“十四五”规划纲要对“十四五”及后世十余年我国人工智能发展意向、重心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多個方面都作出部署，围绕国家重心技术突破、经济社会发展、素质教育人才培养三個方面，人工智能均是重点领域，在当前我国经济从高速增长向高质量发展要紧阶段中，以人工智能为代表新一代信息技术，将变成我国“十四五”期间推动经济高质量发展、建设独创型国家，实行新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化要紧技术保障、重心驱动力之一，
嘉宾
陆 峰 工信部赛迪研究院电子信息研究所副所长
王明辉 国务院发展研究腹地副研究员
袁豪磊 腾讯研究院特约研究员
主持人 赵姗
人工智能已变成新一轮国际级博弈焦点、经济发展新引擎
中国经济时报：“十四五”规划纲要着重应增强原创性、耀领性科技攻关，极具指出要“瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域”，其中“新一代人工智能”排在前列，应如何理解其要紧性？
陆峰：新一代人工智能技术将是继互联网技术之后，又一项大概引发经济社会重大变革技术独创，不光关系到产业升级、经济社会智能化转型进程，更会引发国际级博弈格局调整，世界最先选国家都把发展新一代人工智能技术作为抢占后世发展战略制高点、打赢新一轮国际级博弈先手棋，纷纷加码新一代人工智能，除将人工智能上升为国家战略之外，纷纷加大人工智能技术独创投入、深化人工智能行业独创应用、增强人工智能人才培养，
王明辉：新一代人工智能是耀领后世发展战略性技术，是事关国家保障、发展全局基石重心领域之一，近年来，世界最先选发达国家纷纷在人工智能研发、投资、应用等领域发力，仅2019年就有16個国家新发布人工智能发展国家战略，5個国家更新人工智能战略，全球最先选经济体，美国、日本以及欧洲几個发达国家，纷纷将人工智能发展置于国家战略重点，人工智能已经变成新一轮国际级博弈焦点、经济发展新引擎，也将为现代化建设带来新机遇，
当前，我国人工智能发展总体上同西方发达国家极具是美国差距较大，最先选体现在：一是原始独创本事不够，人工智能领域发生深度学习模型等重大成果、奠基性理论仍以美国等西方国家为主，二是高端芯片、根本部件、高精度传感器等方面严重缺失，三是高层次人才数量、层次落后，四是对人工智能大概引发经济、社会、伦理影响研究、政策应对等相对滞后，面对以上难题，必需在“十四五”时期增强原创性、耀领性科技攻关，增强基石理论研究，增加对基石性研究投入，以实行在理论、方法上颠覆性突破；发挥我国数据资源多、应用需求、市场潜力大优点，强化科技应用开发；百分之百发挥人工智能领域龙头企业作用，主导建设独创生态，
袁豪磊：人工智能在所列技术中被最先选提及，一定层次上说明其在要紧性上优先级，作为一项处于高速发展中前沿技术，人工智能技术适合与其他技术领域结合、深入并改变日常生活诸多方面，于是使得人工智能得以持助“十四五”规划中多项就业意向，事实上，人工智能这一技术词汇在“十四五”规划中多個就业环节被多次提及，在科技、产业、教育、消费等各项就业意向中都可以看到人工智能可被引入并有望发挥较大价值地方，
最先個，横向来看，人工智能可以与“十四五”规划中所列出其他要紧科技维度相结合形成诸多“AI+ X”跨学科发展模式，助力多项科技领域更好发展，过去几年中，人工智能已经与信息科学领域形成密切结合、产出诸多改变生活应用，比方说人脸识别、语音识别、光学文字识别、文本翻译等细分领域技术已经形成成熟技术应用，与此同时人工智能方法正在与更多科技领域发生结合，其中涵盖“十四五”规划所提到生物药品及医疗器械、现代能源系统、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等多個科技领域，
