當(dāng)前，人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為三類，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場(chǎng)景中，人工智能要真正落地，就必須降低計(jì)算能力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，人工智能才不會(huì)因?yàn)槌杀咎叨ド虡I(yè)價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?；?/span>

近十年來，人工智能(AI)在5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新人工智能(AI)加速了發(fā)展。但是，人工智能技術(shù)難以落地的問題也隨之而來。近日，《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)推廣條例(草案)》首次公布并提出審議，探索建立適合人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)品準(zhǔn)入制度，支持低風(fēng)險(xiǎn)人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。它也是全國(guó)人工智能領(lǐng)域地方法規(guī)。

人工智能產(chǎn)品落地難不是個(gè)案。怎樣使AI產(chǎn)品順利落地，打通創(chuàng)新最后一公里，已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用階段亟待解決的問題。

落地首先要有好的數(shù)據(jù)。

人工智能不僅可以提高勞動(dòng)效率，還可以解放勞動(dòng)力，但是在各個(gè)行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)展稍微緩慢，為什么？

人工智能落地是一個(gè)知易行難的過程。數(shù)據(jù)是制約人工智能成功落地的主要因素。因?yàn)槿斯ぶ悄芤蕾囉跀?shù)據(jù)訓(xùn)練的基本算法。獲取有意義的高質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)人工智能落地的成功至關(guān)重要。如果缺乏統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，人工智能應(yīng)用可能是無米之炊、無源之水。遠(yuǎn)望智庫(kù)人工智能事業(yè)部部長(zhǎng)、圖靈機(jī)器人首席戰(zhàn)略官譚明洲在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示。

有專家指出，數(shù)據(jù)有罪-自由緩慢。自由是指當(dāng)你通過一些服務(wù)器收集數(shù)據(jù)時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)有問題，根本無法使用。比如英國(guó)調(diào)查機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，80%的人出生在1911年11月11日。這是因?yàn)橛行┱{(diào)查人員不愿意回答一些隱私問題。當(dāng)他們需要輸入出生日期時(shí)，他們想輸入00，但系統(tǒng)不允許輸入00，所以每個(gè)人都輸入11，所以80%的生日是隨意填寫的。分散是指數(shù)據(jù)分散到處。慢是指數(shù)據(jù)更新速度慢。

再比如在制造業(yè)，這個(gè)行業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理非常重要。譚明洲指出，制造業(yè)的數(shù)據(jù)可能有偏差、過時(shí)甚至錯(cuò)誤。尤其是在生產(chǎn)車間這種繁重的制造環(huán)境下，在極端惡劣的操作條件下收集的數(shù)據(jù)。

另外，數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)因素也不容忽視。人工智能使企業(yè)習(xí)慣于大量依靠機(jī)器來幫助做出決策。在這個(gè)過程中，會(huì)帶來隱私保護(hù)、人工智能可信度、倫理和社會(huì)問題，這些都是人工智能落地過程中需要解決的問題。譚強(qiáng)調(diào)，規(guī)?；彩且粋€(gè)大問題。大多數(shù)企業(yè)的人工智能創(chuàng)新是點(diǎn)狀的、實(shí)驗(yàn)性的、局部的，缺乏規(guī)模化、商業(yè)化和運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的布局。

降低成本是商業(yè)化的關(guān)鍵。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，任何新技術(shù)要想在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，都需要降低成本，增加效益，為企業(yè)尋找創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。就目前的人工智能技術(shù)水平而言，人工智能技術(shù)往往只能在行業(yè)的某個(gè)環(huán)節(jié)和某個(gè)步驟中實(shí)現(xiàn)降低成本、提高效率和創(chuàng)新。只有在極少數(shù)情況下，人工智能技術(shù)才能完全取代人類。

目前，人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為三類，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場(chǎng)景中，人工智能要真正落地，就需要降低計(jì)算能力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，人工智能才不會(huì)因?yàn)槌杀咎叨ド虡I(yè)價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?；?。

譚茗洲指出，應(yīng)用場(chǎng)景、資源和基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備和數(shù)據(jù)構(gòu)成了人工智能技術(shù)落地的五個(gè)要素。如何在落地場(chǎng)景中協(xié)調(diào)這五個(gè)要素，是人工智能技術(shù)落地行業(yè)的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)智能感知、智能決策、智能互動(dòng)時(shí)，任何元素的變化往往都會(huì)導(dǎo)致其他元素的變化。比如算法模型變了，設(shè)備資源調(diào)度就要變了。結(jié)果真正落地實(shí)施時(shí)，算法專家、設(shè)備專家、資源專家、應(yīng)用開發(fā)合作伙伴都需要在場(chǎng)。這最終導(dǎo)致人工智能落地成本太高，無法在工業(yè)應(yīng)用中大規(guī)模鋪開。

