非常荣幸在BPAA第二届应用算法实践典范总决赛暨算法峰会的现场进行分享,今天也是世界人工智能大会的第一天。无论是普陀区委常委、副区长姚汝林介绍的普陀发展中算法所在的位置,还是普陀区科学技术委员会李文波主任对普陀“算法十条”的详细介绍,我们都可以看到普陀在率先打造中国算法产业发展高地。这次我们借着这样一个机会,开展了基于百支优秀算法团队的专项调研,全球一百多支优秀算法团队参与,提供了很多宝贵的观察和建议。
整体来看,全球算法产业蓬勃发展,受访团队所在国家对算法产业的支持度有7.6分(满分10分,下同),53%的受访团队认为支持度在8分及以上;所在行业的算法产业前景度达到了8.5分,63.2%的受访团队认为前景度在8分及以上。在市场端,受访团队的目标客户群体在算法应用方面的业务平均增长了34.8%,受访团队自身的算法应用业务平均增长30.8%,在算法应用方面的建设投入平均增长38.4%。
算法是中国和世界人工智能之间距离的关键。对比来看,海外尤其是以美国为代表的国家地区的算法产业发展主要有三大特点,一是在算法技术方面,美国、德国、以色列等国家算法技术起步早,更注重底层算法技术的研发开源,算法产业的底层基础基本上是由海外国家构建的;二是在政策支持方面,更注重对算法人才资源的管理,政府有专门的算法相关政策支持和对接合作接口,企业会成立独立的算法部门,部署团队架构;三是在人才培养方面,美国的AI高层次学者占到了全球数量的六成以上,比如美国的高校机构会设置相应的算法专业和算法实验室,做到真正的为“术业”提供“专攻”空间。
中国算法产业发展虽然没那么早,但发展非常迅速,在算法技术、政策支持、人才培养和算法生态构建方面也形成了独特的优势。一是在算法技术方面,关注专利技术知识产权,在细分领域方面延展。在第二届BPAA的TOP50团队里,大部分公司会强调自己有相应的算法专利,而且中国在全球人工智能领域中的专利申请数量排名第一,这就告诉我们,如今算法成果更多地以知识产权的形态表现出来,而且第二届BPAA的参赛项目在垂直开发能力方面有所突出,包括能够容纳更多垂直开发产品的平台化操作或者系统化操作等等。
二是在政策支持方面,中国已经开始在产业转型和政策扶持方面发力。我们再来看看中国算法产业化的发展环境,与三年前相比,受访团队认为在产业转型(42.5%)、政策扶持(34.9%)和高校培育(12.3%)等方面进步最大。实际上,上海已经在进一步引领算法产业领域的发展。现在讲发展人工智能产业,懂得政策支持产业要素,而且把产业资源配置到位的,上海还算是独一份。上海不仅有提供专门的政策扶持,在其他的数字化政策中也设置有算法产业化相关的条例。
三是在人才培养方面,目前还缺乏完善的培育计划和高校学科教育配合。人们通常会强化自己已有的能力,而自己欠缺的能力则会进一步弱化,这是非常突出的产业发展障碍,也就是自我强化偏差。未来,进一步推动算法产业化发展的关键因素是算法人才。算法产业发展中会遇到人才问题,尽管算法是人工智能的关键要素,但我们国家是没有算法专业的,人工智能相关专业里,很多学校的人工智能学院也没有算法课。目前有的算法课主要是算法导论和算法概论,讲的是基础算法,对于通用算法、应用算法的开发技能和开发实践。我们国家没有真正的算法教授和算法院士,单看人才领域,无论是培养者还是被培养者,目前都处在近乎空白的位置。
四是在算法生态构建方面,开始关注“算法治理”和“治理算法”等算法安全领域。讲到算法,大部分会集中在“算法治理”上,是指推动更多的算法更好地被大家应用;而“治理算法”讲的是对算法可能产生的问题或责任归属提供更好的法律和规范安排。近年来我国出台发布了一些政策文件,比如《法治社会建设实施纲要(2020-2025年)》规范了算法推荐等新技术应用的管理,《关于加强互联网信息服务算法综合治理指导意见》强调“建立健全算法安全治理机制”等等,这些都是近年来的趋势,也就是在算法产业发展的同时让发展生态更加健康向善。
