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人工智能與實體經(jīng)濟深度融合:最后一公里該往何處去
  • 點擊數(shù):1326     發(fā)布時間:2019-12-18 22:10:00
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智能安保、語音識別、智能客服……幾年間,被視為新一輪產(chǎn)業(yè)變革核心驅(qū)動力的人工智能技術(shù)邊界不斷擴大,已大踏步走進尋常百姓家。然而,相比在安防、金融、零售業(yè)的火熱推進,人工智能技術(shù)在工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)等實體經(jīng)濟領(lǐng)域的深度融合仍存在諸多困難,尚處于起步階段。 

  中國人工智能學(xué)會理事長戴瓊海就有這樣的感受,在近日召開的第八屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會上,他拋出了這樣一個問題:“當(dāng)前,解決人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的發(fā)展瓶頸,最后一公里路該往何處去?” 

  這不是他一個人的感受。“人工智能為實體經(jīng)濟賦能,是趨勢和前景,但做起來,還有一些亟待解決的問題。”中國科學(xué)院院士張鈸說。 

  智能制造的信息化基礎(chǔ)仍薄弱 

  人工智能賦能以制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟,自動化、信息化是基礎(chǔ)。但來自艾瑞咨詢的一份報告顯示,2018年我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率僅為39%。 

  在張鈸看來,這是人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的一大阻礙。 

  “制造業(yè)智能化的前提是自動化和信息化,這要求各細分行業(yè)加強設(shè)備自動化改造,提高生產(chǎn)自動化程度。然而,目前來看,許多行業(yè)工廠生產(chǎn)流程的自動化、信息化水平還很低,人工智能技術(shù)也就難以對接。”張鈸說。 

  科技部新一代人工智能研究發(fā)展中心副主任李修全認同這一觀點:“可以說,在人工智能應(yīng)用于實體經(jīng)濟特別是工業(yè)這方面,中國還是存在一些劣勢。” 

  人工智能要發(fā)揮“威力”需要數(shù)據(jù)支撐。在李修全看來,自動化和信息化的不足直接導(dǎo)致的是工業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏。“與國外先進制造業(yè)相比,他們所擁有的工業(yè)控制和傳感設(shè)備在生產(chǎn)中積累了大量數(shù)據(jù),可幫助人工智能落地。而我們的數(shù)據(jù)不足,而且引入的信息化設(shè)備多數(shù)也是進口,數(shù)據(jù)不為我們掌握。” 

  其次是智能制造一體化的問題。工業(yè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)落地需要體系化,“以縫紉機器人的生產(chǎn)為例,需要人工智能底層技術(shù)、算法等軟件與傳感控制設(shè)備等硬件相結(jié)合,缺一不可,對我們的一些硬科技門類提出了挑戰(zhàn)。”李修全說。 

  此外,制造業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中容錯率很低,但當(dāng)前人工智能技術(shù)引入并不能保證100%的準(zhǔn)確。“比如電力行業(yè)就基本不容有差池,那么人工智能在融入制造業(yè)的過程中,就要選擇有一定容錯率的工業(yè)場景。”李修全說。 

  張鈸認為,以上這些問題使得智能制造的推進難度更大,其解決也有賴于制造業(yè)整體的自動化、信息化發(fā)展。 

  需對接產(chǎn)業(yè)“痛點”而非噱頭 

  “觀察各行各業(yè),你會發(fā)現(xiàn)企業(yè)對人工智能這種新的驅(qū)動力都有著迫切的應(yīng)用需求,但產(chǎn)業(yè)化實際上‘雷聲大,雨點小’,有的技術(shù)僅僅是錦上添花。”百度風(fēng)投CEO劉維說。 

  他以近兩年頗為熱門的智能養(yǎng)豬為例,許多項目在養(yǎng)豬場內(nèi)應(yīng)用了豬臉識別技術(shù),然而,就算能夠精準(zhǔn)識別出每一只豬的不同,但對于如何進一步察覺疫情發(fā)生和科學(xué)改善養(yǎng)殖,技術(shù)團隊卻往往沒有進一步的解決方案,“他們僅僅把‘智能養(yǎng)豬’做成一個概念,然而,我認為,真正能夠提高產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)效率和競爭力,才是人工智能技術(shù)是否深度融合實體經(jīng)濟的硬標(biāo)準(zhǔn)”。 

