法国人工智能战略介绍

1、法国人工智能战略介绍一、战略源起人工智能在世界范围内迅猛发展，初创公司层出不穷。根据科技市场研究公司CBInsights 的统计， 2016年全球人工智能初创公司的数量超过了1600家。 2012年以来，人工智能投资大热，在5年的时间内由 4.15 亿美元猛增至50亿美元。 数字领域的大企业自然不甘落后，他们着手收购众多新创公司，借此把握前沿技术和最新应用，获取最新推导的经济模型，紧跟革新脉搏。人工智能意味着巨大的发展机遇和经济效益：市场研究与分析机构Tractica 的数据表明，2016年全球人工智能收入为6.437 亿美元，到2025年将激增至360 亿美元，这意味着人工智能的收入每年的增

2、长幅度将超过50%。美国美林银行的研究则表明，将数据分析市场的叠加效应考虑在内，人工智能市场的收入将在2021 年超过 700 亿美元。很多发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策。韩国发表了一个跨度为5 年、耗资 8 亿欧元的人工智能计划，在此框架下将建成一个公私合作的国家研究中心。美国在 2016 年 10 月公布了一个人工智能诊断报告，总结取得的先进成果，对若干领域的应用进行了预测，同时还发表了国家人工智能研究和发展战略计划，2016 年年底发表了人工智能、自动化与经济报告。日本在2016 年新落成了两家人工智能基础和应用研究中心，投资额分别为

3、5700 万欧元和1.57 亿欧元， 足见政府对该技术的重视。加拿大政府联合了三家重点大学建立了Next IA 中心，政府专门拨款进行人工智能方面的高端应用研究。法国一直大力推动人工智能的发展，2017 年活动频繁，出台了很多相关文件和政策。法国科学院组织了人工智能学术讨论会；法国国家信息与自动化研究所发表了白皮书；矿业- 电信学校联盟的报告提出了人工智能应用各种设计形式；巴黎风险投资公司ISAI 提出了 France Is AI ，建议为法国人工智能初创企业打造互动图谱；国民议会2 月召开了数字化和就业高级委员会学术会议；科技手段评估议会办公室也将就人工智能发表报告；法国国家科学研究院4 组

4、建了一支新的人工智能小组；2017 年塞纳河未来数字节以及在巴黎召开的第二届Vivatech 科技展会都将以人工智能为主题。法国政府深知科技发展日新月异，如果不紧跟时代，那么很快将被落下，应将人工智能上升为国家战略，利用本国的人工智能优势，不断增强法国国力。二、报告形成过程及主要内容为保持法国在人工智能方面的活力，政府于 2017 年 1 月 20 日3 月 14 日发起了名为“France IA ”的行动，提出法国人工智能战略（ French Intelligence Artificielle ），确认法国在人工智能领域的重要地位，促进相关先进技术向经济领域的转化和应用，同时对科技迅猛发展而

5、引发的社会恐慌做出回应。近两个月的活动围绕三大内容展开：- 人工智能技术的蓬勃发展（总结现状）- 人工智能带来的社会和经济影响（存在问题）- 通过培训和研究为未来发展做准备（应对措施）这三大内容细化为10 个关键主题，对应组建了10 个工作小组，下设 7 个分小组。由政府部门负责人、科学家、经济学家和社会相关人士组成的17 个工作小组对法国人工智能现状进行总结并做出诊断， 之后围绕负责的主题对未来发展的挑战进行了分析，最后每个小组提出有针对性的具体建议，助力法国成为人工智能界未来的领先国家。（一）法国人工智能发展现状在当今人工智能界美国独占鳌头，但法国的实力也不容小觑。法国深厚的科学、工程研究

