一、中國(guó)人工智能的真實(shí)現(xiàn)狀

       發(fā)展人工智能的重要性已眾所周知，可嘆的是中國(guó)至今沒有自己的人工智能通用算法。目前，在全國(guó)上下使用的人工智能通用算法是外國(guó)的Deep  Learning  深度學(xué)習(xí)DL。因深度學(xué)習(xí)DL本身存在無法克服的一些嚴(yán)重缺陷，連發(fā)明人Hinton教授都從2017年開始多次宣布放棄深度學(xué)習(xí)DL，要推倒重來。

       從學(xué)術(shù)上看，深度學(xué)習(xí)DL因比以往的人工智能算法較先進(jìn)，在人工智能發(fā)展史上占有一代新算法的位置和有一定技術(shù)貢獻(xiàn)。在應(yīng)用場(chǎng)景不太復(fù)雜的如：圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等，深度學(xué)習(xí)DL還是有一定的應(yīng)用效果，但遠(yuǎn)沒有達(dá)到現(xiàn)在宣傳的那樣有神奇效果。反而因深度學(xué)習(xí)DL存在可解釋性差、魯棒性弱、泛化能力不強(qiáng)、推理能力欠缺等嚴(yán)重缺陷讓越來越多的專家和用戶失望。舉深度學(xué)習(xí)諸多缺陷中的可解釋差為例：專家們指出用深度學(xué)習(xí)DL訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)，有時(shí)機(jī)器會(huì)將受訓(xùn)練所學(xué)的山體識(shí)別成狗，究其原因還得不到解釋。更危險(xiǎn)的是，因深度學(xué)習(xí)DL有黑箱存在，隨時(shí)會(huì)出現(xiàn)計(jì)算機(jī)被停機(jī)的錯(cuò)誤，后果難料。

       對(duì)于存在如此嚴(yán)重缺陷的深度學(xué)習(xí)DL，以美國(guó)公司為首的國(guó)際壟斷公司卻看到深度學(xué)習(xí)DL需要無窮的算力，有很大的出售他們大容量服務(wù)器的商機(jī)，就開始炒作深度學(xué)習(xí)DL。其中，最引人注目的商業(yè)炒作是：2016年的大吹大擂機(jī)器人Alphgo戰(zhàn)勝人類最佳圍棋手的包裝宣傳。其實(shí)，在該機(jī)器人中實(shí)際只用了約占30%的很少的深度學(xué)習(xí)DL，主要還是事先存儲(chǔ)的大量的圍棋規(guī)則庫(kù)起了作用。但是，為了商業(yè)利益，壟斷公司有意掩蓋真像，向公眾大肆神化深度學(xué)習(xí)DL，一時(shí)深度學(xué)習(xí)DL名聲大噪，給人造成無所不能的錯(cuò)覺。

       同時(shí)，這些壟斷公司又投入巨資開發(fā)出一些簡(jiǎn)單應(yīng)用場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)DL開源軟件，可讓用戶很快照貓畫虎地應(yīng)用。特別是，別有用心地采用各種方式和渠道，大量快速培訓(xùn)出深度學(xué)習(xí)DL的技術(shù)人員。在掀起的人工智能熱潮中，在很短時(shí)間，這些深度學(xué)習(xí)DL的技術(shù)人員紛紛走上了國(guó)內(nèi)各部門、各單位的人工智能的相關(guān)負(fù)責(zé)崗位，形成全國(guó)上上下下幾乎清一色的獨(dú)尊深度學(xué)習(xí)DL的掌控我國(guó)人工智能發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)和專家隊(duì)伍。

      國(guó)家多年來在不斷號(hào)召大力發(fā)展具有國(guó)際戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)意義的人工智能，可各地和各單位卻出現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)和專家們以不惜投入巨資大力推動(dòng)深度學(xué)習(xí)DL做響應(yīng)的怪現(xiàn)現(xiàn)象。所以，在美國(guó)卡中國(guó)高技術(shù)脖子的清單中，看不見列有人工智能。由此，行業(yè)外的人士可能會(huì)認(rèn)為中國(guó)的人工智能已很先進(jìn)了，卡不住中國(guó)人工智能脖子了。其實(shí)，中國(guó)根本就沒有人工智能算法，是沒有脖子需要卡！令人奇怪的還有，明明全國(guó)都在用外國(guó)的深度學(xué)習(xí)DL，沒有中國(guó)自己的人工智能算法，卻從不見政府主管部門、研究單位的領(lǐng)導(dǎo)和專家們?nèi)缤匾曆邪l(fā)操作系統(tǒng)、高端集成電路一樣站出來疾呼，要發(fā)揚(yáng)研制兩彈一星的精神，集中全國(guó)力量爭(zhēng)取早日研發(fā)出人工智能通用算法。

