专家呼吁：人工智能需练基本功

如果要选择近年来最流行的互联网技术，人工智能肯定是候选技术之一。目前，人工智能似乎是一个大而受欢迎的招牌，每个人都想利用这四个字。然而，此时此刻，在乌镇，在第五届世界互联网大会现场，有人泼了一盆冷水:“人工智能的发展仍处于起步阶段”，“我们仍处于人工智能薄弱的时代”，“人工智能中有许多泡沫”...

专家呼吁人工智能提高效率和效力，脚踏实地，尽快总结经验教训。

高质量的数据不容易获得。

在某种程度上，人工智能是一种数据处理技术，它通过大量的数据分析自动做出决策。因此，为了提高人工智能的效率，我们必须首先保证足够数量和质量的数据。然而，在某些领域，获得高质量和真实的数据并不像许多人认为的那样容易。

例如，人工智能已经广泛应用于疾病筛查和其他领域。机器可读胶片(医学图像)用于提高疾病诊断的速度和准确性。北京同仁医院副院长魏文彬也在做类似的工作，但他发现了一个问题。“医学是一门复杂的学科。很难获得高质量的数据和图像，也很难读取数据。”他说眼科有多种疾病，每种疾病都需要收集10万多张高质量的图片，人工智能才能做出有效的判断。他们与相关组织合作建立了眼科大数据实验室，并试图在全国范围内收集标准化的高质量图像数据。

思爱普全球高级副总裁兼思爱普中国研究院院长李瑞成也遇到了同样的问题。李瑞成试图在工厂里用人工智能来判断零件的每个生产环节是否存在质量问题，但没有达到预期的效果。“最大的困难是我们拍摄的照片质量有问题。”他说，“我们仍然处于人工智能薄弱的时代。”人工智能的作用是有限的。不要把它当成解决所有问题的灵丹妙药。

加强对计算能力、芯片等的基础研究。

即使有数据，没有算法和计算力的支持，人工智能也可能成为“人工智能迟缓”。

"计算能力就是生产力."中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东认为，在数字经济时代，“快”的概念不仅日新月异，甚至以小时和分钟计算。“我们训练一个模型，最快需要几天或几小时或几分钟？如果模型可以实时训练，人工智能的发展可能会完全不同。”

人工智能的计算能力决定了它的发展潜力。王恩东认为，有必要加强计算基础设施建设，搭建计算平台。“有些人说，我们在人工智能方面已经赶上或超过了美国，并有点乐观。应该说，仍然存在差距，特别是在基层。我们还需要加强基础研究和对芯片的投资。”

国家统计局高级副总裁切尔基布·阿库特同意王恩东的观点。在他看来，人工智能面临的最大挑战是设计具有出色计算能力和模拟神经网络的智能芯片，并不断提高大规模生产能力。

工业和信息化部副部长陈肇雄建议加强基础理论研究，在人工智能的发展方向、理论、方法、工具和系统等方面取得突破。加强关键共性技术研发，重点突破智能芯片、系统、传感器、核心算法等领域。

为人工智能找一个“朋友圈”

人工智能的社会价值最终应该体现在具体的应用环节上，实现与第一、二、三产业的深度融合。“人工智能的集成不能由一个企业来完成。它需要硬件和软件等各种企业来构建一个共生和包容的生态系统。”李瑞成比喻地说，人工智能要真正落地，需要“找一圈朋友”。

李瑞成的观点可以用百度开发无人驾驶汽车(自动驾驶技术)的经验来解释。“在实现汽车智能化方面，还有一件事需要合作，那就是道路等基础设施的智能化。”百度董事长兼首席执行官李彦宏指出，只有汽车是智能的，而道路不是。无人驾驶汽车的效果将受到影响。百度接管了北京海淀区的交通灯，并通过实时监控道路上的车辆数量智能地调整交通灯的时间。"据估计，人们在交通堵塞中的等待时间可以减少30% ~ 40% . "

“许多企业都在某个环节的某个点上体验人工智能，但要真正将人工智能与实体经济结合起来，这是一个巨大的挑战。”京东集团副总裁、人工智能平台与研究部部长周博文表示，这需要企业之间的分工与合作。

事实上，在互联网大会期间举办的“互联网之光”博览会正是为了帮助企业找到各种人工智能产品和技术的“朋友圈”。例如，Visino展示的灵活的AMOLED技术可以为各种人工智能在不同场景中的应用提供更多的可能性，例如无人驾驶车载显示器和智能佩戴设备的便利性。

"我们必须坚持产业互动，拓展整合空间."陈肇雄呼吁顺应数字化、网络化和智能化融合的趋势，推进人工智能与各种技术的交叉融合，深化同、二、三产业的融合。