場景創(chuàng)新是以新技術(shù)的創(chuàng)造性應(yīng)用為目標(biāo),以供需聯(lián)動為路徑,實現(xiàn)新技術(shù)、商業(yè)模式綜合應(yīng)用與迭代更新的過程。從全世界看,場景的概念與應(yīng)用來自互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的現(xiàn)實需求,更是人工智能等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必要條件和主要驅(qū)動力。我國人工智能發(fā)展已從實驗室階段進(jìn)入場景落地、賦能千行百業(yè)的新發(fā)展階段,但我國應(yīng)用場景呈現(xiàn)“少數(shù)重大場景為牽引、大量長尾場景占主導(dǎo)”的特征( 長尾場景指的是規(guī)模量級小、但多樣化與個性化的場景),場景建設(shè)的廣度和深度還存在不足,需要協(xié)調(diào)政府、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)各類主體,從供給側(cè)和需求側(cè)雙向發(fā)力,引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量、跨越式發(fā)展。
一、場景創(chuàng)新的速度、廣度與深度決定人工智能第三次浪潮的成敗
人工智能是共性技術(shù),是賦能技術(shù),必須與應(yīng)用場景結(jié)合才能發(fā)揮最大作用。人工智能在60余年的三次發(fā)展浪潮中,理論和技術(shù)創(chuàng)新超前于應(yīng)用落地,應(yīng)用場景不足、未能真正走進(jìn)生產(chǎn)生活成為前兩次浪潮歸于沉寂的最主要因素。
在當(dāng)前的第三次浪潮中,特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、智能安防等超大場景,以及海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶動下,人工智能技術(shù)進(jìn)步和場景落地進(jìn)入相互促進(jìn)、螺旋式上升發(fā)展新階段。根據(jù)Gartner2022年度人工智能技術(shù)成熟度曲線,人工智能應(yīng)用已經(jīng)翻過第一座大山,進(jìn)入穩(wěn)步爬升期,距離生產(chǎn)成熟期只有2~5年的時間窗口。應(yīng)用場景范圍廣度、增長速度與應(yīng)用深度成為現(xiàn)階段發(fā)展的關(guān)鍵:一是決定著人工智能是否能與實體經(jīng)濟(jì)深度融合,成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展真正的增長引擎; 二是決定著產(chǎn)業(yè)能否走出“深水區(qū)”,進(jìn)入可持續(xù)發(fā)展的新階段;三是決定著重大理論、技術(shù)創(chuàng)新迭代是否有足夠的“試驗田”,建立起成熟穩(wěn)定的商業(yè)模式。
二、我國人工智能場景建設(shè)的現(xiàn)狀和不足
場景創(chuàng)新在我國的興起最早來自人工智能企業(yè),我國人工智能發(fā)展的優(yōu)勢也在于豐富的應(yīng)用場景。近年來, 特別是2 0 1 7 年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》頒布之后,我國對AI應(yīng)用場景建設(shè)進(jìn)行了全方位部署。2022年,科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》,隨后科技部又發(fā)布《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》。目前,科技部已啟動首批10個示范應(yīng)用場景,對于解決人工智能應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題、推動場景創(chuàng)新起到重要推動作用。
同時,各地結(jié)合實際情況,對于場景建設(shè)進(jìn)行了多方面探索。例如,北京市累計發(fā)布了四批數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場景重大項目,將人工智能場景作為重點支持方向,并通過中關(guān)村人工智能發(fā)展“十五條”、中關(guān)村“1+5”系列資金支持政策等,以項目方式支持應(yīng)用場景建;2018年上海在全國率先啟動人工智能應(yīng)用場景建設(shè)計劃,采取“揭榜掛帥”和動態(tài)發(fā)布機(jī)制,引導(dǎo)社會各界開放場景,并向全球征集解決方案。2022年10月,上海、深圳兩地先后出臺地方人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例,為場景建設(shè)提供法治保障。
整體看,由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擴(kuò)散的非均衡性,我國城市化深入推進(jìn)和城市治理釋放出巨大需求,各級政府謀劃和統(tǒng)籌部署得力,我國在消費互聯(lián)網(wǎng)、智能安防等領(lǐng)域已催生了若干代表性超大場景。但隨著人工智能技術(shù)從消費到產(chǎn)業(yè),從服務(wù)業(yè)到工業(yè)和農(nóng)業(yè),擴(kuò)散的范圍和深度不斷加大,場景創(chuàng)新目前存在以下突出難點:
