人工智能产业不断迎来发展机遇产业规模平稳增长(组图)

人工智能产业不断迎来新的发展机遇，产业规模稳步增长，技术创新迭代，应用场景多样。在日前召开的2021全球数字经济大会上，中国信息通信研究院院长于晓辉发布的《全球数字经济白皮书》表明，人工智能在技术层面是价值中立的，但在实际应用中具有创造性和破坏性。，如何引导人工智能健康发展正成为业界关注的焦点。

加速与 5G 的集成

根据白皮书，截至 2021 年 6 月，全球有超过 10,000 家人工智能公司。2020年，我国人工智能产业规模将达到3031亿元，同比增长15.1%。“目前，人工智能已经进入稳定阶段，如何实现工程化、场景化实现成为未来发展的重要方向。” 于晓辉认为，人工智能从理论和算法的突破到应用和各行各业计算机视觉 要学信号与系统，还有很长的路要走。要走，但其结合5G和机器视觉的应用在工业制造领域相对成熟。

施耐德电气全球执行副总裁、中国区总裁尹正对此持相同看法。他与记者分享了人工智能在工业和能源管理领域的应用示范，“我们推出的智能工业视觉平台实现了零漏检率，帮助制造企业减少了75%的工作量。”

此外，施耐德电气还将基于人工智能和大数据分析的先进过程控制系统与基于机械模型和数学建模的实时操作系统相结合，使生产过程始终处于良好的运行状态并预测未来的运行状态。该解决方案已应用于炼油、石化、水泥建材、冶金等领域，助力行业增效减排。

在创维集团深圳工厂的电视机生产线上，高清摄像头正在“观看”产品测试过程。这个名为“工场眼”的智能视觉检测系统可以将前端采集的大量图像数据通过5G网络传输到云端图像算法中心，通过深度学习框架训练获得非标准化的视觉检测特征计算机视觉 要学信号与系统，最后创建一个通用的，还可以将训练结果部署到5G边缘云，快速响应生产需求。

“我们利用5G、人工智能、8K超高清视觉等技术对产线进行数字化改造。与传统制造模式相比，单线自动化在线检测率从10%提升到80%，并且人均产出效率较传统生产线提升17%，效率同比提升26%，停产时间减少5%。创维集团智能柔性制造项目特别顾问倪玲说。

关注社会和伦理问题

人工智能正在加速渗透到社会的各个领域。在带来巨大机遇的同时，安全问题和治理挑战也随之而来。中国信息通信研究院近日发布的《可信人工智能白皮书》认为，以深度学习为核心的人工智能技术容易受到攻击，其可靠性难以得到足够的信任；生物识别信息的频繁使用会增加个人隐私数据泄露的可能性，一旦数据丢失，就会造成很大的安全隐患。

“第二代人工智能的安全问题主要来自深度学习算法本身的不安全性，比较难克服。” 在同期举办的人工智能产业治理论坛上，中科院院士、清华大学钹人工智能研究院名誉院长张教授表示，人工智能的治理要从“治标不治本”的角度出发。一方面是法律法规、道德规范和行业共识，另一方面是在技术创新中治本。

张钹具体解释说，要发展第三代人工智能技术，即融合第一代知识驱动和第二代数据驱动的人工智能，利用知识、数据、算法和计算四大要素开发安全、可信、可靠和可扩展的人工智能技术的能力。

中国社会科学院科技哲学研究室主任段伟文认为，数字技术的伦理风险和人工智能产业的发展带来了诸多社会信任问题。人工智能企业不应逃避社会监督，而应不断思考和重塑科技的社会形象。，技术进步和伦理设计要齐头并进，携手共建人工智能伦理治理。

为此，论坛发布了《人工智能产业责任宣言》，旨在形成更加完整规范的创新体系和产业生态。宣言包含5项倡议，强调人工智能系统的设计、开发、实施和推广应符合可持续发展理念，以促进社会保障和福祉为目标，在尊重人类的前提下尊严和权利；在技​​术能力方面，提出最大限度地提高人工智能系统的安全性和可靠性，提高鲁棒性（系统在异常和危险情况下的生存能力）和抗干扰性，增强算法的透明度和可解释性，同时保护各方的权利和隐私。数据提供足够的安全性。

“人工智能稳步发展的两个前提是人工智能的可持续发展和良好的治理。” 中国科学院自动化研究所研究员、国家新一代人工智能治理委员会委员曾毅建议，在人工智能产品的设计、研发和研发中，伦理和治理要嵌入到整体之中。部署和使用的生命周期，形成政府、学术界、企业、民间社会、媒体、用户、服务提供者等多方积极共治的良性生态。

人才是发展的关键

人才是行业稳健发展的战略资源。培养人工智能人才的关键是什么？“计算机是人工智能发展的基础，首先要掌握扎实的计算机科学理论基础，然后通过校园教学、实验、练习等方式提高解决问题的能力。” 张钹说道。

在谈及如何开设人工智能课程时，南京大学人工智能学院院长周志华认为，必须优先考虑人工智能的核心基础，如机器学习、知识表示与处理；然后考虑技术层，如模式识别和计算机视觉、自然语言处理、计算智能等，以及许多相关的支撑技术，如数字信号处理、时序数据分析等。从平台层来看，机器学习系统平台、机器人、智能系统，再到应用层，涉及智能应用建模、系统设计、行为分析，形成庞大的知识体系。

“我们要培养在人工智能领域具有原始创新能力和解决企业关键技术问题能力的人才。这样的人才要具备扎实的数学基础和计算机软件基础，​​全面深入的人工智能专业知识，周志华表示，这一目标基于现有的计算机学科课程体系或现有学科培养体系的框架下很难实现，必须根据人工智能的特点从头开始构建。学科。

张钹还认为，原始创新能力取决于你是否有善于发现问题的眼睛和善于提问的嘴巴。“企业是技术创新和应用的前沿阵地，只有把学生送到生产一线，才能满足大量的实际需求，从而引发解决问题的思维，锻炼提问的能力。当然，问题不仅来自生产实践，也会来自技术本身的发展，因此需要校企密切合作，相得益彰。”