二、自律學(xué)習(xí)SDL是逆流的創(chuàng)新發(fā)明

       中國(guó)是沒有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能通用算法嗎？實(shí)際中國(guó)早就研制出功能遠(yuǎn)超深度學(xué)習(xí)DL的人工智能通用算法，只因得不到產(chǎn)業(yè)化，不能被廣泛推廣使用。

Self Discipline Learning自律學(xué)習(xí) SDL就是我們中國(guó)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事、阿波羅日本株式會(huì)社和天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士（中國(guó)籍）在業(yè)界首先發(fā)表論文指出深度學(xué)習(xí)DL存在的一些嚴(yán)重缺陷，并基于自己在日本從事三十多年的人工智能積累的經(jīng)驗(yàn)早在2018年就獨(dú)自發(fā)明出來的。自律學(xué)習(xí)SDL完全是針對(duì)在我國(guó)人工智能占主流的大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的深度學(xué)習(xí)DL算法存在的嚴(yán)重缺陷，逆流發(fā)明沒有深度學(xué)習(xí)DL諸多嚴(yán)重缺陷的小數(shù)據(jù)、小模型、小硬件的在性能和用途都大大超過深度學(xué)習(xí)DL，具有中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能通用算法。

       自律學(xué)習(xí)SDL是于2018年8月18日舉辦的《北京世界機(jī)器人大會(huì)》的我們聯(lián)盟主辦的“新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展論壇”上，由顧澤蒼博士親自正式發(fā)布。（最初曾稱為自組織學(xué)習(xí)、超深度學(xué)習(xí)）

       為顯示自律學(xué)習(xí)SDL的優(yōu)勢(shì)功能，顧澤蒼博士選擇可以代表人工智能最復(fù)雜和最高應(yīng)用水平之一的自動(dòng)駕駛，做為自律學(xué)習(xí)SDL的首個(gè)應(yīng)用展示項(xiàng)目。顧澤蒼博士帶領(lǐng)他的二十幾人的小技術(shù)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)用他發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL，僅用不到二千萬(wàn)的很少資金，在不到一年的短時(shí)間內(nèi)，就研制出自己的自動(dòng)駕駛汽車，在技術(shù)上超過目前世界所有研制自動(dòng)駕駛的單位采用深度學(xué)習(xí)DL，投入數(shù)以億計(jì)的巨資，組織龐大的技術(shù)隊(duì)伍，經(jīng)許多年才研制出的自動(dòng)駕駛汽車的最高水平。

      經(jīng)多年不斷在實(shí)踐中改進(jìn)提高，顧博士團(tuán)隊(duì)已成熟掌握四項(xiàng)領(lǐng)先世界自動(dòng)駕駛水平的技術(shù)：

1、目前只有顧博士團(tuán)隊(duì)用顧博士發(fā)明的 自律學(xué)習(xí)SDL已在自 動(dòng)駕駛的三個(gè)感知、決策和控制功能上全部用人工智能實(shí)現(xiàn)。其他團(tuán)隊(duì)用深度學(xué)習(xí)DL只在自動(dòng)駕駛感知功能上在實(shí)現(xiàn)人工智能。

2、目前只有顧博士團(tuán)隊(duì)不用激光鐳達(dá)（車頂上的大鼓包）研制出自動(dòng)駕駛汽車的高效安全的感知系統(tǒng)。美國(guó)特斯拉團(tuán)隊(duì)的自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)雖然也不用激光，但采用的是深度學(xué)習(xí)DL，不但識(shí)別率低，而且事故頻出。