一是重大場景系統(tǒng)設(shè)計不足,可復(fù)制推廣的大場景少。我國應(yīng)用場景目前主要聚焦在少數(shù)超大場景,但越來越少,智能工廠、智慧家居、智慧農(nóng)場、自動駕駛、智能診療、智慧教育、智慧供應(yīng)鏈等潛在重大場景還在培育階段,尚未發(fā)展成熟。同時場景碎片化、多元化現(xiàn)象比較突出,根據(jù)德勤相關(guān)研究,在制造業(yè)領(lǐng)域,2025年物體搬運物流、智能計劃排產(chǎn)、質(zhì)量控制、現(xiàn)場作業(yè)等場景,人工智能應(yīng)用規(guī)模將分別為12.3億元、29.7億元、23.2億元、22.7億元,需要加大潛力挖掘。我國啟動實施了智能制造、綠色制造等重大工程,其中涉及的人工智能與產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用項目仍較分散。
二是場景機(jī)會開放程度仍不夠。政府、公共機(jī)構(gòu)、大型國企等主導(dǎo)的場景開放合作仍不足,一些重大場景民營企業(yè)很難參與。例如能源行業(yè)AI場景需求方主要為大型央企,主要依托自有體系,“揭榜掛帥”項目也基本由系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)、高校院所承擔(dān)。同時,美國已對我國多家人工智能企業(yè)進(jìn)行了系列制裁,導(dǎo)致企業(yè)正常的場景拓展受限。
三是場景落地成本高,應(yīng)用生態(tài)不完善。目前從調(diào)研的情況看,很多企業(yè)參與場景建設(shè)基本采用“一個場景一個模型”的小作坊模式,需要針對每個場景獨立地完成模型選擇、數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化、模型迭代等開發(fā)環(huán)節(jié),導(dǎo)致周期長、成本高、效率低。根據(jù)I B M 2 0 2 2年5 月發(fā)布的《2 0 2 2 年全球A I 采用指數(shù)》報告,全球企業(yè)在規(guī)模化部署人工智能時,基本都會遇到算力投資難度大、模型泛化能力差等瓶頸。算法定制化、大模型成為有效解決這些問題的重要途徑,但也存在成本和算力等方面的制約。
四是數(shù)據(jù)成為制約AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵因素。AI要達(dá)到產(chǎn)業(yè)級應(yīng)用,需要具備足夠高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)、科學(xué)恰當(dāng)?shù)乃惴P偷葪l件。在很多傳統(tǒng)行業(yè),數(shù)據(jù)多頭采集、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)專業(yè)性和特殊性強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)不完全統(tǒng)一等問題普遍存在,從而制約了場景應(yīng)用落地。根據(jù)對相關(guān)行業(yè)龍頭企業(yè)的調(diào)研,制造業(yè)數(shù)據(jù)的可獲得性、可通用性一般較弱,機(jī)器設(shè)備生成的數(shù)據(jù)通常較為復(fù)雜,有接近一半的數(shù)據(jù)是沒有相關(guān)性的。在能源行業(yè),很多子產(chǎn)業(yè)如石油勘探開發(fā)數(shù)據(jù)具有極強(qiáng)的專業(yè)性和特殊性, 且獲取成本往往較高, 數(shù)據(jù)多為“ 小樣本”,數(shù)據(jù)量無法滿足深度學(xué)習(xí)的要求。
三、深入推進(jìn)人工智能場景創(chuàng)新的建議
加快人工智能場景創(chuàng)新,需要推進(jìn)已有相關(guān)政策和項目的落地,同時以問題為導(dǎo)向,堅持分類施策、開放融合,加強(qiáng)AI技術(shù)創(chuàng)新、場景應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的一體化布局,培育一批AI領(lǐng)域的科技領(lǐng)軍企業(yè)、科技型骨干企業(yè)和中小企業(yè)。
(一)在重大場景建設(shè)中突出小切口
結(jié)合公共安全治理和社會治理的需要繼續(xù)做大安防場景,進(jìn)一步發(fā)掘自動駕駛、智慧供應(yīng)鏈等重大場景潛力,將其培育成為新的超大場景。在大場景下,重視小切口,特別是激勵地方和龍頭企業(yè)面向中小企業(yè)主動謀劃場景機(jī)會的供給。進(jìn)一步深挖長尾場景價值,更好地推動AI技術(shù)賦能千行百業(yè)。積極拓展企業(yè)級應(yīng)用場景,支持各類企業(yè)利用AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型,培育智能營銷、智能辦公以及智能管理等企業(yè)級場景。
