人工智能引爆两会 李彦宏邓中瀚都说了什么？

最近三天来，“两会”（全国人民代表大会，中国人民政治协商会议）已经成了街头巷尾的热点话题，各行各业的相关内容纷纷抢占各大新闻版面头条。其中除了企业减负、环境治理、农业发展、食药安全等时政话题外，以李彦宏、马化腾、邓中翰、郭广昌为首的一系列互联网大咖与科技企业董事长们都不约而同地提及了“人工智能”这一概念，从民生、医疗、大数据、芯片研发等不同领域阐述了人工智能技术对于我国技术改造与产业升级中发挥的重要作用。

昨天，国务院***更是在备受关注的《政府工作报告》中指出，“要坚持中国制造2025战略，把传统产业的智能制造作为主攻方向，支持技术改造，促进传统产业焕发生机。”

人工智能，从一个5年前似乎还只存在于科幻小说里的遥远概念，到如今成为能够被写入委员提案与***《政府工作报告》的话题，其发展普及速度之快、应用范围之广、影响意义之深远，都是其他普通学科所难以企及的。这门学科的热度有目共睹，然而2017年的“两会”为什么成为人工智能技术的爆发点，“两会”提案对人工智能产业的影响是什么，以及如今的人工智能学科行业究竟“热”在何处？这些问题都需要我们进一步探究。

两会人工智能热：从提案到话题

近来关于人工智能的“两会”消息，曝光率最高的当属***《政府工作报告》，这也是人工智能首次出现在政府报告当中。报告指出：

“加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”

“大力改造提升传统产业。深入实施《中国制造2025》，加快大数据、云计算、物联网应用，以新技术新业态新模式，推动传统产业生产、管理和营销模式变革。”

“持续推进大众创业、万众创新。“双创”是以创业创新带动就业的有效方式，是推动新旧动能转换和经济结构升级的重要力量，是促进机会公平和社会纵向流动的现实渠道，要不断引向深入。”

其次则是全国政协委员、百度公司董事长李彦宏对外公布的三项人工智能提案：

1、使用人脸检测识别技术，建立覆盖全国的走失儿童数据库，解决儿童走失问题；

2、使用人工智能调节交通信号灯，优化城市交通拥堵现象；

3、大力推进“智能+经济”的发展，增进行业和公众对人工智能产业价值的认知；破除人工智能行业应用的体制机制障碍；加强行业数据的开放和共享；鼓励人工智能企业与各行业的创新合作，培育一批市场竞争力强、国际影响力大的人工智能企业。

全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾在答记者问中也提到，只有通过技术的进步，企业才有可能有保持在战略方面的制高点。过去可能有很多红利（人口红利、流量红利、内容红利），但最终还是要看到技术是一个不可逾越的东西。特别是在人工智能更加普及的当下，技术鸿沟更加明显了。所以腾讯还是非常担心，也关注这方面的发展。

中国工程院院士、全国人大代表、中星微董事长邓中翰则从10个角度提出了加速我国人工智能自主芯片的开发进程的建议，建议从资金、政策等方面加大投入力度，大力开发承载人工智能运行的自主芯片技术，改变高端芯片严重依赖进口的被动局面。

全国政协委员、复星集团董事长郭广昌的2017年的“两会”提案主要关注医学人工智能领域，建议：

1、推进健康医疗大数据有条件的开放共享；

2、成立国家医学人工智能工程中心；

3、鼓励和支持具有大规模医疗应用基础的企业与高校；

4、加强我国健康医疗大数据的安全管理。

全国政协开幕式结束后，百度公司董事长李彦宏、杭州娃哈哈集团有限公司董事长兼总经理宗庆后、清华大学中国与世界经济研究中心主任李稻葵等在圆桌论坛上从人工智能的角度详细探究了实体经济的破局问题。

盘古智库学术委员、玖道科技首席战略官张礼立在对***《政府工作报告》的解读中也提出，大数据、人工智能对促进产业转型升级有革命性意义。
 

2015年，那是一个冬（春）天

2015年的冬天（美国时间12月10日），计算机视觉识别领域一年一度的“奥林匹克” 2015 ImageNet计算机识别挑战赛在众人的屏息凝神、翘首以待中公布了最终结果：冠军团队的视觉计算组的系统错误率低至——3.57%！这是包揽三个主要项目（图像分类、图像定位、图像检测）第一名的微软亚洲研究院在优化更新了深层神经网络算法后，凭借着152层深层残差网络（Deep Residual Networks）交出的傲人成绩单。

