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杨建坤

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智慧起航，共创未来

通讯专栏

洞察全球AI发展趋势，走好中国机器人自主创新之路

文 / 鹏城实验室 杨建坤

导读：2021年9月25日，鹏城实验室科研部部长杨建坤出席国家机器人发展论坛并作题为“洞察全球AI发展趋势，走好中国自主创新之路”的报告。杨建坤教授在报告中重点介绍了当前全球人工智能发展的大趋势，对主要国家人工智能领域的综合竞争态势进行剖析，提出了我国企业、研究院所在人工智能、机器人等领域的发展建议；同时还介绍了鹏城实验室面向人工智能领域的部分任务布局和工作进展。

报告人简介：

杨建坤教授长期从事科研管理工作，具有丰富的科研管理经验。他的主要研究领域包括机器视觉和人工智能伦理。同时，他长期开展我国人工智能、机器人、智能制造等领域的发展战略研究，对国内相关技术和产业发展具有深刻的认识和理解。

机器人发展路径选择

机器人技术和产业已经成为牵引我国实体经济转型升级的重要抓手。如图1所示，在实体经济领域，工业机器人已经成为制造业向智能化、绿色化、服务化方向发展的重要支撑；在人民日常生活领域，机器人技术和产业也已经成为提高人民幸福感和社会治理能力的重要载体，如图2所示，服务型机器人能让人类拥有更好的获得感、幸福感和安全感。AI是机器人最重要的使能技术，机器人是AI技术最重要的应用载体，两者相辅相成。随着社会朝着智能化的方向发展，机器人技术与新一代的人工智能技术深度融合是机器人技术未来的发展方向。

图1 工业机器人

图2 服务型机器人

AI领域的国家竞争力对比分析

从多维度（战略指数、学术竞争力指数、专利指数、国家竞争力指数）对主要国家在人工智能领域的综合竞争力进行评估，以量化分析国家间的发展差距，分析各国人工智能发展的主要优势与不足，找到中国自主创新之路，并开展实践与探索。

1）战略指数

世界各国针对人工智能的发展提出了各自的战略计划。中国提出科技创新2030，提出了新一代人工智能发展规划，高等学校人工智能创新行动计划和新一代人工智能治理原则等；日本提出第五期科学技术基本计划、日本再兴计划、下一代人工智能推进战略、综合创新战略和人工智能战略2019等；欧盟提出人工智能合作宣言、欧盟人工智能战略、关于欧洲人工智能开发与使用的协同计划等；美国提出国家人工智能研发战略计划、自动驾驶法案、人工智能政策原则、国防部人工智能战略、美国人工智能未来20年研究路线图和美国国家人工智能研究机构计划等；英国提出建设适应未来的英国产业战略、人工智能发展计划、能力与志向和人工智能领域行动等；德国提出新高科技战略，为德国创新，开展关于人工智能战略的讨论，提出高科技战略2025、联邦政府人工智能战略要点和国家工业战略2030等。各国战略指数如表1所示。

表1 各国战略指数

中国持续从国际层面出台战略，推进人工智能发展，政策密集，配套全面，涉及经济社会各方面。这是我国人工智能技术快速发展的根本原因之一。美国从2019年开始加大了政策力度，将其作为事关国家安全的重要技术，效果显著。英国立足雄厚的工业基础，政策侧重点主要是AI促进经济转型。日本政策侧重点是智能社会，解决老龄化等社会问题。德国政策侧重点主要是AI+智能制造。欧盟政策侧重点是伦理和法律。总体上看，各国都是根据自身经济社会发展的现状和需求，提出了符合自身发展路径的政策战略。

表2 各国学术竞争力指数

2）学术竞争力指数

2019年，在全球人工智能顶级期刊发表的论文数量，中国为5040篇，占比高达52.89%。美国仅为373篇，占比3.91%。然而，以影响力因子和他引次数作为指标来评价论文质量，美国排名第一，中国跌出了前10，排名第14位。从科研机构来看，2019年度全球高校计算机专业排名100的高校中，美国有55所，中国仅有10所，差距巨大。从学术人才培养和引进来看，美国更是遥遥领先，AI人才培养数量、人才流入数量、人才净流入数量都最多，远超其他国家。各国学术竞争力指数如表2所示。

