人工智能要與產(chǎn)業(yè)緊密融合，既要助推人工智能應用場(chǎng)景的落地，也要基礎數據和平臺技術(shù)的突破創(chuàng )新，還要搭建好與傳統行業(yè)生態(tài)有效銜接的橋梁。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)應用總體上處于起步階段，仍有一些難題制約應用場(chǎng)景落地。

　　人工智能被認為是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰略性技術(shù)。當前，我國人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的情況如何?

　　業(yè)內專(zhuān)家認為，我國人工智能產(chǎn)業(yè)應用總體上處于起步階段。

　　當前，新一代人工智能已經(jīng)從最初的算法驅動(dòng)逐漸向數據、算法和算力的復合驅動(dòng)轉變，其中，基于數據的應用驅動(dòng)作用日益顯著(zhù)。以醫療領(lǐng)域為例，志諾維思基因科技創(chuàng )始人、人工智能專(zhuān)家凌少平介紹，我國智慧醫療近幾年發(fā)展比較快，一個(gè)重要原因是有比較豐富的電子病歷、醫療影像、病理圖像等數據，基于這些數據，科研人員能夠通過(guò)標注來(lái)訓練人工智能模型。地平線(xiàn)創(chuàng )始人兼首席執行官、人工智能專(zhuān)家余凱說(shuō)，受益于行業(yè)豐富的需求，我國在人工智能的應用探索上比較活躍。智能安防、智能金融、平安城市等需求，助推了人臉識別技術(shù)的發(fā)展和落地。無(wú)人駕駛、智能教育等發(fā)展又加速了我國計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別和自然語(yǔ)言理解等技術(shù)的應用落地。

　　專(zhuān)家表示，我國擁有海量數據和巨大市場(chǎng)規模，應充分發(fā)揮這些優(yōu)勢，加快推動(dòng)人工智能的應用場(chǎng)景落地。但在實(shí)際推進(jìn)過(guò)程中，還有一些難題制約著(zhù)人工智能與產(chǎn)業(yè)更好地融合。

　　其中產(chǎn)業(yè)界普遍關(guān)注的是如何取得有價(jià)值的數據。首先是數據的有效性不夠。通常數據越多，人工智能算法越智能。但也要看到，海量的數據固然重要，可只有經(jīng)過(guò)計算、進(jìn)行訓練的數據才能產(chǎn)生價(jià)值，這就需要提高數據的有效性。專(zhuān)家表示，我國的數據樣本非常豐富，但數據的“噪音”也非常大，有時(shí)獲取的大部分數據沒(méi)有價(jià)值，這就給利用數據訓練算法帶來(lái)較大困難。在智慧醫療領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)的數據一般要經(jīng)過(guò)精選、清洗和標注，而高質(zhì)量的標注數據門(mén)檻較高，通常由專(zhuān)業(yè)的醫生來(lái)完成，但當前醫生協(xié)助人工智能企業(yè)標注數據的積極性不高。由于高質(zhì)量的標注數據缺乏，制約了人工智能在醫療領(lǐng)域的拓展。

　　其次是數據之間缺乏聯(lián)動(dòng)。數據孤島現象影響了人工智能應用的落地。云天勵飛首席方案總監王軍說(shuō)，一些核心數據掌握在相關(guān)管理部門(mén)和行業(yè)機構手中，在保障數據安全和隱私安全前提下，如果能將這些優(yōu)質(zhì)數據投入到算法模型訓練上，既能降低行業(yè)參與者的成本，也有助于拓展人工智能應用的深度。

　　此外，人工智能芯片、智能平臺搭建等技術(shù)難題也有待突破，這些都在一定程度上影響了應用場(chǎng)景落地。

　　人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個(gè)從量變到質(zhì)變的過(guò)程，需要搭建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條

　　人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個(gè)從量變到質(zhì)變的過(guò)程。專(zhuān)家認為，要想進(jìn)一步推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，就需要搭建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條，需要學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界共同努力，探索拓展產(chǎn)業(yè)的邊界和范圍。這包括了從源頭找到有價(jià)值的問(wèn)題、基礎支撐平臺技術(shù)的創(chuàng )新、培育領(lǐng)軍企業(yè)等。

　　推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)化，找到有價(jià)值的問(wèn)題尤為關(guān)鍵。

　　“近年來(lái)，人工智能在醫療領(lǐng)域的應用很熱，但多數扎堆在眼底篩查、肺結節檢測及宮頸癌篩查等幾個(gè)應用點(diǎn)，卻很少有人去研究還有哪些領(lǐng)域需要應用人工智能技術(shù)?！绷枭倨秸f(shuō)，“我國醫療人工智能應用要以需求為導向，運用大數據來(lái)分析目前診療中的痛點(diǎn)問(wèn)題，有針對性地培育基于人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)而提升人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合度?！?/p>

　　推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)化，需要基礎支撐平臺技術(shù)上的突破創(chuàng )新。

　　“無(wú)人駕駛、智能安防等終端場(chǎng)景是人工智能應用的重要場(chǎng)景，但人工智能在這些場(chǎng)景能不能落地、落地后有多大價(jià)值，需要依靠智能平臺的支撐?！庇鄤P以自動(dòng)駕駛為例，當前無(wú)人駕駛技術(shù)仍不成熟，一個(gè)重要的影響因素是計算效率不夠高?！?000輛上路的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，每天要處理相當于當前百度圖像搜索的數據量，要及時(shí)、有效地處理好信息，在底層架構上就需要高性能的人工智能芯片?！?/p>