  智能企業(yè)云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒則認為,人工智能本身是一個勢能器,它的落地需要場景,但行業(yè)中提供場景的企業(yè)和技術(shù)提供者存在著巨大的信息不對稱,亟須架起這個“橋梁”。 

  “身為技術(shù)供應(yīng)商,我們需要了解行業(yè)的剛性需求到底在哪里。”小i機器人高級副總裁許弋亞認同這一看法,他認為,要推動人工智能與實體經(jīng)濟真正深度融合,構(gòu)建一個良好的產(chǎn)學(xué)研生態(tài)非常重要。一方面,從技術(shù)、產(chǎn)品到解決方案交付,人工智能技術(shù)企業(yè)需要充分對接行業(yè)需求,抓住機會做好應(yīng)用;另一方面,人工智能技術(shù)企業(yè)需要與高校、科研院所在模型、算法等基礎(chǔ)研究方面做出更多的合作交流。 

  對此,國家自然科學(xué)基金委人工智能處處長吳國政建議,行業(yè)學(xué)會、協(xié)會、基金會等相關(guān)組織應(yīng)當(dāng)發(fā)揮平臺作用,共同關(guān)注行業(yè)需求,建立定期交流機制,以便發(fā)現(xiàn)更多人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的根本科學(xué)問題。 

  復(fù)合型專業(yè)人才培養(yǎng)待支持 

  高端、復(fù)合型人才嚴重缺乏也是人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的一個瓶頸。 

  對接產(chǎn)業(yè)需求,人才要了解行業(yè),也要掌握人工智能關(guān)鍵技術(shù),能夠進行應(yīng)用開發(fā)。然而,戴瓊海指出,由于人工智能技術(shù)的交叉性,我國在人工智能人才結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)出高端人才和工程師“兩少”特點,工程師的人才缺口甚至達到了500萬~1000萬。 

  近日由清華大學(xué)-中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心、中國人工智能學(xué)會吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎評選基地聯(lián)合發(fā)布的《2019人工智能發(fā)展報告》則指出,從人才競爭上來看,美國的人才數(shù)量遙遙領(lǐng)先,凸顯了其在人工智能領(lǐng)域的人才優(yōu)勢。對于我國而言,人才數(shù)量在大部分領(lǐng)域領(lǐng)跑第二梯隊,但與美國相比,中國高影響力學(xué)者數(shù)量明顯不足,頂尖學(xué)者相對缺乏,中美之間還存在差距。

  “我國已開設(shè)了人工智能的本科教育,人才培養(yǎng)尚待時日,但人工智能與其他學(xué)科專業(yè)的交叉融合還不夠深入。”中國人工智能學(xué)會教育工作委員會主任王萬森說,他建議,應(yīng)構(gòu)建與新一代人工智能發(fā)展相適應(yīng)的知識結(jié)構(gòu)和課程體系,形成一個以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)為核心,外加衍生層諸專業(yè)的新生專業(yè)類,即人工智能類專業(yè)。除上述核心層、衍生層專業(yè)外,還應(yīng)支持復(fù)合型和交叉型專業(yè)的智能人才培養(yǎng)。 

  “人工智能的應(yīng)用只能以垂直的方式進入某一個場景,或者某一個領(lǐng)域行業(yè),這決定了人才的培養(yǎng)方向,方能實現(xiàn)經(jīng)濟社會對新一代人工智能的需求。”王萬森強調(diào)。 

  “人工智能在許多行業(yè)領(lǐng)域還是剛剛開始,真正要讓它全面落地產(chǎn)生價值,可謂任重道遠。”中國平安保險(集團)股份有限公司首席科學(xué)家肖京道出了許多專家的心聲,“我們需要的是踏踏實實地努力,一個一個去攻克難關(guān)。”

  摘自《光明日報》


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