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高峰对话:人工智能开启数字经济新时代

发布时间: 2018-03-27 14:51     来源: 满天星

  2018年3月22日,主题为“人工智能开启数字经济新时代”的“2018中国IT市场年会”在北京香格里拉酒店隆重举行。大会上围绕“人工智能开启数字经济新时代”进行了高峰对话。
  主持人:
  北京大学创新研究院院长、北京协同创新研究院院长王茤祥
  嘉宾:
  合肥市政府副市长朱策
  东软集团高级副总裁兼首席运营官陈锡民
  东方国信副总裁敖志强
  和利时集团副总裁师平
  百度云副总经理张志琦
  金山云合伙人、高级副总裁梁守星
  深鉴科技CTO单羿
  浪潮集团AI&HPC业务总经理刘军
高峰对话
 
  以下为对话实录:
  主持人:随着新一轮信息技术革命的爆发,制造业消费的领域都在发生着数字跌变,中国经济数字规模总量跃升为世界第二,本轮AI的浪潮下如何紧抓机遇,实现跨越式发展是我们的重点。为了探讨人工智能对数字经济的深刻影响,我们将要开启今天主题为人工智能开启数字经济新时代的高峰对话。
  接下来掌声有请高峰对话的主持人和嘉宾,首先邀请北京大学创新研究院院长、北京协同创新研究院院长王茤祥。首先有请合肥市政府副市长朱策;东软集团高级副总裁兼首席运营官陈锡民;东方国信副总裁敖志强;和利时集团副总裁师平;百度云副总经理张志琦;金山云合伙人高级副总裁梁守星;深鉴科技CTO单羿;浪潮集团AI&HPC业务总经理刘军,有请以上八位对话嘉宾到台上来和主持人见面。
  现在我把主持人的话筒交给王院长,有请。
  王茤祥:大家上午好,很高兴参加2018年中国IT市场年会,大家共同讨论IT市场热门的话题。首先跟大家抱歉一下我不是专业主持,我是大学老师,邀请我的时候我很忐忑,因为老师教书就行了,如果当主持人有点不务正业,北大的人有个毛病,起头的时候很好最后就歪了,我不太敢来,邀请我的时候,我推辞再三,想到校长跟我说的一句话,校友的事情就是最重要的事情,所以我就来了,希望今天不辱使命,完成艰巨的任务。
  推动经济社会发展有两个重要的力量,一个就是能源,另外一个就是信息,当前信息革命到了新的阶段,尤其是以数字技术真正撬动了经济发展的新的格局。在数字经济中人工智能是最新出现的最重要的引擎,影响越来越深远。所以今天邀请这个行业里面非常知名的企业以及政府代表来共同分享数字经济,人工智能开启数字经济新时代的真知灼见。大家知道,数字技术是经济发展中非常重要的新的杠杆,合肥市虽然在安徽,但是在我国科技里面非常有地位,是我们国家的综合性科学研究中心,请问一下朱市长,合肥市如何发挥重大的优势,发展人工智能和数字经济。
  朱策:谢谢主持人,谢谢王院长,合肥市作为国家批复的第二家全国的综合性的科学中心,以创新引领这些年来努力支撑了合肥经济的高速发展,网上大家注意,过去十年2006年到2017年,全国所有城市的增长有一个测算排名,应该说合肥是名列前茅,是名列第二。所以正是因为创新引领有力的支撑了合肥的高速发展,合肥的主要经济指标由十多年前的八九亿,现在到了省会城市的第十位。我们的工业,我们的进出口都是第九位,产业收入是第十位。其中创新引领当中,其中一个很重要的就是信息技术包括语音、人工智能技术。那么我们是2016年国家工信部批复的新型工业化产业基地,2017年元月,国家批复了合肥的综合性国家中心建设,2月份国家发改委又批复了我们类脑智能技术工程实验室,到去年11月份,国家发布了人工智能的四大开放平台,科大讯飞位列其中。
