【發展數字經濟】
以下是今日(五月二十六日)在立法會會議上容海恩議員的提問和創新及科技局局長薛永恒的書面答覆︰
問題:
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》(《十四五規劃綱要》)提出加快數字化發展,包括打造數字經濟新優勢。《粵港澳大灣區發展規劃綱要》亦提出加強在粵港澳大灣區(大灣區)內科技創新合作,而香港與廣東省雙方的當局已計劃共同加強大灣區的數字經濟創新發展。就此,政府可否告知本會:
(一)會否參考《深圳市數字經濟產業創新發展實施方案(2021—2023年)》等文件,盡快制訂含清晰目標的香港數字經濟發展藍圖;如會,詳情及工作時間表為何;
(二)在加強大灣區內數字經濟創新發展方面,政府就促進本港高校和科研院所的科研資源在大灣區內跨境流動的工作的最新進展為何;有否制訂新計劃,在未來三年參與把大灣區打造為全球數字經濟發展高地;如有,詳情(包括時間表)為何;及
(三)來年會否就《十四五規劃綱要》列出的七個數字經濟重點產業(即雲計算、大數據、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、人工智能,以及虛擬現實和增強現實)制訂相應的發展策略和計劃;如會,詳情為何;如否,原因為何?
答覆:
主席︰
就問題的各部分,我們現綜合回覆如下:
香港特別行政區政府(特區政府)一直積極推動數字經濟的發展,並於二○一七年十二月發布《香港智慧城市藍圖》(《藍圖》),就香港的數字經濟發展訂立藍圖,構建一個世界聞名、經濟蓬勃及市民擁有優質生活的智慧香港。《藍圖》在六個智慧範疇下(即「智慧出行」、「智慧生活」、「智慧環境」、「智慧市民」、「智慧政府」及「智慧經濟」)提出了76項措施,以創新科技應對城市管理的挑戰和改善市民的生活,其中超過40項措施已經完成。
二○二○年十二月,政府公布《香港智慧城市藍圖2.0》(《藍圖2.0》),提出超過130項智慧城市措施,繼續優化和擴大現行城市管理工作和服務,期望讓市民感受到智慧城市及創新科技為他們日常生活帶來的裨益。
此外,我們在過去三年已如期落實多項數碼基建項目,包括在二○二○年九月已投入服務的新一代政府雲及大數據分析平台,及在同年十二月推出的「智方便」一站式個人化數碼服務平台。我們亦積極推動公私營機構透過開放數據以促進科研及創新,便民利民,同時協助業界拓展商機。現時,政府「資料一線通」網站發放的數據集已超過4 500個,並在二○二○年錄得超過100億次下載。
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》(《十四五規劃綱要》)明確支持香港建設國際創新科技中心,並提出在數字經濟時代下培育壯大人工智能、大數據、區塊鏈、雲計算、網絡安全等新興數字產業,提升通信設備、核心電子元器件、關鍵軟件等產業水平。同時,國家《十四五規劃綱要》亦提出高質量建設粵港澳大灣區,支持香港融入國家發展大局和與內地優勢互補。
為配合國家的發展策略,讓香港更好地融入國家發展大局,特區政府正推動一系列創科基建設施,它們的發展領域將與《十四五規劃綱要》就數字經濟時代提出上述的新興產業吻合,包括數碼港擴建計劃將加強數碼港的創科生態系統,繼續推動尖端科技發展包括人工智能、大數據和區塊鏈等;港深創新及科技園的人工智能及大數據等科技領域;以及香港科學園第二階段擴建計劃將針對人工智能等技術的相關研發活動需要。《藍圖2.0》下的措施,亦利用這些數碼科技,包括雲端運算、大數據分析、人工智能、區塊鏈、物聯網和5G等,改善公共服務,並激發業界開發更多科技創新應用。
香港在上述科技領域的科研能力一直具有優勢。根據Quacquarelli Symonds於二○二一年發布的大學排名,香港有五所大學的整體表現和工程及科技學科躋身世界百強,可見香港的基礎科研實力雄厚,而早於二○一八年根據全球最大索引摘要資料庫Scopus的統計,本港大學有關人工智能的論文在國際間被引用的次數及其影響力排名全球第三。此外,香港城市大學設有由國家科學技術部批准成立的太赫茲及毫米波國家重點實驗室,而該大學和香港大學亦分別參與建設廣東省科學技術廳批准設立,由深圳信息通信研究院牽頭的粵港大數據圖像和通信應用聯合實驗室,以及由深圳大學牽頭的粵港澳智慧城市聯合實驗室。
