人工智能更好了还是更凉了？乌镇世界互联网大会释放出信号
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智东西9月28日乌镇报道，昨日，世界互联网大会人工智能分论坛在乌镇举办，产学研人士汇聚交流，传递出人工智能行业的最新信号。今年世界互联网大会的主题围绕“数字文明”展开，产业互联网和数字化转型正在受到更大关注，在这一大范畴下，人工智能（AI）的重要性不言而喻。但从今年的智能产业现状来看，AI领域的技术公司在技术工程化落地、商业变现、伦理等方面都面临着难题。不少人对AI的技术落地产生质疑或沮丧情绪，有人说：“AI没什么大用”、“AI凉了”。经过2019~2020年的落地热潮，人工智能究竟是更好了还是更凉了？这个问题，从本届乌镇互联网大会我们或许能获得一些来自技术和产业前沿的判断依据。今年论坛以“人工智能：打造智能经济新优势”为主题，更加关注人工智能融入实体经济发展的实际进展，尤其是在医疗、工业场景及“碳中和”相关领域的落地，以及紧迫的AI伦理问题。会上，来自产学研各界人士，包括中国工程院院士、清华大学临床医学院院长董家鸿、北京智源研究院副院长唐杰、华为高级副总裁张平安、第四范式总裁裴沵思、思谋科技联合创始人兼CEO沈小勇等专家带来了精彩分享。
当下，AI落地千行百业的进程正在推进，作为我国推进这一实践的底层技术提供商，华为云CEO张平安谈道，成本高是阻碍AI落的一大障碍。对此，华为致力于将根技术做好，张平安简单回顾了华为在云-边-端-芯片等底层技术的布局框架后，他指出近期AI有以下几个方向值得深入探讨：包括AI求解器、大模型训练、知识计算等这些在软件方面的工作。谈到大模型训练，华为云团队已将盘古大模型做到千亿次参数，用到新药研制、银行贷款信用评估等多个领域。![]()
大模型不仅是华为云强调的重点，也是北京智源研究院副院长、清华大学计算机系教授、系副主任唐杰带主要聚焦的领域。随着OpenAI去年推出GPT-3，在超大规模预训练模型领域，我国在这一领域也快速发展。唐杰谈道，当下，我们正在走向认知智能时代，让机器像人一样思考。随着大模型时代到来，“通用”人工智能，在众多能用计算机模型描述的问题上的表现，可能接近甚至超过人类。智源研究院的主要成果是“悟道”超大规模预训练模型，一统文本和视觉，达到1.75万亿参数规模，比GPT-3大十倍，能实现图像到文本从文本到图像的转换。基于这一大模型，开发者能够开发出用于问答、作诗、配文案、做图等各种应用。比如，团队最近发布了冬奥会基于悟道做的数字人，能够实现将文字翻译成手语的效果。目前，悟道的数据集、模型、API等已经开源。![]()
可以看到，无论是大模型、AI求解器还是知识计算，都代表着AI技术在朝着认知智能3.0时代飞速发展，而所有的一切都是为了让AI融入包括医疗、工业、消费等多个行业领域，真正解决行业问题并降本增效。
今年论坛的主题聚焦AI融入实体经济发展，参会大佬们谈论最多的是医疗和“碳中和”（对应工业、能源等行业）领域。1、AI进入制药、社区医疗等各行业，发力健康中国2030如果说董家鸿院士带来题为《智慧健康医疗生态体系发展战略》的演讲，主要因为他是清华大学临床医学院院长这一背景，那么华为云CEO张平安、推想医疗创始人兼董事长陈宽也全都将智慧医疗案例放在首位，足以证明AI医疗有多火。董家鸿院士指出，面对医疗供需矛盾突出现状，智慧医疗将发挥重要作用，当下，我国智慧医疗生态雏形已经产生，智慧医疗基础设施、智慧医疗治理体系、全方位建制立规、标准体系几方面是智慧健康医疗生态体系发展战略要点。在董家鸿团队的社区智慧医疗项目中，AI、5G技术已融入多种应用场景，包括AI辅助的家庭医生服务体系、国内首个MRI导引手术机器人、5G智能应急救治系统、传染病和突发公共卫生事件监测系统等项目都在推进中。华为云CEO张平安在题为《人工智能基础创新，共筑产业新生态》的演讲中，也首先就以AI落地医疗场景的成功案例作为引——基于其盘古大模型的AI模型支持研制新药，将研发周期从数年、一年变为一个月。推想医疗创始人兼董事长陈宽则谈到其智慧医疗方案走向国际的历程，通过国际有影响力的评测，AI可信度、安全性得到大大认可。除了医疗领域，“碳中和”作为今年的重大话题也引起AI产业关注，AI能为人工智能做什么呢？来自多家企业的高管带来解答，其中智慧电力领域成为被饱和攻击的领域。来自清大科越合伙人、新技术研究院院长倪晖说，认为AI在能源利用效率提升，信息传播效率提升两方面会促进电力系统节能减排、降本增效。但他坦言，他不是来给解法的，是来提需求的——作为20多年电力输配和运营厂家，他承认行业保守，主要的顾虑在于对市面上的技术不够信赖，所以需要创新机制来推动。他笑谈，传统行业其实很有钱，很值得大家挖掘。比如如果在座有一家公司能把风、光能源预测精度提升1%，价值就是100亿。对此，深圳思谋科技联合创始人兼CEO沈小勇、第四范式总裁裴沵思、旷视科技合伙人兼总裁付英波纷纷谈道，其实AI技术已经能解决电力乃至其他工业领域的很多问题。