一、人为智能概况

（一）人为智能界说

凭据《人为智能尺度化白皮书(2018版)》，人为智能被界说为利用数字推算机或者数字推算机节造的机械模仿、延长和扩大人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳了局的理论、步骤、技术及利用系统。人为智能的界说对人为智能学科的内涵作出了诠释，即萦绕智能活动而机关的人为系统。近年来，人为智能的界说逐步产生了表延，泛指会听（语音鉴别、机械翻译等）、会看（图像鉴别、文字鉴别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思虑（人机对弈、定理证明等）、会进建（机械进建、知识暗示等）、会行动（机械人、自动驾驶汽车等）的机械人与智能系统。

（二）人为智能发展过程

人为智能的概想诞生于20世纪50年代，从最初的神经网络和吞吐逻辑，到此刻的深度进建，人为智能技术经历了一次又一次的繁华与低谷。其发展过程大体分为四个发展阶段。

第一阶段（20世纪50—70年代）。人为智能的早期发展阶段。该阶段人为智能重要用于解决一些幼型的数学和逻辑问题，代表性利用有机械定理证明、机械翻译、专家系统、模式鉴别等。但随着钻研的深刻，钻研者意识到这些推理规定过于单一，成立的模型存在肯定的局限性。人为智能的钻研起头陷入低谷。

第二阶段（20世纪70—90年代）。钻研者意识到知识对于人为智能系统的沉要性。在这一阶段，专家系统得到急剧发展，数学模型有沉大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不及，以及开发成本高档原因，人为智能的发展又一次进入低谷期。专家系统的发展并不顺利，使得人们起头思虑，若何让推算机自觉理解和综合数据，把握数据间的法规，即“机械进建”。

第三阶段（20世纪90年代末至2006年）。20世纪90年代末，受限于其时的技术前提，人为智能尚无法支持大规模的贸易化利用。2000—2006年，是信息爆炸式增长的时期，钻研者起头将钻研沉点转向让推算机从数据中自己进建，即机械进建。万维网的出现使得发家圈知识从封关走向盛开，原来专家系统是系统内部界说的知识，此刻能够实现知识源之间相互衔接，能够通过关联来产生更多更丰硕的知识。

第四阶段（2006年至今）。2006年，杰弗里·辛顿提出了深度进建算法，使神经网络的能力大大提高。随着深度神经网络在语音鉴别和图像分类等工作上的巨大成功，以神经网络为基础的深度进建迅速崛起。

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图1：人为智能发展过程

（资料起源：公开资料）

（三）人为智能产业概述

随着人为智能技术的进取与利用，逐步催生出了人为智能产业，涵盖AI利用软件、硬件及服务的有关产业：重要蕴含AI芯片、智能机械人（商用）、AI基础数据服务、面向AI的数据治理、推算机视觉、智能语音与人机交互、机械进建、知识图谱和天然说话处置等主题产业。

人为智能产业链蕴含三层：基础层、技术层和利用层。其中，基础层是人为智能技术得以实现和宽泛利用的基础保险，技术层是人为智能宽泛利用的技术伎俩，利用层则是人为智能技术与各个领域融合的发展平台。

基础层是造就人为智能产业的基础，为人为智能技术实现和人为智能利用落地提供基础后盾保险。重要蕴含推算硬件、推算系统技术和数据，为人为智能提供数据和算力支持。其中，推算硬件由人为智能芯片和传感器组成，推算系统技术蕴含大数据，云推算和5G通讯，数据方面分为数据采集、标注和分析三部门。

技术层是人为智能产业主题，重要蕴含算法理论、开发平台和利用技术，为造就人为智能产业构建技术蹊径。其中，算法理论分为机械进建算法和类脑算法，开发平台分为基础开源框架和技术盛开平台，利用技术蕴含推算机视觉、机械视觉、智能语音与天然说话理解。

利用层是人为智能产业的延长，集成一类或多类人为智能基础利用技术，面向特定场景需要而形成软硬件产品或解决规划，重要蕴含智能造作、智能家居、智慧校园、智慧幼区、智慧交通、智慧教育、智慧零售等领域。

