双奖加持的影响力

2024 年诺贝尔物理奖颁给了人工智能三巨头之一的 Hinton，诺贝尔化学奖又颁给了 Google DeepMind 的创始人、谷歌大模型 Gemini 团队的核心人物 Demis Hassabis。这两位诺奖得主与人工智能有着紧密的联系。Hinton 被誉为 “AI 教父”，他在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明，为当今强大的机器学习奠定了基础。Demis Hassabis 则带领团队开发了 AlphaFold 模型，成功解决了困扰科学家们 50 多年的难题 —— 预测蛋白质的复杂结构。他们的成就激励着整个人工智能行业，让更多的研究者和开发者看到了人工智能的巨大潜力和广阔前景。

媒体聚焦与公众关注

这两项诺奖的颁布引发了媒体的广泛报道和公众对人工智能的高度关注。各大媒体纷纷将人工智能这个话题推上头条，深入解读诺奖背后的意义和人工智能的未来发展。公众对人工智能的兴趣也迅速提升，开始关注人工智能在各个领域的应用和影响。人们对人工智能的好奇心被激发，渴望了解更多关于人工智能的知识和技术。这种媒体聚焦和公众关注不仅为人工智能行业带来了更多的资源和支持，也促使政府和企业加大对人工智能的投入，推动人工智能技术的不断创新和发展。

一、人工智能的现状剖析

（一）生活中的广泛应用

在智能家居方面，语音助手如秋果计划的果宝、小米的小爱同学、百度的小度等，可通过语音指令控制灯光、窗帘、空调等家电设备，还能播放音乐、查询天气、设置提醒等，为人们的生活带来极大便利。智能门锁支持语音交互、指纹识别、密码、手机 APP 等多种开锁方式，保障家庭安全。智能摄像头可实现远程实时监控、移动侦测、人脸识别等功能。在智能医疗领域，开发基于深度学习的辅助诊断系统，提高疾病诊断的准确性和效率。利用语音识别和自然语言处理技术，实现医疗咨询、问诊等服务的智能化。利用 AI 技术，实现远程诊断、治疗，提高医疗服务的覆盖范围和效率。

（二）管理系统中的重要作用

以企业管理为例，人工智能发挥着重要作用。数据分析与监控工具如 Datadog 和 MetricFire，通过实时监控和分析企业数据，帮助企业优化运营并预防潜在问题。结合 AI 技术的客户关系管理（CRM）系统能够通过分析客户数据提供个性化服务，如通过 ChatGPT 与客户进行自然语言交流，自动化营销流程，提升客户满意度和忠诚度。决策支持工具如 Domo 和 Silico，通过整合数据分析和报告工具，提供强大的自助式商业智能平台，帮助管理人员做出更快、更明智的决策。人力资源管理工具如 Zavvy，可以简化人力资源流程，提供个性化的员工体验，并通过 360° 反馈和绩效评估来促进员工成长和发展。

（三）工程领域的突出表现

在医学领域，人工智能技术取得了显著成果。如甲状腺结节超声辅助诊断软件能够自动探测甲状腺、乳腺、颈动脉斑、肝脏等病灶，防止漏诊，其自动分类准确率达 93.34%。首款国产单髁关节置换机器人通过创新技术实现了主动跟踪定位、实时运动学分析和自动化的术前规划，骨数据处理准确率达 90% 以上。在地质勘探领域，人工智能可以快速处理大量的地质数据，帮助地质学家更准确地预测矿产资源的分布。在石油化工领域，人工智能可以优化生产流程，提高生产效率，降低能源消耗。

（四）技术研究中的关键地位

在超声无损检测领域，人工智能大有可为。目前广泛采用专家系统、模式识别和人工神经网络的方法对超声探伤中缺陷的性质、形状和大小进行判别和归类。如利用模糊模式识别对管材缺陷的形状进行识别，超声波 C 扫描图象的缺陷模式识别，利用人工神经网络对超声检测中的缺陷进行定量评价等。近 20 年来，国内外都在开展智能超声无损检测系统的研究，智能化超声波探伤仪不仅是人们眼睛的延伸，还能代替或帮助大脑和手的工作，成为人们大脑和手的延伸。在电子技术领域，人工智能可以优化电路设计，提高电子产品的性能和可靠性。

二、人工智能的前景展望

（一）多领域融合的趋势

智能助手在未来将更加智能化和个性化，成为人们日常生活和工作的得力伙伴。随着语音识别、自然语言处理和机器学习等技术的不断进步，智能助手能够更好地理解用户需求，提供更加精准的服务和体验。例如，在家庭场景中，智能助手可以控制智能家居设备，安排家庭日程，提供娱乐和教育资源等。在工作场景中，智能助手可以协助处理邮件、安排会议、提供行业资讯等。

医疗健康领域，人工智能将继续发挥重要作用。通过对大量医疗数据的分析和学习，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗效率和准确性。同时，人工智能还可以应用于医疗影像分析、药物研发、健康管理等方面，为人们提供更加全面的医疗服务。例如，智能医疗影像分析系统可以快速准确地识别疾病，为医生提供诊断参考；智能健康管理设备可以实时监测用户的健康数据，提供个性化的健康建议和预警。