  所以说这些年来合肥在初步完成了智能语音、智能机器人、智能芯片包括量子通讯在内的人工智能的布局。这些年合肥主要是几个方面来推动这项工作,第一就是实现创新引领,现在人工智能方面国家的工程实验室或者是中心有这么几个,一个是语言和语音国家工程实验室,第二个就是刚才讲的中科大类脑智能技术的国家工程实验室,第三个就是中科院传感器的工程实验室,还有一个比较有名的量子计算,量子通讯工程实验室。特别是量子通讯量子计算实验室,现在已经列到国家下一步积极争取国家级,现在北京、在上海建立了中心,所以这个是我们创始。
  第二个就是龙头企业的引领和试点示范的推动。我们无论是在语音国际上的测评评比还是市场占有量都位居第一,有的说在70%,日活跃用户40亿,主要还是提供运营场景,比如在教育,在医疗,在通讯,通过我们一些政策推广应用。另外包括智能穿戴,最近在美国纽交所上市,也是整个产业链重要的一环。所以企业可以说是龙头引领示范单位。第三就是通过我们的开放共享,国家有一系列的政策,工信部的新型工业化的平台,还有机器人的产业集群,合肥是工信部的工业制造2025的试点城市,所以我们的园区,包括我们的人工智能的基地有一百多家。
  还有一个方面聚焦人才,通过我们的项目支持,通过培训,为了智能语音,我们建立了语音的产业基地,对人才出台了一系列的政策。在人才的工资、在住房、在科技成果转化的领域里面,应该说都出台了相应的配套政策,打造生态文明,这样有利的保障了人工智能的产业,这样生态体系的平衡。
  王茤祥:谢谢朱市长,刚才听您讲合肥利用综合性中心的优势,从人工智能,平台建设,人才聚集,大企业龙头牵引,产业培育,资金的配套等方面相对完善的体系,对后续的发展很有力。人工智能这几年很热,大企业社会各界投入非常大,取得了非常好的进展。但是大家也知道,人工智能面临的挑战也是非常巨大的,在这些领域里面,今天有很多都是知名企业都参与其中这个伟大的进程,大家能不能分享一下你们认为在人工智能当前最难的需要突破的地方是什么。我们陈总。
  陈锡民:大家知道我们是信息化为主,现在感觉越来越明显的趋势实际上整个中国政府也好,企业也好,信息化可以用三个阶段,第一阶段是信息化,信息化简单的原来所做的东西放到电脑上。第二个阶段叫做真正的数字化,数字化的阶段变成真正数字的逻辑,能去定义,包括真正的业务的行为是在数字化时代去完成的,这是一个数字化的阶段。紧跟着就是现在智能化时代,加速的时期。对于我们这样一个比较经典的,我们感到最大的机遇或者是挑战就是说因为过去来讲,我们是做软件就是做软件的,企业就是企业,互相之间是一个合同的甲方乙方,是解决方案的提供商,是这么一个关系。但是到了智能化的时代,想把这件事情往前推进,首先需要做的事情就是要加快信息化的技术和行业的深度融合,因为大家都知道做人工智能的基础首先是最基本的大数据,数据从哪来,数据所有权、使用权怎么能开放出来,让这些生态系统,人工智能的生态系统大家都能运用。第二就是行业,现在东软做了非常大的投入在智能医疗的领域里面,今年年初刚刚成立的一个为整个社会贡献的智能医疗研究院,这个研究院完全是开放的,希望能够连接到很多的医疗机构,包括大专院校等等都能协和起来,就是为了把大家都拉到我们这个平台上来,大家非常深度的来去协同。在这基础之上,才能去做知识图谱,一些算法优化,最后落实到真正应用的场景里。所以这个过程来讲,对于一个IT的企业来讲,现在要做的是跟行业深度的融合,能把这些数据的资源,过去积累的知识都能运用起来,而且不是简单的计算机软件方面的工具,要跟真正的要去落地的行业结合,这是我的感受。所以我们现在也在积极的从事这方面的工作,让很多行业真的往智能化的方向快速去推进。
