人工智能，被誉为引领第四次工业革命的旗帜，正逐渐铺开其影响的翼梢。从先进的科技企业到发达国家的政策厅堂，一场关于智能未来的竞赛正悄然加温。中国也紧跟步伐，雄心勃勃地铺设其在人工智能领域的领跑道路。党的第二十次全国代表大会报告中明确提出了发展战略性新兴产业的宏伟蓝图，将信息技术的新潮、人工智能的芯火、生物技术的时机、新能源的元气、新材料的力量，以及高端装备与绿色环保的新征程作为推动经济增长的新引擎。

那么，什么是人工智能？它又将如何塑造我们的未来？在这场蓄势待发的技术革命中，如何锐意进取，抢抓先机？

高文，作为中国工程院的杰出院士，北京大学博雅讲席教授，以及鹏城实验室的主任，高文教授无疑是我国计算机和人工智能领域的一位重要人物。他不仅亲临其境地见证了中国计算机行业的飞速进步，也直接参与到人工智能时代的到来与其壮大过程中。凭借其卓越的领导力和前瞻的视角，他成功主持了20余个国家级科研项目，这些项目覆盖了人工智能、视频编码与分析、计算机视觉等多个技术前沿领域。

什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI），这个世界转变的催化剂，尽管其历史仅有六七十年的光景，却已经嵌入了人类日常生活的方方面面。人工智能，简而言之，就是人们创造的机器或计算机系统所展现出的似人智能行为。关于人工智能，有两个核心的分歧——通用人工智能（强人工智能）与专用人工智能（弱人工智能）。通用人工智能指的是其功能和能力匹敌甚至超越人类的智能系统；而专用人工智能则是指专注于单一任务的智能系统，哪怕在其专长领域内超出人类的能力。

1956年，这个被赋予了“人工智能元年”称号的年份，见证了10位杰出学者在达特茅斯会议上思想的碰撞，他们深入讨论了人工智能的未来路线，在诸如自动化计算机、编程语言、神经网络等数个主题上提出了许多富有洞见的见解。此次会议以及其成果构建了人工智能概念的基础，并为未来的探索提供了指南。

接下来的20年里，人工智能研究的重点是模拟大脑的工作方式，这一时期产出的杰出成果包括计算机自动定理证明，王浩和吴文俊等华人学者在这个领域作出了显著贡献。但是，单凭模拟人类智能的路线发现并不容易。人工智能的研究因此遭遇了挑战，并经历了一段低谷期。

学者们重新思考和探索后，开始开发更有社会影响力的应用系统，比如能替代医生和专家做出诊断决策的医疗和故障诊断专家系统。紧接着，模拟神经系统的研究在文字和字符识别等领域取得了有效进展。这段期间，人工智能再度迎来了发展的春天。

专家系统的繁荣却是短暂的，尽管在样板演示中表现出色，但实际应用很少达到预期效果。好在2006年，多篇开创性论文的发表，为人工智能注入了新活力，尤其是深度神经网络技术在数据学习和训练方面显露出的巨大潜能。

到了2010年，图像数据库的广泛开发和利用，加之各类竞赛中技术的逐步优化和提升，让深度学习技术取得了历史性的突破。2012年，辛顿学生的研究成果引起了领域内的广泛关注，标志着一个新纪元的所到来。今天，人工智能在图像分类、围棋等多个领域的表现已经超出了人类，孙剑团队提出的残差网络对此起到了关键作用。

人工智能的特点和成长

随着人工智能从基本的感知能力逐步过渡到深层次的认知能力，这一领域无疑迎来了质的飞跃。当前，感知智能的发展已经相当成熟，它体现于我们的日常生活之中，如脸部识别、语音识别、机器翻译，以及在医疗和质量控制中的应用等，这些都是人工智能与人类基本感官能力——视、听、触——的直接联系。今天，我们正目睹人工智能在向更高层次的认知智能演进中，逐渐升级。

要达到更高水平的AI发展，比如涉及认知能力的扩展或创建强人工智能，仅仅依靠现有的计算能力已经远远不足。因此，技术创新变得不可或缺。在此背景下，类脑计算与量子计算被认为是达到这种水平的两条潜在的发展途径。类脑计算尝试模仿人脑在信息处理方面的高效能效比，而量子计算提供了更高的能效比，尽管这两种计算方式都面临不确定性，但无疑构成了AI未来发展的重要研究方向。

在智能形态的探索中，人机混合智能的理念正在逐渐深化。在这一模式下，机器所擅长的任务由其完成；而对于那些机器无法妥善处理的事务，则由人类介入。这种人机协作的智能方式，对于目前阶段人工智能的发展，具有至关重要的作用。

