人工智能助力實體經(jīng)濟的十大方向
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目前人工智能已成業(yè)界熱議話題，人工智能對實體經(jīng)濟、虛擬經(jīng)濟都有巨大的推動作用，同時人工智能對于金融、證券業(yè)而言也有較大的應用空間。本文嘗試提出人工智能所帶來的經(jīng)濟社會形態(tài)的本質(zhì)內(nèi)涵，并提出與實體經(jīng)濟深度融合的專用人工智能技術體系。
數(shù)字經(jīng)濟是人工智能經(jīng)濟的前提
人工智能經(jīng)濟形態(tài)是數(shù)字經(jīng)濟之后新的經(jīng)濟形態(tài)，它建立在數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)化、信息化基礎上，且人工智能技術的發(fā)展之所以三起三落，與每個階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的不充分有直接關系。如圖所示，每個科技與經(jīng)濟發(fā)展階段都要以上一個階段為基礎，如果上一個階段整體發(fā)展不充分，那么本階段的發(fā)展就會缺乏基礎，出現(xiàn)“往復式發(fā)展現(xiàn)象”。同時，人工智能在各個行業(yè)的發(fā)展不均衡，某個行業(yè)會出現(xiàn)先例，例如在棋藝方面，國際象棋、圍棋已經(jīng)被人工智能攻克，在該領域已經(jīng)沒有人類可以超越“深藍”“AlphaGo Zero”。
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圖 科技進步與經(jīng)濟形態(tài)關系RSE模型
人工智能的內(nèi)核是計算機技術，通過基礎資源（即數(shù)字經(jīng)濟階段的技術積累）、物理世界的數(shù)字化（包括特征化、向量化、標簽化）、互聯(lián)網(wǎng)和信息化（包括大數(shù)據(jù)服務、云化信息系統(tǒng)）三步，人工智能才能更好地在具體領域有學習、智能升級的基礎。因此當人們在模仿人類大腦開發(fā)人工智能、研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、開發(fā)深度學習上遇到瓶頸，可反向在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否充分方面尋找答案。
專用人工智能發(fā)展階段，技術體系與實體經(jīng)濟融合
技術體系指各種技術之間相互作用、相互聯(lián)系，并按一定目的、一定結構方式組成的技術整體。人工智能是一個技術簇，尤其是在專用人工智能階段需要加強技術分類，因為人工智能的技術分類是人工智能技術體系形成的基礎。
人工智能狹義上可理解為通過人工的手段達到模仿人類智能的目標。智能主要表現(xiàn)在人工智能的技術發(fā)展定位上，而人擁有視覺、聽覺、觸覺、味覺、感覺、語言表達、書寫、行動、邏輯推理、學習、記憶等能力。當人工智能具備了其中某項能力，代替人來做具體崗位上重復的體力或腦力勞動，這便是專用人工智能。專用人工智能是可以標準化的，簡單、重復的勞動形式。本文將專用人工智能階段技術體系歸為十大類，見表。
表 專用人工智能階段應用技術分類
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語言識別技術與實體經(jīng)濟融合領域
語言識別是機器人與人類通過聲音交互的前提，包括語言種類識別、口音的處理、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞、典型應用領域醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。
語言識別技術與實體經(jīng)濟融合的領域包括以下幾個方面。
一是提升各類電子設備附加值，通過嵌入自然語言處理技術，使各類電子設備具備自然語言控制、簡單對話功能，增加國內(nèi)產(chǎn)品出口競爭力，如智能終端、白色家電、導航設備等。
二是提升各類產(chǎn)品與服務在線響應感知，通過自然語言處理技術、預設的邏輯導引，可以實現(xiàn)7×24小時在線電商服務，實現(xiàn)智能問答型自動客服，可廣泛應用于運營商客服、電商客服、地產(chǎn)營銷客服等各類客戶服務系統(tǒng)。
三是各類現(xiàn)場服務機器人，現(xiàn)場服務機器人最重要的是人機交互，要能準確理解現(xiàn)場客戶的需求，這方面的應用非常廣泛，幾乎涉及到所有服務行業(yè)，典型應用場景如酒店、餐飲、娛樂等服務場所。
四是其他領域，可以用于身份認證、保密管理、金融遠程登錄密碼和聲紋雙保險、軍事領域聲紋識別偵聽模塊等領域。