3、目前只有顧博士團(tuán)隊(duì)用自己發(fā)明的 自律學(xué)習(xí)SDL 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛控制功能采用人工智能，可在 180 米的小半徑的彎道上，他們的無人的駕駛汽車能以每小 時(shí) 80 公里的速度行駛。其他單位的研制的自動(dòng)駕駛汽車，在直線道上最快的行駛速度才是50-60多公里。用人工智能控制自動(dòng)駕駛汽車在彎道高速行駛的技術(shù)難度是非常大的。

4、目前只有顧博士團(tuán)隊(duì)可去掉自動(dòng)駕駛汽車上的中央工控機(jī)，實(shí)現(xiàn)全模組自律分散的分布式控制自動(dòng)駕駛，每個(gè)模組都有自律學(xué)習(xí)SDL實(shí)現(xiàn)獨(dú)自的功能。模組間依靠以太網(wǎng)的鏈接，做到全系統(tǒng)低頻信號(hào)傳輸， 避免了傳感器的高頻信號(hào)在引線過長(zhǎng)時(shí)受到干擾，顯著提高了行車安全。分布式控制的自動(dòng)駕駛還有很多優(yōu)勢(shì)，在此就不多述。

      中國(guó)現(xiàn)有世界上最多的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位，這是中國(guó)人工智能的一個(gè)怪現(xiàn)象?，F(xiàn)在有越來越多的人工智能專家發(fā)文指出深度學(xué)習(xí)DL存在嚴(yán)重缺陷和安全隱患。試想，一旦用戶知內(nèi)情，有多少人愿冒險(xiǎn)，駕駛采用深度學(xué)習(xí)DL研制出來的自動(dòng)駕駛車呢？很明顯，因不能完全去掉深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷，在自動(dòng)駕駛上應(yīng)用深度學(xué)習(xí)DL是原始性的錯(cuò)誤。

       但是，為什么國(guó)內(nèi)還有很多單位投入幾十億、上百億的資金在研發(fā)自動(dòng)駕駛呢？因?yàn)?，已有一些研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位在研發(fā)自動(dòng)駕駛所投入的錢，經(jīng)過包裝和炒作在股市和其他各種獎(jiǎng)勵(lì)和補(bǔ)貼等方面已名利雙收。還有一些用深度學(xué)習(xí)DL研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位，雖然沒有收回投資，但已經(jīng)投入了很多資金，因不好向投資商交待等種種難言的原因騎虎難下，還拒絕試用自律學(xué)習(xí)SDL，甘愿耗著。由于，國(guó)內(nèi)外領(lǐng)頭的大投入的研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位還都沒完成自動(dòng)駕駛，技術(shù)人員以此為由堂而皇之拖著，反正技術(shù)人員拿著高薪又不需擔(dān)責(zé)，何樂而不為。單位領(lǐng)導(dǎo)擔(dān)心停止研發(fā)可能產(chǎn)生重大后果，也只能無奈地繼續(xù)供著自動(dòng)駕駛的研發(fā)。

顧澤蒼博士用SDL研制自動(dòng)駕駛不是為了批量生產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車，而是在沒有專家認(rèn)可自律學(xué)習(xí)SDL的情況下，不得已想通過研制出世界領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛汽車，以事實(shí)證明自律學(xué)習(xí)SDL優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過深度學(xué)習(xí)DL，尋求資金和社會(huì)支持，以實(shí)現(xiàn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化，供國(guó)內(nèi)外人工智能技術(shù)人員和用戶在本行業(yè)、本單位的場(chǎng)景應(yīng)用。

三、自律學(xué)習(xí)SDL算法的無助、無奈的發(fā)展環(huán)境

       四年來的自律學(xué)習(xí)SDL的推廣應(yīng)用所遇到的怪現(xiàn)象，不僅出現(xiàn)在研發(fā)自動(dòng)駕駛的單位，在我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中也不少。比如：凡在深度學(xué)習(xí)DL應(yīng)用上已投大資金和已獲得名利的單位和人士中，都有既得利益人不愿看到被他們推崇的，已帶來利益的深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷被人知曉，在有意無意地在阻礙優(yōu)于深度學(xué)習(xí)DL算法的新的人工智能算法的出現(xiàn)和替代深度學(xué)習(xí)DL可能。

