构建智能社会新动能

智能社会是继农业社会、工业社会、信息社会的高级社会形态,是人类社会发展的必由之路。以智能制造等产业为依托的智能经济、以智能生活为标志的民生形态、以智能治理为手段的社会管理等方方面面构建了智能社会全景图

智能社会是继农业社会、工业社会、信息社会的高级社会形态,是人类社会发展的必由之路。以智能制造等产业为依托的智能经济、以智能生活为标志的民生形态、以智能治理为手段的社会管理等方方面面构建了智能社会全景图。智能将成为与土地、劳动、资本具有同等重要地位的新生产要素,人工智能的战略性、主导性、基础性地位将日益显著,在其初期将是工业、信息和智能三栖并存的社会形态,也是我国抓住新旧动能转化的历史机遇。

曾几何时,人工智能AlphaGo的升级版Master再度挑战人类选手,通过网络对战夺取60局连胜,连续战胜十余位围棋世界冠军,标志着人工智能已经发展到2.0新阶段。

人工智能发展至今已逾60年,随着大数据、云计算、机器学习等新技术组合并进式快速发展而日益蓬勃壮大,其呈现出跨媒体、群体性、自主化、人机融合的新特征,是拟人、类人甚至超人智能的智能设备及系统。我国一些企业已经在搜索引擎、图像识别、语音交互、智能控制等领域率先推出了一批创新成果。一些研究机构在机器学习、神经网络、感知智能等领域取得了具有国际先进水平的研究成果。

我们取得成绩的同时,也应看到存在的问题。一是我国在人工智能领域缺少长期积累形成的革命性突破。绝大部分创新仍在跟随发达国家,缺少差异化、变革性创新,现有研究基础、科研模式和评估体系对需要长期投入、厚积薄发的前沿领域支撑力度不足。二是对当前新供给改革的认知尚不够深入。由于对信息和智能社会的趋势特征研究不透,还没找准经济社会发展对人工智能的真正需求,自然在新供给改革中找不着也找不对突破口。三是人才梯队建设工作面临严峻挑战。步入2.0发展阶段的人工智能要求在多个新兴领域形成交叉互动、协同融合,并且要密切对接智能社会的长期人才构建,而当前条块化和细分化的人才培养机制很难适应智能时代的要求。

当下对于工业机器人的概念应重新进行梳理,因为高度自动化的设备没有自学习、自适应、自判断和自决策的智能系统,所以没有智能化的设备并不属于工业机器人;而人工智能的技术、人工控制的技术、自动感应的技术等均属于新的信息技术控制的设备,我们才能称之为工业机器人。

我国的工业机器人虽然很成熟,但成熟不代表先进。未来将围绕三大机器人方向,将工业机器人向更高的智能化水平演进,紧随《中国制造2025》的战略理念,提升我们重大装备的智能化水平。工业机器人未来可预期的市场很大。

除此之外,服务机器人和特种机器人也将逐渐扩充市场。未来可预期的蓬勃发展的市场是服务机器人的市场。陪护老人、照顾残疾人的机器人等将会成为市场需求;而特种机器人包括医疗机器人、国防科技领域的无人车、无人机、水中深海作业,以及航天系统等,也会有不同战略的市场扩充。

从发展趋势看,机器人并不能完全代替人工。恰恰相反,智能机器人的发展会催生新的工作岗位,可以解决人才结构矛盾的问题。机器人之所以能够代替部分人力,是因为人力结构出现了错位,普通大学毕业生通常并不愿意从事技术工人的重复性工作。机器人不能完全代替人工,一是因为我国能实现生产流程自动化的企业并没有那么多,包括制造业;加之机器人一般不是单体作业,是靠企业高度自动化的流程作业,它只是一个其中的环节,所以不能取代所有人的工作。二是成本问题。尽管机器人批量生产后会使成本下降,但是一个单体机器人的成本目前仍然在几万元以上,加上日常的维护、升级、改造等,都需要大量的成本。三是机器人智能化的水平代替不了人的智能。人工智能最先进的机器人的智力可能仅有几岁小孩的智力,在生产流程过程中,会遇到各种突发情况和需要人的智力灵活判断的问题,这是机器人无法做到的。所以目前的工业机器人应用,还是在高度自动化的流水线中的一个棋子,比较大量的仅应用在像富士康这样的大批量、大规模的生产企业,以及在环境比较恶劣的、危险的或者不适合人类工作的场景。

机器人将成为我国重大出口装备,不仅有内需市场,而且有庞大的外需市场。国外的人力成本更高,对机器人的市场需求更大。未来我国不仅是机器人最大的应用国,也将是机器人最大的生产国。

为充分发挥人工智能赋能效应,围绕催生经济增长新动能、形成结构调整新模式、培育产业升级新业态、塑造国际竞争新优势等多个维度构建智能社会,笔者提出以下建议:

一是下决心花力气攻克人工智能2.0新技术。应部署专项财政资金,适时引导社会资本,围绕大数据智能、互联网群体智能、跨媒体智能、人机混合智能、自主智能系统等开展前瞻性、基础性研究,制定长期发展战略及分阶段目标,积极探索变革性创新,从跟随式发展跃升为引领式发展。

二是准确抓住智能社会构建的痛点和难点。充分发挥政府和市场双机制双作用,围绕行业创新创业实践和经济社会发展需求,厘清人工智能在当前信息环境和数据基础下的发展态势、应用领域和供给增长点,为加快构建智能社会提供准确抓手和决策依据。

三是创新人才教育培训机制。选择若干高水平大学,设立人工智能研究与培训中心,深化与机械、设计、医疗、经济等相关应用领域合作,加强与计算机科学、神经科学、认知科学、心理学等相关知识体系融合互动。鼓励具备能力的高校与科研机构搭建综合性平台,提供交叉学科培训和应用实践有效对接。

四是支持科技社团建设人工智能产业协同创新共同体。研判智能社会新技术、新业态、新模式、新路径,提供行业发展指导意见,为打造先行先试的智能社会区域试点提供软硬环境建设。推动科研机构与企业联合创建人工智能“双创”平台,提供研发设计、检验评测、信息咨询、人才培训等公共服务。

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