裴沵思介绍，公司在葛洲坝等大型设备AI维修系统、提升输配电效率、电池管理系统等与“碳中和”相关的电力领域都落地方案，以促进能源更高效、节能地利用；沈小勇则更加关注排放占到总排放量七成的工业制造，他们推出工业规模软硬件一体化平台，以降低AI跨行业落地的成本，另外他们还帮工厂从设备到产线、园区去基于数据分析做决策，比如工厂到底怎么用能源等等，过去两年已有500多家客户；付英波简单回顾了旷视科技在智慧建筑场景、智慧交通、智慧物流场景中通过AI帮企业降低能耗。此外，百分点科技董事长兼CEO苏萌谈到其帮生态环境监管部门实现数据治理、数据监测等方面的应用创新；科大讯飞副总裁徐甲甲解读了工业听诊器、声学成像仪等产品在工业检测领域的落地。同时，沈小勇、裴沵思、付英波三人也都不约而同地承认，当下AI技术在工业领域的应用才刚开始，很多事还做不了，这就需要去持续的适配，从而使得AI融入行业。裴沵思指出，很多头部企业仅仅是将AI适配进行业客户地业务，难以改变模式、效率。怎么根据企业内部进化的逻辑、框架，持续把AI适配进去，这是跟合作企业的共同磨合方向。沈小勇对工业质检领域的痛点感触很深，他告诉我们，我国工业领域很多底层技术还是很落后。比如制造业卡脖子的高端制造和工业软件，很多企业用的是国外设备，数据都采集不到，因此思谋废了很大力，搞定底层的设备和软件，通过底层可控，找到数据应用。AI技术还是新技术，怎么把AI技术，和传统硬件、工业流程做深度结合，是当下的一大挑战。
行业长期来对人工智能有很高的期待，期望它彻底改变生产/生活方式。但是从现实来看，公司面临商业变现等困难，没有迎来快速发展，年增长15%并不是很高的速度。除了有产业应用、工程化适配等重要任务；另一个任务，对人工智能可信度问题，包括透明性、安全性、问责性等面临重要的挑战。京东集团副总裁、京东人工智能研究院副院长梅涛指出，可信的人工智能包括四个方面，稳定性、可解释性、隐私保护和公平性。推想医疗创始人兼董事长陈宽谈道，人工智能产品是复杂产品，大量数据、泛化性、边缘案例的稳定性，不是一个消费者就能在选择AI使用的那一刻有清晰感知的。这就需要企业对有效性、安全性等充分披露，需要强有力的专业化的监管部门，进行评测。瑞莱智慧创始人兼CEO田天强调了构建整体的安全体系的重要性，隐私计算、模型算法安全、深度伪造检测等举措之间息息相关。比如在隐私计算领域，当我们用数据时看不到数据，黑客也更容易植入病毒，因此需要隐私计算和AI安全平台结合，搭建整体的安全体系。深信服副总裁、首席科学家古亮谈道，一方面团队利用AI和大数据汇集安全事件的样本，建立新的模型，应对安全威胁事件；另一方面，AI系统也是安全系统，怎样帮AI系统安全、可靠交付是团队关注的问题。中国科学院自动化研究所研究员曾毅认为，当下，国际上有100多项人工智能伦理原则，他提出了一种理想状态，就是各国和地区不基于文化差异在AI伦理方面相互攻击，而是相互分享经验，促进形成共识。
尽管AI在工程化落地、商业变现、伦理及信息安全等方面还存在众多难题，但来自国内外的政策接近者都长期看好行业的发展趋势。中国移动副总经理高同庆从“新基建”角度论述，认为新基建正在重塑数智经济生产关系，5G是新基建之首，云计算是新基建之基，人工智能催生了新的业态是新基建的键，算力是新基建之心，智能终端是新基建之眼。当下，中国移动已经坚定不移地向这一方向伸进深度转型。高同庆没有对移动的技术和落地进展做过多分享，但他提到，中国移动的资本力量将为人工智能行业赋能，其日交易超5000T的数据量也为人工智能落地提供基础。其实，除了国内，国外发达国家也并没有放慢人工智能的步伐。会上，欧盟通信网络内容与技术处处长白家文通过视频发来致辞，他解读欧盟关于人工智能支持和监管的举措主要有三个关键词：投资、协调、信任。具体来说，在投资方面，在欧洲疫情催促下，欧盟投入5700亿欧元建立基金，其中20%用于 “欧洲数字十年”，其中就包括人工智能领域。此外，在支持人工智能研究方面，欧盟每年也有近10亿欧元投资。在协调方面，欧盟推动27个成员国携手，在今年4月推出《人工智能协调计划》 以促进发展一致性，避免成员间政策割裂。为构筑信任，同样在今年4月，欧盟推动建立适当、灵活经得起未来挑战的法律体系，包含了对一系列供应商、用户、运营商等提出要求。尽管AI技术落地当下存在着这样和那样的问题，但是几乎国内和国外都认可了当下中国人工智能技术发展的领先性，并长期看好AI技术对实体经济的深度变革力量。
对比2020年世界人工智能大会AI分论坛，主题是“育新机、开新局”，今年的主题已经不再强调技术的“新”，而是明确聚焦了AI融入实体经济的进程。通过论坛中嘉宾的观点分享和交锋我们看到，在技术层面，AI正在大模型、知识计算等方面继续快速推进，门槛不是变低了，而是更高了。从产业落地来看，AI技术正在走出既有的手机、安防等领域，进而在医疗、工业等领域发挥作用。尽管作用仍然有限，阻碍重重，但这也并没有阻碍AI创业者创新的步伐。当下，中国的人工智能发展的领先性得到认可，全球人工智能发展的步伐仍然迅猛。尽管离理想的认知智能还有不小距离，但随着AI融入各行各业的程度加深，量变必将带来新的质变。![]()
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