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《文茜的世界周報》

美中貿易戰如火如荼開打，但真正關鍵的是，美中兩國競相投入未來科技競賽，為的是爭取全球量子電腦制霸地位。英國經濟學人雜誌說，量子電腦運算威力強大，能夠協助人類解決許多棘手的問題，但能夠應用在何種領域，如何應用，都是科學家仍在摸索的問題。量子電腦為人類社會勾勒出美好的願景，但基於仍在萌芽階段，仍毋須投入過多想像。

{內文}
(Mike Mayberry\Intel技術長 v.s 記者)
麻煩戴上手套和護目鏡。（謝謝。）我們在這裡所做的，就是嘗試想像未來的樣子，我們的目標是挑戰極限，走在技術趨勢的前沿，這樣我們就可以為未來做好準備。

這裡是美國奧勒岡州Hillsboro市Intel園區。工程師口中的未來科技，指的就是量子電腦。在他們眼裡，量子電腦不只是更好、更快的計算機而已。嚴格來說，這其實是種截然不同的東西，可協助解決當今世界上最棘手的難題，例如開發新藥、合成新物質、創造更精確的氣候預測模型、加速太空旅行、甚至進一步了解人類腦部意識的運作。一般超級電腦要花上千年運算的程式，透過量子電腦，只需幾秒鐘就可搞定。這項科技目前只能算是初步萌芽階段，但競爭已經漸趨白熱化。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
一台標準電腦可能含有數十億個位元，每個位元可以是1或0，彼此之間是完全獨立的。 「量子位元（Qubit）」的運作原理則不同，主要來自於量子力學的特性。

什麼是量子（Quantum）？這是自然界裡質量和能量等各種物理量中的最小單元，以某種粒子的狀態存在，具有概率、不確定、不可分割和不可克隆（no cloning）等性質。至於量子電腦（Quantum Computer）指的就是利用量子之間彼此糾結（entanglement）和疊加（superposition）等獨特物理現象從事並行運算，創造出超乎想像的龐大運算威力。量子電腦的出現，被認為帶動了量子力學二次革命，是近年來物理界最夯話題之一，也是全球科技領域最熱門的關鍵字，包括Amazon、Google、IBM、Microsoft、Intel等重量級科技公司，加上許多小型新創企業，都在探索量子電腦的各種可能性和延展性，都在研發和商業應用上，投入前所未有的龐大資源。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
理論告訴我們，有了量子電腦，雖然不是全部，但某些問題，特別是一些棘手的問題，會變得更加容易解決。其中之一就是加密功能。例如線上保護個人信用卡詳細資訊的代碼加密，或者像Whatsapp或Signal等社交軟體中訊息的加密。人們對量子電腦真正開始感興趣，並著手製造量子電腦的原因，是他們意識到，也許可以用來破解原本很難被破解的加密技術，因為普通電腦無法做到。這種能夠破解其他國家加密網路的能力，引起了各國政府注意。如同人工智慧領域，中國表示有意在量子科學領域占得世界領先地位，並宣布計劃將在2020年啟動國家實驗室。美國也很積極，打算創建一個國家量子計劃。量子電腦提供的獎勵，亦即潛在的戰略或商業優勢是巨大的。想像一下，如果我們能夠根據每筆交易的數據，做到分分秒秒進行實時股價預測，或者可以簡單地計算出一種新型燃料，或者開發出一種能戰勝可怕疾病的藥物的公式，這些都是量子電腦可以提供的承諾。世界上目前已有量子電腦存在，但還很像1950年代的陽春電腦階段，體積龐大，要靠一堆博士來操作，而且功能很弱。

像打字機一樣的鍵盤是主控工具，透過敲打鍵盤輸出訊息和指令，為電腦提供數據。

全球科學界充分認知到量子電腦的重要性，對於量子電腦如何被妥善應用而非誤用，也顯得小心翼翼。量子電腦潛力無窮、商機無限，目前各國政府無不致力尋求爭取量子電腦制霸地位。在美中貿易戰如火如荼開打之際，彭博新聞就點出中國政府真正的興趣不在貿易戰，而是要在量子電腦的終極競賽中占得先機。兩國緊密較量。在美國，除了來自高科技公司充沛的動能，國防工業同樣在量子電腦上挹注天價資源，最積極的當屬全球最大武器製造商洛克希德馬丁公司（Lockheed Martin Co.）。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師 v.s 記者)
我們正在研究最棘手的問題，這是傳統電腦難以解決的問題，意味著我們無法用現有的時間和資源來處理這些問題。（就是那些要花上好幾輩子來解決的問題。）沒錯。