　　芯片的特點(diǎn)和性能往往決定了人工智能應用平臺的架構和發(fā)展生態(tài)。鯤云科技創(chuàng )始人牛昕宇說(shuō)，人工智能芯片通常會(huì )針對人工智能算法做特殊設計，我國在傳統芯片上與國外領(lǐng)先企業(yè)有較大差距，但人工智能芯片與傳統芯片底層物理結構完全不同，這樣就相當于大家來(lái)到同一起點(diǎn)，我國應抓住人工智能芯片發(fā)展的機遇，為人工智能應用落地、產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供強勁支撐。

　　推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)化，還要培育領(lǐng)軍企業(yè)。

　　雖然商業(yè)化剛起步，但人工智能巨大的發(fā)展前景已贏(yíng)得了世界各國極大關(guān)注。我國已經(jīng)成為全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推動(dòng)者。當前全球人工智能產(chǎn)業(yè)總體上由少數科技巨頭公司引領(lǐng)，但也涌現出許多人工智能初創(chuàng )企業(yè)，在一些細分領(lǐng)域很有競爭力。受訪(fǎng)專(zhuān)家認為，當前全球人工智能應用生態(tài)尚未成形，要積極搭建人工智能生態(tài)圈，進(jìn)而在人工智能產(chǎn)業(yè)上取得主動(dòng)權。同時(shí)，培育一批具有行業(yè)引領(lǐng)帶動(dòng)作用的人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)，建立起從基礎研發(fā)、平臺技術(shù)開(kāi)發(fā)到應用落地的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條，并最終支撐起人工智能在各行業(yè)的終端應用。

　　“人工智能時(shí)代的產(chǎn)品將是定制化的，需要形態(tài)、性能各異的產(chǎn)品。因此，雖然我國在一些領(lǐng)域與發(fā)達國家有一定差距，但在人工智能產(chǎn)業(yè)上仍然有很多機會(huì )，甚至實(shí)現換道超車(chē)?！蓖踯姳硎?。

　　提升社會(huì )整體智能化水平，促進(jìn)人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)深入融合。

　　“人工智能+”在深刻改變著(zhù)傳統產(chǎn)業(yè)。人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)的關(guān)系如何?怎樣推進(jìn)人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)深入融合?

　　“如果說(shuō)人工智能是供給側，傳統行業(yè)則是需求側，它們不是誰(shuí)顛覆誰(shuí)的關(guān)系。推進(jìn)人工智能應用場(chǎng)景落地，要處理好‘供給側’和‘需求側’的匹配問(wèn)題，還要打通兩者之間的壁壘，讓雙方加深理解，明白傳統行業(yè)在哪些方面需要人工智能，人工智能又能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起什么作用?！庇鄤P表示。

　　專(zhuān)家認為，為了實(shí)現人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)良性互動(dòng)，需要社會(huì )整體智能化水平的提升。因此，有必要推進(jìn)智能化信息基礎設施建設，提升傳統基礎設施智能化水平。

　　比如，無(wú)人駕駛需要車(chē)與路、車(chē)與人以及交通基礎設施之間的互聯(lián)互通，要實(shí)現這一點(diǎn)，穩定快速的通信網(wǎng)絡(luò )就很重要，而5G技術(shù)和5G網(wǎng)絡(luò )正好能滿(mǎn)足車(chē)、路、人等協(xié)同的要求。因此，無(wú)人駕駛汽車(chē)要上路，絕不是有了好算法就行，它還需要新一代通信技術(shù)基礎設施的配合，以及相關(guān)標準、協(xié)議的兼容暢通。

　　仍以數據為例，人工智能時(shí)代，數據是基石，但標注好的數據更重要、更有價(jià)值。對大多數行業(yè)參與者來(lái)說(shuō)，它們難以負擔也沒(méi)有能力做好海量數據的標注工作，因此需要引導行業(yè)專(zhuān)家共同參與，整合各行業(yè)的力量，服務(wù)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　“提高數據標注質(zhì)量，可以嘗試探索由第三方權威機構牽頭，逐步建立市場(chǎng)導向的面向全行業(yè)公開(kāi)共享的大型數據標注集，最終通過(guò)人工智能模型應用市場(chǎng)終端反饋給予貢獻數據集的機構或個(gè)人報酬，這樣既提高了效率又保障了參與者的積極性?！绷枭倨浇ㄗh。

　　應該正視的是，當前我國人工智能產(chǎn)業(yè)尚未形成有影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，這就需要行業(yè)參與者積極布局，發(fā)揮好各自的優(yōu)勢，搭建起人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài);管理部門(mén)也應發(fā)揮好引導作用，幫助解決制約行業(yè)發(fā)展的共性難題。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)的有效推進(jìn)還離不開(kāi)行業(yè)標準管理、政策法規等外部環(huán)境。受訪(fǎng)專(zhuān)家表示，在人工智能時(shí)代，我們應該意識到“信息”與“智能”已經(jīng)成為新的生產(chǎn)要素，與勞動(dòng)、資本、土地等其他財富創(chuàng )造要素具有同等重要的地位，擁抱人工智能產(chǎn)業(yè)，還要在產(chǎn)業(yè)之外下功夫。

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