當前，人工智能在行業(yè)中的應用場景主要分為三類，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場景中，人工智能要真正落地，就必須降低計算能力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，人工智能才不會因為成本太高而失去商業(yè)價值，從而實現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?；?。

近十年來，人工智能(AI)在5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新人工智能(AI)加速了發(fā)展。但是，人工智能技術難以落地的問題也隨之而來。近日，《深圳經(jīng)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)推廣條例(草案)》首次公布并提出審議，探索建立適合人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)品準入制度，支持低風險人工智能產(chǎn)品和服務。它也是全國人工智能領域地方法規(guī)。

人工智能產(chǎn)品落地難不是個案。怎樣使AI產(chǎn)品順利落地，打通創(chuàng)新最后一公里，已經(jīng)成為人工智能應用階段亟待解決的問題。

落地首先要有好的數(shù)據(jù)。

人工智能不僅可以提高勞動效率，還可以解放勞動力，但是在各個行業(yè)的實際應用中進展稍微緩慢，為什么？

人工智能落地是一個知易行難的過程。數(shù)據(jù)是制約人工智能成功落地的主要因素。因為人工智能依賴于數(shù)據(jù)訓練的基本算法。獲取有意義的高質量數(shù)據(jù)對人工智能落地的成功至關重要。如果缺乏統(tǒng)一、標準化、高質量的數(shù)據(jù)，人工智能應用可能是無米之炊、無源之水。遠望智庫人工智能事業(yè)部部長、圖靈機器人首席戰(zhàn)略官譚明洲在接受科技日報記者采訪時表示。

有專家指出，數(shù)據(jù)有罪-自由緩慢。自由是指當你通過一些服務器收集數(shù)據(jù)時，你會發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)有問題，根本無法使用。比如英國調查機構發(fā)現(xiàn)，80%的人出生在1911年11月11日。這是因為有些調查人員不愿意回答一些隱私問題。當他們需要輸入出生日期時，他們想輸入00，但系統(tǒng)不允許輸入00，所以每個人都輸入11，所以80%的生日是隨意填寫的。分散是指數(shù)據(jù)分散到處。慢是指數(shù)據(jù)更新速度慢。

再比如在制造業(yè)，這個行業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理非常重要。譚明洲指出，制造業(yè)的數(shù)據(jù)可能有偏差、過時甚至錯誤。尤其是在生產(chǎn)車間這種繁重的制造環(huán)境下，在極端惡劣的操作條件下收集的數(shù)據(jù)。

另外，數(shù)據(jù)的風險和合規(guī)因素也不容忽視。人工智能使企業(yè)習慣于大量依靠機器來幫助做出決策。在這個過程中，會帶來隱私保護、人工智能可信度、倫理和社會問題，這些都是人工智能落地過程中需要解決的問題。譚強調，規(guī)?；彩且粋€大問題。大多數(shù)企業(yè)的人工智能創(chuàng)新是點狀的、實驗性的、局部的，缺乏規(guī)模化、商業(yè)化和運營狀態(tài)的布局。

降低成本是商業(yè)化的關鍵。

業(yè)內(nèi)普遍認為，任何新技術要想在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)大規(guī)模應用，都需要降低成本，增加效益，為企業(yè)尋找創(chuàng)新的機會。就目前的人工智能技術水平而言，人工智能技術往往只能在行業(yè)的某個環(huán)節(jié)和某個步驟中實現(xiàn)降低成本、提高效率和創(chuàng)新。只有在極少數(shù)情況下，人工智能技術才能完全取代人類。

目前，人工智能在行業(yè)中的應用場景主要分為三類，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場景中，人工智能要真正落地，就需要降低計算能力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，人工智能才不會因為成本太高而失去商業(yè)價值，從而實現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?；?。

譚茗洲指出，應用場景、資源和基礎設施、算法和模型、智能設備和數(shù)據(jù)構成了人工智能技術落地的五個要素。如何在落地場景中協(xié)調這五個要素，是人工智能技術落地行業(yè)的另一個關鍵點。在實現(xiàn)智能感知、智能決策、智能互動時，任何元素的變化往往都會導致其他元素的變化。比如算法模型變了，設備資源調度就要變了。結果真正落地實施時，算法專家、設備專家、資源專家、應用開發(fā)合作伙伴都需要在場。這最終導致人工智能落地成本太高，無法在工業(yè)應用中大規(guī)模鋪開。

怎樣才能使整個AI落地的成本迅速降低到具有商業(yè)價值的水平？需要讓這些元素并行發(fā)展，不需要隨時考慮所有元素。也就是說，算法專家不需要關心應用的情況，設備供應商也不需要關心算法問題，解耦這五個元素，讓一個元素比其他元素更透明。從思路上看，這有點像PC操作系統(tǒng)，鼠標、鍵盤等所有設備標、鍵盤等所有設備之間的復雜性，使其能夠相互解耦，專注于自己擅長的方向，從而降低各方面的成本。只有這樣AI才能真正規(guī)模化，實現(xiàn)商業(yè)成功。

儲備懂AI思維和語言的人。

什么樣的應用才是真正的人工智能應用？未來要結合場景和用戶體驗重新設計，用人工智能本身的方式思考，才能產(chǎn)生真正的人工智能應用。云知聲董事長兼CTO梁家恩認為，未來五年將出現(xiàn)真正的人工智能應用，人工智能的能力將發(fā)揮到極致。到時候，人工智能作為一種背后的技術已經(jīng)普及，消費者會對它沒有感知——因為技術應用的最高境界是技術變得無感。

AI專家丁磊在他的新作《AI思維》中強調，AI不僅僅是一種技術、工具，更是一種思維方式，它能幫助我們有效地分析大量的數(shù)據(jù)，并從中得出預測，甚至做出決策。因此，在AI落地過程中，儲備真正了解AI思維、AI語言的人才顯得尤為重要。

事實上，在大多數(shù)企業(yè)場景中，工程師和科學家都講一套語言，而業(yè)務負責人講另一套語言，沒有很好的溝通渠道。這種狀態(tài)進一步導致人工智能的落地困難。

經(jīng)驗豐富的人工智能專業(yè)人員難以聘請，這對所有行業(yè)的企業(yè)來說都是一個難題。實施AI項目通常需要建立由數(shù)據(jù)科學家、ML工程師、軟件架構師、BI分析師和中小企業(yè)相關人員組成的跨學科團隊。而在AI落地過程中，關鍵是要增加對企業(yè)老板或業(yè)務負責人的數(shù)量，甚至包括一些一線業(yè)務負責人對AI思維的提升和教育。如果這些人真正理解了AI數(shù)據(jù)思維的閉環(huán)邏輯，那么AI落地就會順利得多。

建設高級人才隊伍，開設人工智能專業(yè)的大學確實是沖鋒軍?，F(xiàn)在，一些大學開始重視學生跨學科意識的培養(yǎng)，結合自己的特色專業(yè)，制定人工智能+的培養(yǎng)計劃。

AI教育本質上并非知識層面的教育，而是思維能力、思維方式的教育。應從幼年起，幫助廣大青少年樹立AI意識，不斷提高科學素養(yǎng)，激發(fā)他們對人工智能的興趣和熱愛。當前中小學開展的人工智能相關課程，偏重于基礎編程教育，通過模塊化操作，實現(xiàn)了一些智能功能，如讓機器人踢足球、行走等，這有助于青少年培養(yǎng)機器學習思維，使中小學生對人工智能有初步的認識。

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