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資訊頻道“快速崛起的新動能，正在重塑經濟增長格局、深刻改變生產生活方式，成為中國創新發展的新標志。”3月5日，李克強總理在全國兩會上作政府工作報告時多次著重強調，培育發展壯大新動能，是我國推進供給側結構性改革、保持經濟增長活力的重要舉措。
近5年來，全社會研發投入年均增長11%，科技進步貢獻率從52.2%攀升至57.5%；另據有關機構測算，新動能對經濟增長的貢獻已超過30%，對城鎮新增就業的貢獻超過70%。這組數字是近年來新動能對中國經濟增長的支撐作用的生動體現。正如國家發改委新聞發言人孟瑋所言：一些省份已經走出結構調整陣痛期，新動能正日漸成為經濟發展的第一引擎。
具體到如火如荼的IT產業，從“互聯網+”到“人工智能+”，中國切切實實迎來了智能化時代。人工智能（AI）將如何持續不斷推動各行各業質量和效益的雙提升？《中國科學報》帶您一探人工智能崛起為經濟發展新動能的臺前幕后。
全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰：讓人工智能“走下神壇”
“我今年關于人工智能的其中一項建議，就是加大人才培養體系建設，要讓人工智能走下神壇。”3月5日晚，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰在媒體見面會上語出驚人。
他很快解釋說，讓人工智能“走下神壇”并不是不再信奉、依賴它，而是將它和其他常規技術一視同仁，讓它能夠像水和電一樣成為各行各業的基礎供應。
這恰與人工智能當前發展現狀相吻合。而人工智能第二次出現在總理政府工作報告中也釋放出其在各行業應用方面更為積極的信號。
“李克強總理在政府工作報告中提出2018年第一件工作就是供給側改革，而這第一件工作中的第一點就是發展壯大新動能，培育新動能的第一段話中就明確寫了要依靠大數據、依靠人工智能，強調人工智能研發應用，并明確了在醫療、養老、教育、文化、體育等行業的融合應用，這讓我們倍感歡欣鼓舞。”劉慶峰難掩激動地說，這是非常英明的，是特別切合中國在這一輪人工智能全球競爭中迅速占據制高點、占據先發優勢的重要戰略舉措。
不可否認的是，人工智能目前已切實地做到了“飛入尋常百姓家”，成為國民經濟發展的新引擎。
“一位頂尖水平的專科醫生，每天只能看50個病人；但如果用人工智能學習這位名醫的本領，給他做幫手，一天就能看5000個、50000個同病癥的患者。當然人工智能在醫院還有很多應用，如導診、導醫機器人，可以大大提高醫生的工作效率。”劉慶峰說，“通過人工智能極大地提高現在的產能，這就是新動能。”
在劉慶峰看來，利用人工智能技術提升一流專業人才的產出效率或者模擬大量的一流專業人才去做產出，可以使社會的產出極大豐富。此外，他認為人工智能還可以創造出許多全新的應用。“虛擬主持人、家庭陪伴機器人，這在以前是沒有過的，許多業務邏輯上都是新的創造。”
人工智能的廣泛應用還意味著海外市場機會。“抓住人工智能，中國有望提升在各行業價值鏈中的地位，從而在全球產業格局中具備更多話語權。”劉慶峰說，在人工智能應用上，中美同步進入無人區，在中國成功以后再向全世界推廣，帶來的是全新的海外市場。
劉慶峰認為，未來3~5年人工智能的主要行業應用格局將會確定，如教育、醫療、政法、養老這些行業，中國會走在全世界前面。而這些行業格局一旦形成，還可以反哺人工智能技術研究，并迅速形成以企業為主體的產學研合作創新體系。
中科曙光高級副總裁沙超群：先進計算“潤物無聲”
人工智能的崛起離不開算法的進步、數據的累積以及計算力的飛速提升。在這三要素之中，計算力常常被認為是最基礎的部分，是默默奉獻的幕后英雄。事實也正是如此。中科曙光就是一家專于計算的中科院旗下企業，這家公司的名字在業內響當當，但對消費者而言卻相對陌生。
“現在的計算就是當年的‘鐵公機’。”中科曙光高級副總裁沙超群在接受《中國科學報》記者專訪時說，從當年的網格計算到如今的云計算、城市大腦、AI城市等概念，計算已歷經幾代變遷。但是無論如何變遷，計算總被需要，總在那里，“潤物細無聲”。
數據密集型計算已經成為科學研究公認的第四范式。隨著我國地球系統數值模擬裝置、“天眼”等一大批大科學裝置的建立，未來在計算機層面會出現大量科學大數據。“計算機的作用就是‘對付’這些大數據，分析之后得出許多跨學科、跨領域的科學結論，這其實就是科學大腦。”沙超群對記者說。