怎樣才能使整個(gè)AI落地的成本迅速降低到具有商業(yè)價(jià)值的水平？需要讓這些元素并行發(fā)展，不需要隨時(shí)考慮所有元素。也就是說，算法專家不需要關(guān)心應(yīng)用的情況，設(shè)備供應(yīng)商也不需要關(guān)心算法問題，解耦這五個(gè)元素，讓一個(gè)元素比其他元素更透明。從思路上看，這有點(diǎn)像PC操作系統(tǒng)，鼠標(biāo)、鍵盤等所有設(shè)備標(biāo)、鍵盤等所有設(shè)備之間的復(fù)雜性，使其能夠相互解耦，專注于自己擅長(zhǎng)的方向，從而降低各方面的成本。只有這樣AI才能真正規(guī)?；瑢?shí)現(xiàn)商業(yè)成功。

儲(chǔ)備懂AI思維和語(yǔ)言的人。

什么樣的應(yīng)用才是真正的人工智能應(yīng)用？未來要結(jié)合場(chǎng)景和用戶體驗(yàn)重新設(shè)計(jì)，用人工智能本身的方式思考，才能產(chǎn)生真正的人工智能應(yīng)用。云知聲董事長(zhǎng)兼CTO梁家恩認(rèn)為，未來五年將出現(xiàn)真正的人工智能應(yīng)用，人工智能的能力將發(fā)揮到極致。到時(shí)候，人工智能作為一種背后的技術(shù)已經(jīng)普及，消費(fèi)者會(huì)對(duì)它沒有感知——因?yàn)榧夹g(shù)應(yīng)用的最高境界是技術(shù)變得無感。

AI專家丁磊在他的新作《AI思維》中強(qiáng)調(diào)，AI不僅僅是一種技術(shù)、工具，更是一種思維方式，它能幫助我們有效地分析大量的數(shù)據(jù)，并從中得出預(yù)測(cè)，甚至做出決策。因此，在AI落地過程中，儲(chǔ)備真正了解AI思維、AI語(yǔ)言的人才顯得尤為重要。

事實(shí)上，在大多數(shù)企業(yè)場(chǎng)景中，工程師和科學(xué)家都講一套語(yǔ)言，而業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人講另一套語(yǔ)言，沒有很好的溝通渠道。這種狀態(tài)進(jìn)一步導(dǎo)致人工智能的落地困難。

經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能專業(yè)人員難以聘請(qǐng)，這對(duì)所有行業(yè)的企業(yè)來說都是一個(gè)難題。實(shí)施AI項(xiàng)目通常需要建立由數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML工程師、軟件架構(gòu)師、BI分析師和中小企業(yè)相關(guān)人員組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)。而在AI落地過程中，關(guān)鍵是要增加對(duì)企業(yè)老板或業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人的數(shù)量，甚至包括一些一線業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)AI思維的提升和教育。如果這些人真正理解了AI數(shù)據(jù)思維的閉環(huán)邏輯，那么AI落地就會(huì)順利得多。

建設(shè)高級(jí)人才隊(duì)伍，開設(shè)人工智能專業(yè)的大學(xué)確實(shí)是沖鋒軍?，F(xiàn)在，一些大學(xué)開始重視學(xué)生跨學(xué)科意識(shí)的培養(yǎng)，結(jié)合自己的特色專業(yè)，制定人工智能+的培養(yǎng)計(jì)劃。

AI教育本質(zhì)上并非知識(shí)層面的教育，而是思維能力、思維方式的教育。應(yīng)從幼年起，幫助廣大青少年樹立AI意識(shí)，不斷提高科學(xué)素養(yǎng)，激發(fā)他們對(duì)人工智能的興趣和熱愛。當(dāng)前中小學(xué)開展的人工智能相關(guān)課程，偏重于基礎(chǔ)編程教育，通過模塊化操作，實(shí)現(xiàn)了一些智能功能，如讓機(jī)器人踢足球、行走等，這有助于青少年培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)思維，使中小學(xué)生對(duì)人工智能有初步的認(rèn)識(shí)。

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