新基建背景下 人工智能商业落地的机遇和挑战
2020/8/20 08:57   财讯网      关键字:新基建 人工智能 机遇 挑战      浏览量:
从2017年“人工智能元年”到2018年“人工智能商业化元年”,诞生七十余年人工智能经历了三次浪潮,却从未与商业落地如此之近——面部识别、智能语音助理……一个个人工智能的落地应用已经进入了普通用户的日常生活和工作。
  从2017年“人工智能元年”到2018年“人工智能商业化元年”,诞生七十余年人工智能经历了三次浪潮,却从未与商业落地如此之近——面部识别、智能语音助理……一个个人工智能的落地应用已经进入了普通用户的日常生活和工作。
  不过,人们所期待的“颠覆性应用”和“大规模商业落地”并未出现,商业化变现之路异常艰难。据统计,2018年有90%的人工智能公司陷入亏损。变现乏力的窘况加速了资本市场的转冷,70%的公司在当年没有拿到新的融资,举步维艰。
  新基建的出现,无疑给业界打入一剂强心针:人工智能是新基建的七大领域之一,被纳入“信息基础设施”的范畴中。新基建不仅将为人工智能行业带来直接的刺激作用,而且也在为人工智能搭建更多应用落地的平台。
  探讨在新基建背景下,人工智能商业落地的机遇和挑战
  资本“退烧”,国家“接棒”,新基建能否催化出人工智能的规模化落地?
  9月16日,中共西安市委、西安市人民政府、科技部火炬中心和陕西省科学技术厅主办,西安市科学技术局(市外国专家局)、西安高新技术产业开发区管理委员会和西安市金融工作局承办的2020西安全球硬科技创新大会将于西安正式举行,探讨在新基建背景下,人工智能商业落地的机遇和挑战。
  人工智能落地和基础设施相辅相成
  2020年初,席卷全球的新冠疫情成为全球经济的“黑天鹅”。在各行各业都苦于疫情无法正常开展业务时,人工智能却找到了新的落地场景,成为疫情防控的生力军。
  “+人工智能”让传统硬件的效力大大提升。比如红外测温系统尽管能实现远程测温,却无法识别和精确到每个人。结合人工智能算法后,远程测温系统能够实现对人脸的定位和测温,不只提升测温销量,而且避免了手持式测温仪的直接接触。
  以同样的落地逻辑,人工智能加持的测温系统还可以搭载在门禁、服务机器人等产品上,在无接触的前提下增加测温数据入口。
  在支撑决策层面,人工智能高效处理数据的优势逐渐凸显。疫情期间,阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力,用以支持病毒基因测序、新药研发和蛋白筛选等工作,缩短药物和疫苗的研发周期。百度发明的LinearFold算法能够将新冠病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒。
  各大医疗研究机构也在利用AI模型预测疫情的爆发和扩散情况。尽管目前人工智能还不足以“智能”到决策层面,但能够为人类的决策提供更加充分、高效的信息支撑。
  除了疫情防控工作本身,普罗大众也需要各种联网设备具有更强的“线上能力”去弥补被疫情影响的“线下活动”。比如,当医疗资源向新冠确诊和疑似病例倾斜时,高血压和糖尿病等慢性病患者病况监控就需要用线上功能进行弥补。上班族和学生党们也需要更强有力的线上工具维持正常的工作和学习。科大讯飞不仅有“智医助理电话机器人”服务疫情防控和慢性病患者,也累计服务20亿次以上的学生作业和上课。
  新冠疫情所带来的防控需求可能是暂时的,但是人工智能已经逐渐成为基础设施的一部分,而非锦上添花的附属品。人工智能不是孤立的技术或算法,而是要和更高的带宽、更多的设备、更丰富的数据结合才能发挥出应用价值。
  对人工智能产业而言,新基建不仅是在资本热潮退却后重新提供了“弹药”,而且通过完善其他基础设施,为人工智能寻找更多施展身手的平台。
  “规范化”是“规模化商用”的前提
  经历过资本风口催化的野蛮生长后,“规范化”才是推动人工智能走向商用而不是一地鸡毛的前提。
  不管是研发中训练算法模型,还是在生物识别中具体应用,人工智能不可避免要与用户数据打交道。作为新生事物,人工智能对数据的渴求自然引起了普通用户的警觉。在欧美国家,有关生物识别数据采集的诉讼频发,部分地区也采取了较为激进的立法限制。
  美国伊利诺伊州的生物识别隐私法(BIPA)颇具代表性。其要求企业在获取用户的生物特征数据之前必须获得个人的书面同意。此外,其还裁定用户起诉时不需要证明自己遭受伤害。如此严苛的规定,让TikTok和Instagram等知名社交媒体都深陷用户集体诉讼的泥淖。
  只有政府出面主导,才能让人工智能既戴着保护用户隐私的“镣铐”,也能“跳舞”。 8月4日,国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部五部门印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》,旨在为国内人工智能产业搭建一个开源、开放的生态,同时引领相关标准的制定,引领人工智能产业全面规范化发展的新格局,我国人工智能产业拥有了纵览全局的统筹者。
  根据该指南,到2021年,我国将明确人工智能标准化顶层设计,完成关键通用技术、关键领域技术、伦理等20项以上重点标准的预研工作;到2023年,初步建立人工智能标准体系,重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准,并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。
  不管是“拿着锤子找钉子”,还是“根据钉子造锤子”,原本资本刺激下散兵游勇式的人工智能产业将转变为拥有统一体系的良性生态。人工智能产业也更好和5G、物联网、工业互联网等基础设施协调统一,共同征战应用场景。
  截至2019年年底,中国人工智能核心产业的规模已经超过510亿元,仅今年前五个月就新增人工智能相关企业近11万家。根据华为公司副董事长陶景文预测,2025年人工智能相关产业的市场规模将超过12万亿元。
  “2020西安全球硬科技创新大会人工智能创新峰会”已进入倒计时30天,9月16日下午,知名人工智能行业内的专家、企业家将齐聚人工智能创新峰会,共同聚焦人工智能新技术,探讨商用落地场景。和资本追逐风口,追求短平快的高回报不同,新基建接棒后,我国人工智能产业才能正在迎来规范化、大规模商业落地的2.0时代。

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