导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何加强中国人工智能研究的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的发展面临哪些挑战
人工智能是对人脑智能的模拟，而人工智能的发展还面临三大挑战：首先，人脑智能的产生原理尚未研究清楚，“脑科学”研究还处于摸索阶段；其次，尽管计算机的发展迅速，但在数学和算法研究上还有待突破；最后，和人类学习知识一样，人工智能也需要通过学习大量数据来提升，这需要人工智能与产品和产业相结合，通过“实践”来提高人工智能水平。
中国人工智能研究要想突破，就要从三个方面攻关。第一是开展脑科学、神经科学和人工智能等基础理论研究；第二是加强数学算法和统计识别模块等计算领域研究；第三是人工智能要与产业发展相结合，依托研究院所和企业开发人工智能应用，积累实验数据。
此问题由colorreco回到。
人工智能技术发展有哪些难题?
如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！
为我国人工智能发展提出几点建议，
人工智能市场规模在持续增长 技术应用广泛
中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2018年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到238.2亿元左右，增长率达到56.6%。
2014-2018年中国人工智能市场规模及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
随着人工智能技术的深入推进，人工智能技术已广泛应用于人们的生活、教育、金融、旅游、医疗、物流等行业中。分析其应用行业资本流向可知，除去信息化和数字化服务这一大范畴的企业服务领域，汽车行业在人工智能的飞速发展下显然处于业界焦点地位，占据将近三分之一的市场份额。
中国人工智能技术应用领域资本分布情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
在企业间协同发展方面，中国人工智能产业目前仍以单打独斗为主，各企业在相关领域进行了一定的研究，但缺乏技术间的协同，产品间的互联互通和上下游的互动缺乏有效协调。
从顶层设计与实践落实两个方面发力人工智能发展
我国人工智能发展有了明确的时间表和路线图。《新一代人工智能发展规划》报告提出，到2020年，人工智能技术与世界先进水平同步;到2030年，成为世界主要人工智能创新中心。
当前，中国人工智能领域正从顶层设计与实践落实两个方面发力。
扎实推进机器人产业健康可持续发展，要继续推进产业努力迈向中高端。坚持创新驱动，重点解决卡脖子问题，突破人机交互、功能仿生等关键技术，推动机器人智能化、高端化发展。
防止行业无序竞争，规范行业发展。政府将继续加强重点企业培育，促进行业治理。同时加快制定行业急需的技术标准，引导企业提升产品品质，增强用户企业使用中国机器人的信心。
促进大中小企业融合发展，把企业做大做强。壮大一批专注细分领域的单项冠军企业，形成因地制宜、特色突出、错位竞争的机器人行业发展新格局，顺应互联网时代变革趋势，支持机器人企业开放式双创平台，促进形成大中小微企业分工协作的产业生态体系，实现相互借力、共同生存。
加强国际产业合作。在新技术、新材料引领下，机器人产业链也在持续拓展延伸，各国间存在价值链的比较优势，我国要加强技术研发、标准制定、成果转化、检测认证、人才培养、资格互认等方面的国际交流与协同合作，充分释放互补优势和协同效应，共同促进产业发展。
人工智能将长期处于繁荣发展阶段，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等产生重大而深远的影响。在新一轮改革发展关键时期，人工智能技术成为我国弯道超车的机会，从2013年起，中国机器人产业规模年均增长率接近30%，为全球产业发展做出了积极贡献。
人工智能发展的关键是什么？
人工智能作为新一轮科技革命的通用技术，将对经济体系产生重要而深远的影响，对促进经济高质量发展具有重要意义。
目前，人工智能产业发展的基础相对薄弱。数据安全、道德、收入分配、技术泡沫和区域空间等也面临着严峻挑战。
这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷，还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。提前规划并妥善解决这些问题是推动人工智能深入发展的关键。
如何加速中国人工智能的发展?
据报道，经过几十年的科研探索和前期布局，人工智能现已成为活跃在科技领域的核心力量，也成为国家间科技竞赛的新战场，中国人工智能发展还面临着顶层设计不够、人才储备不足等制约因素。
报道称，专家表示加速中国人工智能发展应将发展人工智能作为国家重大战略，把握机遇，明确人工智能科技投入的国家目标，协调各相关机构根据其职责、能力等确定发展重点，规划发展路线。
与此同时促进不同研究领域企业的协调合作，在传统企业发展中引入人工智能技术，同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持，促进人工智能在各个行业的广泛应用，制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。
最后克服“企业数据和院校算法脱节”的产业发展瓶颈，引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性，并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通，开通绿色通道，加快孵化速度，弥补中美之间从科研到产品的发展差距。
希望中国人工智能技术可以取得更大的进步！
人工智能产业将寻求哪三方面的突破？
未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。
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