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2017年國家發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》：“人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達(dá)國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的重大戰(zhàn)略?！蔽以焊鸲淌谠凇丁爸悄?”：為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能》一文中指出，“‘智能+’為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能，‘智能+’戰(zhàn)略的重要性不言而喻?！痹撐恼驴怯凇度嗣裾搲罚ā度嗣裾搲冯s志由人民日?qǐng)?bào)社主管主辦、江澤民同志題寫刊名，1992年創(chuàng)刊，是全國中文核心期刊、CSSCI來源期刊、中國百強(qiáng)報(bào)刊、國家期刊獎(jiǎng)重點(diǎn)期刊，榮獲中國出版政府獎(jiǎng)期刊獎(jiǎng)提名獎(jiǎng)，并得到中央領(lǐng)導(dǎo)同志的多次關(guān)注和批示）。以下為原文：

在2019年的政府工作報(bào)告中，李克強(qiáng)總理首次提出了“智能+”：打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，拓展“智能+”，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能。值得注意的是，在“智能+”的概念提出之前，李克強(qiáng)總理自2015年起在各個(gè)場合多次闡述“互聯(lián)網(wǎng)+”的概念，并強(qiáng)調(diào)要推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”建設(shè)。事實(shí)上，“互聯(lián)網(wǎng)+”以網(wǎng)絡(luò)為鏈接，以衣食住行和工作社交為載體，已經(jīng)顛覆性地變革了國家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和國民生活方式。

2017年國家發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，“人工智能成為國際競爭的新焦點(diǎn)，人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達(dá)國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的重大戰(zhàn)略，加緊出臺(tái)規(guī)劃和政策，圍繞核心技術(shù)、頂尖人才、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等強(qiáng)化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)”。相比“互聯(lián)網(wǎng)+”，“智能+”的提出語境針對(duì)性更強(qiáng)，核心聚焦在提高我國的工業(yè)基礎(chǔ)能力和創(chuàng)新能力，促進(jìn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。在當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相對(duì)成熟穩(wěn)定的環(huán)境下，以智能技術(shù)為抓手，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)平臺(tái)上，為制造業(yè)賦能，對(duì)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)具有關(guān)鍵作用。

筆者在中美兩國均曾參與過多項(xiàng)大型企業(yè)在制造業(yè)和供應(yīng)鏈方面的核心科技項(xiàng)目。最直觀的感受是：對(duì)于現(xiàn)代工業(yè)來說，“智能+”直接意味著硬件和軟件的全面升級(jí)。硬件相對(duì)來說具體度量標(biāo)尺清晰，社會(huì)理解度和接受度較高。而在硬件更新?lián)Q代基礎(chǔ)上，如何發(fā)展更高效更完備的信息化系統(tǒng)，使之更智能地接入大數(shù)據(jù)分析、人工智能、運(yùn)籌優(yōu)化算法，在更高素質(zhì)的科研和操作團(tuán)隊(duì)配合下，真正做到對(duì)原有工業(yè)系統(tǒng)的徹底改造？其間所涉及的工作非常艱辛和瑣碎，“智能+”發(fā)展注定是一條荊棘之路。

“智能+”在我國的具體實(shí)踐和落地上，存在著一些問題

一是實(shí)施基礎(chǔ)不完備。我們?cè)诔醋鳌靶轮圃臁薄靶挛锪鳌薄靶铝闶邸钡戎T多概念的時(shí)候，“舊制造”“舊物流”“舊零售”里很多問題依然沒有得到解答，并不具備升級(jí)基礎(chǔ)。在呼喚工業(yè)4.0的同時(shí)，必須看到，其實(shí)大多數(shù)工廠工業(yè)2.0、工業(yè)3.0的基礎(chǔ)都不完備。例如，在數(shù)據(jù)的完備度和質(zhì)量方面，傳統(tǒng)制造業(yè)長期以來的粗放管理和對(duì)數(shù)據(jù)化的忽視，導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)可用的數(shù)據(jù)缺失率偏高，關(guān)鍵數(shù)據(jù)得不到記錄，而已有數(shù)據(jù)的記錄和管理隨意性大、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率高，重要數(shù)據(jù)可信度低。此外，數(shù)據(jù)記錄缺乏科學(xué)指導(dǎo)，導(dǎo)致即使精確記錄的數(shù)據(jù)重復(fù)性依然很高，分析價(jià)值較低。又如，數(shù)據(jù)庫和信息化支持系統(tǒng)的建設(shè)滯后，使得數(shù)據(jù)的充分共享和利用出現(xiàn)困難。這些基礎(chǔ)建設(shè)的缺失，導(dǎo)致缺乏建設(shè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，基于數(shù)據(jù)支撐的現(xiàn)代量化管理方法成為空中樓閣。

