近日，中國信息通信研究院發(fā)布《人工智能白皮書（2022年）》（以下簡稱《白皮書》），全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能面臨的新發(fā)展形勢。
各國不斷升級人工智能戰(zhàn)略
在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大背景下，人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合，是釋放數(shù)字化疊加倍增效應、加快戰(zhàn)略新型產(chǎn)業(yè)發(fā)展、構筑綜合競爭優(yōu)勢的必然選擇。
自2016年起，先后有40余個國家和地區(qū)將推動人工智能發(fā)展上升到國家戰(zhàn)略高度。近兩年來，特別是新冠肺炎疫情的沖擊下，越來越多國家認識到，人工智能對提升全球競爭力具有關鍵作用，紛紛深化人工智能戰(zhàn)略。
為全面重塑數(shù)字時代全球影響力，歐盟發(fā)布《2030數(shù)字化指南：歐洲數(shù)字十年》《升級2020新工業(yè)戰(zhàn)略》等，將推動人工智能發(fā)展列為重要工作。
為確保“領頭羊”地位，美國陸續(xù)成立國家人工智能倡議辦公室、國家AI研究資源工作組等機構，各部門密集出臺系列政策，將人工智能提到“未來產(chǎn)業(yè)”和“未來技術”領域的高度，不斷鞏固和提升美國在人工智能領域的全球競爭力。
我國《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要的建議》指出，要瞄準人工智能等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性重大科技項目，推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。
世界主要經(jīng)濟體創(chuàng)新投資加碼
當人工智能成為科技創(chuàng)新的關鍵領域和數(shù)字經(jīng)濟時代的重要支柱，世界各主要經(jīng)濟體面向人工智能領域創(chuàng)新需求的投資不斷加大。
歐盟有史以來最大的支持研發(fā)和創(chuàng)新項目“地平線歐洲”計劃總投資額達955億歐元，明確將人工智能列入資金支持范圍；2021年4月，歐盟以條例的形式通過“數(shù)字歐洲計劃”，對包括人工智能在內(nèi)的項目進行投資，總額達75.9億歐元。
美國2021年人工智能非國防預算增加約30%，總額達15億美元；《美國創(chuàng)新與競爭法案》中，將人工智能、量子計算等列為2022財年美國研發(fā)預算優(yōu)先事項，未來將對包括人工智能在內(nèi)的多個領域投入1000億美元進行研發(fā)。
英國將投資和規(guī)劃人工智能生態(tài)系統(tǒng)作為長期戰(zhàn)略，啟動國家人工智能研究與創(chuàng)新計劃，支持人工智能先進研究等。據(jù)統(tǒng)計，2014年到2021年其對人工智能的投資已經(jīng)超過23億英鎊。
與此同時，通過應用牽引推動人工智能技術落地成為各國共識。2021年7月，美國國家科學基金會聯(lián)合多個部門和知名企業(yè)等，新成立11個國家人工智能研究機構，研究項目涵蓋建筑、醫(yī)療、生物、電氣、教育、能源等多個領域。為促進人工智能的廣泛應用，英國啟動人工智能辦公室和英國研究與創(chuàng)新局聯(lián)合計劃等，確保人工智能惠及所有行業(yè)和地區(qū)。
我國“十四五”規(guī)劃綱要明確要大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群以及深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)成為重點。
2021年4月，工信部支持創(chuàng)建北京、天津（濱海新區(qū)）、杭州、廣州、成都等第二批國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)；科技部支持建設多個人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，陸續(xù)批復北京、上海、天津、深圳、杭州等15個國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。
遵循坐標走好未來發(fā)展之路
自1956年誕生以來，人工智能相關理論和技術持續(xù)演進，近10年來，得益于深度學習等算法的突破、算力不斷提升及海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能得以真正大范圍從實驗室研究走向產(chǎn)業(yè)實踐。
《白皮書》指出，人工智能接下來的持續(xù)健康發(fā)展，將由“技術創(chuàng)新、工程實踐和可信安全”這一三維坐標定義和牽引。
人工智能技術創(chuàng)新仍是主旋律，新算法不斷涌現(xiàn)。
超大規(guī)模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續(xù)朝著規(guī)模更大、模態(tài)更多的方向發(fā)展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始顛覆傳統(tǒng)研究范式。
人工智能工程化聚焦工具體系、開發(fā)流程、模型管理全生命流程的高效耦合。
工具體系層面，體系化與開放化成為研發(fā)平臺技術工具鏈的發(fā)展特點；開發(fā)流程層面，工程化關注人工智能模型開發(fā)的生命流程，追求高效且標準化的持續(xù)生產(chǎn)、持續(xù)交付和持續(xù)部署，最終以最佳的模型進入應用層面產(chǎn)生商業(yè)價值；模型管理層面，企業(yè)需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現(xiàn)、屬性、相關數(shù)據(jù)、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。
人工智能治理邁入軟硬法協(xié)同和場景規(guī)制新階段。
各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現(xiàn)加速演進態(tài)勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規(guī)范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。典型場景化治理加速落地，各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫(yī)療和人臉識別等領域。
