近期，全國學術研討會“人工智能通識教育”在上海大學舉行。來自全國各地的教育教學和人工智能專家聚集在一起，集中討論人工智能的普通教育。上海大學黨委常委、副主席聶清在講話中指出，人工智能技術和物聯網、云計算、大數據、深度學習和智能衛星一起代表了新一代的最新發展，或將可能在2025年和2035年后建立一種新的社會形態，在這種社會形態下，人工智能又將如何重新布局？

加速新賽道落地

?

《2018中國人工智能發展報告》指出，2013年至2018年一季度，中國人工智能領域的投融資占全球60％，成為全球人工智能投融資規模最大的國家；在人工智能企業數量方面，從2012年起迅速增長，截至2018年6月，我國人工智能企業數量已達1011家，高居世界第二。企業發展戰略開始分化，擁有強大數據采集及軟件開發能力的互聯網公司，以及華為這樣的科技巨頭。經過一年多的發展，各個公司都已經根據自己資源的不同，戰略出現了分化。各類公司初始時在產業環節中各有偏好，初創企業在算法與模型訓練上占優，互聯網企業則擁有天然的數據優勢，安防企業則憑借極強的工程能力加速安防項目落地。AI頭部初創企業近年來融資動作頻繁，受到資本市場的青睞，在資金方面暫無瓶頸，然而面臨互聯網巨頭的挑戰，各大初創企業應依托已有的獨立設計算法的能力，構建平臺型解決方案，在研發能力與方案落地速度上取勝。

從目前的落地進展來看，移動互聯網、安防、零售、物流、醫療、文娛、無人駕駛的商業化有待成熟。但以曠視科技Face＋＋、商湯科技、極鏈科技Video＋＋為代表的AI頭部企業戰略出現向平臺企業或軟硬一體化企業發展的分化趨勢及零售等新領域快速崛起。

加快人工智能高校布局

截至2018年11月中旬，中國已有33所高校宣布成立人工智能學院或研究院。2017年7月國務院發布《新一代人工智能發展規劃》之前為個別嘗試，僅有3所高校進行探索，北京、上海、廣州各一所。2018年4月教育部出臺《高等學校人工智能創新行動計劃》之前為繼續探索階段，地點拓展到陜西、重慶、江蘇等地的8所高校，新建機構的名稱統一為“人工智能”學院或研究院。《高等學校人工智能創新行動計劃》里明確提出“到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心”，這標志著積極布局階段的開始，半年時間里就有22所高校行動起來。

2018年7月，伴隨著28所地方本科與高職院校入選教育部《“AI＋智慧學習”共建人工智能學院項目試點學校名單》，這股熱潮進入批量建設階段。

由此看來，長周期的科研投入與跨學科的專家合作意味著高校在人工智能領域的引擎作用不可替代。與其他國家相比，中國的政策推進更為系統，從國務院的宏觀戰略到教育部的行動計劃，再到批量建設的入選名單。國內高校的主動性與行動力更是驚人，短時間內已初具規模，覆蓋多個省市以及各種類型的高校，并帶來了高校內部新建學院或研究院這樣涉及經費預算、人員編制、招生計劃、校園基建等實質變化。

促進跨國利益相關群體之間的合作

為人類最大利益服務的數字合作是當務之急。必須設法使世界各地的人達成共識和協議，聯手促進能被廣泛接受的方法的創新，以解決問題、維持對復雜的人類數字網絡的控制。

威康信托基金會的數據與創新部門主管丹尼爾·米哈伊洛夫說：“我認為， 2030 年，人類和人工智能間會形成良好的互動。在我的領域——健康領域——大數據分析和基因組學的進步在創造個性化藥物、改善診斷、治療和研究方面具有巨大的潛力。 雖然我對人類適應、學習和進化的能力持樂觀態度，但技術創新并不總是一帆風順?！霸谶@一點上，我們可以從以往的技術中吸取經驗。例如，英格蘭銀行首席經濟學家安迪？霍爾丹曾指出，在19世紀，最初的“勒德分子”感到不滿，有合理的理由。因為他們遭遇了嚴峻的失業潮，需要一代人的時間才能創造出足夠的工作崗位以彌補失去的工作崗位。

這也提醒了我們，新技術的引進會讓一些人從中受益，而另一些人則會受到傷害。為了抓住未來的機遇，我們需要認識到這一點，并做好充分的應對措施，例如，資金充足的成人教育計劃。

制定政策，確保人工智能的發展將用于增進人類的共同利益

2017年1月，未來生命研究院（FLI）召開主題為“有益的人工智能”的阿西洛馬會議。法律、倫理、哲學、經濟、機器人、人工智能等眾多學科和領域的專家，共同達成了23條人工智能原則，呼吁全世界在發展人工智能的時候嚴格遵守這些原則，共同保障人類未來的利益和安全。

由此可見，建立包容、分散的智能數字網絡，確保技術符合社會和道德責任。一些新的監管和認證程序將是必要的。北美的研究科學家寫道：立法是確保社會利益分配的主要機制，但是立法的車輪卻行進緩慢。盡管人工智能的好處會很快惠及那1％的人，但其他民眾想要感受到好處，將需要更長的時間。而且這只有在我們的代表領導人有意制定強有力的社會和財政政策的情況下才會實現。

近年來，越來越多的國家認同人工智能將帶來下一次產業革命，中國、美國、英國、歐盟、加拿大、日韓等國家和地區都提出了各自人工智能戰略。與各國戰略相比，我國規劃突出強調技術與應用，而相對淡化人工智能發展的其他方面或問題。在AI立法與促進、教育與人才培養、AI帶來問題應對等諸多方面，而我們也應該積極探索，不僅提升“硬實力”，也要提升“軟實力”，從追隨者走向引領者。