走出实验室后，人工智能拥抱传统产业还要多久？

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本文转载自每日经济新闻，作者为赵雯琪，原标题《褪去黑科技“光环” 人工智能拥抱传统产业还要多久？》。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑，供读者参考。

或许不少人对人工智能的认知还停留在 “阿尔法狗”战胜李世石的那一刻。如今， 走出实验室、褪去“黑科技”光环后，人工智能甚至可以和人斗地主，识别宠物健康情况，甚至制作真人表情包。

8月16日，2019 DeeCamp 人工智能训练营结业仪式上，来自训练营的几个项目小组分别展示了包括AI斗地主、AI识别车辆损伤、AI金融风控等人工智能运用在实际产业中的项目，探索AI与现实场景结合的最大可能。

创新工场董事长兼CEO李开复在现场表示，当下 AI 正在进入“AI+”去赋能传统行业的时代，是AI开花结果的最好时期，这个阶段将会释放大量的商业机会和人才成长机会，是一个千载难逢的好时代。

不过，创新奇智 CTO张帆在DeeCamp结业仪式上接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时也坦言，如果今天所展示的人工智能项目从开始到落地有100公里，今天的学生已经走了5公里，往后还有很远的路要走。现在更多的项目展现的是算法的层面，离真正落地还有不少距离。

从“黑科技”到“开花结果”

在很多人眼中，AI堪比蒸汽机的发明、电的发现，但是在现实生活中，却很难看到人工智能实际落地的身影。

而在DeeCamp结业仪式上，现场展示的所有课题全部使用来自工业界的真实数据或案例，深入真实世界场景，用AI解决真实世界的问题。

李开复表示，人工智能有几个阶段：七八年前，人工智能还在萌芽；而三四年前，人工智能公司都是黑科技型公司，都是博士主导，来出售AI技术。如今进入第二个阶段，只做人工智能不行，要把人工智能做到行业解决方案和产品中，AI+赋能传统行业的阶段，传统行业才是最重要的。

他现场提供的普华永道研究数据显示，AI将在2030年以后给世界带来大概100万亿人民币的净增全球GDP，这相当于2017年中国加上印度的GDP总和，所以AI是一个巨大的增量。

“这个数字绝大多数一定是在传统企业用AI赋能加分，就像多年前我们谈‘互联网+’‘AI+’一定是下一个概念。只有传统公司有足够大的体量，用人工智能技术哪怕帮他们增加1%、5%、10%的利润，或者是成本的节省，对整个世界经济的影响就是巨大的。”李开复表示。

实际上，《每日经济新闻》记者了解到，近年来，AI技术在驾驶、物流、金融等领域的探索，已经让人工智能比以往任何时候都接近大规模商业落地，从科研实验室中走出来的深度学习、迁移学习、强化学习等技术已经开始深入到金融、零售、交通、仓储等具体行业领域。

就在近日，李开复在接受外媒采访时公开表示，创新工场旗下人工智能子公司创新奇智公司将在不到两年的时间里上市，估值在10亿—20亿美元。而成立于2018年的创新奇智，则主要为零售、制造和金融等行业的企业开发人工智能产品。

虽然对于创新奇智的上市传言不予置评，不过张帆也表示，在创新奇智最关注的制造、零售、金融三个赛道，因为制造业离信息化、技术太远，对人才的苛求是无止境，有大量的事情需要AI人才去解决，也成为人工智能企业目前主要的利益增长点。

前沿研究与产业服务人才需平衡

即便如李开复所言， AI已经走入“开花结果”的时期，但是在AI拥抱传统产业的过程中，人才的稀缺依然是学界、企业绕不开的问题 。

玛氏集团亚太区数字化创新中心高级总监彭雅瑞坦言，虽然是传统企业，但是玛氏对人工智能人才的需求远远高于市场可以供给的，“持续30%的位置都是空缺”。

艾伦人工智能研究所发布报告指出，华人在AI领域取得巨大学术进展，“中国在已发表AI论文领域的表现已超过美国”，中国有望分别于今年在引用率前50％的AI论文领域、明年在引用率前10％的AI论文领域、以及2025年在引用率前1％的AI论文领域全面超过美国。

而另一面则是， 人工智能在中国依然面临巨大的人才缺口和人才机构失衡危机。 高盛《全球人工智能产业分布报告》显示：2017年全球AI人才储备，中国只有5%左右。而在已有的AI人才里，学术人才和产品研发人才比例严重倒挂，懂技术又懂商业化逻辑的人才，更是少之又少。

李开复曾在DeeCamp启动仪式上表示，目前中国“AI赋能行业”的研发与应用场景面临严峻的人才瓶颈，大批从校园和研究机构走出来的AI研发者急需在行业实际场景中历练、升级。同时他表示，在和很多企业接触时发现，现在还是有很多企业找不到足够的AI工程师，无数公司都需要AI工程师。

对此，创新工场科研合伙人、香港科技大学教授张潼表示，国内的人工智能是从产业起来的，这个过程中也创造了很多的机会，人工智能的商业化让算法工程师和熟练使用AI软件的人才多起来了，他们在现有技术转化成产品、生产力上发挥了重要的作用。

不过他也坦言，在人工智能领域国内真正深入研究的人才相对来说比较少，这也需要高校培养能够有一定的平衡，在培养为产业服务人才的同时，能够培养对前端前沿有深入研究的高精尖人才。

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