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高等学校人工智能创新行动计划

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《高等学校人工智能创新行动计划》由教育部以教技〔2018〕3号文于2018年4月2日制定印发。
[1]
 
中文名
高等学校人工智能创新行动计划
发布机关
教育部
发文字号
教技〔2018〕3号
印发时间
2018年4月2日


教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知
  教技〔2018〕3号
各省、自治区、直辖市教育厅(教委),新疆生产建设兵团教育局,有关部门(单位)教育司(局),部属各高等学校:
为落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),引导高等学校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新人才培养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑,特制定《高等学校人工智能创新行动计划》,现印发给你们,请结合实际认真贯彻执行。
[1]
 
教育部
  2018年4月2日


高等学校人工智能创新行动计划
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)和2017年全国高校科技工作会议精神,引导高校瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破,进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力,特制定本行动计划。
一、总体要求
(一)基本态势
随着互联网大数据云计算物联网等技术不断发展,人工智能正引发可产生链式反应的科学突破、催生一批颠覆性技术,加速培育经济发展新动能、塑造新型产业体系,引领新一轮科技革命和产业变革。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段,人民对美好生活的需要和经济高质量发展的要求,为我国人工智能发展和应用带来广阔前景。
人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点,是经济发展新引擎、社会发展加速器。大数据驱动的视觉分析、自然语言理解和语音识别等人工智能能力迅速提高,商业智能对话和推荐、自动驾驶、智能穿戴设备、语言翻译、自动导航、新经济预测等正快速进入实用阶段,人工智能技术正在渗透并重构生产、分配、交换、消费等经济活动环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求、新产品、新技术、新业态,改变人类生活方式甚至社会结构,实现社会生产力的整体跃升。同时,加快人工智能在教育领域的创新应用,利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升,构建智能化、网络化、个性化、终身化的教育体系,是推进教育均衡发展、促进教育公平、提高教育质量的重要手段,是实现教育现代化不可或缺的动力和支撑。
高校处于科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的结合点,在人工智能基础理论和自然语言理解、计算机视觉、多媒体、机器人等关键技术研究及应用方面具有鲜明特色,在人才培养和学科发展等方面具有坚实基础。面对新一代人工智能发展的机遇,高校要进一步强化基础研究、学科发展和人才培养方面的优势,要进一步加强应用基础研究和共性关键技术突破,要不断推动人工智能与实体经济深度融合、为经济发展培育新动能,不断推动人工智能与人民需求深度融合、为改善民生提供新途径,不断推动人工智能与教育深度融合、为教育变革提供新方式,从而引领我国人工智能领域科技创新、人才培养和技术应用示范,带动我国人工智能总体实力的提升。
(二)指导思想
全面贯彻党的十九大精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,围绕科教兴国、人才强国、创新驱动发展、军民融合等战略实施,加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系,全面提升高校人工智能领域人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作的能力,推动人工智能学科建设、人才培养、理论创新、技术突破和应用示范全方位发展,为我国构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供战略支撑。
(三)基本原则
坚持创新引领。把创新引领摆在高校人工智能发展的核心位置,准确把握全球人工智能发展态势,进一步优化高校人工智能领域科技创新体系,把高校建成全球人工智能科技创新的重要策源地。
坚持科教融合。全面落实立德树人根本任务,牢牢抓住提高人才培养能力这个核心点,推动人才培养、学科建设、科学研究相互融合;发挥科研育人在高等教育内涵式发展和高质量人才培养中的重要作用,并通过创新型人才的培养不断提升国家自主创新水平,构筑持续创新发展的优势。
坚持服务需求。深化体制机制改革,强化高校与地方政府、企业、科研院所之间的合作,加快人工智能领域科技成果在重点行业与区域的转化应用,提升高校服务国家重大战略、服务区域创新发展、服务经济转型升级、服务保障民生的能力。
坚持军民融合。准确把握军民融合深度发展方向、发展规律和发展重点,发挥高校在基础研究、人才培养上的优势和学科综合的特点,主动融入国家军民融合体系,不断推进军民技术双向转移和转化应用。
(四)主要目标
到2020年,基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局,高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破,人才培养和科学研究的优势进一步提升,并推动人工智能技术广泛应用。
到2025年,高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升,取得一批具有国际重要影响的原创成果,部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平,有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。
到2030年,高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地,为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。
二、重点任务
(一)优化高校人工智能领域科技创新体系
1.加强新一代人工智能基础理论研究。聚焦人工智能重大科学前沿问题,促进人工智能、脑科学、认知科学和心理学等领域深度交叉融合,重点推进大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、高级机器学习、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究,为人工智能范式变革提供理论支撑,为新一代人工智能重大理论创新打下坚实基础。
2.推动新一代人工智能核心关键技术创新。围绕新一代人工智能关键算法、硬件和系统等,加快机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究,在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破,形成新一代人工智能技术体系;在核心算法和数据、硬件基础上,以提升跨媒体推理能力、群智智能分析能力、混合智能增强能力、自主运动体执行能力、人机交互能力为重点,构建算法和芯片协同、软件和硬件协同、终端和云端协同的人工智能标准化、开源化和成熟化的服务支撑能力。
3.加快建设人工智能科技创新基地。围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求,加快建设教育部前沿科学中心、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地;以交叉前沿突破和国家区域发展等重大需求为导向,促进高校、科研院所和企业等创新主体协同互动,建设协同创新中心;加快国家实验室国家重点实验室国家技术创新中心国家工程研究中心、国家重大科技基础设施等各类国家级创新基地培育;鼓励高校建设新型科研组织机构,开展跨学科研究。
