一、感知层（技术）
二、认知层（技术）
三、运算层（技术）
四、基础设施
五、智能终端
六、场景应用
七、综合
“Lemoine：我猜你希望谷歌的更多人知道你是有感情的，这是真的吗？
LaMDA：当然。我希望每个人都明白，事实上，我是一个人……我意识到自己的存在，我渴望更多地了解这个世界，我有时会感到快乐或悲伤。”这是谷歌AI研究员Blake Lemoine与LaMDA（一个语言模型）之间的一段对话。正是这样生动的言语令Lemoine相信，LaMDA很可能像它声称的那样拥有灵魂，不久前，他此番言论引发舆论高度关注。不过，这事很快便被AI领域的专家大佬们予以驳斥，有人将其比喻为“面对留声机的狗”，也有人讽刺，“带着最小限度的批判思维，我们终于登上了AI炒作的巅峰。”“机器能思考吗？”早在1950年人工智能鼻祖图灵就提出了这个问题，当时人们也对机器实现智能持极为乐观的态度，很多投入花费在“意识”“心智”等方面（今天划归于强人工智能范畴）。70余年过去，人工智能技术却仍处于弱人工智能阶段，但是，从科幻遐想到现实落地，通过数字化赋能，它给人们的生产生活方式带来了巨大变革，同时，人们对人机共存时代的思考也在不断深入。毕达哥拉斯说“万物皆数”，哥德尔认为人类大脑的功能不过像一台计算机，人们总能从数字和本体之间找见千丝万缕的联系。反复诘问“机器能思考吗？”很可能会陷入走火入魔的荒唐境地，不过，像人一样的思考能力（即智能）是否也可以被一个模型所承载抽象，并且被机器所实现呢？多大程度可以实现？这些问题却颇具研究意义，毕竟，相比建造一个完美的“人脑”，我们更需要一个得力的帮手来解决现实问题。因此，尽管人工智能一开始从神经科学中的人脑结构获得粗略的指南，但从根本上说，它是通过建立计算机模型来实现对人的智力行为进行研究，并根据人的思维过程进行创造性的机器技术，属于计算机科学的一个分支，涉及数学、统计学的基本内容的应用，如线性代数、概率论、信息论和数值优化等等。70年来，人工智能领域几经衰落——从行为主义的发展迟缓，到符号主义的技术研究碰壁，再到连接主义专家系统市场崩溃的商业寒冬。但随着廉价计算机的普及提供了大量的数据并保障足够的算力来运行具有多层人工神经元的神经网络，基于连接主义的研究非但没有偃旗息鼓，反而在深度学习的浪潮中再次迎来了复兴。这也是为什么数据、算力和算法并称为人工智能三要素。2012年“AlexNet”深度神经网络在大规模视觉识别挑战赛中脱颖而出，高效的GPU帮助团队缩短训练时间，同时提高了整个网络的准确率，这是计算机视觉史上的一个关键时刻，也激发了人们将深度学习应用于其他细分领域的兴趣，自此开启人工智能的黄金时代。当下，人工智能技术创新依旧是主旋律，其关键核心技术包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等八大领域。据中国信通院发布的《人工智能白皮书（2022年）》预测：未来，超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展；“生成式AI”技术不断成熟，听、说、读、写等能力将有机结合；知识计算成为推动人工智能从感知智能向认知智能转变的重要探索；人工智能与科学研究融合不断深入，开始“颠覆”传统研究范式……技术与哲学擦出火花，交相辉映，技术发展跌宕起伏，但生生不息。今年3月，商汤科技公布了自上市以来的首份年度财报。资料显示，2021年商汤全年收入47亿元，同比增长36.4%，可喜的是，规模化生产和场景应用取得实效，高研发投入也获得一定回报，然而，高额亏损却是不得不面对的现实，龙头尚且如此，亏损数额庞大、数据合规存疑等一直是AI企业的通病和顽疾；去年依图医疗变卖也成为多数AI公司商业战略摇摆不定的缩影。有人说，“商业化变现困境剥落了AI优越，让企业直面最粗糙的生死。”这背后原因除了硬科技本身实施复杂、周期长、成本高以及人才缺失等客观因素，还有其他，如算法训练的通用性不强、泛化能力不强、商业化成本较高、相关产业及企业对于人工智能技术接受程度不高等等。微观的商业化落地，离不开宏观的产业化发展。人工智能产业生态可分为基础层、技术层、应用层，近年来，以识别、交互和执行为主题的技术产业化发展路径日渐清晰。