中国人工智能发展如何？

学好数理化

人工智能的发展潜力，很大程度体现在两个方面，

既然提到了人工智能，我们就必须选一个标的物，这个标的物自然就是传统机械，人工智能也是在传统机械的基础上应由而生的，传统的工业机器人是机械设计与制造技术、自动控制技术以及计算机软硬件技术高度融合的结果。

而人工智能就不一样，人工智能是数据和算法的集合，计算能力（芯片）不断跃升是人工智能能够得以广泛应用的基础。今天，人工智能仍处于弱人工智能的阶段，形成突破的领域仍比较局限，但是人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局，就像智能手机对传统手机的颠覆一样。所以如果从大趋势来看，人工智能仍然十分值得期待。

• 人工智能已经在改变老百姓的生活
  

很明显，这些企业都已经抓住了人工智能的“风口”，人工智能的应用也不断受益于老百姓，但是整体上“人工智能”还是相对来说算一个“高科技”，也就是讲究技术性，现在整体来看，想要短时间得到全面普及，在笔者看来，也还是十分困难，可能十年或者二十年或许人工智能或许会全面受益于老百姓。

• 政策对人工智能的发展定位是怎样？

第一，夯实人工智能发展的科学基础。马上就要发布人工智能项目指南和细则，来突破基础前沿理论关键部分的技术。

第二，加快人工智能创新成果的转化应用。推动人工智能应用到我们产业发展中去，应用到我们社会生活各方面去，解决人们所关心的安全问题、健康问题、环保问题等方面。另外，我们要加强政策法规研究，要积极应对人工智能发展可能对社会伦理、就业结构、个人隐私、国家安全等方面的一些挑战。
第三，人工智能是一个国际化的潮流，要加强国际合作。

可以看出，人工智能还是要发展，其中技术突破是核心重点，而且并非中国要发展，而且还得迎接国际潮流，加强国际合作！

（-19东南偏北）

天天说钱

科学技术的发展，让人工智能成为信息时代的尖端科技。无论是谷歌的“阿法狗”，还是IBM的“沃森”，都显示出人工智能所不可思议的潜力。如果说，未来10年有一项技术能够颠覆人类社会，那么非人工智能莫属。

　　近期，高盛公司发布了一份《人工智能》报告，探讨人工智能的的发展和生态体系。首先，该报告定义了何为人工智能：人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。它包括自然语言处理和翻译、视觉感知、模式识别，但应用数量和复杂性在快速增长。

　　实际上，目前人工智能的主要领导者都是一些国际巨头，比如微软、谷歌、IBM等。这些科技巨头对人工智能已有十几年的研究，并且部分研究成果已经进行商业应用。同时，我们看到国内的大公司，比如BAT都在大力推进人工智能研发。有关国际10大主流人工智能巨头的发展情况，可参考笔者的上一篇文章《人工智能大盘点：10大主流AI巨头都在做啥？》

　　在高盛的报告中，还有一部分专门阐述了中国的人工智能发展状况。根据IResearch的研究，中国的AI市场规模将由2015年的12亿增长到91亿。其中，在2015年有将近14亿的资金流入人工智能市场，同比增长率为76%。

　　在政府政策方面，中国发改委联合相关部门在 2016 年 5 月 18 号发布了互联网+和人工智能三年实施计划。

　　规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。规划确立了在 2018 年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和 AI 基础工业标准化这一目标。

　　目前，中国已经采取了行动：从提到“深度学习”或者“深度神经网络”的期刊文章数据上看，中国已经超越美国。中国的 AI 研究实力同样让人印象深刻，其拥有世界领先水平的语音和图像识别技术。

　　中国互联网巨头 BAT 引领中国 AI 的发展，与此同时，数百个初创公司在不同的 AI 细分和应用领域建立服务模型。当前，中国的 AI 市场主要分为以下几个领域：

　　基础服务如数据源和计算平台

　　硬件产品如工业机器人和服务机器人

　　智能服务如智能客服和商业智能

　　技术能力如图像识别和机器学习

　　根据 iResearch 的报告，语音和图像识别分别占有当前中国 AI 市场的 60%和 12.5%。71%的中国 AI 公司集中在应用开发上，其他的则聚焦在算法上，其中 55%是计算机视觉，13%在自然语言处理，9%在基础机器学习。

