推进人工智能产业化， 需要基础支撑平台技术上的突破创新 。
“无人驾驶、智能安防等终端场景是人工智能应用的重要场景， 但人工智能在这些场景能不能落地、落地后有多大价值， 需要依靠智能平台的支撑 。 ”余凯以自动驾驶为例， 当前无人驾驶技术仍不成熟， 一个重要的影响因素是计算效率不够高 。 “1000辆上路的自动驾驶汽车， 每天要处理相当于当前百度图像搜索的数据量， 要及时、有效地处理好信息， 在底层架构上就需要高性能的人工智能芯片 。 ”
芯片的特点和性能往往决定了人工智能应用平台的架构和发展生态 。 鲲云科技创始人牛昕宇说， 人工智能芯片通常会针对人工智能算法做特殊设计， 我国在传统芯片上与国外领先企业有较大差距， 但人工智能芯片与传统芯片底层物理结构完全不同， 这样就相当于大家来到同一起点， 我国应抓住人工智能芯片发展的机遇， 为人工智能应用落地、产业发展提供强劲支撑 。
推进人工智能产业化， 还要培育领军企业 。
【让人工智能与产业紧密融合】虽然商业化刚起步， 但人工智能巨大的发展前景已赢得了世界各国极大关注 。 我国已经成为全球人工智能产业发展的重要推动者 。 当前全球人工智能产业总体上由少数科技巨头公司引领， 但也涌现出许多人工智能初创企业， 在一些细分领域很有竞争力 。 受访专家认为， 当前全球人工智能应用生态尚未成形， 要积极搭建人工智能生态圈， 进而在人工智能产业上取得主动权 。 同时， 培育一批具有行业引领带动作用的人工智能企业和产业， 建立起从基础研发、平台技术开发到应用落地的人工智能产业生态链条， 并最终支撑起人工智能在各行业的终端应用 。
“人工智能时代的产品将是定制化的， 需要形态、性能各异的产品 。 因此， 虽然我国在一些领域与发达国家有一定差距， 但在人工智能产业上仍然有很多机会， 甚至实现换道超车 。 ”王军表示 。
提升社会整体智能化水平， 促进人工智能与传统产业深入融合
“人工智能 ”在深刻改变着传统产业 。 人工智能与传统产业的关系如何？怎样推进人工智能与传统产业深入融合？
“如果说人工智能是供给侧， 传统行业则是需求侧， 它们不是谁颠覆谁的关系 。 推进人工智能应用场景落地， 要处理好‘供给侧’和‘需求侧’的匹配问题， 还要打通两者之间的壁垒， 让双方加深理解， 明白传统行业在哪些方面需要人工智能， 人工智能又能对产业发展起什么作用 。 ”余凯表示 。
专家认为， 为了实现人工智能与传统产业良性互动， 需要社会整体智能化水平的提升 。 因此， 有必要推进智能化信息基础设施建设， 提升传统基础设施智能化水平 。
比如， 无人驾驶需要车与路、车与人以及交通基础设施之间的互联互通， 要实现这一点， 稳定快速的通信网络就很重要， 而5G技术和5G网络正好能满足车、路、人等协同的要求 。 因此， 无人驾驶汽车要上路， 绝不是有了好算法就行， 它还需要新一代通信技术基础设施的配合， 以及相关标准、协议的兼容畅通 。
仍以数据为例， 人工智能时代， 数据是基石， 但标注好的数据更重要、更有价值 。 对大多数行业参与者来说， 它们难以负担也没有能力做好海量数据的标注工作， 因此需要引导行业专家共同参与， 整合各行业的力量， 服务人工智能产业发展 。
“提高数据标注质量， 可以尝试探索由第三方权威机构牵头， 逐步建立市场导向的面向全行业公开共享的大型数据标注集， 最终通过人工智能模型应用市场终端反馈给予贡献数据集的机构或个人报酬， 这样既提高了效率又保障了参与者的积极性 。 ”凌少平建议 。
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