除科研能力的優勢,香港亦具有國際化優勢,及具備健全的知識產權保護制度,而大灣區其他內地城市則擁有先進製造業和轉化科研成果能力。因此,特區政府在過去超過15年,一直與廣東省及深圳市政府合作,透過粵港科技合作資助計劃(資助計劃)提升粵港兩地企業的生產力和競爭力。二○二○年度的資助計劃的特定主題亦與國家《十四五規劃綱要》數字經濟時代的新興產業相符,包括新一代信息技術、人工智能、物聯網、大數據及雲計算。二○二○年度資助計劃共收到211個粵港/深港共同資助項目的申請。廣東省、深圳市和創新科技署對合資格申請的單方評審均完成後,將會比對支持名單,以選定獲批的聯合資助項目。
特區政府會繼續推動人才、資金、物資、信息等創新要素的有效流動,促進科研合作,更好地發揮大灣區內不同城市的優勢互補。政府各政策局/部門及相關機構亦會積極與內地相關部委合作,推動本港的數碼經濟和創新科技發展,着力建設香港成為國際創新科技中心。
完
2021年5月26日(星期三)
香港時間12時30分
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2019 AI Index報告:AI領域進展多,但結果憂喜參半
合作媒體:雷鋒網
叢末 / 鄭寧編譯 2019-12-12 14:35
當地時間12月11日,史丹佛「以人為本」人工智慧研究院與OpenAI合作完成的2019 AI Index年度報告發布。作為史丹佛大學「AI100」項目的一部分,AI Index旨在研究影響人工智慧產業的最大趨勢、突破性研究進展以及人工智慧對社會的影響,今年已是該報告發布的第三個年頭。
今年,該報告還研究了諸如人工智慧招募、私人投資、國家對人工智慧研究的推動作用、研究人員離開學術界進入工業界及人工智慧,在特定行業中發揮了多大作用等趨勢。
同時,報告還指出了AI領域在減少AI系統的訓練時長,和降低計算成本所取得的長足進展,而訓練時長和計算成本也是AI普及率的最大阻力之二。報告顯示:「在一年半的時間裡,在雲端基礎設施上訓練一個大型圖像分類系統所需的時間,從2017年10月的3小時左右減少到了2019年7月的88秒左右。」
今年報告的一些要點如下:
人工智慧成為了最受電腦科學博士青睞的領域,而在2018年,有21%的畢業生畢業於機器學習或人工智慧專業。
從1998年到2018年,經過同行評審的人工智慧研究成長了300%。
2019年,全球私人人工智慧投資超過700億美元,其中初創企業投資為370億美元,併購為340億美元,IPO為50億美元,少數股權為20億美元。在過去的一年中,智慧駕駛行業成為全球投資的「領頭羊」(70 億美元),隨後為藥物和癌症、人臉識別、影片內容、詐欺檢測和金融。
繼2006年超越美國之後,中國現在每年出版的人工智慧期刊和發表的會議論文數量與歐洲相當。
被引用的人工智慧會議論文中,超過40%的論文作者來北美,而約有1/3論文作者來自東亞。
2015年至2019年,新加坡、巴西、澳洲、加拿大和印度在人工智慧招募方面經歷了最快的增長期。
2014年至2018年間申請的人工智慧專利絕大多數是在美國和加拿大等國家申請的,並且94%的專利是在富裕國家申請的。
2010年至2019年間,發表在arXiv上的人工智慧論文總數成長了20倍。
這份報告由史丹佛「以人為本」人工智慧研究院與OpenAI合作編寫而成。2016年,它作為史丹佛大學對人工智慧的進步和影響進行的長達一個世紀的研究項目——「AI100」的一部分而開啟。
史丹佛大學名譽教授兼指導委員會主席Yoav Shoham,在電話採訪中向VentureBeat表示:「我們希望做到的,就是對資料的品質和客觀性保持嚴謹。」
Shoham一開始就在AI Index指導委員會中任職,並擔任對報告進行整合的小組主席。委員會的其他成員,包括麻省理工學院的經濟學家Erik Brynjolfsson、Partnership on AI執行董事Terah Lyons,以及其他來自史丹佛國際研究院、哈佛大學、OpenAI和麥肯錫全球研究所的成員。
這項工作旨在幫助公眾了解AI這一領域的進展,並向政策決策者和企業決策者提供本國與其他國家的排名情況。
報告作者對VentureBeat表示,今年是發布該報告的第三年,報告的資料來源是發布之初的三倍,並且首次配備了一個能夠從34個維度,對各國進行比較的工具——Global AI Vibrancy。
Shoham稱,與此前已做的一些工作一樣,現在對各國人工智慧進行排名還為時過早。
「僅僅對各國進行排名很容易,無非是評估一些東西、加上一堆數字,然後說,美國是第一,中國是第二,你的國家是第幾。然而我們並不想這樣做,因為這樣做的話會扭曲很多事情並且能夠評估的維度如此之多。總而言之,雖然排名之類的東西不失為一個好想法,但我們認為現在這樣做還為時過早。」
