南開大學原校長龔克：新冠疫情意外地為AI應用創造了剛性需求

文|新京智庫訪談員 肖隆平

新冠肺炎疫情發生後，人們去火車站、機場等公共場所需要進行體溫檢測。從最初用測溫槍單個檢測到現在的通過式（一扇“門”樣的）紅外測溫。短期內，體溫檢測經歷了從不智能到智能的轉變。

“這都是因為有人工智能（下稱“AI”）在處理的結果”，南開大學原校長、新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克對新京智庫表示。隔着幾米的距離，識別出人的額頭部位進行探測，不會因為有人吃着冰棍或拿着冰水影響測量結果。

南開大學原校長、新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克。攝影 新京報 肖隆平

2017年7月，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》（下稱“規劃”），提出我國新一代人工智能發展分三步走的戰略目標。其中，第一步的目標是到2020年，我國“人工智能產業競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈，培育若干全球領先的人工智能骨幹企業，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元”。龔克表示，中國毫無疑問已經在第一方陣，在推動AI應用迅速發展的多種因素中，政策效用只是其中之一，更為重要的是需求牽引。比如，新冠疫情為AI應用意外創造了剛性需求，從全球來說，AI、大數據、區塊鏈等技術應用都在加快。

在我國AI發展規劃目標第一步實現之際，龔克表示，“現在是需要總結回顧一下的時候了。”那麼，這幾年來我國的AI應用發生了哪些變化，取得了什麼成績？現狀如何？還面臨哪些挑戰？6月7日，新京智庫專訪了龔克。

新冠疫情意外推動了AI發展

新京智庫：已經連續在天津舉辦了五屆的世界智能大會成為反映AI發展的一個窗口。這五年來，你覺得有哪些變化？

龔克：在說“變”之前，我想先強調一下世界智能大會的一個“不變”的特點，就是重應用，這個世界智能大會不是給專家辦的學術性會議。同時，我們看到，AI應用的面“變”得越來越寬，在大會上展示的領域越來越多元；討論的話題“變”得越來越豐富，比如AI治理、AI社會屬性、AI應用幫助弱勢群體的問題等，逐年引入到世界智能大會，這些都是實際應用中需要關注的問題。第四屆是2020年舉行的，因為遇到疫情，大會突出了AI在醫療健康中的應用等相關話題。

資料圖。圖片來源：Unsplash

今年的大會也有一些亮點，比如小米、科大訊飛等為殘障人士開拓的AI業務，不僅幫助他們了解和熟悉世界、改善生活質量，而且開拓了視障人士的“語義標註師”就業渠道。再如AI推動扶貧，去年世界智能大會就強調了這個話題以助力脫貧攻堅戰。今年，我們戰略研究院在報告里介紹到，針對2019年底尚未脫貧的52個縣的調查顯示，一大批新增的就業崗位就是在AI、大數據應用場景下所產生的。在68萬網上就業人員中，比率最大的是直播銷售員，他們不僅把當地的農副產品推銷出去，而且也獲得了就業，這些就業的技能也是從網上學習的。

新京智庫：那是不是可以說，這幾年來AI發展最大的亮點還是在應用層面的開花結果？

龔克：應該可以這麼說。《規劃》提出的第一步目標中所包含的“進入國際第一方陣”，我覺得我們肯定是做到了，特別是在應用方面。在技術應用中，算法得到優化，其中不乏改進創新，也出現了底層的算法的創新，一些改進的算法被嵌入到自主研發製造出來的硬件之中。AI企業廣泛分布在20個應用領域，其中企業技術集成與方案，智慧商業與零售兩個應用領域的企業數佔比最高，分別為17.2%和10.31%（數據來自中國新一代人工智能發展戰略研究院發布的《中國新一代人工智能科技產業發展報告2021》）。智能機器人、智能硬件、科技金融、智慧醫療和智能製造領域企業數佔比相對較高。

