《中国人工智能的未来之路》麦肯锡doc.docx
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《中国人工智能的未来之路》麦肯锡
1中国发展高层论坛|3月中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路机密和专有未经麦肯锡公司授权，严格禁止任何人以任何形式使用本资料。
2中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路鲍达民，麦肯锡公司全球总裁提要提要提要提要3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
这一里程碑事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。
乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。
但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：
人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。
基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。
在这一背景下，理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。
本文将涵盖以下内容：
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第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。
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第二部分分析中国在人工智能领域的实力并论述相关挑战，以及人工智能在经济、社会和地缘政治方面的影响。
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第三部分对中国在产业、经济、教育、社会及国际政策方面就人工智能发展提出五大战略建议。
1.人工智能人工智能人工智能人工智能：
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回顾回顾回顾回顾变革前的变革前的变革前的变革前的简简简简史史史史3人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。
这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中，直至代，有关人工智能的理论初步形成后，才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。
但由于技术未能实现突破性进展，人工智能无法达成预期效果，因此陷入了一段沉寂期1。
往后数十年间虽然不乏成功案例（如IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫），但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立，所以不足以支撑大规模商业化。
让我们快进至21世纪。
数据数据数据数据收集及整理收集及整理收集及整理收集及整理、、、、算法算法算法算法（（（（尤其是机器学习尤其是机器学习尤其是机器学习尤其是机器学习））））以及高性以及高性以及高性以及高性能计算能计算能计算能计算等等等等技术技术技术技术的突飞猛进促成了革命性进步。
例如，在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中，AlphaGo成功击败人类世界冠军，从而赋予了这场获胜历史性的意义。
而变革不仅发生在理论前沿。
被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。
金融、医疗、制造等行业应用发展迅速，人工智能领域的全球风投也从的5.89亿美元猛增至的50多亿美元2。
麦肯锡预计，至人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。
了解人工智能了解人工智能了解人工智能了解人工智能及其及其及其及其能力能力能力能力以往人们借助计算机的运算能力可以更高效地完成任务（例如，比人类更快地处理更复杂的计算）。
传统的软件程序由人类编写，包含具体的指令要求。
人工智能的工作模式完全不同。
它们依据通用的学习策略，可以读取海量的“大数据”，并从中发现规律、联系和洞见。
因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。
利用机器学习机器学习机器学习机器学习3，，，，人工智能系统获得了归纳推理和决策能1DanielCrevier,AI:
Thetumultuoushistoryofthesearchforartificialintelligence（人工智能：
探索人工智能的坎坷历史），BasicBooks,1993.2“The1月19日，intelligence-startup-funding/.3机器学习是人工智能领域最重要的技术进步之一。
基于人类认知过程可通过数学模型模拟的假设，大量数据被输入提供框架性学习策略的算法内，“训练”机器自主寻找可以解读数据或提供预测的规则或程序。
4力；而深度学习深度学习深度学习深度学习4更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次。
这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。