天极网

如果宽泛一点说，人工智能是机器对“人的智能”的模仿、模拟，和借鉴，乃至超越。这个应该说它包括了一些不同的层次。可能最一开始的时候，我们会积极的去模仿和模拟人的智能。但我相信到了一定的程度上，机器有甚至可能在某一些特定的智能的领域，能做得比人还要更好。

如果说从整个人工智能的发展阶段上来看，我觉得应该说现在人工智能还是处于一个童年阶段，离他的成熟期可能还有一段比较长的距离。

在我看来如果说这个机器能够达到一个像十几岁的这样一个人类的孩子的水平的话，我觉得这个人工智能相对来说是已经成熟了。但现在应该说总的来说离这个距离还有非常长的距离。

但是另外一个方面，在很多具体的应用上，人工智能都已经可以达到很好的一个效果了。所以说就是人工智能总体上来看，从通用这个人工智能角度上跟人还有很大的距离，但是它做一些具体的事情上已经可以帮助我们解决很多很有意思，也很关键的问题。

如果从中外的这种人工智能发展的这个差距上来看，我觉得现在基本上是全世界的这个人工智能的研究，应该说是几个主要的国家，比如说中国，美国，或者欧洲。是相对来说比较齐头并进的这样一个状态，当然美国肯定还是相对有一些优势的，但是这个优势可能并不是特别的明显。

比如从我们这个人工智能领域的一些顶尖的国际会议上面来看，我们会发现这里面华人，还有尤其是大陆本土的研究者，可能在里面占的这种比重，在这些高水平论文里面占的比重其实非常高的。华人大概可以占到1/3左右。大陆本土的研究者其实也相当多。这是从量上面来说，应该是跟美国比较接近的。

但这个必须要看就是人工智能到目前为止，一些最根本的，最基础性，最颠覆性的一些创新，可能主要还是美国的研究者做出来的。但是这些工作可能相对来说，比如说五六十年代的，达根矛斯会议上面的那些，很多研究者奠定了AI发展的一些根基，那时候中国可能相对来说还并没有太多的机会去做人工智能这样特别超前的研究。但是越到后来特别是2010年以后我们可以看到，很多新的工作，甚至很多最具引领性的工作已经开始逐渐由华人或者大陆科学家来完成。

中国科普博览

在信息化和互联网化的浪潮后，人工智能技术充分利用所采集的数据进行智能的思考和控制，为企业的发展拓展了巨大的空间，成为推进金融创新的重要力量。

机器智能按智能的层次分为机器学习、机器智能与人工智能，通过为机器增加传感器，利用算法具备语音识别、自然语言处理、语音合成、情绪识别、深度学习和数据挖掘的能力，从经验中学习，可以产生出创造者没有预期到的结果。

智能应用已为金融、电商、个人助理、医疗、教育、安防、自动驾驶等诸多领域带来新的发展动能。

作为服务客户众多、拥有非常丰富的业务数据、业务领域聚焦的金融行业，也开始启动了智能应用的尝试：利用智能应用提升触点的个性化、智能化服务的能力，具体包括：

1.实体机器人，全国超10家银行部进行实体机器人尝试性部署,主要场景为业务咨询、分流引导、营销宣传及少量的业务办理；

2.联络中心智能服务：主要场景为智能导航、智能咨询等服务，超20家银行，以及平安、太平洋等保险公司已经广泛应用了智能联络中心；

3.移动APP等线上智能服务，主要场景为线上机器人、智能身份认证、智能自助服务等，多家大型券商、部分银行和少数保险公司已经实施；

4.在智能策略方面，实施基于场景的智能推荐,目前多家银行已实现。

利用智能应用实现风险的快速识别降低运营成本提升管理效率，具体包括：智能知识库，主要场景为知识的智能检索、智能知识推荐等；智能质检，超过50家的金融企业的联络中心，通过ASR（语音识别）和文本挖掘技术，进行联络中心服务质量监控；智能风控，包括银联、万事达在内，几乎所有银行卡管理机构和全部券商，都通过人工智能进行金融风险防范与排查，交易过程中如出现风险异常，交易将在毫秒级内中止。