自动驾驶领域，人工智能将推动汽车行业的变革。通过传感器和算法的不断优化，自动驾驶汽车能够更加安全、高效地行驶，减少交通事故，缓解交通拥堵。同时，自动驾驶技术还可以应用于物流、公共交通等领域，提高运输效率，降低成本。例如，自动驾驶卡车可以实现长途运输的无人化，提高物流效率；自动驾驶公交车可以为乘客提供更加舒适和便捷的出行体验。

（二）具身智能的新形态

具身智能是可以和物理世界进行感知交互，并具有自主决策和行动能力的人工智能系统。具身智能中的智能体能够以主人公的视角感受物理世界，通过与环境产生交互并结合自我学习，从而产生对于客观世界的理解和改造能力。

具身智能具有巨大的发展潜力。一方面，具身智能将促使智能体具备自主规划、决策、行动、执行等能力，实现人工智能的能力进阶。例如，具身智能机器人可以在复杂的环境中自主完成任务，如在危险的工业环境中进行维修作业，在家庭中进行家务劳动等。另一方面，具身智能将在多个领域发挥重要作用，如智能制造、医疗服务、居家养老、智能安防、抢险救灾、海洋作业等。例如，在医疗服务领域，具身智能机器人可以协助医生进行手术，为患者提供康复护理等；在居家养老领域，具身智能机器人可以陪伴老人，提供生活照料和健康监测等。

人工智能的前景广阔，多领域融合和具身智能将成为未来发展的重要趋势。随着技术的不断进步，人工智能将为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

三、人工智能的发展瓶颈

（一）人才短缺挑战

目前，人工智能高端复合型人才短缺已成为行业发展的重大挑战。根据相关数据，我国人工智能人才缺口高达 400 万到 500 万。人工智能领域需要的是既具备计算机科学、数学、统计学等理工科知识，又掌握心理学等人文社科知识的复合型人才。然而，当前的人才培养体系难以满足这一需求。

人才短缺给人工智能行业带来诸多不利影响。首先，它限制了技术创新的速度。人工智能的发展需要不断的创新和突破，而高端人才是推动创新的关键力量。缺乏足够的人才，新的算法、模型和应用的开发速度就会放缓。其次，人才短缺影响了企业的竞争力。在激烈的市场竞争中，拥有优秀人才的企业能够更快地推出新产品和服务，抢占市场份额。而缺乏人才的企业则可能在竞争中处于劣势。最后，人才短缺也影响了行业的整体发展。人工智能的应用涉及多个领域，如医疗、金融、交通等。人才短缺可能导致这些领域的人工智能应用进展缓慢，影响整个社会的数字化转型进程。

（二）盈利困难挑战

大部分人工智能企业面临盈利难的困境，这主要源于技术和应用层面的问题。

从技术层面来看，人工智能的本质是数据，目前的人工智能其实是数据智能。但某些行业现有数据资源有限，例如手机行业想利用人工智能判别屏幕划痕，却缺乏大量不同划痕的手机数据供学习，企业不具备小样本数据学习能力，难以打造理想的智能产品。同时，大部分行业数据存在孤岛现象，如政府部门、金融行业和医疗行业的数据分属不同机构，难以整合。这使得企业提升人工智能技术、研发优质产品十分困难，需要消耗巨大的人力、物力和财力创造研发条件，导致研发成本高昂，削弱了企业盈利能力。

从应用层面来看，人工智能企业往往践行 “拿着锤子找钉子” 的研发模式，没有真正打通产业链。辛苦打造出的技术和产品可能找不到合适的应用场景，无法实现商业化落地和规模化应用，产品价值不高。即使找到好的应用场景，由于人工智能更新换代速度快，企业需要持续投入人力和成本，很少有企业能负担得起，盈利也较为困难。

（三）数据安全问题

数据安全对人工智能至关重要。人工智能系统通常需要大量的数据进行训练和运行，数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性，进而威胁人工智能应用安全。

一方面，数据被恶意利用的风险巨大。例如，黑客入侵安全摄像头数据事件凸显了数据安全对 AI 的重要性。AI 技术在各类场景化落地必然会使用大量监控设备，随着感知敏感度要求提升和各种边缘设备的使用，生活中监控设备覆盖范围将进一步加大，数据安全成为 AI 发展必须考虑的问题。同时，AI 技术也可能被用于进行恶意活动，如通过深度伪造技术制作虚假音频和视频，或通过自动化工具进行网络攻击。

另一方面，人工智能大规模应用间接促使数据权属问题、数据违规跨境等数据治理挑战进一步加剧。为有效管控人工智能安全风险并积极促进人工智能技术在安全领域应用，需要从法规政策、标准规范、技术手段、安全评估、人才队伍、可控生态等方面构建人工智能安全管理体系。

