此次人工智能大会持续2天，以“智能赋能·无限可能”为主题，6位院士作主旨报告，80余位学界、业界专家与千余名参会师生交流研讨，论坛现场，专家学者展示了一系列人工智能在行业中的应用案例，人工智能的应用和数据安全也成为热议话题。
人工智能应用方面，总体上，我国人工智能应用实现较大进步。从智能驾驶运用到的智能算法类型看，包括路径规划算法、决策算法、计算机视觉算法等，其中涉及车辆控制、路线规划、信息收集处理等多种应用，智能驾驶是人工智能的重要应用场景。在车厂、硬件厂商、算法厂商的共同推动下，人工智能在智能驾驶中的运用逐渐深入，在无人驾驶系统、无人驾驶计算平台、自动驾驶出行服务、自动驾驶整车、自动驾驶技术等领域中不断渗透。
| 厂商 |
产品 |
介绍 |
| AutoX |
AutoX Gen5 |
第五代全无人驾驶系统。中国首个L4/L5级别无人驾驶计算平台AutoX XCU。最新第五代系统达到了2200 TOPS算力，是中国车载超级计算算力的新高 |
| 商汤科技 |
SenseAuto绝影 |
智能汽车解决方案独立新品牌，横跨车端、路端、云端，全方位智能汽车方案，以SenseCore商汤AI大装置为基石，以SenseAuto Empower绝影赋能引擎为底座，由SenseAuto Pilot绝影智能驾驶解决方案、SenseAuto Cabin绝影智能车舱解决方案以SenseAuto Connect绝影路云感知平台三大方案共同构成全栈体系 |
| 小马智行 |
Robotaxi |
自动驾驶出行服务，覆盖嘉定区主要城区路段，用户通过PonyPilot+App使用，投入服务的车辆为搭载最新自动驾驶系统的雷克萨斯RX车型。 |
| 嬴彻科技 |
自动驾驶重卡 |
自动驾驶重卡的量产车型，拥有全栈自研的技术，两款车型分别是与东风商用车、中国重汽联合开发，搭载嬴彻轩辕自动驾驶系统，是全球早的量产型自动驾驶重卡 |
| 西井科技 |
Q-Truck |
全时无人电动集卡，第四代新能源Q-Truck，车上搭载UCloud智能接入盒子AccessBox，在港区V2X全域感知车路协同系统，可实现无人驾驶移动端快速云上接入能力，解决了Q-Truck在码头无人化场景中，移动网络稳定性问题，保障码头内部实现纯远程自动驾驶，车与车、车与码头控制中心网络稳定互联。 |
| 威马汽车 |
威马 W6 |
应用了AVP无人自主泊车技术，适用于住宅、公司等固定车位场景，车辆抵达停车区后，用户可提前下车，通过手机端一键完成车辆自主寻径并泊车入位；通过手机召唤车辆无人驾驶至用户所在位置即可取车。这也使其成为国内率先实现限定场景下L4级无人驾驶的量产车型。 |
从智慧金融领域来看，智慧金融AI技术由单一环节向全流程服务延伸。如平平安集团旗下金融壹账通的“智能风控解决方案”以及金融壹账通智慧理赔一体化平台分别解决了产品匹配以及全流程理赔的问题。运用人工智能技术，客户能够减少重复提交资料的次数，有助于高效的提供匹配客户需求的产品。此外，全流程理赔平台由“智能闪赔”拓展为理赔的全流程服务，人工智能技术的运用范围进一步拓展。据公司官网，版本更新后，该方案拥有覆盖30多个省市、8000万配件的适配数据，连接15万车后合作伙伴，包括配件商、救援服务商、修理厂、公估服务商等，形成了一个比较完整的车理赔生态。
从智慧教育领域来看，教育领域人工能智能技术规模化复制加速，赛道红利开始兑现。以讯飞为例，讯飞智慧教育成立于2004年，依托人工智能以及大数据等核心科技，提供教、学、考、评、管的教育全场景解决方案，具体业务包括智慧校园、智慧课堂、智慧题库等。根据科大讯飞智慧教育公众号介绍，讯飞智慧教育产品已在中国31个省以及日本、新加坡等海外市场广泛应用，并与全国3.8万余所学校深度合作，服务师生超过1亿。
| 应用场景 |
部分应用的人工智能技术 |
| 智适应学习 |
机器学习、计算机视觉、语音识别、人机交互 |
| 智慧校园 |
语音识别、自然语言处理、知识工程 |
| 智慧课堂 |
计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音识别、信息检索与推荐、人机交互、可视化、机器人 |
| 智能题库 |
计算机视觉、计算机图形学、信息检索与推荐 |
| 语音测评 |
语音识别、自然语言处理、知识工程 |
| 人机对话 |
机器学习、人机交互、语音识别、自然语言处理、机器人 |
| 教学辅助 |
自然语言处理、计算机视觉、语音识别 |
从智能医疗领域来看，由于图像处理天然符合深度学习算法特性，因此目前人工智能在医疗领域中主要应用于产生医学影像的科室，包括放射科、病理科、超声科和内窥镜相关科室，其中放射科和病理科人工智能发展较快，成熟度较高。
