由世界著名芯片设计公司ARM与中国多家企业联合发起“ARM人工智能生态联盟”（AIEC）在上海成立，旨在联合产业链上下游合作伙伴，围绕以具体应用场景部署为目标，加速人工智能产业化。这是上海一个新机会吗？人工智能发展还存在什么问题？上海如何构建人工智能生态？
近几年来，全球已基本形成一个共识：人工智能是继PC、互联网、移动互联网后一个真正的新时代。根据普华永道预测，2030年，人工智能将带来15.7万亿美元的经济增长，包括生产力的提高（6.6万亿美元）和应用市场（9.1万亿美元）。强大的发展前景使得人工智能成为世界各国至上而下的布局重点，也成为中外各国新技术赛场。
我国政府对人工智能技术也非常重视，前不久国务院刚刚发布了《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的基础理论和技术研究、人工智能在诸多行业的实际应用及核心产业的推动、人工智能配套的法律、法规及政策等提出了指导意见。
虽然我国人工智能行业表面看一片繁荣，热度很高，但仔细分析之后，发现仍存在诸多问题。这些问题若不能得到很好解决，将会严重阻碍行业的健康发展。
(1)人工智能人才稀缺
人工智能方向原属于计算机科学的一个分支，智能科学与技术尚不是一级学科。这导致智能专业教学和科研活动散落在其他多个一级学科中，智能专业课程不是重点学习内容，学时占比也较少。高校和科研院所培养的人才学了一些基础理论，但普遍缺少工程实践的能力，与人工智能企业的要求存在一定的差距。据专家估计，我国目前人工智能学科人才的需求缺口大约为每年100万。
另外，人才缺乏不仅仅体现在数量上，还体现在质量上，尤其是高水平顶尖人才的稀缺。这种差距主要体现在基础性和原创性的科研成果较少。在人工智能领域最顶级的国际会议CVPR／ICML／ACL中，中国学者发表的论文总量已经不少，但获奖的论文还是偏少，某种程度上反映了我们在人工智能领域基础性和原创性成果的不足。
（2）大数据缺乏与数据垄断并存
最近这一波的人工智能的突破，是建立在数据驱动算法的基础之上的。当前人工智能的算法要取得较好的效果，需要首先获取大量相关领域的数据。很多核心数据，掌握在特定机构或少数企业的手中，获取数据的成本和难度较大。百度、阿里、腾讯这三大巨头凭借其固有的互联网优势，掌握了大量数据。以第三方支付为例，阿里和腾讯就占据了中国市场九成的份额。对其他机构来说，要想获得这些数据必定难上加难。比如，高德地图被阿里巴巴收购之后，就不再向外界开放地图数据。
（3）人工智能技术落地难
目前火热的人工智能行业，给人的一个普遍印象就是“雷声大雨点小”。很多貌似神奇的“黑科技”，也仅仅是发篇论文，参加个竞赛，或是在实验室里演示一下，离真正走入实用还有一些距离。绝大多数人工智能企业还处于烧钱阶段，商业模式还在摸索，离真正推动整个社会的经济和产业发展还一段距离。
以汽车无人驾驶为例，全球有数百家公司投身于这个领域，包括国际巨头Google、Facebook、Uber、百度、Tesla、Intel，创业公司驭势科技、Drive.AI、Pony.AI等。虽然有这么多的科技巨头参与，无人驾驶车离走入千家万户还有相当一段距离。
上海发展人工智能产业在具有一定的优势，目前芯片、软件等产业链比较完善，各大高校和研究所也有比较好的积累，智慧化城市管理产生的多元数据比较丰富，国际大公司也把上海作为重要的人工智能产业据点加紧布局。由世界著名芯片设计公司ARM与中国多家企业联合发起的“ARM人工智能生态联盟”（AIEC）在上海成立，就是在政府推动下的产业链合作。加入AIEC的企业包括：ARM、Aupera、地平线机器人、海尔集团、人人智能、上海国际汽车城、上海仪电等。
但是，为了更好打造人工智能生态，前文提到的制约瓶颈都需要针对性地重点解决。
