在过去十年里，移动互联网蓬勃发展，改变了人们工作和生活的方方面面。人工智能则被认为是未来推动经济社会发展的新一代技术引擎。

　　当前，人工智能发展进入了新阶段。专家介绍说，经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，并正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

　　从技术层面看，人工智能是软硬件相互结合的产物。百度高级副总裁王海峰说，真正的人工智能系统涉及语音、图像、语义、知识、底层大数据处理等等，其实是多种技术的综合应用。受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，这也是人工智能发展进入新阶段的重要特征。

　　“人工智能必须融入行业发展，才能真正发挥效益。”联想创投集团总裁贺志强认为，人工智能跟各个领域的结合和应用，带来全行业效益的提升。

　　每块手机屏幕上都有一块透明保护玻璃，工人检测这些玻璃视力损耗比较大。一家人工智能科技企业利用大型激光器械检测技术，生成依靠“机器学习”（人工智能的一种自我学习方式）来做判断的数据集，用机器来检测玻璃片，无论是效率还是准确率都大幅提升，综合效率提升了20倍。

　　加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。据统计，截至去年，我国在人工智能领域取得重要进展，相关国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域关键核心技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术在业界领先，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。

　　无论从技术发展还是从产业化落地看，人工智能发展仍处在初级水平上

　　不过，无论从技术发展还是从产业化落地看，我国乃至全球的人工智能发展仍处在初级水平上。

　　有专家认为，目前人工智能有些被神化，它在特定的应用、特定的场景可能超过了人的能力，但要全面达到或超过人类智能，还是一个未知数。

　　当前所有的人工智能系统几乎都属于专用人工智能系统，而非通用人工智能。即使是获得巨大突破的语音识别技术这种专用人工智能系统，仍有不少难题没有解决。比如，几米远的一群人在聊天，人会选择性地只听到自己关注的人的声音，会很自然“屏蔽”其他人声音。但对机器来说，还不能解决看起来这么容易的问题。

　　谈及我国人工智能发展前景，有院士坦言，国外的学术界、企业界同行都衷心称赞中国的人工智能应用、商业前景走在世界前列，但对人工智能前沿关键技术例如下一个人工智能基础算法的突破是否会在中国，他们并不乐观。

　　实际上，国内目前对此也有清醒的认识，去年我国发布的《新一代人工智能发展规划》指出，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大；科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

　　有业内人士表示，目前人工智能创业领域存在一定的浮躁现象。有些年轻人学了三个月的人工智能课程，就敢去开一个公司。这客观上有人工智能人才短缺的因素，但这种创业公司遍地开花的现象也容易形成低水平发展泡沫，浪费人力和社会资源，也会进一步导致年轻人不愿意去深究技术。

　　“《新一代人工智能发展规划》提出2030年成为世界主要人工智能创新中心，实现这个目标，要解决的最大短板就是原始创新能力包括理论和方法上的突破。”中科院自动化所所长、中国科学院大学人工智能学院院长徐波说，从技术层面看，国内绝大部分的高科技企业还没有像国外的科技企业一样开展基础研究，去打造从基础研究到芯片再到应用的生态链。

　　发展人工智能，务实是最好的途径

　　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。

　　王海峰认为，人工智能的务实，也表现在结合场景的系统性创新方面。比如无人车、智能家居等应用场景，各有特点、各有特定问题和特殊的数据，需要通过踏踏实实地解决场景内的问题，才能最终做出一个好的应用。

　　务实也体现在对关键核心技术的关注。蒲慕明说，在人工智能前沿基础领域，我国必须占有一席之地，要努力争取在算法、架构等基础研究方面有所突破。“我最关心怎样通过有效理解大脑的网络，推动基础核心算法新的突破。”

　　南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华说，今天人工智能的卷积神经网络是大热门，但其实二三十年前就已经开始研究。20多年前他研究机器学习时，国内当时了解机器学习的人不多，经常问“这个机器准备摘棉花还是准备修机床”之类的问题。“从学术研究来说，即使做的事情被别人认为离现实很远，但只要自己认为有价值，就应该坚持做下去，这就是务实。”

　　针对人工智能人才的培养，周志华认为，对于人工智能技术和产业，人才最为重要，有多好的智能“人工”，就有多好的人工智能。人工智能学术和产业之间距离非常短，很多创新可以从实验室马上进入到应用，这导致行业对学术界的人才需求非常大。高校和科研机构应该有意识地培养人才、提供人才储备。但也不能一哄而上，简单地将计算机、自动化等学科换成人工智能的牌子。

　　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。

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