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在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，人工智能作為第四次產(chǎn)業(yè)變革的引擎，已逐漸滲透到各行業(yè)中，為人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來變革。不過，人工智能與數(shù)據(jù)息息相關(guān)，受到數(shù)據(jù)約束。人工智能產(chǎn)品的落地和聚焦領(lǐng)域的細(xì)分化，都對(duì)數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注提出了更多挑戰(zhàn)。 

　　“一般大家都會(huì)低估人工智能（ＡＩ）的能力，其實(shí)人工智能可以比最聰明的人還要聰明。我希望ＡＩ會(huì)是好東西。” 

　　“我覺得 ＡＩ 能夠給全世界打開一個(gè)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(rèn)為ＡＩ是一種威脅，人類可以控制人工智能。” 

　　近日，聯(lián)合國數(shù)字合作高級(jí)別小組聯(lián)合主席馬云與特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克一場(chǎng)別開生面的“雙馬”對(duì)話引爆人工智能行業(yè)。雙方爭(zhēng)執(zhí)的焦點(diǎn)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(yè)內(nèi)人士看來，馬云與馬斯克，一個(gè)更關(guān)注現(xiàn)實(shí)問題，一個(gè)對(duì)未來更有熱情，這與二者所接觸的文化有關(guān)，也與他們所從事的領(lǐng)域有關(guān)。 

　　北京云測(cè)信息技術(shù)有限公司旗下ＡＩ數(shù)據(jù)服務(wù)品牌“云測(cè)數(shù)據(jù)”總經(jīng)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(lǐng)域，通用型的ＡＩ尚處于研發(fā)階段，而且高度智能的“強(qiáng)智能”階段是否會(huì)到來、需要多久才能到來，一切尚都是未知數(shù)。在他看來，人工智能短期內(nèi)一定會(huì)代替部分重復(fù)性勞動(dòng)。他認(rèn)為，ＡＩ本身其實(shí)帶有一種溫情和關(guān)懷，因?yàn)樗娴氖歉呶：椭貜?fù)性勞動(dòng)，這會(huì)節(jié)省很多人類的時(shí)間，讓人與人之間的交互模式產(chǎn)生很大改觀。而當(dāng)前人工智能亟待突破的一大瓶頸就是數(shù)據(jù)。 

　　ＡＩ深入發(fā)展　　對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求漸高

　　在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，人工智能作為第四次產(chǎn)業(yè)變革的引擎，已逐漸滲透到各行業(yè)中，為人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)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(zhàn)。如數(shù)據(jù)量尤其是專用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量不夠，硬件工程化成本相對(duì)較高，缺乏應(yīng)對(duì)場(chǎng)景等。 

　　“人工智能的背后有數(shù)據(jù)、算法和算力來支撐，這三要素之間其實(shí)是一種相互促進(jìn)，并且也相互制約的關(guān)系。”賈宇航表示，當(dāng)下人工智能爆發(fā)的原因，主要是由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出、整個(gè)算力的提升，以及互聯(lián)網(wǎng)中存在的大量數(shù)據(jù)可以被利用，大大降低了數(shù)據(jù)獲取的門檻。其中，數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)，再強(qiáng)的算法也不可能有好的模型。 

　　“人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)，算法模型做得再好，數(shù)據(jù)從源頭上就錯(cuò)了，那就得不到正確的訓(xùn)練成果。”一位業(yè)內(nèi)人士表示。 

　　中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、廣東省信息安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任賴劍煌也表示：“我們要正確認(rèn)識(shí)目前的人工智能技術(shù)，這波人工智能技術(shù)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(shù)據(jù)息息相關(guān)，它受到數(shù)據(jù)約束，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用要跟場(chǎng)景結(jié)合，一定要有落地。” 

　　賈宇航表示，現(xiàn)在很多ＡＩ產(chǎn)品都處于落地階段，對(duì)于模型的精確程度要求非常高，對(duì)應(yīng)的要求數(shù)據(jù)的精度也就非常高了。而且為了提高模型識(shí)別精度，ＡＩ公司用到的數(shù)據(jù)也從單一化向多模態(tài)轉(zhuǎn)變。以自動(dòng)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(dá)，到之后可能會(huì)引入更多其他感知設(shè)備來提升感知算法。未來多傳感器的解決方案將會(huì)普遍應(yīng)用到我們所使用的ＡＩ產(chǎn)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(huì)引入更多模態(tài)的數(shù)據(jù)。 

　　“這種數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中沒有，就需要專業(yè)的數(shù)據(jù)公司在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下進(jìn)行采集，然后進(jìn)行高精度的標(biāo)注。”賈宇航介紹說，為了算法的提升，ＡＩ企業(yè)不僅需要定制化的數(shù)據(jù)采集來獲得長尾場(chǎng)景的數(shù)據(jù)；同時(shí)對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)的精度也需要進(jìn)一步提升。 

　　ＡＩ聚焦領(lǐng)域細(xì)分化　　數(shù)據(jù)服務(wù)再迎挑戰(zhàn)

　　當(dāng)前，人工智能已經(jīng)逐步走進(jìn)人類生活，從車輛自動(dòng)化駕駛到ＡＩ聊天機(jī)器人，從醫(yī)學(xué)成像與診斷到農(nóng)作物監(jiān)測(cè)，作為人工智能三要素之一的“數(shù)據(jù)”也正在其中發(fā)揮著不可或缺的作用，精準(zhǔn)高質(zhì)的數(shù)據(jù)已成為引領(lǐng)人工智能發(fā)展的重要戰(zhàn)略窗口。 

