您现在的位置: ag8亚洲国际 > 人工智能 >
世界人工智能大会圆桌实录:AI与产业融合创新的
作者:   ag8亚洲国际   

  2020世界人工智能大会于7月9日-11日在上海举行。在WAIC腾讯论坛上 ,围绕AI与产业融合创新的问题,中国工程院院士

  高文院士提到,新基建是非常聪明的投资,2008年时我们投入传统基建,因为传统基建可以拉动各行各业的消费和发展。新基建是未来若干年社会发展需要的新基础设施,其中很多与人工智能有关。有传输数据才能流动,所以要加强5G和宽带建设;数据非常重要,要建设大的数据中心;为了挖掘数据金矿,要加强算法研究以及计算中心的建设;还有关键的工业升级改造,都需要把整个信息基础设施建起来。姚星提到,新基建是数字化、信息化的,不仅仅是AI,算力、算法、5G网络、使用场景,缺一不可。以前经济好不好看用电量,以后要看用云量、计算量。赵琛提到,开源的代码也是新基建的基础设施,以前是大数据,现在是大代码。未来,机器也可能理解代码,编代码。

  对于人工智能落地的问题,龚克认为AI需要更多的应用场景,这需要企业更加开放,找到工业生产的刚需。高文提到,在娱乐和第三产业,人工智能较为容易切入,但第二产业和第一产业,产业本身的流程较长,人工智能的切入较难,有时某个企业在某个环节形成了竞争优势,也并不希望分享。这需要年轻人把新的技术和理念带入,逐步淘汰落后的生产,这个过程会逐步发生。姚星补充,要鼓励企业高质量发展,例如,在德国用工业机器人,是企业发展的需求,也会获得尊重。但是在中国,人力成本更便宜,使用机器人的动力不高,这需要政策的鼓励和社会认知的提升。

  司晓:我们接着刚刚的话题,疫情现在是当下最大的背景。除了各位同仁介绍的案例,哪些是AI落地比较好的应用案例,还有哪些可以再尝试的?

  高文:在疫情期间用AI解决的问题非常多,可以做快速的检测,追踪、筛查;生活方面,在帮助隔离的前提下,完成物资配送;以及近期的复产复工。像刚刚提到的不管是黑灯工厂,还是用AI技术去取代人工在流水线上的工作,减少人和人的近距离接触,这些做的非常好。前一段时间在几个城市出差的时候,城市之间健康码的使用有所差异,有很多时候AI并不是说需要的时候才出现,而是一种超前的布局或者完全无意识的一种工具。比如说原来谁都不会想到利用无人机做安全距离的排查,疫情突然发生,如果你的环境不好很多事情就难落实。

  我们去深圳和去杭州不是很一样,杭州控制的很好,但是它开始只能用支付宝的时候,很多人就觉得麻烦,搞的手忙脚乱的。有很多的东西并不是提前设计好的,而是在做业务的时候你提前就做好了一些布局,这是好的方面。

  当然现在AI在疫情中的应用仍有非常多的挑战,尽管我们认为它在排查追踪方面做的不错,但是实际上还是不够智能,很多时候人为的干预是必须的,这是做的不完全好的地方。这不是技术本身的问题,还是社会上对人工智能使用方面还并不是很习惯。这需要教育,需要时间去进行不停的磨合,这是一个方面。就技术本身也是有挑战的地方,这个留到后面讲。

  司晓:谢谢高院士,您讲的一点我特别认同。很多的技术和应用并不是刻意为这个场景设计的。比如说欧美疫情爆发的时候,很多人说抄中国作业,比如说健康码,中国的健康码如果没有前面的支付,让用户现学,这是很难的。这个还是得益于历史的储备,并不是为了今天这个时间点而设计,但是它确实在这个时间点上爆发出了最大的效益。我春节之后第一次来上海出差,到了浦东机场以后,所有二维码都可以使用,深圳的也认,上海的也认,这是一个快速进化的过程。

  赵琛:疫情特殊背景之下,今天听到腾讯报告以后,对智能的应用确实在这次疫情当中非常有效。我个人觉得腾讯的技术或者还有一些技术如果应用下去,可能还有更智能的一种可能性。比如说现在为了看健康码就会形成一个阻塞,走一段检测一次。如果用人脸识别可以帮助你确定你要查的东西,它可以智能的查到每个人的健康码。我们对人工智能技术各个方面的可信度还是存有一定的界定,不敢只用一个环节,还要有辅助环节。随着智能技术进一步发展,它的可信度进一步提升,可能让用户在不知不觉中使用,就会很方便化。