  张志琦:人工智能这个话题更激进一些,从去年国家深度计算实验室的建设,到今年无人车百度承接了最关键的人工智能的点,在百度希望用科技把复杂的事件变得简单一些,其实在百度,我们看起来在创新和挑战方面有很多,我分两块,先是每个人生活方面,对无人驾驶,人工智能再过两三年基本上可以有上高速,大家基本不用管方向盘,信息方面到人工智能已经能帮助大家实现这样的平台。另外一方面百度的度秘,内嵌在很多品牌的家电里面,我们和海尔进行战略合作,和海尔优家的平台打通,也和创维,将来在跟冰箱、电视更多的对话,背后都会有人工智能的语音识别的技术在进行对接和支持。这一块是根据C端的应用,生活中的创新。同时看到在云端创新这方面的点,今天赛迪分享了数据,在整个人工智能方面,在云的方面,渗透率是比较高的,但是使用率还是相对偏低,这个角度来说,人工智能在B端中最大挑战的落地是场景,怎么样把场景落地。我们跟一些钢铁企业包括像首钢、宝钢,用人工智能图象识别技术,对钢板进行缺欠方面的判断,我们也利用人工智能的人脸识别技术帮助帮助公安,人脸识别方面安防给予更多的支持,利用人工智能的技术,帮助上海电器这些企业在运营管理中间,进行有效的维护。其实这些都是人工智能的点,我们也希望有更多的企业能真正意义上在人工智能方面,迈更大的步子去尝试人工智能的场景,这是我们现在面临的挑战和机遇。
  第三方面是人工智能也是有一个人才方面的支持,一方面我们跟合作伙伴,像东软等等我们进行更多的合作,现在人工智能的时代里面,希望进行有效的提升,利用百度研究核心的技术,把AI能力赋能给传统企业,能帮他们在人工智能时代中去把握机会。同时在人才结构方面来说,百度做很多技术性的工作,人工智能有些最底层的,类似像标注,人工智能中的智能的工作,需要靠人工作,跟各地政府产业园进一步合作。另外一方面人工智能在学习方面,百度把很多课程,很多代码进行开源和开放,通过百度的工程师学院对外进行有效的输出,把这些课程放到学校,成立更多的实验室。这些方面是全面的提升,去构建心态,这是百度在人工智能中间去做的事情,去面临的创新的点,以及我们对这些问题的看法。
  王茤祥:下面请梁总分享一下你的想法。
  梁守星:整个人工智能来说是这两年整个行业里面最大的,也都在说,从大数据到云计算再到人工智能,会看到整个行业蓬勃发展当中,不断是机器的介入还是人才的介入,核心问题不管是百度,还有很多创业型企业都在做人工智能。那么业内有一个很头疼的问题就是刚才说到打标签这个事情,打标签是不一样的,发展过程当中如果大家都用不同的标签定义一个东西的时候会是特别麻烦的事情。所以未来这个行业要标准化,人工智能更简单化,把一些标准制定出来,这个行业会形成更大的突破。人工智能过程当中的法律法规的制定的问题,这个是行业里面临很多挑战,我们拿无人汽车来说,无人汽车自动驾驶这个环节,已经涉及到法律法规,甚至人力的问题。这个过程中如果国家法律法规,是对人工智能的落地也会更加快速。剩下其他的,包括人才领域,公司或者行业应该对这块有足够的认知和增强投入,谢谢。
  王茤祥:谢谢梁总。我们请帅气的单羿总跟我们分享一下。
