在數字經濟下，人工智能作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。不過，人工智能與數據息息相關，受到數據約束。人工智能產品的落地和聚焦領域的細分化，都對數據采集和標注提出了更多挑戰。
“一般大家都會低估人工智能（ＡＩ）的能力，其實人工智能可以比最聰明的人還要聰明。我希望ＡＩ會是好東西。”
“我覺得 ＡＩ 能夠給全世界打開一個新的篇章，讓大家更好地理解自己，而不是完全理解外部的世界。我不認為ＡＩ是一種威脅，人類可以控制人工智能。”
近日，聯合國數字合作高級別小組聯合主席馬云與特斯拉首席執行官馬斯克一場別開生面的“雙馬”對話引爆人工智能行業。雙方爭執的焦點莫過于：ＡＩ與人類究竟誰更聰明，ＡＩ到底能不能威脅到人類？
在業內人士看來，馬云與馬斯克，一個更關注現實問題，一個對未來更有熱情，這與二者所接觸的文化有關，也與他們所從事的領域有關。
北京云測信息技術有限公司旗下ＡＩ數據服務品牌“云測數據”總經理賈宇航表示，目前，ＡＩ只是處于“弱智能”階段，且大多只聚焦于某一領域，通用型的ＡＩ尚處于研發階段，而且高度智能的“強智能”階段是否會到來、需要多久才能到來，一切尚都是未知數。在他看來，人工智能短期內一定會代替部分重復性勞動。他認為，ＡＩ本身其實帶有一種溫情和關懷，因為它代替的是高危和重復性勞動，這會節省很多人類的時間，讓人與人之間的交互模式產生很大改觀。而當前人工智能亟待突破的一大瓶頸就是數據。
ＡＩ深入發展 對數據質量要求漸高
在數字經濟下，人工智能作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。不過，賈宇航表示，人工智能目前也面臨一些挑戰。如數據量尤其是專用領域的數據數量和質量不夠，硬件工程化成本相對較高，缺乏應對場景等。
“人工智能的背后有數據、算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，并且也相互制約的關系。”賈宇航表示，當下人工智能爆發的原因，主要是由于深度神經網絡的提出、整個算力的提升，以及互聯網中存在的大量數據可以被利用，大大降低了數據獲取的門檻。其中，數據是人工智能發展的基礎，沒有數據，再強的算法也不可能有好的模型。
“人工智能產業化落地的關鍵就在于數據，算法模型做得再好，數據從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓練成果。”一位業內人士表示。
中山大學數據科學與計算機學院教授、廣東省信息安全技術重點實驗室主任賴劍煌也表示：“我們要正確認識目前的人工智能技術，這波人工智能技術不是可以做任何沒有約束的事情，它是有局限的，人工智能與數據息息相關，它受到數據約束，產業應用要跟場景結合，一定要有落地。”
賈宇航表示，現在很多ＡＩ產品都處于落地階段，對于模型的精確程度要求非常高，對應的要求數據的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，ＡＩ公司用到的數據也從單一化向多模態轉變。以自動駕駛為例，從最早基于攝像頭做感知的方案，到引入激光雷達，到之后可能會引入更多其他感知設備來提升感知算法。未來多傳感器的解決方案將會普遍應用到我們所使用的ＡＩ產品中，它的感知模式將不僅僅是基于單一的圖像、聲音或文字，將會引入更多模態的數據。
“這種數據互聯網中沒有，就需要專業的數據公司在對應的場景下進行采集，然后進行高精度的標注。”賈宇航介紹說，為了算法的提升，ＡＩ企業不僅需要定制化的數據采集來獲得長尾場景的數據；同時對于標注數據的精度也需要進一步提升。
ＡＩ聚焦領域細分化 數據服務再迎挑戰
當前，人工智能已經逐步走進人類生活，從車輛自動化駕駛到ＡＩ聊天機器人，從醫學成像與診斷到農作物監測，作為人工智能三要素之一的“數據”也正在其中發揮著不可或缺的作用，精準高質的數據已成為引領人工智能發展的重要戰略窗口。
隨著應用場景的不斷挖掘，賈宇航分析認為，整個人工智能行業未來會出現聚焦領域越來越細分化的趨勢。