洛克希德馬丁公司使用由加拿大D-Wave公司所開發的量子電腦，確保該公司生產的武器系統呈現零錯誤的完美狀態。愈先進的武器所需的軟體就愈複雜，例如台灣一直很想採購的F-35隱形戰機，整個內部系統得靠超過八百萬條線路碼來維持運作。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師)
軟體驗證是其中最困難的部分，因為這會消耗非常巨大的資源。對於所有實際在開發武器內建電腦系統的公司，不論是洛克希德馬丁公司或其他廠商，都很困難。（因為花費金額太高了。）花費難以計量。如果我們能將運算速度提高，那怕只是百分之一，這筆開銷都幾乎足以讓我們負擔整套量子電腦運算程式了。

另一方面，在中國，政府傾全力推進量子電腦的進程，絲毫不鬆懈。

(潘建偉\中國量子衛星計畫首席工程師)
在第一次科技革命浪潮中，中國只是追隨者。如今中國開始思考創建新領域，在未來科技中擔任領先者。這是整個中國發展量子科技的背景。

潘建偉，中國科技大學副校長，被稱為中國量子之父。他的團隊在安徽合肥市創建了世界上第一個規模化（四十六個節點）的安全量子通訊網路，為反制量子電腦駭入技術豎立了第一個里程碑。中國的企圖心還不只這樣。政府計畫在未來三年內投入一百億美元，用作量子電腦方方面面的應用開發。這個預算規模，是美國政府投入量子電腦研發的十三倍。量子電腦似乎為未來世界勾勒了一個美好的願景。然而英國經濟學人雜誌也提醒，距離量子電腦真正應用在日常生活的階段，目前看來還非常遙遠，對於量子電腦的全知全能，也許毋須過度想像。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
當我們談論量子電腦時，人們傾向於想到一個可以執行任何程式、全知全能的機器，這就是所謂的普世通用的電腦。然而那仍然是遙不可及的前景。與此同時，會有更小的機器出現，具備著更特定的用途。量子電腦很難維護，必須在嚴格控制的低溫實驗室環境中操作，並非隨手可得。儘管量子電腦在解決某些問題上具有強大的功能，但一時半載不會取代現有的桌上型電腦或智慧型手機，因為我們不需要用量子電腦來編輯照片或發送電子郵件。實際上，可能會發生的情況是，有幾家公司擁有最好的電腦，讓我們在雲端中以某種分時方式使用它們，也可以發送出棘手的量子問題並得到答案。但是，我們現在能夠提出的問題種類，我們能夠得到的答案種類，都是無法想像的。這是為什麼政府、科技巨擘和一些活躍的新創公司會競相投入的原因。

含主持人陳文茜解說，請點閱【完整版】2020.10.03《文茜世界周報－亞洲版》
https://www.youtube.com/watch?v=7OXUX-4ROiE

深度：中科院AI勢力崛起

2020-01-21

智東西
文 | 韋世瑋

我們將時針倒回至七十年前。

己丑年甲戌月，東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅，正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。

小衚衕裏，時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌，往後領導班子不斷更替的七十年間，我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。

中國科學院（簡稱中科院）是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來，逐漸建成了完善的自然科學學科體系，覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科，爲我國國家安全和科技硬實力的發展上，成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。

從首次人工合成牛胰島素，到第一臺原子力顯微鏡（AFM）的誕生；從第一臺大型向量計算機系統，到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟，帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。

在學術研究領域，中科院旗下擁有12所分院，超100家科研院所，中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學（與上海市共辦）均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來，中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才，涌現出一批又一批的高科技創業者。

隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃，中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。

放眼世界，2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。

回望中國，中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸，一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌，在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。

國內外AI科技競賽一波未平一波又起，不知不覺間，中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中，歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺，正以爆發之態燎原至漫山遍野。

溯源中科院這場AI勢力崛起的背後，不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊，我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時，也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。

一、中科院的根：研發與人才四十餘年灌溉

中科院系AI企業的野蠻爆發與生長，源於中科院深埋於我國科技土壤的根，離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。

中科院的研發實力有多強？2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數（Nature Index）年度榜單中，中科院以1678.64分一馬當先，超越845.54分的哈佛大學，猛衝全球領先研究機構第一的寶座。

細數我國改革開放四十餘年，在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域，亦活躍着中科院的身影。

2018年，中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。

其中在國家重大需求領域，中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟，七年間不斷攻克集成電路（IC）產業研發瓶頸，實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。

與此同時，在關鍵工藝模塊上，中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局，擁有專利2406項，其中國際專利483項。

中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅，實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。