語言表達技術與實體經(jīng)濟融合領域
在語言表達技術與實體經(jīng)濟融合領域，語言表達與自然語言識別是機器人技術需求的兩個方面，自然語言識別從本質(zhì)上是聲紋處理技術，語言表達依靠的是語言合成技術，但在情感、情緒上還需要與人工智能的情緒感知技術進行結合，包括在提高合成語音的自然度、豐富合成語音的表現(xiàn)力、降低語音合成技術的復雜度、多語種語音合成等方面還有待改進。
在各類聲音播報的商業(yè)場景上，聲音模仿技術可以模仿任何聲音紋理。比如世界首部利用人工智能模擬人聲的紀錄片《創(chuàng)新中國》在央視紀錄片頻道播出，紀錄片解說詞全程運用人工智能配音，“重現(xiàn)”已故配音大師李易的聲音；地圖導航系統(tǒng)可以模仿任一明星的聲紋進行全程播報。通過錄制一段聲音可實現(xiàn)文本的自動播報幾乎適用于所有聲音播報商業(yè)場景。
在服務機器人領域，服務機器人的語言表達決定了機器人與人交互的順暢度、親和力、自然程度。服務機器人體現(xiàn)的是人工智能的第二個發(fā)展階段——通用人工智能。
語義理解技術與實體經(jīng)濟融合領域
語義理解本質(zhì)上就是文本理解技術，它是聲音識別的輸出，同時也是語言表達、邏輯推理、深度學習、行為技術的分析輸入，文本就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是符號。數(shù)據(jù)本身沒有任何意義，只有被賦予含義的數(shù)據(jù)才能被使用，這時候數(shù)據(jù)就轉(zhuǎn)化為信息，而數(shù)據(jù)的含義就是語義。語義理解技術分為詞匯級、句子級、篇章級3個方向，該行業(yè)需要大量的機器學習素材，因此大型公司往往采用開源的形式發(fā)布相關技術模塊，例如谷歌發(fā)布了解析器SyntaxNet，科大訊飛發(fā)布了訊飛開放平臺。
在手機終端上，手機終端在數(shù)字經(jīng)濟時代是移動互聯(lián)網(wǎng)的載體，在人工智能時代是人類活動的助理機器人；移動互聯(lián)網(wǎng)流量在整個互聯(lián)網(wǎng)中占比在2018-2019年將超過60%。Gartner預測，2018年后AI智能終端的出貨量占比將會逐年提升，2020年全球手機出貨量將達25.5億部，其中AI移動智能終端將達到13.3億部，占比52.1%，當前智能手機的發(fā)展方向?qū)⑹侨斯ぶ悄苁謾C。
在大型會議記錄、翻譯中，速記、同聲傳譯是必不可少的，隨著語音識別技術的開發(fā)，當前語音同聲語音轉(zhuǎn)文字服務、機器人自動轉(zhuǎn)譯技術已接近成熟，商用化翻譯產(chǎn)品已在2016年推向市場。
在大數(shù)據(jù)行業(yè)應用中，大數(shù)據(jù)分為結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，當前結構化數(shù)據(jù)可以通過成熟的數(shù)據(jù)分析工具處理，但是非結構化數(shù)據(jù)一直是難點，根本原因是語義理解問題，如語義理解成熟化問題。人工智能文本語義理解技術可以根據(jù)一個自有命題從互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、電子書中搜集數(shù)據(jù)，形成新的高水平、濃縮人類所有數(shù)字世界智慧成果的著作、論文，非結構化數(shù)據(jù)的應用將達到質(zhì)的飛躍。
視覺技術與實體經(jīng)濟融合領域
人工智能領域的視覺技術主要是圖像識別、計算機視覺、機器視覺。雖然機器視覺在工業(yè)領域被廣泛提及，但是其應用的技術包括了計算機視覺、圖像處理等技術，應用場景也稍有不同。圖像識別主要應用在圖像采集終端，如人臉識別攝像頭；計算機視覺主要是應用于動態(tài)圖像的分析和靜態(tài)圖像分析?？梢哉f，計算機視覺是人工智能視覺技術的基礎元素。
視覺技術是人工智能當前技術相對其他技術領域較成熟、技術發(fā)展最快、市場需求量最大的領域，比如人臉識別，在光線好的情況下，正面人臉識別機器的準確率能達到99.99%，人臉識別在公安、物業(yè)安保、銀行、證券、金融社保、教育、電子商務、機場、地鐵等場景應用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識別行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示，未來十年，我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模有望達到千億元。
