一、人工智能概況
（一）人工智能定義
? ? ? ? 根據《人工智能標準化白皮書(shū)(2018版)》，人工智能被定義為利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術(shù)及應用系統。人工智能的定義對人工智能學(xué)科的內涵作出了解釋?zhuān)磭@智能活動(dòng)而構造的人工系統。近年來(lái)，人工智能的定義逐漸產(chǎn)生了外延，泛指會(huì )聽(tīng)（語(yǔ)音識別、機器翻譯等）、會(huì )看（圖像識別、文字識別等）、會(huì )說(shuō)（語(yǔ)音合成、人機對話(huà)等）、會(huì )思考（人機對弈、定理證明等）、會(huì )學(xué)習（機器學(xué)習、知識表示等）、會(huì )行動(dòng)（機器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等）的機器人與智能系統。
（二）人工智能發(fā)展歷程
人工智能的概念誕生于20世紀50年代，從最初的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和模糊邏輯，到現在的深度學(xué)習，人工智能技術(shù)經(jīng)歷了一次又一次的繁榮與低谷。其發(fā)展歷程大致分為四個(gè)發(fā)展階段。
第一階段（20世紀50—70年代）。人工智能的早期發(fā)展階段。該階段人工智能主要用于解決一些小型的數學(xué)和邏輯問(wèn)題，代表性應用有機器定理證明、機器翻譯、專(zhuān)家系統、模式識別等。但隨著(zhù)研究的深入，研究者意識到這些推理規則過(guò)于簡(jiǎn)單，建立的模型存在一定的局限性。人工智能的研究開(kāi)始陷入低谷。
第二階段（20世紀70—90年代）。研究者意識到知識對于人工智能系統的重要性。在這一階段，專(zhuān)家系統得到快速發(fā)展，數學(xué)模型有重大突破，但由于專(zhuān)家系統在知識獲取、推理能力等方面的不足，以及開(kāi)發(fā)成本高等原因，人工智能的發(fā)展又一次進(jìn)入低谷期。專(zhuān)家系統的發(fā)展并不順利，使得人們開(kāi)始思考，如何讓計算機自發(fā)理解和歸納數據，掌握數據間的規律，即“機器學(xué)習”。
第三階段（20世紀90年代末至2006年）。20世紀90年代末，受限于當時(shí)的技術(shù)條件，人工智能尚無(wú)法支撐大規模的商業(yè)化應用。2000—2006年，是信息爆炸式增長(cháng)的時(shí)期，研究者開(kāi)始將研究重點(diǎn)轉向讓計算機從數據中自己學(xué)習，即機器學(xué)習。萬(wàn)維網(wǎng)的出現使得我們的知識從封閉走向開(kāi)放，原來(lái)專(zhuān)家系統是系統內部定義的知識，現在可以實(shí)現知識源之間相互連接，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)來(lái)產(chǎn)生更多更豐富的知識。
第四階段（2006年至今）。2006年，杰弗里·辛頓提出了深度學(xué)習算法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的能力大大提高。隨著(zhù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在語(yǔ)音識別和圖像分類(lèi)等任務(wù)上的巨大成功，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎的深度學(xué)習迅速崛起。
圖1：人工智能發(fā)展歷程
（資料來(lái)源：公開(kāi)資料）
（三）人工智能產(chǎn)業(yè)概述
隨著(zhù)人工智能技術(shù)的進(jìn)步與應用，逐漸催生出了人工智能產(chǎn)業(yè)，涵蓋AI應用軟件、硬件及服務(wù)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)：主要包括AI芯片、智能機器人（商用）、AI基礎數據服務(wù)、面向AI的數據治理、計算機視覺(jué)、智能語(yǔ)音與人機交互、機器學(xué)習、知識圖譜和自然語(yǔ)言處理等核心產(chǎn)業(yè)。
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎層、技術(shù)層和應用層。其中，基礎層是人工智能技術(shù)得以實(shí)現和廣泛應用的基礎保障，技術(shù)層是人工智能廣泛應用的技術(shù)手段，應用層則是人工智能技術(shù)與各個(gè)領(lǐng)域融合的發(fā)展平臺。
基礎層是培育人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎，為人工智能技術(shù)實(shí)現和人工智能應用落地提供基礎后臺保障。主要包括計算硬件、計算系統技術(shù)和數據，為人工智能提供數據和算力支撐。其中,計算硬件由人工智能芯片和傳感器組成,計算系統技術(shù)包含大數據,云計算和5G通信，數據方面分為數據采集、標注和分析三部分。