　　隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷挖掘，賈宇航分析認(rèn)為，整個(gè)人工智能行業(yè)未來會(huì)出現(xiàn)聚焦領(lǐng)域越來越細(xì)分化的趨勢(shì)。

　　從科技部近日公布的新一批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單中也可以看出這一趨勢(shì)。 

　　新一批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單總計(jì)有１０家企業(yè)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(yè)（阿里云、騰訊、百度、科大訊飛、商湯科技），此次名單的發(fā)布意味著人工智能“國家隊(duì)”正在快速擴(kuò)容。同時(shí)，從每家企業(yè)的入圍業(yè)務(wù)也可以看出，國家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)正在加速開展細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。如名單中顯示，依托京東集團(tuán)建設(shè)智能供應(yīng)鏈人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，依托小米公司建設(shè)智能家居人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，依托華為公司建設(shè)基礎(chǔ)軟硬件人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)等。 

　　人工智能聚焦的領(lǐng)域越來越細(xì)分，也給數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。 

　　“人工智能技術(shù)要落地，必須找到相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景。相對(duì)應(yīng)的，我們數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的從業(yè)人員就要很好地理解客戶的應(yīng)用場(chǎng)景，要有相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的積累，包括在標(biāo)注工作中對(duì)于一些細(xì)節(jié)要有很好的理解，對(duì)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(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)將越來越需要更多專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注，從業(yè)人員需要與各個(gè)領(lǐng)域的專家進(jìn)行協(xié)作和融合。 

　　另外，賈宇航認(rèn)為數(shù)據(jù)安全也是推動(dòng)人工智能持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵。“企業(yè)擁有數(shù)據(jù)其實(shí)就可以幫助他構(gòu)建他的核心壁壘。比如有了某一場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的ＡＩ產(chǎn)品就能發(fā)布了，有了高精度的數(shù)據(jù)，ＡＩ算法就能提升了。所以，我們的數(shù)據(jù)是絕對(duì)不能泄露出去的。我們內(nèi)部有數(shù)據(jù)隔離、質(zhì)量保障等一系列保護(hù)數(shù)據(jù)安全的方法，可以在確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全的情況下，持續(xù)為數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注構(gòu)建和優(yōu)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(duì)于ＡＩ所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求會(huì)更高更精準(zhǔn)、會(huì)有更多的定制化場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)需求，在提高數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)之外，保證數(shù)據(jù)的惟一性、場(chǎng)景化，才能真正幫助企業(yè)打造數(shù)據(jù)核心壁壘，大幅度推動(dòng)ＡＩ進(jìn)一步落地，這也是云測(cè)數(shù)據(jù)一直賦予自身的“使命”。 

       數(shù)字透視  ２０２０年我國人工智能市場(chǎng)規(guī)模  將達(dá)７１０億元　　

　　我國人工智能產(chǎn)業(yè)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(yè)已經(jīng)開始大規(guī)模地投入和布局，產(chǎn)業(yè)投資和創(chuàng)業(yè)熱情高漲，技術(shù)研究、行業(yè)應(yīng)用等快速發(fā)展。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，２０１７年我國人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到２１６．９億元，同比增長５２．８％，預(yù)測(cè)２０２０年這一數(shù)值將增加到７１０億元。 

　　而中科高服日前發(fā)布的《 ２０１９ 中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》顯示， ２０１９ 年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將接近 ５７０ 億元。其中，安防市場(chǎng)份額最大，占比達(dá)５３．８％；其次是金融領(lǐng)域，占比達(dá)１５．８％。工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域也具有爆發(fā)潛力。

　　人工智能輔助診斷  全程不超過２分鐘

　　在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)學(xué)影像科是醫(yī)院診療系統(tǒng)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(yī)生４．１％的年增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上影像數(shù)據(jù)３０％的年增長率，這為影像人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供了動(dòng)力——數(shù)據(jù)顯示，智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)將以超過４０％的增速發(fā)展。越來越多的醫(yī)院對(duì)人工智能輔助診斷寄予厚望。 

　　在上海市第一人民醫(yī)院影像科辦公室內(nèi)，放射科醫(yī)生會(huì)使用冠心病人工智能輔助診斷系統(tǒng)，為患者診斷動(dòng)脈狹窄的程度。與以往需要耗費(fèi)大量時(shí)間處理書寫診斷報(bào)告不同，人工智能輔助診斷系統(tǒng)可以快速三維建模、判斷狹窄程度、輸出結(jié)構(gòu)化報(bào)告，全程不超過２分鐘。這款軟件由國內(nèi)企業(yè)數(shù)坤科技自主研發(fā)，已經(jīng)服務(wù)于全國百余家醫(yī)院。 

　　２０２０年我國高校  至少要建立５０所人工智能學(xué)院 

　　在教育部最新公布的“２０１８年普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果”中，確定３５所高校新增人工智能專業(yè)。目前，浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等高校，已紛紛設(shè)立人工智能專業(yè)。與此同時(shí)，國內(nèi)的多所綜合類知名院校，正在建立或者擴(kuò)大人工智能學(xué)院，逐漸擴(kuò)展招生規(guī)模，以滿足相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的人才需求。根據(jù)“人工智能行動(dòng)計(jì)劃”設(shè)定的目標(biāo)，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(xué)院，或者人工智能研究院與研究中心。

摘自《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)》