人工智能已成為社會最為關注的概念之一。李克強總理在第十二屆夏季達沃斯論壇開幕式致辭中，在提及“在新產業革命中壯大世界經濟發展新動能，就要力促融通創新和發展”時，再次重點點出“人工智能”。

　　認為，近年來我國人工智能在技術、應用等產業各個領域實現快速進步的同時，其發展環境也持續優化，為未來人工智能的大進步、大發展，以及與實體經濟的融合進一步夯實基礎。

　　我國人工智能發展迅速

　　宏觀環境進一步優化。近年來，我國在國家層面密集出臺一系列政策措施助推人工智能產業發展。2017年，人工智能先后出現在政府工作報告和黨的十九大報告中，“人工智能2.0”納入“科技創新2030—重大項目”。國務院發布《新一代人工智能發展規劃》確立“三步走”目標，從國家層面對人工智能產業進行了頂層設計，為人工智能企業和產業快速發展奠定了基礎。工信部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，提出實施培育智能產品、突破核心基礎、深化發展智能制造、構建支撐體系等四項重大任務和加強組織實施、加大支持力度、鼓勵創新創業、加快人才培養、優化發展環境等五方面保障措施。

　　先進地區持續性發力。政策方面，北京中關村、上海、武漢、浙江、安徽等省市紛紛發布人工智能產業發展規劃。總體來看，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。產業集聚方面，2017年我國人工智能企業主要分布在北上廣三地，北京遠超其他地區。此外，浙江、江蘇兩地人工智能企業也較多。

　　技術創新與應用加速。我國人工智能總體處于爆發增長階段，新技術迅猛發展，算法和算理的突破為技術創新奠定了良好的基礎。2017年，人工智能芯片、計算機視覺、語音識別等技術的持續創新成為產業發展引擎。從國內人工智能企業來看，有高達42%的企業應用計算機視覺相關技術，其次是語音和自然語言處理，兩者占比總和43%。在目標市場行業中，人工智能+企業（融合醫療、金融、教育和安防等領域）總計占比40%，位居第一；其次是智能機器人行業、智能駕駛和無人機。與國外相比，國內企業更多關注人工智能應用環節。

　　創新火熱度保持旺盛。近年來，我國人工智能產業規模保持穩步增長，投融資更為理性，新增企業數量趨緩。目前，我國人工智能投融資額占全球總量的近35%，達到635億元。其中，計算機視覺與圖像、自然語言處理和自動駕駛三大領域投融資額占國內人工智能投融資總量的60%以上，成為資本熱捧的焦點。此外，北京、廣東、上海、浙江、江蘇和四川等省市的投融資基礎相對較好，是資本最為聚集的地區。

　　人工智能發展需要關注的四個重點問題

　　一是底層技術基礎差，長遠競爭力受限。我國人工智能產業重應用技術、輕基礎理論，底層技術積累薄弱，存在“頭重腳輕”的結構不均衡問題。基層技術積累薄弱使人工智能核心環節受制于人，阻礙人工智能領域重大科技創新，不利于國內企業參與國際競爭，并使國民經濟和國家安全存在遠期隱憂。

　　從技術角度，國內在基礎元器件、底層算法和理論研究等方面與國際水平差距較大，缺乏重大原創科技成果。從資本角度，國內人工智能領域投融資主要集中于應用技術領域，芯片領域的累計融資額僅占人工智能產業總融資額的2.1%。，而美國該比例達31.5%。從企業分布角度，國內人工智能芯片企業多為規模較小的初創企業，難以滿足芯片領域技術和資金門檻極高的要求，而美國芯片領域則不乏谷歌、英特爾、IBM、高通、英偉達等科技巨頭。

　　二是應用路徑不明朗，商業價值兌現難。我國人工智能產業處于早期發展階段，商業化應用路徑尚不明確，商業落地的痛點突出，與當前不斷高漲的關注度形成鮮明對比，形成“雷聲大雨點小”的現象，近期的實際商業價值變現難度較大。

　　從應用對象角度，人工智能產業與外界缺乏深入有效的信息交流與資源對接渠道，傳統行業和個人對人工智能的發展脈絡、技術效能和應用模式等缺乏清晰認識。從應用環境角度，人工智能在推廣應用時，面臨資質、數據、標準、安全評估等行業準入壁壘。部分行業存在顯著的數據壁壘，人工智能在數據接口標準、技術評價指標、安全評估管控等方面存在缺失，阻礙其在其他行業及個人消費領域中的推廣應用。