對此,Global Vibrancy工具則提供了一種選擇,它可以用總體數位和人均趨勢來進行評估,以判斷出AI熱點地區(比如說以色列,它的人均深度學習研究比任何其他國家都高)或AI發展走在前沿的國家(如芬蘭和新加坡)。
今年早些時候,一家諮詢公司聯合聯合國證實,目前約有30個國家制定了國家級的人工智慧戰略。
例如,Elsevier的Scopus研究了arXiv此類知識庫的發表率,並指出歐洲的人工智慧研究論文比世界上任何其他地區都要多,但以色列的人均深度學習研究最高,美國的人工智慧研究論文的引用率最多。
與AI研究相關的公司或行業正呈成長之勢,尤其是在美國、中國、日本、法國、德國和英國。
Shoham指出:「十年前,二十年前,所有的創新都發生在學術界,然後工業界撿起一些研究來完善並將其商業化。而這已經不是事實了。學術界和工業界之間的界線變得模糊,而兩界的研究者和從業者也在相互跨越這條界線。我認為領先的學術機構正在達成共識,這是一種新常態。」
報告顯示,儘管相比於2004年的20%,現在已有60%的博士研究生選擇進入工業界而非學術界,然而學術界發表的研究論文仍然超出政府和企業,其中92%的論文作者來自中國,90%的論文作者來自歐洲,85%的論文作者來自美國。
Shoham表示,某種程度上而言,這一進展結果是喜憂參半的,因為一些在基準測試中取得高分結果的人工智慧系統或許比這些結果所體現出來的要更脆弱得多。
他期待對話人工智慧領域取得更多的進展,例如說他自己正在從事的研究領域。有些系統可能在例如史丹佛大學的SQuAD問答測試等標準測試上表現良好,然而可能僅適用於狹隘的任務。
對此,他指出:「問題就在於,這些任務面向的都是高度專業化的領域,一旦離開這個領域,它們的表現就會急劇下降,我們委員會也深知這一點。不過現在AI領域確實也取得了不少值得興奮的進展,包括我提到的所有這些系統,但是這些系統目前離實現人類對語言的理解還很遠。因此,我們在報告中試圖對這一點進行細緻入微的闡述。」
不僅如此,報告還列舉了人工智慧系統實現了人類水準的一些案例,比如DeepMind的AlphaStar就在《星海爭霸2》中打敗了人類,以及人類透過使用深度學習,能夠在眼睛圖像中檢測出糖尿病視網膜病變。
資料來源:https://news.knowing.asia/news/7a303239-163e-4c70-9550-ed44d59de6f8
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逐漸衰落的基礎研究、如何提升科技競爭力?
還記得科技部長陳良基曾撰文抱怨政府的預算分配,過於重視後端的科技應用收成,卻不重視前端基礎研究的扎根,台灣的長程科技競爭力,已經出現警訊。話雖然此,執政者都知道問題所在,但有真正做出任何改變嗎?
科技部每年都會編列三百多億至四百億的預算至科發基金,以因應科技研發、人才培育、以及相關研發成果運用的計畫。然而,現在基金已經出現缺口,從107年度開始短絀44億元、108年度累計到8月份,已短絀1億8千多萬元,前人所累積的資產幾乎花光還倒貼,對於我國未來科研發展著實令人擔心。
其中每年編列一筆將近二十億元的預算,提供給各部會來申請補助,並由科技會報辦公室就政策面是否符合重大、急迫性需要,進行第一階段把關。但最弔詭的是,看到108年度跨部會署的補助情況,17個申請計畫就有高達8個是科會辦自己提報、卻自己審查同意計畫符合需要,形同球員兼裁判。
這筆預算美其名是跨部會都能來申請,但科會辦的8個計劃當中,就有6個是編給經濟部所屬的財團法人(工研院、資策會)來執行,算一算全部17個計畫,跟經濟部有關的就有9個,共核定4億9025萬5千元、實際撥付3億9430萬1千元,科發基金儼然成為經濟部的小金庫。
事實上,科發基金的問題也不是這三兩天的事,跨部會署的預算長期被科技政委所把持,預算愛給誰就給誰,特別是獨厚經濟部的情況特別明顯,科技部如同經濟部的小弟,編預算給別人花、還不能討價還價。我們的科技預算如此偏廢、濫用,難怪基礎研究的能量一直被壓縮、以致我們的科研學術競爭力逐年下降。從國際兩大資料庫「Web of Science」和「Scopus」來看,台灣論文發表篇數與排名皆倒退三名、SCI論文發表篇數也大幅下滑。
且據了解,科技部為了回填基金缺口,讓帳面上數字好看一點,竟限制部內各司不能啟動新計畫,並要求各司拖過今年之後再動用明年的預算、甚至原本行之有年的計畫也不能啟動,以致學界很多計畫都動不了、苦不堪言。倘若政府的科技預算是如此偏廢,明明知道問題卻不想改變,這樣又如何期待我國長程科技發展有競爭力呢?
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