智能化变革将是一轮经济社会全面变革，涉及科学研究、技术创新、商业落地、社会融合、科技伦理等方方面面。本书立足技术趋势，着眼业界动向，给出对人工智能理论、技术、产业化和社会融合等方面趋势的科普解读，希望对读者开展人工智能科学研究、产品研发和行业应用等有所启发。

本书不是一本纯技术类图书，但部分有关技术趋势的章节，还需要读者具备一定的信息技术基础知识。本书内容对于帮助读者深化认识人工智能技术本质和价值逻辑，拓展智能化变革未来趋势的视野具有一定的参考价值，适合政府、产业、学术界不同群体阅读，也可以作为对人工智能感兴趣的各专业本科生和研究生的辅助读物。

在人类文明进步的历史长河中，科学技术的革新往往

会带来变革性力量，有时甚至具有划时代的意义。人工智

能正在展现出这一潜力，有望引领新一轮科技变革，以前

所未有的深度和广度驱动经济社会迈入智能化新阶段。

经历了多年理论探索和孕育发展，近年来人工智能在

全球蓬勃兴起。2016年的“AlphaGo时刻”开启了人

工智能加速前进的新历程，之后生成式对抗网络（GAN）、

BERT、GPT等新技术在不同领域不断突破人工智能的

能力瓶颈。以“大数据+深度学习”这种主流计算模式为

驱动力，一大批智能技术突破工业化门槛，陆续释放产业

价值。人工智能也由学术界推动的实验室阶段，开始向学

术界和产业界共同推动的初步产业化阶段迈进，踏上了新

征程。

新一代人工智能在技术形态上表现出体系化、平台化、

开源化、协同化、硬件化发展的全新特征，在云端计算、

高速移动通信和低功耗智能芯片的共同支撑下，当前人工

智能系统成为末端深入物理世界各类终端设备、云端集合

超级算力和海量数据的超级大脑，将智能这一新型“能”

