人工智能（AI）技術(shù)作為未來最有想象空間的技術(shù)，近來獲得了極大的關(guān)注。國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，彰顯了從國家層面推動(dòng)AI戰(zhàn)略的決心和信心。這種信心來自于過去5年中國科研力量在AI領(lǐng)域的快速發(fā)展和取得的卓越成就。
這一波AI熱潮由2012年的ILSVRC（ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽）開始在學(xué)術(shù)界興起，到今年5月谷歌的AI圍棋程序AlphaGo以3∶0完勝世界排名第一的柯潔，從而讓萬眾矚目。在這5年間，中國的學(xué)術(shù)界和企業(yè)及時(shí)地把握住了技術(shù)發(fā)展的趨勢，利用中國特有的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢迅速提升技術(shù)研發(fā)水平，目前在算法和應(yīng)用方面已經(jīng)站在世界前列。在核心芯片研發(fā)方面也反應(yīng)迅速，奠定了良好的產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)。對于AI領(lǐng)域來說，算法和芯片都是應(yīng)用的基礎(chǔ)，而充足的人才是保證技術(shù)升級可以真正推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級的決定性因素。本文分別從算法、芯片、應(yīng)用、人才等四方面回顧5年來我們?nèi)〉玫某晒?，分析機(jī)會(huì)和差距，最后對未來提出展望。
提算法水平
這次AI熱潮歸功于深度學(xué)習(xí)算法（一種使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法）。深度學(xué)習(xí)的鼻祖杰夫·辛頓在2012年NIPS上發(fā)表文章，報(bào)道了通過訓(xùn)練大型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把ILSVRC2010訓(xùn)練集中的130萬張圖像分為了1000個(gè)不同的類別，并且大幅降低了誤差率。隨后，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日益流行，并出現(xiàn)了多種優(yōu)秀變體，比如AlexNet、GoogLeNet、VGG Net、ResNet。2016年發(fā)表的ResNet就是由微軟亞洲研究院的中國團(tuán)隊(duì)發(fā)明的。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。因?yàn)槟Ｐ头浅４?，?xùn)練過程也需要大量的計(jì)算資源。因此，學(xué)術(shù)界和企業(yè)界結(jié)合是最優(yōu)的研發(fā)方式。擁有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)來源的企業(yè)吸引了很多優(yōu)秀研究人員加入或者進(jìn)行合作，例如百度、騰訊、科大訊飛、?？低暤?。百度和科大訊飛率先進(jìn)行深度學(xué)習(xí)方面的研發(fā)，分別實(shí)施了“百度大腦”和“訊飛超腦”計(jì)劃，快速提高深度學(xué)習(xí)的算法能力，在多個(gè)領(lǐng)域達(dá)到國際先進(jìn)水平。百度于2016年開源了PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，是國際上繼Google、Facebook、IBM后第一家將人工智能技術(shù)開源的中國公司。科大訊飛在感知智能、認(rèn)知智能以及兩者的深度結(jié)合等領(lǐng)域均達(dá)到國際領(lǐng)先水平，如國際最高水平的語音合成比賽Blizzard Challenge（暴風(fēng)雪競賽）七項(xiàng)指標(biāo)全部全球第一和參加第四屆CHiME Challenge國際多通道語音分離和識別大賽獲取全部三項(xiàng)賽事的第一名。這表明科大訊飛在中文語音識別系統(tǒng)保持絕對領(lǐng)先的同時(shí)，其英語語音識別系統(tǒng)同樣達(dá)到國際領(lǐng)先水平。此外，AI領(lǐng)域的明星創(chuàng)業(yè)公司，如曠視科技、商湯科技、云知聲、思必馳等，聚焦在深度學(xué)習(xí)最擅長的視覺識別和語音識別領(lǐng)域，推動(dòng)中國相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)水平達(dá)到國際一流。
中國學(xué)者在發(fā)表AI學(xué)術(shù)論文、申請專利和參加國際競賽方面成果斐然。Elsevier的SCOPUS數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)顯示，2011～2015年，中國學(xué)者在AI領(lǐng)域出版的論文數(shù)量排名世界第一，創(chuàng)下了超過4．1萬個(gè)出版物的記錄（美國第二，約為2．55萬篇；日本第三，約為1．17萬篇）。自2016年以來的論文發(fā)表數(shù)量仍繼續(xù)上升，并且華人學(xué)者在頂級國際學(xué)術(shù)會(huì)議中擔(dān)任重要角色的比率也越來越高。中國研究人員發(fā)起的專利申請，近年來也上漲了兩倍。在近3年的ILSVRC視覺識別競賽中，中國團(tuán)隊(duì)獲得冠軍的比率也越來越高。在2017年度ILSVRC競賽上，來自中國大學(xué)和企業(yè)的AI團(tuán)隊(duì)將各項(xiàng)比賽第一名全部包攬，而且參賽的27個(gè)隊(duì)伍，其中超過一半來自中國。這些成就表明我國在AI算法研究方面有巨大潛力，影響力擴(kuò)大到全球。
