人工智能产业应用总体上处于起步阶段,仍有一些难题制约应用场景落地。人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。当前,我国人工智能与产业融合的情况如何?业内专家认为,我国人工智能产业应用总体上处于起步阶段。
推进人工智能产业化,需力推人工智能应用场景的落地。首先应充分发挥我国海量数据和巨大市场规模的优势,获取有价值的数据,提高数据的真实性,提高相关工作人员协助人工智能企业标注数据的积极性;加强数据之间的联动,要在保障数据安全和隐私安全前提下,将优质数据投入到算法模型训练上,降低行业参与者的成本,助推拓展人工智能应用的深度。还要搭建良好的产业生态链条,让学界和产业界共同努力,探索拓展产业的边界和范围,以人工智能运用需求为导向,运用大数据来分析问题,针对性培育基于人工智能的产品和服务,提升人工智能与产业的融合度。
推进人工智能产业化,需基础数据和平台技术的突破创新。首先应抓住人工智能芯片发展的机遇,积极搭建人工智能生态圈,培育领军企业,获取人工智能产业的自主权,其次突破与创新,培育一批具有行业引领带动作用的人工智能企业和产业,建立起从基础研发、平台技术开发到应用落地的人工智能产业生态链条,支撑人工智能的行业应用。
推进人工智能产业化,需多部门领域共同促进和监督。首先是参与者要积极布局,发挥好各自的优势,搭建起人工智能产业生态;管理部门充分发挥好引导作用,帮助解决制约行业发展的共性问题。相关执法部门和法律部门要落实行业标准、政策法规等外部环境有效推进人工智能产业。
推进人工智能产业化,需搭建好与传统行业生态有效衔接的桥梁。要处理好人工智能与传统行业的匹配问题,打通两者之间的壁垒,双方加深理解,做好沟通桥梁。要推进智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施智能化水平,促进人工智能与传统行业的良性互动,提升通信技术基础设施的配合力度,加强相关标注力度,畅通技术的桥梁。要引导行业专家共同参与,整合各行业的力量,服务人工智能产业发展,做好人才互通桥梁。最后要提高数据标注的质量,探索第三方权威机构牵头,建立市场导向的面向全行业公开共享的大型数据标注,提高效率,保障参与者积极性,最终推动整个行业的发展。
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