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人工智能与物联网的融合应该注意的几点

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-03-24  来源:网络  浏览次数:1178
       在刚刚结束的全国两会上,“科技创新”成为高频词汇。从李克强总理的《政府工作报告》,到大会审议通过的“十四五”规划纲要,再到李克强总理答记者问,都鲜明地体现了这一点。提升科技创新能力,正在成为壮大经济发展的新引擎。

       “科技创新与实体经济融合”正越来越频繁地被提及。“两者的深度融合,将大力推动实体产业的转型升级,催生新产业、新业态和新模式。”旷视科技CEO印奇分析,产业数字化将成为未来科技创新的风向标,人工智能(AI)与物联网(IoT)的融合,则将加快产业数字化转型的步伐,成为未来10年最大的创新机遇。

人工智能与物联网的融合应该注意的几点

       印奇分析,其中AI是核心技术能力,IoT是产业落地场景。“AI与IoT的融合,本质上就是将AI的能力注入IoT的场景之中,实现产业的数字化智能化改造,进而推动实体产业的高质量发展。”

       印奇认为,为了更好地促进AI与产业的融合,应把握几个关键点。首先,要以打“移动靶”的心态,推动产业数字化发展。当前,中国科技创新能力不断取得新突破,无论是创新的速度还是创新的规模,都实现了历史性跨越。“但我们也意识到,与世界科技强国相比,我们还存在明显差距。一个突出的表现就是,虽然中国在消费侧的数字化水平独步全球,但在产业侧的数字化进程仍处于发展阶段。”他说,一个重要原因是,消费侧的科技创新往往聚焦于前端应用和商业模式的创新,这类创新就像打“固定靶”,即面对确定的目标与需求,开发特定的产品推向市场;产业侧的科技创新则更像打“移动靶”,需要与错综复杂的行业结合,需求高度不确定,技术落地周期长。因此,发展产业数字化,需要有长期耕耘的耐心,紧紧依靠基础研究、工程实践和产业创新的联动效应,才能满足动态和不确定的需求。

       其次,印奇认为,应以“拉”为主、采取“推”“拉”结合的模式,促进AI与产业的融合。在他看来,科技创新可分为“推”和“拉”两种模式。过去,科技创新更多采用的是“推”的模式,即技术和产品创新过程始于研发,经过生产和销售,并最终推向市场。整个过程完全由供给侧发起,市场和用户仅仅是产品创新的被动接受者。而以深度学习为基础的新一代AI技术,由于其本身就非常依赖于行业数据,与各行各业有着天然的联结,因此也必须在行业里找到落地场景。这就决定了AI技术的落地必须是“需求定义供给”,既要从用户需求出发进行技术和产品的研发,又要针对用户反馈对技术和产品作出调整,由此形成技术创新的价值闭环。采取以“拉”为主,“推”“拉”结合的模式,将大幅提升AI产业落地的效率。

       同时,印奇表示,要以新型人才体系,加速AI的产业落地。“AI是典型的人才密集型行业。推动AI的产业落地,就必须拥有一批真正关注用户需求、懂得行业运行规律的行业专家。”他说,AI与产业的融合过程,对组织的密度和阵型提出了极高要求。

       “一家AI企业不仅需要具备顶尖的AI技术研发人才,还需拥有大量具有行业视角和经验的人才。为此,AI企业需要搭建新型的人才机制和体系,形成多样性的人才梯队,让不同类型的人才在一个体系和框架下,相互融合、良性互动,从而实现技术、产品到行业解决方案的快速落地。”印奇称。
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