  姚星:司晓前面的白皮书讲过每一次危机都有很大的机会。从2003年SARS开放了电子商务。今年新冠疫情带来了很多的东西,原来AI是偏向娱乐方面的应用较多,现在转移到很多造福民众上面的应用。我记得前两天跟高院长参加人工智能专家委员会,李强书记提到,人工智能未来要造福人,要为了更好的社会治理,这是疫情带来的好处,把AI的普及,从娱乐方面转为向善,转到社会治理上面来。大家谈的比较多的是健康码,它是大数据的决策能力。 以前大家对AI做实实在在普惠大众的事情理解不是那么深刻,这一次是蛮好的机会。刚刚高院士讲到现在觉得AI的能力还有很多有待提高的地方,这的确是技术缺陷性。但是机会还是大于我们的困难,这一定是一个大势所趋,所以在线经济不仅是在疫情阶段产生的一个概念,而且对我们长期发展会产生巨大深远的意义。

  龚克:刚刚关于在疫情期间的应用讲了很多。通过疫情能发现AI技术还有很多不足的地方。比如说能力方面,CT图象的判断,这里起到快速、准确的筛查的作用。但是它是怎么获得这个能力呢?它是因为张继先生说这是不明原因的肺炎,然后查出原因是新冠病毒,翻了以前的资料,拿着资料训练,再把CT图像判断技术完善。而发现异常,找出这种不明原因的肺炎,跟以前的肺炎不同,是一种AI所不具备的能力。如果AI有这样的能力,才能真正的提高。

  还有规则方面,比如说健康码,我们进门的时候刷头像,这个需要加速它的标准化。在标准化嵌入隐私保护和安全的保护。让使用人知道,我这个授权就是人工智能大会能用,不能说小卖部也能用,拿着卖钱,这是不行的。要有规范,技术手段是否符合这个规范,如果不符合规范,需要用法律途径解决。

  司晓:各位在第一轮回答里给了我们很大的启发。第二个问题宏观方面的问题:前一阶段中央发布的关于新基建的政策,包括数据要素的政策,再到前面中央政治局对区块链的学习,可以看到高层对新技术非常渴求。请各位嘉宾谈一下AI在新基建当中什么样的角色,是不是其中最核心的角色?

  龚克:基建是支持我们生产生活,服务管理基础设施。我们一般说水、电、路、汽油,现在是信息网络,科教、文卫、商,加上环境处理这些。现在这些新基建,新在什么地方呢?新在数字化,以数字化为特征。数字化打破了传统模式,如果自动驾驶、V2X嵌入到基础设施当中,车要跟灯通信,跟前面的车通信,你必须要支持这样的服务。这就把数字化和基建联通了。比如说电,现在的智能电表管理,用的是是数字化的电表,它跟信息化网络相同,可能跟其他设施联通。以上提到的新基建,是整个基础设施的数字化。而这个数字化非常重要的能力是人工智能,没有人工智能就没有智能的车联网,没有人工智能也不会有智能的能源网,水网,物流网等。人工智能就变成了新一代的一个非常重要的要素,发挥重要的作用。

  从数字化到智能化要先做部署。人工智能需要靠算力,靠数据和算法来支撑,所以这个新基建必须包括计算中心,云的中心,数据中心,和更加高速的网络。我觉得新基建人工智能在里面,第一要嵌入,成为里面的一个要素,第二要为我们社会的智能化做提前部署。

  姚星:我非常认可龚克老师所讲。新基建比以前多了一个“新”字,为什么叫新基建?每次要促进经济发展的时候往往国家要促进什么东西,这次提出“新”。所谓新,像龚克老师所讲,我们很多原来从传统经济包括工业、农业、制造业、医疗方面是用机械化。以前看经济好不好看电量,未来看云量,用计算力的量。这方面跟高老师有很多的交流,要把计算力开放出来是很不容易的。李书记也提过,上海要成为人工智能的高地,很大的原因是科研机构有很好的科研能力,我们要提供好的算力,把好的数据开放出来,给到更多的研究机构来使用。我对新基建的理解,我们在基建上为什么是新?我们未来可能要从机械化到数字化,到信息化转变。未来度量新基建,各种企业未来的发展,包括新经济的增长,可能更多的考核要从这种信息化的数据的使用,包括用云的这种能力上面来度量。新基建不完全是AI,包括基础设施,基础设施就包括算力的东西,这是硬件的东西,也包括5G的网络,宽带的问题,这是缺一不可的。除了在的算法上的能力,我们的传输带宽、适应场景、都是未来新基建非常重要的一些东西。

