中国人工智能家当存在芯片和开拓框架的关键自主根技能掉队、根本举动步伐薄弱、行业落地困难、顶尖人才缺少等问题。
首先，关键自主根技能掉队。中国人工智能家当的发展，尤其是政府、军事等领域的关键运用，紧张建立在美国根技能的根本上。除了前面提到的英伟达的人工智能高端芯片以及Google和Facebook的人工智能框架，TensorFlow和PyTorch占中国份额已达到85%以上，个中TensorFlow一周的下载量超中国所有自主人工智能框架2020年下载量之和。人工智能根本算法的30多个专利节制在谷歌手里。
中国人工智能根本软件、运用软件、算法等须要借助国外技能才能发展和演进，高端芯片等“命门”也节制在美国手里。如果长期持续在国外根技能根本上发展人工智能家当，将导致中国错失落自主发展的历史性机遇。
其次，根本举动步伐培植薄弱，算力昂贵稀缺，行业开放数据集不敷。
只管中国互联网行业产生了海量构造化数据，带动算法技能快速成熟，但大规模开放行业数据集缺少。
比如，互联网图片识别常用的ImageNet数据集有14197122张图片，而工业视觉常用的工业质检数据集仅1000张旁边。但工业质检的准确率须要达到99.99%，比拟互联网95%的准确率哀求更高，更须要大规模高质量的数据集进行演习。大规模高质量的数据集是人工智能发展的根本，也是人工智能与实体经济领悟的关键。
据统计，海内大量行业数据资源集中在教诲、医疗、交通管理等公共部门，占比高达75%。互联网等行业的数据集更是由少数几家巨子节制。由于海内子工智能数据生产、交易和管理机制缺位，政府部门和企业出于法律和商业利益考虑，大量高质量数据的共享与传播受到限定，无法得到有效利用。
再次，运用门槛高，落地领域不屈衡，整体智能化水平较低。人工智能需与各行业的业务流程、信息系统、生产系统等跨领域深度领悟才能产生代价。目前，中国85%以上人工智能算力集中在互联网、公安行业，在教诲、医疗、养老、环境保护、城市运行、法律做事、交通、能源、制造等领域尚未得到深度运用。
此外，工业领域细分子行业多、运用处景繁芜，相应的算法模型须要订制，人工智能运用快速复制存在困难。
末了，顶尖人才储备少。
人工智能专业职员除需具备相应的硬件、软件、算法知识外，同时还需具备行业知识、人工智能知识、信息系统知识等。
根据清华大学AMiner数据平台每年发布的“AI2000人工智能环球最具影响力学者榜单”，中国入选环球AI2000学者数量为196人，虽然位居第二，但仅占环球9.8%，约为美国高层次学者数量的1/6。
高层次人才的短缺也直接导致我国人工智能关键根技能和算法创新方面能力的匮乏。推动中国人工智能家当的发展亟须培植高水平的人才军队和创新团队。
本文节选自《人工智能家当高质量发展的前景与寻衅——专访中国国际发展知识中央副主任、国务院发展研究中央研究员魏际刚》，见《领导文萃》2022年1月（下）“高端访谈”栏目。
本文作者 | 专访中国国际发展知识中央副主任、国务院发展研究中央研究员魏际刚
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