專家：當前人工智能面臨最大的挑戰是落地難

　　中新網北京6月22日電 (王慶凱 霍晨萌)由O'Reilly與英特爾共同舉辦的人工智能國際大會18日至21日在北京舉行。本屆大會匯聚了來自谷歌、Facebook、微軟、阿里巴巴等知名企業以及斯坦福、牛津大學等高校的專家學者。

　　“我們正處在一個數據變革的時代，人類歷史上90%的數據都是在過去幾年產生的，其中50%的數據更是在最近兩年內生成的。”英特爾架構圖形與軟件集團副總裁、數據分析技術總監馬子雅在大會上表示，但目前為止，只有2%的數據被真正分析過來幫助人類的生產生活，其中最重要的原因是大數據、AI(人工智能)等新興技術落地難。

　　從機器人到智慧城市，如今人工智能所面臨的最嚴重挑戰之一，就是如何緊跟所有的最新進展和最佳方法，將AI技術快速應用于實踐領域。

　　馬子雅以AI技術落地物流行業韻達快遞為例。由于人力、燃油等成本較高，韻達快遞一度利潤率不高，需要不斷提升生產效率，優化運輸線路和存儲才能保證利潤。英特爾公司與韻達合作構建了一套完整的人工智能解決方案，能準確預測韻達在未來幾天以及幾周的快遞量，這樣的解決方案預計能為韻達節省千萬美元的運營成本。

　　戴爾中國臺灣分公司總經理FrankWu在大會上亦表示，“智能+”時代就是大數據時代，但是大數據產生數據并不是目的，最重要的觀點是把數據變成價值。“數據是燃料，最重要是把燃料變成價值，通過分析的方法變成各行業應用，產生各種有價值的生產力，新的生產模式，這就是我們說的AI方式。”

　　但人工智能的應用并不是簡單地執行算法。以智慧生產為例，制造商可以在生產線上利用深度學習，尤其是圖像識別，將產品的質量檢測自動化。如自動檢測產品表面缺陷、零部件的缺失、標簽的錯位。已有很多實踐證明，相比人工檢測、智慧檢測可以大幅提高生產效率，并降低成本。

　　這在醫學領域發揮的作用更明顯。研究表明，培養一個放射科醫生需8年時間，每年要工作250天看各種片子，培訓期間共要看20萬張醫學影像。而人工智能落地應用，包括MRA、核磁共振和X光片都可以交給機器來看，效率高且準確率也逐漸在提高。“AI將重塑人類社會。”FrankWu說。(完)