  赵琛:刚刚姚总和龚克老师所讲的新基建是三个要素,算法、算力、数据。我从软件方面讲一点感受:软件是算力通过软件释放出来,算法也是通过软件。我们的认识要从代码角度,随着计算出来,开源以后,这些代码也是一个新基建的新的基础设施。像大数据,现在大代码也是一种新的基础设施,在新的环境下,也需要AI的能力,什么AI能力呢?AI能力可以理解算法和代码,原来靠人,现在机器也能够理解这样的代码,能够加速程序的产生。长远来讲,在新基建支持之下,机器也能够理解代码甚至可以编代码。新基建支持方方面面,是一种基础设施,也支持科学研究加快基于代码基础设施的研究。这是我从软件角度来谈我的认识。

  高文:前面几位专家都讲的非常好,我换个角度讲一下。新基建和传统基建对应。传统基建,2008年经济危机的时候要想维持我们经济高速发展,必须要靠比较大的财政投入拉动经济。财政投入往哪里投?就是往基建投。在别的地方不景气的时候,政府要投钱去做基础设施。做基础设施以后,这个钱投下去,自己全链条的经济的发展,比如说修路,修机场等,修这些东西的时候,你需要原材料,需要钢铁,需要水泥等,这一下就把整个链条拉动起来了。现在同样危机又来了,这一次新基建换了一个角度,投钱干什么呢?为未来发展新的基础设施投钱拉动,新的基础设施肯定就是和人工智能、和信息基础设施关联的这些基建,包括带宽,光纤,5G网络的建设。未来发展数据非常重要,所以需要建非常大的数据中心,想办法把这个数据财富、矿山拢到一起,将来可以挖掘一些金矿出来,为了金矿必须要建人工智能计算的东西,才能进行计算才能挖这些金矿。为了使现有的产业能够更快的升级改造,那一天李强书记讲上海人工智能首先对那些大的工业进行升级。比如说航空制造,投入非常巨大,只要你做好以后就可以提高20%、30%的劳动生产力、节约成本。但是你这不是投钱就能干,需要把整个信息基础设施建起来以后,才能对那些行业赋能。政府这个投资,也是非常透明的投资。

  司晓:确实在新基建政策出来以后,经济学家做过一些测算,如果和传统的新基建投入规模相比,新基建的规模其实比较小。基础设施本身的数字化、智能化是属于新基建,比如自动驾驶一定是车和路能够对话,要部署基站和边缘服务器,做车的实时交互,这一部分也算新基建。整体来说新基建的投资规模以及能够测算的钢铁水泥,包括通信效率的便利相对容易一些。但是投5G的基站,包括数据中心产生的多大经济价值是很难测算的。新基建带来的变化不能用传统的视角去看,不能仅仅用投资规模来算。云南、吉林传统意义上都不是经济强省,但大家在未来这几年在新基建的规划都是超过万亿的,高于广东这些地区。

  司晓:腾讯从消费互联网到产业互联网,大家举的例子尽管有工业的制造业的例子,但是大部分都是第三产业,更多的场景还是在影视、娱乐领域的使用。目前在工业端、农业端只有很少的案例。如果大家展望一下未来的场景,到底在第一产业第二产业中,会以什么样的方式,什么样的速度实现落地?

  姚星:这是大家一直在讨论的,觉得AI可以颠覆所有的行业,所有的+AI就无敌了。这几年下来很多场景我们是偏AI娱乐化。今年我们刚刚说到通过这次疫情可以看到很多的机会,我们把很多在线生活的东西做起来了。以前在疫情之前这些很难催生出来,可以看到我们在线课堂,在线教育,在线会议,包括刚刚讲到的OCR在线的物流,非接触式的,但是总量还是偏小。高院士讲,上海的李书记讲,看了很多,但是实际上特别期待的AI在产业互联网,工业互联网上使用,大家更多的是在消费互联网。工业互联网落地有一些东西需要时间,但是有很多的东西已经展露非常好的趋势。比如说AI医疗,医疗的环节很长,过往的发展从筛查开始,包括这次新冠大家做了很多的筛查,筛查比较完善。整个产业链来看,医疗是从筛查到诊断,到治疗,到康复,这四个过程。一个过程接一个过程,筛查原来是体检中心干的,很多都是定性的东西。治疗就是吃药,要动手术的,康复就更多了。产业越往后端越难,这几年的发展,腾讯的医疗互联网方面,也是往这一条路慢慢走,之前只是筛查,简单直接,后来做诊断,显微镜,AR显微镜,它是病理性的,我们拿到医疗器械许可证MPA,原来是FTA,我们拿到这个就可以在医院实际使用的,这是一个定性的,我们要用免疫处方的方式定性它。现在如果纵观全世界前一百大公司,相当大一部分是医药公司,辉瑞、罗氏、默沙东等都是过千亿的公司,在中国制药环境还是比较弱的。

