彎道超車本身是違規的，帶來後果就是車毀人亡，沒有捷徑可走，必須一步一個腳印，踏踏實實做好實體，提高工業製造水平，這樣才能做好，德國，日本等國家都發展到工業6.0甚至有的行業已經達到工業7.0了，而我們國家工業4.0都沒有普及，所以所謂換道超車本身就是偽命題，結果就是一地雞毛，

是中國創造走上舞臺的標誌。

1、高新技術被西方壟斷時代瓦解開始了。通訊技術從被動到主動，乃至5g的領先，是國人埋頭苦幹的結果。晶片技術也開始被重視，研發投入更深入，相信領先也是必然的。

2、大國重器登上世界舞臺。高鐵、路橋等等自主創新的大國重器逐漸走進世界舞臺。

AI片與我們平時所指的 晶片是兩個不同的概念,我們常說的晶片概念是指通用的晶片，所以我們國的晶片行業要全面彎道超車 ，目前還是不可能的，有很長很長的路需要走。

簡單的說 當前的晶片主要有兩個難題，一方面是晶片的製造工藝問題，製造工藝 可以找一些代工工廠去加工，是特別難以解決，一個才是核心的問題 就是晶片的設計，晶片的設計其實 一個數學方面的課題，需要有良好的基礎數學教育。年的奧林匹克數學競賽 冠軍們不知道都去了哪裡，晶片設計正是需要這種在數學方面鑽得很深很深的天才。

從目前的用途來看，AI 晶片指向的雲端計算和物聯網在未來都有著充滿發展空間，其中物聯網本身也是雲端計算未來發展的重要場景。通過雲端計算的落地場景反向向晶片要能力，又通過商業化鍛鍊晶片能力將幫助包括阿里在那的雲端計算廠商迅速開啟局面，最終形成良性迴圈。

作為晶片領域的新興參與者，這場由雲端計算廠商業務場景推動的晶片發展，包括阿里、華為、百度等雲端計算廠商的入局將很有可能改變整個未來晶片產業格局。

不過，雲端計算廠商研發晶片並不意味著它和晶片廠商就站在截然對立面，晶片廠商的研發實力和成熟生態仍然是雲端計算廠商短期無法企及的，雙方合作和競爭將會是一場漫長的拉鋸。但至少，如阿里巴巴平頭哥首席科學家元尊所說，AI 時代對於我們晶片設計來講是一個激動人心的戰國時代。

2017 年，在《新一代人工智慧發展規劃》將 AI 晶片視作整個人工智慧發展戰略的基礎元件，決心加強扶持行業發展，使中國上不再次掉隊。目前來看，在未來晶片的核心中，憑藉雲端計算服務，包括阿里、華為在內的中國廠商已經為中國曾無法深度參與的領域打開了一道口子。從目前的用途來看，AI 晶片指向的雲端計算和物聯網在未來都有著充滿發展空間，其中物聯網本身也是雲端計算未來發展的重要場景。通過雲端計算的落地場景反向向晶片要能力，又通過商業化鍛鍊晶片能力將幫助包括阿里在那的雲端計算廠商迅速開啟局面，最終形成良性迴圈。

作為晶片領域的新興參與者，這場由雲端計算廠商業務場景推動的晶片發展，包括阿里、華為、百度等雲端計算廠商的入局將很有可能改變整個未來晶片產業格局。

不過，雲端計算廠商研發晶片並不意味著它和晶片廠商就站在截然對立面，晶片廠商的研發實力和成熟生態仍然是雲端計算廠商短期無法企及的，雙方合作和競爭將會是一場漫長的拉鋸。但至少，如阿里巴巴平頭哥首席科學家元尊所說，AI 時代對於我們晶片設計來講是一個激動人心的戰國時代。

2017 年，在《新一代人工智慧發展規劃》將 AI 晶片視作整個人工智慧發展戰略的基礎元件，決心加強扶持行業發展，使中國上不再次掉隊。目前來看，在未來晶片的核心中，憑藉雲端計算服務，包括阿里、華為在內的中國廠商已經為中國曾無法深度參與的領域打開了一道口子。