比方说在生命科学领域，国外已经有机构提出运用深度神经网络来占卜蛋白质形态方法，在根据运用大量基因组数据来占卜蛋白质结构研究基石之上，新方法所引发蛋白质3D模型比以往任何一种都精确得多，在这一生物学重心挑战方面取得重大进展，再比方说在空天科技领域，为搜索宇宙中密近双脉冲星、高速射电暴等新天体，以射电望远镜为主天文观测设备每天都在引发海量观测数据，传统方法一般是采用天文学领域经典方法来搞定这些数据，经由经典算法从海量观测数据中筛选出候选天体而后再交由人类专家分析判断，而由于在可观测宇宙中特殊天体不可再生性、数据收集过程中存在复杂噪声干扰等原因，如何提取淹没在大量噪声中微弱有用信号依然是对现有技术一大挑战，目前已有学者在尝试采用深度学习方法来搞定这类海量天文数据，以期得到更非常好天文搜索结果，
鉴于上述原因，人工智能与其他科技领域学科交叉、协同发展所形成“AI+X”组合模式有助于实行“十四五”规划中所提出“强化国家战略科技力量”“在事关国家保障、发展全局基石重心领域，制定实施战略性科学计划、科学工程”意向，
第二，纵向来看，人工智能可以与“十四五”规划中所提及多项产业相结合于是促进相关产业链上下游发展，进而拉动消费端对高科技产品消费需求，
一是在产业链端，引入人工智能所带来对算法、算力、数据持续需求可以带动很多相关产业链发展，比方说，人工智能应用部署须要充足算力，当前人工智能应用按部署方法可以分为云端部署、终端部署两大类场景，前者将大量运算服务器集中在一起管理，运用者经由网络向云端发送请求，云端再经由网络向运用者返回计算结果，这种云上服务模式须要大量适合深度学习运算结构搞定器作为算力物理支撑，伴随云上人工智能服务发展绝对会在电子设备〔服务器设备〕、集成电路〔搞定器〕、通信运作〔5G〕领域带动产业链发展，另一方面，对于自动驾驶等须要在终端部署人工智能应用，往往须要针对各异应用设计专供搞定器、电路系统，以调、算力需求与功耗、响应速度、设备体积之间矛盾，这同样会带动集成电路、电子系统、精密制造等领域产业发展，
二是在消费端，人工智能技术可以带动传统应用场景数字化转型、智慧化改造，经由科技赋能带动消费需求增长，人工智能技术自身具有宽泛定义范围、作用领域，它没有具体限定应用领域，人工智能与各类应用场景相结合，有望经由科技体验升级拉动新需求，“十四五”规划中所提到智慧公共服务、智慧社区、智慧零售等诸多“智慧+”生活图景，其背后都伴有基石人工智能应用，比方说“人脸核身”技术利用人脸识别方法自动验证运用者是否与注册身份一致，在智慧公共服务场景中这一技术可以用于远程业务办理、在智慧零售场景中这一技术又可以用于“刷脸支付”、在医疗健康场景中这一技术可以用于核对社保卡运用者、持卡人身份一致，经由提全效、提升体验服务模式改造，人工智能技术可以带动传统应用场景向数字化转型、智慧化改造，带动消费需求增长，
人工智能行业就将开启诸多新应用场景
中国经济时报：如今，在持续政策持助、引导下，资本对人工智能商业化前景更具信心，两股力量互补之下，人工智能行业又将会打开哪些新应用场景？
陆峰：从技术独创角度看，在政策扶持、资本驱动下，网络科技企业将会把人工智能技术独创作为打赢下一轮科技博弈必争之地，持续加码人工智能技术研发投入、技术独创，深化人工智能行业应用技术研究，人工智能算法模型研究将从语音/语义、计算机视觉等通用人工智能技术向行业人工智能技术应用领域拓展，