四、人工智能的破局之路

（一）加速人才培养

基础教育：在中小学阶段引入人工智能科普课程，培养学生对人工智能的兴趣和认知。例如，可以通过举办人工智能科普讲座、组织编程竞赛等方式，激发学生的创造力和探索精神。同时，将人工智能相关知识融入数学、物理、信息技术等学科中，为学生未来深入学习人工智能奠定基础。

高等教育：高校应进一步加强人工智能专业建设，优化课程设置。除了传统的计算机科学、数学等课程外，增加心理学、哲学、伦理学等人文社科课程，培养具有跨学科思维的复合型人才。同时，加强实践教学环节，与企业合作建立实习基地，让学生在实际项目中锻炼技能。例如，电子科技大学的人工智能专业与多家企业合作，为学生提供了丰富的实习机会，学生在实习过程中不仅提高了技术水平，还了解了行业需求和发展趋势。

校企合作：企业与高校应加强合作，共同培养人工智能人才。企业可以为高校提供实践项目和实习岗位，高校则为企业培养定制化的人才。例如，科大讯飞与多所高校合作开展 “讯飞超脑 2030 计划”，共同培养在多模感知、多维表达、认知智能、运动智能等领域的关键技术人才。此外，企业还可以设立奖学金、举办竞赛等方式，鼓励学生积极投身人工智能领域的学习和研究。

（二）提升技术创新

加强核心技术研发：加大对人工智能核心技术的研发投入，重点突破算力和模型创新方面的难题。在算力方面，研发高性能芯片和新型计算架构，提高计算速度和效率。例如，华为研发的昇腾芯片，为人工智能计算提供了强大的算力支持。在模型创新方面，探索新的算法和模型结构，提高人工智能系统的性能和泛化能力。例如，百度的文心一言大模型，通过不断优化算法和模型结构，在自然语言处理方面取得了显著的成果。

缩小与顶尖水平的差距：加强国际合作与交流，学习借鉴国外先进的技术和经验。鼓励国内企业和科研机构参与国际人工智能竞赛和合作项目，提高我国在人工智能领域的国际影响力。同时，吸引海外优秀人才回国创业和工作，为我国人工智能技术创新注入新的活力。例如，中国科学院控股有限公司董事长索继栓指出，中科院人工智能产学研创新联盟成员协同承担了多项国家重大科技专项、开展联合攻关，取得了良好的社会效益和经济效益。

（三）强化产学研结合

促进企业与高校合作：建立产学研合作创新平台，促进企业与高校之间的技术交流和成果转化。企业可以将实际需求反馈给高校，高校则根据企业需求开展科研项目，提高技术转化效率。例如，五邑大学、四维时代与德国人工智能研究中心联合成立 “中德教育装备研究中心”，实现了产学研 “合作多赢” 的目标。

提高技术转化效率：完善技术转化机制，加强知识产权保护，鼓励企业和高校积极开展技术转化工作。政府可以出台相关政策，对技术转化成功的项目给予资金支持和税收优惠。例如，河南省政协副主席霍金花带队围绕人工智能创新发展进行专题调研时强调，要围绕推动产业链、教育链、人才链和创新链融合发展等关键问题开展研究论证，提出有价值的意见建议，助力我省抢抓人工智能新机遇，为经济社会发展注入新动能。

解决成果落地难题：加强对人工智能应用场景的研究，探索适合我国国情的人工智能应用模式。企业和高校应共同开展应用项目研究，解决成果落地过程中遇到的问题。例如，希沃一直在积极实践教育从信息化到数字化再到智能化的发展路线，以 “三教”：教室、教师、教学为核心，在备授课、学生综合素质评价、远程同步授课等核心场景，尝试使用人工智能技术帮助老师提质增效。

（四）完善监管体系

应对风险：针对人工智能发展中的数据安全、伦理道德等风险，建立健全监管体系。加强对人工智能数据的管理，规范数据采集、存储、使用和共享行为，防止数据泄露和滥用。同时，制定人工智能伦理道德规范，引导企业和科研机构在人工智能研发和应用过程中遵守伦理道德原则。例如，第十三届全国政协经济委员会副主任苏波在 ISC 2023 第十一届互联网安全大会开幕式上表示，我国人工智能产业发展也已进入快车道，数据安全是网络空间安全的基础，也是国家安全的重要组成部分。应加快完善人工智能健康发展的监管规则和法律法规，推进明确人工智能数据安全法律原则，确立不同参与主体在人工智能生命周期各阶段所享有的数据权利与承担的安全责任。

构建全面监管体系：建立多部门协同监管机制，加强对人工智能产业的监管力度。政府部门、行业协会、企业和社会公众应共同参与人工智能监管，形成全方位、多层次的监管体系。例如，世界互联网大会数字文明尼山对话主论坛为完善人工智能治理提供了新思路，强调要建立健全监管机制，加强对人工智能技术的实时监督和动态评估，以便及时发现和应对新情况。同时，营造多元协调、多方参与、协同互动的共治机制，有助于弥合双方的认知鸿沟。企业作为技术研发主体，也应时刻保持敬畏之心，自觉承担伦理责任。只有恪守科技伦理、维护人类权益，避免技术僭越伦理底线，人工智能才能行稳致远。