错误率低至3.57％（或者更准确来说，3.567％）是个什么概念呢？——在ImageNet挑战赛中，人类的图像识别错误率大约4%。而3.57%意味着有史以来，计算机的识图能力首次超越了人类，这是计算机视觉学界一个里程碑数字，也是深度学习算法在人工智能行业应用里的惊人一鸣。

21天后，世界迎来了2016年的第一抹朝阳；而人工智能，也迎来了自学科建立60年以来最大规模的市场应用爆发潮。

承借着深度学习在计算机视觉领域的首先爆发，云计算平台、显卡、芯片等的研发成为行业热点，而数字医疗、智能家居、自动驾驶、语音助手等应用也获得了质的突破。2016年3月，AlphaGo以4：1大胜李世石；2016年5月，亚马逊开源深度学习和机器学习工具 DSSTNE（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine）；2016年8月，英特尔以超过4亿美元的高价收购人工智能技术公司Nervana；2016年9月，微软、Facebook、Alphabet、IBM、亚马逊五大科技巨头宣布组成人工智能联盟（2017年1月苹果加盟）；2016年12月，苹果首份人工智能论文曝光……

此外，各类人工智能科研人员（如上文提到的包揽2015 ImageNet三项桂冠的微软亚洲研究院团队成员孙剑、何恺明等）也在2016年间陆续离职创业；长期专注耕耘GPU（图形处理器）的英伟达也在2016年凭借着人工智能计算技术获得了股价大爆发……曾经遥不可及的“人工智能”技术一夜之间就来到了我们身旁，成了家喻户晓的风口话题。谷歌工程师Pete Warden曾经纂文感叹道：“我从未见过一项技术（像深度学习一样），几年前还不被熟知，而短时间内竟有如此大的进步。”

孙剑


何恺明

深度学习在学界的应用则要更早——早在2012年的ImageNet大赛上，多伦多大学的Geoffrey Hinton教授就带领着团队使用深度学习进行机器训练与图像识别，错误率只有15.3%，是图像识别学科历史上的一个重要节点。Hinton教授与他的团队们花了近6天时间，使用2个英伟达GTX 580 CPU（内存 3GB， 计算速度 1.6 TFLOPS）让程序接受了120万个图像训练。

那为什么直到2016年人工智能产业才开始大规模爆发呢？除了芯片计算性能不断提高、学界理论与商业应用存在发展落地周期等原因外，还因为大约在5-10年前，计算机视觉尚属于人工智能的关联学科，而非子属关系。然而，随着研究的不断深入，人们逐渐认识到，人工智能中大量与语义能力相关的高级智能与计算机视觉中的感知能力是密不可分的。如果能够训练计算机成功解决图像场景，那么真正的智能也许就不再遥远。因此，2016年里深度学习算法在计算机视觉领域的首先爆发推动了人工智能行业的热点升温，也使得“人工智能”成为最新风口话题。

 

业内声音

为了更加深入行业，了解“两会”的切实影响。智东西也遍访人工智能行业专家与从业者们，听听他们对于“两会人工智能热”的看法：

两会期间，无论是BAT大佬提案，还是宗庆后等传统企业家受访，话题都绕不开关于“人工智能”的讨论。TCL集团董事长、CEO李东生在接受了包括智东西在内的数家行业媒体采访时认为，“终端产品没有智能化很难存活下来，联网的智能化是趋势”。结合“中国制造2025”方针与TCL偏向制造业的先天优势，李东生表示，“制造实力的提升分三步走，制造能力的提升是产业智能化的第一步。”

国内人工智能的代表公司商汤科技则认为，“在技术方面，源于大数据的积累、计算能力的提升和深度学习技术的突破，人工智能已发展到在特定领域超越人的水平，而这正是推动人工智能在工业界实现广泛应用的基础。而政策的稳步落地、市场的广阔前景以及技术的快速发展，意味着现在已经进入了发展人工智能的黄金时期。未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，成为经济结构转型升级的新支点。这对中国的人工智能创新企业来说，这既是机遇，也是挑战。”

不过也有机器人方面的创业者认为，人工智能当然是重要方向，但现在关于人工智能的很多追捧有些过热了。

正主推智能家居AI化的BroadLink创始人刘宗孺则认为，“人工智能成为“两会”中的热点是趋势所然。现在全球都在谈论人工智能，海内外的科技大佬都在布局，所有人也都认为人工智能的奇点来了。大家都谈论人工智能是个好事，但是现在的AI肯定是有泡沫的——比如深度学习并不是无所不能的，AI也是在局限的场景里才能很快落地，因此现在还有很多都是在泡沫中。但有泡沫也不一定是坏事，关注的人多，热钱越多，行业才有可能有发展。等到泡沫破灭之后剩下的公司是有价值的，对行业发展有好处。”