根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》，截至2019年2月28日，我國共有75家AI領域的非大學科研機構，中科院下屬科研院所爲38家，以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。

不僅如此，中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示，從第一名的中科院計算所，到第十名的中科院上海微系統所，中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。

人才之於研發，亦如園丁之於園林。

從成立至今，在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下，中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘，遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。

現階段，中科院學部共有830名院士，107名外籍院士，平均年齡高達73歲。

81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件，並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」，爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。

外籍院士中，時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管（FinFET）芯片工藝技術，不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門，還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」，爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。

在近千名院士的披荊斬棘之下，雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀，亦在AI領域嶄露頭角，力圖創造一個又一個創業佳話。

縱觀中科院的科研實力與人才優勢，自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間，日復一日地滴匯成海、聚沙成塔，不僅推動了我國科學技術硬實力的復興，亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。

二、中科院系AI企業的三大主戰場

如果說AI用了六十年的時間，才讓世界重新關注到它。那麼，中科院自改革開放後花了四十餘年，才讓中科院系企業在當下迎來爆發，這並不意外。

往前，我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司，在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。

往後，國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承，在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。

2019年年初，全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中，出身中國的10家企業中，寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企，自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。

中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月，賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》，在綜合實力TOP100榜單中，科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。

四十多年來，不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。

從當前全局來看，中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。

它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業，在利用創新技術瓜分市場的同時，也重新定義着傳統市場的變革之路。

1、計算機視覺（CV）

計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支，同時也是極具商業化價值的賽道。

其中，以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場，與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。

在這一市場中，中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。

中科創達成立於2008年，它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法，既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案，也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。

尤其在智能網聯汽車方面，中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術，進一步提升用戶的駕駛體驗。

據悉，中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶，其業務增速在2019年上半年約爲74%。

深度：中科院AI勢力崛起

另一廂，現在市場中老生常談的「CV四小龍」中，雲從科技則是中科院系麾下創企，成立4年就已拿下10億美元估值。

雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術，分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤（ReID）技術和人體3D重建技術，在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。

例如，其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析，以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息，實現毫秒級響應。

2018年，國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》，數據顯示，中國是全球人臉識別設備的最大消費市場，雲從科技的市場份額排名第一。

2、AI語音

要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌，科大訊飛當仁不讓。

自1999年成立至今，科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理（NLP）等技術領域，已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。

科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中，在智慧教育方面開發了訊飛學習機，能夠幫助孩子定位弱項學科，制定個性化的學習方案。

科大訊飛董祕江濤曾表示，科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。

而在新秀陣營，雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。

例如，當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲，2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域，隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。

雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0，利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術，爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。

據瞭解，目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億，其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個，覆蓋設備超9000萬臺。

3、AI芯片

在我國的半導體產業發展史上，脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來，陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片，打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。

而往後看，尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發，中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司，以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。

其中，創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後，市場估值已達25億美元（約167億人民幣）。

寒武紀打造的兩代智能處理器IP，曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中，幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。

2019年11月，寒武紀面向邊緣AI計算領域，最新推出了思元220芯片，擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。

隨着思元220芯片的推出，寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局，進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。

三、回溯三大技術源頭，AI勢力的厚積薄發

追根溯源，如今中科院系AI勢力的逐漸崛起，與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。

與我國曆史發展脈絡同步，中科院在結束了徘徊中前進的兩年後，國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。

1978年，我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎，爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。

直到上世紀80年代，中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究，讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。

隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」，加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」，中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業，才一步步地蓬勃發展起來。

歷史滾輪之下，我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。

當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上，不難發現，這些企業的出身可大致分爲兩派。

一派以研究員爲出發點，其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身，由研究員獨立或聯合創業而成；

而另一派則以科研項目爲出發點，公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目，通過技術成果轉換後，才正式成立爲公司繼續發展。

但不論是研究員的出身，還是科研項目的孵化，這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。

1、中科院自動化研究所

設立於1956年的自動化所，不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構，也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。

自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究，漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。

截止2018年底，自動化所共擁有696名科技人員，包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。

在AI領域，自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。

上世紀90年代，自動化所以控制科學爲基礎，率先佈局AI研究。緊接着從2010年起，其AI研究方向進一步細化，開始在類腦智能研究領域出招。

據悉，自動化所通過架構設計創新，曾自主研發了量化神經處理器（QNPU），在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。

而在生物特徵識別技術方面，自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋，包括虹膜識別、人臉識別和步態識別，已在國家衆多重要安全領域應用落地。

2、中科院計算技術研究所

計算所同樣創立於1956年，是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。

計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域，曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻，爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。

例如，我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」，以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。