從科技部近日公布的新一批國家人工智能開放創新平臺名單中也可以看出這一趨勢。
新一批國家人工智能開放創新平臺名單總計有１０家企業入圍，分別為京東、華為、小米、３６０、依圖、明略科技、中國平安、海康威視、曠視、好未來。相較于２０１７年名單中的５家企業（阿里云、騰訊、百度、科大訊飛、商湯科技），此次名單的發布意味著人工智能“國家隊”正在快速擴容。同時，從每家企業的入圍業務也可以看出，國家人工智能開放創新平臺正在加速開展細分領域的技術創新。如名單中顯示，依托京東集團建設智能供應鏈人工智能開放創新平臺，依托小米公司建設智能家居人工智能開放創新平臺，依托華為公司建設基礎軟硬件人工智能開放創新平臺等。
人工智能聚焦的領域越來越細分，也給數據服務行業提出了挑戰。
“人工智能技術要落地，必須找到相應的應用場景。相對應的，我們數據服務行業的從業人員就要很好地理解客戶的應用場景，要有相關領域專業知識的積累，包括在標注工作中對于一些細節要有很好的理解，對用戶需求要有很好的理解，這是一種很高的門檻。”賈宇航說，未來數據服務行業將越來越需要更多專業人士參與數據采集和標注，從業人員需要與各個領域的專家進行協作和融合。
另外，賈宇航認為數據安全也是推動人工智能持續健康發展的關鍵。“企業擁有數據其實就可以幫助他構建他的核心壁壘。比如有了某一場景下的數據，對應的ＡＩ產品就能發布了，有了高精度的數據，ＡＩ算法就能提升了。所以，我們的數據是絕對不能泄露出去的。我們內部有數據隔離、質量保障等一系列保護數據安全的方法，可以在確保企業數據安全的情況下，持續為數據采集和標注構建和優化自己的方案。”
在賈宇航看來，ＡＩ最終是為了落地、為了被使用，所以對于ＡＩ所需的數據質量要求會更高更精準、會有更多的定制化場景下的數據需求，在提高數據安全與隱私保護之外，保證數據的惟一性、場景化，才能真正幫助企業打造數據核心壁壘，大幅度推動ＡＩ進一步落地，這也是云測數據一直賦予自身的“使命”。
數字透視 ２０２０年我國人工智能市場規模 將達７１０億元
我國人工智能產業雖然起步較晚，但以百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等為代表的企業已經開始大規模地投入和布局，產業投資和創業熱情高漲，技術研究、行業應用等快速發展。根據中國信息通信研究院的統計數據顯示，２０１７年我國人工智能市場規模達到２１６．９億元，同比增長５２．８％，預測２０２０年這一數值將增加到７１０億元。
而中科高服日前發布的《 ２０１９ 中國人工智能產業研究報告》顯示， ２０１９ 年，我國人工智能核心產業規模將接近 ５７０ 億元。其中，安防市場份額最大，占比達５３．８％；其次是金融領域，占比達１５．８％。工業、醫療、教育等領域也具有爆發潛力。
人工智能輔助診斷 全程不超過２分鐘
在醫療行業，醫學影像科是醫院診療系統中患者流量最大的科室之一，臨床診斷的７０％依賴于影像。然而，放射科醫生４．１％的年增長速度遠遠趕不上影像數據３０％的年增長率，這為影像人工智能醫療產業升級提供了動力——數據顯示，智能醫學影像市場將以超過４０％的增速發展。越來越多的醫院對人工智能輔助診斷寄予厚望。
在上海市第一人民醫院影像科辦公室內，放射科醫生會使用冠心病人工智能輔助診斷系統，為患者診斷動脈狹窄的程度。與以往需要耗費大量時間處理書寫診斷報告不同，人工智能輔助診斷系統可以快速三維建模、判斷狹窄程度、輸出結構化報告，全程不超過２分鐘。這款軟件由國內企業數坤科技自主研發，已經服務于全國百余家醫院。
２０２０年我國高校 至少要建立５０所人工智能學院
在教育部最新公布的“２０１８年普通高等學校本科專業備案和審批結果”中，確定３５所高校新增人工智能專業。目前，浙江大學、上海交通大學、南京大學、西安電子科技大學、北京航空航天大學等高校，已紛紛設立人工智能專業。與此同時，國內的多所綜合類知名院校，正在建立或者擴大人工智能學院，逐漸擴展招生規模，以滿足相關專業領域的人才需求。根據“人工智能行動計劃”設定的目標，到２０２０年，我國高校之中至少要建立５０所高水平的人工智能學院，或者人工智能研究院與研究中心。
摘自《中國高新技術產業導報》
