人工智能行业发展如何?全球首部AI法案要来了，欧盟谈判获重大进展

今年6月，欧洲议会通过了《人工智能法案》授权草案。随后，欧盟成员国、欧洲议会和欧盟委员会针对该法案进行了多次三方谈判，以确定最终版本的法案。

期间，各方在如何监管 ChatGPT 等生成式 AI 大模型、生物识别监控中能否使用 AI 以及采用何种监管模式等方面分歧不断。现在，这个法案迎来了 " 终极考验 "。

全球首部AI法案要来了，欧盟谈判获重大进展

当地时间周四早间，消息人士透露，再经历了数月的谈判后，欧盟各方已经就人工智能监管的全面规则基本达成一致，有望推动《人工智能法案》正式生效。一旦正式立法，该法案将成为全球首个人工智能领域的全面性立法，同时也是全球人工智能监管的重要里程碑。

本次的谈判会议是欧盟针对《人工智能法案的》第五次三方会谈。知情人士说，当地时间本周三下午，来自欧盟委员会、欧洲议会和27个成员国的三方谈判代表在进行了几小时的会议磋商后，最终达成折中方案，同意对OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard等生成式人工智能工具进行一系列管控。

彭博社报道称，该协议标志着欧盟在人工智能监管方面迈出关键一步。在美国没有采取任何行动的情况下，这一法案或将为发达国家对生成式人工智能工具的监管定下基调。但有人警告说，即使达成了协议，也可能需要举行更多的会议来敲定法规的技术细节，该法案最早也要到2026年才能生效。

会谈争论的一个关键点是针对基础模型的监管。法国、德国和意大利主张将这一技术排除在监管之外，更加提倡行业自律。“来自内部的分歧可能会危及这项酝酿多年的法案。”美国《华盛顿邮报》报道说，其中几个国家认为法案可能会扼杀创新，并使欧洲在开发此类技术的竞赛中进一步落后于美国。

另一个争议问题是远程生物识别监控，特别是通过公共摄像头数据进行面部识别。议员希望在生物识别监控中禁止使用人工智能，而各国政府希望在国家安全、国防和军事方面有例外。

全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。

在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。

人工智能行业发展如何?

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力量，已经成为了国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。目前，人工智能正加速与实体经济深度融合，助力产业转型升级。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得了重要进展，人工智能理论和技术日益成熟，应用范围不断扩大，相应的商业模式也在持续演进。2020年，中国人工智能核心产业规模达到3031亿元。目前，人工智能正在与实体经济中的各行各业快速融合，助力产业转型升级、提质增效。

当前中国人工智能领域产业格局尚未成熟，上中下游具有较大的发展空间。目前，人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。基础层以数据或计算能力支撑人工智能深度发展，如传感器、芯片、云计算等基础层主要涉及数据的收集以及运算。

自2017年7月8日国家出台《新一代人工智能发展规划》以来，在产业界、学术界和政府的积极响应下，人工智能科技产业正在步入快速发展的轨道。作为第四次工业革命的引擎，人工智能科技产业的发展将成为国家和区域经济转型升级的关键驱动力。

伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。

近年来中国出台多部关于新一代人工智能政策，目前全国已形成头部区域牵引、百花齐放的发展格局，中国人工智能走向规模化落地阶段。中国人工智能东部发展较强，形成了以北京、长三角、广东为主的3大产业聚集区。目前，中国新一代人工智能开放创新平台分别依托百度、阿里云、腾讯、科大讯飞公司、商汤集团，建设自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉5家国家新一代人工智能开放创新平台。

在产业政策支持下，市场立法逐渐健全，未来中国人工智能市场规模将高速增长，到2025年将突破3000亿元。作为全球最大的人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，已经广泛应用于多个行业和场景。中国人工智能飞速发展刺激着各行各业的经济，应用市场潜力巨大。

目前的人工智能产业仍面临六大挑战：前沿科研与产业实践尚未紧密衔接;人才缺口巨大;数据孤岛化和碎片化问题明显;可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟;一些领域存在超前发展、盲目投资等问题;以及创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持等。其中，人才短缺的问题尤为严重。美国超过一半的数据科学家有10多年的工作经验，而在中国，经验不足五年的研究人员高达40%。中国目前拥有不到30个专注于人工智能的大学研究实验室。

随着人工智能技术的不断成熟，会有越来越多的机器人或智能程序充当人类助手，帮助人们完成复重性、危险性的任务，然而，随着人工智能技术的成熟和大范围应用的展开，人们可能会面临越来越多的安全、隐私和伦理等方面的挑战。当前，人工智能在各行业领域的应用逐渐进入专业化的深度融合阶段，面临技术专业化、发展生态化和监管规范化的挑战。