导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何加快人工智能产业的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能产业要想“弯道超车”，中国只需做到这点
时至今日，没人会怀疑，移动互联网时代的连接红利已趋向平缓，而技术红利的下个“继任者”也已达成共识：人工智能。当它如一条条毛细血管渗透进搜索，电商，金融，医疗，交通，教育，媒体和制造等行业，其作为决策层的期许被写入政府工作报告也毫不令人意外。
但商业常识是，将技术落地是检验技术的唯一标准。相较于散落在不同技术精英头脑中的需求构想（从0到1），将人工智能以最快速度产业化落地无疑更为关键（从1到后面的无数0）。
令人欣喜的是，最近《纽约时报》在采访大量美国政府官员和硅谷精英后就得出结论：中国的AI将与美国齐头并进，从产业落地的角度，中国已经诞生孕育人工智能温润的社会土壤。当然，最终的开花结果，需要初创企业，地方政府和产业园区运营商的合力锻造——这其中，以京津冀和珠三角为核心的区域示范效应，无疑会起到巨大的带动作用。
中国：后发制人
麦肯锡发布的一份报告认为，四大趋势的合围正让AI来到产业落地的拐点：一是在产业链基础层，数据资源的规模及种类大幅增加；二是半导体厂商及CPU和GPU巨头都把AI视作新目标；三是开源人工智能平台的数量和规模持续激增；最后，科技巨头和风投正日趋关注人工智能跨行业创新应用的初创公司。
以上拐点将给予中国一次“后发制人”的机遇。麦肯锡预计，中国人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率。
为什么？首先从底层技术上，深度学习以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式，降低了参与者门槛。从产业资源上，如李开复所言：中国每年毕业上百万的工程师，没有任何其他国家能做到这一点，“一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训，就可以进入人工智能行业，成为合格的人工智能工程师。”这本就是巨大的人才资源优势。
更重要的是，就像“互联网+”连接红利源自传统基础产业的赢弱，中国也有许多传统行业需要通过AI完成产品升级，“如果有AI和大数据技术想卖给美国银行，可能它们已经打磨的很好了，但在中国很多银行却能够非常快速的产生价值，帮助他们赚几千万上亿的营收，他们当然愿意花钱来买这样的服务。”
最后，在中国，大数据获取相对容易——常识是，海量数据是训练深度学习神经网络的养料，于是在交通（看看滴滴的崛起和无人驾驶的发展便知），金融，医疗等数据资源丰裕的领域，人工智能的示范效应已经非常明显。
这对中国的产业升级无疑是巨大利好。在刚结束的“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”上，科大讯飞高级副总裁江涛就引用了孙正义的观点，“孙正义指出未来国家竞争力取决于劳动力人口，提出要给日本增加三千万台二十四小时的工作机器人，相当于给日本增加九千万的劳动力，通过这个拿下全球GDP第一名。未来的人工智能不光是一个企业，一个行业的事情，也是影响我们国家在未来的竞争力。”
加快产业化落地
值得一提的是，政府对AI产业的扶持也令人欣喜，去年至今，一次次中央出台的文件掷地有声：去年5月23日，发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，表示到2018年中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的AI骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。去年12月，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》，要求培育人工智能产业生态，促进AI在经济社会重点领域推广应用。今年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅又印发《关于促进移动互联网健康有序发展的意见》，就包含加紧人工智能、虚拟现实、增强现实、微机电系统等新兴移动互联网关键技术布局。
在AI产业落地过程中，除了中央自上而下的决策，地方政府和相关产业园区的资源整合同样意义非凡。若将人工智能与机器人视作一个产业整体，各方扶持力度已着实不小。据不完全统计，目前全国有20多个省市把机器人作为重点产业进行培育，全国已建成和在建的机器人产业园区超过了40个。
在具体区域建设上，各种原因的合力，正在让京津冀地区在智能产业发展中占领先机——北京的龙头地位自不必多言，从最精尖的脑科学基础研究到主导各种智能产品的创意落地，这里集聚着这个国度最顶尖的技术大脑。而随着京津冀一体化的深入推进，河北作为协同发展的重要环节，正在释放日趋重要的区域价值。譬如华夏幸福就在推动人工智能与机器人产业落地方面做出了积极尝试。其悉心打造的香河机器人小镇，集孵化加速、智能制造、创意体验和生态涵养于一体，截至目前已累计签约德国尼玛克和汇天威等各类领军企业近50家，涵盖工业、医用、军工机器人、3D打印和无人机等多门类机器人项目，是京津冀产业链中最全的综合性机器人产业集群。