接下来,我们分行业领域具体分析中国算法产业发展的现状。工业领域的算法应用发展支持度排在第一,34%的受访团队认为所在国家对工业领域的支持度最高,然后是公共领域(18.9%)、金融领域(17%)、商业领域(14.2%)和医疗领域(10.4%),此外还有教育(1.9%)、城建(1.9%)等等。如果把支持度和前景度放在一起来看,前面这五大领域都处于成长和发展阶段,工业领域的前景度也最高(8.8分),而公共领域的支持度和前景度评分相差更大一些。一定程度上来说,大家对于公共领域的发展,包括将来的投入保障度,都有了很重要的认识。
在大发展的基础上,应该在不同的行业重点投入算法产业,增加市场机会点。从现有优势来说,公共领域的自主算法技术、落地应用性和垂直性都比较强,将来发展空间非常大。第二届BPAA公共赛道获得金奖的无人驾驶环卫清扫车项目,实际上是很细分的领域。因为现在政府强调公共数据的汇融和可利用性和在数据治理方面的投入,这个领域有很大的机会开展相应的业务,无论是在交通,还是城市运营管理中的城市大脑、环境监测、数字孪生等等方面,都有较大的发展空间。
从算法产业发展的现状和未来提升点来看,有些领域发展较好,尤其是其中的业务场景梳理、算法优化和数据集规划与生成方面,目前都有积极发展态势;有些领域是亟待改进优化的,比如大数据处理能力就是相对比较突出的部分,尽管大数据资源很多,但它的可使用性不强,其中很重要的原因就是没有预算处理数据;算法框架设计和算法模型选择应该放在锦上添花区,也就是说在这些问题得到较好解决的时候,算法的价值会更加凸显,但如果这些问题没有解决,算法的价值反而会受到很大的制约。
在算法设计开发中,受访团队面临的主要挑战是算法精度优化场景、底层算法技术研究、多模态多目标算法开发等等。对于公共、工业和商业领域来说,让这个行业更加有信誉、客户的信心更强的关键点就在于算法精度,无论从客户需求、客户感知点还是显示工作价值和能力点来说,进一步提高算法精度都是很重要的。金融领域更关注底层算法技术研究的部分,医疗领域则在多模态多目标算法开发方面面临着比较多的挑战。
我们把影响算法产业发展的因素分为政策扶持、人才培养、底层技术、AI产业培育和硬件产业发展五个方面。无论在哪个领域,政策扶持的重要程度都是最高的。具体来看,公共领域亟待改进的部分是政策扶持和人才培养两方面,发展支持情况比较一般;金融领域目前的发展程度相对要好一些,对配套硬件的发展需求较多;医疗领域的发展程度是最低的,重中之重是要推动基础算法研发开源;工业领域虽然说行业支持度和前景度都很高,但改进空间还很大,算法人才和算法生态环境建设非常必要;商业领域更关注AI产业培育方面,需要先营造算法产业发展的沃土,提升专业技术,才能进一步构建算法产业生态。
假定一个地方要推动产业化,要从这几个方面来看:这个地方的行业和财政预算中,有没有对算法设置专项预算,形成专项算法政策。这时就要以算法总量衡量真正的人工智能发展水平,算法总量能代表这是真的还是假的智慧城区,是智慧空壳还是有智慧内涵的运营管理。应用算法领域是讲成效、要解决问题的,因此未来算法中的典型体现是产教融合、以产主导。
前面李文波主任介绍的培训基地、人才基地,不仅要成为优秀的算法应用机构,更要成为算法应用人才指导培训机构,这要放在集聚区才能干好,这样的形态也是中国发展算法产业化时大家需要共同探索的。
中国需要全面重视算法应用,充实人工智能的内容建设,推出多个领域和行业的智能“脑核”建设计划,还应当建设与算力和算量匹配的算法投入体系和算法预算项目,建设算法集聚,算法孵化,算法团队加速的算法谷,并形成算法产业化鼓励政策,发挥公共算法中心在算法赋能和算法共享中的先导作用。
算法团队要举共同之力,推动算法内涵式的、市场化的发展,共同创造算法产业化发展生态,在这之上有政府的加持,就能更好地推动算法产业有行业意识地发展。希望在上海、在普陀区的探索,能为推动中国算法行动计划提供范本和做法参考;也希望在第三届BPAA的时候,算法团队会进一步壮大,以优秀的BPAA团队为核心,不断凝聚更多的前沿探索团队和先锋团队,共同推进算法产业的发展。
最后,在预期算法产业发展的时候,借用一下我们零点有数的口号来呈现——算法绽放,相信数据智能的力量!谢谢大家。
文章整理自袁岳博士在BPAA第二届应用算法实践典范总决赛暨算法峰会上的《率先打造中国算法产业发展高地——基于百支优秀算法团队的专项调研》主题分享
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