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大咖级圆桌对话:人工智能赋能行业高质量发展的路径与策略

2021年08月06日   来源:苏城24小时     

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大家希望新一代人工智能给自己的生活带来哪些便利?疫情这件事给了我们一个非常大的启发,我们根本没有必要天天上班,很多事都可以在家里完成,大家认为在未来智能社会,会不会是以家庭为中心的一种新的社会形态?



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人工智能赋能哪一个行业,

会产生最大的商业价值?

在众多领域中,

人工智能到底能解决

某一个行业什么样的痛点问题?

AI赋能传统行业智能化应该是

未来一二十年的一个重大发展历程,

在这一过程当中,

各行业有可能遇到的

最主要的障碍体现在哪里?

新一代人工智能新在哪?

大家希望新一代人工智能

给自己的生活带来哪些便利?

疫情这件事给了我们一个非常大的启发,

我们根本没有必要天天上班,

很多事都可以在家里完成,

大家认为在未来智能社会,

会不会是以家庭为中心的一种新的社会形态?


各权威学者和顶尖专家

就以上问题展开了一场头脑风暴。


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主持人: 

刘  宏 北京大学教授、中国人工智能学会副理事长


对话嘉宾: 

吴信东 明略科技集团首席科学家、明略科学院院长 

郑文先 深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁

肖   京 平安集团首席科学家 

王茜莺  联想集团全球副总裁

宋海涛 上海人工智能研究院有限公司总经理

李修全  中国科学技术发展战略研究院研究员

马美榕  深圳传音控股股份有限公司AI技术部副总监 



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刘  宏:有请圆桌论坛各位嘉宾上场。首先各位嘉宾聊一聊你们认为人工智能赋能哪一个行业会产生最大的商业价值?


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马美榕:人工智能到今天已经跟各行各业发展到一定阶段了,虽然现阶段面临一些问题,需要大家配合解决。如果非要选一个行业,我个人觉得可以把目光看向消费者端市场,智能家居的领域。万物互联时代在智能家居领域来讲,可以作为结合传感器数据的一个行业发展,能够把人类衣食住行整个链条全部打通,在数据端提供非常强大的结构化数据支撑,给人工智能算法端提供非常好输入的情况下,再把场景做深度融合,在这个方向上真正达到下一个阶段智能化的效果,这方面我感觉发展空间和想象空间会更大一点。


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宋海涛:我们要看近几年,因为人工智能跟实体经济融合其实近五年已经走入了2-3个阶段,第一个阶段更多是在消费金融,包括娱乐体验领域,包括孵化一批抖音等等大规模商业应用。近两年,随着去年疫情大量介入公共服务,包括医疗交通,我认为在未来5-10年真正大爆发一个是我们的政府公共服务场景,还有一个就是工业流程制造场景,这应该是未来人工智能真正赋能实体经济,助力经济发展的一个主赛道和蓝海市场。

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李修全:各个行业都会涉及到,各位专家演讲过程中也谈到了人工智能技术分阶段成熟,所以赋能行业过程我觉得也是一个阶段性递进过程。像制造和其他体量很大,当然是一个步步递进,逐步解决,逐步把产业潜能释放出来的过程。


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王茜莺:现在趋势主要是产业数字化,到底哪一个产业未来潜力更大要看现在哪一个产业保有量比较大,以及未来会有哪些新兴产业会出现。而且我同意刚才李主任讲的,没有大小之分,可能是有先后之分。快速能够被人工智能带来增量的,能够做到产业数字化的一定是会有很多规模效应,短期来讲场景会比较统一,有比较好的规模效应可复制。

这点上首先能看到不只是智慧城市,而是智能社会,包含生活中方方面面,这部分整个增量比较大。对于整个中国来讲会很有影响力是智能制造,整体碎片化包括工业场景碎片化会非常严重,其实整个增量会很大,但是它发展的时间比较长。

对于新兴,能够被整个人工智能带来一定颠覆性或者有非常增量市场我比较看好智慧医疗,以及跟制药等等相关行业。

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肖  京:我觉得要看怎么定义这个价值,什么是我们认为有价值的东西。我觉得医疗是一个非常重要的领域,有非常大价值的领域,人工智能对所有领域都会有赋能,都会有作用,价值大小看我们怎么去定义和关注什么东西了。


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郑文先:作为从业者角度来讲,各位专家都提出一些各自看法。我们认为未来五年人工智能带来比较大的商业价值可能还是在数字城市建设方面,“十四五”规划纲要当中会把数字中国作为科技创新或者说数字经济发展一个很重要的抓手,不管在数字政务,包括企业数字化转型这块都会有着很大商机,从政府到企业,包括到C端用户个人都在数字化一些发展过程当中都达到一定的共识。

