语音识别、文本识别、视频识别……数字经济时代，人工智能技术已走近你我身边，被视为经济增长的新引擎、国际竞争的新阵地和推动智慧社会建设的有效工具。而加快“人工智能+”产业融合、赋能更多行业应用落地，更成为社会各界共同的期待。
然而，不久前在由中国人工智能学会主办的2020中国人工智能产业年会上，最新发布的报告指出，目前已成熟应用的人工智能技术仅为语音识别，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、智能机器人等技术距离生长成熟尚需数年时间，而无人驾驶汽车在未来10年内都不太可能出现。
从实验室走向大规模商用，人工智能还需要多久?尚存在哪些“堵点”“痛点”?在许多业内专家看来，正视人工智能尚存在的诸多挑战，对技术赋能抱有理性期待，方能让其回归技术本质，成为更多产业变革创新的动力源泉。
人工智能领域非常令人着迷，也很奇幻，发展过程充满了起伏波折，每次高潮都有名人预测一段时期后会发生不可思议的奇迹，而之后又总是让人有点失望却无法放弃。这样的故事情节是大数据、算力和算法发展的结果。如今大数据已经不再成为问题，算力也在日新月异地快速提高，多种量子计算原型机已经设计完成，不远的未来即可投入商业使用。
2020年,中国的人工智能市场规模达到434亿美元,增长率13.75%,已高于世界平均水平。当然在专利方面,中国也丝毫不逊色,拥有全球人工智能专利布局最多的国家,比起美国和日本都略胜一筹。根据《中国人工智能发展报告2020》给出的数据来看,过去10年间,全球人工智能专利申请量超过52万件,其中中国人工智能专利申请量为389571件,占全球总量的74.7%,是排名第二的美国申请量的8.2倍。从商业化的成果比较,中国相较于美国,在人工智能的实际落地方面也做得更好。
英国数学家马库斯·杜·索托伊《天才与算法》是一本详细了解人工智能算法最新发展状况的很有价值的科普书。作者通过分析算法在棋类比赛、数学证明、绘画、作曲、内容创作、翻译等需要人类创造力领域的进展，对比了人类思维与AI数学思维的异同点，帮助读者客观地了解和评估AI技术的发展路径和对人类的影响。
人类的群体行为是受到伦理和法律限制的，而机器既没有情绪和同理心，也没有任何形成规范的客观环境。
作为引领第四次科技革命的战略性技术，人工智能给社会建设和经济发展带来了重大而深远的影响，但数据隐私、算法偏见、技术滥用等安全问题也正给社会公共治理与产业智能化转型带来严峻挑战。未来人工智能如何兼顾创新发展与安全可控？
6月3日，北京智源大会期间，围绕这一话题展开的“AI安全与产业治理”论坛成功召开。
中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在致辞中表示，未来人工智能产业发展在扩大应用场景的同时，必须实现数据、算法与应用层的安全可控。同时，他表示人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。
在具体的实现路径上，他提出要发展“第三代人工智能”，即融合了第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能，利用知识、数据、算法和算力四个要素，建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法，发展安全、可信、可靠和可扩展的AI技术。
现阶段，人工智能产业正经历从高速增长向高质量发展的转变，产业期待的提升让金融、医疗等更复杂的高价值场景的应用需求不断增加，安全性的重视程度也不断提升，人工智能如何长久高质量发展成为亟待解决的问题。
此外，近年来，随着人工智能技术的深入探索，科学界有人提出研发“人工生命”，成为又一个伦理话题。对此，中国工程院院士李德毅表示，生命不仅有智能，更要有意识。从伦理角度上，生命是人类的底线，触碰底线要慎之又慎。“所以，我们可以通过计算机技术继续研发没有意识、但有智能的高阶机器。让人类的智能在体外延伸，保持它的工具性，而非人工创造意识。”
针对算法治理路径的探索，清华大学人工智能治理研究院副院长梁正提出，首先需进行分领域、分级治理，并确定治理优先级，目前聚焦于利用个人信息进行的自动化决策系统，未来聚焦于涉及人身安全的高风险领域，同时在算法治理中识别和区分规则问题和技术问题，采取针对性的措施，以及坚持安全、公平、透明和隐私等基本原则，实现负责任的人工智能。