       更難以讓人理解的是，為推薦自律學(xué)習(xí)SDL我們聯(lián)盟找過國(guó)家有關(guān)部委的人工智能的部門、學(xué)會(huì)、協(xié)會(huì)，一些著名的研究院、實(shí)驗(yàn)室、大專院校、國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、上市公司、投資單位和院士、專家、教授等專業(yè)人士。這些單位和人士一知道自律學(xué)習(xí)SDL是針對(duì)深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷發(fā)明的，有應(yīng)用案例可證明其功能和應(yīng)用范圍超過深度學(xué)習(xí)DL，請(qǐng)他們給以驗(yàn)證或評(píng)論時(shí)，都是非常禮貌地回避，都回絕對(duì)自律學(xué)習(xí)SDL做深入了解和表態(tài)。所找的投資公司，也因沒有專家給進(jìn)行技術(shù)論證，自然也都不投資。

       常說：如果認(rèn)為大家都錯(cuò)了時(shí)，應(yīng)該考慮是自己錯(cuò)了。但是，在中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)的怪現(xiàn)象，可讓人感覺不是這樣。因?yàn)?，?guó)家和各級(jí)政府都為促進(jìn)我國(guó)人工智能的發(fā)展每年都投入了巨資扶持，發(fā)布了發(fā)展規(guī)劃和制定出一系列政策給以支持，結(jié)果卻沒有相應(yīng)的回報(bào)，這與國(guó)家大力扶持集成電路的結(jié)果差不多。

2018年11月，為加快推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,落實(shí)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》，工信部發(fā)布和舉辦了《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》活動(dòng)，還在中央電視臺(tái)的《新聞聯(lián)播》隆重做了宣傳。我們聯(lián)盟以顧博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL與一汽的啟明信息技術(shù)股份有限公司聯(lián)合從《揭榜工作方案》選“視頻圖像身份識(shí)別系統(tǒng)”做了申報(bào)，按活動(dòng)要求經(jīng)一汽總公司批準(zhǔn)報(bào)到工信部。我們還去工信部的有關(guān)處做了項(xiàng)目匯報(bào)。最后，該活動(dòng)經(jīng)主辦單位組織專家評(píng)審，評(píng)出的入圍方案都是用深度學(xué)習(xí)DL的方案，沒有用其他算法的方案。即為揭榜，應(yīng)允許不同技術(shù)參與才有比試意義，都一樣的技術(shù)就達(dá)不到通過揭榜發(fā)現(xiàn)和支持人工智能創(chuàng)新算法的目的。同樣，近年來在全國(guó)上下舉辦的各類評(píng)比、竟賽、選優(yōu)、推薦等促進(jìn)人工智能發(fā)展的活動(dòng)，都是獨(dú)寵深度學(xué)習(xí)DL，都在捧深度學(xué)習(xí)DL唱獨(dú)角戲。

2019年8月，為推動(dòng)我國(guó)人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，科技部制定了《國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)工作指引》。科技部啟動(dòng)建設(shè)了十五家國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，所樹立起的典型是：“自動(dòng)駕駛（百度）、城市大腦（阿里云）、醫(yī)療影像（騰訊）、智能語(yǔ)音（科大訊飛公司）、智能視覺（商湯集團(tuán)）、視覺計(jì)算（上海依圖）、營(yíng)銷智能（明略科技）、基礎(chǔ)軟硬件（華為）、普惠金融（中國(guó)平安）、視頻感知（海康威視）、智能供應(yīng)鏈（京東），圖像感知（曠視）、安全大腦（360）、智慧教育（好未來）、智能家居（小米）?！比欢?，這些企業(yè)所用的人工智能，都是追崇外國(guó)深度學(xué)習(xí)DL。三年過去了，國(guó)家隆重建設(shè)的這些新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)中，現(xiàn)在有哪個(gè)平臺(tái)已經(jīng)發(fā)揮重大作用了。一個(gè)也沒有。