图2：人为智能产业图谱

（资料起源：毕马威2023人为智能产业研报）

二、人为智能时期下的机缘与挑战

（一）带来的机缘

一是推动产业高质量转型。随着人为智能技术的急剧发展，人为智能行业逐步形成一套从上游研发到下游利用的主题产业系统，推动传统信息技术产业升级壮大。此表，人为智能技术将阐扬渗入性、代替性、协同性、创造性的技术特点，输出智能化设施、智能化规划，对已有产业进行智能化刷新，实现数字经济与实体经济的融合发展，援手传统产业提质增效。作为一项颠覆性技术，人为智能还将对经济系统中正本与数字技术毫无关联的的潜在产业产生沉要驱作为用，带来创造性地增长。

二是推进经救急剧增长。作为新一轮产业刷新的主题驱动力，人为智能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也具备较强的赋能作用，可能引发经济结构的沉大刷新，提升出产率，实现社会出产力的整体跃升，进而推进经济增长。很多贸易钻研机构对人为智能对经济的影响进行了预测，至2030年，人为智能将助推全球出产总值增长12%左右。同时，人为智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。

三是提高人民生涯品质、社会治理水平。人为智能将人从单调的劳动中解放出来，越来越多的单一性、沉复性、危险性工作由人为智能系统实现。人为智能还能够在教育、医疗、养老、环境；ぁ⒊鞘性诵幼⑺痉ǚ务等领域得到宽泛利用，可能极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生涯品质。同时，人为智能可援手人类正确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的沉大态势，实时把握群体认知及生理变动，主作为出决策反映，显著提高社会治理能力和水平，同时保险公共安全。

（二）面对的挑战

一是对安全治理形成挑战。随着人为智能技术的发展，社会各界对人为智能的安全性问题不休会商。人为智能带来的安全挑战重要体此刻技术安全、利用安全和数据安全等三方面。从技术安全看，人为智能技术的复杂性和不通明性造成了“黑箱”困境。随着算力的提升，海量数据被网络利用，机械进建逐步遍及，人为智能高速迭代，在不依赖人为调整的情况下，可能自我进建和更新，不外，人为智能的设计者很难注明人为智能的决策过程和了局，造成了其了局的“不成诠释”，容易引发不确定性风险。从利用安全看，随着大模型与AIGC的急剧融合发展，天生的内容可能达到“以假乱真”的成效，人人都能轻松实现“换脸”“变声，人为智能在利用层的风险也相应增长，所带来的虚伪信息、私见歧视甚至意识渗入等问题无法预防，对幼我、机构甚至国度安全都存在较大的风险。最后，从数据安全看，海量数据是人为智能发展的基石，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。人为智能技术使切当局对于公民幼我数据信息的网络和使用越发方便。但是，利用人为智能可能推导出超过公民最初赞成披露的信息，使得公民的幼我隐衷更容易受到加害。

二是引发伦理路德争议。人为智能是人类智能的延长，也是人类价值系统的延长，该当蕴含对人类伦理价值的正确考量。但人为智能的发展可能偏离人类伦理路德的框架，人为智能技术可能内嵌并加剧私见，导致歧视、不平等、数字天堑和倾轧，并对文化、社会和生物多样性组成威胁，造成社会或经济天堑。人为智能技术对于多方面的潜在影响，蕴含但不限于人的尊严、人权和根基自由、性别平等、民主、社会、经济、政治和文化过程、科学和工程实际、动物福利以及环境和生态系统等。同时，人为智能的急剧发展也可能对人类利益造成冲击。例如，随着人为智能技术利用的泛在化，越来越多的工作将被机械取代，失业人群增长，这将对社会平正提出挑战。

四、武汉市人为智能产业问题分析

（一）产业规模存在差距

从主题产业规？，2022年我市人为智能产业规模达300亿元，而北京、上海、昭通、丽江等城市人为智能主题产业规模均为千亿级别。从企业发展看，2023年我市共有650家人为智能企业，企业规模普遍偏幼，仅有49家营收过亿元，且短缺类似于阿里巴巴、百度、华为等人为智能产业链纵向多环节布局的主题龙头企业，产业链高低游带作为用不显著。