从产业供给角度看，各类网络科技巨头企业将会结合自己业务领域，率先推进人工智能技术、业务融合发展，根据行业人工智能研究优点，推出一些行业性人工智能技术产业独创支撑平台，带动行业人工智能应用发展，同时因各行业人工智能应用需求驱动，也会涌现出一批专注行业领域人工智能技术应用信息服务企业，
从社会应用角度看，制造、交通、物流、零售、医疗、教育等领域，将会结合技术智能化发展成熟层次，逐步推进人工智能在一些合适场景开展应用，
王明辉：一是新基建，人工智能发展，须要相应信息基石设施支撑，2020年，人工智能被确立为新基建七大领域之一，新基建区别于传统基建重心在于数字化、智能化属性，以人工智能底层算法为例，我国人工智能产业普遍依赖以Tensor? Fl ow、Caf f e等为主外国算法框架，要实行科技自立自强，搞定根本重心技术“卡脖子”难题，必需加快推动人工智能新基建发展，推动中国企业或研究机构构建保障自主可控算法支撑体系，
二是人工智能养老服务，伴随我国老龄化加剧，养老早已变成全社会普遍Follow话题，据有关占卜，到2050年，中国老年人数量将突破5亿，提高老年人生活品质是现代化国家绝对要求，人工智能产品，如智能看护系统，包含身体机能检测、人家保障报警、紧急求助等模块，非常适合独居老人运用，另外，智能音箱等可以让老年人生活变得更加便捷，
三是人工智能教育，技术上，经由语音交互、自然语言搞定技术，实行智能机器人阅卷改卷、在线口语评测等功能，后世,在教育改革大势头下,为满足教育信息化需求,将人工智能赋能教育,可以提高教育全效性、便捷性，
人工智能与实体经济深度融合是促进制造业高质量发展重心驱动力
中国经济时报：各位对我国加速人工智能与实体经济深度融合方面有哪些政策主张？
陆峰：一是除要继续强化人工智能通用算法模型研究之外，更须要深化人工智能行业应用研究，结合行业融合应用需求，增强与行业相关专业算法模型等研究，推进人工智能、行业发展深度融合，
二是结合场景对智能化需求层次，面向制造、交通、医疗、教育等重点领域，逐步推进与智能应用需求相互匹配人工智能应用，
三是增强人工智能产业独创开放平台打造，打造一批与行业产品智能化升级相关行业人工智能开放平台，为中小企业产品、服务独创供应公共基石平台支撑，
四是推进云计算、大数据、物联网等产业、人工智能协同融合发展，为人工智能发展、独创应用供应算力、算数以及信息感知、反馈执行等支撑，
五是增强人工智能应用规则研究，做好相关监管政策储备，防止人工智能技术滥用、误用，
王明辉：人工智能与实体经济深度融合是促进我国制造业高质量发展重心驱动力，当前人工智能与实体经济融合仍处于初级阶段，后世加速二者深度融合须从以下几個方面发力，
一是百分之百发挥政府引导、市场主体作用，一方面，积极推进人工智能在市政管理、公共保障、医疗健康、文化教育、交通运输等领域应用，强化实体经济与互联网、大数据、物联网、云计算等领域协同，另一方面，百分之百激发市场独创活血，推动以领军企业为主导，联合高校、科研机构、人工智能企业一道奠定独创联合体，聚焦人工智能共性技术研发与转化，
二是打破信息壁垒，实行数据共享，以政府部门为重点，大力推动数据开放、共享机制建设、实施，支撑人工智能与政府服务融合，提高人工智能赋能实体经济匹配度、有效性，推动不同样平台形成发展合力，同时还要呵护数据秘密性，更要抵御攻击、干扰，守住保障、科技伦理底线，
看重人工智能治理增强人工智能保障技术
中国经济时报：对于人工智能治理难题极具是数据秘密难题，或伴随人工智能逐步深入到更多行业所面对新技术对传统劳动模式替代难题，您有何看法？
