讓人工智能與產業緊密融合
人工智能要與產業緊密融合，既要助推人工智能應用場景的落地，也要基礎數據和平臺技術的突破創新，還要搭建好與傳統行業生態有效銜接的橋梁
人工智能產業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新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。當前，我國人工智能與產業融合的情況如何？
業內專家認為，我國人工智能產業應用總體上處于起步階段。
當前，新一代人工智能已經從最初的算法驅動逐漸向數據、算法和算力的復合驅動轉變，其中，基于數據的應用驅動作用日益顯著。以醫療領域為例，志諾維思基因科技創始人、人工智能專家凌少平介紹，我國智慧醫療近幾年發展比較快，一個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，科研人員能夠通過標注來訓練人工智能模型。地平線創始人兼首席執行官、人工智能專家余凱說，受益于行業豐富的需求，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的發展和落地。無人駕駛、智能教育等發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的應用落地。
專家表示，我國擁有海量數據和巨大市場規模，應充分發揮這些優勢，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業更好地融合。
其中產業界普遍關注的是如何取得有價值的數據。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，可只有經過計算、進行訓練的數據才能產生價值，這就需要提高數據的有效性。專家表示，我國的數據樣本非常豐富，但數據的噪音也非常大，有時獲取的大部分數據沒有價值，這就給利用數據訓練算法帶來較大困難。在智慧醫療領域，優質的數據一般要經過精選、清洗和標注，而高質量的標注數據門檻較高，通常由專業的醫生來完成，但當前醫生協助人工智能企業標注數據的積極性不高。由于高質量的標注數據缺乏，制約了人工智能在醫療領域的拓展。
其次是數據之間缺乏聯動。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，一些核心數據掌握在相關管理部門和行業機構手中，在保障數據安全和隱私安全前提下，如果能將這些優質數據投入到算法模型訓練上，既能降低行業參與者的成本，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。
人工智能賦能產業是一個從量變到質變的過程，需要搭建良好的產業生態鏈條
人工智能賦能產業是一個從量變到質變的過程。專家認為，要想進一步推進人工智能產業發展，就需要搭建良好的產業生態鏈條，需要學界和產業界共同努力，庫卡機器人驅動器維修，探索拓展產業的邊界和范圍。這包括了從源頭找到有價值的問題、基礎支撐平臺技術的創新、培育領軍企業等。
推進人工智能產業化，找到有價值的問題尤為關鍵。
近年來，人工智能在醫療領域的應用很熱，但多數扎堆在眼底篩查、肺結節檢測及宮頸癌篩查等幾個應用點，卻很少有人去研究還有哪些領域需要應用人工智能技術。凌少平說，我國醫療人工智能應用要以需求為導向，運用大數據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品和服務，進而提升人工智能與產業的融合度。
推進人工智能產業化，需要基礎支撐平臺技術上的突破創新。
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據量，要及時、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。
芯片的特點和性能往往決定了人工智能應用平臺的架構和發展生態。鯤云科技創始人牛昕宇說，人工智能芯片通常會針對人工智能算法做特殊設計，我國在傳統芯片上與國外領先企業有較大差距，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到同一起點，我國應抓住人工智能芯片發展的機遇，為人工智能應用落地、產業發展提供強勁支撐。
推進人工智能產業化，還要培育領軍企業。
雖然商業化剛起步，但人工智能巨大的發展前景已贏得了世界各國極大關注。我國已經成為全球人工智能產業發展的重要推動者。當前全球人工智能產業總體上由少數科技巨頭公司引領，但也涌現出許多人工智能初創企業，在一些細分領域很有競爭力。受訪專家認為，當前全球人工智能應用生態尚未成形，要積極搭建人工智能生態圈，進而在人工智能產業上取得主動權。同時，培育一批具有行業引領帶動作用的人工智能企業和產業，建立起從基礎研發、平臺技術開發到應用落地的人工智能產業生態鏈條，并最終支撐起人工智能在各行業的終端應用。
人工智能時代的產品將是定制化的，需要形態、性能各異的產品。因此，雖然我國在一些領域與發達國家有一定差距，但在人工智能產業上仍然有很多機會，www.tka.net.cn，甚至實現換道超車。王軍表示。
提升社會整體智能化水平，促進人工智能與傳統產業深入融合
人工智能+在深刻改變著傳統產業。人工智能與傳統產業的關系如何？怎樣推進人工智能與傳統產業深入融合？
如果說人工智能是供給側，傳統行業則是需求側，它們不是誰顛覆誰的關系。推進人工智能應用場景落地，要處理好‘供給側’和‘需求側’的匹配問題，還要打通兩者之間的壁壘，讓雙方加深理解，明白傳統行業在哪些方面需要人工智能，人工智能又能對產業發展起什么作用。余凱表示。
專家認為，為了實現人工智能與傳統產業良性互動，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設施建設，www.tka.net.cn，提升傳統基礎設施智能化水平。
比如，無人駕駛需要車與路、車與人以及交通基礎設施之間的互聯互通，要實現這一點，穩定快速的通信網絡就很重要，而5G技術和5G網絡正好能滿足車、路、人等協同的要求。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基礎設施的配合，以及相關標準、協議的兼容暢通。
仍以數據為例，人工智能時代，數據是基石，但標注好的數據更重要、更有價值。對大多數行業參與者來說，它們難以負擔也沒有能力做好海量數據的標注工作，因此需要引導行業專家共同參與，整合各行業的力量，服務人工智能產業發展。