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人工智能:把根扎牢才能遍地開花

   日期:2021-03-05     來源:科技日報    作者:阿芬     評論:0    
標簽: 人工智能
  人工智能(AI)技術正潤物細無聲地改變著人類生活。人臉識別、刷臉支付,新冠肺炎疫情期間的人群紅外測溫、機器輔助診療,無人駕駛車輛……正如中科創星董事總經理林佳亮所言,如果說幾年前的人工智能帶來的是“令人驚詫的變革和沖擊”,那么近兩年其落地應用已經給人習以為常的感覺。

  《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》提出把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐,瞄準人工智能、量子信息、集成電路等領域實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目。人工智能被置于首位,重要程度可見一斑。

  作為引領未來社會發展的支撐性技術之一,人工智能的發展一直受到高度重視。

  “AI作為第四次工業革命的核心驅動力之一,正深刻重構人類社會生產、分配、交換、消費等各個環節,并持續催生新技術、新產品、新產業,釋放歷次科技革命和產業變革所集聚的巨大能量。”北京理工大學計算機網絡攻防對抗研究所所長閆懷志表示,在“十四五”規劃建議的推動下,中國人工智能基礎研究和落地應用將加速前進。

  AI技術發展圍繞數據、算法、算力展開

  “近年來人工智能在很多領域得到了實際應用。但整體而言,目前人工智能發展仍在初級階段。”阿里巴巴集團副總裁、達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝說,“我們處在人工智能發展的第三次黃金時期,與前兩次不同,這次我們有大數據、深度學習和大算力。”

  他解釋,這次的黃金時期雖開始不過七八年,但發展速度驚人。這個時期可細分為3個階段,目前正處在第二階段到第三階段的過渡中。

  “這3個階段都可以稱為‘無行業不AI’,但每個階段的具體含義不同。第一階段,我們意識到AI技術可能會改變幾乎所有的行業。但此時更多是點狀的技術和應用。”華先勝說,在目前所處的第二階段,從業者發現,沒有深入行業的數據、場景、流程,就無法讓AI技術真正在應用中發揮價值。這個階段,人工智能技術在智慧城市、互聯網等領域取得令人矚目的成果,技術上從單點技術逐步走向平臺化;在工業領域、醫療健康等領域出現了令人振奮的技術和應用,但尚未形成規模;在教育、農業等場景,其研發和應用正在路上。

  到第三階段,人工智能從技術到應用的分層會更加清晰,技術上更多專注AI技術能力和平臺能力的研發,業務應用層會有更多的行業技術人員和業務人員參與甚至引導。“沒有行業的深度參與甚至主導,就沒有AI的遍地開花與結果。”華先勝強調。

  “目前AI技術發展仍將圍繞著數據、算法和算力的方向展開。”閆懷志說,談到具體的發展趨勢,他認為AI將從專用智能向通用智能跨越、從人工智能向自主智能蛻變、從“純粹的人工智能”向“人機混合型智能”演進、加速與相關學科領域的滲透交叉。“AI技術將持續賦能智能終端、互聯網娛樂、車聯網、智慧城市等垂直領域,圖像識別、文本識別、視頻分析、無人駕駛、智能分析、自主決策等AI技術將得到創新應用,在教育、金融、交通、安防等行業廣泛落地。”閆懷志說。

  科技產出顯著緣于鮮明特色和優勢

  “近年來,我國人工智能科技產出顯著。2020年,國內人工智能論文發表量近3萬篇,保持超過10%的復合增長率;專利申請數量超3萬件,首次超過美國位居世界第一。在自動機器學習、神經網絡可解釋性方法、異構融合類腦計算等領域,國內涌現出一批具有國際影響力的創新性成果。”中科聞歌首席執行官、聯合創始人羅引表示。

  “我國發展人工智能有鮮明的特色和優勢。”閆懷志說,一是國家高度重視人工智能發展,從基礎研究到工程應用,我國充分發揮制度優勢,在國家戰略、產業政策、法律法規、標準規范等層面開展頂層設計,為AI發展營造了良好的內外部環境。二是我國應用場景豐富,經濟體量龐大、工業門類齊全、消費需求旺盛,為AI技術的應用提供了豐富場景。三是作為人工智能得以蓬勃發展的三駕馬車之一,我國數據準備充足。

