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人工智能遇上無人系統會產生什么樣的火花

 “高考分數出來以后,各地都反映,今年計算機專業非常熱,人工智能被咨詢最多。”在近日舉行的“長城工程科技會議”第三次會議上,清華大學黨委書記陳旭如是說。

    隨著阿爾法狗掀起的熱浪席卷民間、業界和政界,人工智能成為兵家必爭的高地。

    有人預言,人工智能武器將會成為繼火藥和核武器之后,軍事技術領域的第三次革命。在本次會議上,多位院士專家一致認為,軍民融合這種新的創新模式將助推我國人工智能發展邁上新臺階。    

 

    大勢所趨

    6月27日,《麻省理工技術評論》雜志發布“全球最聰明的50家公司”榜單,從中可以看出,人工智能是一大熱門。如第一名英偉達公司是人工智能代表性企業,中國人工智能代表企業科大訊飛第一次入圍就位列第六名。

    中國工程院院士潘云鶴指出,同前兩輪熱潮由學術界引起不同,本輪人工智能升溫是由產業界發起,隨后各種政府適時跟上,紛紛制定國家戰略。

    例如,2016年9月,美國五大科技巨頭谷歌、臉書、IBM、亞馬遜和微軟宣布成人工智能產業聯盟。2016年10月,美國聯邦政府發布國家人工智能研究發展戰略規劃,并且指出人工智能可能處在第三次浪潮的初始點。

    在我國,人工智能也頻繁出現在黨和國家領導人的講話中。去年“科技三會”上,國家主席習近平提出吹響建設世界科技強國的號角,在一些關鍵領域從并跑向領跑努力。

    中國工程院院長周濟認為,人工智能正是這樣一個顛覆性的重要領域。

    據潘云鶴透露,從幾年前開始,中國工程院在研究智能城市、大數據、智能制造、創新設計等項目時發現,要實現這些項目,最終的技術指向都是人工智能。因此,2015年中國工程院設立“中國人工智能2.0發展戰略研究”重大咨詢項目,使得人工智能上升為國家級發展戰略。

    如今,我國有400余城市在建設智慧城市,搜索引擎、圖象識別、語音轉換等領域都形成了較大市場規模。

    行之有效

    專家指出,人工智能武器裝備不僅會帶來未來戰爭形態的變革,還會引發軍事指揮、決策變革。

    6月20日,習近平總書記在主持召開中央軍民融合發展委員會第一次全體會議上,深刻闡述了我國軍民融合發展所處的階段性特征,明確必須在一些重要新興領域加快軍民融合發展。

    國家發展和改革委員會經濟與國防協調發展司副司長徐建平表示,人工智能作為一項典型的軍民兩用前端性技術,在國防武器裝備領域具有深入而廣泛的應用前景。

    周濟亦認為,人工智能是今后幾十年最重要的軍民兩用技術。

    陳旭則表示,軍用人工智能迎來機遇期。“美俄等軍事強國都把軍用人工智能視為改變游戲規則的顛覆性技術,美國國防部明確把人工智能和自主化作為兩大技術支柱。”

    對于如何推動人工智能軍民融合發展,徐建平提出三個強化:一是強化協同創新機制和體系建設,借鑒先進模式,推動創新要素合理流動;二是強化龍頭工程,精品工程先行先試;三是強化政策環境建設。據悉,我國涉及軍民融合發展的相關政策措施有近4000條,但重復性高、可操作性差,很多政策難以落地。徐建平表示,這一現狀亟需改變。

    對于現在的創新體制,中國工程院院士李德毅指出,這是一種自上而下的科研方法,代表了國家意志,引領了前沿;但科研成果終于示范演示和成果獎勵,往往難以進入市場,尤其是難以形成整體戰斗力。相對而言,他認為,軍民融合始于創新、競爭于市場、服務于社會和國防,是一套行之有效的創新方式。

    抓手何在

    2017年,國際研究顧問機構Gartner研究總監AngelaMcIntyre預言,各類駕駛員將成為未來要被人工智能替代的工作,其中首先會被取代的就是航天員。她提出的幾條標準包括重復、耗時、乏味;在復雜和快速變化環境實時決策和執行;按照手冊執行;超出人類物理極限;處理高度復雜的數據或流程。

    李德毅認為,海陸空三棲的無人駕駛都符合上述條件,且既事關民生,又體現國防力量,應該成為人工智能領域軍民融合發展的抓手。

    西北工業大學教授張煒也認為,無人系統應成為突破口。

    “從軍事領域的應用來看,美國非常重視發展無人系統。”張煒說,從2000年至今,美國發布了7個版本的無人系統路線圖,并且不斷調整發展目標。

    在民用方面,無人系統也已經深入到人類生活的方方面面,從無人車到無人機再到民用航天航天,甚至海洋,都有了快速發展。“現在缺的就是系統集成。”張煒指出,無人系統具有天然的軍民融合特性。

    “很多同志說軍民融合沒有破題,實際上是定義不清晰。我們建議未來的軍民融合要跳出‘軍轉民、民參軍’的圈子,以宜軍宜民的路徑來發展無人系統。”張煒強調

    中星微電子有限公司總經理張韻東則指出,前端智能在軍民融合領域有著廣泛應用。如智能無人設備的視覺系統、海底聲納的信號識別系統、雷達的信號感知系統,單兵與無人控制系統等數據不能傳到后端的應用場景中,由于加密或隱私原因,數據亦不能傳到云端,所有的智能分析都必須在前端實現,甚至還要在前端實現自主學習,這就對芯片提出了更高的要求。但目前高運算能力的嵌入式神經網絡處理器還非常少,隨著摩爾定律走到盡頭,如何提升芯片運算能力將成為一大挑戰。 

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