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“新基建”讓人工智能應用再加速

疫情發生以來,在線教育、遠程辦公、在線醫療等需求不斷攀升,但“釘釘崩了”“麥當勞小程序崩了”等程序崩潰的新聞也登上網絡熱搜。家中“神獸”上課,看起來一片祥和,實際上卻已經陣腳大亂。

程序崩潰,從某種程度上反映了計算機算力、服務器等“新基建”的不足。但是,在疫情防控中,服務機器人、大數據分析系統和智能識別(溫測)產品的表現卻十分亮眼。

人工智能(AI)作為“新基建”七大板塊中的重要組成部分,能否為疫后全球經濟復蘇開出科技良方?它會改變什么?4月9日,前沿科技論壇第二期以“人工智能:科技與經濟融合新引擎”為主題,為疫后人工智能科技與經濟融合發展建言獻策。

“新基建”帶動人工智能

2020年的開啟姿勢有些魔幻。新冠肺炎疫情的肆虐,讓物理世界運轉基本“停擺”,此時AI的作用卻愈加凸顯。

近期發布的《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》指出,計算機視覺、智能語音等AI技術成熟度相對較高,使用場景豐富,因此其代表產品在抗擊疫情中也發揮了重要作用。

“這次突如其來的疫情是人類的一場大災難,同時也是AI產業發展難得的新機遇。這次疫情中,智能產品在用戶群體中贏得了更多信任,AI給各行業‘賦能’的作用開始顯現,AI應用在提升國家治理能力方面的作用也越來越明顯。”中國工程院院士李國杰指出。

伴隨“新基建”的熱潮,從政策到資金再到技術積累,AI產業迎來了發展新機遇。

電氣和電子工程師協會(IEEE)終身會士蔡自興表示,“新基建”提速為推動AI發展帶來重大機遇,要不失時機,全面建設,打牢基礎,增強實力,加快發展AI新型基礎設施,為實現經濟轉型和升級奠定堅實基礎。

中國科學院計算技術研究所研究員曹存根認為,AI在社會治理中可以發揮作用,國家應當統一部署一些大的AI公共服務設施。

“AI在穩投資、促消費、助升級、培植經濟發展新動能、創建智能經濟新形態等方面潛力巨大。 AI與5G、大數據等技術結合,又將帶動諸多行業,為多領域的數字化、智能化轉型奠定基礎。”蔡自興說。

在李國杰看來,AI還要高度重視“軟基建”。發展數字經濟要改變基建就是硬件設備的傳統思維,大力發展AI應用需要的各種工具庫、算法庫、軟件庫,打造完整的工具鏈,降低AI應用開發的門檻。

中國科學技術發展戰略研究院研究員李修全認為,AI算力、開放平臺、知識中心等AI新型基礎設施建設,除了助力技術落地、加速技術突破之外,也應在促進不同群體共享發展方面發揮重要作用。“改善中小企業和創業者創新條件,改進欠發達地區智能化基礎設施,使智能化變革走向包容發展、共享發展。”

“短板”與機遇并存

當前,AI正在滲透至各行各業,依靠AI基礎技術和行業數據資源,實現與實體經濟的融合創新。但在這一過程中,AI在工業界還非常依賴大數據和大算力的支撐。

“AI 能力的升級,必須依賴AI 方法論升級。從方法論的角度,過去十年是‘大數據驅動AI’,接下來我們需要回過頭來,用知識和數據聯合驅動AI方法。”中國科學院計算技術研究所研究員山世光指出。

雖然中國與歐美等國家在應用研究上差距不大,但中國在各行業縱深應用上仍需努力;谶@一判斷,山世光提出AI時代的基礎設施包括硬件、軟件、智件三個層面。

山世光強調,中國在基礎軟件平臺上的投入需要提升。深度學習的主流底層框架主要還是由北美國家建設,這些方面也許會像如今的芯片產業這樣出現“卡脖子”的問題。他建議,針對低門檻的AI研發平臺和工具,中國需要盡快搶占先機。

“除了基礎算法長期的投入之外,我認為應該加強基礎智件體系的研究。過去在硬件方面有計算中心、數據中心,未來需要建設AI算法中心、知識中心,甚至建立國家級的知識中心。”山世光說。

同時,蔡自興也提出,AI人才十分緊缺,缺口至少為100萬。“我們要多渠道、多模式培養多層次的人才,高層人才少而精,中層實而強,底層多而壯,一個也不能少。”

為產業升級賦能

國務院此前出臺《新一代人工智能發展規劃的通知》,提出到2025年,AI產業進入全球價值鏈高端;到2030年,AI產業競爭力達到國際領先水平。

這一針對AI的規劃,也體現在了互聯網公司的變革上。騰訊AI Lab機器學習中心總監黃俊洲說:“AI從應用中來也要走到應用中去。在這一過程中,應用會解決問題,同時又能夠為AI研究帶來新的課題,研究課題又能反哺產業,以此形成一個良性循環。”

在AI應用上,公眾的期待很高,但“理想”與“現實”還是有一定距離。中國科學院自動化研究所研究員彭思龍認為:“如何讓中低端的傳統行業以最低的代價實現智能化的升級改造,可能是未來AI發展非常重要的方向。”

中國科學院自動化研究所研究員王金橋表示,要更多把握AI應用的邊界,加強AI治理,防止AI技術濫用以及產生相關的法律問題。

“AI應用的重點是在不確定和動態變化的環境下解決復雜問題,把AI當成一種問題求解技術,不在乎與人類比高低,更不在乎與其他技術融合集成。盡管AI技術還不成熟,但在應用中還是要推進AI標準化體系的建設,建立相應的技術標準、應用規范和評測指標,努力提升AI產品和服務的質量。”李國杰強調。

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