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由炫到实 人工智能转型还要扎根产业需求
2019-10-08 07:53:03 来源: 科技日报
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  从唱歌跳舞、泼墨挥毫到操作锅炉、管控航班……2019年,寻找实际的落地场景成为人工智能的核心要义。少了几分炫酷,多了几分低调,人工智能更接地气了。

  在刚刚过去的2019杭州云栖大会上,“产业”成为高频词,不同于熟悉的衣食住行领域,航空、钢铁、石化、水泥……从大到小,从老到新,和产业的深度融合已经成为人工智能技术落地的重要场景。与会专家普遍谈到,产业AI将会创造巨大的新价值,甚至会指引人工智能领域发展的方向。

  不能适应需求的AI就像废铁一块

  产业AI,顾名思义是在具体的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品,和我们常说的AI赋能传统行业相似。但与AI赋能行业不同的是,AI赋能传统行业往往设想的是以AI为主体,来实现某个领域的固有功能。而产业AI,则要求能够与传统产业无缝结合,推助产业核心部类向前发展,并且深度的产业AI必然指向复杂的行业限制和真实需求。

  探迹科技CEO黎展曾表示,要想解决产业问题,AI必须具备三方面基础能力。一是数据规整能力,AI必须综合各方面信息和实时变化的数据流,随时做出统领全局的最优解。二是简单易用体验,想做产业AI,必须是人机协同的工作模式,但是人机如何协同,如何在缩减人的工作时间、提高人的工作效率之外,不会产生大量学习成本和适应成本是关键问题。三是持续进化能力,如果产业AI不能进化,工作需求一旦变更,AI就变成废铁一块,那确实不要也罢。

  要实现对于现实需求的灵活应对,就需要对AI模型进行大量训练,而标准化数据是训练的基础。产业是数据聚集的富矿,阿里云智能计算平台事业部总经理、高级研究员贾扬清表示,由于深度学习的发展,更多的数据往往能带来更好的性能,“见多识广这句话在深度学习领域一点都不假。”更为核心的是,数据有着非常高的复杂性,在不同行业场景中表现得尤其明显。

  “产业中有需求、有数据、有应用场景。”阿里云副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲同样表示。他强调,“只有产业给我们提出明确的需求,AI才有改进的方向。同样产业里面有真实的数据,可以建立更好的模型。加上云计算可以提供更强的计算能力,同时不断降低计算的成本。通过算法、算力、数据三者不断的结合,AI慢慢地在一个一个的产业实践当中,一点一点带来价值。”

  智能化转型为企业提质增效

  “数字经济对中国GDP增长的贡献率连续5年超过50%,2018年这一数字高达67.9%,我们正处在数字经济转型的关键时期。”阿里云智能总裁张建锋在2019杭州云栖大会上说。但他同时表示,今天数据的增长率、规模,包括支撑数据的处理能力都还处于爆发的前夕,如果说以前的互联网红利都来自消费互联网,那今后更大的需求一定来自产业实践。

  “我们以瀚蓝垃圾焚烧项目为例,通过把熟练工人的经验和数据相结合,构建模型,能够以人工智能辅助人工的方式去操作锅炉,可以把锅炉的燃烧稳定性提高23%,实实在在为企业创造了效益。另外,以往工人平均每4个小时要操作30次,现在只需要操作6次,从而大幅度降低工人的劳动强度。”阿里云智能副总裁、数据智能事业部总经理曾震宇说。

  “产业AI正在帮助各行各业进行智能化的转型。更重要的是产业AI在各行各业创造了丰富多彩的可能性,它是数字经济的新动能。”曾震宇说。

  在航空领域,据大会消息,萧山机场也将使用人工智能的调度能力,可以实现有效管控航班起降、上下客、行李搬运、加油、餐配、检修、保洁等各个环节。而到了工业领域,通过对工业流程的单点智能、局部智能、全局智能的优化升级,能够在钢铁、环保、光伏、橡胶等行业提升效率、降低成本。

  “要让人工智能落到实处必须深入产业,我们在产业当中深研算法、深挖效率,让智能成为产业,为产业创造不可替代的价值。”视觉计算专家华先胜说。

  底层技术始终是角逐主战场

  大会上,AI推理芯片含光800首度亮相——每秒处理78000张图片,一个含光800的算力相当于10个GPU。而其背后是在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域算法的40多项世界第一的科技成果支撑。这些进展无不说明,越是在AI+架起高楼的时代,越不能忽视硬件、底层技术、通用AI技术和平台这些“地基”。

  马劲解释道,在AI芯片、边缘计算等基础层之上,才是为开发者提供入口和能力的平台层,以及更上层的AI服务和产业。“我们把视频的算法、文字的算法、语音的算法、自动驾驶的算法等训练出来。变成原子化的服务,可以在产业实践当中快速的组合成新的应用。推动AI落地,实现产业的价值。”

  日前爱思唯尔发布的《人工智能:知识的创造、转移与应用》报告显示,与国际相比,中国90%的人工智能研究来自学术界,企业的贡献相对较小,仅占3%。

  “中国目前研究瞄准有商业应用前景、好落地的产业方向,有超过60%的AI创业公司都聚焦于计算机视觉,研发多是应用驱动。一方面,我们有更大的用户基数,积累了海量数据,在人脸识别、语音识别、文字识别等应用场景驱动的应用基础研究走在前列;但另一方面,客观来说,基础研究离顶尖国家水平仍有较大差距,新概念高被引论文数量并不多,鲜有原创性引领性的重大影响力成果。”中国科学院大学人工智能技术学院教授孙哲南曾公开表示。

  人工智能是融合了数学、统计学、概率、逻辑、伦理等多学科于一身的复杂系统。算法是其最为核心的底层技术之一。如何让计算机能像人类一样进行思考,如同人一样利用现有的知识进行学习并实现合乎逻辑的推理,是人工智能算法试图实现的目标。华先胜即表示,要想让视觉智能真正在实战中规模化产生核心价值,首要秘诀还是“深研算法”,进而深挖效率、深入产业。

  延伸阅读

  数据与算力融合驱动数字经济

  “城市大脑”“新零售”“新制造”……举办10年来,云栖大会创造了一个个热词、风口,今年的风向标无疑指向“数字经济”。2019云栖大会的聚焦数字经济核心议题,从商业、技术、金融等视角,全面解读数字经济催生的无限机遇。

  身处数据“大爆炸”时代,数据摇身一变成为核心资源和生产资料。“在数字经济时代,大数据是石油,而算力是引擎。”与会专家认为,“数”和“智”是数字经济时代最重要的两个关键元素,两者有效结合才能凝聚数字经济发展的蓬勃动力。数据和应用做深度融合,才能构建很多行业的基础。有了这个基础,之后才能去畅想,才能有未来。没有这个基础,今后面向数字经济的条件都不具备。(记者 崔 爽)

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