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2019-10-17 02:15 来源:商都网

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我省近年来大力推进以风电、光伏为主的新能源建设发展项目,全省风电、光伏发电装机容量快速发展,风、光资源丰富的晋北三市各自新能源装机容量已超过本地区年度最大负荷需求,新兴的运城、临汾、长治、晋中等市也呈现出连年翻番的快速增长态势,光伏示范基地、光伏扶贫、分布式光伏、分散式风电等多种开发形式如百花争艳、竞相绽放。2017年3月16日,在北京举办的晋商晋才回乡创业创新工程启动大会吹响回乡“集结号”,高福院士提出设立山西高等创新研究院。

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百度 ”  贫中之贫,坚中之坚。

崔爽

2019-10-1708:13  来源:科技日报
 
原标题:由炫到实 人工智能转型还要扎根产业需求

  从唱歌跳舞、泼墨挥毫到操作锅炉、管控航班……2019年,寻找实际的落地场景成为人工智能的核心要义。少了几分炫酷,多了几分低调,人工智能更接地气了。

  在刚刚过去的2019杭州云栖大会上,“产业”成为高频词,不同于熟悉的衣食住行领域,航空、钢铁、石化、水泥……从大到小,从老到新,和产业的深度融合已经成为人工智能技术落地的重要场景。与会专家普遍谈到,产业AI将会创造巨大的新价值,甚至会指引人工智能领域发展的方向。

  不能适应需求的AI就像废铁一块

  产业AI,顾名思义是在具体的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品,和我们常说的AI赋能传统行业相似。但与AI赋能行业不同的是,AI赋能传统行业往往设想的是以AI为主体,来实现某个领域的固有功能。而产业AI,则要求能够与传统产业无缝结合,推助产业核心部类向前发展,并且深度的产业AI必然指向复杂的行业限制和真实需求。

  探迹科技CEO黎展曾表示,要想解决产业问题,AI必须具备三方面基础能力。一是数据规整能力,AI必须综合各方面信息和实时变化的数据流,随时做出统领全局的最优解。二是简单易用体验,想做产业AI,必须是人机协同的工作模式,但是人机如何协同,如何在缩减人的工作时间、提高人的工作效率之外,不会产生大量学习成本和适应成本是关键问题。三是持续进化能力,如果产业AI不能进化,工作需求一旦变更,AI就变成废铁一块,那确实不要也罢。

  要实现对于现实需求的灵活应对,就需要对AI模型进行大量训练,而标准化数据是训练的基础。产业是数据聚集的富矿,阿里云智能计算平台事业部总经理、高级研究员贾扬清表示,由于深度学习的发展,更多的数据往往能带来更好的性能,“见多识广这句话在深度学习领域一点都不假。”更为核心的是,数据有着非常高的复杂性,在不同行业场景中表现得尤其明显。

  “产业中有需求、有数据、有应用场景。”阿里云副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲同样表示。他强调,“只有产业给我们提出明确的需求,AI才有改进的方向。同样产业里面有真实的数据,可以建立更好的模型。加上云计算可以提供更强的计算能力,同时不断降低计算的成本。通过算法、算力、数据三者不断的结合,AI慢慢地在一个一个的产业实践当中,一点一点带来价值。”

  智能化转型为企业提质增效

  “数字经济对中国GDP增长的贡献率连续5年超过50%,2018年这一数字高达67.9%,我们正处在数字经济转型的关键时期。”阿里云智能总裁张建锋在2019杭州云栖大会上说。但他同时表示,今天数据的增长率、规模,包括支撑数据的处理能力都还处于爆发的前夕,如果说以前的互联网红利都来自消费互联网,那今后更大的需求一定来自产业实践。

  “我们以瀚蓝垃圾焚烧项目为例,通过把熟练工人的经验和数据相结合,构建模型,能够以人工智能辅助人工的方式去操作锅炉,可以把锅炉的燃烧稳定性提高23%,实实在在为企业创造了效益。另外,以往工人平均每4个小时要操作30次,现在只需要操作6次,从而大幅度降低工人的劳动强度。”阿里云智能副总裁、数据智能事业部总经理曾震宇说。

  “产业AI正在帮助各行各业进行智能化的转型。更重要的是产业AI在各行各业创造了丰富多彩的可能性,它是数字经济的新动能。”曾震宇说。

  在航空领域,据大会消息,萧山机场也将使用人工智能的调度能力,可以实现有效管控航班起降、上下客、行李搬运、加油、餐配、检修、保洁等各个环节。而到了工业领域,通过对工业流程的单点智能、局部智能、全局智能的优化升级,能够在钢铁、环保、光伏、橡胶等行业提升效率、降低成本。

  “要让人工智能落到实处必须深入产业,我们在产业当中深研算法、深挖效率,让智能成为产业,为产业创造不可替代的价值。”视觉计算专家华先胜说。

  底层技术始终是角逐主战场

  大会上,AI推理芯片含光800首度亮相——每秒处理78000张图片,一个含光800的算力相当于10个GPU。而其背后是在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域算法的40多项世界第一的科技成果支撑。这些进展无不说明,越是在AI+架起高楼的时代,越不能忽视硬件、底层技术、通用AI技术和平台这些“地基”。

  马劲解释道,在AI芯片、边缘计算等基础层之上,才是为开发者提供入口和能力的平台层,以及更上层的AI服务和产业。“我们把视频的算法、文字的算法、语音的算法、自动驾驶的算法等训练出来。变成原子化的服务,可以在产业实践当中快速的组合成新的应用。推动AI落地,实现产业的价值。”

  日前爱思唯尔发布的《人工智能:知识的创造、转移与应用》报告显示,与国际相比,中国90%的人工智能研究来自学术界,企业的贡献相对较小,仅占3%。

  “中国目前研究瞄准有商业应用前景、好落地的产业方向,有超过60%的AI创业公司都聚焦于计算机视觉,研发多是应用驱动。一方面,我们有更大的用户基数,积累了海量数据,在人脸识别、语音识别、文字识别等应用场景驱动的应用基础研究走在前列;但另一方面,客观来说,基础研究离顶尖国家水平仍有较大差距,新概念高被引论文数量并不多,鲜有原创性引领性的重大影响力成果。”中国科学院大学人工智能技术学院教授孙哲南曾公开表示。

  人工智能是融合了数学、统计学、概率、逻辑、伦理等多学科于一身的复杂系统。算法是其最为核心的底层技术之一。如何让计算机能像人类一样进行思考,如同人一样利用现有的知识进行学习并实现合乎逻辑的推理,是人工智能算法试图实现的目标。华先胜即表示,要想让视觉智能真正在实战中规模化产生核心价值,首要秘诀还是“深研算法”,进而深挖效率、深入产业。

  延伸阅读

  数据与算力融合驱动数字经济

  “城市大脑”“新零售”“新制造”……举办10年来,云栖大会创造了一个个热词、风口,今年的风向标无疑指向“数字经济”。2019云栖大会的聚焦数字经济核心议题,从商业、技术、金融等视角,全面解读数字经济催生的无限机遇。

  身处数据“大爆炸”时代,数据摇身一变成为核心资源和生产资料。“在数字经济时代,大数据是石油,而算力是引擎。”与会专家认为,“数”和“智”是数字经济时代最重要的两个关键元素,两者有效结合才能凝聚数字经济发展的蓬勃动力。数据和应用做深度融合,才能构建很多行业的基础。有了这个基础,之后才能去畅想,才能有未来。没有这个基础,今后面向数字经济的条件都不具备。

(责编:杨虞波罗、吕骞)

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