新京智庫：目前我們國家有沒有哪家企業稱得上是AI領域的龍頭企業？

龔克：有的，比如百度在知識圖譜、智能搜索、自動駕駛等方面，阿里巴巴在城市大腦、智能雲服務上，騰訊在智能醫學影像、智能導遊上，華為在智能軟硬件方面，還有科大訊飛、商湯科技等企業，都可稱是全球的領軍企業。根據我們研究院連續4年對於智能產業的調查，我們更傾向於使用“平台”企業或新型平台的概念，以更加凸顯這一批企業在整個智能產業發展生態中的“賦能”作用。同時也要看到，我們仍然有不小的差距。比如BAT（即百度、阿里巴巴和騰訊）都形成了非常大的平台，但是比起谷歌、亞馬遜等，還是有不小差距。

新京智庫：2020年疫情後，你表示AI應用有很大的發展。這些是否可以歸結為2016年以來相關政策出台後推動的成果？

龔克：毫無疑問，各級政府的政策發揮了重要推動作用，但政策只是一方面。2020年新冠疫情發生後，給AI應用創造了剛需。在疫情影響下，因為要隔離，又要復產、復學、復市，這就為網上各類智能工具的應用創造了需求。從全球來看，AI應用都在加快發展。

新京智庫：我們說2003年的“非典”意外推動了網絡經濟的發展，是否可以說新冠疫情意外推動了AI的大力發展？

龔克：人工智能、大數據，包括第5代移動通信（5G），在很多地方都在加快部署的步伐。這都跟疫情有關，因為需求被創造出來了。2003年，當時的網絡帶寬窄、網速比較慢且普及率也不夠高，但因為“非典”的發生，對寬帶、對普及率的要求，一下就提高了，促進了互聯網的發展。

新冠疫情發生後，要異地上課的問題一下子提出來了，比如在北京、天津的大學，他們的學生有一部分在校內，但還有很多學生可能在湖北等省區，有大城市也有鄉村，還有的在國外，有發達國家也有發展中國家，面臨距離和時延不同、傳輸的帶寬和負荷不同等許多問題，要保證信息（視頻、語音等）的雙向傳輸以實現課堂互動，這些都需要足夠強的後台技術支撐，這就為智能技術帶來了需求。又如，線上會議系統如騰訊會議在這期間快速地更新了幾個版本，都是剛性應用牽引的結果。在線教育、在線會議過去推動了好多年，成效不盡如人意，現在一下子就推廣開了，獲得了社會的普遍接受。

新京智庫：你三年前曾表達希望AI走一條“務實為人”的發展之道。現在回頭來看，你覺得自己的期望有沒有實現？

龔克：我覺得現在就走在這條路上。當時我為什麼特彆強調“務實”，是因為怕AI發展出現泡沫，擔心“政策利好”造成盲目上馬、投資過熱，編個故事就可能融到一筆投資。現在看來，不能說一點泡沫沒有，但是不嚴重。中國AI的發展基本是踏踏實實地在應用中往前走，在一步步解決應用問題的進程中“務實”地發展。

但也有些不足。比如，我們國家提出了人工智能治理的八項原則，去年在上海世界人工智能大會上發布了“協同落實人工智能治理原則的行動建議”，但是這些原則的“落地”還不夠。要利用算法和相應技術幫助這些原則“落地”到產品和服務中，幫助用戶進行檢驗、做出判斷，幫助用戶防禦對隱私數據的竊取，建立獨立、可靠、公正、透明的系統安全測評、數據質量測評、算法公平性測評等，這方面發展得還很不夠。

“我們也會有原始創新技術產品”

新京智庫：我國AI應用的廣度和深度總體上比歐美等發達國家更深、更廣，但從基礎理論原創模型等顛覆型、階躍型技術仍然缺乏引領能力，甚至，顛覆型、階躍型技術幾成寡頭壟斷的格局。你認為我們該如何在這一層面上突破追趕？

龔克：簡單來說，以機器學習用得最多的深度神經網絡為例，將深度學習與具體應用場景相結合的應用，是一個通用技術的專用化過程。在這個過程中，我們有很多自己的改進、創造，但是最原始的深度神經網絡基礎算法，不是我們發明的。從整體上說，我們的改進型創新較多而原始性創新少，反映了我國科技創新的總體水平和在整個創新鏈上的位置。

