1月10日,2017年全国科技工作会议在北京召开。科技部部长万钢作报告,会议对2016年科技工作进行盘点总结,以及部署2017年科技工作十大工作任务。
日前Master击败聂卫平引发外界对人工智能的关注。科技部工作会议也提出,“科技创新2030-重大项目”将尽快编制完成实施方案,并编制完成人工智能专项规划,加快推进人工智能等重大项目的立项论证。另外,会议还提到以国家实验室为引领,打造国家科技力量。
报告透露2016年全社会R&D(研究和开发)支出达到15440亿元,首次超过15000亿。R&D占GDP比重为2.1%,相比2015年增长0.03个百分点。不过,这一数据距离我国“十二五”规划确定的2.2%发展目标还低0.1个百分点。但值得注意的是,部分中国企业已经开始越来越重视研发,如华为年度研发经费超过苹果。
重大项目涉及多个市场热点
信息经济时代,科技日新月异,科技强国上升到前所未有的高度。继2016年中央颁布《国家创新驱动发展战略纲要》、召开全国科技创新大会后,一年一度全国科技工作会议颇受市场关注。
据悉,万钢在大会发言时提出了2017年十大方面重点工作。其提及的第一项重要工作为加快部署实施重大科技项目,在战略必争领域把握新一轮科技竞争的制高点。其中,一是全面启动实施“科技创新2030-重大项目”,如人工智能、深地探测等重大项目;二是继续实施好国家科技重大专项,持续推动成果推广应用和产业化。
万钢提到的“科技创新2030-重大项目”,即为面向2030年,再选择一批体现国家战略意图的重大科技项目,分批次启动实施,包括航空发动机及燃气轮机、深海空间站、量子通信与量子计算、脑科学与类脑研究、智能制造和机器人等。
万钢还提到,近年人工智能发展非常迅速,引发了科技界、产业界、投资界对人工智能的高度关注,美国、日本、英国等发达经济体针对人工智能发布了一系列战略、规划和政策,力图抢占未来竞争的战略制高点。
万钢提及的人工智能领域,有望成为2017年市场最大的热点。AI(人工智能)在近60年来的发展一直都是起起落落:从九十年代深蓝打败了卡斯帕罗夫,到沃森在《危险边缘》挑战赛里取得冠军,再到2016年的AlphaGo击败李世石及2017年的Master击败聂卫平,AI赚够了眼球。业内人士预测,2017年,轻量级的人工智能应用可能落地、AI将成为创业热点。
目前该领域国际竞争激烈。腾讯集团副总裁、AILab负责人姚星对记者表示,随着深度学习上的突破,学习模型上的提升以及近五年机器学习能力发展迅速,人工智能也将发展迅速。
他坚信,在AI时代,包括腾讯在内的中国互联网公司跟世界一流公司是有匹敌之处的。第一,中国企业数据足够多,中国的互联网人数在全世界占比高,每天产生的数据足够多;另外就是中国的人才基础非常好。有数据统计,世界上机器学习领域华人是非常多的。
在重大项目方面,万钢说,近百项科技计划(专项、基金等)基本完成优化整合,新五类科技计划布局初步成型。国家重点研发计划正式启动,已部署42个重点专项1163个科技项目。
除了重大项目,在科技部重点布局的十大工作中,万钢还提到以国家实验室为引领,打造国家战略科技力量;持续加强基础前沿研究,增强原始创新能力等。万钢还强调,要深度参与全球创新治理,提升科技创新国际化水平。
研发差距中国离世界科技强国还有多远?
科技部部长万钢在“开启建设世界科技强国新征程”的报告中透露了一组数据,报告预计2016年全社会R&D支出达到15440亿元,占GDP比重为2.1%。“企业占比为78%,科技进步贡献率增至56.2%,创新型国家建设取得重要进展。”万钢说。
国家统计局的数据显示,2015年全国R&D经费支出14169.9亿元,R&D与国内生产总值之比为2.07%,比上年提高0.05个百分点。
数据显示,2016年这一数据比有望比2015年增长0.03个百分点,但距离“十二五”规划已确定的2.2%发展目标还低0.1个百分点,与主要创新型国家相比也有差距。
决定国际科技发展的一个关键,是R&D经费,即全社会研究与试验发展经费。R&D经费投入强度,即R&D经费支出与GDP之比,是国际上用于衡量一国或一个地区在科技创新方面努力程度的重要指标。
中国研发经费继2010年超过德国之后,2013年又超过日本,目前已成为仅次于美国的世界第二大研发经费投入国家,但研发投入强度,跟美国、日本和韩国都有不小的差距。
据北京大学学科建设办公室研究员贺飞的研究,2003到2013年的十多年间,美国的这一数值最低是2004年的2.48%,最高的是2009的2.81%。2014年,美国、德国和日本这一比值分别为2.74%、2.84%和3.59%,韩国更是达到了4.29%。
不过值得注意的是,近年中国也有企业开始重视起研发投入,少数企业很突出。以华为为例,在过去10年间的研发投入达到约380亿美元。华为高管近日公开透露,在2016年全球研发投入排名前十的企业中,华为名列第九,约92亿美元,超过苹果、思科等巨头。
另外,国家层面也在从多个方面加大研发投入,也在以国家实验室为引领,重点突破关键技术。
科技部副部长阴和俊在2016年回应记者采访时,提及某些领域要向美国学习,其中举例提到“美国在国家实验室建设方面很有特色,很值得中国学习”。
一家总部在山东的IT领域的国家重点实验室负责人告诉记者,像他们和华为这样的企业重视研发上的投入。过去十几年的积累,已经把他们送到一个新高度上。这使他们在未来的五到十年之内能够和美国在大多数方面竞争,但是不能否认还有差距。
“我们起点比他们高,他们前面走的弯路可以不走,在现在一些公有技术的支持上可以去追赶。但是在这个方面(国家实验室)总会有一个时间差和进度问题。”这位负责人说。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。