無接觸配送和養魚都能靠它 “接地氣”的AI到底什么樣？

2020-05-07 11:19

AI與產業深度融合仍有所欠缺

談到對于新基建的理解，京東數字科技集團副總裁區力表示，新基建既是基建的數字化，同時也代表著產業數字化的趨勢。

“相較于‘鐵公基’，它的‘新’體現在以AI為代表的硬核科技上。例如通過AI技術助力智能城市建設，讓交通、規劃、環保等各個部門打破數據孤島，再如數字農牧基于AI、IoT等技術，在牧場以數字化助力‘足不出戶’式智能化養牛等，這些案例都是新一代信息技術與基礎建設同呼吸共命運的落地體現。”

AI能做的事有很多，在疫情期間也起到了一定的作用，但如今的技術水準到底達到什么程度？未來AI與產業的關系將如何發展？

在4月16日由京東數科產業AI中心主辦的“產業AI公開課”上，清華大學人工智能研究院常務副院長、清華大學計算機系教授孫茂松就表示，在此次疫情中，除卻一些無接觸AI產品外，國內抗疫中的大多數AI技術多是在為信息化產品提供背后算法上的支持和輔助分析工作，并未深度涉及抗疫核心任務（如藥物及疫苗研制）。

“這反映了中國當下AI領域發展的一個嚴重短板——AI在與產業行業的深度融合上，依然有所欠缺。事實上，AI在助力研發藥物和疫苗方面還有巨大的潛力空間。不過，此次疫情也為AI未來發展提供了若干重要契機，例如大大推動了線上教育的發展，這可能是‘喬布斯之問’提出多年之后，人工智能在教育領域全面啟程的破冰之舉。此外，在大氣預報、金融等重要領域AI都已嶄露頭角，提供了里程碑式發展的可能性。”孫茂松說。

京東數科AI實驗室首席科學家薄列峰認為，當下在新基建的大背景下，中國各行業對推動AI落地的意愿非常強烈。在人力成本逐漸增加，生產效率已經提升到了產業瓶頸的時候，產業層面都十分期待AI技術在產業落地后，為產業帶來巨大變革。不過，在技術上仍面臨挑戰。

“未來在算法層面上需要投入更多的人員，而在更高級的人工智能上，我們的理解還是比較局限的。目前我們所開發的這些深度學習算法和機器學習的算法，實際上也都還不太具備類似人類進行學習行為的能力。另外，在硬件層面，仍然存在相當大的制約。如果我們想去實現高階的人工智能，還有比較長一段路要走。”

可以預想到的是，在疫情中誕生出來的與AI相關的需求，不太可能倒退或消亡。相信在未來的產業數字化之路上，AI將大有可為。

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