国家创新发展战略启用带来人工智能迎来爆发期，但仍普遍处于起步阶段，距真正的人工智能还很遥远。

薛洪言

2017年7月，中国国务院制定了一项雄心勃勃的AI战略计划，旨在创造国内1万亿元人民币的AI行业，并在2030年前使中国成为全球领先的AI创新中心。

市场准备上，中国以极高的热情拥抱人工智能，将人脸识别用于支付认证。 AI机器学习对数据有很大的需求。数据越多，其结果就越准确和精确。中国的数据源源不断，每天有14亿人口的大部分在线。由于培训数据的可用性，AI人脸识别技术现在是世界上最先进的技术之一。中国领先的面部识别技术公司SenseTime和Face ++都是几年前开始发展的，现在已经从投资者那里获得超过10亿美元的收益。截至2018年4月，SenseTime价值45亿美元，是全球最有价值的AI创业公司。除了脸部识别之外，中国还将AI应用于医疗保健，自动驾驶汽车，交通管理以及各种智能城市应用。与其他经济体不同，中国公民更愿意先采用技术，而不是等待相关的隐私条例。

中国在技术投资方面也领先。在CB Insights最近的一项研究中，2017年全球投资于AI创业公司的投资额为152亿美元，其中48％投向中国，仅有38％投向美国。中国的AI创业公司首次在资金方面超过美国。尽管美国的人工智能创业公司仍比中国多，但差距正在缩小。美国在2013年占创业公司的77％，但在2017年下降到50％。总体而言，2017年人工智能创业投资增长141％，与2016年相比，新创公司有1,100家。

人才方面，中国在AI研究方面也处于领先地位。奥巴马政府时期的美国AI报告表明，AI研究论文的数量以及中国研究质量早在2014年就超过了美国。2015年，中国AI研究论文的数量超过了美国50%。然而，中国依然缺乏AI研究人员。2016年，中国信息技术部估计该行业需要额外500万人工智能工人。这种短缺是世界性的现象，并不是中国特有的。中国企业现在通过提高工资以及通过“千人计划”，“万人计划”和“长江学者奖”等政府计划吸引人才在中国工作，同时要求中国小学和中学阶段增加对变成和AI的教育。这意味着中国的孩子将比其他国家的学习时间早。此外，教育部在本月启动了为期五年的人工智能人才培养计划，其中至少500名教师和5,000名学生将接受一流大学的培训。

陈定定教授

首席投资官评论员四维认为：我国的人工智能领域在国家的大力支持推动下，目前已有部分核心技术世界领先，例如在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面，我国已具有相当优势。

但是，我们仍需看到，我国在人工智能的基础研究和产业发展，尤其是核心技术的研发和创新方面，相对于美国而言仍然具有相当大的差距，核心技术依然受制于人。这一点通过4月16日美国对中兴的一纸禁令就可窥一斑，此举令中兴陷入无芯可买的困局。中国在高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面的缺失，使我国要想在人工智能领域占领制高点成为空谈。

我国人工智能基础层的研究目前主要分布于大学和科研机构，存在碎片化、重复化缺点，需要进行系统性融合与整合，形成技术开放生态，构建有竞争力的底层技术平台，这样才能主导未来话语权。

此外，未来关于人工智能人才的竞争将更为激烈。有数据显示，目前全球共有190万技术人才，其中85万都在美国，中国只有5万人，而我国每年人才缺口达数十万甚至百万。因此，国家目前也在积极启动高校培养计划。