技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)核心，主要包括算法理論、開(kāi)發(fā)平臺和應用技術(shù)，為培育人工智能產(chǎn)業(yè)構建技術(shù)路徑。其中，算法理論分為機器學(xué)習算法和類(lèi)腦算法，開(kāi)發(fā)平臺分為基礎開(kāi)源框架和技術(shù)開(kāi)放平臺，應用技術(shù)包含計算機視覺(jué)、機器視覺(jué)、智能語(yǔ)音與自然語(yǔ)言理解。
應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，集成一類(lèi)或多類(lèi)人工智能基礎應用技術(shù)，面向特定場(chǎng)景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案，主要包括智能制造、智能家居、智慧校園、智慧小區、智慧交通、智慧教育、智慧零售等領(lǐng)域。
圖2：人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜
（資料來(lái)源：畢馬威2023人工智能產(chǎn)業(yè)研報）
二、人工智能時(shí)代下的機遇與挑戰
（一）帶來(lái)的機遇
一是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量轉型。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能行業(yè)逐漸形成一套從上游研發(fā)到下游應用的核心產(chǎn)業(yè)體系，推動(dòng)傳統信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級壯大。此外，人工智能技術(shù)將發(fā)揮滲透性、替代性、協(xié)同性、創(chuàng )造性的技術(shù)特征，輸出智能化設施、智能化方案，對已有產(chǎn)業(yè)進(jìn)行智能化改造，實(shí)現數字經(jīng)濟與實(shí)體經(jīng)濟的融合發(fā)展，幫助傳統產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效。作為一項顛覆性技術(shù)，人工智能還將對經(jīng)濟體系中原本與數字技術(shù)毫無(wú)關(guān)聯(lián)的的潛在產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要驅動(dòng)作用，帶來(lái)創(chuàng )造性地增長(cháng)。
二是促進(jìn)經(jīng)濟快速增長(cháng)。作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動(dòng)力，人工智能在催生新技術(shù)、新產(chǎn)品的同時(shí)，對傳統行業(yè)也具備較強的賦能作用，能夠引發(fā)經(jīng)濟結構的重大變革，提升生產(chǎn)率，實(shí)現社會(huì )生產(chǎn)力的整體躍升，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟增長(cháng)。許多商業(yè)研究機構對人工智能對經(jīng)濟的影響進(jìn)行了預測，至2030年，人工智能將助推全球生產(chǎn)總值增長(cháng)12%左右。同時(shí)，人工智能將催生數個(gè)千億美元甚至萬(wàn)億美元規模的產(chǎn)業(yè)。
三是提高人民生活品質(zhì)、社會(huì )治理水平。人工智能將人從枯燥的勞動(dòng)中解放出來(lái)，越來(lái)越多的簡(jiǎn)單性、重復性、危險性任務(wù)由人工智能系統完成。人工智能還可以在教育、醫療、養老、環(huán)境保護、城市運行、司法服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應用，能夠極大提高公共服務(wù)精準化水平，全面提升人民生活品質(zhì)。同時(shí)，人工智能可幫助人類(lèi)準確感知、預測、預警基礎設施和社會(huì )安全運行的重大態(tài)勢，及時(shí)把握群體認知及心理變化，主動(dòng)作出決策反應，顯著(zhù)提高社會(huì )治理能力和水平，同時(shí)保障公共安全。
（二）面臨的挑戰
一是對安全管理形成挑戰。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，社會(huì )各界對人工智能的安全性問(wèn)題不斷討論。人工智能帶來(lái)的安全挑戰主要體現在技術(shù)安全、應用安全和數據安全等三方面。從技術(shù)安全看，人工智能技術(shù)的復雜性和不透明性造成了“黑箱”困境。隨著(zhù)算力的提升，海量數據被收集利用，機器學(xué)習逐漸普及，人工智能高速迭代，在不依賴(lài)人工調整的情況下，能夠自我學(xué)習和更新，不過(guò)，人工智能的設計者很難說(shuō)明人工智能的決策過(guò)程和結果，造成了其結果的“不可解釋”，容易引發(fā)不確定性風(fēng)險。從應用安全看，隨著(zhù)大模型與AIGC的快速融合發(fā)展，生成的內容能夠達到“以假亂真”的效果，人人都能輕松實(shí)現“換臉”“變聲，人工智能在應用層的風(fēng)險也相應增加，所帶來(lái)的虛假信息、偏見(jiàn)歧視乃至意識滲透等問(wèn)題無(wú)法避免，對個(gè)人、機構乃至國家安全都存在較大的風(fēng)險。最后，從數據安全看，海量數據是人工智能發(fā)展的基石，在采集、使用和分析這些數據的過(guò)程中，存在數據泄漏、篡改和真實(shí)性難驗證等安全隱患。人工智能技術(shù)使得政府對于公民個(gè)人數據信息的收集和使用更加便利，同時(shí)，利用人工智能可能推導出超過(guò)公民最初同意披露的信息，使得公民的個(gè)人隱私更容易受到侵犯。