不仅可以迭代技术进步,可以让工作和生活带来更加愉悦,更加便利发展,而且在数字城市建设过程当中我们会沉淀很多基础性的数据,通过数据挖掘会带来更多的,不仅是商业方面价值。

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吴信东:每一个行业都很重要,要讲到最可能产生巨大经济价值我觉得有可能是企业信息管理。


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刘宏:人工智能赋能产生行业空间广大,大家普遍看好。

        第二个问题更有挑战性了,既然这么多领域,人工智能到底能解决某一个行业什么样痛点问题?一个行业举一个例子。


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吴信东:

企业信息管理角度来讲最大痛点是信息收集与发布,把所有相关信息做成一个企业收集好,到我需要时候能够把信息及时准确告诉我,这个问题是一个难题。


郑文先:

我认为AI技术最大特点就是降本增效,提升了工作效率和精准度。在深圳很多公安分局会有视频协警,有案件来以后可以看这些视频。我们的系统上线之后,这个系统一秒钟做的处理视频量是100个人一个月工作量,而且精准度都有大幅度的提升。在这个系统上线1-2年之后,100多人协警队伍迅速下降不到10个人,这就是人工智能给我们行业的赋能,以及不同行业带来很大的变化。


肖  京:

刚才李院士提到现在人工智能主要是计算智能,凡是需要大量计算,人算不过来的人工智能都是可以解决的事,要算计的事需要人来做。刚才我讲的金融风险防范,一万多个网站,各种各样经济分析,那么多数据,包括卫星影像大量图片不可能人来看,只能机器人来做。车险定损原来都要等检查员来现场,你没有办法解决,现在拍一张照片人工智能一分析马上解决了,不用等。

王茜莺:

我自己是做智慧教育,我也是一个小学六年级小升初孩子的妈妈。所以我觉得非常希望人工智能能够赋能教育行业,因为现在老师很辛苦,老师要花大量时间批改作业,备课,学生特别辛苦。不管会不会,别的孩子不会题你也要做一遍。如果通过人工智能真的让大规模,个性化教育得到普及,得到推广,不仅对老师,对孩子,包括对我们这些家长都是很有帮助的。我相信人工智能的助教使得个性化教育还是能够实现的

李修全:

现在人工智能技术应该说在两个方面感受比较深,第一个准确性,相对于人去做这个事比较优势,在生产环节能够替代很多靠识别也好,重复性操作也好都已经展现出它的优势来了。第二个是量方面,基于海量数据,后台高强度计算这种复杂问题的优化求解,这些问题求解不一定是唯一解或者精准解,但是能够找到比人能找到,或者人脑能够处理的问题规模超过指数级倍数的问题规模

宋海涛:

整个从人工智能角度来看,包括刚刚两会确定“十四五”AI远景规划,在报告里是对整个经济和社会流程全面重塑和提升。人工智能不仅仅是侧重于某一个行业技术,是一个新的经济行业发展增长点。包括现在整个国家全面提升数字经济转型,是作为一个核心的工具存在,在行业赛道方面我非常赞同前面几位讲的有早有晚,关键哪一个先成熟,哪一个更大发挥它的效应。

如果举一个比较细的行业可以讲现在我们也是重点关注和建设的,就是智慧医疗。国家从专科医生数量,包括护士数量,以及三甲医院床位数量,在平均值方面我们仅达到西方发达国家不到三成左右。在我们国内整个公共卫生和临床诊疗面临大量供需不对称。

一个是导致三甲医院一床难求,第二个在相关疾病进行诊疗过程中很难实现会诊。外科放射科内科不同诊断结果,因为我们很难集中这些大专家时间能够进行全面会诊,但是在医疗整个方案制定阶段更多是要强调多学科,全面的。这个过程中人工智能其实可以很好介入和提升,针对不同专家,进行建模方案。这是我认为的。


马美榕:

我个人认为人工智能对于行业赋能其实主要是两个方面,一个还是效率问题,不管是稀缺资源通过AI手段来满足更多大众诉求,还是说在人效提升上呈现都是效率维度提升。第二个在消费端来说,从用户体验维度来讲,可能在人工智能技术普及之前有很多用户体验是达不到的。我认为给客户一个很好的体验,是一个很重要的部分


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刘  宏:七位嘉宾对行业应用特点论述非常精准,价值找到了,痛点也找到了,AI赋能传统行业智能化应该是未来一二十年一个非常重大发展历程。这个过程当中,各位认为有可能遇到最主要的障碍在哪里?


