申建军：大变局下科技前沿趋势分析

第一次工业革命以蒸汽机的发明和使用为标志，使西方进入了工业时代。第二次工业革命以电力和内燃机的发明为标志，引领欧美进入了现代工业。第三次工业革命则以原子能、电子计算机、空间技术等为标志，推动了人类社会的经济、政治和文化领域的变革。第四次工业革命，实质上是一场以科技突破为核心的变革。这一革命主要由人工智能、生命科学、物联网、机器人技术、新能源和智能制造等前沿领域引领。当前，虽然基础科学的发明可能相对较少，但技术突破却日益频繁。在第四次工业革命中，科学技术的深度融合不仅推动了现有领域的深化发展，也催生了新兴产业和变革性的生产方式，从而对社会经济结构和生活方式产生深远影响。

回顾历史，第一次工业革命实现了机械化，第二次工业革命带来了电气化（如电灯、电话），而第三次工业革命则推动了信息化进程。目前，我们在信息化道路上取得了显著进展，从“跟跑者”转变为“并跑者”，甚至在某些领域成为“领跑者”，特别是在移动互联网应用和网络平台方面表现出色。外国游客在中国体验到强大的手机功能，如打车、订餐、购买火车票等，无不体现出我们对移动互联网应用的极致利用。

因此，面对第四次工业革命，我们需要继续强化信息化优势，同时积极探索和应对新兴技术如人工智能、生命科学、物联网、机器人、新能源和智能制造等带来的挑战与机遇，以确保在新的工业革命浪潮中保持领先地位。

一、前瞻第四次工业革命重点

当前，第四次工业革命已在悄然进行中，我国已积极参与并步入这一变革的浪潮。与前几次工业革命相比，我国不再处于完全落后或跟跑的状态。在第四次工业革命中，我们有望实现从并跑到领跑的转变，特别是在智能化、网络化、数字化等领域。能否成功引领这些领域的发展，成为战略层面的重要问题。

第四次工业革命主要体现在三个大方向：

第一，智能化。这是以人工智能（AI）为核心的方向，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的发展。智能化的目标是实现设备、系统和流程的自主决策和优化，从而提高效率，减少人力依赖，并开启新的商业模式和创新领域。

第二，绿色化。这个方向强调可持续发展和环保，推动产业走向低碳、节能、环保的道路，包括清洁能源技术、节能减排工艺、循环经济模式等，旨在实现经济发展与环境保护的和谐共生。

第三，融合化。第四次工业革命的特点是各种技术的深度融合，包括互联网、物联网、大数据、云计算等与传统行业的结合，形成全新的产业生态和价值网络。融合化促进了产业边界模糊，催生出跨界合作和创新。

习近平总书记提出了“推进产业智能化、绿色化、融合化”的任务，旨在建设一个完整、先进、安全的现代化产业体系。然而，这个任务的实施才刚刚开始，需要各学科交叉合作，培养复合型人才来共同推进。

（一）人工智能

在这些方向中，人工智能尤为关键。当前，我们已经进入AGI（Artificial General Intelligence）时代，即通用人工智能或超强人工智能时代。这要求我们不仅要理解基础的人工智能概念，更要深入理解并掌握AGI，即能够处理各种复杂任务和环境的通用智能系统。随着技术的不断进步，对AGI的研究和应用将成为第四次工业革命的重要推动力。

1.什么是人工智能

人工智能最初是指人类制造的能够模仿人的思想和行为，展现智能反应的机器。然而，随着AGI的发展，其具备深度学习能力，超越了单纯的模仿，能处理人无法完成的任务和自主决策。

人工智能研究涵盖多个领域，如计算机视觉、语言处理、复杂数据分析、适应性学习、群体智能、自主驾驶、智能芯片和脑机接口等。这些领域可分为基础层、技术层和应用层三个层次。基础层包括芯片、大数据、算法、硬件和数据采集等，我们日常使用的手机就包含了基础的人工智能功能，如语音翻译、图像识别和导航等。技术层主要涉及图像识别、语音语义识别、机器学习和知识图谱等技术的开发。应用层则广泛应用于AI医疗、AI教育、AI金融、AI安防、智能驾驶以及物联网等领域。

人工智能的基本要素包括四个部分：数据、算法、算力和场景。数据是人工智能的基础，我们的日常活动产生大量数据。算法是处理数据的方法。算力是执行算法的能力，例如OpenAI的ChatGPT就依赖强大的算力，这通常来自超算和高性能芯片，如A100和H100。但由于国际限制，我们需要发展自己的算力技术。场景则是人工智能应用的具体环境，我们在生活中处处都能找到应用场景。

算法是一种解决问题的详细步骤或程序，它包含了总体思想、数据、计算、指令、存储和操作等基本要素。简单来说，算法就是为解决特定问题而制定的一整套方法。

以乌鸦吃核桃的例子来解释算法，乌鸦想要借助行驶的汽车压碎核桃，以便吃到其中的核桃仁，这就是它的总体思想。乌鸦观察汽车走的间距和时间，这些信息就是数据。乌鸦能计算这个间距是否足够安全，这体现了它的计算能力（算力）。根据计算结果，乌鸦下达指令给自己，如飞下去扔核桃、在汽车压碎核桃后叼起核桃仁等。完成这些动作后，乌鸦会形成记忆并存储这种经验，以便未来推广和优化这种方法。