除智能驾驶、智慧金融、智慧教育、智能医疗外，人工智能技术在智慧安防、智能制造等领域的应用不断丰富。从应用能力看，人工智能技术提供了智能识别、智能培训、智能控制、智能筛选等能力，适用的场景也不断拓展。拓展路径包括同种能力应用于不同场景、融合行业知识。
以华为云为例，利用AI筛选的能力，华为云辅助华科、西交大、中科院筛选出5种可能有效的新冠抗病毒药物，在石油行业则利用识别功能帮助石油企业在气层识别上花费的时间降低了70%。在融合行业知识方面，华为云结合合金配料的行业知识，运用AI技术助力华新不锈钢优化配料比例。AI技术的应用场景通过以上两种方式不断拓宽。
| 领域 |
案例 |
| 智慧园区 |
张江集团智慧园区示范应用场景 |
| 智慧商圈 |
人工智能智慧商街应用 |
| 智慧制造 |
集成电路AI Fab智能制造与研发优化 |
| 智慧金融 |
智慧风控体系建设实践和应用 |
| 智慧交通 |
无人驾驶规模化示范应用 |
| 智慧医院 |
基于人工智能的病理科研及报告系列优化应用 |
| 智慧社区 |
人工智能慧居家园 |
| 智慧学校 |
教育与人工智能的创新结合 |
| 智慧物流 |
基于人工智能的海关智能监管服务应用 |
| 智慧文旅 |
基于AR云的增强现实应用场景示范 |
数据安全方面，此次大会与会专家介绍，在科技在科技快速奔向前的过程中，法律也会不断追赶，两者在磨合过程中。目前人工智能产业仍存在数据泄露、窥探隐私等问题，需要通过立法来界定。
| 问题 |
具体情况 |
| 法律法规不健全 |
人工智能发展的不确定性可能带来安全风险挑战，冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题。目前由于缺乏对人工智能潜在风险的认识，人工智能相关的法律研究较为匮乏。人工智能相关的法律规制散落在《民法总则》、《电子商务法》、《数据安全法》、《网络安全法》等法律法规中，尚未形成体系完善的人工智能法律法规，与人工智能相关的刑事责任、产权归属、信息安全、隐私保护等方面法律问题亟待进一步完善，人工智能法律相关的责任制度、主体权利、义务规范等方面还未进行规范。同时由于上位法尚未出台，人工智能场景化立法步伐也相对滞后。亟需针对当前新技术和新业态发展，出台专门针对人工智能的法律法规。 |
| 监管体系较为欠缺 |
当前我国人工智能技术研发和应用发展迅速，对社会生活各个领域产生了广泛深入的影响。但是监管较为滞后，主要表现为：一是政府监管制度不完善。人工智能监管政府部门涉及网信办、工信部、科技部以及质监部门等单位，各监管部门尚没有对人工智能监管的具体职权进行划分，缺乏必要的监管制度。此外，我国尚未形成专门针对人工智能各环节进行监管的制度体系，不具备对人工智能研发过程进行全流程监管的能力。二是现行政策对人工智能技术的监管规定较为笼统。监管滞后于技术发展，现行的监管政策未涉及对技术滥用等方面的规制。如基于人工智能的数据深度挖掘导致数据资源滥用，诸如“大数据杀熟”，同样的商品、服务，却被网络平台“看人下菜碟”，导致消费者的知情权、公平交易权等严重受损，社会负面影响巨大，但目前针对“大数据杀熟”监管存在着概念不清、操作困难等问题，未形成成熟有效的监管举措。此外，“ZAO”等人工智能软件引发的“深度伪造”换脸事件，监管举措还处于探索阶段。三是尚未实施分级分类监管。正如欧盟《人工智能法》提案所述，不同应用场景的人工智能可能带来的风险不尽相同，等级越高的应用场景应受到较为严格的管理，因此分类监管意义重大。但在我国人工智能监管中，尚未依据不同应用场景实施分级分类监管，监管精准化水平有待进一步提升。四是缺乏人工智能领域评估机制。针对人工智能自身及应用存在的潜在危害性尚未开展相关的评估评价工作，未能实现对新智能产品和算法的经济、社会影响做出全面评价和动态监测。 |
| 标准化工作有待进一步完善 |
一是人工智能标准顶层设计有待加强。我国人工智能标准化工作起步较晚，基础较为薄弱，尚未形成完善的标准体系。二是重点急需标准研制和试验验证有待强化。围绕基础、数据、模型与算法、产品和服务、风险管理、可信赖等方面等重点急需标准有待健全。三是针对重点行业和领域的技术标准较为欠缺。制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域人工智能相关标准有待进一步推进。四是国际交流合作不足。目前我国实质性参与国际标准制定的程度较低，已参与的大都并非核心标准，参与国际标准化活动的能力与发达国家相比还有较大差距。 |
推动人工智能行业规范健康发展，第一应加强人工智能立法。一是加强人工智能相关法律问题研究，二是加快推进人工智能相关立法工作，三是完善人工智能相关部门规章。
| 建议 |
