1.4　跨入技术创新活跃期

历史上重大技术创新都经历了技术探索期和技术创新活跃期。

1946年，在美国宾夕法尼亚大学诞生了第一台计算机“ENIAC”，使用了约2万个电子真空管，重达27吨，耗电150千瓦，能够进行每秒5000次加法或400次乘法运算，主要用于弹道计算和科学研究。1954年，贝尔实验室发明的第一台晶体管计算机TRADIC被认为是最早的第二代电子计算机，使用了684个晶体管，耗电量小于100瓦，但仍主要局限于实验室使用。

20世纪60年代，IBM投入50亿美元研发的采用集成电路的第三代计算机IBM System 360取得巨大成功，并成为划时代的产品，计算机技术创新才开始加速发展，并开启了商业运作的新历程，见图1-3。

再如，1969年发明ARPA网，形成了现代互联网的雏形，1983年的TCP/IP协议建立了主流通信范式。而直到1991年欧洲粒子物理研究所发明万维网（World Wide Web, WWW）和网络浏览器技术，一大批企业开始利用网络技术创办门户网站提供社会服务之后，才真正将互联网技术推向社会大众，网络化技术创新热潮得以全面兴起，见图1-4。

作为当前全球信息产业的支柱型技术，芯片技术的发展也经历了这一过程。从1904年到1960年经过半个世纪的技术探索期，接着又持续了20多年的芯片技术创新活跃期，之后进入工艺提升和全面产业化阶段。从产业化视角来看，技术创新活跃期往往是产业巨头崛起、产业格局构建的关键阶段。

同样，人工智能技术作为一门在探索中不断发展的学科，多年来经历了几次起起落落，技术也在探索中趋于成熟，但始终没有走出实验室。人工智能发展的前两个阶段，不论是符号逻辑的推理证明还是人工规则的知识工程，都没能在工业界实现大范围的产业化应用。

新一轮人工智能发展，在自身技术成熟度和外部条件方面与之前阶段都已经大为不同。人工智能产业化具备了条件，打开了空间，达成了共识，是人工智能跨入技术创新活跃期临界点的重要支撑。

一是新的硬件基础和信息条件。经历了数字化阶段和网络化阶段，ICT硬件计算性能已今非昔比。随着大数据、云计算等相关信息技术的成熟，2009年并行加速芯片GPU等新硬件应用于智能计算，人工智能算法性能得到突飞猛进的提升。未来人机交互技术、5G通信技术等新一代信息技术的进一步升级，又将不断为人工智能产业化带来新的硬件支撑红利。

二是广阔的经济社会应用需求拉动。全球经济面临下行压力，产业、社会对新技术需求迫切，人工智能是当前少数可见的、能够形成规模化产业效应的新兴技术中的最典型代表。从信息化发展维度来看，数字化、网络化、智能化是一个递进的发展过程，智能化作为与现有产业基础紧密衔接的趋势性大方向日渐清晰，农业、城市、经济、医疗等领域都对人工智能技术的应用提出了自身的迫切需求。场景拉动、需求拉动成为人工智能技术创新活跃期的重要支撑。

三是产业界和资本界的强力推动。人工智能的产业化成效和未来潜力得到了全球产业界的认同，资金的投入也不断加大。近一两年来，人工智能领域的社会投资正在快速聚集，世界各大科技巨头争相宣布人工智能引领的业务战略，人工智能已经成为世界大科技公司必争之地。根据乌镇智库数据库统计，截至2020年底，全球共成立人工智能企业2.3万家。尤其是随着人工智能游戏博弈、语言识别、图像识别等方面的水平快速提升，自动翻译、知识搜索、智能机器人等人工智能创业公司开始争相创立。

由此，人工智能开始进入学术界和产业界共同驱动的新阶段，企业研发资金的积极投入将改变技术发展路径和技术成熟周期。比如，2019年谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发了在“星际争霸Ⅱ”游戏中击败人类玩家的AlphaStar系统，据推算，AlphaStar共使用了1万多块谷歌第三代TPU，训练一天用电量需要花费80多万元。自动驾驶企业Waymo每年投入10亿美元以上，超过了很多大学一年的研发投入。

在基础理论突破、信息环境支撑、经济社会需求拉动和产业界资本界的强力推动下，人工智能呈现加速突破、应用驱动的新趋势。人工智能跨越了“不能用”到“可以用”的转折点，开始从实验室走进人们的生产生活，激活了产业化技术创新的链式反应，进入技术创新活跃期。