未來10年，智能制高低階感知智能將向高階決策智能過渡，發展這將是搶占人工智能計算能力的“超摩爾時代”。Q7C

在過去的人工40年里，信息時代基礎設施三要素的智能制高計算、傳輸和存儲能力都增長了近百萬倍。進入人工智能發展新階段，算法、數據、計算、傳輸和存儲進一步構成新基礎設施建設的諸多要素。這些要素相互促進、快速融合、循環迭代，以全新的基礎設施結構實現信息化、互聯互通、移動化、智能化的疊加，孕育創新發展新動能。Q7C

我們判斷，未來10年，低水平感知智能將向高水平決策智能過渡。在過去的五年里，人工智能在許多方面都超越了人類。人臉識別證明機器的初級視覺感知能力是人類的幾萬倍。隨著現實世界計算能力的積累和數據的指數級增長，人工智能將突破到具有高度不確定性、多任務集成、復雜推理等特點的高階智能。有望實現看、聽、理解、計劃和控制能力的巨大飛躍。Q7C

未來10年將是人工智能計算能力的“超摩爾時代”。一方面，芯片工藝技術從7 nm、5 nm到3 nm不斷突破；另一方面，通過人工智能算法與計算能力的耦合設計，智能芯片計算能力密度的提升將超越摩爾定律的約束，從而帶來性價比更高的智能計算能力，讓計算能力無處不在。5G傳輸技術的疊加，也將以更大的傳輸帶寬和更低的時延，讓智能變得實時、可感知、無處不在。Q7C

未來10年，人工智能的跨學科突破將加速。人工智能的邊界將被打破，范圍將進一步擴大，多維度技術和各種應用場景將深度結合疊加，產生更具沖擊力和顛覆性的人工智能體驗。以醫療領域為例，有望從醫療大數據時代進入醫療智能時代，從強調醫療數據量大向數據價值密度高轉變，讓智能技術深度介入。人工智能和高性能計算技術有望提高藥物篩選的準確性和效率，成為國內創新藥物研發突破的利器。Q7C

人才是搶占人工智能發展制高點的關鍵。只有放眼布局，廣納天下英才，才能掌握科技競爭的主動權。在產業發展戰略和創新突破方向的選擇上，具有國際視野的領軍人物能夠更準確地把握和拓展邊界，領軍人物無法替代對未來人工智能技術和業務的判斷；聚集頂尖跨學科人才的團隊往往擁有更全面的技術視野和突破性創新能力，這是驅動人工智能技術飛躍的關鍵因素。優秀的人工智能團隊能夠更好地推動人工智能深度融入各行各業，在產業升級過程中發揮越來越重要的基礎性作用，成為創新的重要驅動力。Q7C

隨著我國新一代人工智能戰略的深入和高端人才隊伍建設的加強，人工智能的“頭雁”效應將更強。這樣才能發揮人工智能對新基建的“照明”作用，加速中國的科技革命和產業轉型。Q7C

來源|藍海長青智庫Q7C