■本报记者 赵广立
“快速崛起的新动能，正在重塑经济增长格局、深刻改变生产生活方式，成为中国创新发展的新标志。”3月5日，李克强总理在全国两会上作政府工作报告时多次着重强调，培育发展壮大新动能，是我国推进供给侧结构性改革、保持经济增长活力的重要举措。
近5年来，全社会研发投入年均增长11%，科技进步贡献率从52.2%攀升至57.5%；另据有关机构测算，新动能对经济增长的贡献已超过30%，对城镇新增就业的贡献超过70%。这组数字是近年来新动能对中国经济增长的支撑作用的生动体现。正如国家发改委新闻发言人孟玮所言：一些省份已经走出结构调整阵痛期，新动能正日渐成为经济发展的第一引擎。
具体到如火如荼的IT产业，从“互联网+”到“人工智能+”，中国切切实实迎来了智能化时代。人工智能（AI）将如何持续不断推动各行各业质量和效益的双提升？《中国科学报》带您一探人工智能崛起为经济发展新动能的台前幕后。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰：
让人工智能“走下神坛”
“我今年关于人工智能的其中一项建议，就是加大人才培养体系建设，要让人工智能走下神坛。”3月5日晚，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在媒体见面会上语出惊人。
他很快解释说，让人工智能“走下神坛”并不是不再信奉、依赖它，而是将它和其他常规技术一视同仁，让它能够像水和电一样成为各行各业的基础供应。
这恰与人工智能当前发展现状相吻合。而人工智能第二次出现在总理政府工作报告中也释放出其在各行业应用方面更为积极的信号。
“李克强总理在政府工作报告中提出2018年第一件工作就是供给侧改革，而这第一件工作中的第一点就是发展壮大新动能，培育新动能的第一段话中就明确写了要依靠大数据、依靠人工智能，强调人工智能研发应用，并明确了在医疗、养老、教育、文化、体育等行业的融合应用，这让我们倍感欢欣鼓舞。”刘庆峰难掩激动地说，这是非常英明的，是特别切合中国在这一轮人工智能全球竞争中迅速占据制高点、占据先发优势的重要战略举措。
不可否认的是，人工智能目前已切实地做到了“飞入寻常百姓家”，成为国民经济发展的新引擎。
“一位顶尖水平的专科医生，每天只能看50个病人；但如果用人工智能学习这位名医的本领，给他做帮手，一天就能看5000个、50000个同病症的患者。当然人工智能在医院还有很多应用，如导诊、导医机器人，可以大大提高医生的工作效率。”刘庆峰说，“通过人工智能极大地提高现在的产能，这就是新动能。”
在刘庆峰看来，利用人工智能技术提升一流专业人才的产出效率或者模拟大量的一流专业人才去做产出，可以使社会的产出极大丰富。此外，他认为人工智能还可以创造出许多全新的应用。“虚拟主持人、家庭陪伴机器人，这在以前是没有过的，许多业务逻辑上都是新的创造。”
人工智能的广泛应用还意味着海外市场机会。“抓住人工智能，中国有望提升在各行业价值链中的地位，从而在全球产业格局中具备更多话语权。”刘庆峰说，在人工智能应用上，中美同步进入无人区，在中国成功以后再向全世界推广，带来的是全新的海外市场。
刘庆峰认为，未来3~5年人工智能的主要行业应用格局将会确定，如教育、医疗、政法、养老这些行业，中国会走在全世界前面。而这些行业格局一旦形成，还可以反哺人工智能技术研究，并迅速形成以企业为主体的产学研合作创新体系。
中科曙光高级副总裁沙超群：
先进计算“润物无声”
人工智能的崛起离不开算法的进步、数据的累积以及计算力的飞速提升。在这三要素之中，计算力常常被认为是最基础的部分，是默默奉献的幕后英雄。事实也正是如此。中科曙光就是一家专于计算的中科院旗下企业，这家公司的名字在业内响当当，但对消费者而言却相对陌生。
“现在的计算就是当年的‘铁公机’。”中科曙光高级副总裁沙超群在接受《中国科学报》记者专访时说，从当年的网格计算到如今的云计算、城市大脑、AI城市等概念，计算已历经几代变迁。但是无论如何变迁，计算总被需要，总在那里，“润物细无声”。
数据密集型计算已经成为科学研究公认的第四范式。随着我国地球系统数值模拟装置、“天眼”等一大批大科学装置的建立，未来在计算机层面会出现大量科学大数据。“计算机的作用就是‘对付’这些大数据，分析之后得出许多跨学科、跨领域的科学结论，这其实就是科学大脑。”沙超群对记者说。