二是引發(fā)倫理道德?tīng)幾h。人工智能是人類(lèi)智能的延伸，也是人類(lèi)價(jià)值系統的延伸，應當包含對人類(lèi)倫理價(jià)值的正確考量。但人工智能的發(fā)展可能偏離人類(lèi)倫理道德的框架，人工智能技術(shù)可能內嵌并加劇偏見(jiàn)，導致歧視、不平等、數字?zhù)櫆虾团懦?，并對文化、社?huì )和生物多樣性構成威脅，造成社會(huì )或經(jīng)濟鴻溝。人工智能技術(shù)對于多方面的潛在影響，包括但不限于人的尊嚴、人權和基本自由、性別平等、民主、社會(huì )、經(jīng)濟、政治和文化進(jìn)程、科學(xué)和工程實(shí)踐、動(dòng)物福利以及環(huán)境和生態(tài)系統等。同時(shí)，人工智能的快速發(fā)展也可能對人類(lèi)利益造成沖擊。例如，隨著(zhù)人工智能技術(shù)應用的泛在化，越來(lái)越多的工作將被機器取代，失業(yè)人群增加，這將對社會(huì )公平提出挑戰。
四、武漢市人工智能產(chǎn)業(yè)問(wèn)題分析
（一）產(chǎn)業(yè)規模存在差距
從核心產(chǎn)業(yè)規?？?，2022年我市人工智能產(chǎn)業(yè)規模達300億元，而北京、上海、廣州、深圳等城市人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模均為千億級別。從企業(yè)發(fā)展看，2023年我市共有650家人工智能企業(yè)，企業(yè)規模普遍偏小，僅有49家營(yíng)收過(guò)億元，且缺少類(lèi)似于阿里巴巴、百度、華為等人工智能產(chǎn)業(yè)鏈縱向多環(huán)節布局的核心龍頭企業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈上下游帶動(dòng)作用不明顯。
（二）創(chuàng )新活力較為不足
從科創(chuàng )平臺看，武漢雖擁有眾多高校和科研院所，但以人工智能為研究方向的重點(diǎn)實(shí)驗室和研發(fā)機構仍十分稀缺。我市擁有29個(gè)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，7家湖北實(shí)驗室，但沒(méi)有一家主要研究方向是人工智能。我市擁有武漢人工智能研究院、北京大學(xué)武漢人工智能研究院、武漢市數字經(jīng)濟發(fā)展研究院等三家人工智能新型研發(fā)機構，但由于成立時(shí)間均較短，尚無(wú)亮點(diǎn)科創(chuàng )成果。從專(zhuān)利申請量看，截至2023年3月，我市人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)利申請量約1.02萬(wàn)件，與北京市（專(zhuān)利申請量超10萬(wàn)件）、上海市（專(zhuān)利申請量超4.2萬(wàn)件）、深圳市（專(zhuān)利申請量超4.4萬(wàn)件）等發(fā)達地區相比，我市人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新活力仍有不小差距。
（三）要素保障能力亟需持續提高
政策支持方面，雖然我市持續出臺人工智能領(lǐng)域的支持政策，但主要集中于市級層面的頂層設計，針對區域、園區的政策相對缺乏。相較北京、上海等先進(jìn)城市的市、區、園協(xié)同聯(lián)動(dòng)產(chǎn)業(yè)政策網(wǎng)絡(luò )，我市人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系仍有待完善。在園區建設方面，我市人工智能產(chǎn)業(yè)園區數量少、水平不高，部分園區只是以人工智能產(chǎn)業(yè)為特色之一，較為雜糅，缺乏市級層面統一規劃和協(xié)同推進(jìn)建設的專(zhuān)門(mén)產(chǎn)業(yè)園區，在促進(jìn)人工智能企業(yè)孵化、資源集聚、產(chǎn)業(yè)集群等方面的作用有待進(jìn)一步提高。在金融支撐方面，我市人工智能產(chǎn)業(yè)資本環(huán)境相對欠缺。根據中國新一代人工智能發(fā)展戰略研究院發(fā)布的《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)區域競爭力評價(jià)指數(2023)》，在投融資環(huán)境的評價(jià)指數排名中，我市在全國主要城市中排名第十，與深圳、杭州等第一梯隊先進(jìn)城市差距明顯。
五、武漢市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策建議
（一）加快建設創(chuàng )新平臺，提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新競爭力