虽然深度学习领域近来的突破可使人工智能系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类，但距离实现“通用人工智能”，即机器能够完全模拟人类认知活动，仍需数十年的努力。
不过机器学习系统已经有了某些商业化落地，且应用广泛，可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分析医学资料。
麦肯锡全球研究院最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各行各业5。
人工智能技术通常由四个部分组成，即认知、预测、决策和集成解决方案。
认知认知认知认知是指通过收集及解释信息来感知并描述世界，包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理等技术。
预测预测预测预测是是是是指通过推理来预测行为和结果。
举例而言，此类技术可用来制作针对特定顾客的定向广告。
决策决策决策决策则主要关心如何做才能实现目标。
这一领域的用例十分广泛，如路线规划、新药研发、动态定价等。
最后，当人工智能与其他互补性技术（如机器人）结合时，可生成多种集成解决方案集成解决方案集成解决方案集成解决方案，如自动驾驶、机器人手术，以及能够对刺激做出响应的家用机器人等。
目前人工智能各项技术的商业化水平参差不齐。
认知和预测领域的许多技术已经逐步商业化，然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶段（见图1）。
4深度学习是机器学习领域的分支及计算机科学的前沿，指人工的、基于软件的计算机通过模拟人类大脑神经元的功能，彼此相连，形成一个阶层式类‘神经网络’。
不同于浅层学习算法或传统式机器学习的手工获取特征，深度学习使用多层非线性处理单元变换数据输入，上层输出作为下层输入，自动提取数据特征。
该错综复杂的神经网络使得诸如图像识别及自然语言生成等更为复杂的技术得以实现。
5Theageofanalytics:
Competinginadata-drivenworld（分析时代：
数字化世界中的竞争），麦肯锡全球研究院，12月。
5人工智能的未来人工智能的未来人工智能的未来人工智能的未来：
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挑战与挑战与挑战与挑战与机遇并存机遇并存机遇并存机遇并存过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。
而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。
通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界信息物理世界信息物理世界信息物理世界。
当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用，尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。
麦肯锡全球研究院近期的一份报告对全球800多种职业所涵盖的左右自动化，但这过程存在诸多变量。
如6果自动化推进速度快，达到该程度可能会提前；如果推进缓慢，则可能延后6。
展望未来，人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。
在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。
在环保领域，人工智能能够分析气候特征并大规模降低能耗，帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。
人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用，他日或助力人类探索火星及外太空。
2.2.2.2.人工智能人工智能人工智能人工智能对中国意味着什么对中国意味着什么对中国意味着什么对中国意味着什么？
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中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。
仅在，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半7。
中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。
得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。
8这些技术被整合应用于新产品中，如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。
6这一测算的假设是：
被机器取代的劳动力将再次投入工作并保持相当于的生产力水平。
《人机共存的新纪元：
自动化、就业和生产力》，麦肯锡全球研究院，1月。
7SCImagoJournal&CountryRank，9月28日,7中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。
庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。
“范围经济”也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。
但是，中国需要持续不断的努力，才能保持人工智能的领先地位，并且最大化其经济潜能。
发展创新能力是重中之重。
虽然中国在人工智能的论文数量方面超过了美国，但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行（见图2）。
此外，美国的人工智能生态系统也更为完善和活跃，创业公司数量远超中国（见图3）。
