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海淀区人工智能产业分析与思考

未知 管理员 2018-12-24 09:29

王震宇
 
[摘要]当前,人工智能在深度学习、海量数据和高性能计算的支撑下,已经进入产业化应用初期。基于深度学习的智能语音、图像识别、智能驾驶等技术开始向各个应用领域渗透,全球人工智能产业规模快速增长。凭借区域资源禀赋和良好的信息产业基础,海淀在人工智能领域具备了先发优势,产业已初具规模,人工智能技术与传统产业融合发展呈现新的产业形态和新的经济增长点。结合《北京人工智能产业发展白皮书》(2018)、《中美两国人工智能产业发展全面解读》等资料,我们从海淀人工智能产业现状出发,通过与美国人工智能产业对标分析,研判海淀下一步发展思路和战略规划。
[关键词]人工智能  产业  创新
 
 
一、全球人工智能产业发展概况
 
纵观全球,世界主要发达国家已把人工智能上升到国家安全战略高度。美国、欧洲、日本等发达国家先后出台系列人工智能战略,推进人工智能产业快速发展。美国从2010起布局人工智能,2016年密集出台《国家人工智能研究与发展策略规划》、《国家机器人计划2.0》等战略规划;欧盟2013年发布《欧盟人脑计划》,获10亿欧元支持,为期十年;日本2015年发布《机器人新战略》,提出“世界机器人创新基地”、“世界第一的机器人应用国家”、“迈向世界领先的机器人新世代”三大发展目标。
据腾讯研究院公开数据显示,截至2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中美国1078家,占据42%,中国592家,占据23%;美国融资金额978亿元,占据50.1%,中国635亿元占据33.18%。从企业数量和融资规模来看,全球人工智能产业已呈现中美两强竞争的态势。中、美两国都已明确人工智能作为未来主导性战略产业,不断出台发展战略规划,从国家战略层面整体推进。
国家层面:2017年3月,人工智能首次被写入《政府工作报告》。2017年7月,国务院出台《新一代人工智能产业发展规划》,制定三步走战略目标,明确提出:到2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力;到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。同时,着重提出了构建人工智能科技创新体系、培育智能经济、建设智能社会,加强人工智能领域军民融合、构建智能化基础设施体系,前瞻布局重大科技项目等重点任务。2017年12月,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》,从突破核心基础领域、提升制造业智能化水平推动人工智能和实体经济深度融合等方面提出发展方向。
市级层面:为进一步落实国家决策部署,北京市出台《加快科技创新培育人工智能产业的指导意见》,计划到2020年,新一代人工智能总体技术和应用达到世界先进水平,部分关键技术达到世界领先水平,形成若干重大原创基础理论和前沿技术标志性成果;培育一批具有国际影响力的人工智能领军人才和创新团队,涌现一批特色创新型企业,创新生态体系基本建立,初步成为具有全球影响力的人工智能创新中心;人工智能对经济社会发展的支撑能力显著增强。2017年10月,中关村管委会发布《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017-2020年)》,从突破人工智能关键核心技术、建设人工智能开放创新平台、实施人工智能创新应用示范工程、构建全球领先的人工智能产业生态等方面提出了发展方向。
 