向工业、物流、金融、智慧城市等各行各业输送，推动生

产过程和工艺流程优化升级，催生智能形态新产品、新产

业和规模庞大的传统产业新动能。



智能化变革：人工智能技术进化与价值创造

IV

智能化变革被认为是未来引领新一轮经济和社会转型发展的核心驱

动力。

智能化与自动化的最大区别就是自主性和交互性，智能算法使机器拥有

了分析、预测、优化甚至决策能力，并能够与人、与环境实时交互，完成非

预定的复杂操作。智能算法的自主性和决策能力成为智能化变革的核心要素，

算法、算力驱动的“数字生产力”有望再次推高信息科技变革的经济天花板，

开辟新的产业空间，催生新的巨头企业，成为全球经济增长的新引擎。智能

化浪潮也将变革出行、教育、医疗、养老等社会生活方方面面，增进人民福

祉，惠及千家万户。

智能化之路，是人工智能引领的新兴信息技术群协同进步之路。

智能化以人工智能技术突破与产业化为引领，同时也需要先进计算、

高速移动通信、新型传感技术、高效能芯片等智能化技术群的共同支撑。

通过技术融合发展、技术群协同演进，进一步释放数字化、网络化积聚的

强大能量，推动信息科技变革向智能化新阶段跃升。

智能化之路，是人工智能理论和技术多路并举持续演进之路。

在智能类型上，感知智能率先迈过商用化门槛，成为人工智能产业化

历程的突破口；认知智能正在成为技术创新重点，为更高水平上的智能产

业提供持续动能。在技术路线上，当前大数据驱动的智能计算成为主流，

机器的学习能力、识别能力日益强大；“数据驱动+知识驱动”正在成

为模型方法创新的重要方向，向实现理解能力、推理能力迈进。数据和知

识相贯通，算法和算力相融合，正在不断激发更强大的机器智能。

当前以硅基材料和0/1数字计算为基础的人工智能作为一项潜力巨

大的生产力变革技术，将推动信息科技变革走向智能化的高级阶段。科学

家们正在探索的生物计算、神经形态计算、量子计算等会为人工智能基础

理论和底层范式变革带来新的机遇，给人工智能远期发展带来更为深刻影

响。有专家认为，其有可能引领经济社会向超越信息科技、数字经济的全

新阶段发展。

智能化之路，也是智能化技术群梯次推进渐进发展之路。

尽管人工智能技术在部分领域已经开始形成产业化价值闭环，但还并



V

非万能锤子。深度学习作为强大的经验抽取模型在模式识别、趋势预测等

方面有着广阔的应用前景，但深度学习并非人工智能的终极解决方案，解

决推理、优化、博弈等问题还需要其他智能技术的进一步突破。智能化变

革将经历一个渐进式过程，可能需要经历未来二三十年甚至更长时间的努

力。当前的人工智能承载了太多过去未能实现的技术期待，不可能寄希望

于其在三五年内就完成使命。不同智能化技术的难度不同，场景就绪度不

同，各项技术将次递落地，分批释放产业化红利。

智能化变革已是全球大势所趋，但智能之路并非一帆风顺，需要砥砺

前行，务实创新。

智能之路并非百米冲刺，而更像是一场三千米障碍赛。科技部部长王

志刚指出，当前人工智能仍是一个新兴领域，正处于从实验室走向产业化

的起步阶段，还面临一系列挑战，还有很多基础性的科技难题没有突破。

要充分估计人工智能各项技术突破的难度，做好长期准备。

可以说，由于智能化技术群的多层次性和宽广的技术体系纵深，像

2000年左右的互联网一样陷入一次整体性行业萧条的可能性很小，但如

果寄希望于市场保持数十年的高速发展和全面活跃也很难，尤其是尚处幼

儿期的智能化产业，很有可能需要面对或长或短的全球性经济下滑和投资

收缩的严峻考验。资本热潮或资本寒冬之下，都须清醒判断和理性选择。

尤其要警惕一些可能危害行业健康可持续发展的浮躁、炒作、投机等危险

因素，保持战略定力和耐心，坚持以务实的态度攻坚克难，加快技术创新。

很多通往智能时代的路径还需探索，但智能时代的大门已经逐渐清晰

可见。

随着技术的陆续突破和产业形态的持续演化，人工智能正在一天比一

天进步，理论技术日臻成熟，应用场景日益广泛，未来新产品、新产业、

新业态将会不断衍生。科技部副部长李萌指出，我们正站在智能化社会的

门槛上，一脚门外，一脚门里。向后看，大量的弱人工智能技术正在源源

不断地进入产业、经济、社会生活中；向前看，人工智能理论和技术在各

个层面加快进化和突破，我们已经清晰地预见到了智能化社会的未来。

本书内容还远远无法描绘智能时代的未来图景，仅能用部分事实和少



智能化变革：人工智能技术进化与价值创造

数案例以点构面，探讨智能化这一极具颠覆性潜力的新能量的蓄势、赋能、

演进之路。第一篇蓄势之路以探索、蝶变、聚力、重塑四章，重点解析了

智能技术的发展脉络和当前新一代人工智能的技术形态，探讨了得以激发

智能化新变革的能量所在；第二篇赋能之路的革新、创造、普惠、落地四

章，重点介绍了智能技术赋能经济转型、变革社会生活的模式，以及产业

化初期值得关注的技术落地路径，探讨了智能化变革的商业化理念和价值

逻辑；在第三篇演进之路中，笃行、突破、善智三章，重点关注在务实发

展、新科技突破和技术价值观等方面需要警惕的问题和值得关注的方向，

对于如何才能助力未来智能化变革稳定、健康、持续发展进行了思考。

当前全球人工智能正处快速发展期，理论创新活跃、技术迭代迅速，

受限于知识积累和认知能力，我对很多问题的观察还很粗浅，对很多趋势

