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　　目前，中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。

　　如果中国大学对学生提出更高的数学和统计学要求，并且集中资源发展该领域全球前沿研究，人工智能的发展必将受益匪浅。另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。

　　计算能力

　　就人工智能的商业应用而言，计算能力并非当前掣肘。由于微处理器在全球市场上是非常普遍的产品，计算能力已经成为一种能够轻松购买得到的商品。

　　然而，中国绝不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重，而其耗能水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。计算能力是人工智能的基础设施之一，因此具有极高的战略意义。依赖进口意味着这一基础设施的坚固程度仍不理想。

　　长期以来，中国的微晶片严重依赖进口，部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口。2015年，美国政府禁止了英特尔、英伟达和AMD这三家全球最大的芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片。这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。

　　为应对这一局面，中国政府在2014年出台了《国家集成电路产业发展推进纲要》以及“中国制造2025”行动纲领。中国政府还成立了国家集成电路产业投资基金，目前募资已超过200亿美元。

　　相关行动已初见成效：2016年6月神威？太湖之光超级计算机问世，成为世界上运算速度最快的超级计算机，使用的是中国自主知识产权的处理器。政府的前期投资可以产生显著的涟漪效应，鼓励私营企业的积极参与。

　　特种处理器，如可以处理大量复杂计算的GPU，对人工智能的发展格外重要。在中国大力发展其集成电路产业的过程中，也应密切关注此类处理器的发展。

　　总而言之，在探索发展人工智能的战略进程中，中国需要清楚地认识到，科技产业正在快速全球化。从基础研究到应用开发，再到硬件生产，人工智能全产业链的各个环节都包含着大量国际合作。

　　在建设自己的数据生态系统、培养数据科学和研发人才，以及打造半导体产业的同时，中国还需要将其人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。

　　人工智能对经济的影响

　　随着中国老龄化日益严重，生产力的提升刻不容缓，人工智能正是加快生产力增长的重要机遇。然而，政策制定者还应考虑到它可能对劳动力市场产生的震荡。

　　在过去数十年，中国因“人口红利”受益良多，劳动力的扩张大大促进了经济增长。但老龄化正使中国逐渐失去这一推动力。中国的劳动年龄人口最早将在2024年达到峰值，并在之后的50年中减少五分之一。

　　这一人口结构变化趋势意味着在当前生产力水平的基础上，中国将缺乏足够的劳动力以维持其经济增长。拉动经济增长唯一可行的方式就是大幅推动生产力增长。

　　人工智能有助于缩小这一差距。通过辅助或替代人类劳动，人工智能系统能够更有效率地完成现有工作，从而提升生产力。以英特尔为例，该公司在芯片生产过程中会收集大量数据。过去，如果生产中出现问题，公司需依靠人工分析数据寻找根本原因。

　　而现在，机器学习以远胜人工的速度完成这项任务，其算法能够筛选成千上万的数据点以找出残次芯片的共同特征。此外，人工智能还可以使工业机械制造、供应链、物流以及其他生产流程更为高效。人工智能应用还能通过预测故障、找出瓶颈，以及自动化流程和决策创造出巨大效益。

　　酒店和餐饮服务业、制造业以及农业在中国经济结构中占据了相当大的比重，其中包含大量重复的、可自动化的工作内容。麦肯锡全球研究院预测，根据应用速度的不同，基于人工智能的自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。

　　除了提升生产力之外，人工智能技术的不断发展也将创造新的产品和服务，提供新的岗位和业务。就在几十年前，还没有人会想到互联网经济催生的新职业，而人工智能也将带来相似的变革。