人民日报：人工智能将引发经济结构重大变革

面对人工智能给传统产业带来的颠覆性变革，只有摒弃观望的心态，更加主动地拥抱技术创新，才能追赶上时代的脚步。

“过去总说，汽车产业资金、技术密集，有百年经验积累和高行业门槛，还有庞杂的供应链体系，互联网企业很难颠覆。但最近谷歌旗下Waymo获准在美国加州公共道路及高速公路上测试无人驾驶汽车的消息，让人不禁感慨‘狼’真的来了!”东风汽车战略规划部部长黄刚日前表示，东风正加紧评估直接商用L4级(高度智能化)无人驾驶的可能性。

感到焦虑的车企，不只东风一家。大众汽车曾有意斥资137亿美元购买Waymo10%股份;本田也已向自动驾驶公司Cruise投资27.5亿美元;丰田在累计投入53亿美元之后，再与软银出资100亿日元成立自动驾驶技术公司，并甘愿让对方控股……

谷歌无人车项目启动不过短短9年，基于此独立运营的Waymo还不到两周岁，它是如何突破传统车企为新进入者设置的种种门槛，一步步发展成为传统车企挑战者的呢?传统车企乃至整个传统行业又能从中学到什么?

Waymo可供借鉴的经验有很多，比如不去造车而去做移动出行解决方案供应商，一步到位开发L4级无人驾驶，注重用户体验，敢于试错，不断迭代等等。但是，除了这些颠覆性的创新思路、差异化的竞争策略之外，最值得学习的还是其对人工智能大趋势的深刻洞察，持续、大力度的研发投入以及迄今为止超过1000万公里的道路测试和数据积累。

作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，新一代人工智能因具有很强的溢出带动效应，得到各国政府和产业界的高度重视。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，制定了到2030年我国人工智能“三步走”的战略目标。当前，最受关注的人工智能应用可能是无人驾驶。乐观的预测认为，它将在未来数十年间催生出一个数万亿美元级别的大市场。

当然，不只汽车产业，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的驱动下，人工智能正在对经济发展、社会进步产生重大而深远的影响。它将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，并实现社会全要素生产率的大幅跃升。

面对人工智能给传统产业带来的颠覆性变革，只有摒弃观望的心态，更加主动地拥抱技术创新，才能追赶上时代的脚步。如果不想成为智能手机浪潮中掉队的诺基亚、电子商务和新零售变革中倒下的西尔斯百货，那些目前依然具有行业主导力的企业，千万不要高估自己的抗冲击能力，也不要低估人工智能企业的创新力。像传统车企那样选择渐进式无人驾驶发展道路，虽然风险低、产业重构难度小，也符合正常的发展逻辑，但Waymo这样的“颠覆者”一旦实现突破，并进而发展成为无人驾驶领域异军突起的“安卓操作系统”，传统车企恐怕有沦为汽车组装厂的危险。

向“颠覆者”们学习，同样需要“颠覆者”的眼光和魄力。打破既有利益格局，放弃单打独斗，或成立联盟，或与“颠覆者”跨界合作，是可行选择。而精干主业、缩减成本、提高效率，把自己擅长的事情做好、做精，真正满足消费者需求，同样重要。近来，大众与福特拟在电动车架构、无人驾驶等领域深度合作;在日本，丰田联合马自达、铃木、斯巴鲁等组成电动车通用架构研发团队……面对新变化，传统车企已经开始行动，你准备好了吗?

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如果在玉米生产中运用人工智能技术，产量会增加吗?有了人工智能，你的银行账户是否会更“懂”你?人工智能可以在多大程度上改善医生诊疗?近年来，人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。当前，推进人工智能技术与应用深度融合，正在为产业发展打开新的想象空间。

“桌上是4个品种的玉米，其中两种进行基因配组可以增产30%到40%，其他组合不会增产。通过计算机智能分析，我们就可以快速知道哪两种配组更可能增产。”近日，在中信集团主办的“人工智能与产业融合”论坛上，隆平高科副总裁邹继军拿起一粒种子介绍说，现在通过对种子做结构分析，在农民种地之前就能分析出其中各有多少成分来自热带和温带环境，从而能更有针对性地帮助农民选育优种。

“人工智能不是一个独立存在的技术，它需要依托于产业而存在。”中国人工智能学会副理事长蔡自兴认为，当前人工智能产业化迎来了新契机：一方面，人工智能发展的产业基础已基本形成，相关企业数量大幅增长，融资规模逐年扩大;另一方面，人工智能技术起点更高了，感知智能技术更成熟了。近年来，人工智能已经渗透到了不少行业：在农业领域，通过物联网技术控制的温室可在特定时间内增加温度、调节湿度;在金融领域，“智能账户”可以精准预判客户诉求，并提供对应的个性化金融服务建议;在医疗领域，通过智能图像识别分析染色体核型，可让医生实现精准治疗……

人工智能产业化已取得重要进展，但也面临着一些问题和挑战。

技术潜力有待挖掘。蔡自兴介绍，人工智能技术在感知智能领域应用相对比较成熟，如图像处理和语音处理等，但在认知智能，如思维和情感等方面难度还很大。阿里云智慧农业事业部总经理郑斌认为，人工智能的发展过程与产业信息化革命的先后顺序趋同，不同行业的信息化基础不同，数据沉淀的水平就不同，“目前，人工智能在金融业、电信业落地最快，其后是工业，农业则相对较慢，需要加把劲。”

融资环境有待优化。人工智能是高投入、高风险行业，许多企业有强烈的融资需求，但对投资者而言，失败概率也不小。中信银行公司银行部总经理助理李春认为，金融行业投资者应提高在人工智能领域的参与度，通过了解行业本身来降低投资风险，加速人工智能产业化进程。

人才瓶颈有待破解。“目前，世界各国的人工智能人才总体上供不应求，据测算，我国人工智能人才缺口约100万人。”蔡自兴建议，下一步我国应加大本土人工智能人才的培养力度，为产业化提供人才保障。