加快布局人工智能驅動(dòng)的科學(xué)研究專(zhuān)用平臺，建設開(kāi)源開(kāi)發(fā)平臺、開(kāi)放計算服務(wù)平臺、公共數據庫、檢驗檢測平臺等服務(wù)平臺和數據庫，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供服務(wù)支撐。支持高校、科研院所與企業(yè)成立人工智能聯(lián)合實(shí)驗室，深化完善通用人工智能基礎理論框架體系，開(kāi)展原創(chuàng )性強、非共識的跨學(xué)科探索性研究。圍繞人工智能基礎層、技術(shù)層、應用層等環(huán)節，組織實(shí)施人工智能領(lǐng)域創(chuàng )新專(zhuān)項和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)項目。
（二）匯聚優(yōu)質(zhì)資源，推動(dòng)人工智能企業(yè)集聚發(fā)展
加大人才政策力度，探索建立高層次人才共享與流動(dòng)機制，從薪資、購房、職業(yè)發(fā)展、家屬安置、教育醫療等各個(gè)方面加大人才政策的激勵力度和覆蓋范圍，提高本市高校畢業(yè)生留鄂比例，對外加強人才引進(jìn)。大力培育企業(yè)梯隊，引育一批具有核心競爭力的創(chuàng )新型領(lǐng)軍企業(yè)，孵化千億級龍頭企業(yè)，打造一批專(zhuān)精特新、單項冠軍、獨角獸人工智能企業(yè)，開(kāi)展人工智能企業(yè)定向招商。圍繞智能芯片、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能終端等重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，加快產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統的建設，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴建立緊密合作關(guān)系，共同推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。支持各區建設以人工智能產(chǎn)業(yè)為主導的產(chǎn)業(yè)園區，引育龍頭企業(yè)，搭建合作平臺，為人工智能企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)化、定制化的精準服務(wù)。
（三）聚焦重點(diǎn)領(lǐng)域，加快拓寬應用場(chǎng)景
鼓勵在汽車(chē)、物流、制造、建筑、商貿、文旅、金融等重點(diǎn)行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應用場(chǎng)景，促進(jìn)武漢人工智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展。圍繞智慧城市發(fā)展目標，在城市管理、交通治理、生態(tài)環(huán)保、醫療健康、教育、養老等領(lǐng)域持續挖掘人工智能應用場(chǎng)景機會(huì )，開(kāi)展智能社會(huì )場(chǎng)景應用示范。利用武漢豐富高校資源，推動(dòng)人工智能技術(shù)成為解決數學(xué)、化學(xué)、地學(xué)、材料、生物和空間科學(xué)等領(lǐng)域的重大科學(xué)問(wèn)題的新范式，謀劃人工智能技術(shù)科教應用場(chǎng)景。依托武漢會(huì )展行業(yè)優(yōu)勢，在重大活動(dòng)和重要展會(huì )舉辦中，拓展人工智能應用場(chǎng)景，為人工智能技術(shù)和產(chǎn)品應用提供測試、驗證機會(huì )。
（四）營(yíng)造良好環(huán)境，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)
持續優(yōu)化產(chǎn)業(yè)政策，構建市、區、園區協(xié)同聯(lián)動(dòng)的人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系，加大對人工智能產(chǎn)業(yè)的資金支持力度。著(zhù)力改善金融環(huán)境，建立健全人工智能產(chǎn)業(yè)投融資體系，設立人工智能重點(diǎn)項目專(zhuān)項基金，引導社會(huì )資本進(jìn)入人工智能產(chǎn)業(yè)投資領(lǐng)域。支持在漢人工智能企業(yè)獨立或聯(lián)合承接政府項目，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現研發(fā)產(chǎn)品與政府項目應用需求的對接。強化人工智能公共服務(wù)平臺建設。支持武漢人工智能計算中心、武漢人工智能研究院等研發(fā)機構聯(lián)合龍頭企業(yè)組建聯(lián)合體，共同建設武漢人工智能公共服務(wù)平臺，為中小企業(yè)提供低成本智能算力資源、算法、工具集、模型庫、適配認證、評估評測、認證認可、科技成果轉化、知識產(chǎn)權交易代理、企業(yè)投融資輔導、人才實(shí)訓等公共服務(wù)。