首席投资官

中国的人工智能是有很大机会赶超全球的，因为中国的巨大市场和巨大数据。其实，美国政府已经注意到了这个事，并且被传正在考虑收紧对中国投资硅谷的审核，尤其是在 AI 领域，因为担心中国可能借此加强军事能力和推动战略性产业。之前五角大楼出了一份报告，被路透社报出来了，这份报告认为：中国正在绕过一些特定的美国审查和监管，比如说 CFIUS 的审查和监管，以多种途径获得美国的敏感性技术，方式包括：成立合资公司、少量持股，或者投资美国的早期创业公司。而美国政府管控不力的原因之一，是很多中资收购的体量没有达到引起 CFIUS 审查的程度，因为美国过去的“出口管制”不是被用来监管早期创业公司或者说早期技术的。

这份报告由此提议由五角大楼来制定严格技术清单，并限制中国资金流入到清单上的在列技术，同时加大反情报力度。这方面路透社有过报道，而美国媒体随后也做过相关报道。不过到最后，这份五角大楼的报告也很可能不会执行，目前还没有到最终决定或者定论的状态。另外当然，如果说从整个人工智能发展阶段上看，现在的人工智能还很初级，非常像一个人的童年时期，离成熟期还有非常长的路要走。但是另一个方面，在很多具体的应用上，人工智能已经可以达到非常好的效果了。通用人工智能还有很大距离，但做一些具体的事上已经可以解决很多问题。

以上答案部分信息参考硅发布文章《美政府或限制中国对硅谷投资，尤其在人工智能领域》。

硅发布

2016年，AlphaGo挑动了人们的神经，一时间，街头巷尾人人议论起了人工智能。有兴奋者、有担忧者，更多的是媒体不停的炒作。2017年，物联网、大数据、云计算，在经历了炒作的泡沫期后进入常态。人工智能也不例外，2017年物联网、大数据、云计算纳入人工智能麾下，在各个领域全面开花，2018年将迎来人工智能大产业的大发展时代。

当我们以嵌入式系统视角观察2017年时，不得不回顾在物联网时代的那个“华丽转身”。正是嵌入式系统普遍添加了网络接入功能后，将互联网变革到了物联网。其代价是，其本身逐渐失去了独立的产业地位，全面为物联网应用服务成为嵌入式系统中心任务。因此，物联网时代，嵌入式系统业者的视角必须扩大到整个“物联网+”领域。我们将用这样的大视角来观察2017年、展望2018年。我们的期刊也于2017年在封面上标注了我们所关注的内容，将它扩大到物联网、人工智能、智能制造与智能系统的诸多方面。

下面将从10个方面盘点2017年，并粗线条地展望2018年。

1

物联网产业正在扎实前行

2017年是物联网领域相对“沉寂”的一年。人们没有了议论纷纷，开始形成上下统一的物联网+的社会意识、产业意识与生活习惯。物联网时代，“互联网、万物、人类”形成了一个全球化的生态共同体。在这个全球化的生态共同体中，人类个体的生活信息与万物的物理信息完全融合在互联网中。人们在享受网络化生活（办公、购物、出行、订餐、交往）时，不再计较被暗暗收集的个人信息。而个人信息（生活踪迹、兴趣爱好、饮食习惯、购物特点等）也成为大数据的重要组成部分，成为产业界除有形资产、货币资产之外的最重要资产。大数据的形成、嵌入式系统技术的成熟、全球化云计算服务体系的完善，使2017年物联网产业进入到一个扎实前行的时代，人们不再议论物联网的是是非非。

2018年物联网产业会继续扎实前行。各种大型的智慧系统，如智慧医疗、智慧家居、智慧交通、智慧社会等大的物联网产业体系将会逐渐浮现。与稳步发展的物联联网相比，2018年区块链将会是快速布局的一年。有人称区块链是互联网的第二次革命，第一次革命是万物互联的物联网；第二次革命就是区块链，即去中心化的数字资产网，它将人们的资产数字化，并形成封闭的、安全的交易体系。