而在被人工智能技术“赋能”的先后次序上，传统意义上的制造业只是排头兵——智能家居，智能机器人，智能交通，智能医疗……人工智能仿佛新经济时代的“水电煤”，正在推动一切传统行业的升级再造。那么，如何在细节上完善产业链，通过生态的力量扶持初创企业，就成为中国AI产业能否真正完成“弯道超车”的关键。
告别“单打独斗”，培育生态链
最新一次的大规模讨论发生在廊坊。5月18日，由河北省人民政府主办，华夏幸福基业股份有限公司、中国人工智能学会等单位承办的“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”召开，众多科技名企和业内学者汇聚于此，共同探讨京津冀地区如何加强协作，培育人工智能产业生态。
必须承认，中国AI产业集群的建设稍显缓慢。尽管中国在语音识别等细分领域上已颇具领先地位，但相较于美国早已成熟的“积木式创新”（高校专利+商业团队之间的无缝衔接），中国AI在产学研之间还尚未形成完善的共赢机制。中国电子信息产业发展研究院电子信息产业研究所副所长温晓君就认为：中国人工智能产业目前仍以“单打独斗”为主，缺乏技术间的协同，产品间的互联互通和上下游的互动缺乏有效协调，无法形成发展合力。他建议：“打造高水平公共服务平台。建立集技术研发、示范应用、产品检测认证、知识产权等功能为一体的产业公共服务平台。打造人工智能创新孵化中心，促进产融对接。”而打造产业公共服务平台，提升人工智能的集群式创新能力，无疑需要各地方政府和产业园区运营商的扶持。
人工智能是高度知识密集型的产业。从目前发展状况看，京津冀，长三角以及珠三角是人工智能产业的重心，精英人才，精尖技术和资本力量无一不在向这些地方倾斜。而可以肯定的是，与作为技术分支的机器人产业正在发生的故事一样，在人工智能产业化过程中，正处于跨越发展关键时期的京津冀同样将担当主角。
在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”上，中科乐创总裁纪顺友就举了个特别好的例子：“京津冀和雄安新区是新的发展，在城市规划和政策配套上都能以最先进的理念来去铺设。讲一个很具体的例子，驭势科技的车分为高速和低速，就是因为有些环境技术还没有到位，还有一些风险，包括保险、法律的风险。在一个新的园区里面，可以通过用公交车先做无人驾驶，或者是专用道，或者一些其他的措施来让这个技术能率先落地，能实现商业化，慢慢在克服更广泛问题的时候全面铺开，这是一种优势。”
这无疑是一种更顺势而为的发展方式。就像苏州大学机电学院院长孙立宁在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”中所言：“未来的人工智能、机器人这种高端技术在京津冀地区将发展比较好。这里有很好的人才优势、产业链优势以及众多资本优势，有利于形成小镇、区域型的高端产业。此外京津冀工业基地也需要转型升级。”商汤科技副总裁柳钢也表示：“京津冀经济圈，如果能够在人工智能、机器人浪潮到来的时候，有很切实的措施和对应的政策，将搭载上万物智能的时代一起腾飞。”
嗯，不难发现，关于人工智能的一切乐观判断都源于同一个逻辑起点：追溯历史，数十年来，人工智能前几次令人振奋但又很快偃旗息鼓的浪潮，都是由学术研究主导——但从如今革命性AI产品的层出不穷便知，这轮人工智能热潮是以满足用户需求的的商业行为主导，两者可谓云泥之别。而这也足以令人确信，人工智能正处于大规模爆发的前夜。
诚如驭势科技联合创始人吴甘沙在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”中所描述的那样：“2016年开始的人工智能时代，它的历史地位一定是跟20年前的互联网以及40年前的个人电脑可以相提并论，我们经历了20年的数字化，20年的网络化，未来的20年一定是波澜壮阔的智能化的20年。”
我非常相信这一点。
李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）
产学研政结合才是推进人工智能发展的最佳途径
从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：
未来3-5年，人工智能仍以服务智能为主要趋势。在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高，因此在这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用，用以解决行业痛点。