这个例子展示了算法的基本要素，但更复杂的任务，如机器人做手术或设计制造跨海桥梁，需要大量的数据和复杂的算法集成。这些高级任务的算法不仅包括基本的数据处理、计算和指令执行，还可能涉及到高级的机器学习、模式识别、优化算法等技术，以及对各种复杂情况的预测和应对策略。因此，对于复杂的人工智能应用，算法的复杂性和集成度都将大大提高。

人工智能的基础元素是机器学习，它模拟人脑中的神经元。人脑拥有千亿级别的神经元，通过输入（树突）和输出（轴突）进行信息处理，计算机利用这种二进制原理构建神经网络。神经网络通过大量输入、激活函数和非线性转换产生输出，例如在图像识别中，不同神经元识别不同的特征，组合起来就能识别整个图像。

人工智能不仅模仿神经网络，还提升了学习和工作能力。它广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，并通过记忆功能增强性能。它还能深度学习，如阿尔法Go，能够自我对弈和提升，超越了传统的棋谱学习。深度学习使机器能够处理文字、图像、声音和数据，具备分析和学习能力。目前，人工智能已应用于图像处理、文字处理、语音识别、人脸识别（如手机银行刷脸）、语言翻译（替代同声传译）、AI医疗、AI教育、工业制造、家庭生活、物流等多个领域。然而，这仍处于人工智能的初始阶段，尚未达到通用或超强人工智能水平。尽管如此，人工智能已经在各个领域展现出强大的应用潜力和变革力量。

我国在人工智能应用上处于并跑与领跑的过渡阶段，特别是在医疗领域。研究机构大力提升智能医疗技术，如诊断中利用机器分析大量影像数据（如CT、肠镜和胃镜），降低了误诊率。我国拥有丰富的医疗数据资源，使得人工智能的诊断精度甚至超越了医生。

此外，人工智能已初步应用于精细手术领域，能够代替人进行手术并实现远程操作。多地专家如北京、上海、深圳的名医可以共同进行手术。然而，这种发展也带来了一些新的伦理和安全问题。例如，远程手术中如果出现失误，责任应由谁承担？患者在面临医患矛盾时应向谁寻求解决？这些问题都是人工智能发展中需要关注和解决的伦理与安全隐患。

2.通用人工智能

通用人工智能（AGI）是人工智能的新发展方向，得到了国家领导人的重视和工信部的规划支持。过去我们认为的传统人工智能，即模仿人类思考和行动的弱人工智能，现在已被超越。强人工智能则具备自我意识和情感，如CHATGPT已展现出初步的自我意识和情感。

超强人工智能更为强大，它能够像人一样创造并复制下一代，每一代都将比前一代更聪明、更强大。目前，机器在计算能力和算法上已经超越人类，能够在危险环境中执行人类无法完成的任务。如果人工智能通过脑机接口实现自主思维、创造、情感和意识，那么人类可能难以驾驭，这引发了伦理问题。

目前，通用人工智能还在研究阶段，目标是寻找一个统一的理论框架来解释各种智能现象，这包括机器的自主感知、认知、决策、学习以及社会协作等能力。目前，感知、认知和学习已经实现，而决策和社会协作是新的挑战。这种人工智能能够自我决策，根据用户的习惯和思路进行操作，如自动驾驶、预测工作需求等，被称为虚拟助手。这种虚拟助手可能是一个小型中央指令机，通过接收你的命令，指挥一群机器人甚至全球的机器人来完成任务。它能根据你的习惯和初始指令管理你的日程、回答问题，并指挥家里的各种机器人。未来的智能家居将不再需要人工逐一命令，只需一句话，如按上周菜谱做，机器人就会自动完成取材、烹饪、保温等一系列任务。

随着这种技术的发展，我们的生活和生产模式都将发生重大变化，许多工作任务将被机器人接管。而且，它们还能创造出性能更优越的下一代机器人。面对这种形势，我们需要从社会科学的角度制定战略，思考如何在这样的未来中找到我们的位置和价值。这就是我们当前需要研究和行动的方向。未来已来，我们必须准备好应对这一挑战。

目前，人工智能还处于模拟人类智能的阶段，如CHATGPT通过处理和生成自然语言来完成任务。尽管CHATGPT在某些方面表现出色，但它并非人工智能的核心领域。预计未来人工智能将走向统一，从弱人工智能（模仿人类思考和行动）向通用人工智能（具有人类般的思维、逻辑推理、自我意识和决策执行能力）转变。

此外，人工智能的发展也将从依赖大数据处理小任务的专用人工智能，转向基于小数据处理大任务的通用人工智能时代。当前的人工智能需要大量数据来完成较小的任务，而未来的通用人工智能可能在较少或无数据的情况下处理更大规模的问题。因此，我们需要关注人工智能的战略发展，研究如何适应和引导这一转变，以实现真正意义上的通用人工智能时代。

随着第四次工业革命的发展，我们进入了人机共生的智能时代，这是一个真正的新时代。然而，这也带来了一些重大风险。虽然有些人可能会失去工作，但新的工作岗位也会出现，安全漏洞和误诊等问题也可以逐步解决。