2

嵌入式系统进入到大产业服务时代

嵌入式系统经历了30多年的微控制器诞生、单片机的传统电子系统智能化改造、嵌入式系统智能化创新后，便向互联网进军，进入到为“物联网+”的产业服务时代。2017年嵌入式系统已成功地渗透到“物联网+”产业的各个领域，正在成为各种智慧体系的基础产业。在为“物联网+”产业服务的同时，嵌入式系统也出现了明显的技术转型。成熟软硬件的平台（各种形式的树莓派、集成开发环境、小系统的模块化等）、AI领域基于芯片化解决方式，以及平台开发模式，都会使嵌入式系统研发服务中的软件比重越来越大，嵌入式系统工程师必须承担越来越多的软件研发工作。嵌入式系统的“嵌入”色彩也将逐渐淡化。2017年，是转型为物联产业服务的一年，2018年，嵌入式系统将扩大视野，投身于人工智能领域的全面服务。有人建议将MCU的应用系统改称为智能系统。

3

人工智能产业的爆发期

2017年几乎所有产业都争相进入人工智能领域，线上、线下形成了无序竞争的爆发局面。在弱人工智能领域，以智能手机为中心的应用产业，全面渗透到人类生活的各个方面；强人工智能领域的深度学习、脑-机融合、大脑计划，使现代科技进入伦理时代。在人类生活的全面渗透中，花样不断翻、新应用层出不穷，导致无序竞争全面爆发，泡沫不断。在不断拉动需求中，给百姓的适应期也越来越短。2017年是人工智能产业的试水期，在诸多领域取得耀眼的成果的同时，也出现了许多泡沫，出现了不少非理性的无序竞争（如共享单车），导致社会财富的巨大浪费、冲击百姓正常生活。2018年将会是人工智能产业开始趋于理性的一年，人们在关注机器智力与人类智力的较量，逐渐适应了“机器智能全面超越人类（个体）智能”的残酷现实。政府会也加大预见性，防止人工智能产业的负面效应。在强人工智能领域，2018年，大脑计划难有实质性的突破，而在深度学习领域将会向纵深发展，大量研究成果将转移到日常的软件应用中。

由于人工智能的众多应用领域都会引发相应的社会问题，2018年人们对于人工智能的争议将转向伦理道德领域。

4

电动汽车在困境中穾围前行

里程焦虑、充电焦虑、电池寿命焦虑，成为电动汽车应用中的三大困境，2017年电动汽车在一些特殊领域穾围前行，效果显著；私家车则在政策助力下艰难中前行。2018年会是特殊领域的电动汽车大发展的一年，私家车则难有作为。

动力电池与电动汽车呈因果关系，动力电池技术发展到一定阶段，便会自然地形成相应的产业效应。从电动自行车、电动摩托到电动小车的自然演变，证实了从技术到产业的发展规律。同样，在电动汽车领域，电动大巴、港口自动运输汽车、集团短途物流汽车、公交汽车等，以特殊的应用环境（区间行驶、更换电池组、集团充电桩等）从三大困境中突围，获得成功，便是证明。私家汽车挥之不去的里程焦虑、充电焦虑、电池寿命焦虑，与日益优化的内燃动力的较量，还须长期观察、全面评估。2017年有关部门传言（或正式规划）某某年将全面禁售内燃动力汽车，不仅一厢情愿，也违犯了科技-产业发展的客观规律。

5

无人驾驶汽车在实验中前行

与无人驾驶汽车概念同时出现的是汽车自动化技术。无人驾驶汽车吸引了人们的眼球，也是各大财富集团争相追逐的高地。2017年无人驾驶汽车在实验中前行的同时，各种类型的汽车自动化技术，正在悄悄入市。如，发动机自动启停、自动泊车、灯光自动转向、出入库点到点的无人驾驶，车况自动告示等，正在助力人类驾驶，给人们带来真正的实惠。受制于公共交通严格的安全管制，私家车的真正无人驾驶尚待时日。中国已出台了无人驾驶汽车上路的制度规范，即必须有驾驶员伴驾，它表明2018年仍然是私家车无人驾驶的实验年。与私家车的严酷的行驶环境不同，在港口、仓库、地库、公交、城铁等可控区域，无人驾驶汽车已呈现出巨大优势。2017年青岛港、洋山港无人驾驶的全自动码头吸引了人们的眼球。2018年这些领域的无人驾驶产业会有爆发式增长。

