智能安保、語音識別、智能客服……幾年間，被視為新一輪產(chǎn)業(yè)變革核心驅(qū)動力的人工智能技術(shù)邊界不斷擴大，已大踏步走進尋常百姓家。然而，相比在安防、金融、零售業(yè)的火熱推進，人工智能技術(shù)在工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)等實體經(jīng)濟領(lǐng)域的深度融合仍存在諸多困難，尚處于起步階段。

中國人工智能學會理事長戴瓊海就有這樣的感受，在近日召開的第八屆吳文俊人工智能科學技術(shù)獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會上，他拋出了這樣一個問題：“當前，解決人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的發(fā)展瓶頸，最后一公里路該往何處去？”

這不是他一個人的感受?！叭斯ぶ悄転閷嶓w經(jīng)濟賦能，是趨勢和前景，但做起來，還有一些亟待解決的問題?！敝袊茖W院院士張鈸說。

智能制造的信息化基礎(chǔ)仍薄弱

人工智能賦能以制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟，自動化、信息化是基礎(chǔ)。但來自艾瑞咨詢的一份報告顯示，2018年我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率僅為39%。

在張鈸看來，這是人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的一大阻礙。

“制造業(yè)智能化的前提是自動化和信息化，這要求各細分行業(yè)加強設(shè)備自動化改造，提高生產(chǎn)自動化程度。然而，目前來看，許多行業(yè)工廠生產(chǎn)流程的自動化、信息化水平還很低，人工智能技術(shù)也就難以對接?！睆堚撜f。

科技部新一代人工智能研究發(fā)展中心副主任李修全認同這一觀點：“可以說，在人工智能應(yīng)用于實體經(jīng)濟特別是工業(yè)這方面，中國還是存在一些劣勢?！?/p>

人工智能要發(fā)揮“威力”需要數(shù)據(jù)支撐。在李修全看來，自動化和信息化的不足直接導致的是工業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏?！芭c國外先進制造業(yè)相比，他們所擁有的工業(yè)控制和傳感設(shè)備在生產(chǎn)中積累了大量數(shù)據(jù)，可幫助人工智能落地。而我們的數(shù)據(jù)不足，而且引入的信息化設(shè)備多數(shù)也是進口，數(shù)據(jù)不為我們掌握。”

其次是智能制造一體化的問題。工業(yè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)落地需要體系化，“以縫紉機器人的生產(chǎn)為例，需要人工智能底層技術(shù)、算法等軟件與傳感控制設(shè)備等硬件相結(jié)合，缺一不可，對我們的一些硬科技門類提出了挑戰(zhàn)?！崩钚奕f。

此外，制造業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中容錯率很低，但當前人工智能技術(shù)引入并不能保證100%的準確?！氨热珉娏π袠I(yè)就基本不容有差池，那么人工智能在融入制造業(yè)的過程中，就要選擇有一定容錯率的工業(yè)場景?！崩钚奕f。

張鈸認為，以上這些問題使得智能制造的推進難度更大，其解決也有賴于制造業(yè)整體的自動化、信息化發(fā)展。

需對接產(chǎn)業(yè)“痛點”而非噱頭

“觀察各行各業(yè)，你會發(fā)現(xiàn)企業(yè)對人工智能這種新的驅(qū)動力都有著迫切的應(yīng)用需求，但產(chǎn)業(yè)化實際上‘雷聲大，雨點小’，有的技術(shù)僅僅是錦上添花。”百度風投CEO劉維說。

他以近兩年頗為熱門的智能養(yǎng)豬為例，許多項目在養(yǎng)豬場內(nèi)應(yīng)用了豬臉識別技術(shù)，然而，就算能夠精準識別出每一只豬的不同，但對于如何進一步察覺疫情發(fā)生和科學改善養(yǎng)殖，技術(shù)團隊卻往往沒有進一步的解決方案，“他們僅僅把‘智能養(yǎng)豬’做成一個概念，然而，我認為，真正能夠提高產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)效率和競爭力，才是人工智能技術(shù)是否深度融合實體經(jīng)濟的硬標準”。