  单羿:多谢主持人,我们深鉴科技是一家专注于芯片的创业公司,我们跟各位老总都有过业务上的接触,说明人工智能的芯片很重要的问题就是如何跟客户的应用很紧密的结合在一起,我们知道移动人工智能之后,十几二十年才有共享经济,所以业务模式的创新是远远滞后于技术创新,人工智能是技术驱动的浪潮,我们现在非常缺少的是业务模式创新,业务模式创新我们扎根到安防、自动驾驶等等非常热门的领域。我们看传统行业,无论在电力行业还是机械行业或者传统制造行业,有非常多的场景需要人工智能去改造,那为什么大家没有扑进去,因为双方讲的是两套不同的语言。如何去跨越鸿沟,有一些跨界的人才,我觉得这是第一个要解决的问题。
  第二个问题从创业公司来看,为政府也好,大企业也好,做一些互补性创新的工作,我们要解决的就是核心和非常基础的问题。人工智能并不是第一轮发生的,上一轮打败国际象棋人类的时候是在20年之前,当时的算力今天已经完全可以放到手机里,而今天在自动驾驶,在安防,或者在各个行业需要AI计算的能力,其实是当年的一万倍甚至几十万倍,我们如何能缩短时间,不需要再等20年,能在两三年之内把现在AI的能力,通过低效低耗高效的芯片解决,也就是要在芯片这个领域去做创新。
  第三点我们看人工智能还有一个难点,就是生态的问题,我们知道无论在软件环境还是芯片的体系结构标准等等,大家都有各自的技术体系,如何形成生态推广出去,大家用生态再做创新,是我们非常希望看到的。所以我们在生态方面,从软件到硬件,沿着标准化思路在走。我们非常可喜的看到软件生态已经有四百家公司在使用。所以我认为三个最主要的问题,第一就是寻求模式上的创新帮助AI真正落地。第二个是如何去关注基础的技术领域。第三个搭建一套生态真正使各个行业,使得大家非常方便边界把AI用起来,这是我看到的三个。
  刘军:从浪潮的角度,我们这么来看,如果从技术角度上看,我们知道这次AI的浪潮或者AI的复兴,最大三个推动因素,数据、深度学习和计算力。其实在目前看,我们看到比较大的挑战一个在数据方面,我们现在比较多的关注数据,我们真正利用到海量数据。第二深度学习的算法方面,这波所有AI最核心的重点是在深度学习,下一波或者再往前更好的算法是什么,我们看到在深度学习里面,核心是什么,现在也是非常大的挑战,这也是为什么深度学习法规上碰到比较大的问题。
  第三方面在计算力方面,这次因为有数据,有了深度学习,加上CPU为代表的加速计算,人工智能要进入到更多场景,像驾驶、家居、安防的产品,可能不再是传统的那样。从产业端的挑战,最重要的挑战就是过去两年能看到业界很多的,不断取得好的记录,我认为这是非常好的公关宣传,现在面临的问题我们要让这波AI的红利继续能更大发扬光大,可能我们要尽快推动AI在行业的落地,使得真正能形成有效的大量的行业的需求,这样的话我们想AI从业人士才能有更光明的未来。
  王茤祥:谢谢,刚才五位老总从方方面面讲了现在AI人工智能面临的挑战,我总结下来有大概三个方向,一个是如何更好协同在一起,形成良好的AI发展生态,生态上人多了,自然建标准,规范大家的行为,或者公共的支持和一些能力。最终还是要到应用,到行业应用,行业深度融合,这是AI终极目标。刚才陈总批评我说提了很难的问题,其实问题不是我提的,是组委会上我提的,跟大家分享一下。
  第二行业融合是非常关键的,我想问一个问题,刚才提一个简单问题,对你们来讲最简单的,你们都在企业,肯定都在研究,但是可能你们都不愿意回答的问题,一个是说可能涉及到你们商业秘密,但是我想在座的都是很大的企业,告诉大家也没什么关系,别人也不一定学得会,希望大家能知无不言,分享一下你们的观点。第一个陈总,东软在行业里面做的非常出名的,东软在各行各业取得的成绩非常好,我想问一下陈总东软你认为未来AI在哪些应用最有潜力,这个问题您肯定研究过,希望您非常坦诚的跟大家讲,因为下面有很多投资人,如果你说错了,你的钱投错了,那你要负责任的。