王明辉：人工智能发展，带来一系列伦理法律难题，比方说数据保障、算法公平透明等难题，当前，人脸识别引发個人秘密担忧、“大数据杀熟”引发算法不公现象屡有发生，都呼唤咱们必需尽快出台相关治理规则，
事实上，针对人工智能治理规则已经变成人工智能国际级博弈焦点，中国企业走向市场必需主动回应相关产品服务背后伦理价值，最近几年，众多国际级组织以及国家、地区政府纷纷发布准则，OECD、二十国集团等国际级组织已经发布人工智能治理原则，尤其以欧盟最为积极，2019年欧盟委员会人工智能高级专家组发布两份文件：《人工智能伦理指南》、《人工智能政策与投资主张》，为欧洲人工智能治理勾勒一個全面蓝图，2020年新冠肺炎疫情大背景下，欧盟继续推进人工智能伦理指南落地就业，同时发布相关白皮书，欧盟此举，就是为让欧洲在人工智能发展中处于道德制高点，于是在与美国、中国博弈中处于一個有利位置，咱们须要紧密Follow国际级人工智能伦理治理相关规则进展，于是防止缺席新规则制定过程而导致被动，
须要极具注意是，人工智能发展与价值观密切相关，对于西方一些规则须要批判吸收，如，西方实践过程已经说明，没有边界运用“秘密权”概念，会影响人工智能技术开发、应用，欧洲一些国家由于过度着重所谓“秘密权”，造成人工智能技术研发、产业发展普遍滞后，在我国人工智能发展过程中，一定无法盲目地引进西方所谓“秘密权”概念，而是应当根据自身国情，妥善搞定发展、治理之间关系，走出自己发展道路，
袁豪磊：伴随人工智能逐步深入到更多行业，绝对将面对新技术对传统劳动模式替代，人工智能技术在推动职业教育、创造新型职业就业需求上同样可以起到相应作用，“十四五”规划中提到“有效提升劳动者技能，提高就业质量、进账水平，形成人力资本提升、产业转型升级良性循环”，伴伴随技术升级一定会有一一部分传统劳动格局被机器逐渐取代，这是无法回避难题，一方面，我国在数字化、信息化领域打下基石为人工智能供应良非常好发展基石，当下我国在人工智能方面学术成果、从业人员、应用规模都走在世界前列，另一方面，还有相当规模劳动者在工厂产线上从事重复性、后世会被机器取代劳动，
当下现象是由两個因素造成：一方面，国内人工智能相关劳动最先选集中在研发、设计这些上游层面，在数据生产〔当前人工智能技术须要消耗大量训练数据〕、设备操作维护等中下游层面，人工智能职业教育还远未形成普及，人工智能相关职业教育是后世可以推进一個方向，另一方面，人工智能配套行业发展也须要跟上，比方说国内已有特意数据公司供应专业数据采集、标注等数据生产服务，为形形色色人工智能应用研发供应所须要训练数据，伴随人工智能研发投入加大，这类数据公司产能、服务类型扩增绝对须要跟上产业扩张速度，由此会诞生很多新劳动需求、细分职业类型〔如针对特意领域数据标注就业、测试就业等〕，进而拉动就业需求并与职业教育形成一個正向循环，
技术是把双刃剑，大力发展人工智能同时要增强人工智能保障技术，极具要留意数据秘密难题、AI伦理难题，
個人数据秘密、人工智能伦理难题向来都是国际级社会所Follow话题，大力发展人工智能过程中要防止数据滥用、增强数据治理，“十四五”规划中明确提到要“增强网络保障根本技术研发，加快人工智能保障技术独创，提升网络保障产业综合博弈力”，据此判断，人工智能粗放式发展阶段已经过去，那些涉及個人数据秘密人工智能应用研发将会形成更高准入门槛，而那些已经在局内技术公司也将须要更加看重规范化数据运用，AI伦理方面，涵盖自动驾驶、個人征信、司法取证等应用在内，采用人工智能推理结果之后所带来责任如何界定、对人工智能推理结果解释难题目前还是处于摸索阶段，在技术层面上，业界已开始Follow模型可解释性难题，尝试用各类方法对深度学习黑盒难题作出分析、解释，这方面技术目前还处于发展阶段，距离实用还有待观察。