(二)加強(qiáng)場景創(chuàng)新的開放融合
引導(dǎo)和支持地方政府、領(lǐng)軍企業(yè)著眼產(chǎn)業(yè)鏈全局推進(jìn)場景建設(shè),打破體制和區(qū)域等分割。重點以制造、能源、金融、物流等領(lǐng)域國有企業(yè)為試點對象,對人工智能民營企業(yè)開放更多高質(zhì)量應(yīng)用場景,特別是針對智能化工廠和車間、智能工業(yè)質(zhì)檢、智能供應(yīng)鏈與物流、視覺風(fēng)控、數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、防欺詐保護(hù)等重點細(xì)分場景, 打造典型落地應(yīng)用樣板。推動人工智能企業(yè)走出去,重點抓住共建“一帶一路”參與國家數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇,加強(qiáng)我國人工智能場景創(chuàng)新經(jīng)驗的分享,以重大工程、合作園區(qū)等為重點,為我國企業(yè)拓展更大的發(fā)展空間。
(三)以核心技術(shù)突破為牽引培育自主生態(tài)
在相關(guān)重大科技項目中,支持人工智能企業(yè)開發(fā)面向工藝優(yōu)化、生產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈管理等典型應(yīng)用場景的算法研究。推動擁有自主深度學(xué)習(xí)框架的人工智能企業(yè)與國產(chǎn)底層芯片企業(yè)開展協(xié)同創(chuàng)新,以場景應(yīng)用為牽引,進(jìn)一步提升國產(chǎn)框架以及芯片的應(yīng)用廣度和深度,減少對國外開源框架和芯片的依賴。發(fā)揮領(lǐng)軍企業(yè)主導(dǎo)作用,聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)、大學(xué)、科研機(jī)構(gòu),建設(shè)人工智能模型開放社區(qū)等平臺,提供覆蓋模型檢索、下載、訓(xùn)練、推理、部署、應(yīng)用等全生命周期服務(wù),降低場景建設(shè)中的開發(fā)成本和部署成本。建設(shè)人工智能普惠型算力中心,強(qiáng)化算力統(tǒng)籌調(diào)度,提供高質(zhì)量、高性價比的算力服務(wù)。引導(dǎo)政府機(jī)關(guān)、事業(yè)單位、國企、公共機(jī)構(gòu)、重點行業(yè)主導(dǎo)的場景建設(shè),優(yōu)先使用自主深度學(xué)習(xí)框架、AI芯片等自主產(chǎn)品,培育壯大自主生態(tài)。
(四)進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)的匯聚與治理
依托產(chǎn)業(yè)重大創(chuàng)新平臺、行業(yè)協(xié)會、產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟等,重點加強(qiáng)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)匯集,建設(shè)一批典型場景的高質(zhì)量公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)庫,為研發(fā)和應(yīng)用提供充分的數(shù)據(jù)資源和環(huán)境支持。支持地方和行業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理標(biāo)注平臺,實現(xiàn)全業(yè)務(wù)范圍、全數(shù)據(jù)類型、全時間維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、預(yù)處理及標(biāo)注,針對不同類型場景需求進(jìn)行專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化標(biāo)注,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。建立健全數(shù)據(jù)確權(quán)、開放機(jī)制,進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)據(jù)市場的運營、服務(wù)等主體建設(shè),實現(xiàn)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)確權(quán)、授權(quán)、流轉(zhuǎn)及二次開發(fā),為政府提供數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)監(jiān)管工具,確保場景創(chuàng)新中權(quán)責(zé)清晰。
(本文系科技部政策法規(guī)與創(chuàng)新體系建設(shè)司委托任務(wù)“產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新政策重大問題研究”的階段性成果。)
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