製造業、農業、医療…AIは新しい時代をどのように変えるのでしょうか？

2018年、国内の人工知能とビッグデータ産業は引き続き急速な発展を遂げ、国家計画の導入に伴い、各地で人工知能関連の建設が徐々に始まり、2020年までに中国の中核人工知能産業の規模は1600億元を超え、成長率は26.2％になると予測されています。

中国共産党第18回全国代表大会以来、私たちはイノベーションを国家全体の発展の中核に据え、人工知能の発展を非常に重視し、人工知能の重要性について何度も語り、人工知能が新しい時代をどのように力づけることができるかの方向性を示してきました。

1. 人工知能と実体経済の深い統合

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1. 製造業

「中国製造2025」は、今後10年間で製造大国になるための中国の戦略的行動計画として、中国のインテリジェント製造政策策定の基礎を築いた。 2016年末、工業情報化部と財政部は「インテリジェント製造発展計画（2016-2020年）」を発表し、インテリジェント製造の発展に向けた「2段階」戦略を提案した。2020年までに、インテリジェント製造の発展基盤と支援能力が大幅に強化され、伝統的製造の重点分野でデジタル製造が基本的に実現され、2025年までに、インテリジェント製造支援システムが基本的に確立され、主要産業が最初にインテリジェント化を実現する。

現在、我が国はインダストリー4.0の開発に力を入れており、製造業のデジタル化を推進しています。大規模な製造拠点は、インダストリー4.0の推進とデジタル経済の発展に向けた実験と推進のためのユニークな環境を提供します。その中で、紅鈴、ハイアール、三一重工、宝鋼、長安汽車に代表される革新的な産業企業群は、デジタル変革の探求において目覚ましい成果を達成しました。例えば、三一重工はテンセントクラウドを通じて世界中に分散した30万台のデバイスを接続し、約1万の動作パラメータをリアルタイムで収集することができます。三一重工は、クラウドコンピューティングとビッグデータに基づいて、設備群の稼働状況を遠隔管理できるようになりました。これにより、障害修理のために2時間以内に現場に到着し、24時間以内に修理を完了できるだけでなく、在庫圧力も大幅に軽減されます。

今年南京で開催された2018年世界インテリジェント製造会議で、党指導グループメンバーで工業情報化部の副部長である辛国斌氏は、近年の中国におけるインテリジェント製造の発展で達成された好ましい成果を指摘した。

まず、推進体制が初期的に形成され、中央政府と地方政府が協力して、中国の製造業がデジタル化、ネットワーク化、インテリジェンス化を並行して進めるための発展の道筋を確立しました。

第二に、重要な分野で画期的な進歩が達成され、多くの技術設備と産業用ソフトウェアがギャップを埋め、スマート製造標準と産業用インターネットシステムアーキテクチャが最初に確立されました。

3つ目は、実証実験が目覚ましい成果を上げていることです。全国レベルで305件の実証実験プロジェクトが実施され、生産効率が平均30％近く向上しました。同時に、多くの新しいモデルが形成され、関連業界に普及しました。

第四に、開放的な協力が継続的に拡大され、標準システム構築、標準ロードマップ策定、標準相互承認、産業団地や研修基地の建設などの分野で実務的な協力が行われた。

2. 農業

2018年9月、農業農村部は「農村振興のための科学技術支援行動実施計画」を公布し、その実施の重点の一つは基礎先端技術研究の強化である。効率的な作物育種、長期グリーン害虫予防・防除、農業資源の有効利用、農産物の品質安全管理、主要家畜・家禽の全ゲノム選抜育種技術、農業合成生物学、農業ビッグデータ統合技術、農業ナノテクノロジー、農業人工知能技術、インテリジェント設備開発などの革新能力に重点を置き、強力な推進力を持ち、優れた研究基盤と人材の蓄えを備えた戦略的で前向きな主要な科学技術・先端技術問題に取り組む。独創的な革新と体系的な配置を特徴とする大規模科学研究の組織モデルを強化し、基礎研究の重要な方向を展開し、重大な科学上の突破口を開き、世界の科学発展の指揮権を掌握する。

