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剛過去的一年，人工智能仍是互聯網界的首要關鍵詞。就像AlphaGo升級成AlphaZero，無師自通地稱霸各種棋類游戲，AI以人類無法預料的速度向未來狂奔，如脫韁野馬。中國將在此中扮演何種角色?

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》;工信部2017年12月出臺《人工智能產業發展三年行動計劃》(以下稱《計劃》)，提出力爭到2020年，一系列人工智能標志性產品取得重要突破，在若干重點領域形成國際競爭優勢。

中國在產業應用層面有優勢

2017年，人工智能進步的一個標志是：美國舉辦8年的圖像識別挑戰賽ImageNet，正式退出歷史舞臺。8年前AI識別準確率只有70%多，現在差錯僅2.7%，遠低于人類的5.1%，競賽已無意義。而最近的報道顯示，中國研發的醫療AI，識別小腫瘤的能力也超過了資深大夫。

遲早將攻占更多人類領地的AI，會在哪個領域先開花散葉?

人工智能公司 第四范式 的創始人和CEO戴文淵告訴科技日報記者，AI應用爆發有5個先決條件：大數據(Big-data)、反饋數據(Response)、算法(Algorithm)、基礎設施(Infrastructure)、業務需求(Needs)，合稱 BRAIN ，凡是滿足這5個條件的領域，都有可能在2020年之前實現人工智能的爆發。

我們也可以看到，《計劃》中列舉的商業化場景，集中在交通、醫療、圖像、語音、家居等領域，也都是這五大先決條件相對比較完備的場景。 戴文淵說。

曾有判斷說AI在消費端落地還要5 10年，紅杉資本中國合伙人計越卻不認為需要那么長時間。 比如今日頭條，只要讓用戶看到想看的內容就好，用戶并不關心是否有 AI技術 。 計越說， 你用網易云音樂嗎?你不知不覺中也在享受AI的便捷。到消費端的AI什么時候實現不是靠專家的判斷，只要實實在在地解決用戶需求，它就會實現。

紅杉資本投資了許多中國AI企業：今日頭條、快手、秒拍、京東金融、美團、滴滴、摩拜、大疆 計越說，AI需要跟使用場景緊密結合，否則再高超的科技，消費者也不會買賬。

大數據是訓練AI的關鍵。 紅杉投資看重的，一是應用場景，一是有自己的數據。 計越以滴滴舉例說，滴滴在2015年就成為僅次于淘寶的全球第二大在線交易平臺，數據規模是每日200億次的路徑規劃請求，因此其AI預測用戶目的地準確度超過90%。

對于《計劃》中提出的中國將在若干重點領域形成優勢，戴文淵極有信心。 在AI領域，基本上是中美競爭的格局，中國在AI產業應用層面還有一定的領先。 戴文淵說， 這是由于人工智能的算法和計算能力都可以通過平臺實現，數據成為最大的門檻，巨大的用戶數據正是中國的優勢。中國是互聯網人口大國，中國互聯網的發展為我們研究AI準備了條件。

人工智能與實體經濟融合需深化

中國的發展階段濃縮了，呈現跳躍式和并行發展，可能給中國創業者帶來更多機會。 計越說，在中國結合幾個階段為一體的創新公司多(包括AI)，而在美國，IT巨頭積累深厚，新興公司需要找縫隙切入，從這個角度看，中國創業機會更大。

遷移學習被認為是AI領域中國可能趕超美國的一個突破點。戴文淵曾創造了中國最大的機器遷移學習系統 鳳巢 ，他在遷移學習領域單篇論文引用數世界第三，第四范式首席科學家楊強則是世界第一。

遷移學習是指將知識應用到不同領域的能力，以解決目標領域數據不足的問題。由于解決了小數據應用AI的難題，中國的研究受到Google和Facebook的關注。

《計劃》提出人工智能和實體經濟的融合需進一步深化。戴文淵說，這需要企業的組織架構調整，將AI嵌入經營管理。戴文淵表示，傳統企業生產經營是由人工決策、機器執行;AI的意義正是在于機器決策、機器執行。想要成為未來智能企業，門檻也很高，包括機器學習算法，上億維的系統架構，更包括認知的層面。

很多傳統企業會說自己有大數據，可以做AI了。其實未必，正確的大數據加正確的機器學習，產出是人工智能，錯誤的大數據加機器學習，產出的并不是。 戴文淵說，企業人工智能核心系統，將是繼交易核心系統、互聯網核心系統之后，企業的又一個核心。

《計劃》特別強調 支持人工智能企業與金融機構加強對接合作 。戴文淵對此評論，金融領域因為擁有足夠的數據和計算資源，使其成為AI目前最理想的落地產業之一。 機器已經在金融領域輔助人做大量商業分析與決策。 戴文淵說， 以我們與某銀行解決交易欺詐問題的合作為例，機器寫出的欺詐交易規則數達到25億條，資深業務專家寫出的規則數最多1000條。最終，機器在欺詐預判準確率較人提升了7倍。

聯想集團董事長楊元慶也表示看好中國AI發展。 未來商業比拼一定是業務模式的比拼，而業務模式的智能化程度決定企業競爭力。 楊元慶說， 如果能更多強調數字經濟和智能化，那未來我國企業會比其他國家領先一步。

 

 

責任編輯：娟子編輯

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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