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經濟算法-和產業的深度融合已經成為人工智能技術落地的重要場景

【湖人大勝勇士】

產業AI,顧名思義是在具體的一個個產業里發揮作用的AI技術和產品,和我們常說的AI賦能傳統行業相似。但與AI賦能行業不同的是,AI賦能傳統行業往往設想的是以AI為主體,來實現某個領域的固有功能。而產業AI,則要求能夠與傳統產業無縫結合,推助產業核心部類向前發展,並且深度的產業AI必然指向複雜的行業限制和真實需求。

在剛剛過去的2019杭州雲棲大會上,“產業”成為高頻詞,不同於熟悉的衣食住行領域,航空、鋼鐵、石化、水泥……從大到小,從老到新,和產業的深度融合已經成為人工智能技術落地的重要場景。與會專家普遍談到,產業AI將會創造巨大的新價值,甚至會指引人工智能領域發展的方向。

“產業中有需求、有數據、有應用場景。”阿裡雲副總裁、產品與解決方案管理部總經理馬勁同樣表示。他強調,“只有產業給我們提出明確的需求,AI才有改進的方向。同樣產業裡面有真實的數據,可以建立更好的模型。加上雲計算可以提供更強的計算能力,同時不斷降低計算的成本。通過算法、算力、數據三者不斷的結合,AI慢慢地在一個一個的產業實踐當中,一點一點帶來價值。”

身處數據“大爆炸”時代,數據搖身一變成為核心資源和生產資料。“在數字經濟時代,大數據是石油,而算力是引擎。”與會專家認為,“數”和“智”是數字經濟時代最重要的兩個關鍵元素,兩者有效結合才能凝聚數字經濟發展的蓬勃動力。數據和應用做深度融合,才能構建很多行業的基礎。有了這個基礎,之後才能去暢想,才能有未來。沒有這個基礎,今後面向數字經濟的條件都不具備。

由炫到實 人工智能轉型還要扎根產業需求

日前愛思唯爾發佈的《人工智能:知識的創造、轉移與應用》報告顯示,與國際相比,中國90%的人工智能研究來自學術界,企業的貢獻相對較小,僅占3%。

不能適應需求的AI就像廢鐵一塊

探跡科技CEO黎展曾表示,要想解決產業問題,AI必須具備三方面基礎能力。一是數據規整能力,AI必須綜合各方面信息和實時變化的數據流,隨時做出統領全局的最優解。二是簡單易用體驗,想做產業AI,必須是人機協同的工作模式,但是人機如何協同,如何在縮減人的工作時間、提高人的工作效率之外,不會產生大量學習成本和適應成本是關鍵問題。三是持續進化能力,如果產業AI不能進化,工作需求一旦變更,AI就變成廢鐵一塊,那確實不要也罷。

“要讓人工智能落到實處必須深入產業,我們在產業當中深研算法、深挖效率,讓智能成為產業,為產業創造不可替代的價值。”視覺計算專家華先勝說。

馬勁解釋道,在AI芯片、邊緣計算等基礎層之上,才是為開發者提供入口和能力的平臺層,以及更上層的AI服務和產業。“我們把視頻的算法、文字的算法、語音的算法、自動駕駛的算法等訓練出來。變成原子化的服務,可以在產業實踐當中快速的組合成新的應用。推動AI落地,實現產業的價值。”

底層技術始終是角逐主戰場大會上,AI推理芯片含光800首度亮相——每秒處理78000張圖片,一個含光800的算力相當於10個GPU。而其背後是在自然語言處理、智能語音、視覺計算等領域算法的40多項世界第一的科技成果支撐。這些進展無不說明,越是在AI+架起高樓的時代,越不能忽視硬件、底層技術、通用AI技術和平臺這些“地基”。

“產業AI正在幫助各行各業進行智能化的轉型。更重要的是產業AI在各行各業創造了豐富多彩的可能性,它是數字經濟的新動能。”曾震宇說。

在航空領域,據大會消息,蕭山機場也將使用人工智能的調度能力,可以實現有效管控航班起降、上下客、行李搬運、加油、餐配、檢修、保潔等各個環節。而到了工業領域,通過對工業流程的單點智能、局部智能、全局智能的優化升級,能夠在鋼鐵、環保、光伏、橡膠等行業提升效率、降低成本。

智能化轉型為企業提質增效“數字經濟對中國GDP增長的貢獻率連續5年超過50%,2018年這一數字高達67.9%,我們正處在數字經濟轉型的關鍵時期。”阿裡雲智能總裁張建鋒在2019杭州雲棲大會上說。但他同時表示,今天數據的增長率、規模,包括支撐數據的處理能力都還處於爆發的前夕,如果說以前的互聯網紅利都來自消費互聯網,那今後更大的需求一定來自產業實踐。

延伸閱讀數據與算力融合驅動數字經濟“城市大腦”“新零售”“新製造”……舉辦10年來,雲棲大會創造了一個個熱詞、風口,今年的風向標無疑指向“數字經濟”。2019雲棲大會的聚焦數字經濟核心議題,從商業、技術、金融等視角,全面解讀數字經濟催生的無限機遇。

人工智能是融合了數學、統計學、概率、邏輯、倫理等多學科於一身的複雜系統。算法是其最為核心的底層技術之一。如何讓計算機能像人類一樣進行思考,如同人一樣利用現有的知識進行學習並實現合乎邏輯的推理,是人工智能算法試圖實現的目標。華先勝即表示,要想讓視覺智能真正在實戰中規模化產生核心價值,首要秘訣還是“深研算法”,進而深挖效率、深入產業。

本報記者 崔 爽從唱歌跳舞、潑墨揮毫到操作鍋爐、管控航班……2019年,尋找實際的落地場景成為人工智能的核心要義。少了幾分炫酷,多了幾分低調,人工智能更接地氣了。

“我們以瀚藍垃圾焚燒項目為例,通過把熟練工人的經驗和數據相結合,構建模型,能夠以人工智能輔助人工的方式去操作鍋爐,可以把鍋爐的燃燒穩定性提高23%,實實在在為企業創造了效益。另外,以往工人平均每4個小時要操作30次,現在只需要操作6次,從而大幅度降低工人的勞動強度。”阿裡雲智能副總裁、數據智能事業部總經理曾震宇說。

“中國目前研究瞄準有商業應用前景、好落地的產業方向,有超過60%的AI創業公司都聚焦於計算機視覺,研發多是應用驅動。一方面,我們有更大的用戶基數,積累了海量數據,在人臉識別、語音識別、文字識別等應用場景驅動的應用基礎研究走在前列;但另一方面,客觀來說,基礎研究離頂尖國家水平仍有較大差距,新概念高被引論文數量並不多,鮮有原創性引領性的重大影響力成果。”中國科學院大學人工智能技術學院教授孫哲南曾公開表示。

要實現對於現實需求的靈活應對,就需要對AI模型進行大量訓練,而標準化數據是訓練的基礎。產業是數據聚集的富礦,阿裡雲智能計算平臺事業部總經理、高級研究員賈揚清表示,由於深度學習的發展,更多的數據往往能帶來更好的性能,“見多識廣這句話在深度學習領域一點都不假。”更為核心的是,數據有著非常高的複雜性,在不同行業場景中表現得尤其明顯。

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