　　三是發展氛圍顯浮躁，面臨同質化風險。人工智能概念火熱，但企業和政府對產業發展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兌現人工智能的近期商業價值。產業發展氛圍略顯浮躁，面臨同質化、碎片化風險，可能延長人工智能商業價值的兌現周期，并加劇產業未來發展的周期性波動幅度。

　　從企業角度，存在大小企業一擁而上、炒作概念，以及一些企業急于商業價值變現的現象，云計算、大數據企業紛紛改換門庭，產業魚目混珠，企業技術水平參差不齊。同時，企業面臨政府、資本、同業及輿論的多重壓力，在主營方向、技術研發方面缺乏定力，技術、產品普遍趨同。從政府角度，地方政府雖然有熱情但缺乏深刻理解，仍慣用傳統招商引資模式，重引進、輕培育，在產業生態培育、配套資源對接、業務市場開拓、公共平臺建設等方面缺乏經驗和耐心。部分省市已發布的人工智能發展規劃缺乏實質內容和可操作性，規劃的實際效果和扶持政策的可持續性存疑。

　　四是專業人才不充足，產業發展受牽制。人工智能是新興產業，技術和產業發展迅猛，專業技術人才，以及兼顧人工智能與傳統產業的跨界人才不充足，限制了產業發展以及與實體經濟的深度融合發展。

　　從人才數量和質量角度，我國人工智能領域專業技術人才數量不充足、經驗不豐富。據LinkedIn數據，我國從業經驗10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美國的這一比例則超過70%。從人才分布角度，我國人工智能領域人才分布不均勻，主要集中于應用層。據統計，我國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為3.3%、34.9%和61.8%，基礎層人才比例嚴重偏低，不利于底層基礎理論研究及重大科技創新。從人才培養角度，我國高校人工智能領域的學科建設、人才培養相對滯后。目前，國內開設人工智能專業的高校數量較少、時間較短，學科實力不強。此外，國內缺乏人工智能與傳統行業的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行業的應用推廣。

　　我國人工智能發展展望

　　認知性應用將成為亮點。芯片和算法的優化將進一步提升計算機視覺和語音識別的應用成熟度。人臉識別將成為計算機視覺技術的競爭熱點，格靈深瞳等創新企業有望在動態視覺檢測中取得關鍵突破。科大訊飛等國內語音識別技術商將利用數據優勢，推動語音識別技術平臺化，進一步提升多場景下的語言識別準確率。人工智能技術可能迎來新的質變契機，淺層次感知應用將與更高水平的認知智能融合發展，能夠在邏輯判斷基礎上實現認知推理、情感互動、輔助性決策的認知性應用將成為業界亮點。

　　行業資源整合持續推進。預計2018年，國內人工智能產業將延續穩步增長態勢，產業規模預計將超過230億元，投融資事件數量將相對減少，但單筆金額增大，基礎層企業將通過技術創新擴大規模，技術層和應用層企業數量將保持穩步增長。國內平臺層面資源將加速整合，大企業將通過投資并購迅速獲得相應細分領域中的前沿核心技術，降低研發失敗的風險，在行業資源整合中發揮越來越重要的作用。

　　與實體經濟融合將加速。新一代人工智能技術將與實體經濟持續滲透融合，為零售、交通、醫療、制造業、金融等產業帶來提效降費、轉型升級的實際效能。無人商店、無人送貨車、病例細胞篩查、數字孿生、智慧工廠、3D打印、智能投顧等新產品、新服務將大量涌現，從而加速培育產業新動能，開拓實體經濟新增長點，有力推動我國經濟結構優化升級。

　　資本支持方向趨向集中。預計2018年，國內人工智能領域的投融資總量穩中有增，資本將更多聚集在應用層細分領域的龍頭企業，投資事件數量將減少，單筆投融資數目將增大，馬太效應將日益凸顯。投資焦點將從應用層逐步下移，AI芯片等基礎層和深度學習算法應用等技術層將獲得資本市場的更大關注，投融資層次將更為豐富。
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