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2019-8-5 | 来源:互联网 | 热度: | 评论:0
导读:   人工智能是技术驱动的典型,原创研究的意义在于,若能在技术上先人一步,便有了时间窗口,赢得发展先机   前不久,一位人工智能产业专家对笔者说起一个担忧:当...

  人工智能是技术驱动的典型,原创研究的意义在于,若能在技术上先人一步,便有了时间窗口,赢得发展先机

  前不久,一位人工智能产业专家对笔者说起一个担忧:当前深度学习炙手可热,但该领域最原创的成果却没有一项出自我国,相关研究人才储备也很少,优秀的研究者相对缺乏。在人工智能这条新跑道上,如果不补上原创能力不足的短板,恐怕还得跟在别人后面走。

  单看数据指标,我国人工智能发展确实喜人。根据不久前发布的《中国新一代人工智能发展报告2019》,我国人工智能论文发文量全球领先,企业数量、融资规模等多项指标居全球第二。应用场景不断丰富,一些产业也在稳步落地。得益于良好的产业市场环境,我国在人脸识别、语音识别等应用上下出了“先手棋”,诞生了一些引领行业潮流的企业。

  在看到优势的同时,也要看到短板。我们有海量数据的优势,但要让它产生价值,依靠的是算法突破;我们有潜力十足的市场,但应用得以落地还要靠芯片来驱动。而算法、芯片这些基础、平台技术,正是我们所缺乏的。更何况,人工智能技术方兴未艾,一旦算法等底层支撑出现革新,此前应用上的优势就有归零的风险。

  一些原创研究看似与应用不直接相连,却极为关键。人工智能是技术驱动的典型,原创研究的意义在于,若能在技术上先人一步,便有了时间窗口,赢得发展先机。做大做强人工智能应用,从原创出发,才能走得更远。

  正是基于这些认识,我国2017年发布的《新一代人工智能发展规划》,把基础研究放到突出的位置。一些新锐创新企业通过布局原创技术,也在市场中尝到甜头。业界一家领先的人脸识别企业,在短短数年内,其产品覆盖了安防、金融、汽车等跨领域的多个行业。公司负责人透露快速成长的秘密:在自主的底层算法上,搭建了开源平台。有了它,就能高效地产出满足不同需求的模型。因为掌握了原创技术,许多企业找上门来合作,产业的应用又反哺技术“进化”,从而形成“领先技术—行业应用—技术升级”的良性循环。

  加强原创技术研发,面向理论前沿,探索“无人区”,也正当其时。人工智能越往深处走、越往后突破,对原创的需求就越强烈。比如如何用更低的功耗,使用较少的数据,实现比现有理论更智能的感知和决策,学界和产业界都在翘首期盼。

  古希腊科学家阿基米德说:“给我一个支点,我就能撬动地球。”对人工智能生态来说,这个支点就是原创。面向未来,我们应在原创的支点着力,在未来智能社会的画卷上,绘出产业应用的更好明天。


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