專利申請超全球！新崛起的中國人工智能，還有哪些你不知道的事
備受矚目的2020世界互聯網大會近日在烏鎮召開。在由中國網絡空間研究院帶頭編撰，國家工業信息安全發展研究中心、中國信息通信研究院等多家AI科研機構，以及北郵、北航、清華、北大等多所人才培養和專業科研能力拔尖的大學的共同參與的《世界互聯網發展報告2020》、《中國互聯網發展報告2020》正式發布。根據報告中的公開數據：美國和中國的互聯網發展遙遙領先其他國家，且我國在人工智能專利申請數量方面首次超過美國，位居世界第一。
人工智能(縮寫為AI)一詞最早在美國達特茅斯大學的一個科學研討會上由麥卡錫提出，并首次成為一個專業學科。從初始學科概念誕生，到成為適應多場景的前沿技術，AI人工智能經歷了60余年的發展。隨著在理論的逐步完善和技術的不斷成熟，AI應用領域從核心工業、軍事和政務逐漸擴大至商業和民用，應用場景也更加豐富。
起步比美國晚20年，為何中國后來居上？
1956年，人工智能技術美國一經提出便得到了足夠的重視和發展，同時期卻受到前蘇聯人工智能和控制論的批判，還被扣上"資產階級的反動偽科學"的帽子。中國當時因受前蘇聯的影響幾乎沒有啟動人工智能研究，直到1978年全國科學大會上，才正式提出"科學技術是生產力"，科學研究重啟，人工智能開始解禁和發展。
事實證明，只要中國人想，就沒有做不好的。1981 年中國人工智能學會正式成立，隨著兩彈一星及航空航天事業的發展，一些重點人工智能項目（例如：虹膜識別、視覺與聽覺的認知計算、中文智能搜索引擎關鍵技術、智能化農業專家系統、語音識別技術等）被納入國家863計劃（國家高技術研究發展計劃）和973計劃（國家重點基礎研究發展計劃）。2000年以來，除了傳統的軍事、重工和政務領域外，一些優質的商業化、民生類人工智能和控制系統研究也得到國家基金及各部委的項目基金支持，技術逐漸從科研下放到工業，隨后普遍進入商用、民用領域。
關于人才的教育培養方面，國內重視程度也逐漸提高。美國用64年同步發展AI技術科研和應用研究，劃分出模式識別、機器學習、數據挖掘、智能算法四個研究方向，學科前沿集中在美國的20所大學，入學門檻極高。
一方面，精英篩選模式的確能保證美國學術前沿霸主地位的穩固，但AI技術的普及、學科應用和商業化卻要看向中國：截止至目前，國內已有37所高校設立了智能科學學科（AI技術對口專業），7所高校成立了機器人學院，在建機器人專業的高校達60余所。中國僅用1/3的時間，就完成了學科的建設、國家級研究院的設立、以及不同領域與國家科研接口的打通。除了大學科研向國家科研機構輸送人才，科研機構、大學、企業也形成了AI技術場景化驗證的良性循環。
場景化應用是AI技術加速的試金石
如果將AI技術高高舉起，流轉在各大科研機構內部，是無法在真正意義上推動人工智能技術發展的。除了政策的大力推動和科研教育的迅速普及，能讓中國站上人工智能科研領域第一梯隊的最重要因素，就是國內廣闊的場景應用環境。尤其在今年疫情期間，人工智能技術通過"健康碼"、"通信大數據行程卡"在政務服務場景中出現，為疫情防控做出了重要貢獻。
通常來說，人工智能的基礎層和技術層非專業人士難以理解。因此人們感知人工智能主要通過場景交互完成，而場景集中于應用層：基礎層與技術層與傳統產業的業務邏輯相融合，形成新型的應用場景搭建，AI智能技術通過基礎層的大數據與用戶進行沉浸式的交互并完成深度學習。如機器人、無人駕駛汽車、智能家居、智慧醫療、智慧農業等，都是傳統領域的場景演變。
隨著5G商用時代的到來和人工智能技術的進一步成熟，數據交互效率也將大幅提升。未來企業的商業應用能力將集中在C端，尤其是經過多年政府和企業在大數據方面的布局和發展，政+企+人的孤島已不復存在，這也是為什么國內人工智能頭部企業也積極參與到與院校及科研機構合作成立AI技術研究院，在深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域以更好的姿勢對接自家場景化搭建，搶灘應用市場的最重要原因。
以京東曾為金融機構搭建的線上認證場景為例：基于人工智能算法，利用大數據、云計算、區塊鏈邏輯為核心，通過人臉識別、圖片信息識別（銀行卡、身份證）、實時語音識別等技術模塊搭建全面對接金融機構的應用場景，為個人用戶解決跑腿、排隊的實際難題，為金融機構提升服務效率，實現金融服務的智能化、定制化。
銀行/金融機構的線上認證只是諸多應用當中較為具體的一個小型場景，在實際接入和應用的過程中，往往是基于整個系統需求，針對整體的業務流程和問題進行一對一的AI場景定制模擬。由于企業規模、業務流、目標客群等均有差異，因此沒有一個場景可以應用于所有同類企業，這也就是為何國內人工智能技術發展迅速的最主要原因：多層次的場景驗證了人工智能技術的應用，也反哺了人工智能技術的發展。
專利的數字只是表象。在過去的幾年內，國內人工智能發展不僅在技術上取得了不少突破：在網絡媒體互聯與安全、網絡空間法治、輿論改善、國際間網絡安全等方面也取得不少成果，這些不都是技術的饋贈，也是治理的提升。2019年國內數字經濟的規模已達35.8萬億元。縱觀資本動向，2018年中國人工智能領域融資額高達1311億元可以說明一切。
在經歷技術解禁、以政策催發產業、創新培育、業內野蠻生長、行業規范化治理之后，國內人工智能產業的發展已不局限于政務和工業的基礎應用，而是滲透到居民生活具象化的應用場景中，AI技術隨著場景的獨立和融合被不斷被印證和優化。未來經濟發展的每一步，AI都身在其中，而中國經濟正坐在人工智能的快車上飛馳。
（本文由京東數科原創）
