新階段、新動能、新形態 人工智能讓生活更美好

彭訓文

2018年01月24日07:14  來源:人民網-人民日報海外版
 
原標題:人工智能,讓生活更美好(網絡強國新時代(24))

  西藏自治區拉薩市堆龍德慶區的群眾在農業銀行西藏分行排隊體驗“刷臉”取款業務。劉東君攝 新華社發

  前段時間,一段視頻在網絡上引發熱議。上海地鐵站一名中年女乘客沖著自助售票機反復大喊:“我要去東方明珠!”見售票機無反應仍不肯放棄。原來,上海地鐵和阿裡巴巴合作,即將上線語音售票服務,這位乘客看到新聞后第一時間前來試用。對於這名乘客的遭遇,阿裡雲在微博回應稱:“抱歉啊阿姨,我們和上海地鐵正在改裝機器,盡快裝到每一台購票機上。”

  中共十九大報告提出,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。隨著《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》等政策、規劃接連出台,人工智能與實體經濟將進入深度融合時期。

  進入新階段

  經過60多年發展,人工智能如今在神經網絡、深度學習算法等方面取得巨大進步。相對來說,中國人工智能研究雖然起步晚,但發展迅速。

  統計顯示,2007年-2016年,全球人工智能領域論文中,中國佔近20%,僅次於美國﹔深度學習領域論文總量和引用量均居世界第一。此外,人工智能相關發明專利授權量已居世界第二。科技部高新司司長秦勇表示:“我國在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術方面處於世界領先地位。”

  隨著大數據、雲計算和高性能計算等信息通信技術快速發展,人工智能在深度融合實體經濟、改變人們生活方面有了強有力的技術支撐。

  人工智能將對實體經濟產生什麼影響?復旦大學管理學院教授芮明杰將其總結為3個方面。一是對生產工具的改變。人工智能技術嵌入生產設備后,設備將變得更智能,可以根據每個消費者需求進行個性化定制。二是幫助消費者實現對美好生活的追求。人工智能技術可以更好地滿足消費者的消費意願,實現消費者效用最大化。三是人工智能技術可能會代替一部分人力,影響相關行業及其就業,從而對整個社會的發展產生影響。

  業內專家表示,人工智能技術還能夠催生並促進柔性制造、綠色制造、智能制造、全球制造等,對於實體經濟轉型升級意義深遠。

  提供新動能

  近年來,人工智能研究成果正實現產業化應用,為實體經濟發展提供新動能。

  統計顯示,當前中國人工智能企業數量、專利申請數量以及融資規模均僅次於美國,位列全球第二。全球最值得關注的100家人工智能企業中,中國有27家。其中,騰訊、阿裡雲、百度、科大訊飛等成為全球人工智能領域佼佼者。

  這些企業在改造實體經濟和傳統產業方面成績顯著。例如,阿裡巴巴、騰訊、京東等互聯網企業借助人工智能技術,促進傳統零售業升級。無人值守零售貨架、無人便利店、無人零售盒子、無人超市、無人櫃等業態發展風起雲涌。家具制造企業美克家居推出的智能制造品牌“恣在家”,建立起客戶和工廠之間的直接對話體系,使工廠成為聚焦客戶需求的“一站式”綜合體驗中心。

  在2017年年底舉行的第四屆世界互聯網大會上,無人超市、智能互聯汽車、虛擬現實康復設備等“黑科技”紛紛亮相,越來越多實體行業紛紛變得更加智能化,越來越多的人因此獲益。

  科大訊飛輪值總裁胡郁表示,人工智能將從兩個方面來改變我們的生活,一方面是直接改變面向大眾消費者的產品,如手機、玩具、機器人、智能家居、智能家電等。另一方面是通過人工智能改變各種行業,比如教育、醫療、公檢法、安全以及智慧城市的建設等。

  打造新形態

  2017年12月,工業和信息化部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》(以下簡稱《行動計劃》)。《行動計劃》提出了4方面重點任務,包括17類產品或領域。

  總結來看,今后3年,智能網聯汽車、智能服務機器人、智能家居產品等智能化產品,將進入集成應用階段﹔智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平台等關鍵環節,將成為重點發展方向﹔新一代人工智能技術在工業領域各環節探索應用、提升智能制造關鍵技術裝備創新能力、培育推廣智能制造新模式等,將成為深化發展智能制造重點﹔構建行業訓練資源庫、標准測試及知識產權服務平台、智能化網絡基礎設施、網絡安全保障等產業公共支撐體系,將讓人工智能發展環境更完善。

  《行動計劃》同時提出,促進人工智能與各產業領域深度融合,形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

  專家表示,要對實體經濟生產端與消費端進行有效協同,從消費端倒逼生產端實現兩者深度融合。這需要企業今后更加關注智能化發展模式研究,也需要行業研究者重點關注產業鏈上下游整合。

  中國社會科學院財經戰略研究院互聯網經濟研究室主任李勇堅建議,國家層面,應設立人工智能與實體經濟深度融合的推進機構,鼓勵各種商業模式創新,同時建立可實施、可落地、可操作的政策體系﹔研究層面,需要關注人工智能帶來的安全問題﹔相關層面,應推動實現數據共享,加快對數據研發利用,使數據成為人工智能快速發展的“燃料”與“助推器”。

(責編:宋心蕊、趙光霞)

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