6、基底为人工智能技术的发展创造了先决条件。 而在研究、培训、 技术转移和新创企业等方面法国也有很多优势，具备得天独厚、极具活力的生态体系，能够孕育未来的人工智能优秀人才。基于良好的创业环境、税收政策，巴黎被评为硅谷和伦敦之后世界第三大创新中心。法国的人工智能研究极其丰富，在自动化学习、知识表现、推理模型、不精确和不确定的管理、决策规划、启发性研究、自主因子、多元因子系统、网络语义描述、自然语言处理、计算机、 机器人技术、可视技术、形状识别、认知建模、神经信息系统等众多领域表现出色，几乎没有短板；而且每个细分领域都拥有世界级的最优秀研究人员。此外，法国多元化的人工智能研究还与信息技术的其他方面以及

7、数学、认知科学、社会科学等其他重大研究领域保持着密切联系。法国的人工智能研究也存在一些问题和缺陷，主要表现在前沿研究、技术转移、数据获取、教育培训等方面。法国的人工智能研究主要由公共基金资助完成，缺乏工业方面的大财团的支持。虽然人工智能各个领域百花齐放，但多由众多相对独立的团体完成。在这些主题研究的交接面和技术集成领域蕴藏着更为重要的发展潜力。出色的前沿科学研究配备面向企业的行之有效的技术转移实验室，这样才能更快地实现工业化目标。法国近些年虽然成功实现了数量众多的技术转移操作，但仍缺乏足够的经验丰富的技术转化研究团队，无法保证在短时期内完成工业化，为更多的经济领域注入新的活力。如想获得可靠的预

8、测数据是人工智能研究中最主要的“燃料”。性模型， 则需要对海量数据进行计算。法国在数据方面存在两大问题：一方面某些类别的数据因受到保护而无法获取，如个人性质的数据，或某些领域的技术数据；另一方面缺乏法语数据，特别是机器学习阶段所需的数据。法国的人工智能初创公司极具活力，却发展极不均衡。对国家经济或主权具有关键意义的安全、联网屋宇、金融、保险等应用领域未被完全覆盖，应支持并鼓励在这些领域建立新创公司。面对人工智能解决方案需求不断增长的局面，法国应培养更多相关科学领域的专家和研究人员。人工智能服务应用于企业内部和行政管理部门时，可能会促生新职业，带来职业变化，需要能够完成人工智能集成的信息程序员，

9、能够总结问题，利用现有技术提供解决方案的“职业”专家； 能够横向地在人工智能体系拓展、集成和维护方面进行干预项目负责人等。应根据行业可能发生的变化调整或提供相应的培训内容。从整体来讲，法国人工智能教育到硕士阶段便止步了，虽从一定程度上满足了一般企业的专业要求，却很难达到新创公司或是活跃的大集团在人工智能领域的要求，教育的缺失造成很多年轻法国工程师和研究人员纷纷前往国外，特别是美国寻求新的发展机遇。法国需要强化教育教学方面生态体系的吸引力和竞争力。（二）成果报告的主要建议发起长期资助计划（ InitIA ） ， 在较长的一段时间（通常为5年） ，为团队提供研发资金，进行人工智能方面大胆的革新项目

10、；发起人工智能+X（相关领域）合作计划，对人工智能和另一领域之间进行的合作研究予以支持，加强各领域的融合；建设人工智能大型基础设施，提升计算能力，增加数据库、法语语料库、软件数量，配置加速人工智能发展的各种资源，改善科学应用效果；创建在世界上具有代表性的法国人工智能中心，加强科学界、学术界和工业界的交流，接待有意开发共同项目的团队；联合工业界进行前沿技术研发，为参与学术研究团队的工业人士提供专项资金；开设人工智能工业讲座，打造学术界与工业界的研究共享空间。2. 技术转化促进研究成果向企业的转化。通过多种方式鼓励开放式创新，如组织人工智能方面公开挑战赛。提供人工智能技术奖学金，对“多合作者项目”