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吴信东:人工智能有瓶颈,需要人类智能补充,需要走好智能的道路。

 

郑文先:法律法规不健全,目前人们会对人工智能隐私方面保护机制逐步成为妖魔化,这个是需要政府和国家高度关注,需要有一个健康方式引导民众怎么看待人工智能,这些技术进步给社会产生一些非常正向的效益。

 

肖  京:我讲一下人才方面,人工智能是比较交叉的学科。所以需要的人才非常特殊,我们现在非常缺乏既懂业务又懂技术人才,我们需要一些梯形人才,交叉型的人才。我觉得学识界也是一样,如果在理论上有创新,也需要培养这种工匠化的人才,现在我觉得有点太同质化了,需要有一些愿意探索新东西,真正在原创技术上和业务结合上做创新探索。

 

王茜莺:我们现在看到一个瓶颈,有一个词叫做试点炼狱。现在在行业里面经常会看到这样问题,场景碎片化,大家选的赛道很难找到真正可以大量规模化的产业,所以这里面会造成一个大量的浪费,未来对中国人工智能产业数字化发展我觉得规模化,怎么解决试点炼狱问题是一个挺大的挑战。

 

李修全:下一步人工智能落地和产业智能化过程中,上午一个专家谈得特别好,智能产业化产业智能化,我觉得产业智能化作用要高于智能产业化。真正落地过程中去解决问题的过程中就是行业方,它的作用发挥如果跟不上,可能是下一步落地过程中遇到阻碍的一个可能堵点。

包括一些问题,包括轴承制造问题,锅炉燃烧问题,这些问题一方面需要真正学这些锅炉燃烧,或者轴承制造人去做数字化建模和底层数字问题处理,同时依靠他们找到真正落地点和痛点,场景设计必须依靠这些行业方。

行业方在学校里面学习的时候,同时能够学智能,我觉得对下一步落地是一个非常大的促进作用。

 

宋海涛:人才和行业都是制约发展,一个是制约人工智能发展的趋势,其实换一个角度理解应该是未来下一代人工智能如何建立,我觉得是安全可信人工智能,我觉得是下一步发展的趋势。

安全两个维度,一个是现在人工智能从鲁棒性,还有相关数据隐私解决上没有一个非常好稳定的方案。如何完成这个鲁棒性和隐私数据解决,第二个是可信AI,从两个角度看。一个是公平公正AI,包括这周刚刚出的对阿里天价的罚单,包括很多互联网巨头杀手行为,公平公正AI企业数据应用这是我们亟待解决的,也是下一个发展方式,还有一个就是可解释型AI。

现在我们谈到机器学习,深度学习,大家都在谈自己的算法,核心模型。哪些能够真正展开,让我们公众能够知晓它的机理模型,这是下一步整个行业或者在座各位共同去努力解决的方向。

 

马美榕:我提一点数据孤岛问题,数据重要性非常重要,有些行业结构化,金融行业可能有先天优势,更多传统行业其实还在数字化过程中。尤其是这些行业当中尾部企业可能在数据还不能够非常有效用现在AI技术赋能行业。像医疗行业数据孤岛问题也比较严重,各个研究机构或者说这些企业内部他们数据不是一个打通的,使得社会资源没有能够有效整合在一起,为赋能整个行业来做更高效推进。


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刘  宏:新一代人工智能新在哪?个人感觉希望新一代人工智能给你自己生活带来一些什么样的便利?


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马美榕:这波人工智能浪潮不管数据端还是算力端问题解决之后,技术上并没有非常颠覆式的创新,很明显是有数据驱动条件能够满足以后结合场景去做很多落地。这个是我认为新的地方,当然由此也带来了,包括目前以深度学习落地为主技术在模型也是可信赖的问题。

如果对个人生活期望,从消费端来看我对于万物互联有比较高的一个期待。进一步把人工智能浪潮往前推进,因为会在海量结构化数据基础上提供更好的一个支撑,然后在各个行业推动下,在消费端各个场景联动上能给用户带来非常美好的体验。

 

宋海涛:前面听了李院士报告,李院士指出很核心一点,目前人工智能还停留在计算机智能。这几年过多强调的算法,数据要素大家都清楚,算力也清楚。现在已经进入万物互联,数据每天产生的量已经超出了每三个月,两个月迭代全年一倍的数据量。我认为未来人工智能两个特点,一个就是要以算力,超算中心作为核心建设点。第二个就是现在传统机器智能,像李院士提到记忆智能更加类人化,类脑化。