  陈锡民:我就试着回答,因为视野有限,我从我能看到的行业的前景,第一个我觉得是在市场目前看到的很大一块是在医疗服务,医疗服务因为医疗是一个名称,也是跟老百姓相关的事情,而且确实也是咱们国家现在无论在资源等等这方面都是需要在一个非常有限的资源,不光是医疗资源还是经费,都需要在有限的情况下,去为老百姓提供希望能提供到最好的服务,这种本质的矛盾非常非常巨大。所以矛盾既然有了,肯定是在技术工具的需求上面一定会有很强的需求,所以我们可以看到非常多的人工智能的应用场景,比如说从医疗影像人工智能看片子,再到辅助医生的自动的诊断,我们在做医疗关键的知识图谱,帮助大家做更好的决策。如果从宏观的角度来讲,能够去做城市级的面向一些人口或者说行业的疾病的预防,或者说是一些关键疾病的预测和防范,这样我觉得从这个意义上来讲政府更高兴,因为人已经生了病,进医院花钱看病,不光花老百姓的钱,政府要掏很多钱,能通过这些方式手段能让这些疾病少发生,晚发生,可能对于不光我们自己来讲,对政府来讲,都是一件很好的事情。
  所以光是医疗这一个行业,我觉得就不得了。那么其他的我们可能涉足的还有像智能网联汽车,再加上金融保险,我觉得这些方面也是能看到非常多的应用的场景,不讲那么多了吧,表达一下,谢谢。
  王茤祥:谢谢陈总,昨天专门跟一个人工智能专家打电话,我说下一步干什么合适,明天开会临时补点课。他跟我说的跟你说的第一个完全一样,他说医疗是最容易切入也是最需要切入的,这个行业里面需求量很大,而且面对的是物与物,容易把握住,而且我们国家不平衡是非常严重的,如果这个领域能突破,AI找到了非常好的春天。
  第二个我想问一下AI,算力就是权力,这个挺有意思的话题,算力背后有很重要的基础设施做支撑,强大的计算能力,人工智能浪潮在这方面有非常好的布局和作为,请问一下刘总在这方面是什么计划。
  刘军:非常感谢,因为浪潮关注在AI计算这个领域,目前在AI服务器领域,中国最大的运营商,百度云、阿里、腾讯,超过90%以上服务器都是浪潮在提供。浪潮怎么架构AI计算的价值链,我们看到说现在的企业,他们具备完整的自己DIY一个车的能力,我们看到有很多千千万万行业的客户,并不具有自己DIY车的能力。浪潮的思考,怎么为千千万万的行业用户帮助他把他想要的车造出来。所以如果这么看,刚才说到数据,现在车的汽油,我们说深度学习现在发动机的原理,这里面的动力是发动机的GPU为代表的计算力,首先要有比较好的车的硬件系统,那就是浪潮所建立的计算服务器,包括加速度设备,具备一个基础的发动机汽车的硬件系统的时候,我们知道汽车要有非常好的操控系统,这个操控系统相当于在AI操作系统有一套非常好的管理,在这之上AI操作系统,这些框架相当于汽车上的轮子,让整个车跑起来,轮子是非常重要的。这个框架怎么控制好,我们现在把无轮车变成四轮车,我们把它变成一个四轮子,能跑起来,跑的更快,这样的车造出来,车造出来之后发现说行业客户,不知道怎么开始,不知道拿车干什么用,这样的话浪潮有一个端到端的专家团队,帮助行业客户,我给你做示范,你怎么建立一个AI的系统,在行业里面AI能够很好的跑起来,能过学会怎么去拍这辆车是去旅游还是去工作,这样的话从端到端行业的角度,AI计算推动这个行业的发展,谢谢。