不過，我們不要把應用創新和原始創新對立起來。在我們今天所處的發展階段上和發展環境中，要下決心加強原始性創新。現在中央發布的相關文件中已經把基礎研究放在第一位了，但我們基礎研究的投入佔比仍然不夠高，但我相信，不會一直這樣。在今年“兩會”上，李克強總理提出“要建設科技強國，提升科技創新能力，必須打牢基礎研究和應用基礎研究這個根基。”我對中國研發出越來越多的原始創新技術這一前景並不悲觀。但是，必須注意防止和克服在基礎研究上的兩種錯誤傾向，一是由於強烈意識到我們現在還有很多技術依賴於他人的“卡脖子”問題，從而產生在基礎研究、原始創新上的急躁和浮躁，這是要不得的，越是基礎研究越要厚積薄發，越要紮實嚴謹，欲速則不達；二是將基礎研究與應用開發割裂開來對立起來，其實應用牽引的科學創新越來越成為新科技革命的主要驅動力量，重視應用本身不是問題，問題在於能不能從應用中提煉出科學問題激發原始創新，我們應該探索中國特色的應用牽引原創的道路，當然絕不能急功近利。

新京智庫：我們國家市場大，AI也有很多場景的成功應用，這算不算是我們的優勢？

龔克：無疑這是我們的優勢。我們市場大、產業齊全，這是很多規模較小的國家難以做到的。而且數字技術（包括AI）本身具備跨行業的屬性，所以我們比較齊全的產業體系，為AI的發展提供了非常好的條件。

現在的問題是，由於長期形成的分業管理和行業壁壘，仍然存在比較嚴重的“數據孤島”問題，不同行業間、不同部門間，數據不能相互融通，這是一大障礙。所以，隨着AI的發展，為適應AI新的生產力，我們相應的生產關係還要進一步深化改革，讓市場在包括數據、算法、算力等資源的配置上發揮決定性作用，同時更好發揮政府在統一標準、合規監管、確保安全公平等方面的作用。

新京智庫：本輪AI發展很大程度與深度學習的理論突破有關，但目前來看，深度學習理論突破速度逐步放緩。一旦已有紅利釋放結束，你認為是否將導致AI重新陷入發展低谷？

龔克：我想任何一個事物的發展都不會是線性的，一路上總會有快速膨脹期、相對成熟期，然後在相對成熟以後出現新的瓶頸，產生新的突破。應該說，當下的AI得力於深度學習，深度學習得益於大數據和強大的算力。然而，當前數據驅動的AI對數據的依賴，已經變成很多企業智能化的瓶頸。為此，一方面要加快企業數字化網絡化的進程為智能化奠定基礎，包括打破數據孤島、規範數據標準、提升數據質量、促進數據開放流動和保護數據安全等；另一方面，要發展數據和知識聯合驅動的AI算法創新。我不敢說深度學習的紅利是不是快耗盡了，但是我們在調研中確實看到一些新的算法創新在湧現，比如像清華大學施路平團隊做的類腦算法和芯片，還有在語音與圖像的多模態感知與認知等方面都出現了可喜的進展。 不久前閉幕的第五屆世界智能大會上提出，人工智能正在形成多點突破的勢頭。

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現在有個流行說法，叫作“內卷”。這個提法挺有意思，我覺得“內卷”是創新的對立面，我們在AI發展上也要防止拘於一格地“內卷”起來。在第五屆世界智能大會上有一個重要觀點，叫作“應用場景牽引創新”。這可能是AI創新發展的重要模式。新的廣泛的應用場景，比如寬帶移動互聯的應用場景，牽動了許多創新技術，不僅有微信、抖音這樣的創新，更有安卓操作系統的創新，把Windows在桌面系統上的壟斷地位打破了。其中，安卓系統的開放性是其取得成功的重要因素。機器學習的快速發展，就是在開源中實現的。可以說，新的廣泛的應用場景驅動着“替代性”創新，這個也帶有規律性。新技術替代原有技術，不僅發聲在原有應用中，更多是在新的應用中。我們期待隨着更多應用場景的出現，特別是AI+5G/物聯網+大數據+區塊鏈的應用場景，能驅動更深入、更廣泛的創新。

AI發展離不開全球協同

新京智庫：你認為目前我國是否有其他算法理論能夠替代、接替或促進AI的發展？

龔克：現在大家用得比較多的是TensorFlow、PyTouch等開源社區，國內應用很多基礎算法都是從那裡獲得的，中國的開發者也在這些開源軟件社區中做出積極的創新貢獻。同時，國內也牽頭開發了AI的開源創新社區、發展創新生態，比如PaddlePaddle（飛槳）等，它們也是開放的社區。