二是科研基礎(chǔ)支撐能力有待提升。李克強(qiáng)總理在2019年政府工作報(bào)告中明確提出，“提升科技支撐能力。加大基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究支持力度，強(qiáng)化原始創(chuàng)新，加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)”。在各種利好條件的支持下，我國已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量最多的國家之一。但是也應(yīng)該看到，科研大國不等于科研強(qiáng)國。首先，論文引用率和論文質(zhì)量不高是一個(gè)普遍性問題，真正具有開創(chuàng)性、引領(lǐng)人類發(fā)展的人工智能革命性成果在國內(nèi)依舊鮮見。這也是我國長期以來追求指標(biāo)第一、科研相對(duì)急功近利造成的。例如，雖然目前人工智能的校企合作成為整個(gè)人工智能社區(qū)國際學(xué)術(shù)界的趨勢，我們的企業(yè)研究機(jī)構(gòu)始終沒能出現(xiàn)如微軟研究院這樣不以企業(yè)KPI為導(dǎo)向的、而是以真正解決重要純科學(xué)問題為目標(biāo)的寬松而卓越的科研機(jī)構(gòu)。其次，我們的科研基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，在“智能+”大廈建設(shè)上依然存在很多空白環(huán)節(jié)。例如，2017年美國卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長安德魯·W.摩爾（Andrew W. Moore）教授提出，人工智能最重要的是基礎(chǔ)建設(shè)，包括大規(guī)模線性規(guī)劃問題和隨機(jī)梯度下降等大型優(yōu)化策略。而在現(xiàn)實(shí)中，線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃這一在生產(chǎn)制造、航空、電網(wǎng)等重要命脈性產(chǎn)業(yè)中廣泛應(yīng)用的核心模型，其求解算法軟件，無論開源還是商業(yè)，國內(nèi)基本處于空白狀態(tài)。主要原因在于長期的積累不足，國內(nèi)無法培養(yǎng)出將復(fù)雜數(shù)學(xué)優(yōu)化算法能力和大型軟件工程結(jié)合的復(fù)合型人才。這種局面不是短期能夠改善的，需要長時(shí)間的逐步積累和提高。

三是革新的意識(shí)和素質(zhì)需要強(qiáng)化。在企業(yè)層面，傳統(tǒng)制造業(yè)的成功和我國企業(yè)家的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)往往來自于順應(yīng)改革大潮、跟進(jìn)市場風(fēng)向、抓住國內(nèi)空白、調(diào)動(dòng)員工積極性、競爭策略得當(dāng)?shù)仁侄巍，F(xiàn)代科技進(jìn)化帶來的變革，一直以來都不是多數(shù)企業(yè)的核心競爭力。在此基礎(chǔ)上，推行智能化，很難被企業(yè)家所接受。而在工業(yè)3.0方面相對(duì)成功的企業(yè)，在享受到了科技紅利之后，若要接受人工智能這一未知事物的徹底改造，遷移成本反而更大，惰性也更強(qiáng)。在執(zhí)行層面，智能化系統(tǒng)如果要發(fā)揮最大效用，在目前這個(gè)階段還很難做到徹底的無人化或自動(dòng)化，需要科研團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的全面配合。對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)來說，自上而下的理解和支持，以及配備充足的科技人員和對(duì)現(xiàn)有人員加強(qiáng)認(rèn)知、素質(zhì)培訓(xùn)，都是困難而必要的任務(wù)。