对于人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在未来数年内能够为千百万人改进 健康 结果和生活质量，例如临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统管理、慢病用药和生活管理等。
在金融领域，智能个人身份识别将用于解决金融安全隐患，智能高频交易将用于提高金融决策效率，智能投顾将帮助金融机构开拓用户。
在交通领域，人工智能将应用于无人驾驶、智能 汽车 、交通规划等场景，用于解决目前交通行业普遍存在的驾驶感受差、道路严重拥堵等问题。
在教育领域，人工智能应用已经被学校和学生广泛使用，机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。
在公共安全领域，人脸识别将广泛应用于安防监控，无人机、预测警务应用可以应用于反恐、维护公共治安等场景，用以解决公共安全隐患。
在零售领域，人工智能将提供精准搜索和推荐，智能导购将降低营销成本，提升用户体验，从而迎合消费升级和消费者日渐成熟的趋势。
在商业服务领域，人工智能已广泛应用于个人智能客服和企业智能助手，未来人工智能还将拓展到人力、法律等专业服务领域。
人工智能对企业、高校和政府都具有巨大的现实意义和深远的 历史 意义，能否抓住这一技术革命的战略机遇，构建本地高 科技 的竞争优势，是摆在各级政府和各类企业、高校和相关机构的必答题。
1、 企业：抓住人工智能风口，构建新的竞争优势
传统企业的竞争优势主要来自于两个方面，其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权等资源，在所在领域取得规模经济和范围经济，并通过门店和经销商网络建立了稳定的客户关系；其二，在企业自身的能力上，企业积累独特的人力资源和技能，并在流程上尽可能精简。
大数据和人工智能将企业竞争带入新的纪元，互联网不仅连接虚拟空间，还连接人和资产所在的现实空间。人工智能时代，企业竞争优势转变为算法和数据资产，建立学习网络和数据生态，360度洞察消费者，通过人工智能不断地学习产生新的知识，同时在大数据驱动下，进行即时自动决策。
为实现快速转型，在人工智能阶段构建新的竞争优势，传统企业需要携手互联网企业， 探索 新的商业模式。本中心的建设是为顺应人工智能发展的大趋势，着力于提供人工智能创新业务的支撑平台，为客户提供丰富的终端平台， 探索 新的应用模式，积累应用部署和推广的经验和方法，形成一系列成熟的可复制推广的应用模板，为人工智能应用在多个行业的规模化推广做准备，带动我市人工智能行业的技术发展，实现自主创新。
2、高校：建立产学研结合的人才培养体系
攀登人工智能（AI）领域的技术高峰，归根结蒂是人才的竞争，据相关专家预计，中国人工智能人才缺口超过500万人。而我国只有清华、北大、复旦、南京大学等为数不多的名牌高校开设了人工智能专业，河北省高校开设人工智能专业的更是凤毛麟角，对本地的高 科技 发展产生了不利的影响。为此，建立普通高等院校人工智能（AI）专业产学研合作项目，旨在尽快形成产学研相结合的人才培养体系，为当地的高技术发展做好人才支撑。
3、政府：全方位政策支持，构建人工智能产业体系
人工智能产业已充分得到了我国政府的重视，近期国家级人工智能扶持政策相继出台。国务院《关于积极推进‘互联网+’行动的指导意见》中指出，“将推进人工智能产业在技术和应用层面加速发展……人工智能作为重点布局的11个领域之一，将会在智能家居、智能终端、智能 汽车 及机器人等领域进一步推广应用。”为落实该指导意见，加快人工智能产业发展，国家发展改革委、 科技 部、工业和信息化部、中央网信办制定了《‘互联网+’人工智能三年行动实施方案》，指出，“到2020年，中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，行成千亿级的人工智能市场应用规模。”
为加快人工智能产业发展，政府应从以下三个维度加强对人工智能产业的政策支持：
如何更好发展我国人工智能产业？
按照规划，我国新一代人工智能发展到2030年共分三步走。第一步，也就是到两年后的2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业竞争力进入国际第一方阵，人工智能产业成为新的重要经济增长点。还要培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
专家认为，在目前的人工智能发展阶段，务实是最好的途径。人工智能是技术密集、资金密集、人才密集的行业，和互联网的业务模式创新、商业模式创新有所不同的是，它需要落实软硬件的方案，真正解决人们关心的问题。
中国人工智能学会副理事长谭铁牛院士认为，在人工智能发展过程中，一定要理性分析发展未来，理性思考发展目标和发展路径，从而务实推进并确保人工智能健康可持续发展。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何加快人工智能产业的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～