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人工智能赋能产业,我国人工智能产业应用总体上刚起步!

作者:数科邦 发布时间:2019-01-18 1707 0 0

  如今,随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术的高速发展,“智能+”社会已步步临近,社会各界也正积极勾勒未来社会图景。在这其中,人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。那么,当前,我国人工智能与产业融合的情况如何?

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  业内专家认为,我国人工智能产业应用总体上处于起步阶段。当前,新一代人工智能已经从最初的算法驱动逐渐向数据、算法和算力的复合驱动转变,其中,基于数据的应用驱动作用日益显著。以医疗领域为例,我国智慧医疗近几年发展比较快,一个重要原因是有比较丰富的电子病历、医疗影像、病理图像等数据,基于这些数据,科研人员能够通过标注来训练人工智能模型。

  事实上,我国拥有着海量数据和巨大市场规模,我们应充分发挥这些优势,加快推动人工智能的应用场景落地。不过在实际推进过程中,还是有一些难题制约着人工智能与产业更好地融合。

  首先是数据的有效性不够。通常数据越多,人工智能算法越智能,不过这海量的数据只有经过计算、进行训练,才能产生价值。而我国的数据样本虽然非常丰富,但有时多获取的大部分数据没有价值,这就给利用数据训练算法带来较大困难。就拿智慧医疗领域来说,优质的数据一般要经过精选、清洗和标注,而高质量的标注数据门槛较高,通常由专业的医生来完成,但当前医生协助人工智能企业标注数据的积极性不高。由于高质量的标注数据缺乏,制约了人工智能在医疗领域的拓展。

  其次是数据之间缺乏联动。数据孤岛现象影响了人工智能应用的落地。一些核心数据掌握在相关管理部门和行业机构手中,在保障数据安全和隐私安全前提下,如果能将这些优质数据投入到算法模型训练上,既能降低行业参与者的成本,也有助于拓展人工智能应用的深度。

  此外,人工智能芯片、智能平台搭建等技术难题也有待突破,这些都在一定程度上影响了应用场景落地。

  可以说,人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程。要想进一步推进人工智能产业发展,就需要搭建良好的产业生态链条,需要学界和产业界共同努力,探索拓展产业的边界和范围。同时,为了实现人工智能与传统产业良性互动,也需要提升社会整体智能化水平。

  因此,有必要推进智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施智能化水平。比如,无人驾驶需要车与路、车与人以及交通基础设施之间的互联互通,要实现这一点,稳定快速的通信网络就很重要,而5G技术和5G网络正好能满足车、路、人等协同的要求。无人驾驶汽车要上路,绝不是有了好算法就行,它还需要新一代通信技术基础设施的配合,以及相关标准、协议的兼容畅通。

  而目前来说,我国人工智能产业尚未形成有影响力的生态圈和产业链,这就需要行业参与者积极布局,发挥好各自的优势,搭建起人工智能产业生态;管理部门也应发挥好引导作用,帮助解决制约行业发展的共性难题。此外,人工智能产业的有效推进还离不开行业标准管理、政策法规等外部环境,来共同提升社会整体智能化水平,促进人工智能与传统产业深入融合。


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