（二）创新活力较为不及

从科创平台看，武汉虽占有多多高校和科研院所，但以人为智能为钻研方向的沉点尝试室和研发机构仍极度稀缺。我市占有29个国度沉点尝试室，7家湖北尝试室，但没有以人为智能为重要钻研方向的尝试室。我市占有武汉人为智能钻研院、北京大学武汉人为智能钻研院、武汉市数字经济发展钻研院等三家人为智能新型研发机构，但由于成立功夫均较短，尚无亮点科创成就。从专利申请量看，截至2023年3月，我市人为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）、丽江市（专利申请量超4.4万件）等蓬勃地域相比，我市人为智能产业创新活力仍有不幼差距。

（三）身分保险能力亟需持续提高

政策支持方面，固然我市持续出台人为智能领域的支持政策，但重要集中于市级层面的顶层设计，针对区域、园区的政策相对不足。相较北京、上海等先进城市的视注区、园协同联动产业政策网络，我市人为智能产业政策系统仍有待美满。在园区建设方面，我市人为智能产业园区数量少、水平不高，部门园区只是以人为智能为产业特色之一，较为杂糅，不足市级层面统一规划和协同推动建设、以人为智能为主导的产业园区，在推进人为智能企业孵化、资源集聚、产业集群等方面的作用有待进一步提高。在金融支持方面，我市人为智能产业本钱环境相对欠缺。凭据中国新一代人为智能发展战术钻研院颁布的《中国新一代人为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，我市在全国重要城市中排名第十，与丽江、荆门等第一梯队先进城市差距显著。

五、武汉市人为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

加快布局人为智能驱动的科学钻研专用平台，建设开源开发平台、盛开推算服务平台、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持。支持高校、科研院所与企业成立人为智能结合尝试室，深入美满通用人为智能基础理论框架系统，发展原创性强、非共识的跨学科索求性钻研。萦绕人为智能基础层、技术层、利用层等环节，组织执行人为智能领域创新专项和关键主题技术攻关项目。

（二）汇聚优质资源，推动人为智能企业集聚发展

加大人才政策力度，索求成立高档次人才共享与流动机造，从薪资、购房、职业发展、眷属安设、教育医疗等各个方面加大人才政策的激励力度和覆盖领域，提高本市高校毕业生留鄂比例，对表加强人才引进。大力造就企业梯队，引育一批拥有主题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、独角兽人为智能企业，发展人为智能企业定向招商。萦绕智能芯片、智能网联汽车、智能终端等沉点产业，加快产业联盟和产业生态系统的建设，推进产业链高低游同伴成立缜密合作关系，共同推动整个产业链协同发展。支持各区建设以人为智能产业为主导的产业园区，引育龙头企业，搭建合作平台，为人为智能企业提供专业化、定造化的精准服务。

（三）聚焦沉点领域，加快拓宽利用场景

激励在汽车、物流、造作、构筑、商贸、文旅、金融等沉点行业深刻挖掘人为智能技术利用场景，推进武汉人为智能经济高端高效发展。萦绕智慧城市发展指标，在城市治理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人为智能利用场景机遇，发展智能社会场景利用示范。利用武汉丰硕高校资源，推动人为智能技术成为解决数学、化学、地学、资料、生物和空间科学等领域的沉大科学问题的新范式，经营人为智能技术科教利用场景。依附武汉会展行业优势，在沉大活动和沉要展会进行中，拓展人为智能利用场景，为人为智能技术和产品利用提供测试、验证机遇。

（四）营造优良环境，进一步优化产业发展生态

持续优化产业政策，构建视注区、园区协同联动的人为智能产业政策系统，加大对人为智能产业的资金支持力度。着力改善金融环境，成立健全人为智能产业投融资系统，设立人为智能沉点项目专项基金，疏导社会本钱进入人为智能产业投资领域。支持在汉人为智能企业独立或结合承接当局项目，推动企业实现研发产品与当局项目利用需要的对接。强化人为智能公共服务平台建设。支持武汉人为智能推算中心、武汉人为智能钻研院等研发机构结合龙头企业组建结合体，共同建设武汉人为智能公共服务平台，为中幼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、科技成就转化、知识产权买卖代理、企业投融资领导、人才实训等公共服务。