智能企業(yè)云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒則認為，人工智能本身是一個勢能器，它的落地需要場景，但行業(yè)中提供場景的企業(yè)和技術(shù)提供者存在著巨大的信息不對稱，亟須架起這個“橋梁”。

“身為技術(shù)供應(yīng)商，我們需要了解行業(yè)的剛性需求到底在哪里?！毙機器人高級副總裁許弋亞認同這一看法，他認為，要推動人工智能與實體經(jīng)濟真正深度融合，構(gòu)建一個良好的產(chǎn)學研生態(tài)非常重要。一方面，從技術(shù)、產(chǎn)品到解決方案交付，人工智能技術(shù)企業(yè)需要充分對接行業(yè)需求，抓住機會做好應(yīng)用；另一方面，人工智能技術(shù)企業(yè)需要與高校、科研院所在模型、算法等基礎(chǔ)研究方面做出更多的合作交流。

對此，國家自然科學基金委人工智能處處長吳國政建議，行業(yè)學會、協(xié)會、基金會等相關(guān)組織應(yīng)當發(fā)揮平臺作用，共同關(guān)注行業(yè)需求，建立定期交流機制，以便發(fā)現(xiàn)更多人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的根本科學問題。

復合型專業(yè)人才培養(yǎng)待支持

高端、復合型人才嚴重缺乏也是人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的一個瓶頸。

對接產(chǎn)業(yè)需求，人才要了解行業(yè)，也要掌握人工智能關(guān)鍵技術(shù)，能夠進行應(yīng)用開發(fā)。然而，戴瓊海指出，由于人工智能技術(shù)的交叉性，我國在人工智能人才結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)出高端人才和工程師“兩少”特點，工程師的人才缺口甚至達到了500萬～1000萬。

近日由清華大學－中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心、中國人工智能學會吳文俊人工智能科學技術(shù)獎評選基地聯(lián)合發(fā)布的《2019人工智能發(fā)展報告》則指出，從人才競爭上來看，美國的人才數(shù)量遙遙領(lǐng)先，凸顯了其在人工智能領(lǐng)域的人才優(yōu)勢。對于我國而言，人才數(shù)量在大部分領(lǐng)域領(lǐng)跑第二梯隊，但與美國相比，中國高影響力學者數(shù)量明顯不足，頂尖學者相對缺乏，中美之間還存在差距。

“我國已開設(shè)了人工智能的本科教育，人才培養(yǎng)尚待時日，但人工智能與其他學科專業(yè)的交叉融合還不夠深入?！敝袊斯ぶ悄軐W會教育工作委員會主任王萬森說，他建議，應(yīng)構(gòu)建與新一代人工智能發(fā)展相適應(yīng)的知識結(jié)構(gòu)和課程體系，形成一個以智能科學與技術(shù)專業(yè)為核心，外加衍生層諸專業(yè)的新生專業(yè)類，即人工智能類專業(yè)。除上述核心層、衍生層專業(yè)外，還應(yīng)支持復合型和交叉型專業(yè)的智能人才培養(yǎng)。

“人工智能的應(yīng)用只能以垂直的方式進入某一個場景，或者某一個領(lǐng)域行業(yè)，這決定了人才的培養(yǎng)方向，方能實現(xiàn)經(jīng)濟社會對新一代人工智能的需求?！蓖跞f森強調(diào)。

“人工智能在許多行業(yè)領(lǐng)域還是剛剛開始，真正要讓它全面落地產(chǎn)生價值，可謂任重道遠?！敝袊桨脖ｋU（集團）股份有限公司首席科學家肖京道出了許多專家的心聲，“我們需要的是踏踏實實地努力，一個一個去攻克難關(guān)?！?/p>