潘闻闻发展人工智能是“相加”而非“相争”

www.js58880.com

2018-10-16

内容摘要:人工智能的发展不是简单的“机器换人”,而要创新探索“科学家+工程师”的培养模式关键词:作者简介:  ■企业规模越大,越敢于更早地采用新技术。

在所有行业中,规模超过100人的公司比中小企业在核心产品、业务上采用人工智能的可能性高10%;在人工智能采用率较低的产业中,大企业的采用率是小企业的3倍  ■促进人工智能的基础研发,有助于新型产业体系加速形成和新型就业岗位涌现,有助于人工成本优势切换到机器智能优势。 人工智能的发展不是简单的“机器换人”,而要创新探索“科学家+工程师”的培养模式  ■潘闻闻  上海将以面向全球、面向未来的视野,加快建设人工智能发展的高地。 这是对提升城市能级和核心竞争力,着力在制度创新、对外开放、品牌建设、创新创业、全球网络、发展平台、人才集聚、品质生活等关键领域打造新高地的进一步响应。 下一步,需全面梳理人工智能对现有产业的影响,精准发力、积极施策。   发展中国家  将进口新型“劳动力”?  一家权威的信息技术研究分析机构研究显示,人工智能产业化应用已经处于“触发期”,2018年是人工智能大众化应用的元年。

这场由人工智能技术引领的数字化颠覆浪潮,将从以下几个维度对现行产业体系产生重要影响:  从产业投资维度来看,大规模的投资热潮影响产业发展方向。

截至2017年,谷歌、百度等公司对人工智能的投资已高达300亿美元。 其中,90%用于技术研发,10%用于企业并购。 麦肯锡全球研究院预测,2025年人工智能领域的市场将增至1260亿美元。   有关上海人工智能技术企业的调研显示,人工智能技术的产业投资主要分为两个层面:内部投资和外部投资。 内部投资主要影响的产业包括先进制造业、自动驾驶、电子通信、网络服务、零售、计算机系统;外部投资主要影响产业分布于高科技、汽车、金融业等。   从企业利润维度来看,越早拥抱人工智能的企业获益越多。

企业利润维度是评估产业影响的直观因素。 实践表明,较早采用人工智能的企业开始获得实际价值并形成先发优势,与其他企业的利润差距正在不断扩大。   仅就上海而言,零售业、电力行业、制造业、医疗教育等行业在人工智能方面,具有巨大的发展潜力。 例如,汽车制造商采用人工智能技术研发自动驾驶,金融服务公司采用人工智能改进客户体验,等等。

  从社会效益维度来看,人工智能造就新型教育、就业体系。

人工智能将在教育、就业等方面引发变革,特别是机器人带来的劳动和职业变化等问题。   在教育领域,各国学者对AI所引发的变化几乎提出了一致的观点,认为需要加大在AI教育和培训领域的投入。

日本的最新调研报告指出,日美AI发展的差距根本上在于人才的差距,主要原因在于对AI的重视度不够。   在就业领域,“与机器竞争”是否会成为未来产业发展的困境,成为一个热点话题。

特别是,对劳动密集型产业来说,投入使用更多的机器人正在变为现实。 由此,可能引发新型“逆向外包”模式,即AI产业发达的国家将提供主要的劳动力,发展中国家则需要进口这种新型“劳动力”。   AI大众化应用  将颠覆现有产业和就业?  当前,人工智能技术处于由基础研发向产业化发展的关键时期,商业化应用取得初步进展。

在这样的激励下,各国学者正在对AI引发的产业变革进行全方位探索。

  一种观点认为,AI的普及应用将颠覆现有的产业体系和就业系统;另一种观点认为,AI对现有产业体系的影响是异质性的,根据各国不同的产业特征和发展阶段而有所不同,即产业本身的发展决定AI的介入程度。   根据对上海现行产业的人工智能影响程度评估,人工智能对上海不同行业的影响是不均衡的。 其中,对制造业领域的影响程度较高,这也符合国际产业发展规律。

上世纪90年代末,美、俄、日等国就已在部分制造行业实施AI应用。 更重要的是,汽车、电信等行业处于数字化转型的前沿,受互联网技术影响较大。 无论是为了强化核心产业,还是优化运营流程,都比其他产业更早地运用AI。

因此,制造业更容易实现AI应用落地。

  在服务业的影响方面,上海率先在教育、媒体和医疗领域取得突破。

根据国际产业发展趋势,“AI+服务”正蓄势待发,是下一阶段各国发展的关键领域。 上海在服务业领域AI应用的率先崛起,与自身产业发展阶段相匹配。

自2016年起,上海服务业占GDP比重超过70%,进入“服务经济”时代。 同时,上海在教育、医疗产业方面具有一定优势,这是AI应用的良好基础。 这印证了AI发展的国际主流观点,即人工智能发展的程度与产业本身的发展特性和阶段有关:越是发展较为成熟和前沿的产业,越容易实现AI的产业化应用。   此外,大企业往往是人工智能技术的早期应用者。

企业规模越大,越敢于更早地采用新技术。

在所有行业中,规模超过100人的公司比中小企业在核心产品、业务上采用人工智能的可能性高10%;在人工智能采用率较低的产业中,大企业的采用率是小企业的3倍。