人工智能在工業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)騰飛中發(fā)揮著越來越重要的作用如何讓人工智能發(fā)揮更大作用，助力產(chǎn)業(yè)升級在9月6日舉行的2021中國國際數(shù)字經(jīng)濟(jì)博覽會(huì)人工智能創(chuàng)新與應(yīng)用高峰論壇上，來自人工智能領(lǐng)域的專家和企業(yè)家就如何助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加速應(yīng)用，融合，創(chuàng)新進(jìn)行了探討

人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策應(yīng)與行業(yè)知識緊密結(jié)合。

李欣:

人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策要真正實(shí)現(xiàn)，不能以普適性為驅(qū)動(dòng)，必須與行業(yè)知識相結(jié)合只有這樣，人工智能技術(shù)才能在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮實(shí)際作用

在工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，最大的挑戰(zhàn)之一是如何提取和表達(dá)傳統(tǒng)企業(yè)中沉淀下來的工程師和精英的經(jīng)驗(yàn)和知識，并將其轉(zhuǎn)化為可復(fù)制，可推廣的軟件產(chǎn)品。

其中，有一個(gè)問題該領(lǐng)域缺乏復(fù)合型人才，尤其是既懂制造，鋼鐵，汽車，石化，食品，又懂人工智能的人才可是，復(fù)合型人才的成長需要周期和相應(yīng)的培養(yǎng)如果能夠引入行業(yè)，行業(yè)專家和大數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行合作，就能有效解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)和產(chǎn)品功能構(gòu)思的問題

同時(shí)，在這個(gè)建模過程中，需要大量的AI技術(shù)來完成知識體系的構(gòu)建，對海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，因此需要充分發(fā)揮企業(yè)的作用，構(gòu)建開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并在這個(gè)開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中進(jìn)行改革，關(guān)注需求側(cè)，以需求側(cè)為導(dǎo)向開發(fā)與人工智能相關(guān)的產(chǎn)品，服務(wù)和應(yīng)用。

當(dāng)今流行的人工智能應(yīng)用有三個(gè)方向。

王瑋:

我認(rèn)為人工智能的熱門應(yīng)用領(lǐng)域有三個(gè)方向第一個(gè)方向是圖像和視頻識別，應(yīng)用場景主要是智慧城管，智慧交通，智慧安防等如社區(qū)管理，城市監(jiān)管，商業(yè)物流，以及違法行為的監(jiān)控和識別第二個(gè)方向是語音和識別，比如互動(dòng)對話客服等等，第三個(gè)方向是通過人工智能優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)，如人工智能的安排，調(diào)度和運(yùn)行

同時(shí)，人工智能有三大驅(qū)動(dòng)力，即計(jì)算能力，算法和數(shù)據(jù)在這三大驅(qū)動(dòng)力中，核心驅(qū)動(dòng)力是計(jì)算力，因?yàn)閿?shù)據(jù)和算法都需要計(jì)算力來支撐，而計(jì)算力對于推動(dòng)人工智能技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)為企業(yè)應(yīng)用起著非常重要的作用

社會(huì)協(xié)同使產(chǎn)學(xué)研更好地匹配。

孫慧敏:

在人工智能大的賽道上，如何與傳統(tǒng)結(jié)合，如何讓產(chǎn)學(xué)研更好的匹配，如何真正讓人工智能更好的開發(fā)問題并應(yīng)用到更多的場景中，需要社會(huì)的共同努力才能做到。

傳統(tǒng)行業(yè)想要找到好的人工智能廠商為自己服務(wù)，往往會(huì)成為試錯(cuò)的對象，為此付出了高昂的代價(jià)人工智能廠商在想要找到好的應(yīng)用場景時(shí)，總是在尋找各種資源，這往往是不合理和困難的如何解決這個(gè)問題在我看來，在需求層面給出一個(gè)積極的方向是非常必要的，引導(dǎo)大家按照需求走，兩端共同努力這個(gè)問題會(huì)逐步解決

未來的趨勢是認(rèn)知智能和感知智能的結(jié)合。

馮科技發(fā)展有限公司CEO

人工智能發(fā)展至今已有多年從行業(yè)來說，我們分為兩類，一類叫感知智能，另一類叫認(rèn)知智能，而感知智能其實(shí)是二元可重復(fù)的另一方面，認(rèn)知智能不是簡單的數(shù)據(jù)積累，而是更多的認(rèn)知積累，比如電力系統(tǒng)，通信系統(tǒng)或交通系統(tǒng)的安全不同的場景需要不同的特殊性未來的趨勢一定是認(rèn)知智能和感知智能相結(jié)合，在特定的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域形成特定的解決方案，讓人工智能公司形成更加成功的商業(yè)模式

人工智能時(shí)代，人才培養(yǎng)有三個(gè)能力需要提升。

小婷:

人工智能時(shí)代給整個(gè)人才培養(yǎng)帶來了新的挑戰(zhàn)目前，我們認(rèn)為有三種能力需要提高一方面是源頭創(chuàng)新能力，不僅是技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新，更是組織內(nèi)部創(chuàng)新土壤的構(gòu)建，如組織結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，企業(yè)文化創(chuàng)新等

第二個(gè)方面是人才學(xué)習(xí)能力，是廣義學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合它不能是人工智能，而必須是跨學(xué)科，多學(xué)科的在這樣的廣義學(xué)習(xí)下，有很深的深度研究空間現(xiàn)在，我們也看到了一個(gè)非常好的方向，那就是教育部在培養(yǎng)人工智能人才的時(shí)候，重視跨學(xué)科，多元化的基礎(chǔ)建設(shè)

第三個(gè)方面是協(xié)作能力，現(xiàn)在說的是人工協(xié)作機(jī)器人，或者說是人機(jī)協(xié)作，所以不僅僅是團(tuán)隊(duì)內(nèi)部人與人之間的協(xié)作，也是人與機(jī)器協(xié)作的一種新模式，所以協(xié)作能力也很重要。

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