在當前複雜的、充滿不確定性的國際環境下，產生了一種擔心，就是這些註冊在國外的開源社區會不會突然卡我們的脖子。對此，需要沉着應對、冷靜觀察，做出審慎的理性判斷，不要自亂陣腳。至於有人主張現在起就與這些開源社區主動“脫鉤”，這顯然是要不得的自我封閉。我們確實應該支持自己的開源社區，減少對於單一社區的依賴性，但不要主動脫鉤。融入全球創新網絡不是空洞的，恐怕應該把國際主要開源社區包括我們牽頭的開源社區看作全球創新網絡的一個部分。

我們對於包括AI技術在內的一切世界文明先進成果，要持學習吸納而不是拒絕的態度，並且要為世界文明發展、科技創新積極做貢獻，而不能自外於全球創新網絡，搞起我們的“逆全球化”。我們唱的是“國際歌”，堅信“英特納雄耐爾（international）一定要實現”並為之奮鬥。

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所以，我們反對在被動脫鉤中搞主動脫鉤，人家還沒跟你脫鉤，自己先脫鉤，這使不得。對於開源社區，我們應該致力於維護、發展它的開放性，維護全球合作的創新生態，其中也有我們中國人的很多貢獻，而且應該做出更多貢獻，這種“你中有我，我中有你”的局面才是“人類命運共同體”的應有之義，這才是一個更好的發展狀態。

總之，要把握好科技自立自強和融入全球創新網絡的關係，要做到如習近平總書記所說的那樣，“越是面臨封鎖打壓，越不能搞自我封閉、自我隔絕，而是要實施更加開放包容、互惠共享的國際科技合作戰略。”我們把基點放在自立自強上的同時，要防止走入另一個誤區，就是關起門來搞自我封閉、玩自嗨，這不符合科技創新規律。

新京智庫：從某種意義上說，AI是新時代的“核武器”，各國的競爭也很激烈，但國際環境並不樂觀。你認為這將對我國AI發展產生什麼影響？

龔克：這個問題與前面談的全球創新生態是關聯的。必須看到2017年以後，全球格局出現較大變化，國際協同合作的創新生態受到了極大破壞，已經有分裂開來的趨勢。比如，在某國成立了一個新技術聯盟，不僅排斥中國企業，就連中國投資在美國註冊的企業都不讓參加。這種脫鉤的趨勢令人擔憂。

剛才我們說技術創新是需要開放的環境，所以我們希望千方百計地融入世界創新體系中去，但首先要有一個全球創新體系。如果這個體系是支離破碎，或者根本沒有，那也就談不上融入。所以，我們要維護這個體系，如習近平總書記多次強調的，做國際秩序的維護者，站在歷史正確的一邊，堅持做全球化的推動者，不搞逆全球化。

我覺得，在這個問題上，也要防止和克服兩種錯誤傾向。一種是以“融入”全球為由，心安理得地躺在別人的技術上、依賴他人；另一種則是以“自立”為由頭，搞自我封閉。增強自主創新能力實現科技自立自強，這與融入世界創新體系並不矛盾。我們國家現在的自主創新能力比改革開放前增強了很多，這得益於中國的改革和開放。所以，我們現在不能關起“門”來。

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AI治理也需要全球合作。剛才你提到核武器，在大規模核武器的實驗方面，在外太空部署核武器方面，相關國家不是技術上做不到，而是為人類整體利益考慮而不去做。AI也可能面臨“武器”化的問題，要有全球管控。又如超級AI要不要發展，怎麼發展？在什麼地方應用？這都需要大家坐下來為人類共同利益考慮，共同制定和遵守規則。

關於AI治理，現在是歐洲推歐洲的規則，美國推美國的規則，有關團體、企業也提出了自己的規範，但要實現真正有效管控，需要全球共識。其實，你比較一下各方面提出的原則規範，包括歐美國家與中國提出的AI治理規則，差距並不很大，其中是有共識的。現在需要的是各方有政治意願坐到一起，推出共同的準則，打破這種“各自為政”的局面。

“要有與AI相適應的生產關係”

