強化新一代人工智能基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新

姜娟

習(xí)近平總書記強調(diào)，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力。充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，搶占新一代人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)制高點，是江蘇肩負的重大歷史使命。

強化基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新勢在必行

創(chuàng)新普遍被認為有四個階段，分別為知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。國外的絕大多數(shù)研究認同產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重點和難點在于技術(shù)創(chuàng)新。當(dāng)一個國家處于低層次發(fā)展階段，通?？梢酝ㄟ^引進發(fā)達國家的設(shè)備和科技成果實現(xiàn)商品化和產(chǎn)業(yè)化。之后，將會發(fā)展為在發(fā)達國家原始創(chuàng)新的基礎(chǔ)上進行應(yīng)用型研發(fā)。但是當(dāng)一個國家成長為世界經(jīng)濟強國之后，技術(shù)、設(shè)備、關(guān)鍵零部件的引進就會遭遇封鎖，經(jīng)濟學(xué)原理中的“國際分工理論”就不再適用。眼前的中美貿(mào)易摩擦和中興、晉華事件都說明了自主創(chuàng)新，尤其是技術(shù)創(chuàng)新的重要性、緊迫性和必需性。

習(xí)近平總書記多次強調(diào)核心技術(shù)是國之重器，而核心技術(shù)中最重要的就是基礎(chǔ)技術(shù)，是指以實際應(yīng)用為目標(biāo)同時也追求理論突破的技術(shù)，其具有通用性，往往會擴散到多種技術(shù)以及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，從而給各經(jīng)濟社會部門帶來效益，比如半導(dǎo)體、納米、質(zhì)譜分析法、藍光技術(shù)。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用技術(shù)若缺乏基礎(chǔ)技術(shù)的支撐，即使外圍技術(shù)有突破，也難以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)層面的原始創(chuàng)新，所以基礎(chǔ)技術(shù)被稱為創(chuàng)新的“種子”。一個國家擁有的基礎(chǔ)技術(shù)不僅代表了該國的原創(chuàng)力，同時也代表了該國對人類技術(shù)進步的貢獻程度，而當(dāng)其產(chǎn)權(quán)化以后更成了國家、企業(yè)在國際舞臺上爭取話語權(quán)的籌碼。發(fā)達國家早已認識到基礎(chǔ)技術(shù)的重要性，當(dāng)因創(chuàng)造了“日本奇跡”而從上世紀80年代遭到美國敲打后，日本政府就開始大幅度提高基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的投資，這也是近年日本諾貝爾獎輩出的根本原因之一。

人工智能技術(shù)的特征

1947年艾倫·麥席森·圖靈首次提出“人工智能”這一概念以來，這一技術(shù)經(jīng)歷了兩次嚴冬后再度受到熱切關(guān)注，起因是以大數(shù)據(jù)為代表的可利用數(shù)據(jù)的增多以及計算機計算能力的突飛猛進，其背后更是因為有超過60年的基礎(chǔ)理論的積累與發(fā)展。

21世紀伊始，雖然深度學(xué)習(xí)重要的要素技術(shù)已被開發(fā)，但是不宜實用化，其原因在于當(dāng)時的計算機還不夠強大。出乎預(yù)料的是電腦游戲的更新?lián)Q代直接推動了電腦計算能力的提升。為了使游戲場景更加逼真、圖像更加清晰，電腦硬件公司做了很多基礎(chǔ)研發(fā)工作，強大的圖像處理器（GPU）應(yīng)運而生。到了2010年，科學(xué)家們突然意識到圖像處理器可以用來發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與此同時，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，可利用的數(shù)據(jù)量劇增。Google利用YouTube的動畫實施大規(guī)模深度學(xué)習(xí)；亞馬遜推出了平臺——土耳其機器人，通過獲取的成千上萬的做過標(biāo)記的圖像，進行算法的開發(fā)。知名的AlphaGo以及超越人眼的圖像識別算法都是深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)物。

從根本上說，深度學(xué)習(xí)是一種用數(shù)學(xué)模型對真實世界中的特定問題進行建模，以解決該領(lǐng)域內(nèi)相似問題的過程，其發(fā)揮威力的前提是計算機的計算性能和處理能力的大幅提高，以及由于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展而產(chǎn)生的各種高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。可以說深度學(xué)習(xí)+高性能計算機+大數(shù)據(jù)=人工智能。

數(shù)據(jù)是養(yǎng)分、算法是引擎，它們與計算機之間相輔相成，共同演進，缺一不可，這就決定了發(fā)展人工智能需要從這三方面出發(fā)，進行全方位思考。

人工智能基礎(chǔ)技術(shù)專利申請與授權(quán)分析

發(fā)明專利是衡量應(yīng)用研究原始創(chuàng)新力的重要指標(biāo)之一，本文沿用國際通用的檢索分類方法，用國際專利分類號將人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)細分為四類，如表1所示（以下我們分別簡稱該四類技術(shù)為“生物”“知識”“數(shù)學(xué)”和“其他”）。通過分析發(fā)現(xiàn)不同國家和地區(qū)在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)專利申請與授權(quán)上呈現(xiàn)出不同的特點。

美國從2010年開始專利申請出現(xiàn)劇增現(xiàn)象，并且四細分領(lǐng)域都出現(xiàn)迅猛增長，熱點主要集中在專家系統(tǒng)以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域。