3）专利指数

在中国申请的AI专利占全球70%左右，中国已成为AI专利的主战场。从申请人看，中国的申请人最多，专利比较分散；美国专利申请人的平均产出量最高，专利集中度高，更容易形成市场竞争力。从专利布局来看，美国专利主要集中在基础层、技术层；中国的专利主要集中在应用层。加强产业基础研究和关键技术攻关，并形成市场竞争力，成为我国AI产业发展的当务之急。各国专利指数如表3所示。

表3 各国专利指数

4）国家竞争力指数

前面介绍了3个指数的对比分析。除此之外，我们还分析了资本市场指数、区域竞争力指数，详细结果可参见《全球人工智能2020——全方位量化分析全球人工智能年度进展》（敬石开、杨建坤、刘姝编著）。在综合分析战略指数、学术竞争力指数、专利指数、资本市场指数和区域竞争力指数的基础上，形成了国家竞争力指数。国家竞争力指数如图3所示。

图3 国家整体竞争力指数

我国走自主创新之路，应该着重加强重大基础科研平台建设，为人工智能发展提供基础科研条件；加快高端人才的培养，突破人工智能新算法、新模型；赋能实体产业，提高国际市场的竞争力。

鹏城实验室的探索与实践

3.1 鹏城大模型

近期，国内外大模型研究呈井喷态势，发表时间轴如图4所示，模型情况如图5所示。

图4 时间轴

图5 大模型

鹏城实验室也在大模型方面进行了积极探索。我们联合华为共同研发了全国产自主架构、并行硬件架构“鹏城云脑Ⅱ”，如图6所示，全系统采用自主设计的芯片构建大规模AI算力平台，可达到2us的低延时，1E ops强算力和64PB的大存储量。

图6 鹏城云脑Ⅱ

“鹏城云脑II”在IO500全节点榜单和10节点测试榜单连续两届均获得全球排名第一的成绩，如图7所示。在大规模机器学习能力方面，AIPerf性能领先，如图8所示，并行训练能力评测，MLPerf性能国际先进，如图9所示，在图像分类赛道排名第二，自然语言处理赛道排名第一。

图7 IO500吞吐与存储能力测评

图8 AIPerf测评

图9 MLPerf测评

“鹏城云脑II”是AI计算的“国之重器”，目前第三代正在建设之中，其可跨媒体预训练模型等科研创新、粤港澳大湾区产业智能升级，“鹏城云脑III”将可以用于精细化物理过程模拟等重大需求、网络智能经济引擎，如图10所示。我们正在以鹏城云脑为核心，努力打造中国“国家AI研究云”，响应国家战略，面向国家重大工程，构建具有国际影响力的人工智能超算平台、面向全国的国家AI研究云和人工智能开源创新生态环境，同时服务本地，提升创新能力，支持粤港澳大湾区AI重大应用需求，提升大湾区AI研究地位与创新力，吸引全国AI资源、技术和人才。

图10 鹏城云脑研制路线

依托“鹏城云脑”，鹏城实验室正在开展大模型训练开发。“鹏程–盘古”训练了全球首个2千亿参数中文预训练语言模型，如图11所示，首次实现了全开源。“鹏城–大圣”则是机器视觉大模型，如图12所示。

图11 鹏程–盘古

图12 鹏程视觉大模型

总体上看，鹏城实验室已经开发了系列大模型，其中，“鹏程–盘古”中文大模型，其为一款全开源开放两千亿规模通用中文语言模型；“鹏程–通言”多语言大模型，其为一款以中文为中心的多对多语言机器翻译大模型；“鹏程–大圣”，其为一款视觉类大模型。

3.2 机器人+人工智能技术的伦理与治理

人工智能技术和机器人技术发展，不可避免地带来伦理问题，影响全球社会发展，对人工智能进行治理也成为了国际社会必然的共同诉求，如图13所示，人与机器的关系、数据与隐私的泄露、算法歧视、安全风险（深度伪造）、法治风险（责任主体）和科技贫困都是机器人+人工智能的伦理问题。

目前，鹏城实验室正在组织开展“脑机接口”等相关机器人技术伦理的战略研究和规则研究。机器人领域将是人工智能伦理问题的最前沿领域，也将是AI技术最早落地、最早进入人类社会的领域之一。将机器人伦理问题与最前沿的机器人技术开发紧密结合起来，以“前沿技术探索+科学试验+量化分析”的方式，对相关伦理问题进行系统研究，用现代自然科学的思路为解决社会科学问题进行探索，是当前机器人领域必须关注的领域。