由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。
硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。
8以下，我们从数据、算法和计算能力等三个关键因素出发分析中国面临的挑战。
数据正如人类需要从食物中获得能量，人工智能的“食物”则是稳定的数据流。
人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。
但数据领域的几个因素可能会影响中国人工智能的发展。
首先，尽管中国的科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据，但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面，中国仍落后于美国。
其次，全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新，但中国政府数据的开放度仍极为有限（见图4）。
最后，对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。
9算法就应用层面而言，中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。
事实上，中国在语音识别和定向广告的人工智能算法上取得了突破进展。
而全球的开源平台也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。
然而，中国的研究人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。
一个主要原因就是人才短缺。
美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年9。
中国在人才方面的持续努力将至关重要。
目前，中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。
此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。
如果中国大学对学生提出更高的数学和统计学要求，并且集中资源发展该领域全球前沿研9“搜索模式面临天花板XX总裁换帅升级人工智能战略”，21世纪经济报道，1月18日，10究，人工智能的发展必将受益匪浅。
另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。
计算能力就人工智能的商业应用而言，计算能力并非当前掣肘。
由于微处理器在全球市场上是非常普遍的产品，计算能力已经成为一种能够轻松购买得到的商品。
然而，中国绝不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。
高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重，而其耗能水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。
计算能力是人工智能的基础设施之一，因此具有极高的战略意义。
依赖进口意味着这一基础设施的坚固程度仍不理想。
长期以来，中国的微晶片严重依赖进口，部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口10。
，美国政府禁止了英特尔、英伟达和AMD这三家全球最大的芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片11。
这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。
为应对这一局面，中国政府在出台了《国家集成电路产业发展推进纲要》以及“中国制造6月神威▪太湖之光超级计算机问世，成为世界上运算速度最快的超级计算机，使用的是中国自主知识产权的处理器。
政府的前期投资可以产生显著的涟漪效应，鼓励私营企业的积极参与。
特种处理器，如可以处理大量复杂计算的GPU，对人工智能的发展格外重要。
在中国大力发展其集成电路产业的过程中，也应密切关注此类处理器的发展。
10“Chipsontheirshoulders”（肩上的芯片，隐喻中国在这一方面所面对的挑战），经济学人，1月23日。
11KhalidMoammer,“USgovernmentbansIntel,Nvidia,andAMDfromsellinghigh-endchipstotheChinesegovernment”（美国政府禁止英特尔、英伟达和AMD向中国政府出售高端电脑芯片），WCCFtech,4月24日，china/.11总而言之，在探索发展人工智能的战略进程中，中国需要清楚地认识到，科技产业正在快速全球化。
从基础研究到应用开发，再到硬件生产，人工智能全产业链的各个环节都包含着大量国际合作。
在建设自己的数据生态系统、培养数据科学和研发人才，以及打造半导体产业的同时，中国还需要将其人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。
人工智能对人工智能对人工智能对人工智能对经济经济经济经济的的的的影响影响影响影响随着中国老龄化日益严重，生产力的提升刻不容缓，人工智能正是加快生产力增长的重要机遇。
然而，政策制定者还应考虑到它可能对劳动力市场产生的震荡。
在过去数十年，中国因“人口红利”受益良多，劳动力的扩张大大促进了经济增长。
但老龄化正使中国逐渐失去这一推动力。
中国的劳动年龄人口最早将在达到峰值，并在之后的50年中减少五分之一。
这一人口结构变化趋势意味着在当前生产力水平的基础上，中国将缺乏足够的劳动力以维持其经济增长。
拉动经济增长唯一可行的方式就是大幅推动生产力增长12。
人工智能有助于缩小这一差距。