現在、AI技術は農業分野のさまざまな分野で応用されています。たとえば、人工ニューラルネットワーク技術を使用して土壌の特性を分析し、土壌の特性と適切な作物の品種との相関モデルを確立することで、対応する土壌が作物の栽培に適しているかどうかを正確に判断し、作物の生産効率と経済的利益を向上させることができます。 AI技術は、農家が作物の灌漑や施肥に適切な水源や肥料を選択し、作物に使用する水や肥料の量を確保し、灌漑の問題が作物の収穫量に及ぼす悪影響を大幅に軽減するのにも役立ちます。さらに、AIロボットは手作業によるピッキングや運搬作業を代替することができます。このロボットグリッパーは、さまざまな形状の農産物を製品に損傷を与えることなく迅速かつ正確に移動する機能を実現し、従来の手作業による収穫方法によって引き起こされる時間の問題や偶発的な傷や損傷のリスクを効果的に回避します。

同時に、AI は育種産業に力を与え、最大規模の育種を可能にし、最も正確なデータを提供して、最も効率的で正確な計算を実現し、時間と労力を節約します。今年2月、TequグループはAlibaba Cloudと提携し、AI農業に関する戦略的協力協定を締結した。両者はET脳に関する的を絞ったトレーニングと研究開発を行い、最終的にはAI養豚を実現する予定だ。 AI 養豚は、スマートセンサーとデータ分析技術を通じて、養豚グループが各豚の活動を監視し、健康状態をリアルタイムで記録するのに役立ちます。スマート養豚場では、豚は生まれた日からそれぞれ独自のファイルを持ち、ビデオ画像分析技術によって豚の体重、食習慣、運動の強度、頻度、軌跡を記録することができます。人工知能は赤外線温度測定技術と音声認識技術を通じて豚の体温や咳の音も監視し、異常があればタイムリーに伝染病警報を発することができる。

しかし、AIは農業の発展をリードする上で重要な役割を果たしているものの、農業技術におけるAIの応用はまだ基礎段階にあります。農作物におけるAIの発展には、継続的な技術指導と関連知識の普及が依然として必要です。

3. 医療

国務院は早くも2016年に「健康医療ビッグデータ応用の発展の促進と規制に関する指導意見」を発表し、健康医療ビッグデータは国家にとって重要な基本的な戦略資源であり、健康医療ビッグデータ応用の発展は健康医療モデルに大きな変化をもたらすと指摘した。国家戦略展開を実行するため、旧国家衛生・計画生育委員会の指導の下、国有資本が主体の3大健康医療ビッグデータグループ、すなわち中国健康医療ビッグデータ産業開発有限公司、中国健康医療ビッグデータ技術開発グループ有限公司、中国健康医療ビッグデータ有限公司が相次いで設立され、国家データセンター1つ、地域データセンター7つ、アプリケーション開発センターXつという「1+7+X」健康医療ビッグデータ計画が徐々に形を整えつつある。

医療診断分野における人工知能の応用には、主に2つの方向性があります。1つは、コンピュータービジョンに基づいて医療画像を通じて病気を診断することです。もう1つは、自然言語処理に基づいて患者の症状の説明を「理解」し、その後、病気データベースの内容に基づいて病気を比較して診断し、ディープラーニングを行うことです。一部の企業は、膨大なデータと機械学習に基づいて患者に合わせた治療計画を策定する試みを始めています。人工知能は医療の予防医学への移行を加速させるでしょう。 AI がさまざまな医療シナリオにどのように適用されるかを完全に理解することは、人類の将来の健康と幸福にとって非常に重要な意味を持ちます。現在、中国の健康医療ビッグデータ産業は急速に発展しており、業界セグメンテーションの応用は、業界ガバナンス、臨床研究、公衆衛生、人間中心のサービス、産業発展などの分野をカバーしています。

スマートヘルスケアの発展を促進するために、学界と産業界の間で医療協力も盛んに行われています。例えば、清華大学は、常に学際的な協働イノベーションプラットフォームの構築を模索し、複数のチャネルを通じて学問分野の統合発展​​を推進すると同時に、「医工融合」という概念を率先して提唱し、プロジェクト構築の推進と重要な学際プラットフォームの構築の集中的な展開を強調してきました。このような状況の中で、2017年に董家紅院士の指導の下、清華大学臨床医学学院、ソフトウェア学院、データ科学研究所、学際情報科学研究所、北京清華長庚記念病院などの学内機関が共同で「医工研究データプラットフォーム」を構築しました。医師の科学研究の問題とニーズから出発し、科学と工学の長所を十分に活用して統合し、医学と工学を融合し相互革新を促進する新しい科学研究プラットフォームを形成しました。医師と教師の間に散在するニーズと協力に応え、新しいアイデア、新しい技術、新しいモデルで多くのトピック、さらには結果につながります。医療ビッグデータと人工知能技術を深く融合させた科学研究イノベーションを全面的に推進し、キャンパス内のさまざまな学部や学科の健康・医療ビッグデータの科学研究ニーズに応えることを目指しています。