從利用中國國家專利局的數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到的四類技術(shù)細分領(lǐng)域的發(fā)明專利申請狀況看（2018年3月為止的公開專利），我國所有類型的專利申請數(shù)都從2016年開始大幅度增長，并且主要集中在和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的“生物”技術(shù)類。北京、江蘇、廣東、上海、浙江的申請數(shù)量在四類中均為全國前5位。其中北京在所有技術(shù)細分類別中都名列第一，江蘇在“生物”和“數(shù)學(xué)”技術(shù)領(lǐng)域的申請數(shù)為全國第二，在“知識”和“其他”領(lǐng)域為第四位。

專利的授權(quán)是衡量專利質(zhì)量的一個重要指標(biāo)，由于從申請專利到授權(quán)有時間滯后，鑒于“生物”以外的其他三類專利申請大多從2016年開始，已授權(quán)專利數(shù)量過少，所以本文只選取“生物”進行授權(quán)率的統(tǒng)計分析。如表4所示，2011至2014年在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的“生物”細分領(lǐng)域，江蘇的平均授權(quán)率是44.6%，和第一位的北京56.4%有較大差距，并次于浙江和廣東，位于全國第四，表明江蘇的專利質(zhì)量有較大的改善空間。

與其他地區(qū)相比，江蘇的專利申請人較為分散，且江蘇的高校作為基礎(chǔ)專利申請人發(fā)揮著重要的作用。如在“生物”技術(shù)領(lǐng)域，江蘇的專利申請量名列全國第二位，同時江蘇的申請人超過200，人數(shù)遠遠超過了其他省份。申請量前十位的申請人依次為河海大學(xué)（126，授權(quán)26）、南京航空航天大學(xué)（86，授權(quán)21）、東南大學(xué)（84，授權(quán)17）、南京郵電大學(xué)（80，授權(quán)14）、江蘇大學(xué)（49，授權(quán)12）、南京大學(xué)（48，授權(quán)4）、江南大學(xué)（46，授權(quán)3）、南京信息工程大學(xué)（45，授權(quán)14）、南京理工大學(xué)（39，授權(quán)4）、南京工程學(xué)院（14，授權(quán)3）。除了江蘇省電力公司（21）和南京艾溪信息科技有限公司（9）以外，眾多蘇錫常的企業(yè)（均為1、2項左右）也出現(xiàn)在名單里。

加快人工智能基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新的思考

抓住機遇，強化知識產(chǎn)權(quán)意識，重視國際專利申請。人工智能技術(shù)雖已發(fā)展了60余年，但其實用化的爆發(fā)卻只有數(shù)年的歷史?？v觀世界各專利局的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從整體上看，人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)明專利數(shù)量仍處于低量水平，應(yīng)充分抓住這一歷史機遇，增強基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)實力，獲取相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)，特別是國外的知識產(chǎn)權(quán)，避免貿(mào)易糾紛，在國際舞臺上爭取擁有更多話語權(quán)，為我國企業(yè)搶占創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈高端提供堅實基礎(chǔ)，為高質(zhì)量發(fā)展鋪平道路。

強化高校創(chuàng)新優(yōu)勢，構(gòu)建有效的區(qū)域創(chuàng)新體系。在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的主要貢獻者中高校占據(jù)了重要的位置，尤其是江蘇省的高校在區(qū)域創(chuàng)新體系中的地位更顯重要。江蘇頂尖大學(xué)很多高層次人才不僅在專業(yè)領(lǐng)域具有很高的國際聲譽，更掌握國際科研合作網(wǎng)絡(luò)資源，具備組織團隊實施科研管理的先進經(jīng)驗，應(yīng)成為聚集省內(nèi)外、國內(nèi)外青年才俊的“核心”。他們在我省的發(fā)展?fàn)顩r將對海外、省外的人才起到生動的示范作用。高校的知識、技術(shù)積累、特別是高質(zhì)量基礎(chǔ)技術(shù)專利的持有，是吸引企業(yè)聯(lián)合開發(fā)的重要因素。要提高高校的專利質(zhì)量，打破現(xiàn)有的高校評價體系，鼓勵高校對基礎(chǔ)技術(shù)進行原創(chuàng)性研究，并且在設(shè)計適合人工智能技術(shù)特征的有效的產(chǎn)學(xué)聯(lián)合模式、促使高校與企業(yè)的知識互動上進行更深刻更具體的探索。

成立軟硬結(jié)合的人工智能專業(yè)，培育復(fù)合型人才。近年來，國內(nèi)外高校紛紛加快了開設(shè)人工智能專業(yè)的步伐。通過分析人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程以及國外大學(xué)的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，人工智能并非是單純的計算機專業(yè)，而是一門綜合性科學(xué)。人臉識別、無人駕駛、智能制造等應(yīng)用，其背后的基礎(chǔ)技術(shù)是算法。不過很多優(yōu)秀算法開發(fā)出來后最初只能做平凡、簡單的工作，或是由于會產(chǎn)生巨大的熱量而不能實用化，直到開發(fā)出新的硬件才得以大放異彩。人工智能技術(shù)的突破不能僅靠算法的創(chuàng)新，更需要硬件技術(shù)的突破來支撐。所以，要從根本上發(fā)展人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，形成具有前瞻性、原創(chuàng)性、標(biāo)志性的科技創(chuàng)新成果，需要在知識創(chuàng)新的源頭——高校組建聯(lián)合電子等相關(guān)硬件專業(yè)的人工智能專業(yè)，培養(yǎng)復(fù)合型人才。

（作者系南京郵電大學(xué)校長特聘教授、江蘇現(xiàn)代化信息服務(wù)業(yè)研究基地專家）