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AI“落英缤纷”,仍需警惕“高水平重复建设”
2022-11-28 08:20:00  来源:新华日报  作者:陈澄  
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“印象中关于‘AI寒冬’已经说了几轮了,这并非‘贩卖焦虑’,而是大家在挖掘场景价值努力活下去、活得好。”投资人李铭还记得,几个人工智能资深人士刚刚联合成立一家公司,就能拿几个亿融资的“风口”期,也经历过一家家AI公司因难以维系而黯然“离场”的行业低谷期。在刚刚结束的第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节上,李铭看着长三角人工智能“十大创新应用”奖获奖名单告诉记者,当前,人工智能已进入深度应用、赋能百业的新阶段,而场景化落地将成为行业发展能否穿越周期的重要驱动力。同时,值得警惕的是,当“新基建”为AI应用提供更多动力时,一些“高水平重复建设”也应避免。

让AI用到实处

对于矿业企业而言,布料工艺是其选矿工艺过程中不可或缺的重要工艺环节,当前,大多企业通过人工操作布料小车进行布料,由人工决定小车的前进、后退、停止和下料量,但人工操作不仅效率低,而且工作人员长时间在复杂环境下不间断行走,极易导致安全事故。

“为有效解决矿山采矿布料环节存在的各种难题,我们基于自动化控制技术、激光技术、RFID技术、AI技术等基础,研发出智能布料机器人。”南京鼎尔特科技有限公司董事长童国道介绍,智能布料机器人能够准确识别下料仓位置,位置精度达到1毫米,做到了准确、实时、安全下料。

在南京梅山矿业,通过引进鼎尔特的智能布料机器人,企业在选矿生产自动化控制过程中实现了智能布料控制,并将上游物料根据需要均匀卸放在指定的料棚或仓位中,完全替代人工操作,提升产品质量,实现节能降耗。同时,企业大幅降低了工作人员劳动强度,提高了安全生产水平,降本增效还获得相关收益近亿元。

鼎尔特在矿山里找到人工智能的落地场景,是近年来AI行业发展的缩影。如今,越来越多的领域,都出现AI的身影。在第五届声博会上,就可窥见AI发展新方向、新动力。

“科大讯飞基于多模态交互以及医疗认知技术,研发了一套抑郁症定量筛查系统。系统通过模拟心理医生的问诊思路进行交互设计,用户通过与机器聊天的方式即可初步实现病情的定量评估,筛查效果达到91.2%,超过业界最好的水平。”科大讯飞AI研究院副院长高建清介绍,目前,这一系统已经在北京安定医院等医疗机构进行了试点应用。

“AI+认知”的方向上,科大讯飞同样推出了“老年认知障碍筛查系统”。该系统基于画钟测试、看图说话和五词记忆人物等功能,通过定向麦克风和电磁手写板采集受试者的语音、书写等数据,集合多模态深度学习模型及多层级评价体系,对老年认知状态进行智能化多维度评估,让筛查更加便捷高效,适用于大规模筛查,可缓解专业评估人员不足等问题。

未来主流场景在哪

“曾几何时,外界对AI的调侃,在于能落地的就是摄像头、人脸识别。”李铭告诉记者,随着算法、算力和数据作为AI产业的底层支撑作用越来越强,新一代人工智能产业已经启动核心引擎。

近两年,为推动经济发展,各种各样的消费券成为地方政府撬动居民消费热情的支点。不过,如何将钱花在“刀刃”上,最大化发挥杠杆效应?此次荣获长三角人工智能“十大创新应用”奖的京东云智能城市消费促进平台给出了答案。

“京东云智能城市消费促进平台能有效解决大水漫灌的促消费方式存在的各种各样的时间周期、效果方面的问题。”京东科技数字城市群副总裁蒋凡表示,京东云的人工智能、大数据、物联网、云计算等方面的技术都可以在发放消费券的过程中应用,可以很好地分析城市人口的结构,当地的特产,以及发放设置的金额,满减的比例,而且可以及时动态地根据核销数据迭代设计下一轮发放的策略。