  深蘭科技創始人、董事長陳海波直言,缺乏數據的人工智能就是無米之炊。“中國的基礎數據量遠遠領先歐美,除了手機、電腦生產的數據,很多傳統離線商業活動也會產生大量數據,如共享單車使用數據、診斷用醫療掃描數據、汽車事故數據、銀行流水、農田衛星圖像等。”

  釋放潛能需大力夯實軟硬件基礎

  在科學研究和技術應用蓬勃發展的同時,軟硬件基礎的不足也應引起重視。羅引表示,對標美國TensorFlow、Pytorch和Caffe等被廣泛使用的軟件產品,我國開源人工智能框架軟件生態還不完善,開源社區活躍度不足,軟件的國際國內影響力較弱,存在人工智能專用芯片缺失的狀況。“以深度學習框架廣泛采用的GPU顯卡為例,在通用計算環境下,普遍依賴英偉達深度學習顯卡進行大規模神經網絡訓練。不過,我國的寒武紀、華為等企業目前已投入大量資源開展技術研發,結果值得期待。”他說。

  閆懷志同樣直言,我國在AI基礎理論和先進算法方面,還有待進一步加強;與AI相關的軟硬件工業基礎也較為薄弱;在自主可控方面辦法不多。

  “我國AI產業潛能不斷釋放,對行業和經濟發展的拉動作用將進一步顯現。”浪潮信息副總裁張東說。但在他看來,我國AI產業要在國際競爭中謀求更有優勢的“身位”,還面臨不少挑戰。“產業AI化將是下階段中國經濟的重要機遇。”這意味著要將AI企業的創新技術變成產品,快速推向市場,并輸送到行業落地應用。目前金融、通信、制造業、城市治理等領域都在嘗試行業應用場景與AI技術的結合。這個過程需要產業生態力量的支持。

  AI產業的發展離不開人才的儲備。閆懷志表示,雖然我國AI人才基數大,但領軍和高層次人才較少,“火車頭”帶動效益難以顯現。

  根據MacroPolo智庫的研究,在報告所圈定的頂級人工智能研究人才中,59%在美國工作,中國僅占11%。“推動人工智能產業從興起到快速發展,專業人才最為關鍵,其質量和數量直接決定了行業的發展水平。”陳海波建議,應積極吸引海外科研人員、聚集全球人才,在研究經費等領域推出引進海外高端人才的一攬子政策。

  羅引建議:“應提高基礎研究投入,引導政策與資金聚焦產業基礎層,促進數據開放共享,加強人才引進與培訓,促進產學研協同合作,為產業的‘馬拉松’式國際競爭作長篇布局。”

  多領域融合助推智能經濟時代到來

  根據IDC和浪潮聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》,人工智能的產業化已經從通用應用場景滲透到更多行業特定場景。互聯網、金融、電信、政府服務等AI算力投入排名靠前的行業也是人工智能行業應用滲透度最高的領域。產業AI化已經從早期的試點逐漸成為企業發展和生存的剛需。

  “未來AI領域的國際競爭必將進一步加劇。”閆懷志表示,“十四五”期間,我國將重點發展“新基建”,同時還將重點發展數字經濟,實現各行業數字化轉型。國內AI行業應借此東風,以典型場景(如智能制造)賦能為引領,融合新興技術,加大AI基礎設施和傳統基礎設施智能化升級建設力度,使AI技術成為全面推動經濟發展全要素的革新手段,并全面參與國際AI領域的競爭和合作。

  他強調,要實現人工智能發展的預期目標,需構建AI高性能計算算力基礎,打造自主可控、安全可靠的AI產業軟硬件協同能力,推動AI開源開放和公共服務平臺建設,形成自我造血能力強的AI應用良好生態。

  林佳亮坦言,無人駕駛技術是他最為期待的,“無人駕駛把感知智能和決策智能都融合在一起,應用價值和意義很大,而且落地速度超出預期,預計會給生活帶來很大改變。”

  “預計2021年,AI將與汽車電子等領域加速融合,實現感知、決策、控制等專用功能模塊,使汽車加速智能化、網聯化。AI有望與VR技術相結合,為生產制造、家裝等提供工具,并為虛擬制造、智能駕駛、模擬醫療、教育培訓、影視娛樂等提供場景豐富、互動及時的平臺環境。”陳海波說,“新基建”賦能各行業,AI產業底層支撐持續提升,AI技術將會更多地運用到工業和農業方面。

  張東表示,“十四五”新征程已經開啟,以人工智能為代表的科技新興產業將成為經濟發展的新引擎。人工智能也將推動數字經濟進入智能經濟的新階段。
 
 
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