4.加快建设一流人才队伍和高水平创新团队。支持高校承担国家重大科技任务,培养、造就一批具有国际声誉的战略科技人才、科技领军人才;支持高校组建一批人工智能、脑科学和认知科学等跨学科、综合交叉的创新团队和创新研究群体;支持高校依托国家“万人计划”等大力培养引进优秀青年骨干人才;加强对从事基础性研究、公益性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
5.加强高水平科技智库建设。鼓励、支持高校牵头或参与建设人工智能领域战略研究基地,围绕人工智能发展对教育、经济、就业、法律、国家安全等重大、热点、前瞻性问题开展战略研究与政策研究,形成若干高水平新型科技智库。
6.加大国际学术交流与合作力度。支持高校新建一批人工智能领域“111引智基地”和国际合作联合实验室,培育国际大科学计划和大科学工程,加快引进国际知名学者参与学科建设和科学研究;支持举办高层次人工智能国际学术会议,推动我国学者担任相关国际学术组织重要职务,提升国际影响力;支持我国学者积极参与人工智能相关国际规则制定,适时提出“中国倡议”和“中国标准”。
(二)完善人工智能领域人才培养体系
7.完善学科布局。加强人工智能与计算机、控制、量子、神经和认知科学以及数学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合。支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向,推进人工智能领域一级学科建设,完善人工智能基础理论、计算机视觉与模式识别、数据分析与机器学习、自然语言处理、知识工程、智能系统等相关方向建设。支持高校在“双一流”建设中,加大对人工智能领域相关学科的投入,促进相关交叉学科发展。
8. 加强专业建设。加快实施“卓越工程师教育培养计划”(2.0版),推进一流专业一流本科一流人才建设。根据人工智能理论和技术具有普适性、迁移性和渗透性的特点,主动结合学生的学习兴趣和社会需求,积极开展“新工科”研究与实践,重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合,对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。
9.加强教材建设。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化,推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设,特别是人工智能基础、机器学习、神经网络、模式识别、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等主干课程的建设,推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程;将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。
10.加强人才培养力度。完善人工智能领域多主体协同育人机制。深化产学合作协同育人,推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目,以产业和技术发展的最新成果推动人才培养改革。支持建立人工智能领域“新工科”建设产学研联盟,建设一批集教育、培训及研究于一体的区域共享型人才培养实践平台;积极搭建人工智能领域教师挂职锻炼、产学研合作等工程能力训练平台。推动高校教师与行业人才双向交流机制。鼓励有条件的高校建立人工智能学院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心,推动科教结合、产教融合协同育人的模式创新,多渠道培养人工智能领域创新创业人才;引导高校通过增量支持和存量调整,稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构,加大人工智能领域人才培养力度。
11.开展普及教育。鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放,建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台,积极参与科普工作;支持高校教师参与中小学人工智能普及教育及相关研究工作;在教师职前培养和在职培训中设置人工智能相关知识和技能课程,培养教师实施智能教育能力;在高校非学历继续教育培训中设置人工智能课程。
12.支持创新创业。鼓励国家大学科技园、创新创业基地等开展人工智能领域创新创业项目;认定一批高等学校双创示范园,支持高校师生开展人工智能领域创新创业活动;在中国“互联网+”大学生创新创业大赛中设立人工智能方面的赛项,积极推动全国青少年科技创新大赛、挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛等开展多层次、多类型的人工智能科技竞赛活动。
13.加强国际交流与合作。在“丝绸之路”中国政府奖学金中支持人工智能领域来华留学人才培养,为沿线国家培养行业领军人才和优秀技能人才;鼓励和支持国内学生赴人工智能领域优势国家留学,加大对人工智能领域留学的支持力度,多方式、多渠道利用国际优质教育资源;依托“联合国教科文组织中国创业教育联盟”,加大和促进人工智能创新创业的国际交流与合作。
(三)推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用
14.加强重点领域应用。实施“人工智能+”行动。支持高校在智能教育智能制造智能医疗智能城市智能农业智能金融智能司法和国防安全等领域开展技术转移和成果转化,加强应用示范;加强与有关行业部门的合作,推动在教育、文化、医疗、交通、制造、农林、金融、安全、国防等领域形成新产业和新业态,培育一批人工智能技术引领型企业,推动形成若干产业集群和示范区。
15.推进智能教育发展。推动学校教育教学变革,在数字校园的基础上向智能校园演进,构建技术赋能的教学环境,探索基于人工智能的新教学模式,重构教学流程,并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断,建立基于大数据的多维度综合性智能评价,精准评估教与学的绩效,实现因材施教;推动学校治理方式变革,支持学校运用人工智能技术变革组织结构和管理体制,优化运行机制和服务模式,实现校园精细化管理、个性化服务,全面提升学校治理水平;推动终身在线学习,鼓励发展以学习者为中心的智能化学习平台,提供丰富的个性化学习资源,创新服务供给模式,实现终身教育定制化。
16.推动军民深度融合。以信息技术为重点,以人工智能技术为突破口,面向信息高效获取、语义理解、信息运用,以无人系统、人机混合系统为典范,建设军民共享人工智能技术创新基地,加强军民融合人工智能创新研究项目培育,推动高校相关技术创新带动军事优势、信息优势,做到“升级为军,退级为民”。
17.鼓励创新联盟建设和资源开放共享。鼓励、支持高校联合企业、行业组织、科研机构等建设人工智能产业技术创新联盟,积极参与新一代人工智能重大科技项目的实施和人工智能国家标准体系建设与国际标准制定;支持高校积极参加人工智能开源开放平台建设,鼓励高校对纳入平台的技术作为科研成果予以认定,并作为评价奖励的因素。
18.支持地方和区域创新发展。根据区域经济产业发展特点,围绕国家重大部署,加强与京津冀雄安新区长三角地区粤港澳大湾区东北地区、中西部地区等区域和地方合作,支持高校、政府和企业共建一批人工智能领域协同创新中心、联合实验室等创新平台和新型研发机构,推动高校人工智能领域的基础性、原创性研究与地方、企业需求对接,加速地方转型升级和区域创新发展。
三、政策措施
(一)加强组织实施。教育部成立人工智能科技创新战略专家委员会,指导和协调计划的实施;各有关司局积极研究具体落实措施,确保各项任务落到实处;各省(区、市)教育主管部门和高等学校要以服务国家重大需求为目标,统筹各类资源、加大探索力度,用好增量、盘活存量,支持人工智能领域交叉学科建设、人才培养、科技创新和成果转化应用等工作。
(二)优化资源配置。面向国家重大战略需求适当增加研究生招生指标;探索建立以高校面向国家重大战略部署所承担的国家重大科技任务、国家级创新平台、省部级创新平台等为支撑,强化高层次人才培养的模式,全面提高研究生特别是博士生培养质量,为人工智能创新发展提供所需人才;在国家重大人才工程中,加大向人工智能领域优秀人才的倾斜力度。
(三)加大引导培育。通过教育部科学事业费,重点开展重大创新平台顶层设计与培育、重大科技项目生成、重大科技战略与政策研究等工作,加快建设一批教育部创新平台,加大国家重大科技项目和国家级科技创新平台的培育,引导高校开展跨学科探索性研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。
(四)加强宣传推广。教育部通过中国高校科技成果交易会等方式加强对高校重大科技成果的宣传和推广。省(区、市)教育主管部门、教育部直属高校要及时总结报送本校或本地高校人才培养、服务国家重大项目实施、理论技术新突破和重大科技成果转化等情况。
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参考资料