二、海淀区人工智能产业发展现状
 
目前,海淀人工智能产业在创新型企业发展、原始创新能力与人才资源、产业链布局等三方面呈现良好发展态势,整体产业规模快速发展。
(一)创新型企业集聚,国内领先地位显现
截至2018年6月,全国人工智能企业已达1011家,其中北京395家位列第一,其中海淀聚集半数以上创新企业。海淀在人工智能领域已经形成了领军企业、以独角兽为代表的高成长企业及潜力初创企业协同发展的产业生态。一是以百度公司、微软亚太研究院、联想等一批行业领军企业已深耕或布局人工智能产业,积极引领产业发展。其中百度公司早在2013年就建立深度学习研究院,研发“百度大脑”、建立并获批“深度学习技术及应用国家工程实验室”。百度深度学习开源平台Paddle及Apollo平台对外开放,成为国内首家将人工智能技术开源的科技企业。联想成立人工智能实验室,以人工智能推动企业转型升级;二是一批高成长企业在海淀快速发展成长为人工智能领域的独角兽。根据2017年中关村独角兽企业榜单,北京共有人工智能独角兽企业4家(旷视科技、商汤科技、出门问问、中科寒武纪),全部出自海淀。另外包括滴滴、小米、美团点评、今日头条等超级独角兽企业也纷纷布局人工智能领域,滴滴布局智能交通和自动驾驶领域,小米致力于智能家居领域并携手百度打造AI+物联网的生态,美团点评打造外卖大脑和自动化配送,今日头条利用数据挖掘及推荐引擎技术进行智能推送;三是依托海淀双创生态优势,以地平线、深鉴科技、初速度、第四范式等为代表的人工智能潜力初创企业不断涌现。
(二)原始创新能力突出,创新人才聚集
一是海淀聚集了包括中科院、清华大学、北京大学、北京航空航天大学等在人工智能领域具有明显科研优势的高校院所,在脑科学基础研究、量子通信、图像识别和智能感知等领域拥有一批国家重点实验室,并与企业共建一批人工智能创新基地,为产业发展提供了原始创新能力支撑。如中科院自动化所的模式识别国家重点实验室、智能感知与计算研究中心、类脑智能研究中心;清华大学的智能技术与系统国家重点实验室、机器智能中心、智能图文信息处理研究室;百度联合清华大学、北京航空航天大学共建的“深度学习技术及应用国家工程实验室”;以及新近成立的北京量子信息科学院、北京脑科学与类脑研究中心、北京智源人工智能研究院等高端研发机构被誉为北京科技创新的新“三驾马车”。
二是中科院、清华、北大等高校院所及微软亚太研究院、百度等人工智能领军企业,培养和聚集了一批产业领军人才,并不断为我国人工智能产业输出智力资源,被誉为人工智能产业的“黄埔军校”。
 
 
 (三)产业链布局较为完善,关键技术实现突破
 
   

在基础支撑、关键技术及应用场景等人工智能产业链上,海淀均已布局并有一批创新型企业支撑。
 
1.      基础支撑领域(基础层):中科寒武纪、比特大陆、地平线已成功研制出专用人工智能芯片,百分点、明略数据、数据堂等一批大数据企业及腾讯云、金山云等云服务商为人工智能提供了数据服务和云计算服务;中科院自动化所、中科虹霸在虹膜识别领域取得突破。
 
   

2.关键技术领域(技术层):百度、微软亚太研究院等企业在深度学习及机器学习领域引领行业发展;百度、搜狗、云知声、出门问问等企业在语音及自然语言处理领域取得关键技术突破;在计算机视觉与图像领域,商汤科技、旷视科技、百度、汉王科技、中科奥森、飞搜科技等6家企业位列《互联网周刊》评选的“2017人脸识别技术排行榜TOP20”。
3.应用场景领域(应用层):在智能汽车、智能医疗、智能金融、智能安防、智能家居、可穿戴设备、智能营销、服务机器人等人工智能应用领域,场景应用实现落地,产业生态已逐步形成。
 
 
 
 
 
   


三 、产业发展存在的不足
 
海淀创新发展的目标是打造具有全球影响力的科技创新中心核心区,对标国际先进地区(尤其是硅谷),海淀在人工智能产业发展方面,仍然存在短板与不足,具体体现在:关键产业环节发展有短板,国际影响力和人才储备不足,产业环境和产业空间有待优化提升。
(一)产业关键环节有较大短板
 
 
   