不过，千万不要以为计算只是第二产业，目前以云计算为代表的新兴计算产业已呈现出鲜明的三次产业共同带动的特征。
“更多是分享计算服务。”沙超群介绍说，中科曙光出品了一套名为EasyOP的HPC运维系统，专门对用户的计算系统和设备进行托管，目前已经在全国范围内接入了几百套。不过，在这些机房里，EasyOP系统给用户出具使用报告、掉线作业重提交、预警响应等服务都是免费的。怎么盈利呢？曙光公司独辟蹊径，将所运维计算系统的空闲机时购买下来，打包成计算服务提供给更多急需计算力的用户。
“比如我们跟中科院北京基因组所合作，许多做基因分析的公司就愿意使用我们的服务——因为这里不仅有他们所需的计算能力，还有他们计算所需的软件环境、工具，一条龙解决难题。”沙超群说，下阶段，曙光公司还将继续深入各个行业应用场景，把带有鲜明特点的计算服务通过EasyOP系统平台推广到更多应用中去。
值得指出的是，在今年的政府工作报告中，李克强总理将经济增长“由主要依靠第二产业带动转向依靠三次产业共同带动”定义为“我们多年想实现而没有实现的重大结构性变革”。
“从主要依靠第二产业到逐渐转向依靠第三产业共同带动，体现了我国多年来致力于产业结构调整的重要成就。这也是我们国家实现可持续发展的必由之路。”沙超群对记者说，“这给我们的启示是，无论身处哪个行业，都要从供给侧结构改革出发，始终以提供高质量服务为导向，瞄准解决现实痛点为思路，发挥我国鼓励分享经济等优势，实现产业结构的多元化发展。”
全国政协委员、中国工程院院士邓中翰：
多措并举加快AI与行业融合步伐
AI技术的应用势必要与其他领域深度融合，比如AI+医疗、AI+教育等。但在与行业场景融合的过程中，人工智能还面临着如何共享高质量的行业数据、如何获得足够多的交叉学科人才等问题。
“AI在行业领域应用的关键在于行业化的数据和算法，拥有良好标注大数据是行业化的人工智能算法的基础。”在接受《中国科学报》记者采访时，全国政协委员、中国工程院院士邓中翰说，以AI+医疗为例，首先遇到的问题就是缺少数据。如今许多详细的诊疗数据都分散在各个医院和医疗机构，卫生局、社保部门等也有部分汇总的数据。但是，整体来说数据是分裂的。“大家都希望能利用数据创造价值，但如果不共享、无法用更大的数据集来训练人工智能算法，相关领域的发展就会滞后。”
其次就是数据质量的问题。邓中翰仍以AI+医疗为例说道，人工智能读片是国内外很多企业的重点研究方向，但与人脸识别不同，目前医生利用很多患者的CT、核磁共振图片对病理的判断本身就存在较大的误差，用这些带有误差的样本来训练人工智能算法，难以进一步提高精确度。这在当前还是个难题。
“最近有人提出用新的技术，在不获取源数据的情况下实现数据共享和算法训练，这可能是未来的方向。我认为鼓励相关行业的领先企业和组织建立共享或半共享行业标记大数据是一种很好的思路。”邓中翰认为，共享数据既可以方便研究单位进行行业针对性的算法架构的研究，又能够吸引更多的人工智能方面的专业人士对其关注，从而加快人工智能与行业场景的融合步伐。
邓中翰还提出，交叉学科人才缺乏的问题也很突出。他注意到，现在从事人工智能技术研究的多数是计算机学科的研究人员，缺少其他领域的专家，要让人工智能做到充分理解和模拟不同领域的工作，难度还是挺大的。
“我认为解决的办法首先是将复杂的算法隐藏在简单界面下，简化知识和操作要求，允许非专业人士快速上手和应用，让其集中精力专攻本专业领域；其次是要强化人工智能的教育工作，国家可以考虑采用类似推动英语普及的举措，在职业教育、职业晋升等方面制定人工智能知识等级的要求，推动全民学习人工智能知识的浪潮。”邓中翰说，人工智能研究是一门实用性很强的学科，需要鼓励企业和大专院校、研究单位进行深度合作，把数据优势和人才优势联合起来，既可以发挥企业的数据和应用化优势，又可以为大专院校、研究单位提供明确的产业化方向。
人工智能今天已经进入到了系统发展的正反馈阶段，即投入越大、发展越快，产出也越大，从而吸引更多的投入。“这样一来，很多瓶颈问题的解决可能比预期要快，人类正在加速进入人工智能的新时代。”邓中翰最后强调。