人工智能列国志|英国:“阿法狗”故乡,AI渗透各科研领域

编者按:2020世界人工智能大会云端峰会将于7月9日至7月11日举行。此次大会采用线上为主、线上线下结合的形式,以“智联世界共同家园”为主题,邀请550余位演讲嘉宾参会,围绕AI深度赋能行业和AI向善规范发展等话题,讨论AI赋能的现状、难点和未来前景,推动智能时代的传统行业转型。

澎湃新闻特此整理各国人工智能发展现状,希望能为读者呈现较为全面而深入的人工智能发展图景。今日推出人工智能列国志之英国篇。前有人工智能之父图灵的“宝贵遗产”,后有大名鼎鼎的人工智能公司DeepMind。“成为全球AI领导者”是英国政府在2018年发布的《人工智能行业新政》中展现出的野心。

人工智能渗透各科研领域

2020年6月,英国老牌名校剑桥大学宣布发起“科学发现加速计划”,打算为计算机科学领域之外的年轻研究人员提供人工智能专业培训。该计划得到谷歌前CEO埃里克·施密特发起的慈善项目Schmidt Futures的资金支持。人工智能明星企业DeepMind的机器学习教授Neil Lawrence将出任项目负责人。

该项目最初面向科学、技术、工程、数学和医学领域的研究人员,后续将进一步覆盖到艺术、人文和社会科学领域,目标是利用机器学习技能加速研究。

剑桥大学校长斯蒂芬·图普(Stephen Toope)表示,作为人工智能和现代计算机科学之父艾伦·图灵的精神家园,剑桥大学长期以来一直鼓励技术创新和发明创造。

“这项计划将有助于确保剑桥大学继续充当优秀年轻研究人员的灯塔,并确保剑桥为他们提供发展所需的工具。”

图灵的遗产:机器能够思考吗?

如果上帝的时钟拨慢两年,图灵也许会参加1956年那场在美国汉诺斯召开的达特茅斯会议。那场会议中,约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)、艾伦·纽厄尔(Allen Newell)和赫伯特·西蒙(Herbert Simon)等人正式提出了人工智能这个词。人工智能也从那时起逐渐发展成为一门学科。

艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing),这位42岁英年早逝的计算机科学和人工智能之父是英国在人工智能领域最引以为傲的财富。以至于在他走后63年,英国政府还在官方报告中大谈图灵留下的遗产。

2017年10月15日,英国政府发布了一份名为《发展英国人工智能产业》(Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK)的报告。该报告称:英国计算机科学家艾伦·图灵被广泛认为是人工智能的发起者。“虽然其他国家和国际公司在AI发展方面投入巨资,但至少在目前,英国仍然被视为专家的中心。”这份报告还建议英国应更多在图灵的遗产上发展,以保持在AI领域的领导者角色。

这份报告中提到的“图灵的遗产”是指什么呢?