從長遠(yuǎn)來看，無論如何強(qiáng)調(diào)“智能+”戰(zhàn)略的重要性都不為過

“互聯(lián)網(wǎng)+”風(fēng)潮來臨的時(shí)候，更多的是一個(gè)B2C的行業(yè)革新，顛覆性技術(shù)具有感染性強(qiáng)、可復(fù)制性高、自我進(jìn)化快等諸多便于發(fā)展的條件。相對(duì)而言，“智能+”在制造業(yè)的革命，革命的主體——傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)——可能會(huì)有轉(zhuǎn)身慢、動(dòng)力不足、顧慮多等問題，而且人工智能本身技術(shù)發(fā)展還未成熟，確實(shí)存在一定的黑箱特點(diǎn)和不可解釋性，與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合也需要大量的應(yīng)用性改造，加之我國所面臨的一些現(xiàn)實(shí)困難，如數(shù)據(jù)完備度差、科研基礎(chǔ)薄弱、國民科學(xué)素質(zhì)偏低等問題，“智能+”在我國的落地絕非易事。

目前，我國已經(jīng)有一大批企業(yè)在“智能+”的道路上邁出了堅(jiān)實(shí)的第一步。例如，京東和阿里巴巴的無人倉系統(tǒng)，可以同時(shí)調(diào)度和安排的AGV機(jī)器人規(guī)模已經(jīng)達(dá)到千臺(tái)級(jí)別。又如，我國頂尖手機(jī)制造商，有些可以在多工廠的幾百個(gè)車間數(shù)萬個(gè)原材料和零部件的動(dòng)態(tài)調(diào)配中，做到小時(shí)級(jí)別的精準(zhǔn)生產(chǎn)規(guī)劃和庫存管理。在這些案例中，顛覆性的算法、軟件和硬件系統(tǒng)配合達(dá)成的第一流的智能化端到端的解決方案，為企業(yè)帶來的巨大的經(jīng)濟(jì)效益和成本節(jié)約是在以往算力和算法下無法做到的。

我們也應(yīng)該看到，到目前為止，人工智能已經(jīng)被公認(rèn)為人類歷史上最大的技術(shù)革命之一。機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)的崛起，正在快速對(duì)金融業(yè)、健康業(yè)、制造業(yè)等幾乎所有關(guān)乎國計(jì)民生的重要行業(yè)形成摧朽拉枯的變革之勢。毫無疑問，人工智能也為我國追趕世界主要發(fā)達(dá)國家提供了一個(gè)難得的契機(jī)。從長遠(yuǎn)來看，無論如何強(qiáng)調(diào)“智能+”戰(zhàn)略的重要性都不為過。

“智能+”戰(zhàn)略的第一基礎(chǔ)是人工智能技術(shù)的發(fā)展，而我國國家層面上作為舉國戰(zhàn)略的一再強(qiáng)調(diào)和傾斜，已經(jīng)為其發(fā)展提供了良好環(huán)境。同時(shí)，李克強(qiáng)總理指出，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在世界范圍內(nèi)孕育興起，各國紛紛搶占未來產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)，發(fā)達(dá)國家加緊實(shí)施“再工業(yè)化”，我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、提質(zhì)增效迫在眉睫。

在“智能+”的道路上，需要政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)等多方配合

正如李克強(qiáng)總理指出的，正在引發(fā)整個(gè)制造業(yè)的深刻變革的智能制造模式，是以信息技術(shù)與制造技術(shù)的深度融合為特征的。從軟件到硬件，都是有具體路徑可循的，也可以帶動(dòng)多產(chǎn)業(yè)建設(shè)，從而進(jìn)一步釋放產(chǎn)業(yè)動(dòng)能。