（1）加大力度多方面培养人工智能人才
人工智能行业对人才的需求量非常大，而人才培养的源头在于各大高校及科研院所。
一是高校建设独立的“智能科学”相关系所，设立“智能科学与技术”一级学科。原来的人工智能学科研究人员分布于电子工程、计算机、自动化、通信等相关系所，人员比较分散，原有的行政体系已经不适应人工智能学科发展的要求。“智能科学与技术”一级学科的设立，不仅可以满足社会对人才的迫切需求，同时会促进工学、理学、医学等学科的发展。但是，根据国家教育部按每十年调整一次学科结构的节奏，“智能科学与技术”一级学科设置要等到2019年才能调整。这让专家们感到着急，他们期待教育部能够打破常规，尽快做出调整。目前，沪上的复旦大学等高校已经在筹建“智能科学”相关院系，上海交大、同济、华师大、上大、华东理工等重点高校也应有所行动，从体制结构上尽快适应学科的发展。
二是增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成‘人工智能+X’复合专业培养新模式，重视人工智能与其他学科专业教育的交叉融合。
三是加强高校、科研院所与人工智能企业的产学研互动。鼓励相关专业的本科生、研究生到相关企业实习，将所学的理论运用于工程实践。
（2）加大人工智能初创企业的扶植
在移动互联网时代，上海的创业氛围不够活跃，错过了不少机会。在人工智能时代即将来临之际，如何发展人工智能产业，尤其是培育人工智能初创企业值得深思。
一是参考软件、集成电路设计行业的相关政策，建立对人工智能相关企业的认定机制。对于经过认定的人工智能企业，对于其聘用的相关人才实行快速落户的优惠政策，解决户口、子女上学等后顾之忧。
二是建立专项基金，扶持上海本地人工智能芯片公司、算法公司与整机公司协作与联动，加强人工智能产品的落地能力。在政府指导下，成立人工智能相关的专项风投基金，寻找有潜力的本地人工智能企业进行早期投资。
三是考虑建立人工智能产业园区，吸引相关芯片、算法、整机公司，并形成产业的集聚效应；并在房租等方面给初创企业一定的优惠。
（3）建立大数据中心和数据交换平台
政府下属的机构和事业单位拥有非常丰富的数据资源，如公安、交通、金融、医疗、统计等。如何有效的利用好这些数据是一个非常重要的课题。举例来说，人工智能在医疗行业具有非常广泛的应用前景，但医疗体系相对封闭，人工智能企业获取医疗数据的成本较高，难度较大，一定程度上阻碍了产业的发展。
上海已经成立大数据交易中心和大数据试验场，使得企业可以在一个合理的成本下，有合法、合规的渠道获取必要的数据，用于产品研发。目前还需要建立合理的“游戏规则”，并有政府部门带头将数据汇聚，使数据是基础生产资料的概念深入人心。
（4）打造人工智能产业链
人工智能产业的工程应用牵涉到软件、算法、芯片、整机制造等一系列的企业，整个产业链比较长。上海应用聚焦重点领域进行突破。芯片业既是上海传统的优势行业，也是人工智能产业的核心之一，人工智能芯片在不同行业的应用是未来芯片行业的重点方向，也应该是政府支持的主要方向之一。比如用于安防行业的智能摄像头芯片、用于辅助驾驶及无人驾驶的智能芯片、用于移动机器人的智能芯片等均是未来行业发展的重点。
另外，鼓励芯片企业与算法公司、整机公司的深入合作，针对不同的行业，实现芯片与整机企业的联动，让人工智能产品尽快推向市场。
（本文节选自《微言创新》2017年7月刊。）
沈泊，上海酷芯微电子有限公司创始人、CTO，复旦大学微电子系副教授，2000年开始创业，IC行业连续创业者，有多家企业被收购。
陆斐，工程师，上海集成电路技术与产业促进中心。
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