新京智庫：我國的AI產業發展快速，但是“資本寒冬”已經出現，由於AI技術周期長，產業發展速度以及效益不及資本市場的預期。你認為這是否將影響我國未來的整體發展？

龔克：我對資本了解的不太多，從我們這幾年調研情況看，似乎還不能說是“資本寒冬”。大體的情況是，大量資本還主要集中在消費領域的智能應用。同時我們也看到，向智能製造、向實體經濟的投資也在有所增加，所以很難說現在是AI的資本寒冬，至少我們的調研沒得出這樣的結論。

從全球來說，AI發展確實經歷過幾起幾落，但要看到那是科研熱潮的起落，那時還沒有規模意義上的應用，也要看到有一批甘坐冷板凳科研人員的研究工作從未中斷過，他們的鍥而不捨終於實現了突破。本世紀第二個十年中，AI走出了實驗室和論文，走進了生產、生活，這是歷史性的轉折。即使再出現波折，也與之前的情形不可同日而語。

新京智庫：你認為我國的芯片產業是否有可能在未來成為制約AI發展的因素？

龔克：現在已經是了。最近芯片漲價已經對包括AI在內的信息產業造成了很大的影響。AI在終端、在邊緣、在雲上都要大量用到芯片，芯片是整個信息產業和應用的基石，目前的供應鏈情況不容樂觀。

新京智庫：你認為該如何打破這個局面？

龔克：我們國家在芯片產業已經做了多年部署，要破這個局，必須要在加強芯片研製和生產能力方面持續努力，同時要維護全球化市場。但這不是一蹴而就可以實現的，而是需要經過長期的技術積累，需要提升整個產業基礎。

如果從設計能力上來說，我們已經有了很大的進步，有些方面達到了世界先進水平，比如我們中國公司設計出了若干AI芯片，但在設計工具軟件上還有很大依賴性。在芯片製造能力上，也比以前提升了很多，與世界先進水平在接近。但在基礎材料、關鍵準備、工具軟件等方面有較大差距和依賴性。

要在芯片上實現突破需要堅持不懈的努力。在這個問題上，既要只爭朝夕，又不能操之過急，而要踏踏實實做。這不是靠喊口號，靠雄心壯志就可以一下子突破的基礎性創新。

新京智庫：近年來我國在AI教育人才的培養與儲備上呈現出哪些新特點？還需要注意哪些方面的投入？

龔克：2017年國務院發布《規劃》後，教育部2018年4月發布了《高等學校人工智能創新行動計劃》，現在有越來越多的高校開設了人工智能專業，相信經過一段時間，其效果會顯現出來，人才隊伍會逐漸壯大起來。

值得重視的是， AI是一個通用的為各行各業賦能的技術，發展AI的意義在於促進各行各業的智能化。所以AI人才的培養，是要着眼於培養能夠適應和推動經濟社會智能化的大批人才，包括機械製造智能化，化工材料工程的智能化，土木建築工程智能化，醫療衛生智能化，農業和食品生產智能化，能源生產輸運和配用的智能化，交通運輸智能化，金融等現代服務智能化以及社會管理智能化等， 各個方面都需要智能化人才。我感覺我們的教育界對這個問題重視不夠，還是受限於傳統工業化階段的思維，把AI人才當作一個學科和專業的人才去培養，這與世所公認的人工智能的“跨界融合”特性是錯位的。人工智能的教育需要創新，不僅要跳出狹窄的“學科”“專業”的窠臼，而且要探索新的方法、新的模式。有個可喜的現象，是重慶、天津和上海等地在中小學開始開設了AI課程，AI走進了基礎教育教材，走進了基礎教育課堂，但還面臨缺乏師資的問題，還要做教育方式的創新探索。

新京智庫：你對我國AI未來發展有何期許？

龔克：我們為什麼這麼重視AI？這可不是因為資本的熱捧，更不是趕時髦， 而是看到了AI是先進生產力。在這個意義上，我的期許是，我們需要有與AI相適應的生產關係，有能體現這個先進生產力發展要求的政策環境，讓AI能夠在實際應用中健康快速發展。

所謂健康發展，就是AI應用更加高效、普遍，同時更安全、更可靠。為此，不僅要加強創新，還要深化改革，改革就是解放和發展生產力。

訪談員：肖隆平 編輯：張笑緣 校對：劉軍