6

共享单车在乱象中寻找出路

2016年刚治理了好网上约车的乱象，2017年又爆发共享单车的乱象，人们普通赞赏先进科技带来的兴奋，有人把它称作中国的新四大发明之一。从网上约车到共享单车的乱象中，见识了先进科技与百姓生活的碰撞。人们看到了科技领域中一个“无需实验，先投放后治理”的典型范例，与历史上“先生产后生活”、“先发展后治污”的观念一脉相承。由此带来的社会财富的极大浪费与社会生活的冲击。人们有理由要求在涉及民众广泛利益的科技产业投入使用前，先申请进行试点，总结经验，制定法规，然后放行。鉴于连续两年乱象对百姓生活的冲击，2018年希望政府转变思想，加大对关于百姓生活的人工智能产业实现预先申请、预先评估、全面审核、有序规范。

7

智能制造进入普遍发展阶段

借助低端制造业实现经济起飞后，都会出现成本危机，产业转型不可避免。产业转型成功与否关系到社会经济的再次起飞。产业转型的重心，是向基础制造业进军。高端科技、高端人才、巨额资金、政府意识，是产业转型成功的关键所在。我国在“中国智能制造2025”规划指引下，智能制造产业稳步前行。2017年，无论是制造手段（机器人普遍使用、智能化管理方式、物联网的服务体系、无人化生产方式），还是制成产品（自动化装备、智能机械、成套智能化系统）都在全面地进入智能化时代，智能制造不再是热点话题。举世瞩目的重大工程，如产业升级的机器人技术，海洋探测中的深潜器、全自动海港码头建设、造岛神器天鲲号、蓝鲸号钻井平台，以及高铁从和谐号到复兴号的升级、军工产品爆发的诸多现状，都表明智能制造已开始将我国从制造大国推向制造强国。智能制造是泡沫化最少的一个领域，2018年将继续扎实前行。

8

机器人产业进入兴旺发展期

一个新兴经济体的产业升级，除了向基础制造业进军外，还有低端制造业的现代化改造。在低端制造业现代化改造中，利用机器人技术不断提升生产效率、降低成本、改善品质，抢占低端制造业的制高点，就能在低端制造业外迁中继续保持优势。在低端制造业现代化改造中，我国机器人产业正在奋起直追。在广东制造业中心的东莞，在经历了低端制造业空心化后，依靠机器人技术，狠抓低端制造业现代化改造，初见成效。2017年年底统计，东莞市机器人企业从30多家增长到100多家，全市规模以上工业企业年平均用工人数比2012年减少3.78万人。全员劳动生产率由2012年的每人7.77万元人民币提高到2016年的每人11.83万元。“机器换人”政策带动机器人产业爆发式发展，助力劳动密集型企业向技术密集型企业转型。2018年无论是机器人产业还是机器人应用产业都会继续兴旺发展。机器人产业发展从根本上动摇了“人口红利”说，或将“人口红利”蜕变到“工程师红利”。

除了工业机器人，2018年各种类型的服务机器人（家庭服务、医疗服务、公共服务、社区服务）化将会进入产业化发展期。

9

人工智能的一个重大技术成果，是无人化技术。2017年无人化产业收获满满，大量出现的无人机，无人码头、无人商店、无人仓库、无人车间等，表明无人技术已进入大面积的产业应用期。随着无人化环境的难易不同，无人化产业进展不一。最早的产业化领域是无人机。2017年，率先实现的无人化产业，有码头、仓储、轨道交通、商店等产业。2018年特殊行业（与百姓生活无关的领域）中，无人化产业将迎来大面积的爆发。而关系百姓生活领域的无人化产业将面临考验，如无人商店。

另一类无人化技术，是区块链中的无人化资产操作管理。区块链中，剔除了大量的中间机构及代理人，将无人化体系与人类个体利益紧密相连，对无人化技术无疑是个巨大的考验。2018年将是区块链的普及年、试验年。区块链技术应用关系国计民生，政府必须强力介入。

10

人脸识别技术面临考验

人脸识别技术无疑是2107年人工智能领域的一大热点。与指纹识别、虹膜识别的个体识别、主动识别、特定场合识别不同，人脸识别可以是群体识别、被动识别、隐敝场合识别。因此，人脸识别将会触及社会伦理。