11、“公共实验室项目”进行招标。开展大型人工智能公共服务项目（MarIAnne），研发智能对话助手， 为现代化公共服务提供技术支持；提供法国自主研发的电子集成融合手段，让公共服务机构在利用公共数据或行政单位管理的个人数据时，不再依赖外国供应商提供的工具。在人工智能研究团体之间建立一系列合作平台，如革新集成和演示平台；用于学习的数据、软件和计算的资源平台；用于自然语言自动处理、人机互动和对话介质的资源平台等。开发测试和认证的手段，打造一套包括协议、手段、模拟器、设计环境和集成环境等在内的工具链条，能对使用的人工智能技术进行解释、担保和认证，确保在企业中得到更好的应用。设立人工智能基金会，创建一个得天

12、独厚的交流场所，对人工智能相关的领先技术、机遇和风险进行宣传，使研究人员、公众和工业界人士更好地理解人工智能所引发的重大问题。3. 获取数据机器学习的算法越发复杂（如“深度学习”），不但需要获取海量数据，而且必须配备应对复杂演算的强有力的基础设施，“云计算”是通常采用的解决方法， 但也提出了两大挑战：一方面必须不断提升机器学习所需的计算能力，另一方面则需要掌控法国或欧洲的云数据， 确保所存储或处理的数据的安全性。为此相关工作小组提出了从宣传到具体操作的一系列建议。- 将人工智能纳入以大数据为基础的国家经济战略，重视计算处理和数据之间的紧密联系。在各个机构中宣传数据作为主要资源对人工智能演算训练

13、的重要意义，摒弃人工智能造成经济依赖的威胁论。- 继续开放公共数据和从属公共部门的数据。努力让数据在不同地域、不同行业的经济参与者之间流通、运转起来，定义数据传播的条件。- 为获取不同领域、不同地区的训练数据和处理手段提供便利。设置云模式下的数据共享合作平台，配置数据处理整体循环所需的电子集成块，将不同职业、领域的数据持有者、学术界和工业界的研究人员汇聚一堂，为工业人士提供必要的基础设施和数据。- 将人工智能及大数据相关人员按区域联合起来，共同努力建立区域行动路线，以更好地应对人工智能所带来的挑战，迎接数据经济时代的到来。加强区域范围内培训、研究和工业机构间的交流互动，固化已建立的人工智能部门

14、。- 努力为数据存储提供最优条件：在欧洲范围内，强化现有的保护个人、 企业和国家数据的相关规章法令，对同态加密或加密算法技术发展和实验予以支持。4. 激发新创企业的活力一方面寻找建立新的人工智能新创公司的可能性，另一方面为现有的人工智能新创公司在中型和大型企业中开拓技术应用的渠道。- 在高校范围内发掘有才华的创业大学生，资助发展相关计划，扶持人工智能在安全及监测异常行为等冷门研究方向的新创企业，填补行业间空白。- 设立投资基金。为人工智能方面的新创公司提供单笔超过2500万欧元的投资经费，助力其成为全球一流企业。- 大型集团研究利用减免税政策收购人工智能新创公司的可能性，通过这种途径尽快掌握革

15、新技术和高端工艺，获取新的活力，在国际市场保持竞争优势。- 通过建立门户网站创建对话机制，促进中型企业、大集团与新创企业的交流，共同探讨商业需求引发的挑战和具体问题。借助“法国科创”( French Tech )这个有利的生态系统，使法国成为吸引全球创新人才和创业项目的乐土，以及世界最大的人工智能新创项目加速发展的中心。5. 宣传、教育和培训在公众和决策者层面加深对人工智能重要性的认识，创建并实施跨度至少为2 年的人工智能全国宣传计划，将一些人工智能模块引入国家管理和干部学校；在就业人员中围绕未来职业进行宣传教育，努力让就业人员理解并平静接受人工智能对就业市场带来的“冲击”；编写“可自动化的职

