想实现大规模的产业化 人工智能就必须先打破瓶颈

一个技术、一个新领域进入暖春，标志性事件就是能不能实现大规模的产业化。那么，人工智能如何打破大规模产业化的瓶颈？

“打破产业化瓶颈，要看怎么做好支撑整个产业发展的产业链环境，比如我们设计的模型制作出来之后，怎么论证这个模型的可靠性、稳定性，需要在制药厂里不断地改进、进化。人工智能产业化，构建平台、生态链、产业链至关重要。”10月26日，英国皇家工程院院士郭毅可在2019第九届中国智能产业高峰论坛上说。论坛当天在西安开幕，主题为“驱动未来，智能无界”。

在中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东看来，人工智能方兴未艾才刚刚开始。“人工智能的发展，一方面是人工智能本身的产业化，目前很多的创业公司都是围绕人工智能进行产业化，另一方面是对人工智能有重大需求产业的人工智能化。在接下来的应用里，无论是农业、服务业还是工业都会极大地受到人工智能的影响，人工智能对这些产业的升级换代会产生巨大的影响，这比人工智能本身的产业化会有几百倍、上千倍的增长空间，所以人工智能有巨大的发展空间。”王恩东说。

“这既是一个新的话题，也是一个陈旧的话题。人工智能作为人类新科学的增长点，一方面是新经济发展的领头雁，另一方面是社会发展的加速器。传统的智能产业，工业产业是主体，人类研究机器人的时候首先想到的就是人的行为智能，所以开始做机械手，特别在生产线上，工业机器人的产值有相当的分量，它是产业的核心能力。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅表示。

李德毅说，随着人们把兴趣从行为发展到感知之后，比如人脸识别、语音识别等，相关的产品比如智慧医疗逐渐渗透到传统行业里面，最好的例子就是达芬奇机器人，达芬奇机器人在全世界卖的很多，中国是最大的市场，而且这个机器人卖得很贵。所以人工智能是新经济发展的领头雁。

“所以，我们对机器人产业长远的评价严重不足，对人工智能近期的期望又估计太高，于是就会失望，实际人工智能对人类的影响才刚刚开始，对于2050年智能时代，我们至今依然知之不多。”李德毅说。

“传统的行业，怎么数字化、智能化，我们需要进一步下工夫，人工智能的应用面非常广，比如语音识别、人脸识别，小语种等，都需要进一步智能化，提高识别率、准确率，提高效率，这些方面都需要突破，还有很多瓶颈。这也是人工智能产业涉及面广、影响力大的重要原因。”中国工程院院士、新疆大学教授吾守尔·斯拉木表示。

人工智能瓶颈事件必须先

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