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 。
【由炫到实 人工智能转型还要扎根产业需求】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 。
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