一個(gè)創(chuàng)新的發(fā)明技術(shù)從發(fā)明到實(shí)踐檢驗(yàn)，再到推廣應(yīng)用是很難的工作。其中實(shí)踐檢驗(yàn)和推廣應(yīng)用工作，在我國(guó)比技術(shù)發(fā)明本身還更難和還更費(fèi)時(shí)。自律學(xué)習(xí)SDL發(fā)明出來并取得實(shí)踐成果后，非常需要通過媒體進(jìn)行宣傳。但是，媒體要求為防止有廣告嫌疑，在介紹創(chuàng)新技術(shù)的文章中不能出現(xiàn)發(fā)明單位、發(fā)明人和發(fā)明技術(shù)的名稱，這還怎么有宣傳效果呢？可同樣是人工智能算法，在國(guó)家和政府的文件中，在一些地方政府的有關(guān)規(guī)劃中，在一些媒體上深度學(xué)習(xí)DL卻大量出現(xiàn)，還要求組織大力支持和廣泛推廣使用。為什么對(duì)國(guó)內(nèi)外的人工智能算法是如的此厚薄不一呢？

由于政府有關(guān)部門的文件和資料、專家和技術(shù)人員們大力宣傳和支持深度學(xué)習(xí)DL，甚至提出深度學(xué)習(xí)DL是我國(guó)人工智能的主體等引導(dǎo)性概念，在一些地方政府文件和社會(huì)人士中已形成深度學(xué)習(xí)DL與人工智能等同起來的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)，造成以為大力宣傳推廣應(yīng)用度學(xué)習(xí)DL就是在響應(yīng)國(guó)家號(hào)召大力發(fā)展我國(guó)人工智能的盲動(dòng)行為，浪費(fèi)了大量的人力和物力。

由于深度學(xué)習(xí)DL是大數(shù)據(jù)、大模型、大硬件的算法，在加上有黑箱等安全隱患，在占計(jì)算機(jī)應(yīng)用的95%以上的工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)中幾乎不能應(yīng)用。在計(jì)算機(jī)應(yīng)用的剩余不到5%的場(chǎng)景中深度學(xué)習(xí)DL也很難應(yīng)用。這是深度學(xué)習(xí)DL本身的缺陷限制了應(yīng)用場(chǎng)景就很少，可是，近日科技部等六部委聯(lián)合發(fā)通知要求創(chuàng)新人工智能場(chǎng)景，但深度學(xué)習(xí)DL場(chǎng)景少這是不能克服的現(xiàn)實(shí)問題，不是通過政府多部門聯(lián)合發(fā)通知就能創(chuàng)新出大量場(chǎng)景。但是，又一次突顯政府有關(guān)部門對(duì)深度學(xué)習(xí)DL的大力支持。

在這樣獨(dú)崇深度學(xué)習(xí)DL的我國(guó)人工智能環(huán)境中，外國(guó)的深度學(xué)習(xí)DL人為地牢牢地束縛和極大地阻礙著中國(guó)自主可控的人工智能通用算法的創(chuàng)新和發(fā)展。四年來，顧博士發(fā)明的中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能自律學(xué)習(xí)SDL，遭到冷遇和得不到支持就不見怪了。

四、自律學(xué)習(xí)SDL算法的技術(shù)先進(jìn)性

清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士指出：“行業(yè)崇尚深度學(xué)習(xí)，但它本身的「缺陷」決定了其應(yīng)用的空間被局限在特定的領(lǐng)域——大部分都集中在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別。而目前深度學(xué)習(xí)似乎已經(jīng)到了瓶頸期，就算財(cái)力和算力仍在不斷投入，但深度學(xué)習(xí)的回報(bào)率卻沒有相應(yīng)的增長(zhǎng)。目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板，此前由這一技術(shù)路線帶來的『奇跡』在 AlphaGo 獲勝后未再出現(xiàn)，而且估計(jì)未來也很難繼續(xù)大量出現(xiàn)。”

     近日，中國(guó)工程院陳左寧原副院長(zhǎng)介紹了人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢(shì)：

趨勢(shì)一、向無監(jiān)督的方向發(fā)展。

趨勢(shì)二、可解釋（XAI）越來越重要。

趨勢(shì)三、人工智能的自學(xué)習(xí)、自演化。

趨勢(shì)四、多種算法、模型的有機(jī)結(jié)合。

趨勢(shì)五、人工智能應(yīng)用需求需要關(guān)注全生命周期。

趨勢(shì)六、分布式、分散式的需求越來越突出。

趨勢(shì)七，深度推理。

陳左寧院士提出的人工智能七大發(fā)展趨勢(shì)，做為當(dāng)前人工智能主流的深度學(xué)習(xí)DL都不具備，理應(yīng)盡快淘汰和替代。

