人工智慧研討會：政企探討產業化應用落地與發展瓶頸

Bianews 3月30日，針對人工智慧如何實現產業化落地，以及如何有效解決人工智慧產業化進程中的體制障礙和政策瓶頸，國家發改委體改所聯合人民郵電報在北京召開「人工智慧產業化應用與解決方案」研討會，邀請相關領域專家、領導與龍頭企業參會，為我國的人工智慧產業獻言獻策。

發改委體改所「史煒工作室」創辦人史煒教授，針對當前人工智慧「熱」，和有效實現人工智慧產業落地，應對一下問題有一個客觀、科學、清醒的認識與理解。

他指出：當前，要客觀地把握區塊鏈技術在智能製造和新型服務業中的應用方式和路徑；要準確把握人工智慧在智能製造中的產業落腳點、技術方案和應用模式；要超前研判和解決人工智慧產業落地的政策瓶頸和體制障礙；要通過調查研究，準確定位當前智能製造中最適宜優先發展的產業是哪些，抓龍頭；要進一步探索人工智慧發展中如何有效推進產學研一體發展模式；要在智能製造中，實踐大數據的應用及解決方案；要超前掌握5G對人工智慧產業化的助推作用，特別是「兩化融合」的落地方案，電信運營商如何有效推進大數據在智能製造中的產業化應用。

人工智慧發展現狀

人工智慧在今年的兩會中再次被寫入《政府工作報告》，人工智慧得到了國家政府和產業界的重視。那麼現在人工智慧吃魚什麼階段呢？從BAT的人工智慧發展程度可見一斑。

阿里

阿里巴巴阿里雲城市大腦資深產品專家李京梅表示，阿里正在做「工業大腦」和「城市大腦」，尋求更多場景的落地。李京梅重點講了阿里的「城市大腦」在城市信號燈的應用，利用人工智慧，包括計算機視覺、圖形識別等技術，智能調度信號燈系統。

騰訊

騰訊產業政策部高級政務經理侯傑指出對於人工智慧，騰訊最大的優勢在場景。他表示，騰訊在人工智慧有兩個大方向：學術要有影響；產品要有產出。在產品產出方面，騰訊語音識別和機器翻譯有非常多的應用。

侯傑還表示，騰訊希望把人工智慧作為長期戰略，並且也成立了機器人團隊，在智能工業開始有些嘗試。

百度

百度發展研究中心高級研究員溫昕煜表示，百度自身的定位，也從一家互聯網公司，變成了一家人工智慧的公司。他表示百度已經開放了九十多個核心能力，包括語音識別、圖像識別等。開發者通過比較簡單的開發就可以實現人工智慧的應用。

溫昕煜特別提到了百度在無人駕駛汽車的探索，「 到2020年前，我們要發布完整的自動駕駛能力的開放平台。去把一些代碼共享出來，給行業的合作夥伴，包括車企，包括高校，包括研究機構，大家一起去促進我們無人車的發展。」

他肯定了人工智慧開放平台將給行業帶來巨大機遇，加速促進國內人工智慧行業的發展。

目前人工智慧還處於起步階段，從BAT等大型互聯網公司的人工智慧探索中可以清晰的得知，人工智慧更多的被應用於消費領域，在傳統製造業的應用很少，在推動傳統企業的科技轉型方面還沒起到顯著的效果。

現在傳統製造業對人工智慧的認識非常薄弱，很多企業提到人工智慧就談大數據如何落地，其實是不知道切入點在哪，沒有找到人工智慧在傳統製造業的落腳點。

人工智慧的政策瓶頸和體制障礙

人工智慧的發展還面臨著一些政策瓶頸。史煒教授指出，目前人工智慧的幾個大的領域，包括無人機、車聯網、機器人、語音圖形識別等，主要集中在民營企業。民營企業在這幾個大的領域站到70%到80%的市場和技術份額，但是這也面臨著一些政策障礙。

有些領域的數據出於安全保密或是行業壁壘的原因，並不能被有效利用。例如對醫院的數據資源的獲取上就面臨著諸多問題，互聯網企業很難去獲取大量質量高的傳統製造業的數據，這些體制和政策上的瓶頸都需要進一步的探討。

很多企業都把大數據當資產，不願意和他人共享，但又無法得到徹底利用，這是非常普遍的現象。當下人工智慧的發展，極需要解決如何讓企業進行數據共享，以及如何保證安全性。

在數據的安全策略方面，中國聯通客戶服務部總經理李紅五提出數據安全等級分類。對於較核心的機密數據，可以加密對外開放。對於非核心的業務數據，可以直接對外開放。但是基於行業之間的數據開放壁壘，這其中需要更多的方針政策的探討。

人工智慧是產業助手還是一個重要產業

人工智慧是全球熱點，國家對於人工智慧也十分關注。但是人工智慧是促進產業發展的助手，還是將成為一個重要的產業沒有定論。

國家發改委體改所所長銀溫泉指出，人工智慧未來處於的什麼地位要看其模塊化的應用。而未來，還要考慮政府、市場各起到什麼樣的作用。另外還要考慮人工智慧的發展主體，是大的國企還是社會多元主體。

其實，無論人工智慧是產業助手還是一個重要產業，都不影響其作為技術推動生產力的角色定位。目前，人工智慧在消費和服務產業已經展現出巨大的影響力，而且有望帶領傳統製造業的升級轉型，將製造升級為智造。

結語

人工智慧正處於起步階段，技術被更多的應用到消費和服務行業，而傳統製造業等待著被人工智慧技術改造升級。

人工智慧發展中還面臨著諸多政策上的瓶頸和行業壁壘，這需要企業和政府的更多探索和實踐。

區塊鏈、5G、大數據等新興技術需要被客觀的對待，良好的市場監管和務實的企業運作才能真正使技術造福於民。

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