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AI從“實驗室”走向市場,還要答好幾道題?

發布時間:2024-08-24 16:14:04來源: 13041198719

AI從“實驗室”走向市場,還要答好幾道題?

新華社哈爾濱8月23日電(記者楊思琪 楊軒 沈易瑾)2024太陽島企業家年會22日至24日于哈爾濱舉辦,其中的“人工智能賦能高質量發展論壇”發布了人工智能十大成果。從革新生產生活方式到加速賦能產業發展,人工智能如何更好發揮作用?

“走深向實”重塑千行百業

“依托公司在顯示技術、物聯網及大數據處理等方面的積累,我們推出了‘AI影像輔助診療平臺’,可以通過智能醫療設備、遠程醫療平臺及健康管理系統的集成應用,實現醫療資源的優化配置和高效利用,幫助更多患者在家門口享受到更好的醫療服務。”京東方健康科技有限公司總經理王雨楠說。

這是此次論壇發布的人工智能成果之一。中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克介紹,當前新一輪科技革命和產業變革深入演進,人工智能產業創新密集活躍,正推動人類社會加速進入智能時代。

人工智能與算法已成為眾多行業的效率倍增器與發展新引擎。

在哈電集團重裝公司廠房內,智能化焊接系統已在核電設備焊接中推廣。“智能化焊接系統能自動檢測焊縫內徑尺寸、外觀形狀和缺陷,調整焊接方式,可減少50%到75%的人力,效率提高2倍以上,作業質量可滿足核電焊接標準。”哈電集團創新與數字化部副總經理劉新新說。

在賦能傳統產業的同時,人工智能也在創造全新應用場景,帶動新興產業拔節生長。

北京訊飛研究院副院長李家琦說,基于星火認知大模型,科大訊飛正在數字政府、教育、司法、金融、汽車等多個行業開發創新服務產品,為用戶帶來更多新體驗。

《中國新一代人工智能科技產業發展報告2024》顯示,我國人工智能被廣泛應用于包括智慧城市、智能制造、智慧農業在內的20個細分領域,創新版圖正從“極化”走向“擴散”。

還要答好幾道題?

“AI”,已成為現象級熱詞與萬千行業的“寵兒”。然而,在不少細分領域,從人工智能技術的落地到大規模商業化應用仍有距離。業內人士認為,人工智能仍需答好“三道題”。

——“基礎題”。多名受訪專家指出,目前算力、存儲等基礎設施方面仍存短板,難以滿足實際需求。中國國際科技促進會新基建專委會會長金暉認為,高質量數據采集和行業專屬大模型是人工智能賦能產業變革的關鍵所在。

哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副院長程思瑤說,在一些領域,存在數據收集存儲裝備少、基礎數據標準化程度低、數據采集成本較高等問題,對大模型的訓練與推理造成不利影響。

“傳統裝備制造業數據基礎設施相對較弱,整體仍處于數字化階段。”劉新新說,不同車間、流程工藝之間的數據有效互通仍有較大提升空間。

——“場景題”。人工智能技術轉化,一頭連著科研,一頭連著市場,工業界與科研機構的銜接至關重要。一些受訪專家表示,當前人工智能研發人員對各大行業的了解仍然有限,如果不能清晰掌握工業界的實際需求,就難以給出有針對性的解決方案。

“既懂專業、又懂市場的跨領域人才培養,值得關注。”李家琦說,坐在研發室里很難想象具體應用場景。同時,具備豐富行業經驗的項目經理、產品經理等綜合性人才,被各大企業所青睞,存在較大缺口。

劉新新說,在人工智能技術轉化上,應用企業作為“出題人”,在提出需求時還缺乏精準性,因此一些應用場景中的共性問題還沒能提煉出來,成為一大阻礙。

——“機制題”。受訪專家認為,不同行業領域間仍然存在“數據壁壘”,對人工智能技術迭代升級造成延緩。

一家人工智能技術研發企業負責人說,對于用戶數據怎樣保存、能否用于訓練等問題,行業內還缺乏明確規定,可能引起隱私權、版權等糾紛,企業存在顧慮。

讓人工智能走上更大舞臺

多位受訪專家呼吁,可在行業政策支持、基礎設施建設、高水平人才培養等方面綜合施策,充分釋放人工智能發展潛力。

“當前應進一步強化頂層設計,平衡處理數據安全與互聯互通。”中國互聯網協會副理事長、伏羲智庫創始人李曉東等專家建議,在保障公民隱私與數據安全的前提下推動建立行業內與行業間的數據互通互聯機制,大力支持孵化共性技術,從企業單點式突破拓展到更多應用場景。

“新一代人工智能是推動科技跨越發展、產業優化升級的驅動力量。”智慧足跡數據科技有限公司高級副總裁文武說,去年5月北京市發布《北京市數據知識產權登記管理辦法(試行)》,為數據商業生態與人工智能技術發展提供制度框架??山梃b這一做法,進一步推動政企數據融合,發展數據商業生態,提升和釋放數據要素價值。

金暉建議,各大企業可與高校合作推出人工智能大模型實訓課程,提供系統化、前瞻性、理論實踐相結合的專業輔導,加快培養“AI+專業”的跨領域人才,提升從業者專業水平,擴大行業人才儲備。

李家琦等專家表示,期待國家重點實驗室等高水平科研機構與人工智能行業龍頭企業密切合作,構建新一代人工智能全產業鏈生態平臺,聚焦關鍵技術難題,構筑產學研用一體化的知識層、技術群、生態圈,打造自主可控的人工智能領域新質生產力,搶占人工智能技術制高點。

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