16、业活动识别指南”，揭开人工智能的神秘面纱。创建文化氛围，让国民为人工智能的未来做好准备：从小学到高中设立“人工智能、 数据处理和数字科学”的教学内容。在全国建设并健全人工智能培训体系：一方面针对因人工智能而发生变化的职业更新培训内容，面向新的职业素质要求调整课程设置以及最初教育和继续教育的内容；另一方面通过促进人工智能方面的研究中心、培训中心和企业间的互动来加大革新力度和生态体系的吸引力，最后鼓励出版法律、伦理、社科方面相关的参考性著作，对人工智能引发的问题进行思考。为人工智能培训配备相应的法国本土资源：发展法国 (乃至法语地区)的非汇总性但有一定结构且带标识的法语数据资源；继续使用有益于人工

17、智能研究和培训的法国源代码开放软件；为教师和大学生提供不可或缺的指导书、运算库、数据库、法语语料库等相应资料。6. 人工智能向客户关系管理渗透人工智能进入企业、公共事业、日常生活。为此，在健全法律框架和监控机制的同时，进一步丰富提供法国的人工智能解决方法。具体措施如图1 所示。图 1 人工智能向客户关系管理渗透的具体措施7. 自动驾驶车辆自动驾驶系统集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一身，对汽车行业的发展具有战略意义。自动驾驶车辆作为人工智能的重要载体，从某种程度上代表了一个国家的科研实力和工业水平，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。为此，在法国人工智能战略制定的过程中

18、，围绕自动驾驶专门设立的工作小组提出了以下具体建议。- 研发一种通过逻辑分析进行决策判断的方法，而并非通过学习系统进行决策，以加强人工智能的可靠性。- 明确细化交通规则，为自动驾驶系统提供准确、无误的解释说明，让人工智能体系与交规管理精准对接。- 通过共享传感器记录的行驶数据库（摄像头、雷达、GPS、加速计等），简化智能系统学习和数据评估的过程。保证电子集成块的有效共享，促进法国在此领域的技术和服务发展。- 开发欧洲数据库，不断更新丰富、高清、实时的地图，确保可以随时调用高精度地图，以保证自动驾驶车辆的最佳性能。（三）2017 年实施的具体措施- 成立法国人工智能战略委员会，汇聚学术界、科学界

19、、经济界和社会人士，负责实施工作小组提出的建议。- 提交一个项目计划，作为欧盟未来新兴技术计划旗舰项目（ FETFlagships ）的一部分，并申请欧盟100万欧元的财政支持。- 在“未来投资计划”第三期 （ PIA3） 重点研究计划行动框架内，推出一项新计划，发动研究机构发掘、吸引并留住人工智能方面的最优秀人才。- 资助建设人工智能研究共享基础设施。- 组建一个公私合作财团，资助创建一个跨学科的人工智能中心。- 在 2017 年年内， 系统地将人工智能作为重点技术，应用于公共机制的革新。- 集结公共资金（Bpifrance ， PIA）及私营资金，在未来的5 年内，投资10 家法国新创企业

20、，每家超过2500 万欧元。- 至 2017 年年底，在汽车、客户关系、投资、卫生和铁路运输领域，分别制定具体的人工智能行业战略。- 至 2017 年年底，针对3 6 个行业发起数据共享行业平台项目招标。- 2017 年夏季，围绕人工智能对就业的影响组织讨论。-2017 年 10 月国家信息和自由委员会从伦理的角度对“算法”展开讨论。三 法国人工智能战略带来的启示法国人工智能战略的出台无疑为2017 年的法国科技画上了浓重的一笔，政府从国家战略高度推动人工智能技术发展，同时解决发展过程中面临的具体问题。法国在行业合作、推广应用、宣传培训等方面的措施很值得我们借鉴。法国人工智能战略提出了多项促进不同团体间交流的建议，通过团队合作，提高工作效率，实现既定目标，整体提高创新能力；在融资方面加强公私合作，吸引资金支持；在推进技术进步方面建立各种平台，加强研究团体和企业间的数据、技术、资源共享，提高研究成果与产业间的转化率，进一步推广和普