近日，顧博士也介紹了他發(fā)明的新一代人工智能通用算法自律學(xué)習(xí)SDL具有的七大特點(diǎn)。自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點(diǎn)具體如下：

特點(diǎn)一、是超越無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，超越自監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的，已跨越到自律學(xué)習(xí)的模型。

特點(diǎn)二、完全可以解釋的，不通過組合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不一定需要GPU的贏家加速，可以根據(jù)應(yīng)用自己搭建所需要的模型結(jié)構(gòu)。

特點(diǎn)三、在自律機(jī)器學(xué)習(xí)模型下，可使模型不需要人的介入自動(dòng)的處于最佳的范式。

特點(diǎn)四、打開深度學(xué)習(xí)DL的黑箱，搞清不為人知的內(nèi)在機(jī)理，做到多種模型的優(yōu)勢(shì)融合，可使機(jī)器學(xué)習(xí)獲得最大的泛化能力。

特點(diǎn)五、分布式，分散式的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。是由大量的小的自律機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成的概率空間自律聚類的大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

特點(diǎn)六、具有深度機(jī)器感知，深度機(jī)器理解與深度決斷的機(jī)器意識(shí)能力。

特點(diǎn)七、可在深度學(xué)習(xí)不能的工業(yè)控制、智能終端等嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。

自律學(xué)習(xí)SDL的七大特點(diǎn)與陳左寧院士介紹的人工智能模型和算法發(fā)展的七大趨勢(shì)高度符合，理應(yīng)盡快扶持發(fā)展和推廣應(yīng)用。

值得一提的是，正是自律學(xué)習(xí)SDL的這些特點(diǎn)是我們中國(guó)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)現(xiàn)本聯(lián)盟理事、顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL和四年來堅(jiān)持不懈地宣傳和推廣自律學(xué)習(xí)SDL的主因。自律學(xué)習(xí)SDL的發(fā)明和應(yīng)用，將使無處不在的嵌入式系統(tǒng)從第一代分立元件時(shí)代、第二代軟件編程時(shí)代、第三代專用芯片時(shí)代、引入第四代人工智能時(shí)代。

目前、對(duì)于顧博士自己獨(dú)立發(fā)明的顛覆性自律學(xué)習(xí)SDL優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵陬櫜┦繘]有做系統(tǒng)的技術(shù)宣傳和培訓(xùn)之前，沒有也不可能有專家做出全面客觀的論證。自律學(xué)習(xí)SDL的先進(jìn)性，完全可通過自律學(xué)習(xí)SDL在自動(dòng)駕駛上和在其他項(xiàng)目上的應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證，事實(shí)是最有說服力的科學(xué)認(rèn)證。

五、自律學(xué)習(xí)SDL算法的產(chǎn)業(yè)化

大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的屬于人工智能仿生派的外國(guó)的深度學(xué)習(xí)DL已主導(dǎo)人工智能領(lǐng)域多年，廣為認(rèn)知；但已顯現(xiàn)出嚴(yán)重缺陷，開始引發(fā)社會(huì)上產(chǎn)生人工智能又要從高潮走入低谷的議論。

小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的屬人工智能算法派的中國(guó)的自律學(xué)習(xí)SDL剛進(jìn)入人工智能領(lǐng)域四年，鮮為認(rèn)知；但已顯現(xiàn)出技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以扭轉(zhuǎn)由深度學(xué)習(xí)DL產(chǎn)生的這次人工智能熱出現(xiàn)大降溫趨勢(shì)，將會(huì)替代深度學(xué)習(xí)DL引領(lǐng)這次人工智能熱繼續(xù)向高潮發(fā)展。

自律學(xué)習(xí)SDL要能擔(dān)起人工智能的主流使命，必須要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。首先自律學(xué)習(xí)SDL要在廣泛應(yīng)用中檢驗(yàn)得到業(yè)界認(rèn)可，需要在社會(huì)廣泛宣傳讓大眾知曉，需要經(jīng)培訓(xùn)讓大量用戶都能簡(jiǎn)便使用和用好，需要及時(shí)提供滿足用戶需求的升級(jí)產(chǎn)品和服務(wù)等等。