  王茤祥:谢谢刘总。我听起来有点像我们要做AI界的英特尔+微软,是这个概念吧,既要做硬件芯片,还要在操作芯片上有所作为。另外人工智能大家知道现在硬件企业、软件企业、大数据企业、互联网企业都在布局这方面,国内这方面非常有前瞻性的,做了很好的创造。我记得北大校友李彦宏同志用一种非常特殊的方式宣布了百度的无人驾驶,让大家为之一振。大家知道百度有一个ABC的战略,就是说人工智能、大数据、云计算,今天我想听听百度的老总给我们介绍一下百度ABC的战略里面对人工智能是如何的构想。
  张志琦:感谢主持人,李老板上路大家都知道这个消息,从另外一个角度验证了百度在人工智能的投资上面做的很早,整个IT业界还没有真正把人工智能当做下一代技术浪潮的时候,百度已经在人工智能上投入很多。在现在看起来人工智能其实已经不简单是一个只是四个字,必须结合到大数据,结合云计算,三位一体的解决方案。现在在谈人工智能,一方面是算力,算力的本身基础是大数据来做提供的,现在人工智能我们谈的更多是利用更多的数据,通过本身深度学习的算法,最终把结果能基于之前的经验有效的模拟出来,现在这个是人工智能主要的方式和方法体现。本身要提供的数据元素是大数据提供的。
  另外一方面人工智能,有这么大的数据平台,如果没有云化的方案进行有效支撑,也很难支持,这就是云计算。所以百度在内部,我们把人工智能,把大数据,把云计算这三驾马车进行齐头并进,三位一体的方案提供,同时百度内部承接好百度内部所有的技术进行商业化的工作。所以无人驾驶的技术,还是大数据方面的技术,都会通过云计算的方法输出。同时我们现在面临很多企业中间倒过来,也看到很多挑战,但是我们也是希望帮助这些企业利用人工智能的技术,能帮助这些企业在这波浪潮中间进一步提升。前面主持人提到说很多场景,很多领域,我们现在还在做,包括语音和大数据本身的结合的解决方案,类似于在金融行业,提供有效的智能客服的方案,把人工的工作替换掉,让机器人去座席,用户打进电话来,百度配合百度本身用户的数据,形成两边数据标签的整合,可以更好去了解到打这个电话的目的,同时提供更精准的服务和语音的支持,帮助业务上完成的更好。这些地方都是A+B+C,三位一体的方案能有效的推进给客户。将来必须是三者结合,才能实现真正对企业转型有价值的推动
  王茤祥:百度对ABC战略对人工智能的布局,ABC融合在一起,这是一个组合性的目标或者策略,谢谢。大家知道云计算和人工智能是息息相关的,云计算在各行各业已经得到了大家普遍认识和使用,人工智能也在快速推动过程当中,我想问一下金山云的梁总,金山云在人工智能布局里面你们有什么想法。
  梁守星:在AI时代,对于GPU的需求,包括高计算能力的需求,我们会有成套的解决方案,然后到PaaS层,不管是图象识别还是语音识别,我们已经有几套相关的自媒体的AI平台和对外进行衔接,最后到DaaS层,我们跟小米,包括跟厂商在合作,对于图象来讲会做更高清的优化,通过人工智能的方式节省更大的资源,服务整个产品体系。说句实话在整个AI的进程过程当中,现在大家能看到几个核心的点,一个是硬件,一个是资源,还有一个是算法,为AI搭建更好的资源,服务于整个AI。另外一个就是用更高性价比的AI性能的服务或者云计算的服务,为中小企业提供更多的服务。
  王茤祥:谢谢,刚才您讲的是很重要的,搭建很多应用的资源平台,这个为什么重要,国家大众创业,万众创新,他们很独立,如果大企业能支撑他们,对他们的发展十分有利。刚才提到了人工智能三大核心,算法、大数据、算力,前不久看一篇文章,提到的主要是三大,算力这块主要是靠硬件,就是硬件相关的软件大的系统做支撑的,这里据我了解,深鉴科技在这方面非常有作为,有没有什么爆炸性的计划给大家透露透露。
