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  • 人工智能與實體經濟深度融合:最后一公里該往何處去

      記者 楊舒
     

     
      智能安保、語音識別、智能客服……幾年間,被視為新一輪產業變革核心驅動力的人工智能技術邊界不斷擴大,已大踏步走進尋常百姓家。然而,相比在安防、金融、零售業的火熱推進,人工智能技術在工業制造、農業等實體經濟領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技術獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產業年會上,他拋出了這樣一個問題:“當前,解決人工智能與實體經濟深度融合的發展瓶頸,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。”中國科學院院士張鈸說。
     
      智能制造的信息化基礎仍薄弱
     
      人工智能賦能以制造業為代表的實體經濟,自動化、信息化是基礎。但來自艾瑞咨詢的一份報告顯示,2018年我國制造業企業數字化設備聯網率僅為39%。
     
      在張鈸看來,這是人工智能與實體經濟深度融合的一大阻礙。
     
      “制造業智能化的前提是自動化和信息化,這要求各細分行業加強設備自動化改造,提高生產自動化程度。然而,目前來看,許多行業工廠生產流程的自動化、信息化水平還很低,人工智能技術也就難以對接。”張鈸說。
     
      科技部新一代人工智能研究發展中心副主任李修全認同這一觀點:“可以說,在人工智能應用于實體經濟特別是工業這方面,中國還是存在一些劣勢。”
     
      人工智能要發揮“威力”需要數據支撐。在李修全看來,自動化和信息化的不足直接導致的是工業數據的缺乏。“與國外先進制造業相比,他們所擁有的工業控制和傳感設備在生產中積累了大量數據,可幫助人工智能落地。而我們的數據不足,而且引入的信息化設備多數也是進口,數據不為我們掌握。”
     
      其次是智能制造一體化的問題。工業領域的人工智能技術落地需要體系化,“以縫紉機器人的生產為例,需要人工智能底層技術、算法等軟件與傳感控制設備等硬件相結合,缺一不可,對我們的一些硬科技門類提出了挑戰。”李修全說。
     
      此外,制造業在生產環節中容錯率很低,但當前人工智能技術引入并不能保證100%的準確。“比如電力行業就基本不容有差池,那么人工智能在融入制造業的過程中,就要選擇有一定容錯率的工業場景。”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整體的自動化、信息化發展。
     
      需對接產業“痛點”而非噱頭
     
      “觀察各行各業,你會發現企業對人工智能這種新的驅動力都有著迫切的應用需求,但產業化實際上‘雷聲大,雨點小’,有的技術僅僅是錦上添花。”百度風投CEO劉維說。
     
      他以近兩年頗為熱門的智能養豬為例,許多項目在養豬場內應用了豬臉識別技術,然而,就算能夠精準識別出每一只豬的不同,但對于如何進一步察覺疫情發生和科學改善養殖,技術團隊卻往往沒有進一步的解決方案,“他們僅僅把‘智能養豬’做成一個概念,然而,我認為,真正能夠提高產業的生產環節效率和競爭力,才是人工智能技術是否深度融合實體經濟的硬標準”。
     
      智能企業云知聲聯合創始人李霄寒則認為,人工智能本身是一個勢能器,它的落地需要場景,但行業中提供場景的企業和技術提供者存在著巨大的信息不對稱,亟須架起這個“橋梁”。
     
      “身為技術供應商,我們需要了解行業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濟真正深度融合,構建一個良好的產學研生態非常重要。一方面,從技術、產品到解決方案交付,人工智能技術企業需要充分對接行業需求,抓住機會做好應用;另一方面,人工智能技術企業需要與高校、科研院所在模型、算法等基礎研究方面做出更多的合作交流。
     
      對此,國家自然科學基金委人工智能處處長吳國政建議,行業學會、協會、基金會等相關組織應當發揮平臺作用,共同關注行業需求,建立定期交流機制,以便發現更多人工智能與實體經濟深度融合的根本科學問題。
     
      復合型專業人才培養待支持
     
      高端、復合型人才嚴重缺乏也是人工智能與實體經濟深度融合的一個瓶頸。
     
      對接產業需求,人才要了解行業,也要掌握人工智能關鍵技術,能夠進行應用開發。然而,戴瓊海指出,由于人工智能技術的交叉性,我國在人工智能人才結構上呈現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-中國工程院知識智能聯合研究中心、中國人工智能學會吳文俊人工智能科學技術獎評選基地聯合發布的《2019人工智能發展報告》則指出,從人才競爭上來看,美國的人才數量遙遙領先,凸顯了其在人工智能領域的人才優勢。對于我國而言,人才數量在大部分領域領跑第二梯隊,但與美國相比,中國高影響力學者數量明顯不足,頂尖學者相對缺乏,中美之間還存在差距。
     
      “我國已開設了人工智能的本科教育,人才培養尚待時日,但人工智能與其他學科專業的交叉融合還不夠深入。”中國人工智能學會教育工作委員會主任王萬森說,他建議,應構建與新一代人工智能發展相適應的知識結構和課程體系,形成一個以智能科學與技術專業為核心,外加衍生層諸專業的新生專業類,即人工智能類專業。除上述核心層、衍生層專業外,還應支持復合型和交叉型專業的智能人才培養。
     
      “人工智能的應用只能以垂直的方式進入某一個場景,或者某一個領域行業,這決定了人才的培養方向,方能實現經濟社會對新一代人工智能的需求。”王萬森強調。
     
      “人工智能在許多行業領域還是剛剛開始,真正要讓它全面落地產生價值,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。”
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