具体内容 |
| 加强人工智能相关法律问题研究 |
聚焦立法前沿，开展与人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、信息安全利用等法律问题研究。在可能引发人工智能不可预知性和不确定性的技术领域，立法设立红区或研发限制规范，从法律底线构建“安全防火墙”。 |
| 加快推进人工智能相关立法工作 |
借鉴美国、欧盟等国在人工智能领域的立法经验，制定符合我国人工智能产业发展需要、体现我国社会特征的人工智能法律制度框架。明确人工智能产品伦理审查、算法设计、数据采集、产品开发、产业促进等法律规范，以及人工智能发展中涉及的个人隐私、知识产权保护、数据安全等问题。 |
| 完善人工智能相关部门规章 |
针对各领域关键突出人工智能安全风险，结合人工智能在不同领域的应用特点，制定和细化部门规章，提出对所属领域人工智能算法设计、产品应用等方面的安全要求。 |
第二，建立人工智能监管和评估体系。一是建立健全人工智能监管机制，二是开展人工智能分类监管，三是构建人工智能动态评估评价体系。
| 建议 |
具体内容 |
| 建立健全人工智能监管机制 |
成立国家人工智能领导小组，指导、协调各监管部门在人工智能领域的监管工作，实施设计问责和应用监督并重的双层监管结构，建立从人工智能研发到应用的全流程闭环监管，推动形成包容审慎的监管政策。建立产业界-学术界-监管机构联动研判机制，共享技术力量和成果，提高人工智能监管水平。积极探索针对人工智能的“监管沙盒”制度，以监管创新推动产业创新。 |
| 开展人工智能分类监管 |
探索针对不同行业领域和应用场景按照影响范围、可能危害程度等方面开展不同等级分类监管，推动监管工作精准施策。当风险等级较高的事件突发时立即对其发展动向和不良影响进行研判、评估和预防，并及时向社会发布预警信息。在金融、安防、司法等领域，注重特定风险防范，持续提升监管精细化、精准化水平。 |
| 构建人工智能动态评估评价体系 |
围绕人工智能基础软硬件、服务平台、产品和应用的风险性、潜在危害性等方面进行定期评估。开展评估指标体系研究，探索建设跨领域人工智能测试平台，完善人工智能全领域评估测试能力。 |
第三，加快制定人工智能领域相关标准。一是加强人工智能标准框架体系研究，二是积极参与或主导制定国际标准。
| 建议 |
具体内容 |
| 加强人工智能标准框架体系研究 |
加快重点标准研制和试验验证，完善人工智能基础共性、算法模型、技术平台、行业应用、信息安全、隐私保护等技术标准，推动制造、交通、金融、安防、教育、医疗、司法等细分应用领域的行业协会和联盟制定相关标准，提升人工智能标准化工作的科学性、全面性、系统性和预见性。在国家标准研制与实施过程中，进一步吸纳行业产学研用机构的积极参与，提高标准质量。 |
| 积极参与或主导制定国际标准 |
组织国内企业、科研院所等多方力量加强研究储备，在ISO/IEC、IEEE、ITU等国际标准化组织中联合发声，实质性参与和主导人工智能相关国际标准工作，推动基础术语、参考框架、关键技术、支撑平台、产品与服务等标准的制定与推广，推进我国人工智能国际标准化进程。 |
第四，加强国际交流合作。一是建立常态化国际合作交流机制，二是积极参与人工智能全球治理。
| 建议 |
具体内容 |
| 建立常态化国际合作交流机制 |
充分利用双边、多边国际合作机制，支持国内外高校、科研机构、企业和行业组织广泛开展合作，多渠道、多方式推动重大国际共性问题解决，推动构建人工智能国际合作框架，形成共建、共治、共享的合作模式。 |
| 积极参与人工智能全球治理 |
加强机器人异化和安全监管等人工智能重大国际共性问题研究，深化在人工智能法律法规、伦理道德、安全风险、国际规则等方面的合作，主动搭建人工智能制度建设、国际规制等全球合作平台，共同应对全球性挑战。 |
人工智能技术的落地需要算力、算法、场景、数据的共同支持，若人工智能技术落地速度不及预期，可能导致相关公司增长速度放缓，影响行业的发展。而法规的缺失使得人工智能技术无法面对社会风险，同样不利于行业的发展。因此从长期发展来看，加快应用落地和政策规范对于人工智能行业来说缺一不可。
行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整，未来我国各行业的发展都将进入新阶段，决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息，谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。
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