第二个问题,行业很多,每一个人从出生到离开这个社会唯一离不开两个,一个是教育一个是医疗。过多希望人工智能进入到医疗,而且更多医疗诊断,医疗诊治能够真正帮助全社会,帮助人类在健康发展上起到它应该尽到的一个技术责任。

 

李修全:从NEW角度讲现在形成什么,跟过去有什么不同。从NEXT角度讲,未来是什么样,这两层含义都在里面。这里面新一代人工智能有两条腿,第一条腿就是现在形成了什么?现在以大数据驱动深度学习为技术路线的,深度复杂模型为特征的这种新形态,我觉得区别于之前的人工智能,这是已经形成了什么。尤其是算力数据算法,它们之间在一起相互之间激发出来的这种化学反应和这种潜能不是一个线性的。

沿着这个NEW发展很快,尤其是国外,像是在学术创新方面一直在突破。国内夜袭百花齐放创新非常活跃,下一步跟产业结合,会激发产业潜能。同时还有一个能力和模式创新,在现在已经形成人工智能技术形态基础上,下一步肯定要跨一个台阶,在这个平台上要做产业化,跨上一个新台阶以后还要有新的产业化空间。我觉得这应该都包含在新一代内涵之中。

 

王茜莺:如果讲新一代人工智能,我想说一下如何回归本心。最早叫人工智能,有人叫机器智能,后来又提人机混合智能。我对新一代人工智能有一个期望,希望新一代人工智能真正能做到以人为中心的智能,确实把人作为(英),是做决策,做判断的人。我们现在已经看到很多一些,可能未来会影响人类社会发展,甚至人类社会存在一些风险,到底谁来做决策?在美国一些公安系统里面已经开始使用人工智能来决策说到底犯人什么时候能够假释,通过数据进行监测。

当时出现一个案例,有一个人表现非常好,得不到假释。因为人工智能算法不可解释性,没有办法回溯到底什么时候使得他的得分比较低。新一代人工智能还是回到,能够让人和机器打交道的主题,这里要解决很多技术上问题,也可以有很多可做的工作,使得掌控权还是在人的手里。

 

肖  京:我认为是从传统计算机智能算法算力和数据变成交互学习和记忆,通过交互学习记忆可以跟以前完全用计算方式,完全不同去培养一种新的智能出来,跟人一样学习自主学习,并且可以不断成长,可以把学到知识记忆下来,并且用在未来成长过程里面。

我们未来有这样一个能力,虽然没有说做什么意识,但是我觉得跟永生差不多。

 

郑文先:从技术角度来讲,一定是从感知和认知阶段向决策或者说向自学习,自训练方向进行演进。第二个从产业应用角度来讲,我相信未来新一代人工智能会引导产业界个体智能向群体智能方向推进。

我相信未来单个只从事算法或者只从事芯片研究这类人工智能企业发展竞争力是受限,只要把三者紧密融合会是一个很好的推动。

 

吴信东:我觉得新一代人工智能应该有两个特点,一个特点把深度学习方法跟逻辑推理能够完全打通。原来读博士时候上人工智能课没有神经网络的,第二次浪潮时候也没有那么好,现在做深度学习都做成功了,好像原来做逻辑推理就不是做人工智能了。

真正下一代人工智能第一个特点就是深度学习和逻辑推理,能够打通,解决实际问题。第二个新一代人工智能特点还是人机协同,不要讲人工智能怎么超越人类智能,包括MIT做情感技术的大有人在,最终能解决实际问题就可以。

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刘 宏:疫情这件事给了我们一个非常大的启发,我们根本没有必要天天上班,很多事都可以在家里完成。大家认为未来智能社会,原始社会,农业社会,工业社会,信息社会就是今天。未来智能社会会不会是以家庭为中心的一种新的社会形态?请吴院长说一下。


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吴信东:可以有人工智能,也可以有非人工智能的成分。我觉得智能社会是一个大趋势,我们也做过统计,在疫情期间,在家上班效率高,还是在公司上班效率高。也是根据各个部门不同而不同,有些部门做销售必须跟顾客打交道,光打电话就不能相互理解了。我自己认为,我在家效率比上班效率要高,所做的事情不同而不同,整体来讲智能社会是一个大趋势。

 

郑文先:我觉得确实未来智能社会可能是我们的生活方式,工作方式,包括单位组织形态都会发生很大的一些变化,从我个人角度来讲,我觉得人工智能最重要还是要以人为核心,我们必然还是要加强人和人交流。

线下交流和线上交流就是要靠大家坐在一起产生,人机互通协同只是交流共同手段和方式,会不会以家庭形态为主不好讲,但是我觉得加强这种人和人线下交流,包括情感交流是非常必要的。

 