視覺技術另外一個巨大市場是醫(yī)療領域。以肺結節(jié)檢測為例，一家三甲醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會產(chǎn)生200~300張左右的CT影像，放射科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬張影像，任務繁重，消耗大量精力，導致誤診漏診率上升。中國醫(yī)學會的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示，中國臨床醫(yī)療總誤診率為27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為40%，國內(nèi)醫(yī)學影像資源匱乏，且存在結構性失衡，帶來第三方影像中心發(fā)展機遇。開發(fā)醫(yī)療行業(yè)圖像識別技術，促進行業(yè)專用設備發(fā)展，如能在社會基層醫(yī)療機構普及，將大大提升分級診療效率、促進醫(yī)療資源公平，對于醫(yī)療領域放射科、病理科室而言，從市場需求和技術需求的角度來看均比較緊迫。
在國家衛(wèi)生計生委、安徽省衛(wèi)計委的指導下，科大訊飛與清華大學聯(lián)合研發(fā)的人工智能“智醫(yī)助理”機器人在國家醫(yī)學考試中心監(jiān)管下參加了2017年臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試測試，“智醫(yī)助理”456分的成績處于全國53萬名考生中的中高級水平，未來技術越來越成熟。從輔助醫(yī)療到專項醫(yī)療機器人，人工智能技術將促進我國醫(yī)療體制改革的落地。
圖像繪制技術與實體經(jīng)濟融合領域
圖像繪制就是人工智能開展圖像創(chuàng)作，在與設計相關的領域中應用廣泛，如工程圖紙設計、工業(yè)設計、工藝品設計等，可大大節(jié)省設計人員的的工作量，提升工作效率，提高準確度。
圖像繪制是將數(shù)字世界與物理世界進行映射，由物理世界輸入到數(shù)字世界，或者由數(shù)字世界通過紙張、3D打印等呈現(xiàn)給物理世界，在這個過程增加人工智能就可以代替人的部分或全部勞動。圖像繪制不僅可以繪制圖像，它在精密IC電路板制造、外科手術領域也有較好應用前景。
行為技術與實體經(jīng)濟融合領域
機器人行為技術是未來行動型通用、超級人工智能的前提，應用范圍大致分為工業(yè)機器人、礦業(yè)機器人、建筑機器人、交通機器人、服務機器人、應急救災機器人、軍用機器人等，凡是人類四肢動作的勞動均可以通過機器人來實現(xiàn)。
工業(yè)機器人最先在汽車行業(yè)普及，現(xiàn)在正在向家電制造行業(yè)、醫(yī)藥制造行業(yè)、物流行業(yè)普及。2018年中國工業(yè)機器人市場規(guī)模達到22.3億美元，未來五年（2018-2022年）年均復合增長率約為22.73%，2022年中國工業(yè)機器人市場規(guī)模將達到50.6億美元。當前工業(yè)機器人將加入機器視覺技術，使其成為通用機器人可以不用更改生產(chǎn)線機器臂軌跡參數(shù)而實現(xiàn)自主流水線生產(chǎn)。
我國物流行業(yè)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)從港口、倉庫到快遞派送的無人化（結合遠程控制），如上海的洋山港、山東青島港的全自動化港口；大型物流公司已基本普及AGV搬運機器人；某大型電商已在北京試點無人派送小車。
交通機器人分為無人駕駛客運專用車、物流專用車兩大類，客運專用車以無人駕駛小汽車為主，無人駕駛將給整個交通、物流產(chǎn)業(yè)帶來飛躍式發(fā)展。
總之，人工智能行為技術帶來的行業(yè)產(chǎn)值將有力支撐國家整個人工智能產(chǎn)業(yè)“三步走”目標的實現(xiàn)，極大地降低人口老齡化、人工成本上升帶來的產(chǎn)業(yè)勞動力問題，實現(xiàn)由人口紅利向機器紅利轉(zhuǎn)變。
觸覺感知技術與實體經(jīng)濟融合領域
觸覺可以感知位置、力度、溫度、幅度等人手要做的精細事務，相對于行為技術，人工智能觸覺感知技術應用在身體感知需要比較細膩的應用領域。
在醫(yī)療行業(yè)應用上，要做虛擬手術、遠程醫(yī)療，就必須有觸覺，比如專家遠程手術、人造皮膚傳感技術已在實驗室實現(xiàn)，是未來服務機器人的皮膚雛形。
在陪護行業(yè)應用上，隨著中國老齡化人口的增加，養(yǎng)老、康復照料問題是社會共同面臨的難題，康復工成本逐年上升，陪護機器人的市場空間很大，其功能需求包括服務、安全監(jiān)護、人機交互以及多媒體娛樂等。
推理技術與實體經(jīng)濟融合領域