通过中美企业领域布局数量对比,显示出中国工智能企业布局以技术层和应用层环节居多,且在基础层尤其是智能芯片为代表的关键技术方面仍存在较大短板,以人工智能芯片为例,英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域的80%市场份额。作为国内人工智能创新高地,尽管这两年,海淀区涌现出了一些AI芯片设计企业,但短期内还无法对国际企业形成竞争局面。
公司 应用层 技术层 基础层
  消费级产品 行业解决方案 技术平台/框架 芯片
Google 谷歌无人车、Google Home Voice Intelligence API、Google Cloud TensorFlow 系统、Cloud MachineLearning Engine 定制化 TPU、Cloud TPU、量子计算机
Amazon 智能音箱Echo、Alexa语音助手、智能超Amazon go、PrimeAir无人机 Amazon Lex、Amazon Polly、AmazonRekognition AWS分布式机器学习平台 Annapurna ASIC
Facebook 聊天机器人Bot、人工智能管家 Jarvis、智能照片管理应用Moments 人脸识别技术、DeepFace、 DeepMask、SharpMask 深度学习框架Torchnet、FBLearner Flow 人工智能硬件平台Big Sur
Microsoft Skype即时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理、Tay、智能摄像头A-eye 微软认知服务 DMTK、Bot Framework FPGA芯片
Apple Siri、iOS 照片管理 / / Apple NeuralEngine
IBM / Watson、Bluemix、ROSS SystemML 脑类芯片
腾讯 WechatAI、Dreamwriter 新闻写作机器人、围棋 AI 产品“绝艺”、天天 P 图 智能搜索引擎“云搜”和中文语义平台“文智”、优图 腾讯云平台、Angel、NCNN /
百度 百度识图、百度无人车、度秘(Duer) Apollo、DuerOS Paddle-Paddle DuerOS芯片
阿里巴巴 智能音箱天猫精灵 X1、智能客服“阿里小蜜” 城市大脑 PAI 2.0 /
 
 
中美产业巨头布局领域情况
 
从中美巨头产业布局来看,美国巨头呈现出全产业链布局特征,中国巨头则主要集中在应用层,技术层有一定突破。
  中国企业数量 美国企业数量 比例
基础层(包含处理器/芯片) 14 33 42%
技术层(自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台) 273 583 46%
应用层(机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别) 304 488 62.3%
 
 
中美人工智能产业分布情况
 
另一方面,根据腾讯研究院数据,中国人工智能领域融资金额为635亿元,占全球的33.18%。就投资领域来看,相比美国面向全产业进行投资,中国获得融资的企业更多集中在应用层领域。融资占比排名前三的领域为计算机视觉与图像,自然语音处理和自动驾驶/辅助驾驶。
(二)国际影响力和人才储备仍需加强
 
   

一是尽管有着国内最优质的高校及科研院所,但在人工智能领域的国际创新影响力仍需加强。
 
二是开放平台相对较少。作为海淀区人工智能领军企业,百度公司开放了其深度学习平台Paddle-Paddle,覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。通过开源平台建立,搭建了开发生态,但较于国际巨头,区内企业建立的开源平台数量和影响力也都存在不足,需要政府业界共同支持。
2015年,谷歌发布开源人工智能系统TensorFlow,包括深度学习技术、功能和例子的框架。Facebook开源深度学习框架Torch。2016年,微软发布了其深度学习工作包CNTK。IBM开源了深度学习平台SystemML,向开发者开放了Watson的认知计算能力。
公司 成立时间 平台名称 简介
Google 2015.11 Tensorflow 谷歌的第二代深度学习系统,同时支持多台服务器。
Microsoft 2015.11 DMTK  一个将机器学习算法应用在大数据上的工具包。
IBM 2015.11 SystemML 可实现定制算法、多模式编写、自动优化
Facebook 2015.12 Torchnet 深度学习函式库Torch 框架,鼓励模块化编程
Microsoft 2016.01 CNTK 通过一个有向图将神经网络描述为一系列计算步骤
Amazon 2016.05 DSSTNE 能同时支持两个 GPU 参与运行深度学习系统
百度 2016.09 Paddle-Paddle 并行分布式学习平台
腾讯 2017 Angel NCNN 即将开源AI框架Angel、NCNN等项目
 
AI巨头搭建的开源平台情况
 
三是国际影响力不足。虽然区内有着国内人工智能领域最优秀的创新力量,但人工智能领域的峰会、赛事、重大活动国际影响力仍显不足。诸如,微软亚太研究院、商汤、初速度等一批企业在国际著名的ImageNet计算机视觉识别数据库挑战赛取得好的成绩,但在区内举办的具有全球影响力的竞赛、论坛相对较少,国际影响力不足。
四是人才储备后劲不足。通过中美AI人才数量及分布对比来看,中国人工智能人才储备仍显不足,尤其是在人工智能基础层领域人才储备显得较为薄弱。
 
   


 
 
   

                                                                                                  
通过中美AI人才数量对比,尤其是高端、高学历人才储备存在不足。海淀作为国内人工智能人才高地,人才储备相对丰富,但随着产业快速发展、各大城市争抢人才加剧,也将出现人才缺口,尤其是高端AI人才将呈现不足。
 