  单羿:我们公司每天都在变,变化是不变的话题。我们做芯片基础设施的公司,我们可以为所有的行业进行高效低耗的方案,但是如果看大的方向来讲,AI发生在边缘,我们每年卖出去超过数千万的汽车,做智能安防和智慧驾驶毫无疑问是AI芯片重要的出口。云端我们也看到越来越多的分析、决策等等复杂的服务,终究还是在云端发生,而且有很多企业已经在做,所以云端AI的计算能力也是我们关注的重点,这三个方向是我们的核心。
  芯片其实还可以为其他的行业提供服务,从我个人来说,我们公司做过金融的事情,做过教育的案例等等,也包括传统行业,在这些应用的背后,这些基础设施背后,我们发现芯片的价格确实是非常重要的,我们看现在谈到AI芯片,大家第一个想到的是英美达,他的股价有很大的提升。我们选英美达汽车的时候发现很大的问题就是成本和功耗,我们所做的芯片能数百倍把这个数字降下来,可以讲未来是一个非常大的蛋糕。这件事情同时也非常难,我们公司除了在芯片上去花很多力量以外,我们也会在软件工具上使得客户非常容易用起来。同时我们也看到,希望在行业里面为他们提供解决方案,所以这个可能是2018年侧重的行业,提高解决方案的出口,谢谢。
  王茤祥:我的理解,你是围绕着不同的行业细分的行业来做专门的设计物美价廉的芯片或解决方案,支撑他们快速的发展。是这个意思吗。
  单羿:首先芯片是通用的,提供更好的软件解决方案。
  王茤祥:大家知道数字经济、互联网包括AI都要走一条路,就是跟实体经济结合,这个在中国特别有意义,中国是以制作业为支撑的大国,不可能走向美国虚拟经济发展模式,美国今天也要回归制造业。所以AI人工智能如何和制造业实业深度融合,恐怕也是行业应用里面最有挑战的事情。和利时和东方国信都在这方面作出非常好的成绩,下面请两位老总分别跟我们分享一下你们跟AI实体经济怎么融合。谢谢。
  师平:我是和利时公司的,和利时公司是搞自动化的,我们主要是在工业自动化,第二在轨道交通自动化,第三还有中药医药自动化,这三块都是IT行业,这三块还有更多是城市服务功能,包括其他的制造业,流程工业有它的特点,流程工业是非常复杂的分包设计,过程非常复杂,真正做流程的IT或者流程的智能制造比较复杂,我们更多要关注基础,刚才说了数据非常重要,数据其实在某种程度上,数据大量的传感器去拿数据,包括流量、温度甚至很多东西,本身传感器,数据的可靠度很重要。我们做智能制造的时候,恐怕数据很重要。数据拿了以后要有分析,要有决策,之后要执行。流程工业相对于其他工业来说,可能在人工智能这方面有很大的作用。
  还有自动化,我们做了很多自动化和信息化融合,我们要拿到信息,另外更重要的是智能,生产智能的产品,让产品智能。再一个更多的是让解决方案可运作,怎么样在特殊的场景下得到很好的应用。在创新、专注和价值,创新这是一个新的时代,专注还是要专注自己的领域,怎么样做好,做大做深,价值就是更多的技术,从目前来看,很多人在人工智能,在大数据,我们说互联网+,概念比较大,但是真正落地还有距离,希望我们在这方面能有更多的有价值的用到实际当中,让用户更有价值。谢谢。
  王茤祥:一个是数据获取很难,第二是流程建设不容易,数据获取讲到商业秘密的时候,开始遮遮掩掩,抽取数据确实不容易。