通过通过通过通过辅助或替代人类辅助或替代人类辅助或替代人类辅助或替代人类劳动劳动劳动劳动，，，，人工智能系统能人工智能系统能人工智能系统能人工智能系统能够够够够更有效率地完成现有更有效率地完成现有更有效率地完成现有更有效率地完成现有工作工作工作工作，，，，从从从从而提升生产力而提升生产力而提升生产力而提升生产力。
以英特尔为例，该公司在芯片生产过程中会收集大量数据。
过去，如果生产中出现问题，公司需依靠人工分析数据寻找根本原因。
而现在，机器学习以远胜人工的速度完成这项任务，其算法能够筛选成千上万的数据点以找出残次芯片的共同特征。
此外，人工智能还可以人工智能还可以人工智能还可以人工智能还可以使工业使工业使工业使工业机械机械机械机械制造制造制造制造、、、、供应链供应链供应链供应链、、、、物流以及其他生产流程更为高效物流以及其他生产流程更为高效物流以及其他生产流程更为高效物流以及其他生产流程更为高效。
人工智能应用还能通过预测故障、找出瓶颈，以及自动化流程和决策创造出巨大效益。
酒店和餐饮服务业、制造业以及农业在中国经济结构中占据了相当大的比重，其中包含大量重复的、可自动化的工作内容。
麦肯锡全球研究院预测，根据应用速度的不同，基于人工智能的自动化为中国带来的基于人工智能的自动化为中国带来的基于人工智能的自动化为中国带来的基于人工智能的自动化为中国带来的生产生产生产生产力力力力提提提提升每年升每年升每年升每年可可可可贡献贡献贡献贡献0.8至至至至1.4个百分点的经济增长个百分点的经济增长个百分点的经济增长个百分点的经济增长。
除了提升生产力之外，人工智能技术的不断发展也将创造新的产品和服务，提供新的岗位和业务。
就在几十年前，还没有人会想到互联网经济催生的新职业，而人工智能也将带来相似的变革。
12全球经济增长：
生产率能否拯救老龄化世界？
麦肯锡全球研究院，1月。
12人工智能有大幅提升生产力增长的潜力，但代价可能是收入差距的进一步拉大。
总而言之，人工智能将推动形成所谓的“技能偏好型科技变革”——即数字技能将特别受到重视，而对中低端技能劳动力的需求将缩小。
比如，考虑到阿里巴巴已在其移动支付应用中启用了人工智能客服，由此可以设想今后客服等职位的需求将减少。
劳动力总需求因而可能下降，尽管平均收入水平有希望上升，财富分配则将进一步向具备合适技能的人才聚拢。
“数字鸿沟”有可能扩大社会分化。
总体而言，中国目前从事可自动化工作的劳动力人口超过其他国家。
麦肯锡全球研究院预测中国51%的工作内容有自动化潜力，这将对相当于3.94亿全职人力工时的冲击13。
由重复性工作内容和可预测的程序性任务构成的职位尤其容易被人工智能取代。
根据成本效益分析，中等技能工人将首当其冲，而低收入岗位则可能存在更长时间。
但这并不意味着如今的高端工种能够完全免受冲击。
比如，医生之类专业人士的部分工作也可能被自动化，而医生的工作内容将会更专注于与人的沟通和互动14。
许多职业并不会消失，但其工作内容将会发生改变，因此教育和培训体系也应与时俱进。
一份美国政府报告预测了可能在未来盛行的四大类人工智能相关工作15：
使用人工智能系统完成复杂任务的协作性工作（如护士使用人工智能应用常规查房）；开发人工智能科技和应用的研发性工作（如数据科学家和软件研发人员）；监测、授权或修理人工智能系统的监测性工作（如人工智能机器人的修理师）；适应人工智能时代的工作（如建立人工智能相关法律框架的律师或设计适合自动汽车行驶环境的城市规划师）。
对先进数字技能的需求增加和低端劳动力的剩余将可能导致不平等的加剧，部分人群在这一问题面前尤为弱势。
比如，目前女性在中国计算机技术专业毕业生中的占比不到1月。
14VinodKhosla,Technologywillreplace80%ofwhatdoctorsdo（科技将取代医生工作的80%），12月4日，详见15美国总统行政办公室，人工智能、自动化和经济，12月。
16新浪新闻，“女性比例最高的3月3日，详见13分83.8，但在领导方面仅获27.8分，说明了高技能职位的两性平权远未实现17。
而人工智能因此可能会进一步加剧性别不平等。
与之相似，人工智能的逐步应用也可能进一步拉大富裕沿海地区与欠发达内陆地区的差距，加剧城乡发展的不平衡。
只有认真研究充分评估各种可能性，才能规划好人工智能占据重要一席的未来。
对对对对社会社会社会社会的的的的影响影响影响影响人工智能发展前景广阔，可用于改善医疗、环境、安全和教育，提升民生福祉。
与此同时，由于它模糊了物理现实、数字和个人的界限，衍生出了复杂的伦理、法律及安全问题。
随着人工智能的逐渐普及，需要审慎管理来应对这一转变。
许多现有用例展现出了人工智能解决社会问题的潜力。
人工智能系统能够帮助科学家预测环境变化。
康奈尔大学利用这一技术预测动物栖息地变化以保护某些鸟类18。
人工智能在医疗领域也得到广泛应用。
荷兰政府使用人工智能技术为特定病患群体寻找最有效的治疗方案，并通过分析数字化的医疗档案来减少医疗失误19。
在美国，拉斯维加斯卫生部利用人工智能技术进行公共卫生监测，通过社交媒体的追踪来确定疾病爆发的源头4月26日，详见is-helping-to-save-the-world/.19“Artificialintelligencewillredesignhealthcare（人工智能将重塑医疗行业）”，TheMedicalFuturist,详见3月9日，详见21PeterStone等,“Artificialintelligenceandlifein的人工智能和生活）”，OneHundredYearStudyonArtificialIntelligence:
Reportofthe研究：
研究组报告），斯坦福大学，9月。
14阿里巴巴与杭州政府合力推进智能城市交通体系，以人工智能控制交通信号灯，可以有效减少城市特定区域的拥堵并使通行速度提高11%22。
另外，人工智能还被用于预测能源需求，管理能源使用。
谷歌大数据中心的能耗降低23，英国政府对电网系统中需求高峰的管理24都是该技术方向的早期用例。
对企业和消费者而言，这意味着高达数十亿美元的能
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