公司 名称 成立时间 简介
Google AI实验室 2016 谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的 AI 产品开发,推出第二代人工智能系统TensorFlow
Microsoft 微软研究院 1998 微软研究院的工作主要集中在包括语音识别 自然语言和计算机视觉等在内的人工智能研究上
IBM IBM 研究院 1911 IBM 推出超级电脑 DeepBlue 和 Watson
Facebook Facebook 人工智能研究实验室(FAIR) 2013 研究图像识别、语义识别等人工智能技术,支持读懂照片、识别照片中的好友、智能筛选上传照片、回答简单问题等功能。
应用机器学习实验室(AML) 2013 将人工智能和机器学习领域的研究成果应用到现有的产品。
百度 深度学习实验室(IDL) 2013 研究方向包括深度学习、机器学习、机器人、人机交互、3D 视觉、图像识别、语音识别等。相关产品包括百度识图、百度无人车、百度无人飞行器、DuBike、BaiduEye、DuLight 等概念性产品。
硅谷AI Lab(SVAIL) 2014 深度学习、系统学习、软硬件结合研究
阿里巴巴 AI Lab 2017 消费级人工智能产品研究
腾讯 腾讯AI Lab 2016 专注机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理的基础研究,及内容、游戏、社交和平台工具型 AI等应用探索。
优图实验室 2012 专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的技术研发和业务落地。
腾讯AI Lab-西雅图实验室 2017 专注语音识别、自然语义理解等领域的基础研究。
 
 
互联网巨头公司加大人工智能研究院建设情况
 
国内外互联网巨头公司围绕机器学习、深度学习、人机交互、大数据等人工智能核心领域建立实验室、研究院,开展人才“跑马圈地”,加大高端人才储备。
(三)产业聚集与示范应用有待提升
一是当前区内人工智能产业没有形成高端聚集,科技园区、办公楼宇的环境配套以及高度专业化服务还有不足。二是在治理“大城市病”和构建新型城市形态建设中,很多人工智能技术应用还处于早期验证阶段,短期内难以缓解城市治理难题,难以快速形成具有较强影响力的示范应用。
 
四、人工智能产业发展的思考
 
当前,海淀区聚焦中关村科学城建设,加快人工智能产业发展,占领世界人工智能产业高地,可从源头技术创新、产业集群打造、产业空间集聚、国际创新合作、创新示范应用等五大方面加快创新发展。
一是从源头上推进原始创新和自主创新,促进核心技术突破,尤其是基础层和技术层(芯片、算法、深度学习理论研究、开放平台、智能感知设备)关键领域,加大支持力度(从研发投入、人才、空间及大数据开放等领域),支持主导和参与制定人工智能国际、国内标准,以及推动一批创新平台人工智能产业源头创新战略建设。
二是加快形成人工智能产业集群。持续搭建产业发展生态,完善营商环境,结合企业发展需求,围绕政策支持、要素配置等方面建立企业精准服务机制、动态服务机制,配套国家和北京市政策资金,形成市区协同与联动,引入和联合国内外知名创投,导入资本和资源,培育一批人工智能独角兽企业,迅速形成海淀人工智能产业集群。
三是形成人工智能空间集聚。围绕高校院所和核心区域,完善区域环境和功能配套,布局人工智能园区和创新基地,形成人工智能产业的高端集聚。
四是支持创新企业与机构加强国际交流,参加和举办人工智能高端论坛,开展国际合作,加大国际优秀项目和顶尖人才引入,支持企业“向外发展”,扩大海外市场,积极参与海外并购,增强技术积累。
五是积极推动人工智能融合创新应用示范。充分发挥人工智能对提升全要素生产力、促进传统产业转型升级的突出作用,选择智能制造、智能驾驶、智能安防、智能家居、智能医疗、公共服务等具有产业优势、资源优势的细分领域实施人工智能创新应用示范工程。同时,推进中关村自动驾驶创新示范区、城市大脑、AI公园、智能医院等人工智能示范应用,加快新型城市形态的构建。
 
(作者系海淀园产规处主任科员)
(责任编辑 蔡冬梅)