視覺中國
 

　　從唱歌跳舞、潑墨揮毫到操作鍋爐、管控航班……2019年，尋找實(shí)際的落地場景成為人工智能的核心要義。少了幾分炫酷，多了幾分低調(diào)，人工智能更接地氣了。
 

　　在剛剛過去的2019杭州云棲大會上，“產(chǎn)業(yè)”成為高頻詞，不同于熟悉的衣食住行領(lǐng)域，航空、鋼鐵、石化、水泥……從大到小，從老到新，和產(chǎn)業(yè)的深度融合已經(jīng)成為人工智能技術(shù)落地的重要場景。與會專家普遍談到，產(chǎn)業(yè)AI將會創(chuàng)造巨大的新價(jià)值，甚至?xí)敢斯ぶ悄茴I(lǐng)域發(fā)展的方向。

　　不能適應(yīng)需求的AI就像廢鐵一塊

　　產(chǎn)業(yè)AI，顧名思義是在具體的一個(gè)個(gè)產(chǎn)業(yè)里發(fā)揮作用的AI技術(shù)和產(chǎn)品，和我們常說的AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)相似。但與AI賦能行業(yè)不同的是，AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)往往設(shè)想的是以AI為主體，來實(shí)現(xiàn)某個(gè)領(lǐng)域的固有功能。而產(chǎn)業(yè)AI，則要求能夠與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)無縫結(jié)合，推助產(chǎn)業(yè)核心部類向前發(fā)展，并且深度的產(chǎn)業(yè)AI必然指向復(fù)雜的行業(yè)限制和真實(shí)需求。

　　探跡科技CEO黎展曾表示，要想解決產(chǎn)業(yè)問題，AI必須具備三方面基礎(chǔ)能力。一是數(shù)據(jù)規(guī)整能力，AI必須綜合各方面信息和實(shí)時(shí)變化的數(shù)據(jù)流，隨時(shí)做出統(tǒng)領(lǐng)全局的最優(yōu)解。二是簡單易用體驗(yàn)，想做產(chǎn)業(yè)AI，必須是人機(jī)協(xié)同的工作模式，但是人機(jī)如何協(xié)同，如何在縮減人的工作時(shí)間、提高人的工作效率之外，不會產(chǎn)生大量學(xué)習(xí)成本和適應(yīng)成本是關(guān)鍵問題。三是持續(xù)進(jìn)化能力，如果產(chǎn)業(yè)AI不能進(jìn)化，工作需求一旦變更，AI就變成廢鐵一塊，那確實(shí)不要也罷。

　　要實(shí)現(xiàn)對于現(xiàn)實(shí)需求的靈活應(yīng)對，就需要對AI模型進(jìn)行大量訓(xùn)練，而標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)是訓(xùn)練的基礎(chǔ)。產(chǎn)業(yè)是數(shù)據(jù)聚集的富礦，阿里云智能計(jì)算平臺事業(yè)部總經(jīng)理、高級研究員賈揚(yáng)清表示，由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)往往能帶來更好的性能，“見多識廣這句話在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一點(diǎn)都不假。”更為核心的是，數(shù)據(jù)有著非常高的復(fù)雜性，在不同行業(yè)場景中表現(xiàn)得尤其明顯。

　　“產(chǎn)業(yè)中有需求、有數(shù)據(jù)、有應(yīng)用場景。”阿里云副總裁、產(chǎn)品與解決方案管理部總經(jīng)理馬勁同樣表示。他強(qiáng)調(diào)，“只有產(chǎn)業(yè)給我們提出明確的需求，AI才有改進(jìn)的方向。同樣產(chǎn)業(yè)里面有真實(shí)的數(shù)據(jù)，可以建立更好的模型。加上云計(jì)算可以提供更強(qiáng)的計(jì)算能力，同時(shí)不斷降低計(jì)算的成本。通過算法、算力、數(shù)據(jù)三者不斷的結(jié)合，AI慢慢地在一個(gè)一個(gè)的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐當(dāng)中，一點(diǎn)一點(diǎn)帶來價(jià)值。”

　　智能化轉(zhuǎn)型為企業(yè)提質(zhì)增效

　　“數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國GDP增長的貢獻(xiàn)率連續(xù)5年超過50%，2018年這一數(shù)字高達(dá)67.9%，我們正處在數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。”阿里云智能總裁張建鋒在2019杭州云棲大會上說。但他同時(shí)表示，今天數(shù)據(jù)的增長率、規(guī)模，包括支撐數(shù)據(jù)的處理能力都還處于爆發(fā)的前夕，如果說以前的互聯(lián)網(wǎng)紅利都來自消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，那今后更大的需求一定來自產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。