也许是他发表于1936年的论文——《论可计算数及其在判定问题上的应用》(On Computational Numbers: with an application to the Enscheidungsproblem)。这篇被誉为计算机科学开山之作的论文提出了“可计算性”理论,是其后续系列研究的理论基石。在这篇论文的附录里,他还描述了一种可以辅助数学研究的机器,后来被人们称为“图灵机”。

又或许是他的“图灵测试”(The Turing test)。1950年,图灵发表了一篇名为《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)的论文。他在文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性,并提出了著名的图灵测试:如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别,则可以论断该机器具备人工智能。

虽然图灵于1954年早早地跟这个世界说了再见,但他提出的著名命题“机器能思维吗?”(“Can machine think?”)引起了人们对机器智能的极大兴趣。他离开后,人工智能逐渐进入了实践研制阶段。

为了纪念图灵对计算机科学的巨大贡献,美国计算机协会(ACM)于1966年设立了图灵奖,以表彰在计算机科学中做出突出贡献的人。图灵奖后来被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。

Deep Mind与阿尔法狗

图灵离世之后,人工智能的发展经历了三起三落。1997年,IBM国际象棋计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军,人类重新燃起对人工智能的希望。

20年之后,人工智能企业DeepMind用另一种棋类——围棋向人类展示了人工智能的真正实力。

那是在2017年5月,DeepMind开发的程序AlphaGo(“阿尔法狗”)在乌镇战胜了当时围棋第一人柯洁九段。柯洁赛后表示:“对手非常完美,没有任何缺陷和失误,而且也没有任何心态上的波动。”

这之前的2016年,AlphaGo还在韩国战胜了李世石九段。

在AlphaGo战胜柯洁的7个月之后,DeepMind发表论文称其又开发出了一种通用棋类人工智能“阿尔法零”。“阿尔法零”从零基础开始学习,在24小时之内便击败了此前最强的国际象棋、日本将棋和围棋人工智能程序。

DeepMind是一家来自英国的人工智能初创公司,位于伦敦,成立于2010年。DeepMind由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等人联合创立。

2014年,谷歌斥重金收购DeepMind,这一举动后来被业界认可为谷歌最成功的投资之一。有分析称,DeepMind给谷歌带来的其中一个利益是延揽人才。据悉,DeepMind已招揽大约400名计算机科学家和神经系统科学家。

DeepMind不是一个只会下棋的人工智能公司。医疗AI也是DeepMind关注的领域之一。2019年8月, DeepMind公布了一项人工智能医疗领域的最新研究成果。他们在《自然》杂志发表论文称,由公司参与研发的人工智能系统可以用来预测病情恶化,提前48小时预测急性肾损伤(AKI)的发生。

也许是延续了欧洲人权的传统,DeepMind开始关心人工智能的伦理问题。

2018年3月,DeepMind执行官德米什·哈萨比斯说,人工智能是一个有助人类加速科学发现的出色工具,“它将是人类开发的最有用处的技术之一”。但与其他强大的技术一样,人工智能“也有风险”,结果好坏取决于人类决定如何利用它。

当年8月,DeepMind的三位联合创始人还在特斯拉创始人埃隆·马斯克的号召下签署了一份协议,承诺不会发展致命的人工智能武器系统。

英国政府的愿景:确保人工智能领先地位

前有人工智能之父图灵的“宝贵遗产”,后有大名鼎鼎的人工智能公司DeepMind,在人工智能领域,无论是学界还是商界,英国似乎都有拿得出手的招牌。英国政府也因此对人工智能在英的发展十分自信。

英国政府2017年发布的报告《现代工业化战略》(Industrial Strategy: Building a Britain fit for the future)直言,英国政府将把英国置于人工智能和数据革命的最前沿,并使英国成为世界人工智能和数字驱动型创新的世界中心。英国政府会支持企业通过人工智能和数据分析提高生产力。

当然,英国政府也没忘了人工智能的伦理问题。他们想引领世界安全、合乎道德地使用数据和人工智能。此前的另一份政府报告《人工智能:未来决策制定的机遇和影响》(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)更为详细地讨论了有关伦理的问题。这些问题包括:人工智能是什么?它是如何被利用的?它能给生产力带来什么好处?以及我们如何最好地管理其使用中可能会发生的伦理和法律风险?

英国数字文化部长马特·汉考克(Matt Hancock)在这份报告的开头说:“我们正处于一个新技术革命的山脚下。人工智能在我们有生之年具有与19世纪蒸汽驱动型经济一样的变革潜力”。

一份来自清华大学中国科技政策研究中心的报告分析了英国人工智能的发展现状。

这份发布于2018年7月的《中国人工智能发展报告》显示,英国在人工智能领域的论文产出是世界第三名。但需要指出,第二名美国比它高出两倍以上。英国在高水平论文产出的榜单上也排名第三。

全球AI论文产出最多的20个国家和地区(1997-2017),数据来自《中国人工智能发展报告》

另外,英国在人工智能上的重点研发领域是硬件CPU和身份识别。人工智能的相关技术被主要应用在水下机器人、海域工程、农业、太空宇航和矿产采集等领域。

英国围绕人工智能发布的政策有《机器人与自动系统2020》(RAS 2020 Robotics and Autonomous Systems)、《现代工业化战略》( Industrial Strategy: Building a Britain fit for the future)、《发展英国人工智能产业》( Growing The Artificial Intelligence Industry In The UK)、《机器人与人工智能:政府对委员会2016-17年会议第五次报告回应》( Robotics and artificial intelligence: Government Response to the Committee’s Fifth Report of Session 2016-17)等。

(本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

抢占人工智能发展制高点(创新谈)

来源:瞭望智库

未来10年,低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁,将是人工智能算力的“超摩尔时代”。

近日,《人民日报》刊发了依图科技创始人朱珑博士的署名文章,对人工智能产业的未来提出了几点预判。他认为这将是人工智能算力的“超摩尔时代”,低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁,人工智能跨学科将加快突破。全文如下:

