??? 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景的落地，也要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和平臺技術(shù)的突破創(chuàng)新，還要搭建好與傳統(tǒng)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(zhàn)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(nèi)專家認為，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(qū)動逐漸向數(shù)據(jù)、算法和算力的復合驅(qū)動轉(zhuǎn)變，其中，基于數(shù)據(jù)的應用驅(qū)動作用日益顯著。以醫(yī)療領(lǐng)域為例，志諾維思基因科技創(chuàng)始人、人工智能專家凌少平介紹，我國智慧醫(yī)療近幾年發(fā)展比較快，一個重要原因是有比較豐富的電子病歷、醫(yī)療影像、病理圖像等數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)，科研人員能夠通過標注來訓練人工智能模型。地平線創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官、人工智能專家余凱說，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。無人駕駛、智能教育等發(fā)展又加速了我國計算機視覺、語音識別和自然語言理解等技術(shù)的應用落地。

　　專家表示，我國擁有海量數(shù)據(jù)和巨大市場規(guī)模，應充分發(fā)揮這些優(yōu)勢，加快推動人工智能的應用場景落地。但在實際推進過程中，還有一些難題制約著人工智能與產(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值的數(shù)據(jù)。首先是數(shù)據(jù)的有效性不夠。通常數(shù)據(jù)越多，人工智能算法越智能。但也要看到，海量的數(shù)據(jù)固然重要，可只有經(jīng)過計算、進行訓練的數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生價值，這就需要提高數(shù)據(jù)的有效性。專家表示，我國的數(shù)據(jù)樣本非常豐富，但數(shù)據(jù)的“噪音”也非常大，有時獲取的大部分數(shù)據(jù)沒有價值，這就給利用數(shù)據(jù)訓練算法帶來較大困難。在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)一般要經(jīng)過精選、清洗和標注，而高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)門檻較高，通常由專業(yè)的醫(yī)生來完成，但當前醫(yī)生協(xié)助人工智能企業(yè)標注數(shù)據(jù)的積極性不高。由于高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)缺乏，制約了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的拓展。

　　其次是數(shù)據(jù)之間缺乏聯(lián)動。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象影響了人工智能應用的落地。云天勵飛首席方案總監(jiān)王軍說，一些核心數(shù)據(jù)掌握在相關(guān)管理部門和行業(yè)機構(gòu)手中，在保障數(shù)據(jù)安全和隱私安全前提下，如果能將這些優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)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景落地。

　　人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個從量變到質(zhì)變的過程，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)是一個從量變到質(zhì)變的過程。專家認為，要想進一步推進人工智能產(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值的問題、基礎(chǔ)支撐平臺技術(shù)的創(chuàng)新、培育領(lǐng)軍企業(yè)等。

　　推進人工智能產(chǎn)業(yè)化，找到有價值的問題尤為關(guān)鍵。

　　“近年來，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用很熱，但多數(shù)扎堆在眼底篩查、肺結(jié)節(jié)檢測及宮頸癌篩查等幾個應用點，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)。”凌少平說，“我國醫(yī)療人工智能應用要以需求為導向，運用大數(shù)據(jù)來分析目前診療中的痛點問題，有針對性地培育基于人工智能的產(chǎn)品和服務，進而提升人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合度。”

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

　　“無人駕駛、智能安防等終端場景是人工智能應用的重要場景，但人工智能在這些場景能不能落地、落地后有多大價值，需要依靠智能平臺的支撐。”余凱以自動駕駛為例，當前無人駕駛技術(shù)仍不成熟，一個重要的影響因素是計算效率不夠高。“1000輛上路的自動駕駛汽車，每天要處理相當于當前百度圖像搜索的數(shù)據(jù)量，要及時、有效地處理好信息，在底層架構(gòu)上就需要高性能的人工智能芯片。”

　　芯片的特點和性能往往決定了人工智能應用平臺的架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)。鯤云科技創(chuàng)始人牛昕宇說，人工智能芯片通常會針對人工智能算法做特殊設(shè)計，我國在傳統(tǒng)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(tǒng)芯片底層物理結(jié)構(gòu)完全不同，這樣就相當于大家來到同一起點，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)展的重要推動者。當前全球人工智能產(chǎn)業(yè)總體上由少數(shù)科技巨頭公司引領(lǐng)，但也涌現(xiàn)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。受訪專家認為，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，進而在人工智能產(chǎn)業(yè)上取得主動權(quán)。同時，培育一批具有行業(yè)引領(lǐng)帶動作用的人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)，建立起從基礎(chǔ)研發(fā)、平臺技術(shù)開發(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，甚至實現(xiàn)換道超車。”王軍表示。

　　提升社會整體智能化水平，促進人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深入融合

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

　　“如果說人工智能是供給側(cè)，傳統(tǒng)行業(yè)則是需求側(cè)，它們不是誰顛覆誰的關(guān)系。推進人工智能應用場景落地，要處理好‘供給側(cè)’和‘需求側(cè)’的匹配問題，還要打通兩者之間的壁壘，讓雙方加深理解，明白傳統(tǒng)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。”余凱表示。

　　專家認為，為了實現(xiàn)人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)良性互動，需要社會整體智能化水平的提升。因此，有必要推進智能化信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施智能化水平。

　　比如，無人駕駛需要車與路、車與人以及交通基礎(chǔ)設(shè)施之間的互聯(lián)互通，要實現(xiàn)這一點，穩(wěn)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)正好能滿足車、路、人等協(xié)同的要求。因此，無人駕駛汽車要上路，絕不是有了好算法就行，它還需要新一代通信技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的配合，以及相關(guān)標準、協(xié)議的兼容暢通。

　　仍以數(shù)據(jù)為例，人工智能時代，數(shù)據(jù)是基石，但標注好的數(shù)據(jù)更重要、更有價值。對大多數(shù)行業(yè)參與者來說，它們難以負擔也沒有能力做好海量數(shù)據(jù)的標注工作，因此需要引導行業(yè)專家共同參與，整合各行業(yè)的力量，服務人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　“提高數(shù)據(jù)標注質(zhì)量，可以嘗試探索由第三方權(quán)威機構(gòu)牽頭，逐步建立市場導向的面向全行業(yè)公開共享的大型數(shù)據(jù)標注集，最終通過人工智能模型應用市場終端反饋給予貢獻數(shù)據(jù)集的機構(gòu)或個人報酬，這樣既提高了效率又保障了參與者的積極性。”凌少平建議。

　　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)的有效推進還離不開行業(yè)標準管理、政策法規(guī)等外部環(huán)境。受訪專家表示，在人工智能時代，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、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。(記者 喻思南)

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