人工智能作為發(fā)展智能經(jīng)濟(jì)的支撐技術(shù)、在國家高度重視和大力支持下，近幾年全國持續(xù)掀起人工智能應(yīng)用熱潮，使中國已成為世界人工智能應(yīng)用大國。但是，近期我國的人工智能產(chǎn)業(yè)遇到發(fā)展困局。筆者認(rèn)為其主因是：雖研制出自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的先進(jìn)的國產(chǎn)人工智能通用算法，但沒有產(chǎn)業(yè)化和應(yīng)用。目前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)所用的主流算法是引入的深度學(xué)習(xí)算法。但是，深度學(xué)習(xí)算法在應(yīng)用中也顯現(xiàn)出許多不可克服的嚴(yán)重缺陷。如：魯棒性（穩(wěn)定性）差、不可解釋、有NP（復(fù)雜）問題等，特別是有"黑箱"等安全隱患的存在，此外，還有很多難克服的問題。

例如：用于熱捧的機(jī)器人AlphaGo所需要的硬件開銷是1000個(gè)CPU，200個(gè)GPU，還需要20萬瓦的電力消耗。這樣的深度學(xué)習(xí)硬件開銷如何普及應(yīng)用？深度學(xué)習(xí)算法由于自身存在的嚴(yán)重缺陷和安全等問題，已證明不能在工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)上廣泛應(yīng)用，這是深度學(xué)習(xí)難于普及的最致命問題?？蓢@的是，我國除深度學(xué)習(xí)算法外至今沒有可替代的人工智能通用算法，在國產(chǎn)的人工智能通用算法沒有產(chǎn)業(yè)化和推廣應(yīng)用之前，還要無奈地任由深度學(xué)習(xí)算法繼續(xù)在全國應(yīng)用下去。

多年來，國內(nèi)外許多專家和團(tuán)隊(duì)都在研制沒有深度學(xué)習(xí)算法嚴(yán)重缺陷和安全問題的人工智能通用算法而努力。在國外，連深度學(xué)習(xí)發(fā)明人Hinton教授也不顧70多歲高齡在組織研制新算法。在國內(nèi)也有許多團(tuán)隊(duì)在研制新一代人工智能通用算法。其中一些有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的先進(jìn)的國產(chǎn)人工智能通用算法已經(jīng)在自動(dòng)駕駛車和船、心電圖等成功應(yīng)用，水平超過當(dāng)前世界人工智能應(yīng)用水平，已具備產(chǎn)業(yè)化條件。而且非常適合制成與目前為深度學(xué)習(xí)所需的大數(shù)據(jù)、高算力研制的“算力”芯片完全不同的“智力”芯片，可在包括工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)在內(nèi)的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域簡便使用。

這種國產(chǎn)新算法經(jīng)模組化和芯片化后，可大大簡化人工智能應(yīng)用，有助于通過短期培訓(xùn)人工智能用戶的技術(shù)人員掌握使用新算法完成本單位人工智能需求項(xiàng)目。這將使人工智能應(yīng)用不受大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件及業(yè)務(wù)場(chǎng)景的領(lǐng)域知識(shí)限制，可大大促進(jìn)人工智能普及應(yīng)用。

正如中國工程院徐匡迪院士指出的“產(chǎn)生顛覆性技術(shù)，這種創(chuàng)新在目前的評(píng)審制度下，是難以實(shí)現(xiàn)的?！薄拔覈F(xiàn)有的重大科研項(xiàng)目都是搞專家評(píng)審?fù)镀敝?，最終的結(jié)果往往是把真正具有創(chuàng)新想法的項(xiàng)目給投沒了。”請(qǐng)人工智能深度學(xué)習(xí)算法專家論證顛覆深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新算法，其難度可想而知。國產(chǎn)人工智能通用算法產(chǎn)業(yè)化是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，亟待國家和社會(huì)的支持實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。

為促進(jìn)我國從人工智能應(yīng)用大國發(fā)展成為人工智能技術(shù)強(qiáng)國，筆者認(rèn)為推進(jìn)國產(chǎn)人工智能通用算法產(chǎn)業(yè)化是破解當(dāng)前困局的關(guān)鍵。應(yīng)同研究我國“卡脖子技術(shù)”一樣受到國家層面高度重視。

審核：徐璐