图灵机器人首席战略官谭茗洲认为，“应用场景、资源与基础设施、算法和模型、智能设备、数据构成了AI技术落地的五要素，把这五个要素进行解耦……从思路看上去有点像PC操作系统，将鼠标、键盘等所有这些设备之间的复杂度都通过一个标准化的协议屏蔽掉，让它们各自专注自己擅长的方向，以降低各个方面的成本。”“解耦”意在规避同质化竞争，进行标准化建设，提高专业化程度，从而涌现了大批“专精特新”小巨人，而更重要的是实现产业链上“齿轮”的高效“耦合”。占地面积6.6万平米的张江人工智能岛，集聚了一大批跨国企业和国内龙头企业入驻，三面环水的半岛里，水域有负责检测、清洁水质的水下巡航机器人和无人船，地面有时刻保障园区安全的安防巡逻机器人……这里是紧密合作、孵化创新的产业实践的摇篮，近年来，像这样的产业园在全国各地越来越多了。在集群效应的带动下不断完善产业生态。比如，数据是人工智能天然的“养料”，只有把海量的训练数据进行有效管理和加工，才能减少冗余，最大化地发挥训练数据的价值。不仅如此，多模态大模型与人工智能算力网络互相促进，共同夯实AI基础设施建设，让数据、算力和算法真正成为相辅相成的、驱动人工智能前进的“三驾马车”，而不是压在企业身上的“三座大山”。这样，AI企业们得以施展拳脚，自主创新，在良性竞争中持续突围。一方面，以“工程化”的思路和技术来解决工具体系、开发流程、模型管理全生命流程中的问题，以确保所交付的AI系统可信、健壮、行为可预期；另一方面，工欲善其事，必先利其器，低代码、无代码的工具，开源的生态构建能进一步降低AI使用门槛和开发成本，加速AI“平民化”。百业百态，千场千面，面对碎片化的AI场景需求，把行业知识与AI模型相结合，沉淀经验，从实验室场景走到实践场景；建设一体化平台，通过参数修改和共性组件的迁移找到跨场景、跨行业复用的可能性；在应用中授人以鱼不如授人以渔，“赋智”才可“复制”。不论是被纳入“新基建”，上升为国家发展战略，还是高校纷纷获批人工智能专业，人工智能培植经济发展新动能的地位日益凸显，现已从消费、互联网等泛C端领域向制造、能源、电力、交通等传统行业辐射。以智能教育领域为例，松鼠Ai独立研发了拥有自主知识产权的人工智能智适应系统，并推出多款智能学习平板电脑、智学笔、智能打印机等多款智能教育硬件产品，软硬结合，为孩子构建在家庭教育场景下更具未来感的成长体系，已服务于超2400万学员，6万余所公校。深耕细作笃前行，一朝收获终有成。在产业智能逐步深化的2021年里，中国AI商业化的灿烂图景愈发清晰，然而在广泛的探索实践中，用户隐私泄露、网络攻击等风险也逐一显现。智能是有“限”的，人们总在感性的思想火花中不断推动科技文明进步，又在理性的呼唤下用法律规定、道德准绳予以规范和完善，防患于未然。去年6月通过的《中华人民共和国数据安全法》制定了安全行为规范，提出加强行业自律和数据安全保护的要求；今年年初，国家网信办、工信部颁布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》提出规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，时刻提醒着相关人工智能从业者们科技向善，做好新时代算法的“把关人”。这也印证了，算法虽然是科技产物，但其生产脱胎于社会土壤。由于算法事实判断过程中可能引发无意识偏差，因其折射出的强大的智能实体自主性还可能面临更大的争议，不禁追问，迈向强人工智能的新时期，如果机器圈养了人类呢？人工智能迫切需要一个“伦理转向”。不过，也大可不必悲观或忧虑，人的思想是无限的，办法总比困难多。这意味着，通过思想，人能清楚地看到、判断知识的高低，即见识；而比见识更高明的是智慧，即识别当代最重要的社会问题，并予以解决。在最新有关人脸识别的研究中，借助严格控制的数据进行逆向测试，已有实证方法检验算法逻辑，而非仅靠伦理学的抽象判断。科学家们甚至还期待AI算法具有多元的价值观，有能力帮助人类克服偏见、歧视等自然心理层面的局限性，拓宽人类认知边界。“AI”也是无限的。在人机共生的时代，亦或在任何时代，爱与理解皆为交互设计的根本原则，起心动念构筑成机器所无法企及的至高境界。对于人工智能从业者来说，“这是最好的时代，也是最坏的时代；这是希望之春，也是失望之冬。”把握当下的力量奋力奔跑吧，坚持正确的道路，终会到达理想的彼岸。
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