抓住“新基建”提速机遇 推动人工智能赋能实体经济

抓住“新基建”提速机遇 推动人工智能赋能实体经济

自新冠肺炎疫情发生以来,以人工智能为代表的新兴科技,在疫情监测分析、人员物资管控、医疗救治、药品研发等方面发挥了重要的支撑与保障作用。疫情防控中表现优异的人工智能技术,能否为疫后全球经济复苏开出科技良方?

4月9日,前沿科技论坛第二期以线上研讨形式召开。本次论坛由中国科协学会学术部、中国科学报社、腾讯科协、腾讯集团发展研究办公室联合举办,主题为“人工智能:科技与经济融合新引擎”。

IEEE终身院士蔡自兴从人工智能核心技术及其地位、人工智能新基建是强国工程、人工智能助推实体经济发展和中美人工智能的合作与竞争等四方面,介绍了人工智能与实体经济融合的策略。

蔡自兴指出,AI在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能、创建智能经济新形态等方面潜力巨大,对5G基站建设、特高压、新能源汽车充电桩等新基建科技端领域具有重大促进,还会为很多领域数字化智能化转型奠定基础。

“‘新基建’提速为推动人工智能发展带来重大机遇,要不失时机地抓住机遇,加快发展人工智能新型基础设施,为实现经济转型和升级奠定坚实基础。”蔡自兴说。

中国科学院计算技术研究所研究员山世光认为,AI时代的基础设施包括硬件、软件、智件三个层面,但现有AI方法论不足以支撑AI能力继续升级。当前AI应用研究方面,中国和美欧差距不大,但是AI基础研究、基础设施方面的差距不容小觑。

“除了基础算法长期的投入之外,我认为应该加强基础智件体系的研究,过去在硬件方面有计算中心、数据中心,未来还需要建立AI算法中心、知识中心,甚至建立国家级的知识中心。”山世光说。

在点评互动环节,多位专家分享了观点。中国工程院院士李国杰表示,疫情期间表现较好的人工智能技术应用,例如无接触自动测体温,疫情追踪、摸底排查中计算机与居民的自动问答等,大多是过去有较多数据积累的应用场景,而对传播扩散途径检测、病毒源头的追溯等,由于缺少足够多的已标注的数据,效果就差一些。

他对人工智能发展今后的努力方向提出了两点建议:一是要高度重视“软基建”,大力构建共享的人工智能训练平台、基础数据平台和软硬工具链;二是要区分人工智能基础研究和智能应用两种不同的目标与任务,在应用和产业发展中要强调技术融合和解决实际问题。

中科院自动化研究所研究员王金桥表示,要更多把握人工智能应用的边界,加强人工智能治理,防止人工智能技术滥用以及产生相关的法律问题。中科院计算技术研究所研究员曹存根认为,AI在社会治理中可以发挥作用,国家应当统一部署一些大的AI公共服务设施。

此外,参会专家还研讨了人工智能技术如何更好地与产业应用相结合。中科院自动化研究所研究员彭思龙说:“如何让中低端的传统行业以最低的代价实现智能化的升级改造,可能是未来人工智能发展非常重要的方向。”

腾讯AI Lab机器学习中心总监黄俊洲强调,AI从应用中来也要走到应用中去。目前很多行业还没有准备好深度学习所需要的数据,此时应当从算法上研发类似迁移学习和自学习等新的方法论,同时积累经验与行业新的知识进行结合。

中国科学技术发展战略研究院研究员李修全认为,公共AI算力、开放平台、知识中心等人工智能新型基础设施建设,除了助力技术落地、加速技术突破之外,也应在促进不同群体共享发展方面发挥重要作用。“改善中小企业和创业者创新条件,改进欠发达地区智能化基础设施,使智能化变革走向包容发展、共享发展。”

责任编辑:李娇校对:董洁最后修改:
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