实现人工智能技术与产业融合发展

谢鹏

2016年3月，AlphaGo人工智能机器人轻取围棋九段棋手李世石，年底又挑战中韩日的一流高手，取得60战全胜。这个里程碑般的事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。这一次，我们看到了几十年前就出现的虚无缥缈的词汇照进了现实，人工智能这四个字也成为普通大众和产业界最热门的词汇。与此同时，各种人工智能学术会议、行业研讨会、高峰论坛铺天盖地，各种活动感觉如果不和人工智能沾上边，就显得不够高大上，全国各省市纷纷出台各种文件、政策，推进人工智能研究和应用的发展。在短短的几年间，中国就涌现出大批人工智能创业企业，各路资本也纷纷热捧这些AI独角兽公司。

步入2018年，人工智能行业经过几年的快速发展，一改之前的浮躁，开始“脱虚向实”，开始迅速实现商业变现，整个行业的关注点也从人工智能技术过渡到应用以及和产业的深度融合。“AI本身并不是产业，只有AI+才是产业”，“AI必须和实体产业相融合才有意义”，类似这样的观点已经得到业界的普遍认可，深耕行业和场景落地已经成为众多人工智能公司的优先战略，人工智能技术和实体产业的融合也是必然趋势。以下几点需要特别关注。

第一，应用成为人工智能发展的强驱动力。人工智能技术最大的爆发力来自于和传统产业的结合，从而产生颠覆性的应用和创新。因此，人工智能发展的最大驱动力来自于市场的应用需求，只有紧贴行业需求，并解决问题，才能最大程度地促进人工智能产业的发展。因此，人工智能也必须从科研走向工程，最终走向应用，这中间有巨大鸿沟，需要所有人工智能企业去跨越。应用最终也会推进研究的发展，从而实现技术到商业再到技术的闭环。技术是人工智能应用的基石，应用则是人工智能发展的驱动力。技术最终是为真实场景的应用而服务的，而不是只停留在实验环境和发表论文，优秀的人工智能企业都要做到双轮驱动，也就是既要仰望星空，又要脚踏实地。

第二，人工智能行业面临深度整合。随着人工智能行业的快速发展，整个行业日趋理性和成熟，那些靠包装、概念、融资烧钱的PPT公司在市场上很难再有生存空间。人工智能公司的竞争力已经不再是比拼科学家数量和论文发表数量，而是比拼商业落地和变现的能力，以及比拼对行业的深度理解。真正有爆发力的人工智能公司一定是那些对传统行业心存敬畏之心，对企业服务市场心存敬畏之心，以及以为客户创造价值为核心的公司。人工智能的商业化之路是持久战，短视的公司永远不会胜出。

第三，传统企业拥有丰富的行业知识和数据优势，需要将人工智能技术应用提升到战略高度。人工智能技术本质上是数据驱动的，传统企业在多年运营中积累了大量行业数据，这是人工智能应用的基石，也是最高的行业壁垒。传统企业必须全面拥抱新技术，向数字化和智能化战略转型，这需要企业有坚定的战略决心和执行力。江苏是科教大省、制造业大省，在这一轮技术和产业变革中，本身就占有先机。雄厚的科研基础、丰富的应用场景会深入促进技术和产业的深入融合。技术只是手段，传统企业在“+AI”的过程中，必须围绕着如何提升企业的生产效率、产品的竞争力以及客户的体验和服务，同时和最优秀的人工智能企业合作，以技术变革为驱动，来实现整个企业的战略变革。

第四，高度重视人才培养。中国的科技队伍规模是世界上最大的，这是我们引以为豪的。但是中国人工智能产业的主要从业人员集中在应用层，在基础层和技术层人才很薄弱，中国的很多高校在很长时间内并没有人工智能专业，目前中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。虽然近期全国各地的名校都纷纷成立人工智能学院，但是人才缺口仍然巨大。为了弥补人才缺口，国内众多人工智能企业纷纷和国内著名高校签署校企合作协议，为在校学生提供一整套学习和培养方案，并积极提供潜在的就业机会。例如旷视与南京大学人工智能学院签署的校企合作协议，为加快人工智能人才培养作出了有益探索。

科技是国家强盛之基，创新是民族进步之魂。历史上，我们曾经错过重要的工业革命，但我们相信，在中国本土科技公司的积极研发和推动下，中国有能力引领未来的科技創新，中国也一定会产生世界级的人工智能企业。

（作者系北京旷视科技有限公司副总裁，博士）