经济观察:服务实体经济 中国人工智能还有几道
2018-03-31 16:01 btic 搜狐

  中新社北京3月31日电 题:服务实体经济 中国人工智能还有几道坎?

  中新社记者 刘育英

  人工智能的新赛道中,中国已经跻身第一梯队。不过在和实体经济融合的过程中,中国能否在产业链上有提升,仍有几道难关要闯。

资料图:中石化西北油田首次引入人工智能机器人“慧眼”对变电站进行巡检。韩勇 摄

资料图:中石化西北油田首次引入人工智能机器人“慧眼”对变电站进行巡检。韩勇 摄

  应用场景:企业不知切入点在哪?

  埃森哲的一份报告显示,到2035年,人工智能有望拉动中国经济提速1.6个百分点。推动制造业年增长率提升2个百分点。

  在30日于此间举行的“人工智能的产业化应用和解决方案”研讨会上,工业和信息化部科技司高技术处调研员李伟表示,工信部更关心人工智能与实体经济的结合。但受制于基础支撑、技术成熟度、安全、生态、法规伦理等方面原因,人工智能在工业、医疗等领域的应用还需相当长时间去发展。

  人工智能能够解决制造业中的一些复杂任务、提升生产效率、提高全要素生产率。今年1月出台的“人工智能三年行动计划”,突出了鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用。

  阿里巴巴阿里云城市大脑资深产品专家李京梅说,阿里云在2017年推出了工业大脑。通过科学家把制造流程全链路数字化,把经验变成数字模型,最终提升了产品良品率。不过在最初开发工业大脑时,许多企业都不愿进行这种数字化尝试。

  国家发改委经济体制与管理研究所研究员史炜表示,在他调研的200多家中小企业中,传统制造业对人工智能的概念非常模糊,许多企业不知从何处切入人工智能。

  核心技术:中国能否弯道超车?

  核心技术的缺乏,也让一些业内人士产生担忧。在PC时代,英特尔的CPU芯片和微软windows操作系统的捆绑,垄断了台式电脑的桌面;在移动互联网时代,谷歌的安卓和苹果的ios占据了智能手机操作系统99%的市场份额。

  人工智能时代,中国是否会重走老路?

  “国外科技巨头在发展人工智能之初就意识到平台的重要性,纷纷推出深度学习开源平台。如谷歌的TensorFlow、脸书(Facebook)的PyTorch、Caffe2等。”百度发展研究中心高级研究院温昕煜表示,开源平台的重要性相当于PC和手机时代的操作系统。

  不仅如此,谷歌开发的深度学习芯片TPU已进入公开测试,它配合开源平台使用,将提升算法训练的效率。

  李伟认为,在产业应用方面,中国还应该去解决基础问题,如开源平台、智能传感器、芯片等,目前中国在这些领域还比较薄弱。

  中国公司现在也开始涉足底层技术,百度发布了深度学习开源平台PaddlePaddle。温昕煜建议国内机构应构建自主可控的深度学习平台开源生态。

资料图:位于福建平潭综合试验区麒麟大道的无人驾驶汽车测试基地启动。 吕明 摄

资料图:位于福建平潭综合试验区麒麟大道的无人驾驶汽车测试基地启动。 吕明 摄

  数据共享与保护:在全球都是难题

  在深度学习领域,算法的优化需要高质量、海量数据的支撑。

  “例如无人驾驶,交通数据方面,现在还在交通管理部门手中;建筑数据,建筑管理部门也还没有公开,现在做无人驾驶的公司没有这些数据。”中国电信云计算分公司副总经理王兴刚表示,人工智能需要以多元数据融合为基础。

  数据的开放共享应以安全为前提。国务院发展研究中心创新发展研究部研究室主任戴建军说,大数据时代的隐私保护是全球难题,已到了非常尖锐的地步,但不应因噎废食。

  史炜认为,人工智能的落地,应关注人工智能在智能制造的产业落脚点、技术方案和应用模式,5G如何推动人工智能产业化,区块链在智能制造的应用前景等问题。(完)

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