一、人工智能概况
（一）人工智能定义
根据《人工智能标准化白皮书(2018版)》，人工智能被定义为利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能的定义对人工智能学科的内涵作出了解释，即围绕智能活动而构造的人工系统。近年来，人工智能的定义逐渐产生了外延，泛指会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）的机器人与智能系统。
（二）人工智能发展历程
人工智能的概念诞生于20世纪50年代，从最初的神经网络和模糊逻辑，到现在的深度学习，人工智能技术经历了一次又一次的繁荣与低谷。其发展历程大致分为四个发展阶段。
第一阶段（20世纪50—70年代）。人工智能的早期发展阶段。该阶段人工智能主要用于解决一些小型的数学和逻辑问题，代表性应用有机器定理证明、机器翻译、专家系统、模式识别等。但随着研究的深入，研究者意识到这些推理规则过于简单，建立的模型存在一定的局限性。人工智能的研究开始陷入低谷。
第二阶段（20世纪70—90年代）。研究者意识到知识对于人工智能系统的重要性。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等原因，人工智能的发展又一次进入低谷期。专家系统的发展并不顺利，使得人们开始思考，如何让计算机自发理解和归纳数据，掌握数据间的规律，即“机器学习”。
第三阶段（20世纪90年代末至2006年）。20世纪90年代末，受限于当时的技术条件，人工智能尚无法支撑大规模的商业化应用。2000—2006年，是信息爆炸式增长的时期，研究者开始将研究重点转向让计算机从数据中自己学习，即机器学习。万维网的出现使得我们的知识从封闭走向开放，原来专家系统是系统内部定义的知识，现在可以实现知识源之间相互连接，可以通过关联来产生更多更丰富的知识。
第四阶段（2006年至今）。2006年，杰弗里·辛顿提出了深度学习算法，使神经网络的能力大大提高。随着深度神经网络在语音识别和图像分类等任务上的巨大成功，以神经网络为基础的深度学习迅速崛起。
图1：人工智能发展历程
（资料来源：公开资料）
（三）人工智能产业概述
随着人工智能技术的进步与应用，逐渐催生出了人工智能产业，涵盖AI应用软件、硬件及服务的相关产业：主要包括AI芯片、智能机器人（商用）、AI基础数据服务、面向AI的数据治理、计算机视觉、智能语音与人机交互、机器学习、知识图谱和自然语言处理等核心产业。
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能技术得以实现和广泛应用的基础保障，技术层是人工智能广泛应用的技术手段，应用层则是人工智能技术与各个领域融合的发展平台。
基础层是培育人工智能产业的基础，为人工智能技术实现和人工智能应用落地提供基础后台保障。主要包括计算硬件、计算系统技术和数据，为人工智能提供数据和算力支撑。其中，计算硬件由人工智能芯片和传感器组成，计算系统技术包含大数据，云计算和5G通信，数据方面分为数据采集、标注和分析三部分。
技术层是人工智能产业核心，主要包括算法理论、开发平台和应用技术，为培育人工智能产业构建技术路径。其中，算法理论分为机器学习算法和类脑算法，开发平台分为基础开源框架和技术开放平台，应用技术包含计算机视觉、机器视觉、智能语音与自然语言理解。
应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定场景需求而形成软硬件产品或解决方案，主要包括智能制造、智能家居、智慧校园、智慧小区、智慧交通、智慧教育、智慧零售等领域。
图2：人工智能产业图谱
（资料来源：毕马威2023人工智能产业研报）
二、人工智能时代下的机遇与挑战
（一）带来的机遇
一是推动产业高质量转型。随着人工智能技术的快速发展，人工智能行业逐渐形成一套从上游研发到下游应用的核心产业体系，推动传统信息技术产业升级壮大。此外，人工智能技术将发挥渗透性、替代性、协同性、创造性的技术特征，输出智能化设施、智能化方案，对已有产业进行智能化改造，实现数字经济与实体经济的融合发展，帮助传统产业提质增效。作为一项颠覆性技术，人工智能还将对经济体系中原本与数字技术毫无关联的的潜在产业产生重要驱动作用，带来创造性地增长。