推理技術包括常識推理、計算推理、邏輯推理、倫理推理等。常識推理指的是機器在沒有任何背景學習情況下進行常識的推理。對于對話機器人來說，推理是實現(xiàn)智能對話的技術基礎，但當前這項技術還遠不夠成熟。谷歌、蘋果、微軟、百度、科大訊飛的對話型機器人都在向這個目標努力，讓機器具備基本的推理、學習相關的計算能力、邏輯能力，而AlphaGo就是這個層次的典型應用。
推理技術根據(jù)具體領域的標準化規(guī)則可以在專用人工智能領域發(fā)揮到智慧的極致，將若干推理技術疊加在一起為未來的通用人工智能打下了基礎。未來可以實現(xiàn)軟件開發(fā)的人工智能化，即由人工智能來開發(fā)軟件。這對于我國2017年1.7萬億人民幣產(chǎn)出規(guī)模的軟件產(chǎn)業(yè)來說無異于再造一個軟件產(chǎn)業(yè)，而軟件工程師的主要工作將變成開發(fā)人工智能自動開發(fā)軟件。
推理技術還有一項重要領域就是人工智能操作系統(tǒng)，與數(shù)字經(jīng)濟時代類似，人工智能也需要有統(tǒng)一、開源的操作系統(tǒng)來承載專用人工智能，使各種人工智能軟件能夠在一個開放的架構下實現(xiàn)互相調(diào)用。它與當前的Windows、安卓、iOS系統(tǒng)不同，人工智能操作系統(tǒng)本身就具有自我迭代、自我完善的能力。
情緒感知技術與實體經(jīng)濟融合領域
情緒感知技術是通用型服務機器人的基礎，包括識別情緒和表達情緒兩個方向。眾所周知，人們對幸福生活的追求不僅是物質(zhì)上的，還有精神上的，情緒感知技術讓機器人增加了與人的互動，讓人們對機器人產(chǎn)生親切感，人工智能不僅是人類勞動的替代者，更是人類的伙伴。人工智能情緒識別的能力用處極大，在醫(yī)療業(yè)、服務業(yè)甚至審訊領域都會發(fā)揮不小的作用，很多世界頂尖的研究機構都在進行這方面的研究，如卡耐基梅隆大學機器人研究所Torre發(fā)明的面部識別軟件IntraFace可以幫助醫(yī)生檢測抑郁癥。
在當前實體經(jīng)濟應用領域，可以從簡單入手，例如應用于交通運輸領域識別大巴車、監(jiān)測物流貨運車司機是否疲勞駕駛；適用于教育領域?qū)W生在課堂上的注意力情況統(tǒng)計等。
機器學習技術與實體經(jīng)濟融合領域
機器學習是人工智能技術體系的一個通用環(huán)節(jié)，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數(shù)據(jù)導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數(shù)據(jù)學習和無數(shù)據(jù)學習：當前有數(shù)據(jù)學習顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學習”“無監(jiān)督學習”“半監(jiān)督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數(shù)據(jù)學習法主要為“強化學習”。有數(shù)據(jù)學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡)等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。
強化學習只需要人類輸入規(guī)則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學習了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術發(fā)展越好、標準化數(shù)據(jù)量越大的領域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數(shù)據(jù)學習適用于規(guī)則活動領域的人工智能，是經(jīng)驗、控制使然；無數(shù)據(jù)學習適用于創(chuàng)新、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。
因此當前我國發(fā)展機器學習，需要從數(shù)字技術發(fā)展基礎好、標準化數(shù)據(jù)量大的相關實體經(jīng)濟領域著手，如人口管理、交通、醫(yī)療、教育、數(shù)控制造等領域。
伴隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展人工智能技術從提出到現(xiàn)在已經(jīng)有60多年歷史，以人工智能為主線發(fā)展實體經(jīng)濟將給我國帶來“彎道超車”的絕佳機遇。
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