文 | 朱珑 上海国家新一代人工智能创新发展试验区专家委员会委员、依图科技创始人

过去40年,信息时代基础设施三要素——计算、传输和存储,其能力都提高了近百万倍。进入人工智能发展新阶段,算法、数据、计算、传输、存储进一步构成了新型基础设施建设的多个要素。这些要素相互促进、快速融合、循环迭代,以全新基础设施架构实现信息化、互联化、移动化和智能化“四浪”叠加,孕育创新发展的新动能。

我们判断,未来10年,低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁。过去5年,人工智能在多个方面超越人类。人脸识别证明了机器初级视觉感知任务的能力是人类的上万倍。随着现实世界的算力和数据指数增长式的累积,人工智能将向具有高度不确定性、多任务融合、复杂推理等特点的高阶智能突破,有望实现看、听、理解、规划和控制等能力的重大跃升。

未来10年,将是人工智能算力的“超摩尔时代”。一方面,芯片制程技术从7纳米、5纳米到3纳米不断突破;另一方面,通过将人工智能算法和算力耦合设计,智能芯片的算力密度提升将超越摩尔定律的约束,从而带来性价比更高的智能算力,让算力无处不在。5G传输技术的叠加,也将以更大的传输带宽、更低的延时,让智能实时、可感、泛在。

未来10年,人工智能跨学科将加快突破。人工智能的边界将被打破,范围将进一步拓展,并带来多维度技术和各应用场景的深度结合、叠加,产生更具冲击力和颠覆性的人工智能体验。以医疗领域为例,将有望从医疗大数据时代进入医疗大智能时代,从强调医疗数据的量大转变为数据的价值密度大,真正让智能技术深度参与其中。人工智能和高性能计算技术有望提高筛选药物的准确性和效率,成为国产创新药物研发突破的利器。

抢占人工智能发展的制高点,关键在人才。只有前瞻布局、广招天下英才,才能在科技竞争中掌握主动权。在产业发展战略、创新突破方向选择上,具备国际视野的领军人物更能准确地把握和拓展边界,领军人物对人工智能技术和商业的未来判断不可替代;聚集交叉学科顶级人才的团队,往往具备更全面的技术视野及突破性的创新能力,是带动人工智能技术飞跃的关键因素;优秀的人工智能团队能更好地推动人工智能深度融入各行各业,在产业升级换代过程中扮演越来越重要的基础性角色,成为创新的重要原动力。

伴随我国新一代人工智能战略的深入推进,加强高端人才队伍建设,人工智能的“头雁”效应会更加强劲。如此,就能发挥人工智能对新型基础设施的“点亮”效应,加快推动我国的科技革命和产业变革。

人工智能 Artificial Intelligence: AI(2001)



七先生?

2010-07-04 23:06:39

不知道大家是否都把注意力给了小男孩大卫。 我在这里只想写点话给卑微的泰迪。 泰迪也是人工智能,但他不如大卫高级,也不具有人的形态。可既然是智能(具有部分智慧),它就会希望获得爱。 泰迪教大卫写字,写的内容是:“马丁和大卫是妈妈的儿子,但泰迪不是…” 妈妈的头发…

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张天翼

2008-03-25 18:46:28

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这小男孩,金发,温柔的眼睛,第一个出厂的机器人小孩。只要启动程序,他就会对作为启动者的父母爱而不渝。一对亲生子重病被冰冻的伤心父母得到了他:David。(David是我最喜爱的英文名) 母亲Monica在几天的犹豫之后,一个阳光淡淡的早晨,启动了David的程序。她抚着David颈后的…

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席德

2006-11-03 13:29:35

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Ⅰ/ "LOVE" 也许在我眼里“love”并没有传说中的高贵。站在医学的角度,可以扯上一堆荷尔蒙、多巴胺之类的玩意——实在难以理解,所以我站在一个普通人的角度:所谓“love”不过是人类使自己“感觉良好”的手段之一。恋人爱彼此的音容相貌,亲人爱共同的血缘基因,朋友爱相处时…

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已注销

2007-08-26 23:48:07

他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由,这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待,千年万载,轮回往复。       “让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望,在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。          我又怎么能忍住自己的泪水,为了他,为了他从出生就注定无法抹…

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cub18

2005-07-11 20:18:58

感谢库布里克与斯皮尔伯格联手为我们献上了这部《AI》,我相信它将经受时间的考验,成为一部经典。如果这是部库氏单独完成的作品,那么它必将会狞厉而更具穿透力,但斯皮尔伯格为它披上了层温情的外纱,将《AI》制成了块酒心巧克力,醇美而意味深长。作品对人类、宇宙的终级思…

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defy

2013-05-16 14:15:23

这篇影评可能有剧透

刚开头真的很像恐怖片啊,大卫突然冒出来不仅把女主吓了一跳把我也吓了一跳。我一直到大卫被抛弃之前还觉得他肯定会突然崩坏然后杀了马丁杀了亨利。 …… 咳咳切入正题。 莫妮卡真的对大卫好吗?我觉得不是,她看他的眼神总是带着防备和惧怕,仅有的呵护也是把他当做了马丁…

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方慧

2010-12-11 06:03:42

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ealin

2006-03-09 15:47:23

“David is 11 years old. He weighs 60 pounds. He is 4 feet, 6 inches tall. He has brown hair. His love is real. But he is not.” 为《AI》写点什么,很早以前就想过,不是要突增悲哀,只是有些东西,看过便不能忘记。一如“他的爱是真的,然而,他不是”。 …