  整个产业链方面,我们进入到药物发现,这是一个交叉学科,除了AI以外还需要生物,还需要化学,它是一个交叉学科的东西。好在我们在往这个产业化综合方面发展。今天很多的专家讲到工业生产环节也是非常窄的,也是从设计到制造,到质检,到最后的供应链管理,它是非常复杂的决策的流程。质检是做感知的事情,技术发展过程也是从感知到决策。随着发展的演进,各行各业都需要用到AI。我们在制造业上,从设计就引入我们的AI,设计上有很多的图纸需要3D建模,这本身也是用AI的技术。包括我们的工业管理,包括制造,怎么把互联网进行最有效的加工生产,这也是一种数据上的判断。我们现在在做质检环节。

  新基建的产生,在线新经济的推动极大加速这个事情,原来需要十年二十年,现在也许五年十年看到在线新经济的出现,而且是高质量GDP的增长,这是毋庸置疑的。

  龚克:我们人工智能的发展战略三年来一直在跟踪工业产业的发展。我们观察产业发展有一个认识,现在确实进入了融合主导的发展阶段。现在从第一产业到第二产业,有很多可以开发的应用场景,现在不够开放。这是跟企业的意识、理念有一定的差别。

  同时要找到里面的刚需。现在能看到的趋势在哪呢?其中一个是质量检测。提高产品的质量或者能够预测提高它的成品率,这个恰恰AI最成熟的是图像识别。但是必须看到我们现在消费AI和工业上的AI真的是有差别的,它简单的是一定要实时、可靠,这个实时性非常重要。但是觉得我们的网速是千兆,但是真正的没有那么快。但是它的实时性是不能重传的。这些就要求我们AI以及AI所依托的数据、算法、算力都提出新的要求。

  高文:现在人工智能到底在传统产业能不能快速用起来,这个是蛮难回答的问题。因为在娱乐或者在一般的第三产业比较容易,有点技术它可能就进去了。但是第二产业包括第一产业,它很多东西已经非常长的时间形成一套很习惯的流程。如果要切进去需要一定的时间。工业化是希望把这个东西做成自己的,别人不知道,他自己做成功以后竞争力更强,就可以节省成本或者对整个的优良率提高。在整个社会发展当中,它把别人淘汰掉,他不会到处囔囔,我这个用的很好。这个需要时间,现在也不用太着急,只要年轻人进到这些企业,年轻人把这些技术和新的理念带进去,就会有一个过程,然后就优胜劣汰,做的好就留下来,做的不好就淘汰。现在这个过程可能没有发生,但是时间不会太久,过两年慢慢就会发生。跟社会管理一样,如果没有新冠肺炎我们也没有觉得中国的人工智能应用方面比美国强在哪,一对比就出来了。

  龚克:刚刚讲到第二产业的问题,其实我们AI是在开放环节的发展,如果第二产业是不开放的,这一点是需要跟改革、工人变迁,核心竞争力,共赢共生的转变才能把AI导入,这需要一个大的变革,包括制度设计。

  姚星:为什么中国人工智能发展这么多年,很多人说没有起来?一是思维没有转变,二是政策要迁移,像德国和日本人工智能特别好,在中国没有那么好。它是由于日本和德国用工业机器人,企业获得政府大量的尊重,我们的决策往往是经济考虑。中国的人力相对欧美发达国家相对便宜,用工业机器人做的时候,还不如多招两个人,因为它一次性投入没有那么大,而且弹性特别大。今天干的好留着,干的不好就走,这里有一个社会认知的问题。在第二产业上需要非常开放,而且在社会认知上有一个大的飞跃。

  主持人:谢谢,再次感谢各位大咖们的分享,让我们了解到人工智能领域的无限可能,让我们看到了计算机视觉的无限想象力,我们相信,在未来的社会发展中,人工智能并不是一个单独的产业,是未来经济产业发展的技术基础,它具有非常强大的辐射力和产业溢出效应,随着AI与产业更加深度结合,使其更智能化,从而带动各行业,加速社会发展和进步。


上一篇:人工智能论文2000字范文(精选7篇)
下一篇:DFRobot上线AI云课堂 零基础入门人工智能
】 【打印】 【关闭

版权所有@ < 贵州ag8亚洲国际信息技术产业联盟 >
邮箱:gzitia@163.com
联系地址:贵州省贵阳市云岩区延安中路丰产支路1号振华科技大厦23楼F座