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2019年03月22日 | 细分迭代成为“智能+”落地关键
2019-03-22 来源：爱集微
人工智能落地已经成为产业关注的焦点。在今日举办的己亥年人工智能春季创新大会上，人工智能产业创新联盟专家委主任委员、清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东在演讲中分享了关于人工智能落地应用的深层次思考。
邓志东指出，虽然深度学习已经成为计算机视觉、语音识别与合成、自然语言处理、大数据分析等的主流方法，但深度学习创新实践仍面临诸多挑战：一是缺乏举一反三的小样本学习能力，二是缺乏认知水平的理解能力，三是缺乏记忆、常识、经验、技巧与知识学习能力，四是缺乏知识推理能力，五是缺乏可解释性以及高层次规划、决策与组织能力。
而且，尽管人工智能在工业、零售、医疗、客服等领域都实现了创新应用，但在实践过程中发现面临诸多挑战。邓志东表示，一是原始创新不足，基础算法、高端人工智能芯片主要还处于跟随角色。二是投资界过于追求短线逐利。三是体制机制障碍，国有巨头型企业前瞻性战略布局不多，投入力度小，民营科技巨头在扛大旗。四是人工智能落地应用十分艰难，这是全球性的问题。五是人才，缺乏高端的基础性研究人才、具有创新能力特别是原始创新能力的人才，以及随着产业升级不断增长的工程开发人员。
同时，人工智能发展也会带来法律、伦理、隐私、安全、失业等方面的挑战，但是总体来讲对人类是赋能的、有利的。
随着我国将人工智能发展升级为国家战略，从2017年已经连续三年写入了政府工作报告，今年政府工作报告中更是提出了将人工智能进一步升级为全面拓展“智能+”。此外，3月19号中央深改委第七次会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，指出要促进人工智能和实体经济深度融合，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
“这表明人工智能与IoT、5G、VR/AR、智能家居、智能驾驶等实体经济加速融合的趋势非常明显，而最重要的是中国要率先形成人工智能产业生态。”邓志东强调。
对于人工智能创新应用的路径与模式，邓志东强调，从“互联网+”到“智能+”，要以市场需求为导向，以产业应用为目标，通过数据驱动和跨界融合，推动“智能+实体经济”的深度融合，即大数据是基础、算法是核心、芯片是高地、人才是关键，但最终选定垂直细分领域最重要。
邓志东提到选择的原则是并非所有应用场景的问题都能由人工智能解决，要优先选择数字化、网络化基础比较好，能够源源不断地产生大数据的行业或细分应用。通过专注于细分场景的大数据实践，有定力、有耐力地积累海量的标签大数据。此外，要在应用实践中通过算力的支持，不断进行数据、性能和体验的迭代学习，芯片的角色十分重要。
“因而细分迭代是‘智能+’落地关键。”邓志东总结，“只有应用落地与用户体验做好了，带来的价值才能构成一个正反馈迭代，人工智能技术与产业才能得到进一步蓬勃发展。”
史海拾趣
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