要實(shí)現(xiàn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化還要有許多工作要做，如研發(fā)和完善在自動(dòng)駕駛和其他更多領(lǐng)域的應(yīng)用案例、編輯出版教材和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書、研制自律學(xué)習(xí)SDL的模組和技術(shù)應(yīng)用開發(fā)板、組織自律學(xué)習(xí)SDL技術(shù)教學(xué)和應(yīng)用培訓(xùn)班、開展應(yīng)用成果交流和評(píng)定、制定有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和人才技術(shù)水平認(rèn)證體系、在模組應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上研制自律學(xué)習(xí)SDL的世界第一個(gè)人工智能算法的“智力”集成電路芯片、研究和推出自律學(xué)習(xí)SDL的升級(jí)版本等等。這些產(chǎn)業(yè)化的工作憑一個(gè)企業(yè)之力是無法完成的，需要更多的企業(yè)和單位參與，需要廣泛借助社會(huì)資源才有可能完成。調(diào)動(dòng)社會(huì)資源的最有效形式就是充分發(fā)揮我國(guó)制度的優(yōu)勢(shì)，由政府出面組織社會(huì)資源投入，才能達(dá)到集中力量辦大事的目標(biāo)。

人工智能是關(guān)系到國(guó)家技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略大事，因此需要政府出面組織和支持。創(chuàng)建新一代人工智能產(chǎn)業(yè)化基地，應(yīng)是政府對(duì)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化支持的最好形式和抓手。

以研究和推廣應(yīng)用自律學(xué)習(xí)SDL、促進(jìn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化為目標(biāo)所創(chuàng)建的新一代人工智能產(chǎn)業(yè)化基地應(yīng)包含有:新一代人工智能研究院、孵化器、教育培訓(xùn)中心等等利于促進(jìn)自律學(xué)習(xí)SDL產(chǎn)業(yè)化的組織機(jī)構(gòu)。各地政府在創(chuàng)建各種高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園已有很多成功經(jīng)驗(yàn)和實(shí)例，在創(chuàng)建新一代人工智能產(chǎn)業(yè)化基地中能發(fā)揮很大作用。

當(dāng)前，由于深度學(xué)習(xí)DL存在的嚴(yán)重缺陷，使已在深度學(xué)習(xí)DL做出大投入的各級(jí)、各地政府和各單位及人士們處于很被動(dòng)地位，也嚴(yán)重地影響我國(guó)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。建議國(guó)家有關(guān)部門及時(shí)關(guān)注和支持自律學(xué)習(xí)SDL的研制和技術(shù)認(rèn)證工作，盡快確認(rèn)自律學(xué)習(xí)SDL的技術(shù)優(yōu)勢(shì)后，大力開展自律學(xué)習(xí)SDL的推廣應(yīng)用工作，并積極組織社會(huì)力量構(gòu)建自律學(xué)習(xí)SDL的產(chǎn)業(yè)化基地，盡早實(shí)現(xiàn)自律學(xué)習(xí)SDL的產(chǎn)業(yè)化。

只有自律學(xué)習(xí)SDL完成產(chǎn)業(yè)化時(shí)，自律學(xué)習(xí)SDL才可完全替代深度學(xué)習(xí)DL成為全國(guó)乃至世界人工智能的新主流算法，不僅可創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，也可為國(guó)家贏得國(guó)際人工智能竟?fàn)幍母叩亍?/p>

顧博士現(xiàn)年老、體弱、多病，已決定在日本養(yǎng)老。顧博士希望他發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL能在中國(guó)落地，能在祖國(guó)建設(shè)中發(fā)揮作用。如果他發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL能在國(guó)際人工智能竟?fàn)幹袨閲?guó)爭(zhēng)光，也可實(shí)現(xiàn)他以此回報(bào)祖國(guó)的多年夙愿。顧博士期望國(guó)內(nèi)有關(guān)政府能接承完成自律學(xué)習(xí)SDL的產(chǎn)業(yè)化，他愿給以全力支持，各種合作方式都可商洽。