2018年10月18日，國務院發展研究中心國際技術經濟研究所與《環球財經》雜誌社聯合舉辦“中國人工智能未來發展的挑戰與機遇”研討會。
當前，人工智能商業化應用加速落地，不斷滲透至生產生活的各個領域，給政治、經濟、軍事、教育等各領域帶來變革。如何利用人工智能技術，實現科技進步、產業升級、經濟高質量發展，成為當前中國各級政府關切之所在。但我們應該清醒地認識到，人工智能的發展不會一帆風順，技術發展瓶頸、倫理道德衝擊、底層技術與人才儲備不足等問題都將給中國人工智能發展帶來挑戰。
為更好地服務於中國社會經濟發展，利用人工智能技術推動兩個一百年奮鬥目標的實現，2018年10月18日，國務院發展研究中心國際技術經濟研究所（IITE）與《環球財經》雜誌社召開《中國人工智能未來發展的挑戰與機遇》研討會，邀請學術、產業、倫理等各界知名專家共同探討人工智能發展的技術瓶頸與突破口、人工智能帶來的法律倫理衝擊及解決之道、中國人工智能產業發展的挑戰與機遇等議題。
出席本次研討會的專家有：中國航天系統科學與工程研究院總工程師劉海濱，中科院自動化研究所研究員曾毅，清華大學電子工程系黨委副書記、深鑑科技創始人汪玉，北京大學哲學系副系主任劉哲，清華大學交叉信息研究院助理教授鄧東靈，明勢資本合夥人曾穎哲，深圳能信安科技股份有限公司董事長李向陽，碳雲智能生物信息與人工智能實驗室執行主任王敏昆 ，華為產業戰略與政策部高級產品經理張濤，京東金融研究院研究員劉元興。國際技術經濟研究所副所長魏強、《環球財經》雜誌副總編輯趙京城、國際技術經濟研究所研究一室副主任宮學源出席會議並參與研討。
下面分享各位專家的部分觀點，供大家參考。精彩不容錯過的詳細內容請參考《環球財經》雜誌的後續報道，以及國際技術經濟研究所、中國電子學會、智慧芽即將合作完成的《人工智能：未來趨勢與中國位勢》一書。
劉海濱 中國航天系統科學與工程研究院總工程師
世界各國紛紛發佈了自己的人工智能戰略。相比之下，美國人工智能國家戰略比較宏觀，涉及內容包括長期投資、人工智能的倫理與法律問題、人工智能的安全性等問題，而中國的人工智能戰略多是具體的項目和計劃。
人工智能日益成為新一輪科技革命的引擎，中國與世界發達國家的進展基本同步，完全有能力躋身新工業革命的前列，但中國在基礎理論和創新方面仍是追隨者。
人工智能的重點發展領域包括農業、工業、交通運輸業、社會服務與保障，相關細分方向的發展需引起重視。
曾毅 中科院自動化研究所研究員
目前產業界的人工智能發展可以歸結為“數據智能”，AlphaGo的發展跟智能的本質是沒有關係的；相信未來的人工智能是向“機制智能（mechanism-based AI）”發展的。
經過數億年的演化，人類大腦具有很高的魯棒性和抗噪能力，並且能夠完成複雜多任務。深度學習系統在理想狀況下可以較好的工作，但在複雜環境、含噪環境和多任務場景中，表現的不如人意。
智能的進化有兩個方向，一個是人類（碳基）的“Mechanization（機械化）”，一個是人工智能（硅基）的“Humanization（類人化）”，未來兩個發展方向將會逼近。
沒有自我意識的智能模型才是更危險的，希望未來的人工智能是建立理解人類基礎上的，具有認知、共情、揣測別人的思維的能力。
人工智能的倫理治理非常關鍵。未來的人工智能需要有正確的模型，並在正確模型的基礎之上發展倫理，這樣一環扣一環的才能夠避免所有的風險。
汪玉 清華大學電子工程系黨委副書記、副教授；深鑑科技創始人
從互聯網到移動互聯網再到如今的人工智能，其關注度是不斷上升的，這是因為身邊的很多設備都需要智能，量變引起關注度的“質變”。
生態對於人工智能行業非常關鍵，像英偉達、谷歌等公司都打通了AI應用、訓練與硬件間的關係，因此AI芯片也有能用、好用、喜歡用和離不開幾種層次。
怎樣讓傳統行業願意用智能硬件是非常關鍵的，我們不應該從計算平臺這個角度推動全社會的產業升級，更應該從應用角度來去推動，因為做應用的人才會掌握全部數據。
