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【行业资讯】人工智能亟须打破产业化瓶颈

一个技术、一个新领域进入暖春,标志性事件就是能不能实现大规模的产业化。那么,人工智能如何打破大规模产业化的瓶颈?
 
“打破产业化瓶颈,要看怎么做好支撑整个产业发展的产业链环境,比如我们设计的模型制作出来之后,怎么论证这个模型的可靠性、稳定性,需要在制药厂里不断地改进、进化。人工智能产业化,构建平台、生态链、产业链至关重要。”10月26日,英国皇家工程院院士郭毅可在2019第九届中国智能产业高峰论坛上说。论坛当天在西安开幕,主题为“驱动未来,智能无界”。
 
在中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东看来,人工智能方兴未艾才刚刚开始。“人工智能的发展,一方面是人工智能本身的产业化,目前很多的创业公司都是围绕人工智能进行产业化,另一方面是对人工智能有重大需求产业的人工智能化。在接下来的应用里,无论是农业、服务业还是工业都会极大地受到人工智能的影响,人工智能对这些产业的升级换代会产生巨大的影响,这比人工智能本身的产业化会有几百倍、上千倍的增长空间,所以人工智能有巨大的发展空间。”王恩东说。
 
“这既是一个新的话题,也是一个陈旧的话题。人工智能作为人类新科学的增长点,一方面是新经济发展的领头雁,另一方面是社会发展的加速器。传统的智能产业,工业产业是主体,人类研究机器人的时候首先想到的就是人的行为智能,所以开始做机械手,特别在生产线上,工业机器人的产值有相当的分量,它是产业的核心能力。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅表示。
 
李德毅说,随着人们把兴趣从行为发展到感知之后,比如人脸识别、语音识别等,相关的产品比如智慧医疗逐渐渗透到传统行业里面,最好的例子就是达芬奇机器人,达芬奇机器人在全世界卖的很多,中国是最大的市场,而且这个机器人卖得很贵。所以人工智能是新经济发展的领头雁。
 
“所以,我们对机器人产业长远的评价严重不足,对人工智能近期的期望又估计太高,于是就会失望,实际人工智能对人类的影响才刚刚开始,对于2050年智能时代,我们至今依然知之不多。”李德毅说。
 
“传统的行业,怎么数字化、智能化,我们需要进一步下工夫,人工智能的应用面非常广,比如语音识别、人脸识别,小语种等,都需要进一步智能化,提高识别率、准确率,提高效率,这些方面都需要突破,还有很多瓶颈。这也是人工智能产业涉及面广、影响力大的重要原因。”中国工程院院士、新疆大学教授吾守尔·斯拉木表示。

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