二是促进经济快速增长。作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也具备较强的赋能作用，能够引发经济结构的重大变革，提升生产率，实现社会生产力的整体跃升，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，至2030年，人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。
三是提高人民生活品质、社会治理水平。人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来，越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能系统完成。人工智能还可以在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域得到广泛应用，能够极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。同时，人工智能可帮助人类准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动作出决策反应，显著提高社会治理能力和水平，同时保障公共安全。
（二）面临的挑战
一是对安全管理形成挑战。随着人工智能技术的发展，社会各界对人工智能的安全性问题不断讨论。人工智能带来的安全挑战主要体现在技术安全、应用安全和数据安全等三方面。从技术安全看，人工智能技术的复杂性和不透明性造成了“黑箱”困境。随着算力的提升，海量数据被收集利用，机器学习逐渐普及，人工智能高速迭代，在不依赖人工调整的情况下，能够自我学习和更新，不过，人工智能的设计者很难说明人工智能的决策过程和结果，造成了其结果的“不可解释”，容易引发不确定性风险。从应用安全看，随着大模型与AIGC的快速融合发展，生成的内容能够达到“以假乱真”的效果，人人都能轻松实现“换脸”“变声，人工智能在应用层的风险也相应增加，所带来的虚假信息、偏见歧视乃至意识渗透等问题无法避免，对个人、机构乃至国家安全都存在较大的风险。最后，从数据安全看，海量数据是人工智能发展的基石，在采集、使用和分析这些数据的过程中，存在数据泄漏、篡改和真实性难验证等安全隐患。人工智能技术使得政府对于公民个人数据信息的收集和使用更加便利。但是，利用人工智能可能推导出超过公民最初同意披露的信息，使得公民的个人隐私更容易受到侵犯。
二是引发伦理道德争议。人工智能是人类智能的延伸，也是人类价值系统的延伸，应当包含对人类伦理价值的正确考量。但人工智能的发展可能偏离人类伦理道德的框架，人工智能技术可能内嵌并加剧偏见，导致歧视、不平等、数字鸿沟和排斥，并对文化、社会和生物多样性构成威胁，造成社会或经济鸿沟。人工智能技术对于多方面的潜在影响，包括但不限于人的尊严、人权和基本自由、性别平等、民主、社会、经济、政治和文化进程、科学和工程实践、动物福利以及环境和生态系统等。同时，人工智能的快速发展也可能对人类利益造成冲击。例如，随着人工智能技术应用的泛在化，越来越多的工作将被机器取代，失业人群增加，这将对社会公平提出挑战。
四、武汉市人工智能产业问题分析
（一）产业规模存在差距
从核心产业规模看，2022年我市人工智能产业规模达300亿元，而北京、上海、广州、深圳等城市人工智能核心产业规模均为千亿级别。从企业发展看，2023年我市共有650家人工智能企业，企业规模普遍偏小，仅有49家营收过亿元，且缺少类似于阿里巴巴、百度、华为等人工智能产业链纵向多环节布局的核心龙头企业，产业链上下游带动作用不明显。
（二）创新活力较为不足