同樣，計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。

截至2015年，計算所的研究隊伍已超500人，其中中科院、工程院院士共5名，正高級專業技術人員70名。

而在未來，計算所也將計劃實現三個100億的產業目標，包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣，真正成爲我國計算機產業的源頭。

3、中科院聲學研究所

與自動化所和計算所相比，聲學所則較爲「年輕」些，它成立於1964年。

聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎，以及高技術發展研究，面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。

其中，聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術，不僅孵化了聲智科技等AI語音企業，同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。

截至2018年底，聲學所共有專業技術人員794人，包括正高級專業技術人員133人，副高級專業技術人員255人。

在國家重大科研項目領域，聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用，爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。

中科院AI技術的「黑土地」不止於此，中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構，同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。

四、中科院的時代發展機遇

中科院系AI勢力的燎原，不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發，抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇，亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。

自我國的科技發展進程翻篇到新世紀，國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。

國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話，首次高度評價了AI和相關智能技術，無形中大力推動了我國AI技術的發展。

一年後，國務院正式頒佈了《中國製造2025》，加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展，將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。

至此，AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。

在國家政策的積極帶動下，中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。

但立足於產業，如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。

實際上，技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才，同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。

在政策方面，以下屬研究所爲例，中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃，一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新，對標斯坦福大學；二是通過建設中科院網絡計算創新研究院，引領中國「信息高速鐵路」技術的發展；三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。

以地方爲例，2018年，中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》，通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措，推動更多科技成果在北京轉化落地。

此外，中科院還全資設立了國科創新公司，不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。

截至目前，國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務，覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域，孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。

結語：七十載征程，中科院仍笑傲AI江湖

時光如流水，七十年的風吹雨打，中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。

順延着它的歷史軌跡，我們可以看到，它AI勢力的強勢崛起，既有歷史的累積、人才培育的影響，也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路，它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢，提供了一個新的角度與思考方向。

但同時，我們也需意識到，在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中，我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。

我國AI玩家們將要面臨的，不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛，還需面對顛覆性技術爲各領域市場，乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生，便能乘着市場和資本的東風一躍而起，闖進商業落地的頭部陣營；死，便只能被大浪拍在岸邊的礁石上，隨着時間流逝被市場和資本遺忘。

未來，中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程？時間將會告訴我們答案。

附圖：▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構（圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院）
▲中科院學部院士年齡統計（圖源中科院官網）
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況（圖源計算所官網）

資料來源：https://bangqu.com/YDah49.html

【安信計算機】特斯拉「亮劍」，智能駕駛撲面而來

北京新浪網 02-17 12:41
來源：計算機司令部

本周觀點

從2012年首款車型Model S橫空出世以來，特斯拉一直是汽車人心中「科技感」最強的車廠之一，其標誌性的自動駕駛系統「Autopilot」是全球商業化自動駕駛技術的標杆、中控大屏車機以及OTA（在線更新）的設計帶來的出眾的網聯化體驗也成為眾多車廠效仿的標準。愛屋及烏，連其老闆Elon Musk也被粉絲戲稱為現實版的「鋼鐵俠」。鑒於汽車關稅、高端車定位等原因，大多數國內消費者對特斯拉的了解並不充分。但最近連續傳出好消息，2018年特斯拉和上海政府簽訂協議將在中國建廠，平價版的Model 3車型將加速國產化；同時，特斯拉在今年更是奉上春節大禮包—「Model 3全系車型將限時免費升級為增強版Autopilot自動輔助駕駛。」（相當於節省¥46,300）特斯拉「亮劍」中國市場，一場「未來」汽車的風暴有望席捲而來。下面，我們就從特斯拉入手，解讀「未來」汽車的智能化新方向。

1、自動駕駛

特斯拉「Autopilot」是L2層面的輔助駕駛。對於自動駕駛技術的評判，國際上通用的是美國SAE協會定義的標準，特斯拉的「Autopilot」系統仍然是L2層面的自動駕駛，也就是輔助駕駛功能，車主仍需時刻關注路況，準備接管。另外，跟消費者普遍希望的「全能」所不同，特斯拉推出的自動駕駛技術是有應用場景和功能要求的。更細緻的來看，SAE協會給出了自動駕駛系統的三個重要維度：設計運行範圍（ODD）、動態駕駛任務（DDT）和動態駕駛任務支援（DDTFallback）。

1）設計運行範圍（ODD），即自動駕駛技術可以安全工作的環境。包括車輛自動駕駛時的速度、地形、路況、基礎環境、交通情況、時段（白天、晚上）。以特斯拉為例，雖然很多粉絲在城市環境試過Autopilot，但官方給出的啟用範圍依然是高速公路和行車緩慢的路段。