劉哲 北京大學哲學系副系主任、副教授
中國過去幾十年的發展模式都是以消費驅動，而非以倫理和社會價值驅動，這導致了中國人工智能倫理研究的滯後。而人工智能在軍事、民用、工業領域的使用都包含很多關於人的價值以及社會價值的思考，在以硬科技推動經濟發展的階段時，人工智能倫理的研究必須推進。
法律治理具有明顯的滯後性，人工智能治理體系的思路要進行調整，要以倫理治理為主，並且在技術發展的初期就要融入倫理價值，而不是事後進行批評、敲打。
在全球多元文化和多元價值觀的背景下，必須要考慮到針對新興行業的倫理標準和價值需要達成國際性的共識。
鄧東靈 清華大學交叉信息研究院助理教授
近兩年，量子人工智能領域的研究和項目開始爆發，這主要得益於量子計算的快速進展，如谷歌開發出72量子比特的量子處理器。量子人工智能是一片沒有開墾的領域，未來有非常廣闊的空間，需要獲得科技政策的支持。
量子人工智能還沒有明確的定義，一方面可以理解為利用量子算法解決經典的人工智能問題，一方面可以理解為利用機器學習等解決量子力學的問題。
利用量子計算指數級的運算加速能力，和人工智能結合起來，能夠更好地解決人工智能的問題。目前已經探索的算法包括HHL算法、量子生成模型和量子對抗神經網絡等。
曾穎哲 明勢資本合夥人
目前市面上的人工智能主要基於海量數據的分析和推演，不能算真正意義上的智能。這一波人工智能興起是數據、算法和算力上的突破。
數據層面，對整個行業的健康發展考慮，規範數據的標準、建立跨平臺的分享機制，比數據的壟斷更能促進人工智能的發展。
算法層面，中國在應用領域的聚焦點集中在語音識別、圖像識別和自動駕駛等領域，而人工智能最有價值的是拓展到各個領域，尤其是在傳統行業的應用。人工智能技術與行業的融合還有很長的路要走。
彎道超車任重道遠。中國在技術底層上的創新還很不足，想在算法領域超車挑戰非常大。
李向陽 深圳市能信安科技股份有限公司董事
人工智能產業商業模式與互聯網商業模式不同。受限於現階段人工智能技術發展水平的制約，人工智能真正能夠落地的場景有限，因此人工智能企業的創始人要有戰略定力和耐心。
人工智能本身並不是直接的應用技術解決方案，必須與各行各業融合才能創造價值。因此要儘快形成人工智能技術產品化、產品市場化的產業發展正循環。
現階段人工智能產業發展存在著各種機會與挑戰。中國應努力推動人工智能的全球合作，吸引人工智能領域的科技人才，研判好人工智能的發展態勢。
王敏昆 碳雲智能生物信息與人工智能實驗室執行主任
生命健康的大數據維度很高，人工智能的應用潛力非常廣泛，我們關心的是如何將人工智能應用到生理研究上來。
初創企業在研發中遇到的問題：一是成本高，項目拓展時的成本增加很快；二是商業模式進展慢，用戶的商業轉化是很大的問題；三是倫理方面的問題，樣本數據的隱私非常敏感。
張濤 華為產業戰略與政策部高級產品經理
在AI企業的孵化過程中，美國環境優於我國：一是美國在個人數據和隱私保護上做得比較好；二是美國有公共數據交換和分享機制，值得我們借鑑。
中國人工智能發展存在的矛盾：一是中國有市場，但沒有相應的隱私保護；二是中國有全生產鏈，但設備依賴美國、日本、歐洲。
在人工智能發展前期政府應以鼓勵為主，不要設定太多限制。
劉元興 京東金融研究院研究員
制定信息化社會背景下的數據和科技監管規則，形成以法律監管為主軸、以標準化監管為抓手的靈活式監管體系。
國家人工智能標準化總體組制定了人工智能倫理白皮書《人工智能倫理與社會影響研究報告》，其核心有三點：一是將人工智能倫理歸結為人類根本利益原則和責任原則；二是人工智能倫理的分場景探討；三是倫理白皮書以風險控制為出發點。
人工智能承擔法律責任的問題，也應按照技術程度和應用場景的不同來分別判定。
整理丨宮學源 李鵬飛 張宇
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