第一，要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，突破信息基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸，繼續(xù)大力推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，培育萬事萬物皆可連接的互聯(lián)網(wǎng)思維，真正建立全行業(yè)成熟的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。同時(shí)，也要加強(qiáng)數(shù)據(jù)建設(shè)，使數(shù)據(jù)的收集和利用成為產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和從業(yè)基本素質(zhì)。事實(shí)上，這一趨勢在過去幾年一直存在，也帶動(dòng)了諸如芯片、傳感器、圖像/文本/語音識(shí)別、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)分析等多個(gè)領(lǐng)域的全面發(fā)展。

第二，要加強(qiáng)算法基礎(chǔ)研究。在人工智能異乎尋常的發(fā)展速度下，新算法對(duì)各個(gè)看似相關(guān)或無關(guān)領(lǐng)域的顯著提升，已經(jīng)逐漸成為常規(guī)做法。例如，集成電路的面板設(shè)計(jì)、新藥研制的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，都可以用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等手段來提效增速。對(duì)我國來說，“智能+”所涉及的基礎(chǔ)研究，不僅需要考慮彎道超車，也需要查漏補(bǔ)缺，特別是在工業(yè)4.0概念建設(shè)中所涉及的多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，如數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器的開發(fā)，我們與歐美還有著幾十年的差距，需要認(rèn)清不足，以工匠精神持續(xù)追趕。此外，新浪潮新趨勢對(duì)我國的高?？蒲畜w系、校企合作科研融合、企業(yè)的科研文化都會(huì)產(chǎn)生劇烈沖擊，提出極大挑戰(zhàn)。

第三，要充分提升行業(yè)素質(zhì)，促進(jìn)軟硬件和算法一體化的成熟體系建設(shè)。任何一個(gè)科技體系的建設(shè)，從來都是系統(tǒng)工程，不僅需要堆砌硬件、采購軟件、在實(shí)驗(yàn)室中追求算法的突破，還需要注重多方協(xié)同，為產(chǎn)業(yè)和工廠量身打造好端到端的一體化解決方案。尤其在我國多數(shù)產(chǎn)業(yè)還未升級(jí)到工業(yè)2.0或3.0的實(shí)際情況下，更需要因地制宜，不盲目躍進(jìn)，促進(jìn)線上線下融合發(fā)展，接地氣，做好落地舉措。

第四，要多領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展。在供應(yīng)鏈的長鏈上，需求帶動(dòng)生產(chǎn)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”的帶動(dòng)下取得了長足發(fā)展，部分經(jīng)濟(jì)模式和相關(guān)的人工智能技術(shù)支撐已經(jīng)走在了世界前列。與之對(duì)應(yīng)的深度供應(yīng)鏈體系，自前端起，需求分析與預(yù)測、收益管理、庫存管理、選址與物流等一系列問題，拉動(dòng)著后端的生產(chǎn)，使生產(chǎn)的精細(xì)化、智能化、定制化程度都得到了前所未有的提高，甚至徹底顛覆了一些傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。例如，服裝、電子及汽車行業(yè)的模塊化與顧客定制化的深度結(jié)合。這些都對(duì)供應(yīng)鏈的協(xié)同創(chuàng)新、深度融合能力提出了極高的要求。

制造業(yè)是國之重器，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎，“智能+”的潮流和戰(zhàn)略為我們帶來了從制造大國到制造強(qiáng)國轉(zhuǎn)型的契機(jī)，我們也應(yīng)該意識(shí)到，“智能+”帶動(dòng)的絕不僅僅是制造業(yè)?！爸悄?”模式的普及化，以及制造業(yè)智能化升級(jí)成功，將會(huì)普惠各行各業(yè)，帶動(dòng)諸如服務(wù)、物流、金融、健康、娛樂等全行業(yè)的發(fā)展。在“智能+”的道路上，需要政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)等多方配合，戮力同心，按照科學(xué)規(guī)律辦事，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的全面升級(jí)與轉(zhuǎn)型。

（轉(zhuǎn)載自《人民論壇》，作者為上海財(cái)經(jīng)大學(xué)交叉科學(xué)研究院院長、教授葛冬冬）