從去年開始，人工智慧再次迎來了發展歷史上的“大年”，資本、人才競相追逐，企業、應用遍地開花。但隨之而來的質疑聲音也不斷增多：中國AI技術在國際上處於什麼水平？大火的AI背後究竟有多少泡沫？AI高速發展的人才短板如何補齊？我們所擔憂的倫理、隱私安全會不會被突破防線？

在中國新聞社旗下財經新媒體中新經緯3月28日即將舉辦的第五屆財經中國V論壇上，這些問題您都會找到答案。當天，10餘位業內專家將齊聚一堂，共同探討人工智慧的現實與圖景。

中國新一代人工智慧發展戰略研究院首席專家、南開大學濱海開發研究院院長劉剛向中新經緯介紹，人類歷史上共有三次人工智慧熱潮。第一次人工智慧熱潮以1956年達特茅斯會議為起點，提出要用人工智慧替代人智慧。第二次人工智慧熱潮大概起始於20世紀70年代末，神經網路演算法備受追捧。當前這次人工智慧熱潮興起，則是因為大資料技術的快速發展。

“發展人工智慧有三個要素，分別為資料生態、計算能力和演算法。現在來看，我們國家的演算法同發達國家相比是滯後的，但資料生態和計算能力是走在國際前沿的。尤其是在應用層面，我們是走在前面的。”劉剛說。

清華大學軟體學院副教授李春平對中新經緯表示，整體來說，這兩年中國人工智慧技術發展的比較快，首先國家比較重視，已經提升到國家戰略層面上。應用方面的發展勢頭也很好，在製造業轉型和產業升級上的技術應用非常廣泛。但是和發達國家相比，中國的人工智慧基礎理論研究層面還是有些滯後。

對於當前對AI泡沫的質疑，DCCI網際網路研究院院長劉興亮在接受中新經緯採訪時表示，當前這波人工智慧熱潮確實存在一定的泡沫和虛火，但並沒有人們擔心的那麼嚴重。“人工智慧現在還處在正常的發展階段，新東西出來以後，人們一窩蜂撲上去可以理解。尤其是對於投資界來說，他們有不成文的規定，新方向一定是不能錯過的。”他說。

劉剛也表示，任何一項技術在剛出現時都伴隨著泡沫，泡沫實際上有助於這個行業的初期發展。AI行業目前就處於這種震盪期，我預想它會逐漸收斂，投資也會走向理性。

針對AI行業存在的人才缺口問題，李春平認為，從人才培養上來說，目前人工智慧只屬於電腦科學中的一個學科部分，短期內人才培養要達到行業需求還有一段距離。他同時也指出，包括清華大學在內的高校正在加大培養力度，學生的理論素質和工程能力也很不錯。

劉剛則認為，目前人才的培養還很難適應行業發展的需求。“我們的教育總是滯後於產業，往往是產業走在前面，需要哪些知識和人才再反饋回高校，然後學校再培養。這就造成了現在很多人工智慧企業在擴張過程中必須兼併公司才能獲得人才。但也能看到，高校正在加強這方面的規劃，可以預見的是相關人才會很快填補市場空缺。”

除了人工智慧領域的人才缺口，人工智慧可能帶來的就業、隱私保護等問題也是業界關注的焦點。劉剛指出，每次出現技術變革的時候，人們都會思考這個問題，尤其是AI的發展最終會導致失業的說法更是增加了人們的恐懼。“我認為沒必要過多擔心。”他進一步舉例說，農業時代的人口其實很少，20世紀50年代後人口爆發，但那時候技術也在飛快進步，所以人口增長和技術進步其實是正相關的關係。再比如，機械製造出現以後，也有人擔心這會使人變懶退化，但實際上也沒有。“這裡面可以總結出來的規律是技術的出現不會使人喪失勞動能力，因為我們有更多時間去從事更高級別的活動。”

李春平則認為，人工智慧和大資料結合較為緊密，涉及到資訊保安和隱私保護，在這些領域也需要制定一些相應的法律法規來予以約束，確保技術能夠得以正確利用

中國科技經濟發展趨勢與美國相比較，與1946年中國共產黨與中國國民黨比較極為相似，勝負走向已經初露端倪，中國的科技發展國民經濟超過美國是早晚的事。當然在超大規模積體電路電路方面，中國還有短處，但在奮力追趕，超越美國也是必然的發展趨勢。

祖國正在奮力拼搏進取，快速崛起勢不可擋。