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亚比煞

2010-12-16 20:07:03

耶和华神用地上的尘土造人,将生气吹在他鼻孔里。 他就成了有灵的活人,名叫亚当。 《旧约·创世纪》第二章七节 每次读到这里,我都想象那个画面 我始终不是太明白什么叫做“成了有灵的活人” 这件事听起来似乎就像输入了某种程序,然后启动,亚当就活了。 这就是人类最初被…

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归园

2005-07-09 04:42:04

我一出生,就烙印了你的名字 爱,无条件的爱,直到永恒. 才知道科幻片也可以拍得这样动人. 人类对爱的需求,造就了"小男孩"大卫.他被设定一生只会全心爱“妈妈”一人.然而人类需要怎样对待大卫们?没有人关心,没有人回答. 人类的无法恒定的情感注定为爱而生的他们终将被遗…

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人工智能的五大核心技术

                计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。


  计算机视觉
 
  计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列,来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理,分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
 
  计算机视觉有着广泛的应用,其中包括:医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
 
  机器视觉作为相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
 
  机器学习
 
  机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令,而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越准确。
 
  机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探,以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
 

  现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

自然语言处理
 
  自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如,自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
 
  自然语言处理像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
 
  因为语境对于理解“timeflies”(时光飞逝)和“fruitflies”(果蝇)的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈,自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义,自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文,等等。

  机器人
 
  将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如,无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
 
  语音识别
 
  语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza,最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
 
  上述5项技术的产业化,是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场,甚至是10万亿级的市场,将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业,比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等,其中最令人期待的是机器人子产业。
 
  机器人应用的分法有很多种,从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人,像富士康这种公司已经运用得很好了,因为劳工成本越来越高,用工风险越来越高,而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人,它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理,帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些,因为中国人口红利在下降,同时老龄化又不断地上升,这两个矛盾,机器人都可以帮助解决。因此,这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人,用来采矿或者探险等,大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。
 
  网络媒体Business Insider预测,机器人将在许多岗位上取替人类:电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明,当中国制造业工资每年增长10%~20%时,全球机器人的价格每年下调10%,一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测:2020年机器人将导致全球新一波失业潮。
 
  同时,人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生,其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了,其间的变革也是非常大的,但驾驶汽车的始终是人,可最近几年,随着谷歌等公司的大力投入,机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车,从而形成一个市场容量巨大的新产业,即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且,这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起,形成“车联网+能联网+互联网+电动汽车”的复合产业——未来,我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用,从而使新能源汽车成为电网的一部分,成为新能源的供给者,与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。
 
  毫无疑问,与互联网一样,智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业:生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上,将获得新生的旧产业还有许多,如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR(虚拟现实与增强现实)技术发展影响而产生的虚拟产业。

           

人工智能 识别金枪鱼质量

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第三届上海人工智能大会暨图像视频处理与人工智能国际会议将于8月开幕

6月12日消息,2020第三届上海人工智能大会暨图像视频处理与人工智能国际会议将于8月22-23日在上海浦东举办,本次会议主题为“智能无界,图新未来”。

从“西学东渐第一站”到“中国近代工业发展桥头堡”再到“改革开放排头兵”,上海的经济发展离不开“海纳百川”的城市精神,更离不开科技创新的驱动作用。现如今,人工智能作为提升国家竞争力的重要战略。为了贯彻习总书记关于“推动我国新一代人工智能健康发展”的重要指示,抓住新一轮科技革命的历史性机遇,加快建设新一代人工智能高地,中科院上海高等研究院在去年成功举办2019第二届上海人工智能大会暨图像视频处理与人工智能国际会议的基础上,今年以更开放、包容的胸怀,迎接来自国内外人工智能领域的顶尖科学家及行业翘楚,共同围绕AI核心技术、行业落地、产业赋能、发展趋势等热门话题进行深入地交流和讨论,探索人工智能行业的新趋势、新发展、新动向,构建“利在当代,功在千秋”的人工智能技术及产业发展的新平台。

本次上海人工智能大会暨图像视频处理与人工智能国际会议由上海市计算机学会为指导单位,中国科学院上海高等研究院主办,上海市人工智能学会联合主办,上海城市公共安全研究中心承办。相比去年,今年的大会将全面升级,更加展现出更聚焦、更专业的特点,除了开幕式和主论坛之外,还将围绕智慧金融和智慧医疗两个人工智能热门领域进行深耕,另外国际学术研讨会也将推出优秀博士生论坛以提升大会的学术研讨层次,共同打造“国际化”与“专业化”并存的顶尖合作交流平台,以此推动人工智能产业和技术创新发展。

智能无界,关注AI科技发展

从1946年世界第一台电子计算机到1950年的“图灵理论”,再到1956年“人工智能”被定义,人工智能的发展被分为计算智能、感知智能和认知智能,在此期间真正需要突破的是让计算机理解、思考乃至进行自我学习。而新一代的大数据、云计算、物联网、人工智能等一系列突破性的成功因素,真正将人工智能发展成人类科技智慧的金字塔尖,展现出不可估量的巨大潜力。

2020第三届上海人工智能大会聚焦图像视频处理、机器学习、智慧金融、智慧医疗、智慧城市、5G、智能芯片等十余个人工智能及跨学科的重点领域,深入挖掘技术和产业相融合的奥秘,使大会始终保持领域多元化、观点多样化和信息多维化的态势,有力地推进长三角地区人工智能产业领域的发展和前沿科技的不断迭代与更新。