不過，千萬不要以為計算只是第二產業，目前以云計算為代表的新興計算產業已呈現出鮮明的三次產業共同帶動的特征。
“更多是分享計算服務。”沙超群介紹說，中科曙光出品了一套名為EasyOP的HPC運維系統，專門對用戶的計算系統和設備進行托管，目前已經在全國范圍內接入了幾百套。不過，在這些機房里，EasyOP系統給用戶出具使用報告、掉線作業重提交、預警響應等服務都是免費的。怎么盈利呢？曙光公司獨辟蹊徑，將所運維計算系統的空閑機時購買下來，打包成計算服務提供給更多急需計算力的用戶。
“比如我們跟中科院北京基因組所合作，許多做基因分析的公司就愿意使用我們的服務——因為這里不僅有他們所需的計算能力，還有他們計算所需的軟件環境、工具，一條龍解決難題。”沙超群說，下階段，曙光公司還將繼續深入各個行業應用場景，把帶有鮮明特點的計算服務通過EasyOP系統平臺推廣到更多應用中去。
值得指出的是，在今年的政府工作報告中，李克強總理將經濟增長“由主要依靠第二產業帶動轉向依靠三次產業共同帶動”定義為“我們多年想實現而沒有實現的重大結構性變革”。
“從主要依靠第二產業到逐漸轉向依靠第三產業共同帶動，體現了我國多年來致力于產業結構調整的重要成就。這也是我們國家實現可持續發展的必由之路。”沙超群對記者說，“這給我們的啟示是，無論身處哪個行業，都要從供給側結構改革出發，始終以提供高質量服務為導向，瞄準解決現實痛點為思路，發揮我國鼓勵分享經濟等優勢，實現產業結構的多元化發展。”
全國政協委員、中國工程院院士鄧中翰：多措并舉加快AI與行業融合步伐
AI技術的應用勢必要與其他領域深度融合，比如AI+醫療、AI+教育等。但在與行業場景融合的過程中，人工智能還面臨著如何共享高質量的行業數據、如何獲得足夠多的交叉學科人才等問題。
“AI在行業領域應用的關鍵在于行業化的數據和算法，擁有良好標注大數據是行業化的人工智能算法的基礎。”在接受《中國科學報》記者采訪時，全國政協委員、中國工程院院士鄧中翰說，以AI+醫療為例，首先遇到的問題就是缺少數據。如今許多詳細的診療數據都分散在各個醫院和醫療機構，衛生局、社保部門等也有部分匯總的數據。但是，整體來說數據是分裂的。“大家都希望能利用數據創造價值，但如果不共享、無法用更大的數據集來訓練人工智能算法，相關領域的發展就會滯后。”
其次就是數據質量的問題。鄧中翰仍以AI+醫療為例說道，人工智能讀片是國內外很多企業的重點研究方向，但與人臉識別不同，目前醫生利用很多患者的CT、核磁共振圖片對病理的判斷本身就存在較大的誤差，用這些帶有誤差的樣本來訓練人工智能算法，難以進一步提高精確度。這在當前還是個難題。
“最近有人提出用新的技術，在不獲取源數據的情況下實現數據共享和算法訓練，這可能是未來的方向。我認為鼓勵相關行業的領先企業和組織建立共享或半共享行業標記大數據是一種很好的思路。”鄧中翰認為，共享數據既可以方便研究單位進行行業針對性的算法架構的研究，又能夠吸引更多的人工智能方面的專業人士對其關注，從而加快人工智能與行業場景的融合步伐。
鄧中翰還提出，交叉學科人才缺乏的問題也很突出。他注意到，現在從事人工智能技術研究的多數是計算機學科的研究人員，缺少其他領域的專家，要讓人工智能做到充分理解和模擬不同領域的工作，難度還是挺大的。
“我認為解決的辦法首先是將復雜的算法隱藏在簡單界面下，簡化知識和操作要求，允許非專業人士快速上手和應用，讓其集中精力專攻本專業領域；其次是要強化人工智能的教育工作，國家可以考慮采用類似推動英語普及的舉措，在職業教育、職業晉升等方面制定人工智能知識等級的要求，推動全民學習人工智能知識的浪潮。”鄧中翰說，人工智能研究是一門實用性很強的學科，需要鼓勵企業和大專院校、研究單位進行深度合作，把數據優勢和人才優勢聯合起來，既可以發揮企業的數據和應用化優勢，又可以為大專院校、研究單位提供明確的產業化方向。
人工智能今天已經進入到了系統發展的正反饋階段，即投入越大、發展越快，產出也越大，從而吸引更多的投入。“這樣一來，很多瓶頸問題的解決可能比預期要快，人類正在加速進入人工智能的新時代。”鄧中翰最后強調。
摘自《中國科學報》
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