業(yè)云從人臉識別算法測試(NIST-FRAT)中獲得人臉識別1:1和人臉識別1:N兩項冠軍，創(chuàng)造了中國人工智能企業(yè)在這一領域的最佳成績。

在不久前發(fā)布的《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年計劃和2035年遠景目標綱要》中，人工智能在科技前沿領域的突破中處于第一位，人工智能領域的科研進已經(jīng)成為重中之重。

此外，綱要還明確指出，支持民營企業(yè)開展基礎研究和技術創(chuàng)新，參與關鍵核心技術研發(fā)和國家重大科技項目公關，希望進一步激發(fā)民營人工智能企業(yè)的創(chuàng)新活力，實現(xiàn)中國在人工智能領域的全面領先。

打破卡脖子：產(chǎn)研結合，政策支持。

2020年6月，一則新聞迅速引起國內(nèi)學術界的熱烈討論。從當月6日開始，哈工大的學生發(fā)現(xiàn)MATLAB軟件不能正常使用，嚴重影響了日常的學習和研究。

隨后，哈爾濱工業(yè)大學告訴哈爾濱工業(yè)大學，由于哈爾濱工業(yè)大學被美國商務部列入實體名單，開發(fā)MATLAB的公司Mathworks回復說不能繼續(xù)為哈爾濱工業(yè)大學提供服務。

這種單方面的無理制裁引起了國內(nèi)大學的強烈不滿，但在當今時代背景下，這種情況仍有可能再次發(fā)生。

不久前結束的兩會上，媒體再次提到了這個問題。

三月十一日，在人大閉幕后出席新聞發(fā)布會，被問及如何避免在重點領域被卡脖子時，國務院總理李克強表示，我國在科技創(chuàng)新領域取得了重大突破，在應用創(chuàng)新領域發(fā)展迅速，但在基礎研究領域確實存在不足，要建設科技強國，提高科技創(chuàng)新能力，就必須打好基礎研究和應用基礎研究的基礎。

人工智能領域的基礎研究是圍繞數(shù)據(jù)、算法和計算能力的研究，這也是中國大學和許多民營企業(yè)的主要發(fā)展方向，通過基礎研究促進人工智能應用的發(fā)展。

十四五綱要提出，通過一批具有前瞻性和戰(zhàn)略性的國家重大科技項目，行業(yè)將逐步突破前沿基礎理論和算法，開發(fā)專用芯片，構建深度學習框架等開源算法平臺，在推理決策、圖像圖形、語音視頻、自然語言識別等領域進行創(chuàng)新和迭代應用。

國家級政策支持是推動人工智能行業(yè)突破周邊挑戰(zhàn)的力量，實現(xiàn)常態(tài)化利益，基礎研究與應用層、開發(fā)層的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動是必不可少的，即建立以行業(yè)公司為中心、高中和研究機構合作的合作建設體系。

最直觀的反映是計算機視覺領域的快速產(chǎn)業(yè)化。2012年，計算機視覺研究仍處于論證階段。ImageNet挑戰(zhàn)TOP-1的準確率不到60%。然而，在計算機視覺技術進入生物識別領域后，企業(yè)開始大大提高對該領域的投資。計算機視覺識別系統(tǒng)的進步速度比以往任何時候都快。

目前，國內(nèi)人工智能企業(yè)在商業(yè)探索方面取得了初步成效。在各地政策的有針對性支持下，在可預見的未來，中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可能會大大超出預期。

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