每經記者｜查道坤    每經實習編輯｜梁梟    

科大訊飛董事長劉慶峰 圖片來源：科大訊飛供圖 

近年來，人工智能技術在與民生民情密切相關的領域已起到重要作用。人工智能在這些領域的持續投入，能夠在未來節約社會服務所需投入的大量資源，推動社會的進步。

《每日經濟新聞》記者從科大訊飛方面了解到，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰在2019年全國兩會上提出了關于人工智能發展的議案。劉慶峰認為：人工智能作為新型基礎設施建設價值明顯，建議國家加快人工智能基礎設施建設，讓人工智能服務于生活的方方面面；更好地解決義務教育均衡發展，實現因材施教；同時讓“智醫助理”輔助醫生診斷，推動基礎醫療水平的提升。

同時，人工智能是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要動力，而人工智能人才卻供不應求。對此，劉慶峰建議，落實人工智能國家戰略，必須人才先行，打造人工智能時代的“人才矩陣”。

醫療和教育是重點

在議案中，劉慶峰建議，由國家發改委牽頭，加快確立人工智能作為新型基礎設施建設的重點投資方向。國家發改委會在推進過程中，調研與人工智能強相關、并密切關聯國計民生的業務和產品，確立重點投資方向，引導人工智能的重點技術研究和應用落地規劃。同時協同工信部、科技部等有關部門，研究并建立針對人工智能在重點領域業務產品的評測規范與質量認證體系等，實現人工智能的典型應用示范與規模化應用，最終形成社會發展的良性循環。

劉慶峰還建議，要加強行業落地，推動人工智能開放平臺、行業大數據中心、典型應用場景的深度融合。以人工智能開放平臺作為技術與應用的交匯所，為生態中所有參與者賦能；應用帶來的大數據反哺人工智能技術產品的研究開發；各級大數據管理局應加強數據的適度管理尺度，加之典型應用場景的快速突破，形成數據和應用場景的良性的互動，最終在醫療、教育等行業實現跨越式發展。

例如在教育行業，新技術將推動人工智能綠色課堂的建設，人工智能推動因材施教；在醫療行業，全科醫生的大量缺口能因人工智能輔助診療系統得到緩解，實現分級診療。人工智能已從概念階段進入典型應用階段，基礎設施建設將大大加快人工智能應用落地的速度。

建議打造五級人才矩陣

作為引領科技革命和產業變革的戰略性技術，人工智能是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要動力。與此同時，人工智能人才卻供不應求。工業和信息化部調研統計顯示，中國人工智能產業發展與人才需求比為1：10，到2030年，人工智能人才缺口將達到500萬。

落實人工智能國家戰略，必須人才先行，打造人工智能時代的“人才矩陣”，形成基礎能力人才、源頭創新人才、產業研發人才、應用開發人才、實用技能人才等多類型人才并重并用的局面。為此，劉慶峰建議：

首先，強化基礎學科設置和素養教育，推進人工智能基礎人才建設。建議教育部開展“能力提升工程”。強化數理、計算機、通訊等與人工智能強相關的基礎學科教育；

其次，實施“科學家創新培養工程”，培育和引進人工智能源頭創新人才。建議教育部開展“科學家創新培養工程”，建議中組部、科技部、人社部研究新政策，推進國內外一流的人工智能院校和企業建立聯合項目，共同面向前瞻領域探索、強化源頭創新人才培養；

再次，開展“共享平臺”建設，培育人工智能產業研發人才。建議教育部、科技部、人社部開展“共享平臺”建設，建設AI大學，打造開放平臺，培養從產業人才、培育產業生態。

此外，實施“行業人才應用工程”，推進人工智能行業應用人才培養。建議教育部、科技部、工信部等部委聯合實施“行業人才應用工程”，建立產學研用的培養新模式。

最后，強化技能培訓和開發，鍛造人工智能時代的技術工人。建議教育部、人社部突出應用技能型人才的建設，強化技能培訓和開發，結合實用場景培育行業技能人才和技術工人；通過人機耦合的模式，實現更大更好的產出，從而不斷推進人工智能+行業的落地應用。

從三方面推進尋求突破

需要說明的是，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有很強的溢出效應，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。

而目前，基于我國政府對人工智能發展的高度重視以及我國天然的數據資源優勢，我國在智能語音、機器翻譯等多項源頭核心技術上，已經與美國同步進入人工智能的“無人區”，但在人工智能的部分關鍵領域，我國距離世界一流水平還尚有差距。為此，劉慶峰提出建議：

首先，加大數學基礎原理的研究，創新數學統計建模方法；其次，加強腦科學基礎研究，腦智同飛帶動人工智能技術發展；此外，加快人工智能落地應用，以人機耦合模式反哺人工智能基礎研究。

同時，劉慶峰還表示，未來人工智能的效益將會逐步兌現，在這個過程中，教育、醫療、司法都走在最前面。他認為，2019年將是人工智能規模化應用落地年，人工智能的黃金收獲期也將從2019年開始。所以，要加快人工智能落地應用，以人機耦合模式反哺人工智能基礎研究。