目前的差距在于，雖然論文數(shù)量和專項(xiàng)比賽已位居前列，但AI基礎(chǔ)科研的整體影響力還不夠，在加權(quán)引文影響力上只排名34位。發(fā)表超過500篇論文的獨(dú)立科研機(jī)構(gòu)，中國也只有中科院自動(dòng)化研究所上榜。目前具有全球影響力的人工智能學(xué)者也大都聚集在北美。彌補(bǔ)這個(gè)差距需要中國研究人員的集體努力?，F(xiàn)在已經(jīng)呈現(xiàn)出很好的趨勢，例如中國機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物南京大學(xué)的周志華教授當(dāng)選為AAAI2019大會(huì)的程序委員會(huì)主席。從量變到質(zhì)變，中國研究人員在國際AI研究領(lǐng)域的影響力在未來5年會(huì)大大提升。
增芯片實(shí)力
AI產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展離不開芯片的支持，而且這更加迫切。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)對計(jì)算力和內(nèi)存容量、速度的要求都很高，芯片業(yè)界近年來一直在用最新的架構(gòu)和高密度、高并行、可擴(kuò)展的計(jì)算和存儲(chǔ)能力來支持人工智能的研究。國際巨頭如英特爾、英偉達(dá)、谷歌都推出了各自的芯片產(chǎn)品?？上驳氖牵诟叨诵酒O(shè)計(jì)這個(gè)中國傳統(tǒng)弱項(xiàng)上，中國研究人員在AI領(lǐng)域提前布局，深入探索專用芯片（ASIC）、現(xiàn)場可編程芯片（FPGA）和類腦計(jì)算芯片，已經(jīng)取得了令人矚目的成績。
依托于中國科學(xué)院計(jì)算所的寒武紀(jì)科技公司在深度學(xué)習(xí)流行之初，為解決深度學(xué)習(xí)發(fā)展瓶頸的速度和能效問題，敏銳地確立了為其設(shè)計(jì)專用的加速指令集和芯片架構(gòu)的研究點(diǎn)，2016年3月，他們提出的深度學(xué)習(xí)處理器指令集DianNaoYu被計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級國際會(huì)議ISCA2016所接收，其評分排名為所有近300篇投稿的第一名。同年11月，他們的深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)概述論文“DianNao Family： Energy－Efficient Hardware Accelerators for Machine Learning”（DianNao系列：高能效機(jī)器學(xué)習(xí)硬件）刊發(fā)于《國際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》（Communications of the ACM）的研究焦點(diǎn)欄目。這是中國大陸的研究工作首次入選該欄目。目前，寒武紀(jì)的深度學(xué)習(xí)專用芯片已經(jīng)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段，有望加速智能手機(jī)、安防監(jiān)控、可穿戴設(shè)備、無人機(jī)和智能駕駛等各類終端設(shè)備。
異軍突起的還有深鑒科技和地平線機(jī)器人這兩家初創(chuàng)公司。他們分別在FPGA芯片和專用芯片領(lǐng)域深度整合算法和硬件設(shè)計(jì)來對深度學(xué)習(xí)和其他人工智能算法進(jìn)行加速。2015年年底，浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)合作研制成功國內(nèi)首款類腦芯片“達(dá)爾文”，大小為5×5平方毫米，是一款采用標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝實(shí)現(xiàn)的基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦硬件協(xié)處理器（類腦芯片）。今年5月，由中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)承建的全國首個(gè)類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室在合肥成立，該實(shí)驗(yàn)室將通過研究腦認(rèn)知與神經(jīng)計(jì)算、類腦多模態(tài)感知與信息處理，實(shí)現(xiàn)類腦神經(jīng)芯片與系統(tǒng)、類腦計(jì)算系統(tǒng)和量子人工智能的三大突破，最終形成類腦智能產(chǎn)業(yè)。
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