2）動態駕駛任務（DDT），即在道路上，自動駕駛車輛需要做哪些操作和決策，比如加速、轉向、超車、變道、跟車等。以特斯拉為例，在完成變道時，駕駛員必須首先在視覺上自身確認是安全行為。然後，他必須在握住方向盤的情況下通過啟動轉向信號來表示改變車道的意圖。Autopilot會響應駕駛員的命令換道。值得注意的是，相對於縱向控制（跟車等），特斯拉表示橫向控制（變道等）還是要謹慎使用。

3）動態駕駛任務支援（DDTFallback），指自動駕駛系統在設計的時候，要考慮超過系統原有的運行設計範圍之外的情況或者系統失效的情況。Autopilot為了防止駕駛員雙手離開方向盤，會每隔一段時間提醒司機接管。當雙手不對方向盤施加壓力之後十幾秒，系統先給出輕度提醒，如果駕駛員不予理會，提醒級別會升級，最終車輛會自動減速到停車，自動退出 Autopilot模式。

L3將是自動駕駛技術的大飛躍，L4帶來終極體驗。從上述分析可以看出，特斯拉Autopilot實際上距離消費者所期望的「全能」仍然有不小差距，出於安全性的考慮，使用Autopilot功能，車主仍然需要100%的專注。在此前報告中，我們所強調的自動駕駛時代即將來臨的觀點，是指L3及以上的高等級自動駕駛技術。在自動駕駛技術分級中，L2和L3是重要的分水嶺，在L2級中，環境感知、接管仍然需要人來完成，即由人來進行駕駛環境的觀察，並且在緊急情況下直接接管。而在L3級中，這項工作將交由機器來完成，車主可以不用再關注路況，從而實現了車主注意力的解放。而L4則帶來自動駕駛終極的駕駛體驗，在規定的使用範圍內，車主可以完全實現雙手脫離方向盤以及注意力的解放。從實際應用價值來看，L3/L3相對於輔助駕駛技術有質的提升，從「機器輔助人開車」（L2）到「機器開車人輔助」（L3）」、「機器開車」（L4）意味著車主的生產力、時間的釋放，汽車將有望進化成為家庭、辦公場所之外的第三生活空間。

2、軟體定義汽車

中控大屏為代表的智能駕駛艙設計感十足。特斯拉是最早開創中控大屏幕的廠家，引領了大屏幕設計的風格。Model S是第一款採用17寸的大屏幕的車型，取代了傳統的物理按鍵，一經推出可謂是讓人眼前一亮，這一塊大屏幕不僅集成了眾多的功能，也兼顧了實用性和用戶體驗，科技感十足。

OTA技術讓汽車終端可以持續保持進化。如果一個設備沒有自身升級迭代的能力，我們不認為它是真正意義上的智能設備，而目前絕大部分的汽車不具備售後自動更新的能力。特斯拉是目前為止唯一可以實現整車OTA（Over-the-Air Technolog，遠程升級技術）的車廠。通過OTA，特斯拉可以讓每台車在生命周期內都像智能手機一樣可以完成系統更新、增加新功能和提升性能。值得注意的是，特斯拉的OTA技術不僅局限於Infotainment（娛樂系統）的軟體更新，更是可以直接實現安全及車輛操控上的更新，比如Autopilot系統版本更新、剎車性能提升等。我們認為，「未來」汽車的一大重要趨勢即「軟體定義」汽車，通過軟體的迭代更新，保持持續進化能力，將成為「未來」汽車的標配。

單車智能化改造之外，「未來」汽車還需要更廣泛的ICT基礎設施的建立。汽車智能化離不開特斯拉為代表的整車廠的創新和努力；同時，也需要更廣泛的ICT基礎設施的建立。「車」、「路」、「網」三位一體的交通出行生態中，圍繞「路」（智慧道路交通基礎設施）、「網」（5G）的全面鋪開也將提速汽車智能化的進程。梳理國內政策，《「十三五」國家信息化規劃》明確提出「開展5G研發試驗和商用，主導形成5G全球統一標準，積極拓展5G業務應用領域」的要求；同時，《智能汽車創新發展戰略》和《汽車產業中長期發展規劃》等文件也相繼出台，逐步實現了車、路及網三端的政策布局。我們欣喜地看到，在政府的引導和鼓勵下，國內「車」、「路」、「網」產業已經呈現出良好的協同發展趨勢，加速邁向「未來」汽車時代。

資料來源：https://m.news.sina.com.tw/article/20190217/30084174.html