肖  京:我觉得即便有很多手段能够保证你产出,我觉得以家庭中心趋势有可能会部分实现,我也同意吴老师提到,一个是不同岗位一定有很大区别,另外家庭不同成员有很大区别。以家庭为中心愿望非常美好,可能只是部分的实现。

 

王茜莺:我想给一个相对比较肯定的回答,我觉得不太可能,原来有一本书叫做《社会动物》。我相信以后智能社会一定会对沟通方式带来很大的变化,包括现在在做的一些未来教室尝试,5G+边缘计算+人工智能,未来能不能提供更好侵入式远程教学。沟通方式和媒介会发生变化,如果大家看一些社会媒体,有一些中国传统村落形式还搬到网上以一种新的方式呈现,我相信可能不会,但智能社会会给我们带来很大其他变化。

我觉得人从劳动当中出来是有可能的,可能大家会有很多能够以其他形式来劳动。以后人的生产力三要素可能都会发生变化,原来生产力要素是生产资料可能是土地,可能是资源,未来生产力要素可能是数据,可能我们在其他形式在产生生产资料,到底看到是工作,不是工作未来强制的界限可能会相对模糊一些。

 

李修全:随着技术不断落地,人的劳动形式和形态肯定会快速地变化,这点我认为是没有问题的。还有一个,社会运行所必需的这些工作它应该不需要那么多人去完成了。我不觉得可能是总体人类的活动量会同比减少,因为很多新的事情会衍生出来。

第二个,刚才你说以家庭为中心问题我有一点思考。其实不光是开会和讨论在往线上走,生产过程也往线上走,城市在社区其实都存在数字空间问题,但是我觉得不是以后智能社会数字空间,不是现在网络社会数字空间。

现在网络社会数字空间有点平衡,造成了很多宅男,宅女在家里。但是我觉得下一步,包括智慧城市建设,智能技术应该把这批人从数字空间里面再拉回到自然空间里面。包括老人,然后通过智能社区设备不让他一直在家里,未来智能社会数字空间和物理空间不是平衡,而是多点融合交叉的。

 

宋海涛:去年居家办公效率高,我们都深有体会。刚开始时候第一个月大家把每天去单位时间花在家里面,以视频电话形式,开了不到一个月之后我感觉到非常痛苦,每天从早到晚巨大问题,家里买的最多就是金嗓子,每天到晚上感觉话说不出来。

其实所有生产结构我觉得实际上以企业形式,包括集中办公实际上只是一个生产形式的组织。他的核心还是为了更高效产生价值,实际上从远古部落到联盟,到封建社会国家主体更多是把群体组织下来进行一个高效协作生产方式。

企业形式是近一两百年才产生的,因为我们现在需要高效组织生产的结构,是因为我们的供给侧还不足。供给侧包括衣食住行,消费健康生活等等,未来以家庭为中心是不是有可能?我认为有可能,更多是在于生产要素的供给和配置。

通过人工智能技术真正实现社会主义按需供给,主持人提到居家,成为一种可能性和一种探讨,谢谢。

 

马美榕:我觉得这轮人工智能还是比较有共识,还是弱人工智能,所谓大数据和小任务,我们觉得还是细分场景下一个特定任务的解决。如果这个任务非常高频的场景,对于社会生产力的解放意义非常大,从这个角度来讲人工智能对于人类大量简单重复的工作性质解放,应该说这个浪潮非常快的。

从这个角度来讲,某些特定领域岗位解放可能会是一个比较凶猛的态势,岗位时间上解放可以导致我们更多从事一些设计类的工作。既然弱人工智能,从自己成长角度回头想整个学习历程,对比到现在整个AI行业一些技术以及趋势,我觉得离真正非常强的通用人工智能还是非常漫长的一个过程,机器人完全取代人,或者说产生自己的一个自主意识,我觉得短时间内还是不太可能的。人类没有意识,我们剥削它的命题还是不成立的,我观点是随着这轮AI发展,可能会有更多时间从事更高层次设计工作,把大量时间以家庭为中心有可能实现的。




刘 宏:我呼应一下最后的关键词高质量发展,什么叫人工智能赋能传统行业?实现高质量的发展,反正我个人感觉这几十年好像技术发展越来越快,GDP越来越高,生活条件学习好,每一个人感觉到越来越累,越来越没有时间享受,这样生活高质量吗?所以我认为人工智能赋能行业最重要的高质量标准就是带来人的解放,带来幸福指数的提高,谢谢大家。

组织机构

主管单位
中华人民共和国科学技术部
国家科学技术奖励工作办公室
主办单位
中国人工智能学会

奖励资质