专利申请超全球!新崛起的中国人工智能,还有哪些你不知道的事

作者: 京东数科 2020-11-27 06:24:16

备受瞩目的2020世界互联网大会近日在乌镇召开。在由中国网络空间研究院带头编撰,国家工业信息安全发展研究中心、中国信息通信研究院等多家AI科研机构,以及北邮、北航、清华、北大等多所人才培养和专业科研能力拔尖的大学的共同参与的《世界互联网发展报告2020》、《中国互联网发展报告2020》正式发布。根据报告中的公开数据:美国和中国的互联网发展遥遥领先其他国家,且我国在人工智能专利申请数量方面首次超过美国,位居世界第一。

专利申请超全球!新崛起的中国人工智能,还有哪些你不知道的事

人工智能(缩写为AI)一词最早在美国达特茅斯大学的一个科学研讨会上由麦卡锡提出,并首次成为一个专业学科。从初始学科概念诞生,到成为适应多场景的前沿技术,AI人工智能经历了60余年的发展。随着在理论的逐步完善和技术的不断成熟,AI应用领域从核心工业、军事和政务逐渐扩大至商业和民用,应用场景也更加丰富。

起步比美国晚20年,为何中国后来居上?

1956年,人工智能技术美国一经提出便得到了足够的重视和发展,同时期却受到前苏联人工智能和控制论的批判,还被扣上"资产阶级的反动伪科学"的帽子。中国当时因受前苏联的影响几乎没有启动人工智能研究,直到1978年全国科学大会上,才正式提出"科学技术是生产力",科学研究重启,人工智能开始解禁和发展。

事实证明,只要中国人想,就没有做不好的。1981 年中国人工智能学会正式成立,随着两弹一星及航空航天事业的发展,一些重点人工智能项目(例如:虹膜识别、视觉与听觉的认知计算、中文智能搜索引擎关键技术、智能化农业专家系统、语音识别技术等)被纳入国家863计划(国家高技术研究发展计划)和973计划(国家重点基础研究发展计划)。2000年以来,除了传统的军事、重工和政务领域外,一些优质的商业化、民生类人工智能和控制系统研究也得到国家基金及各部委的项目基金支持,技术逐渐从科研下放到工业,随后普遍进入商用、民用领域。

关于人才的教育培养方面,国内重视程度也逐渐提高。美国用64年同步发展AI技术科研和应用研究,划分出模式识别、机器学习、数据挖掘、智能算法四个研究方向,学科前沿集中在美国的20所大学,入学门槛极高。

专利申请超全球!新崛起的中国人工智能,还有哪些你不知道的事

一方面,精英筛选模式的确能保证美国学术前沿霸主地位的稳固,但AI技术的普及、学科应用和商业化却要看向中国:截止至目前,国内已有37所高校设立了智能科学学科(AI技术对口专业),7所高校成立了机器人学院,在建机器人专业的高校达60余所。中国仅用1/3的时间,就完成了学科的建设、国家级研究院的设立、以及不同领域与国家科研接口的打通。除了大学科研向国家科研机构输送人才,科研机构、大学、企业也形成了AI技术场景化验证的良性循环。

场景化应用是AI技术加速的试金石

如果将AI技术高高举起,流转在各大科研机构内部,是无法在真正意义上推动人工智能技术发展的。除了政策的大力推动和科研教育的迅速普及,能让中国站上人工智能科研领域第一梯队的最重要因素,就是国内广阔的场景应用环境。尤其在今年疫情期间,人工智能技术通过"健康码"、"通信大数据行程卡"在政务服务场景中出现,为疫情防控做出了重要贡献。

通常来说,人工智能的基础层和技术层非专业人士难以理解。因此人们感知人工智能主要通过场景交互完成,而场景集中于应用层:基础层与技术层与传统产业的业务逻辑相融合,形成新型的应用场景搭建,AI智能技术通过基础层的大数据与用户进行沉浸式的交互并完成深度学习。如机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智慧医疗、智慧农业等,都是传统领域的场景演变。

专利申请超全球!新崛起的中国人工智能,还有哪些你不知道的事

随着5G商用时代的到来和人工智能技术的进一步成熟,数据交互效率也将大幅提升。未来企业的商业应用能力将集中在C端,尤其是经过多年政府和企业在大数据方面的布局和发展,政+企+人的孤岛已不复存在,这也是为什么国内人工智能头部企业也积极参与到与院校及科研机构合作成立AI技术研究院,在深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域以更好的姿势对接自家场景化搭建,抢滩应用市场的最重要原因。

以京东曾为金融机构搭建的线上认证场景为例:基于人工智能算法,利用大数据、云计算、区块链逻辑为核心,通过人脸识别、图片信息识别(银行卡、身份证)、实时语音识别等技术模块搭建全面对接金融机构的应用场景,为个人用户解决跑腿、排队的实际难题,为金融机构提升服务效率,实现金融服务的智能化、定制化。

专利申请超全球!新崛起的中国人工智能,还有哪些你不知道的事

银行/金融机构的线上认证只是诸多应用当中较为具体的一个小型场景,在实际接入和应用的过程中,往往是基于整个系统需求,针对整体的业务流程和问题进行一对一的AI场景定制模拟。由于企业规模、业务流、目标客群等均有差异,因此没有一个场景可以应用于所有同类企业,这也就是为何国内人工智能技术发展迅速的最主要原因:多层次的场景验证了人工智能技术的应用,也反哺了人工智能技术的发展。

专利的数字只是表象。在过去的几年内,国内人工智能发展不仅在技术上取得了不少突破:在网络媒体互联与安全、网络空间法治、舆论改善、国际间网络安全等方面也取得不少成果,这些不都是技术的馈赠,也是治理的提升。2019年国内数字经济的规模已达35.8万亿元。纵观资本动向,2018年中国人工智能领域融资额高达1311亿元可以说明一切。

在经历技术解禁、以政策催发产业、创新培育、业内野蛮生长、行业规范化治理之后,国内人工智能产业的发展已不局限于政务和工业的基础应用,而是渗透到居民生活具象化的应用场景中,AI技术随着场景的独立和融合被不断被印证和优化。未来经济发展的每一步,AI都身在其中,而中国经济正坐在人工智能的快车上飞驰。

(本文由京东数科原创)

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