李國傑：發展高端智能技術和產業

人工智慧和大數據是當今最熱門的技術，也是最有希望引領產業從中低端走向中高端的戰略新興產業。但能否實現產業升級，取決於我們對富國強國之路的正確理解。人民大學的賈根良教授指出，早期工業化國家的發展都受到李斯特主義經濟學的影響，遵循「出口工業製成品，進口原材料」的國家致富原則。20世紀全球價值鏈出現分工，「出口高端產品，進口低端產品」就成為國家富強的根本性道路。單從進出口判斷，也許不夠全面，但產業是否進入高端，不是技術水平高一點低一點的問題，而是要麼國家崛起，要麼落入中等收入陷阱的路徑選擇。我們要從實現強國夢的歷史機遇來理解發展人工智慧和大數據產業的意義。

現在的處境與美國、德國趕超英國的第二次工業革命時期有些類似。當時的美國和德國都不是重點發展傳統紡織業和煤炭業，直到第一次世界大戰前夕，美國和德國的大部分傳統產業仍落後於英國，棉織品還需要大量進口。但德國的鋼鐵、化學、電氣、內燃機等新興產業已走在世界前列，成為歐洲第一工業強國。美國和德國的經驗表明，成熟產業基本上不存在技術追趕的「機會窗口」，從落後國家進入發達國家行列，只有在戰略性新興產業的早期階段進入高端才能實現跨躍。

過去40年把遵循所謂國際分工當成富國之路，依靠廉價的勞動力和原材料，大量發展低端加工產業。PC機、手機和光伏產業等都是走「高端產業低端化」的道路。靠延續這種「進口高端技術和產品，出口低端產品」發展之路，我們的強國理想就真是一場夢。大數據和人工智慧產業正處於起步階段，我們應當認真考慮，如何在這一領域的基礎演算法、核心晶元和行業標準上掌握髮展的主動權，在產業的高端牢牢插上的五星紅旗。

技術的積累有一個過程。如果說過去幾十年還不具備進入產業高端的條件，對於人工智慧和大數據產業而言，雖然在掌握核心技術上與國外還有差距，但已有足夠的技術儲備。本期的文章《也許，我們已經起步》中提到，在ILSVRC 2016圖像識別國際競賽中，學術界和工業界包攬了所有項目的冠軍。問題在於：按目前科技界的追求，在人工智慧和大數據產業的高端會有足夠的發言權嗎？

材料領域是我們可以參照的一面鏡子。全世界都承認，以論文發表為考核標準，的材料學科肯定排名世界第一，但殘酷的現實是國家需要的高端材料幾乎都要進口。論文不等於技術，技術不等於產業。如何把紙上的論文變成真正可用的技術，如何把實驗室的技術變成普遍流行的商品，這才是進入產業高端的關鍵。希望信息領域不要步材料領域的後塵。我一直認為，的很多事情沒有辦成，不是「不能也」，而是「不為也」。只要改變目前論文和評獎導向的科研管理機制，真正把發展高端產業和進入產業高端放在心上，佔領人工智慧與大數據產業的高端有可能在年青一代手中實現!

作者：李國傑

CCF名譽理事長、工程院院士

科學院計算技術研究所首席科學家

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