还有待深入研究，书中不妥和错误之处在所难免，恳请各位专家、各位读

者不吝指正。

希望能够基于这些阶段性观察，与读者共同探讨通向智能时代的未来

发展之路。

作者

2021年5月



 第一篇　蓄势之路

 第一章 探索：历时大半世纪的积淀孕育 / 3

1.1　个体智能与人工智能 / 4

1.2　不同学派的科学探索 / 8

1.3　“三起两落”的螺旋演进 / 13

1.4　跨入技术创新活跃期 / 17

1.5 推高数字经济天花板 / 20

 第二章 蝶变：人工智能的新起点新历程 / 27

2.1 多层级的智能技术体系 / 28

2.2 机器学习的新里程碑 / 32

2.3 智能形成的三大来源 / 36

2.4 不同维度看智能蝶变 / 42

2.5 理论创新与产业化并进 / 49

 第三章 聚力：众木成春的智能化技术群 / 53

3.1 新兴技术交叉融合相互催化 / 54

3.2 高速移动互联的智能系统 / 56

3.3 人工智能算力基础设施 / 62



智能化变革：人工智能技术进化与价值创造

VIII

3.4 从大数据到大规模知识库 / 64

3.5 演进中的新型智能操作系统 / 67

3.6 智能时代的芯片10倍数变革 / 72

 第四章 重塑：智能技术与系统的新形态 / 79

4.1 体系化：技术群驱动的产品创新 / 80

4.2 平台化：横向拓展的能力输出 / 82

4.3 开源化：共创共享加速生态培育 / 87

4.4 协同化：云边端混合的分布式智能 / 89

4.5 硬件化：软硬结合的纵向贯通 / 94

 第二篇　赋能之路

 第五章 革新：重构经济业态和产业模式 / 101

5.1 数据的经济价值变迁 / 102

5.2 算法创造的数字生产力 / 104

5.3 人机协同的生产服务新模式 / 105

5.4 错位的“老板”和“小二” / 108

5.5 跨界融合与共创分享的新生态 / 109

5.6 个性化与规模化定制 / 111

 第六章 创造：驱动智能经济的新动能 / 115

6.1 人工智能新产品和新产业 / 116

6.2 产品创新的旧动能沃土 / 117

6.3 生产过程降本提质增效 / 119

6.4 行业智能大脑驱动“效率革命” / 124

6.5 加速技术创新和产品研发 / 126

6.6 更高阶段的知识经济 / 129



IX

 第七章 普惠：智能时代社会生活变革 / 133

7.1 智能化惠及社会民生 / 134

7.2 赋予智慧城市新内涵 / 136

7.3 教育走向个性化、普惠化 / 140

7.4 高效便捷的交通出行 / 143

7.5 安全可信的智能社会 / 149

 第八章 落地：产业化初期的价值发掘 / 153

8.1 构建价值支撑的商业闭环 / 154

8.2 发挥比较优势的增强智能 / 155

8.3 选择“二八原则”的容错场景 / 161

8.4 打造离线并行的高能外脑 / 164

8.5 挖掘技术落地的后发优势 / 165

 第三篇　演进之路

 第九章 笃行：务实推进人工智能发展 / 169

9.1 智能化变革的战略机遇 / 170

9.2 “三起两落”的得失经验 / 172

9.3 工程化思维加持的产业技术创新 / 175

9.4 远近结合的梯次化落地 / 177

9.5 直面全球经济资本新环境 / 183

9.6 坚持技术创新攻坚克难 / 186

 第十章 突破：技术演进特征与未来趋势 / 189

10.1 场景需求拉动技术创新 / 190

10.2 正视深度学习的“不能” / 191



10.3 走向数据驱动加知识驱动 / 196

10.4 夯实智能科学的数学之基 / 201

10.5 寄予厚望的类脑智能 / 203

10.6 量子与智能的化学反应 / 208

10.7 底层计算架构的创新机遇 / 214

第十一章 善智：以人为本的智能化 / 217

11.1 负责任创新的价值观 / 218

11.2 区别把控三类安全风险 / 220

11.3 通向人类可理解的人工智能 / 226

11.4 发展公众可信任的智能技术 / 229

11.5 警惕智能鸿沟与贫富差距 / 233

11.6 产业智能化与就业的均衡协调 / 235

11.7 智能化变革的职业新需求 / 242

后记 / 246



蓄势之路

探索

蝶变

聚力

重塑

赋能之路

革新

创造

普惠

落地

演进之路

笃行

突破

善智

李修全，工学博士，中国科学技术发展战略研究院前沿科学与先进技术所研究员，科技部新一代人工智能发展研究中心副主任。毕业于清华大学计算机系，是智能技术与系统国家重点实验室与德国汉堡大学信息科学系联合培养博士。曾在工业领域从事软件开发工作，并在多维时序数据建模与预测、脑机接口和智能机器人等领域有多年学术研究经历。近年来持续研究人工智能前沿技术趋势、数字化与智能化技术路线图、人工智能国家战略及创新政策等，是《新一代人工智能发展规划》执笔组主要成员，科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目指南编制专家，IEEE计算智能学会新兴技术委员会委员，牵头编写2019年和2020年《中国新一代人工智能发展报告》。