高度重視“軟基建” 推動人工智能賦能實體經濟

自新冠肺炎疫情發生以來，以人工智能為代表的新興科技，在疫情監測分析、人員物資管控、醫療救治、藥品研發等方面發揮了重要的支撐與保障作用。疫情防控中表現優異的人工智能技術，能否為疫后全球經濟復蘇開出科技良方?

4月9日，前沿科技論壇第二期以線上研討形式召開。本次論壇由中國科協學會學術部、中國科學報社、騰訊科協、騰訊集團發展研究辦公室聯合舉辦，主題為“人工智能：科技與經濟融合新引擎”。

IEEE終身院士蔡自興從人工智能核心技術及其地位、人工智能新基建是強國工程、人工智能助推實體經濟發展和中美人工智能的合作與競爭等四方面，介紹了人工智能與實體經濟融合的策略。

蔡自興指出，AI在穩投資、促消費、助升級、培植經濟發展新動能、創建智能經濟新形態等方面潛力巨大，對5G基站建設、特高壓、新能源汽車充電樁等新基建科技端領域具有重大促進，還會為很多領域數字化智能化轉型奠定基礎。

“‘新基建’提速為推動人工智能發展帶來重大機遇，要不失時機地抓住機遇，加快發展人工智能新型基礎設施，為實現經濟轉型和升級奠定堅實基礎。”蔡自興說。

中國科學院計算技術研究所研究員山世光認為，AI時代的基礎設施包括硬件、軟件、智件三個層面，但現有AI方法論不足以支撐AI能力繼續升級。當前AI應用研究方面，中國和美歐差距不大，但是AI基礎研究、基礎設施方面的差距不容小覷。

“除了基礎算法長期的投入之外，我認為應該加強基礎智件體系的研究，過去在硬件方面有計算中心、數據中心，未來還需要建立AI算法中心、知識中心，甚至建立國家級的知識中心。”山世光說。

在點評互動環節，多位專家分享了觀點。中國工程院院士李國杰表示，疫情期間表現較好的人工智能技術應用，例如無接觸自動測體溫，疫情追蹤、摸底排查中計算機與居民的自動問答等，大多是過去有較多數據積累的應用場景，而對傳播擴散途徑檢測、病毒源頭的追溯等，由于缺少足夠多的已標注的數據，效果就差一些。

他對人工智能發展今后的努力方向提出了兩點建議：一是要高度重視“軟基建”，大力構建共享的人工智能訓練平臺、基礎數據平臺和軟硬工具鏈;二是要區分人工智能基礎研究和智能應用兩種不同的目標與任務，在應用和產業發展中要強調技術融合和解決實際問題。

中科院自動化研究所研究員王金橋表示，要更多把握人工智能應用的邊界，加強人工智能治理，防止人工智能技術濫用以及產生相關的法律問題。中科院計算技術研究所研究員曹存根認為，AI在社會治理中可以發揮作用，國家應當統一部署一些大的AI公共服務設施。

此外，參會專家還研討了人工智能技術如何更好地與產業應用相結合。中科院自動化研究所研究員彭思龍說：“如何讓中低端的傳統行業以最低的代價實現智能化的升級改造，可能是未來人工智能發展非常重要的方向。”

騰訊AI Lab機器學習中心總監黃俊洲強調，AI從應用中來也要走到應用中去。目前很多行業還沒有準備好深度學習所需要的數據，此時應當從算法上研發類似遷移學習和自學習等新的方法論，同時積累經驗與行業新的知識進行結合。

中國科學技術發展戰略研究院研究員李修全認為，公共AI算力、開放平臺、知識中心等人工智能新型基礎設施建設，除了助力技術落地、加速技術突破之外，也應在促進不同群體共享發展方面發揮重要作用。“改善中小企業和創業者創新條件，改進欠發達地區智能化基礎設施，使智能化變革走向包容發展、共享發展。”(趙竹青)