  敖志强:我认为工业互联网在数字经济发展过程当中,在国内领域是重要的抓手,工业互联网在工业领域,人工智能和大数据、云计算结合的非常重要的典范。应该说数字技术和数字工厂是工业互联网发展的基础,东方国信是大数据平台技术公司,完全第三方组建大数据平台,但是20年期间,做的大数据平台,数字工厂建设中也有20年,在这个过程中,积累两方面经验,打造了中国互联网平台,跨行业跨领域的互联网平台,这个互联网平台基于数据的,基于数字打造的,给企业数字化、信息化改造降低成本,提升性能,这是一个目前国家非常非常重视的重要原因。
  应该说工业互联网在未来很长一段时间里面,都是中国制造业发展的重要的领域,这个阶段一定是需要大数据、云计算、人工智能的推动。说实话在制造业领域里面,人工智能走起来还是有非常大的困难,因为工业是一个多门类的工艺复杂的大生态,所以人工智能在这里面要走起来,开始的时候,大部分机理模型,既懂工业又懂人工智能的人才少之又少,所以在公司内部也是这样,现在已经覆盖了26个门类的工业领域,在能源、冶金包括轨道交通等等在不同行业有了很大的覆盖面,能覆盖的行业产值上万亿,为企业节省有上百亿的效率,真正用到人工智能这方面的其实并不是很多,这是确实要着力发展的。
  现在大部分用的大数据云计算比较多一些,所以希望人工智能在推动过程中,对工业互联网有更大的促进,工业互联网的发展对数字经济的发展一定是非常非常大的强有力的推动。
  王茤祥:所以现在涉及到26个行业,每个行业有每个行业的套路。
  敖志强:对。
  王茤祥:朱市长,你觉得合肥的项目有什么调整吗,还有什么新打算。
  朱策:各位老总讲的非常好,从合肥的人工智能发展来讲,刚才几位老总讲的,第一个是数据,第二个应用场景,第三个生态体系,在这几个方面,实际上都有一些顶层设计。首先讲数据,现在很重要的核心数据在政府部门当中,所以合肥市把各个部门的数据不仅仅是整合,而且成立大数据公司,这样可以把政府掌握的核心的数据,进行一些整合、清理以后,统一集中。因为政府要的就是产业的发展,要这些数据是没有用的,所以说合肥市先走出一步。
  第二个就是应用场景,应用场景合肥和安徽省一道共同出台了去年12月21号出台的规划,规划当中就使用的场景问题进行了规划,比如安防,安防清华研究院在所有的管道上面都进行了计划,包括中科院的公司,对合肥接近6万个电梯,进行预控等等等等。所以说确实应用场景很多,是需要政策决定的,这样我们也愿意跟大家一道,按照我们的总体规划布局跟各位企业家一道来共同推进各种应用场景在合肥的使用。
  第三个就是生态体系,我们合肥也是出台了中国生物十条政策,其中培育企业,产业聚集,比如说所有的智能语音的企业融资,包括研发投入,最高不超过三千万,一个企业三千万,一个项目五百万,比如首台首套,企业按销售价格30%,不超过500万,比如研发平台,也可以有三千万,包括各位老总到合肥设立公司,智能语音的企业,设立分公司,我们有十条,这些网上都可以查到。应该说安徽省合肥市在这块,在生态环境的改造,包括应用场景,包括数据的开放这块,应该说做了一些顶层的布局和设计,欢迎各位老总到合肥去,共同为促进中国的智能语音、人工智能的发展作出贡献。
  王茤祥:谢谢,大概有两个举措,第一个政府希望企业家去创造热点,把这个蛋糕共同做大。今天上午有三个嘉宾做了很好的报告,刚才市长和七位企业家分享了见解。刚才澄清了几个概念,什么概念呢?就是数据,这个我来之前有人告诉我数据就是没有加工的原始素材,叫数据。大家讲的信息革命,第二个概念信息,什么叫信息,今天我一边听一边问旁边人,对特定对象有用的数据叫信息,什么叫支持,这是昨天我学到的,建立了关联,结构化的信息,就是支持。

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