作为认证手段，指纹、虹膜以足以应对，人脸识别技术很难动撼它们在认证领域的地位。因此，未来人脸识别技术的主要应用方向是人脸搜索。人脸识别技术除技术完善外，还会面临有诸多社会问题。人脸搜索要在群体中采样，人们普遍不愿意被人窥视，何况还会记录在案。2018年人脸识别技术热点在人脸搜索领域，会由此带来诸多社会问题，政府应迅速介入，并制定法律道德规范。

回顾人类知识的非线性发展规律：在经历了漫长的历史演化后，人工智能时代进入到超高水平、超高速度的科技动荡时代。过去是世纪展望，后来是十年展望、五年展望。如今是隔年展望。人们尚未熟悉新科技时，更新科技又向人们袭来。在年度点评中，人们在感受先进的科技时，又会充满许多无奈。

暗黑创业者

我是不请自到的北京知行翻译，

2018年3月，日本后现代主义作家村上春树的最新长篇小说《刺杀骑士团长》的简体中译本正式上架，预售时每3秒就卖出一套，发售仅仅两天，首印的35万套全部售罄，这一成绩的背后除了原作者村上春树，还有译者林少华。关于翻译，小强最喜欢村上春树说的这句话非常形象：“翻译这东西，原本就是将一种语言置换为另一种语言，哪怕再认真，再巧妙，也不可能原封不动，翻译当中必须选择舍弃什么，保留什么，这种取舍才是翻译工作的根本概念”。

关于翻译，村上春树有个说法很形象：“翻译这东西，原本就是将一种语言‘姑且’置换为另一种语言。哪怕再认真再巧妙，也不可能原封不动。翻译当中必须舍弃什么方能留取保住什么。所谓‘取舍选择’是翻译工作的根本概念。”

但随着人工智能的发展，当AlphaGo在围棋界所向披靡，Skype开始支持实时翻译功能时，忧虑也在翻译界弥漫。人们在问，人工智能最终会代替人工翻译吗？如此一来，是否意味着大多数译者将面临失业？

事实上，迄今为止，机器翻译已经出现了70年，但大多还停留在比较机械化的字面意思对应翻译。为了打破这一格局，谷歌、微软等都在积极开发智能化的翻译，争取让机器能够真正“读”懂人类的意思，而非一字一字地对应输出答案。

从长远来看，人工智能对翻译行业带来的冲击将会是致命。虽然现在的翻译软件，仍然无法代替正式的翻译。现在一些基本意思歧义，翻译软件对于多重含义词语无法处理，书面翻译尚且搞不定，但随着技术的发展，翻译软件的缺陷应该会被不断克服。

或许随着技术的不断成熟，未来会有部分专业性和创造性不强的翻译工作被人工智能所取代，这是无法避免的，但语言代表着一种文化，要真正了解一个词的意思，只是简单地查字典还远远不够，更需要了解背后的故事，才能明白其真正的涵义。所以，目前的人工智能还没有发展到完全取代人类的程度，应该还有很长一段路要走。

即使未来人工智能发展到了非常成熟的地步，但是在文学领域这一块是永远不可能被机器所取代的，因为文学作品的翻译，机器很难胜任。翻译是门技术，更是一门艺术。机器没有创造性，不懂得文化、审美、艺术，而这些却是译者在翻译一部文学作品时必不可少的素质。“机器翻译即便能趋近准确层面上的‘信’，却未必能做到‘达’和‘雅’。”

随着人工智能的不断完善，小强相信它完全可以胜任简单规范的文本翻译，只要我们高规格的要求，不断的精益求精，那么人工智能永远无法取代我们，因为人才永远是稀缺的！

知行翻译

最后，小白认为中国人工智能在近几年的高速发展所积累的成果会惠及于广大人民群众，伴随着一带一路也会惠及其沿线国家的人民并为他们国家的人民谋福祉！以上是小白的个人见解，不足之处还望批评指正，虚心接受与大家共勉，谢谢！

關鍵字: 人工智能 科技 力度