场景驱动的人工智能产业生态构建

赵志耘 科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所党委书记、所长

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正以前所未有的速度实现技术升级与应用，推动经济社会各领域向智能化加速跃升。我们观察到，当前人工智能领域呈现出技术创新和产业化应用双轮驱动、双向促进的发展特征。场景创新正成为人工智能技术升级、产业增长的新路径。

一方面，人工智能技术正沿着追求更高精度、挑战复杂任务、拓展能力边界等方向持续演进。

在智能水平上，语音识别等感知智能技术在识别精度上已经赶上甚至超过人类水平，图像内容理解等认知智能领域也开始出现新突破；

在发展路径上，多条技术路线齐头并进，孕育着革命性的突破：新的深度学习优化算法不断涌现，超大规模预训练模型等成为近几年最受关注的热点之一，强化学习、自监督学习等多元学习方式加速发展；

在智能形态上，人机融合成为重要方向，涌现出数据和知识双驱动的智能、跨媒体智能、人机协同的混合型增强智能等新的智能形态。

另一方面，在供需两侧因素的共同推动下，人工智能产业化进程加快，技术创新成果开始大规模地从实验室研究走向产业实践。

从企业活动看，人工智能巨大的市场潜力吸引了国内外科技巨头、龙头企业以及初创企业等各类企业参与到市场竞争中，全球人工智能产业规模持续扩张；

从落地效果看，人工智能应用广度和深度不断扩大，正向更多行业和更核心的业务领域渗透。人工智能技术的应用推动制造、物流、医疗等各方面的智能化程度不断提高，智能场景对经济社会发展的重要性也逐渐突显。

在此背景下，场景驱动正在成为人工智能创新应用的重要模式。主要体现在四个方面：

一是人工智能产业创新能力显著增强，面向视觉、语音等领域的人工智能芯片、深度学习算法等关键技术加快迭代创新，一批智能芯片取得重要突破，智能终端、智能机器人等标志性产品的创新能力持续增强；

二是人工智能技术正以更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置，有力推动各行各业数字化、智能化转型，催生新技术、新业态、新市场。比如，飞机尾翼的复材检测，以往需要多名师傅数小时的协同工作，以及几十万元的对比检测样本成本。采用人工智能辅助检测系统后，检测过程仅需要一个普通检测人员几分钟的时间，检测成本也降至几元；

三是人工智能与实体经济融合已经取得明显成效，培育成长出一批“传统行业+人工智能”的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例。比如，在智能制造领域，智能技术的应用极大提升了产品检测效率和设备利用效率；

四是新冠肺炎疫情加速了人工智能与医疗领域的融合发展，移动设备需求强烈，智能医疗设备、医疗机器人、远程医疗、移动医疗产业需求迅速显现。

其次，我国高度重视人工智能产业发展和场景应用示范，正在加快塑造“应用牵引、场景驱动”的人工智能发展生态。

我国应用场景丰富多元，人工智能的技术创新成果已经开始在多领域中应用。国家新一代人工智能发展规划在建设智能经济中对智能工厂、智能农业等典型应用场景进行了部署，“十四五”规划纲要中明确提出了加快建设数字经济、数字社会，以数字化转型整体驱动生产生活方式和治理方式变革的目标，并对数字化应用场景的发展进行详细部署，包括智能制造、智慧教育、智慧医疗等领域方向。

为充分发挥自身的市场优势，加快塑造“应用牵引、场景驱动”的人工智能发展生态，我国已采取了一系列的举措。比如，依托行业领军企业建设了十余家国家新一代人工智能开放创新平台，聚焦自动驾驶等人工智能重点细分领域，通过各类通用软件和技术的开源开放，促进人工智能技术成果的扩散与转化应用。依托地方建设国家新一代人工智能创新发展试验区和创新应用先导区，加快在应用场景建设、技术融合应用等方面形成一批可复制可推广的经验。以发布智能产品推广目录等方式推动人工智能技术在医疗养老、城市建设等重点领域的规模化应用。

为统筹部署场景建设工作，国家新一代人工智能规划推进办公室研究制定加快人工智能场景创新的指导意见、打造示范应用场景的工作方案等政策文件，并已在8月中旬面向全社会发布。

科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，旨在系统指导各地方和各主体加快人工智能场景应用，推动经济高质量发展。指导意见以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，提出了“企业主导、创新引领、开发融合、协同治理”的基本原则，确立了重大应用场景加速涌现、场景驱动技术创新成效显著、场景创新合作生态初步形成、场景驱动创新模式广泛应用四大发展目标，持续推动新一代人工智能发展更上一层楼。

同时，明确了推动人工智能场景创新的四项重点任务，一是着力打造人工智能重大场景，围绕高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会建设、高水平科研活动、国家重大活动和重大工程打造重大场景，例如在服贸会、进博会等重大活动和会议中，拓展人工智能应用场景，为人工智能技术和产品应用提供测试、验证机会；二是通过强化企业场景创新主体作用、鼓励高校院所参与场景创新、培育壮大场景创新专业机构、构筑人工智能场景创新高地等方式，提升人工智能场景创新能力；三是通过鼓励常态化发布场景清单、支持举办高水平场景活动、拓展场景创新合作渠道等方式，进一步加快推动人工智能场景开放；四是通过推动场景算力设施开放、集聚场景数据资源、多渠道创新人才培养、加强场景创新资源供给等方式，加强人工智能场景创新要素供给。

为了更好地落实指导意见，科技部发布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》。坚持四个面向，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，聚焦智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链十大场景方向，支持一批基础较好的具体应用场景，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。

以智慧农场为例，依托武汉人工智能计算中心孵化的智能遥感框架——武汉珞珈，开发了数字农业智能服务平台，可实现对“耕种管收”农业生产全流程的智能化管理，推动生产全流程的精细化、智能化、少人化、可视化，提高农业生产效率和产品质量。例如，原本湖北省全省作物生长分析工作量需17位专家耗时一周进行抽样观测，应用智能检测平台后仅需10分钟即实现全省普查；乡镇中闲置农田的检测工作量从1人/月大幅下降到半小时全自动完成；构建的全覆盖智能作物识别模型精度超过90%，而传统方式需农业专家现场勘测，且精度仅约80%。

后续，科技部将会以国家科技计划项目成果为主要基础，以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用，加快推动示范应用场景的落地实施。

为进一步发掘和释放技术的应用潜力，需要加快推动人工智能场景创新和应用示范，以高水平人工智能应用促进经济高质量发展，建议可以从以下几方面入手：

一是加强场景创新的统筹推动力度。结合不同典型场景的特点与需求，充分依托国家新一代人工智能创新发展试验区、人工智能开放创新平台等，强化央地联动、政府与企业联动，充分调动多种力量，形成推动人工智能典型场景示范推广的合力；

二是加快场景驱动的技术成果转化。依托前期国家通过科技创新2030-新一代人工智能重大项目等研发部署，以典型场景示范应用为牵引，采取集成化创新应用、沿途下蛋等多种方式，加快已有技术研发成果的转化应用，形成现实生产力；

三是加强探索场景创新应用新路径。围绕上述典型场景，结合场景的实际需求，加快场景的设计和开发，建立统一规范的人工智能场景应用标准，鼓励新技术和新产品在不同应用场景先行先试，探索形成场景应用的新路径；

四是加强典型场景应用的宣传推广。及时总结梳理典型场景应用示范成果，适时发布一批可复制可推广的经验做法，并通过各种渠道开展宣讲等宣传和活动力度，推动新一代人工智能应用场景的广泛落地。