当谈到技术发展的推动力时，应用的先行成为了一个重要的驱动因素。过去，技术发展往往先于应用，而当前的趋势是利用具体应用来推动技术的进步。例如，当深度神经网络初步问世时，并不清楚其最佳的应用场景。然而，正是辛顿的学生将其应用于图像识别比赛，使得这一技术能迅速得到广泛关注与应用，从而充分彰显了应用在技术发展中的引导作用。

我们也不能忽视人工智能的社会属性和潜在风险。人类是否会受制于自己创造的智能系统？这个问题体现了人工智能在发展时所需严肃对待的社会维度。我们必须确立清晰的界限，明确人工智能所能做的和不应做的事情。这需要通过研究、立法以及道德和法律的约束来进行调整和规范，以预防可能导致技术失控的风险，从而保证未来人类的主导地位不受威胁。

中国人工智能发展的优势与差距

自2013年以来，人工智能（AI）在全球范围内引起了各国政府的高度重视，特别是发达国家纷纷对AI可能带来的颠覆性社会经济影响进行了调研，并发布了与各自国情相符合的AI战略。在这场关乎未来的技术革命潮流中，我们的价值和机遇凸显在创新能力、市场规模、与实体经济的深度融合与开放的创新生态。

我国在人工智能的发展上已显露头角，成为全球人工智能领域的领跑者之一。自改革开放以来，在基础研究的大力投入背景下，我国的人工智能积淀日渐深厚。在关键核心技术方面，中国在人脸识别和语音识别技术上已走在世界前列。我国抓住了人工智能与各行业密切结合的机遇，其广泛的应用推广在国际上具有显著优势。这一切映射在百度无人驾驶、阿里城市大脑、腾讯智能医疗、科大讯飞语音识别、商汤图像视频处理等领域平台的建立。根据全球AI指数排名，中国跟随美国紧随其后，处于第一梯队，在人才培养、教育体系、专利产出等方面取得显著进步，中美两国共同形成了全球AI发展的分层局面。

中国在人工智能的发展中具备四大优势：一是政策支持，将人工智能发展定位为战略性国家优先事项；二是庞大的数据资源，由于国内庞大的人口和智能手机使用量，积累有海量的多领域数据；三是丰富的应用场景，我国基础设施建设中的多样性为AI应用提供了广阔的空间；四是充沛的青年科技人才储备，高等教育普及率提高，尤其是理工科领域人才的培养。

同时，我们也面临一些短板需要克服。首要问题是基础理论和原创算法研究的不足，原创性技术的开发需要加强。次之，我们在高端器件如GPU等硬件研发领域相对滞后，需要加速技术进步和产业升级。此外，尽管中国拥有人才的数量优势，但在全球范围内具有影响力的人工智能开源平台和高端人才数量相较美国还显不足，这决定了高层次人才的引进和培养至关重要，对于国家关键领域的发展尤为紧迫。

我们该如何布局未来

我们站在了一个全新的技术革命门槛之上，这个未来就是以人工智能为核心的未来。过去三十年，计算机算力、存储容量以及通信速度的百万倍增幅，已经为我们构建了一个数字化、网络化、智能化的世界。这场变革深刻地改变了我们的社会、工作、生活以及学习方式。预计在2030至2040年间将会迎来又一次工业革命——AI革命，人工智能将成为未来一个世纪的关键技术。

要想在这场未来的竞赛中占得先机，确立我们的领先地位，我们需要以长远的眼光进行全方位的规划和布局。首先，把人工智能的发展提高至国家层面的战略，这关系到国家、地方政府及企业的协同发展。其次，建构完善的人工智能国家研发体系，这是推动人工智能科技创新的根基。进一步，培养人才，形成人工智能领域的人才汇集高地，这是支撑理论和算法发展的关键。

人工智能的发展还需要强健的基础设施支持，包括数据的开放与共享、与此同时确保数据安全性的法律法规建设。面对伦理和法律挑战，我们需要加速研究，发展安全可控的人工智能技术。此外，我们应当加强国际合作，积极参与全球人工智能的治理和标准制定，确保我们在全球舞台上的话语权。

在具体操作层面，我们应当记住三个重要的抓手：第一是对数据的处理，它是建设弱人工智能系统的基础；第二是开源平台的构建，这是成为人工智能强国的关键步骤；第三是应用场景的培育，这不仅可以推动技术的实际应用，同时也是市场和政府之间职责的分界线。

在巩固自身优势的同时，我们还必须补齐我们的短板，不断加强自身实力，并与世界上其他国家在人工智能领域同步前进。这样，我们才能共同迎接即将到来的人工智能主导的第四次工业革命。