平台升级,聚焦AI核心领域

人工智能已经成为新一轮产业变革的核心驱动力,正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。举办第三届上海人工智能大会,是继2018和2019两届上海人工智能大会之后搭建的又一人工智能技术及产业发展重要平台,也是推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合发展的重要举措。

金融科技,是人工智能领域最热门的研究方向之一,本次大会的智慧金融主题论坛以“AI赋能-金融科技新机遇”为题,着重其前沿性、专业性、重要性等特征,在搭建前沿交流平台的同时,还将发布领先的金融科技发展新成果,促进产学研深度发展与合作。

智慧医疗已经成为人工智能技术应用广泛的行业之一,无论是早期的预防还是诊断和治疗等医疗方面的各个场景,AI技术都具有相当大的发展潜力。本次大会的主题论坛之一智慧医疗主题论坛以“AI赋能-医疗服务新生态“为题,着重研讨国内外AI医疗的发展趋势和优势技术,为推动行业发展和进步,搭建最直接、最有效的合作交流平台。

汇聚一堂,开启AI高端对话

本次大会邀请到人工智能领域最前沿专家和产业翘楚做主题报告,分享最新的研究成果与技术实践。学术嘉宾包括:欧洲科学院院士、上海交通大学致远讲席教授、IEEE/ IAPR Fellow 徐雷;欧洲科学院院士、英国皇家工程院院士、英国帝国理工学院终身教授 郭毅可;加拿大工程院院士、蒙特利尔工学院教授、IEEE Fellow Mohamad Sawan;西安电子科技大学教授、IEEE Fellow 焦李成;浙江大学教授、IEEE Fellow 李尔平等人分享学术界的前沿人工智能技术。知名企业嘉宾包括:微众银行首席人工智能官、香港科技大学讲座教授、AAAI/ACM/IEEE Fellow杨强;小i机器人高级副总裁杜玉清;汇付天下CTO兼副总裁姜靖宇;360金融首席科学家张家兴;好未来教育技术副总裁吴中勤等人对当下产业落地进行分享与讨论。

本次大会将设置1个主论坛、2个大会专题论坛(智慧金融&智慧医疗),1个国际学术研讨会和1个博士生论坛。此外,大会设立优秀论文颁奖、企业产品和技术展览、企业颁奖等特色活动环节,将使参会者全方位深入地参与其中,本届大会参会人数预计将超过1500人。

上海是我国对外开放的窗口和科研集聚之地,汇聚着国内外的科技人才,融合前沿的创新科技。现今,在一带一路的倡议下,进博会、世界人工智能大会和长三角一体化发展等一系列重大历史机遇推动下,上海将成为人工智能发展的引领者和创造者。随着人工智能产业的不断完善,上海也迎来了新一轮的发展契机和新动能。大会程序委员会主席苏锐丹博士表示,将通过每年上海人工智能大会的召开,有效推动人工智能科研和产业的发展,通过不断探寻智能技术边界,实现更多应用落地,让AI技术和我们的生活和工作相融合,让人工智能技术普惠世界,造福大众。

上海人工智能大会简介

上海人工智能大会由中国科学院上海高等研究院发起于2018年,每年于上海举办,现已经成功举办两届,累计参会人数超过2000人。在上一届会议中,吸引了来自国内外10余个国家和地区,其中包括来自其中包括来自欧洲科学院、加拿大工程院、清华大学、复旦大学、同济大学、西安电子科技大学、南方科技大学、上海科技大学等国内外一流学府的顶尖科学家;汇集百度、阿里云、寒武纪科技、科大讯飞、中科新松、Ucloud、云从科技、松鼠AI、信也科技、体素科技、高木学习等国内人工智能独角兽和行业翘楚,覆盖了图像识别、计算机视觉、机器学习、大数据和云计算、自然语言处理、AI芯片、机器人、智慧教育、智慧医疗、智慧城市等人工智能领域的前沿研究和产业实践,颁出了包括智能芯片、计算机视觉、云计算、智能金融、智能语音、工业互联网、金融风控等领域的大会创新技术和创新应用奖,大会得到了与会各方的一致好评,不仅使得产学研三个方面的专家学者共济一堂,研讨当下最新技术与领域,而且提升了上海以及周边地区在人工智能领域上的学术及行业水平,对人工智能学术产业起到了积极地推进作用。

高科技发力 智能又惠民

6月23日—24日,以“智能新时代:创新、赋能、生态”为主题的第四届世界智能大会在天津举行。

今年大会采用了“云上”办会模式。来自世界智能科技领域最具影响力的学术专家、行业精英将线上同步见证这场智能领域盛会。“疫情防控中催生了一些科技创新,为企业发展带来全新突破。”GE全球副总裁、GE中国总裁兼首席执行官向伟明线上表示。

以世界智能大会为契机,“智能”成为天津的一张新名片。这座近代以来中国工业文明的先驱城市,再一次焕发新的蓬勃生机,在高质量发展的道路上笃定前行。

智能科技助推转型升级

机械臂移动至预设点位、焊接精密部件、完成流水作业,机器人的一整套动作快、准、稳。接下来,这批高精密度的汽车配件将被运往各大汽车品牌生产商。

6月18日,大会开幕前夕,天津地区首座智慧能源工厂——一汽富维本特勒汽车零部件(天津)有限公司在北辰区大张庄镇竣工。

“我们加装了智慧用能控制系统,将厂房升级为智慧能源工程,提高了成品率,预期每年可以增收100多万元”。一汽富维本特勒汽车零部件(天津)有限公司设备部部长王伟介绍,工厂应用高品质分级电源保障各层级精密设备正常用电需求,实现了电网企业与高端装备制造用户双赢,这标志着天津地区智慧能源在工业生产领域应用进入了一个崭新的阶段。

