三国杀一将成名扩充包

人工智能 應用落地路徑顯現

2019-05-31 09:25:14  來源:經濟日報

人工智能最近又成了新聞焦點。一邊是山東、四川、上海、福建等地紛紛集中出臺相關政策,一邊是科大訊飛、商湯科技等頭部企業先后發布新硬件或新方案……

人工智能新聞不少,動作連連,究竟產業發展取得了哪些新進展,哪些技術已經成熟,哪些產品受到市場追捧,哪些問題還需持續改進?讓我們一起一探究竟

“2018年,很多人認為是人工智能和產業結合的元年,但結果卻只聞雷聲,不見雨下。”人工智能服務商商湯科技首席執行官徐立坦言,2019年的重點工作就是要將人工智能帶到真實生活當中去。

無獨有偶,科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰也認為,“2019年將是人工智能逐步兌現紅利的階段”。他指出,評價人工智能技術價值能否兌現有3個標準:真實可見的實際應用案例、能規模化應用的核心產品以及可統計的應用成效。通俗講,就是人工智能應用“落地”要能“聽響”。

計算機視覺發展成熟

目前,計算機視覺依然是人工智能應用最成熟的分類,2018年我國計算機視覺應用市場達7.5億美元。但在“人臉識別”之外,計算機視覺還能做什么?

以醫療行業為例,此前計算機視覺往往被用于單一病種的影像分析,現在則需要多元化應用。騰訊優圖實驗室聯合負責人賈佳亞告訴經濟日報記者,他們現在所做的工作,一方面是優化算法,另一方面是匹配醫院所有類型的硬件設備,運用人工智能真正提升醫療水平。

商湯科技研究院副院長張少霆表示,人工智能的賦能不應僅僅停留在識別技術上。“比如骨腫瘤手術,利用新平臺,不僅能通過計算機視覺實現對骨腫瘤的識別,還要能幫助實現腫瘤分割、骨骼分割、3D模型生成等,以往需要影像醫生、骨科醫生和3D打印工程師不斷協調的大量工作。這樣,過去需要數周完成的術前準備可以被壓縮到幾十分鐘。”張少霆說。

此外,計算機視覺開始進入產業互聯網。比如在工業質檢環節,過去靠人力,現在可以在影像識別的基礎上自動檢測。在以制作紐扣、拉鏈等為主業的浙江偉星集團,過去判斷拉鏈是否缺齒,需要手摸眼看,但現在計算機視覺替代了人工,96%的準確率大大提升了檢測效率。

在建筑業,工地上數鋼筋是一項常規而枯燥的工作。廣聯達科技股份有限公司總裁袁正剛告訴記者,這項工作過去需要大量人力反復校對,但現在利用計算機視覺,手機拍照就能自動統計出鋼筋數量,人工智能對行業管理的推動,實現了質的飛躍。

智能助手大顯身手

去年,“智能音箱是噱頭”的觀點風行一時。今年一季度,國內智能音箱市場的出貨量達到1060萬臺,同比增長近500%,震驚了業界。

智能音箱的“逆襲”源自功能定位的變化。百度小度音箱負責人景鯤坦言,如果將智能音箱定位成人工智能家庭助手,那么它能實現更多功能。

在產品上,智能音箱的一大變化就是裝上了屏幕。百度的“小度在家”、阿里巴巴的“天貓精靈CC”、小米的“小愛觸屏音箱”都有一塊觸摸屏,這意味著,過去只能以語音方式輸入指令的智能音箱,現在多了一條信息展現和交互的渠道。

“有屏化是家庭智能助手的第一步,然后就是跨屏聯動和行業融入,比如智能音箱和智能電視、智能硬件乃至車聯網等的聯動,當場景能夠在家、辦公室和通勤路上無縫切換,智能助手才能真正實現自己的價值。”騰訊智能平臺產品副總裁李學朝說。

除了個人端,在企業端,智能助手同樣從“概念”走向“實效”。智能客服網易七魚剛剛發布了“智能質檢”的新功能,基于智能規則從錄音和文本中分析對話內容,以人機配合方式對客服的服務數據進行二次校驗,看似簡單的功能,針對的卻是傳統客服行業單靠人力,質檢率低的“痛點”。

在阿里巴巴,智能客服“店小蜜”系統在傳統企業培訓了10萬名人工智能訓練師,并表示未來3年還要培訓40萬名人工智能訓練師。奧康集團客服主管林晶晶就是這樣的人工智能訓練師,林晶晶表示,通過與人工智能的磨合,如今奧康的客服團隊已經從61人優化至48人。

“認知”應用仍需拓展

從未來發展看,人工智能的“認知”應用仍有拓展空間,這意味著從計算機視覺、語音語義等“感知”層面向“認知”層面邁進,在決策方面形成新智慧。比如在智慧零售行業,盡管計算機視覺能夠提供結構化的“感知”數據,如消費者的年齡、性別、在商店中的位置、停留時間等,但拿到這些數據后如何進行更深層次的“認知”處理仍需研究。從當前看,“感知”數據主要用在發放優惠券等精準營銷領域,但對產品研發定價、貨架動線設計乃至智能選址等“認知”決策方面提供的支持較少。“拓展人工智能的應用范圍,一方面需要大量高質量的數據,另一方面也需要更多技術支撐,有效利用數據進行決策。”法國人工智能中心總裁顧海表示。

如何才能提高人工智能的“認知”能力?在技術上,南方科技大學副教授魯大為認為,應考慮與量子計算相結合。“盡管現在還是初級階段,但量子計算可以對經典機器學習算法提供指數級的加速效果。”量子人工智能被認為具有廣闊的應用前景,隨著算力的巨大提升,人工智能在包括小分子計算等科學計算領域,將釋放出更強大的能量。

值得注意的是,一旦人工智能被用于“認知”決策,那就意味著要重視人工智能的倫理問題。中國科學院自動化研究所研究員曾毅介紹,所謂“人工智能倫理”,指的是安全風險、隱私、算法歧視、監管等一系列問題。即便是機器自主學習,也要符合人類價值觀,通過機器的自我建模、自我經驗獲取與思維揣測,避免對其他智能個體產生傷害。只有重視人工智能倫理研究,才能將人工智能引向對人類和自然有益的方向發展。劉慶峰也表示,伴隨人工智能產品的多元化和復雜化,有關社會管理、法律等配套建設也必須跟進。

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