專家：我國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用總體上處于起步階段

• 2018年12月21日 ZhangHongYuan來源：人民日報 977 61
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  技術(shù)升級提升競爭力，行業(yè)轉(zhuǎn)型增強優(yōu)勢，廣東省人工智能行業(yè)企業(yè)如何選擇？

  人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企...

業(yè)內(nèi)專家認為，我國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用總體上處于起步階段。

人工智能被認為是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。當(dāng)前，我國人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的情況如何?

業(yè)內(nèi)專家認為，我國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用總體上處于起步階段。

當(dāng)前，新一代人工智能已經(jīng)從最初的算法驅(qū)動逐漸向數(shù)據(jù)、算法和算力的復(fù)合驅(qū)動轉(zhuǎn)變，其中，基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用驅(qū)動作用日益顯著。以醫(yī)療領(lǐng)域為例，志諾維思基因科技創(chuàng)始人、人工智能專家凌少平介紹，我國智慧醫(yī)療近幾年發(fā)展比較快，一個重要原因是有比較豐富的電子病歷、醫(yī)療影像、病理圖像等數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)，科研人員能夠通過標注來訓(xùn)練人工智能模型。地平線創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官、人工智能專家余凱說，受益于行業(yè)豐富的需求，我國在人工智能的應(yīng)用探索上比較活躍。智能安防、智能金融、平安城市等需求，助推了人臉識別技術(shù)的發(fā)展和落地。無人駕駛、智能教育等發(fā)展又加速了我國計算機視覺、語音識別和自然語言理解等技術(shù)的應(yīng)用落地。

專家表示，我國擁有海量數(shù)據(jù)和巨大市場規(guī)模，應(yīng)充分發(fā)揮這些優(yōu)勢，加快推動人工智能的應(yīng)用場景落地。但在實際推進過程中，還有一些難題制約著人工智能與產(chǎn)業(yè)更好地融合。

其中產(chǎn)業(yè)界普遍關(guān)注的是如何取得有價值的數(shù)據(jù)。首先是數(shù)據(jù)的有效性不夠。通常數(shù)據(jù)越多，人工智能算法越智能。但也要看到，海量的數(shù)據(jù)固然重要，可只有經(jīng)過計算、進行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生價值，這就需要提高數(shù)據(jù)的有效性。專家表示，我國的數(shù)據(jù)樣本非常豐富，但數(shù)據(jù)的“噪音”也非常大，有時獲取的大部分數(shù)據(jù)沒有價值，這就給利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法帶來較大困難。在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)一般要經(jīng)過精選、清洗和標注，而高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)門檻較高，通常由專業(yè)的醫(yī)生來完成，但當(dāng)前醫(yī)生協(xié)助人工智能企業(yè)標注數(shù)據(jù)的積極性不高。由于高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)缺乏，制約了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的拓展。

其次是數(shù)據(jù)之間缺乏聯(lián)動。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象影響了人工智能應(yīng)用的落地。云天勵飛首席方案總監(jiān)王軍說，一些核心數(shù)據(jù)掌握在相關(guān)管理部門和行業(yè)機構(gòu)手中，在保障數(shù)據(jù)安全和隱私安全前提下，如果能將這些優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)投入到算法模型訓(xùn)練上，既能降低行業(yè)參與者的成本，也有助于拓展人工智能應(yīng)用的深度。

此外，人工智能芯片、智能平臺搭建等技術(shù)難題也有待突破，這些都在一定程度上影響了應(yīng)用場景落地。

人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個從量變到質(zhì)變的過程，需要搭建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條

人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個從量變到質(zhì)變的過程。專家認為，要想進一步推進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，就需要搭建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條，需要學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界共同努力，探索拓展產(chǎn)業(yè)的邊界和范圍。這包括了從源頭找到有價值的問題、基礎(chǔ)支撐平臺技術(shù)的創(chuàng)新、培育領(lǐng)軍企業(yè)等。

推進人工智能產(chǎn)業(yè)化，找到有價值的問題尤為關(guān)鍵。

“近年來，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用很熱，但多數(shù)扎堆在眼底篩查、肺結(jié)節(jié)檢測及宮頸癌篩查等幾個應(yīng)用點，卻很少有人去研究還有哪些領(lǐng)域需要應(yīng)用人工智能技術(shù)?！绷枭倨秸f，“我國醫(yī)療人工智能應(yīng)用要以需求為導(dǎo)向，運用大數(shù)據(jù)來分析目前診療中的痛點問題，有針對性地培育基于人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)，進而提升人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合度?！?/p>

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