数据显示,在刚刚过去的京东“双十一”期间,京东云智能城市消费促进平台助力上海市、贵州省、云南省等14个省市发放消费券,撬动城市消费杠杆率平均近15倍,用数智化手段高效拉动消费新增长。

AI深层次改变着众多行业,那么到底哪些场景将成为主流,从而为更多企业提供创新土壤?记者了解到,今年8月,科技部、教育部、工信部等六部门联合印发相关文件,指出场景创新是以新技术的创造性应用为导向,以供需联动为路径,实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程,并明确我国将围绕高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会建设、高水平科研活动、国家重大活动和重大工程等几大方面,要着力打造人工智能重大场景。

“文件在提出围绕高水平科研活动打造重大场景时,明确要充分发挥人工智能技术在文献数据获取等方面作用,融合人工智能模型算法和领域数据知识,实现重大科学问题和发现的研究突破。”南京樯图数据研究院院长辛柯俊告诉记者,研究院正是运用机器阅读理解技术,自动分析海量数据,快速构建产业经济领域的复杂网络模型,面向政企提供高度智能化的产业认知服务。

行业开启“算力”时代

“面对数字化转型这辆快车,如果说人工智能是核心操作系统,那么大数据是石油,算力是发动机。”李铭介绍,人工智能向多场景、规模化、融合普惠等高应用阶段方向发展,数据体量呈现出爆发式增长态势,算法模型的参数量呈指数级增加,都推动算力竞争愈加白热化。以金融行业为例,数字化时代金融反欺诈更注重用户体验,通过部署欺诈检测机器学习系统,实时地针对既定欺诈模式和无监督学习来识别新型的欺诈模式,降低误判率,为用户提供更值得信赖的交易体验,这就对多元化算力提出了更高要求。

在此背景下,智算中心被推向新的发展高地,智算中心“落地潮”在各地快速掀起。所谓智算中心,指的是人工智能计算中心,智算中心面向人工智能场景,提供所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力基础设施。

今年9月,百度智能云与江苏省盐南高新区携手共建的智算中心正式揭牌上线。据了解,该智算中心是百度集团在江苏布局的首个智算中心,致力于打造盐城数字经济创新发展底座,为盐城发展数字经济、数字政府、数字社会的各类应用场景算力、算法和数据服务。

“智算中心纷纷落地,对行业发展自然是极大的刺激,但是过程中的重复建设需要关注。”长三角人工智能产业链联盟相关人士告诉记者,不同于有些产业发展过程中经历的低水平重复建设,人工智能领域正在经历的是高水平重复建设。究其原因,在于人工智能本身就是新兴产业,智算中心等基础设施同样具备较高科技含量,这也意味着,高水平重复建设的投入更大,导致的后果自然更严重。

实际上,去年9月,由国家工业信息安全发展研究中心发布的《新一代人工智能算力基础设施发展研究报告》也指出,我国人工智能算力基础设施建设面临一系列问题与挑战,包括市场没有明确规划、重复建设、参与者定价混乱等,亟待国家从源头上统筹引导,以及建立统一的行业标准。

成立于2020年的长三角人工智能产业链联盟,则在行业出现此类现象时发挥相关作用。作为长三角三省一市牵头成立的四条产值超万亿产业链联盟之一,人工智能产业链联盟两年来积极推进了跨区域合作的AI示范创新应用、核心技术联合攻关等工作。

在人工智能产业链联盟示范作用下,为更好地调度长三角先进算力,目前,长三角先进计算联盟也已在合肥成立,上海超算中心、苏州超算中心、昆山超算中心、合肥先进计算中心集中优势资源,探索区域合作新机制服务科技创新,加速推动长三角地区的数字经济一体化发展。

标签:AI;算力
责编:颜霏
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