AI產(chǎn)品落地難 降低成本是實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的關(guān)鍵

• 2021年7月27日 YeYuJuan來源：科技日報(bào) 613 35
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在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)智能正與各行業(yè)深度融合。發(fā)揮和釋放數(shù)據(jù)的紅利價值，有助于在數(shù)據(jù)流的引領(lǐng)下形成產(chǎn)業(yè)鏈上下游和跨行業(yè)融合的數(shù)字化生態(tài)體系，同時將產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資本鏈、數(shù)據(jù)鏈、供應(yīng)鏈從串聯(lián)創(chuàng)新轉(zhuǎn)向并聯(lián)創(chuàng)新。

AI產(chǎn)品落地難

過去10年間，在5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的賦能下，人工智能(AI)加速發(fā)展。但AI技術(shù)“落地難”的問題也隨之而來。　AI產(chǎn)品落地難并非個案。如何讓AI產(chǎn)品順利落地，打通創(chuàng)新“最后一公里”?

目前AI在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用場景主要分為三大類，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三類場景中，AI要真正落地，就需要降低算力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，AI落地時才不會因?yàn)槌杀具^高而失去商業(yè)價值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、規(guī)?；?。

應(yīng)用場景、資源與基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備、數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI技術(shù)落地的五大要素。如何將這五大要素在落地場景中實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)，是AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界落地的另一個關(guān)鍵點(diǎn)。

日前《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例(草案)》首次披露并提請審議，將探索建立與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相適應(yīng)的產(chǎn)品準(zhǔn)入制度，并支持低風(fēng)險人工智能產(chǎn)品和服務(wù)先行先試。這也是全國人工智能領(lǐng)域的首部地方性法規(guī)。

人工智能應(yīng)用市場潛力大

自1999年美國第一筆人工智能投資出現(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在短短的10多20年內(nèi)，全球涌現(xiàn)1914億元投資到人工智能領(lǐng)域。自2016年起，人工智能領(lǐng)域建設(shè)已上升至國家戰(zhàn)略層面，相關(guān)政策進(jìn)入全面爆發(fā)期。未來幾年內(nèi)，人工智能產(chǎn)業(yè)有望持續(xù)獲得國家大力支持，預(yù)計(jì)更多細(xì)化政策將陸續(xù)出臺，加速人工智能需求落地。

人工智能是新形勢下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，具備同各行各業(yè)結(jié)合的能力，越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域都在進(jìn)行不同層次的智能化升級。新人工智能時代將是泛智能時代，覆蓋的范圍也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止傳統(tǒng)理解中的互聯(lián)網(wǎng)和科技行業(yè)，將給全社會帶來生產(chǎn)力和連接度的飛躍。在產(chǎn)業(yè)政策支持下，市場立法逐漸健全，未來中國人工智能市場規(guī)模將高速增長，到2025年將突破4000億元。作為全球最大的人工智能應(yīng)用市場，中國人工智能技術(shù)落地迅速，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)和場景。中國人工智能飛速發(fā)展刺激著各行各業(yè)的經(jīng)濟(jì)，應(yīng)用市場潛力巨大。

在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)智能正與各行業(yè)深度融合。發(fā)揮和釋放數(shù)據(jù)的紅利價值，有助于在數(shù)據(jù)流的引領(lǐng)下形成產(chǎn)業(yè)鏈上下游和跨行業(yè)融合的數(shù)字化生態(tài)體系，同時將產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資本鏈、數(shù)據(jù)鏈、供應(yīng)鏈從串聯(lián)創(chuàng)新轉(zhuǎn)向并聯(lián)創(chuàng)新。

人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

從產(chǎn)業(yè)鏈及供應(yīng)鏈的角度考慮，人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可分為基礎(chǔ)層、感知層、應(yīng)用層三部分;

一、基礎(chǔ)層：是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，通過海量數(shù)據(jù)形成人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)獲取(傳感器)、數(shù)據(jù)存儲(云計(jì)算)、數(shù)據(jù)處理(芯片及云技術(shù))能力。

二、感知層：是人工智能產(chǎn)業(yè)的中間層，通過機(jī)器感知及算法實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與前端應(yīng)用的緊密關(guān)聯(lián)。

三、應(yīng)用層：是人工智能技術(shù)在各產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，是人工智能產(chǎn)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)的深度改造及賦能，并且隨著技術(shù)及監(jiān)管法規(guī)的不斷完善，人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用不斷深化。

雖經(jīng)過多年的發(fā)展，我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)偏重于應(yīng)用端，在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)及感知能力方面受限較多。受到下游需求倒逼和上游技術(shù)成型推動的雙重動因，預(yù)計(jì)未來幾年人工智能市場將保持高速增長，到2030年全球市場規(guī)模將達(dá)到15.7萬億美元，約合人民幣104萬億元。

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