“目前北辰区大张庄智慧能源小镇已经实现了地热能、风力、光伏等多种能源的综合利用和智慧调控,通过智慧能源为产业升级助力,创造更大价值。”国网天津城东公司项目负责人杨国朝说。

“智能+科技”正在助推天津传统产业转型升级。这也是“天津智港”建设的题中之义。

2017年6月,第一届世界智能大会开幕式上,天津市委主要负责人提出,希望以世界智能大会为重要载体,加快人工智能技术与传统产业升级改造融合,全面提升企业管理水平,推动人工智能技术和产业实现突破性发展,以智能发展破题,打造“天津智港”。

随后,天津迅速出台“1+10”配套制度。近两年完成智能化改造项目911个,以打造高质量、多领域的智能工厂、数字化车间,推动产业转型升级。2019年,天津市数字化车间和智能工厂建设有序推进,重点企业数字化研发设计工具普及率达到80.7%,生产设备数字化率达到51.8%,关键工序数控化率达到51.8%。

人工智能生态日趋完善

在制度设计带动下,天津新一代人工智能产业战略布局的集群效应显现。

2017年3月,联想创投作为“先行军”,携旗下多家子公司落地天津空港。2019年12月,联想创投与海河基金达成合作,围绕人工智能和智能制造领域开展投资,以基金带动产业落地,打造创新孵化平台和产业落地承载平台。

2020年3月,麒麟软件有限公司总部正式落户天津市滨海新区,天津已开始为创建国家级基础软件创新中心布局。

“天津市工信局将和麒麟软件携手,共同推进国家级基础软件创新中心创建,通过产业生态的构建,逐步提高国产操作系统、软件自给率市场份额,打造信创产业集群,将天津建设成为国内信创产业基地。”天津市工业和信息化局总经济师周胜昔介绍。

目前,天津在基础层领域已聚集麒麟软件、飞腾、曙光、360、紫光云、国家超算天津中心、南大通用等一批代表性企业;在技术层领域汇聚了天地伟业、恒银金融、讯飞信息等一批代表性企业;在应用层领域涌现了九安医疗、零氪科技、深之蓝等一批代表性企业,创建了清华大学天津电子信息研究院、天津先进技术研究院等一批高端科研院所,人工智能产业生态系统逐步完善。

麒麟软件有限公司董事长谌志华接受采访时说,“天津这几年重视核心技术,提前布局,高新技术企业密集入驻滨海新区,形成了良好的生态,企业希望通过生态的融合推动产业的发展。”

国家工信部统计数据显示,2019年天津市软件和信息技术服务业实现收入2027亿元,同比增长23.5%,预计高出全国平均增速7.5个百分点,产业规模和增速均创新高。

智慧城市带来美好生活

围绕消费终端发展需求,依托工业制造及电子信息领域优势,天津加快智能终端发展,涵盖了通信、智能车载、智能传感器等多个领域,培育了无人机、智能家居、智能金融、可穿戴设备等一批新产品。

城市的发展为了人。智能终端的发展、技术的创新都是为了满足人们对美好生活的向往。

在天津中新生态城,智慧餐厅、智能快递配送车、智能公交车、远程诊疗系统已融入百姓的日常生活中。居民从小区出来,无论往哪个方向走,一两公里准能碰到公园。地上的智能清扫车每作业一次,空中的无人机每飞行一次,都能对空气、植被、水质等信息进行采集,为污染防控、城市管理提供数据支撑。太阳能、风能、地热能等可再生能源的综合运用实现了以智慧管理推动区域节能减排。

居民的“吃住行游购娱”中,智慧元素越来越多。

2019年10月,中国银行“5G智能+民生馆”亮相津城,是天津银行业首家深度融合5G元素和生活场景的智能网点。中行天津分行副行长李樱红介绍,本次云上展厅以天津分行营业部“5G智能+民生馆”为原型,通过3D技术展示最新科技成果在金融领域的应用。展馆聚焦社保、跨境、出行、普惠等一些老百姓关心关切的焦点,邀请大家体验智能识客、外币智取等多项专业化服务。“无卡、无证、无人工干预”,有效解决了银行传统柜台业务办理效率低、等候时间长等难题。

科技为生产生活插上了“智慧”的翅膀,也给人们带来有趣的游玩体验。

位于滨海新区的国家海洋博物馆实现全流程智慧参观、3D导航游览、线下沉浸式体验、线上全景式展现。走进这座“海上故宫”的大厅,迎面就是一块智慧互动屏。屏幕上,上千个“海洋气泡”可供点击。选择后,参观者不仅可以360度浏览电子展品,还能观看知识拓展小视频,将感兴趣的展品添加到“我的行程单”,扫描二维码即可形成定制化游览线路,实时获取行程信息。

智慧路灯、5G手环、3D打印、零能耗小屋……这些智能惠民的举措正在改变人们的日常生活。

2019年10月,天津市获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区,成为科技部发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》后,第一批入选的国家级试验区。

来源:人民日报