プラットフォームの健全な発展を支援するため、会議と同時に「医学・工学研究イノベーション支援プログラム」も発表されました。このプログラムは、清華大学の工学技術教員と北京清華長庚記念病院の医師が共同で実施するプロジェクトに早期資金支援を提供することに注力しています。

近年、我が国の人工知能は、製造業、農業、医療に加え、交通、教育、サービス、小売、金融などさまざまな分野で力を発揮し、大きな成果を上げています。例えば、金融分野では、商業銀行が2016年にビッグデータインフラを全面的に導入し、国有銀行、株式会社銀行、都市商業銀行、農村商業銀行の5大銀行が、伝統的なデータウェアハウスアーキテクチャからビッグデータプラットフォームアーキテクチャへの変革と転換プロセスを徐々に開始しました。ビッグデータリスク管理に基づく「即時融資」業務はますます普及しており、融資効率が向上するだけでなく、包摂金融の適用範囲も拡大しています。

通信分野では、中国電信のビッグデータプラットフォームが31省に拡大し、全国の基礎データを集約して「天一ビッグデータ」サービス機能を形成している。中国聯通もデータ統合を実現し、ビッグデータ製品システムでは信用調査、インデックス作成、マーケティングなど6つの主要製品カテゴリーを立ち上げている。

重慶市経済情報化委員会は最近、「2018年重慶市人工知能と実体経済の深化における10大成果」を発表した。そのプロジェクトには、医療、自動運転、薬物取引、在宅高齢者介護サービス、ガス安全監視、コミュニティ安全管理などがあり、スマート製品、産業応用、サポートシステムの3つの主要な方向をカバーしている。長安汽車の自動運転の主要技術研究と産業応用、雲光科技の統合生体認証システムなどがリストに載っている。現在、これらの事例は重慶で実証済みであり、再現可能なビジネスモデルや運営モデルを有し、強力なプロモーション価値を持っています。

2. 人工知能が社会統治を支援する

2018年10月31日、中国共産党中央委員会政治局は人工知能開発の現状と動向に関する第9回集団研究会を開催した。研究会議では、人工知能と社会統治の融合を強化し、政府サービスや意思決定に適した人工知能システムを開発し、政府情報資源の統合と国民のニーズの正確な予測を強化し、スマートシティの構築を推進する必要性を強調した。公共安全分野における人工知能の徹底的な応用を推進し、生態分野における人工知能の応用を強化し、人工知能を利用して公共サービスと社会ガバナンスのレベルを向上させます。

この国では、社会統治における人工知能の応用は3つの段階に分けられます。

テクノロジー指向1.0段階とは、政府が関連企業と連携し、人工知能の力を借りて国民に基本的な公共サービスを提供することです。国民は人工知能プラットフォームを通じて政府にサービス状況のフィードバックを提供し、シームレスで標準化されたサービスを実現します。

統合主義2.0段階では、政府と企業が運営する人工知能プラットフォームは、一定の知識ベースを蓄積した後、積極的に国民にパーソナライズされた公共サービスを提供できるようになります。政府は公共サービスの責任主体として、テクノロジー企業との協力を通じてテクノロジーと国民のニーズを融合させ、ガバナンスの統合効果を実現します。例えば、2016 年 10 月、杭州市政府は Alibaba Cloud と提携して杭州市データブレインを構築しました。都市脳の核心は、アリババクラウドET人工知能技術であり、都市全体のグローバルリアルタイム分析を実施し、公共資源を自動的に割り当て、都市運営の問題を修正することができます。杭州はアリババクラウドETシティブレインの助けを借りてスマートシティのサンプルに組み込まれたと言え、ブレインがバージョン2.0にアップグレードされたことで、杭州はさらにスマートになりました。

価値指導3.0段階、つまり人工知能が超強力なレベルに達した後、政府はガバナンスとテクノロジーの効果的な組み合わせの新たな道を模索しています。オープンガバナンスを通じて、政府は価値指導と説明責任監督の役割を果たすことができ、人工知能が社会ガバナンスと公共サービスで「自営」を選択し、高度に自律的なガバナンスを実現できるようにします。