从科创平台看，武汉虽拥有众多高校和科研院所，但以人工智能为研究方向的重点实验室和研发机构仍十分稀缺。我市拥有29个国家重点实验室，7家湖北实验室，但没有以人工智能为主要研究方向的实验室。我市拥有武汉人工智能研究院、北京大学武汉人工智能研究院、武汉市数字经济发展研究院等三家人工智能新型研发机构，但由于成立时间均较短，尚无亮点科创成果。从专利申请量看，截至2023年3月，我市人工智能产业专利申请量约1.02万件，与北京市（专利申请量超10万件）、上海市（专利申请量超4.2万件）、深圳市（专利申请量超4.4万件）等发达地区相比，我市人工智能产业创新活力仍有不小差距。
（三）要素保障能力亟需持续提高
政策支持方面，虽然我市持续出台人工智能领域的支持政策，但主要集中于市级层面的顶层设计，针对区域、园区的政策相对缺乏。相较北京、上海等先进城市的市、区、园协同联动产业政策网络，我市人工智能产业政策体系仍有待完善。在园区建设方面，我市人工智能产业园区数量少、水平不高，部分园区只是以人工智能为产业特色之一，较为杂糅，缺乏市级层面统一规划和协同推进建设、以人工智能为主导的产业园区，在促进人工智能企业孵化、资源集聚、产业集群等方面的作用有待进一步提高。在金融支撑方面，我市人工智能产业资本环境相对欠缺。根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数（2023）》，在投融资环境的评价指数排名中，我市在全国主要城市中排名第十，与深圳、杭州等第一梯队先进城市差距明显。
五、武汉市人工智能产业发展对策建议
（一）加快建设创新平台，提升产业创新竞争力
加快布局人工智能驱动的科学研究专用平台，建设开源开发平台、开放计算服务平台、公共数据库、检验检测平台等服务平台和数据库，为产业发展提供服务支撑。支持高校、科研院所与企业成立人工智能联合实验室，深化完善通用人工智能基础理论框架体系，开展原创性强、非共识的跨学科探索性研究。围绕人工智能基础层、技术层、应用层等环节，组织实施人工智能领域创新专项和关键核心技术攻关项目。
（二）汇聚优质资源，推动人工智能企业集聚发展
加大人才政策力度，探索建立高层次人才共享与流动机制，从薪资、购房、职业发展、家属安置、教育医疗等各个方面加大人才政策的激励力度和覆盖范围，提高本市高校毕业生留鄂比例，对外加强人才引进。大力培育企业梯队，引育一批具有核心竞争力的创新型领军企业，孵化千亿级龙头企业，打造一批专精特新、单项冠军、独角兽人工智能企业，开展人工智能企业定向招商。围绕智能芯片、智能网联汽车、智能终端等重点产业，加快产业联盟和产业生态系统的建设，促进产业链上下游伙伴建立紧密合作关系，共同推动整个产业链协同发展。支持各区建设以人工智能产业为主导的产业园区，引育龙头企业，搭建合作平台，为人工智能企业提供专业化、定制化的精准服务。
（三）聚焦重点领域，加快拓宽应用场景
鼓励在汽车、物流、制造、建筑、商贸、文旅、金融等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进武汉人工智能经济高端高效发展。围绕智慧城市发展目标，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，开展智能社会场景应用示范。利用武汉丰富高校资源，推动人工智能技术成为解决数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等领域的重大科学问题的新范式，谋划人工智能技术科教应用场景。依托武汉会展行业优势，在重大活动和重要展会举办中，拓展人工智能应用场景，为人工智能技术和产品应用提供测试、验证机会。
（四）营造良好环境，进一步优化产业发展生态
持续优化产业政策，构建市、区、园区协同联动的人工智能产业政策体系，加大对人工智能产业的资金支持力度。着力改善金融环境，建立健全人工智能产业投融资体系，设立人工智能重点项目专项基金，引导社会资本进入人工智能产业投资领域。支持在汉人工智能企业独立或联合承接政府项目，推动企业实现研发产品与政府项目应用需求的对接。强化人工智能公共服务平台建设。支持武汉人工智能计算中心、武汉人工智能研究院等研发机构联合龙头企业组建联合体，共同建设武汉人工智能公共服务平台，为中小企业提供低成本智能算力资源、算法、工具集、模型库、适配认证、评估评测、认证认可、科技成果转化、知识产权交易代理、企业投融资辅导、人才实训等公共服务。