　　“我們以瀚藍(lán)垃圾焚燒項(xiàng)目為例，通過把熟練工人的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建模型，能夠以人工智能輔助人工的方式去操作鍋爐，可以把鍋爐的燃燒穩(wěn)定性提高23%，實(shí)實(shí)在在為企業(yè)創(chuàng)造了效益。另外，以往工人平均每4個(gè)小時(shí)要操作30次，現(xiàn)在只需要操作6次，從而大幅度降低工人的勞動強(qiáng)度。”阿里云智能副總裁、數(shù)據(jù)智能事業(yè)部總經(jīng)理曾震宇說。

　　“產(chǎn)業(yè)AI正在幫助各行各業(yè)進(jìn)行智能化的轉(zhuǎn)型。更重要的是產(chǎn)業(yè)AI在各行各業(yè)創(chuàng)造了豐富多彩的可能性，它是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新動能。”曾震宇說。

　　在航空領(lǐng)域，據(jù)大會消息，蕭山機(jī)場也將使用人工智能的調(diào)度能力，可以實(shí)現(xiàn)有效管控航班起降、上下客、行李搬運(yùn)、加油、餐配、檢修、保潔等各個(gè)環(huán)節(jié)。而到了工業(yè)領(lǐng)域，通過對工業(yè)流程的單點(diǎn)智能、局部智能、全局智能的優(yōu)化升級，能夠在鋼鐵、環(huán)保、光伏、橡膠等行業(yè)提升效率、降低成本。

　　“要讓人工智能落到實(shí)處必須深入產(chǎn)業(yè)，我們在產(chǎn)業(yè)當(dāng)中深研算法、深挖效率，讓智能成為產(chǎn)業(yè)，為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造不可替代的價(jià)值。”視覺計(jì)算專家華先勝說。

　　底層技術(shù)始終是角逐主戰(zhàn)場

　　大會上，AI推理芯片含光800首度亮相——每秒處理78000張圖片，一個(gè)含光800的算力相當(dāng)于10個(gè)GPU。而其背后是在自然語言處理、智能語音、視覺計(jì)算等領(lǐng)域算法的40多項(xiàng)世界第一的科技成果支撐。這些進(jìn)展無不說明，越是在AI+架起高樓的時(shí)代，越不能忽視硬件、底層技術(shù)、通用AI技術(shù)和平臺這些“地基”。

　　馬勁解釋道，在AI芯片、邊緣計(jì)算等基礎(chǔ)層之上，才是為開發(fā)者提供入口和能力的平臺層，以及更上層的AI服務(wù)和產(chǎn)業(yè)。“我們把視頻的算法、文字的算法、語音的算法、自動駕駛的算法等訓(xùn)練出來。變成原子化的服務(wù)，可以在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐當(dāng)中快速的組合成新的應(yīng)用。推動AI落地，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值。”

　　日前愛思唯爾發(fā)布的《人工智能：知識的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移與應(yīng)用》報(bào)告顯示，與國際相比，中國90%的人工智能研究來自學(xué)術(shù)界，企業(yè)的貢獻(xiàn)相對較小，僅占3%。

　　“中國目前研究瞄準(zhǔn)有商業(yè)應(yīng)用前景、好落地的產(chǎn)業(yè)方向，有超過60%的AI創(chuàng)業(yè)公司都聚焦于計(jì)算機(jī)視覺，研發(fā)多是應(yīng)用驅(qū)動。一方面，我們有更大的用戶基數(shù)，積累了海量數(shù)據(jù)，在人臉識別、語音識別、文字識別等應(yīng)用場景驅(qū)動的應(yīng)用基礎(chǔ)研究走在前列；但另一方面，客觀來說，基礎(chǔ)研究離頂尖國家水平仍有較大差距，新概念高被引論文數(shù)量并不多，鮮有原創(chuàng)性引領(lǐng)性的重大影響力成果。”中國科學(xué)院大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院教授孫哲南曾公開表示。

　　人工智能是融合了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率、邏輯、倫理等多學(xué)科于一身的復(fù)雜系統(tǒng)。算法是其最為核心的底層技術(shù)之一。如何讓計(jì)算機(jī)能像人類一樣進(jìn)行思考，如同人一樣利用現(xiàn)有的知識進(jìn)行學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn)合乎邏輯的推理，是人工智能算法試圖實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。華先勝即表示，要想讓視覺智能真正在實(shí)戰(zhàn)中規(guī)模化產(chǎn)生核心價(jià)值，首要秘訣還是“深研算法”，進(jìn)而深挖效率、深入產(chǎn)業(yè)。（記者 崔爽）