2010 年以降、スマート シティは急速に全国の都市で建設トレンドになりました。現在までに、スマートシティの建設は実施段階に入り、いくつかの開発コンセプトが徐々に実現され始めています。 「スマート社会」という概念は、中国共産党第19回全国代表大会で初めて明確に提唱されました。その基礎は、インターネットとビッグデータを活用してオープンな共有を加速し、資源の統合を促進し、ガバナンス能力を高め、人々の衣食住交通ライフスタイルのスマートな相互接続への進化を促進することです。これは、スマートシティ構築のアップグレードされた要求です。 「スマート社会」という概念の導入は、中国のスマートシティ建設が新たな時代に入ったことを示し、人々のより良い生活に対する具体的な要求を反映しています。

3. 人材育成の強化と基礎理論研究の支援

国内の人工知能産業に人材が不足し、主要な独創的な科学研究成果が不足し、人工知能のトップクラスの人材が需要に遠く及ばない現状において、わが国は継続的に研究開発費と研究開発人員の規模に投資し、特にアルゴリズムと計算能力の分野における基礎分野の人材育成を強化し始めました。

教育部は2018年4月、「高等教育機関における人工知能イノベーション行動計画」を発表し、大学がコンピュータ科学技術分野に人工知能学科を設置し、人工知能学科体系を改善し、人工知能分野の第一級学科の構築を推進することを支援することを提案した。また、「人工知能+X」複合専攻の育成の新モデルを形成し、2020年までに「人工知能+X」複合専門専攻を100校設立し、人工知能大学、研究所、学際研究センターを50校設立することを提案した。

教育部科学技術局長の雷超子氏は「行動計画」の概要を紹介した。2018年に認定された第1弾の「新工学」研究・実践プロジェクト612件のうち、57件の人工知能プロジェクトが計画・構築された。2017年12月現在、全国71の大学が人工知能分野を中心とする副専攻または学際専攻を86件設立している。

教育部は、「人工知能」学科の建設をさらに推進するため、人工知能科学技術革新諮問専門家グループを設立し、大学における人工知能の発展についてコンサルティングと提案を行い、人工知能学科の内包を深く実証し、人工知能分野の第一級学科の建設を推進し、人工知能分野の大学院生の入学指標をできるだけ早く引き上げる計画を提案し、科学的、合理的、着実かつ秩序ある方法で人材育成の規模を拡大します。

大学における学科・専攻の設置については、条件が整った大学は十分な実証に基づいて人工知能大学、人工知能研究所、または人工知能学際研究センターを設立し、さまざまな方法でハイレベルの人材育成を行うことを奨励する。大学は、国家および地域の産業ニーズに応じて人工知能関連の専攻を配置し、関連する二次学科または学際分野を設立し、科学、教育、産学連携を結合した人材育成モデルの革新を積極的に推進することを奨励する。

清華大学は、国内で最初にビッグデータ研究機関を設立した大学の一つとして、データサイエンス研究所を設立しました。近年、データサイエンス研究所と大学院は、ビッグデータ能力向上プロジェクトに基づいてビッグデータ人材育成システムを共同で設計、組織、実施し、ビッグデータの思考と応用革新を備えた「π」型人材の育成に重点を置いています。このプロジェクトには、清華大学内のさまざまな学部や学科から集まったビッグデータ技術と応用分野の40名以上の学者、教授、専門家、学者を含む、キャンパス内外の優秀な講師チームが配置され、学生に権威ある学術的、技術的指導を提供します。同時に、国内外のビッグデータ分野の有名企業や政府部門から20名以上の業界専門家も参加しており、ビッグデータ人材の育成に豊富な業界および実務経験の指導を提供しています。

このプロジェクトは従来の教育モデルとは異なり、実践的なコースが散りばめられており、学生が実際のデータに触れ、実践的なニーズを解決できるようにします。学生は学問的背景や興味に基づいて学際的なチームを編成し、実践的なプロジェクトには経済・金融、運輸、産業、法律、医療、マーケティング、行政など複数の業界が関わります。しっかりとした学術的基礎と実際のデータ経験を備えたこのようなデータ人材は、当然ながら企業にとって好ましい選択肢となります。

同時に、教育部は大学が「双一流」の構築において人工知能分野の関連分野への投資を増やすことを支援し、中心大学の基礎科学研究運営費を通じて大学が基礎研究や公益研究に従事する優秀な人材と優秀な革新チームに対する安定した支援を強化することを支援する。

今日のグローバル統合の時代において、私たちは冷戦精神と強権政治を捨て、グローバルなデジタル発展を共同で推進し、持続可能なデジタル世界を構築し、インターネット発展の成果が世界各国の人々により利益をもたらすようにすべきです。