人工智能产业化面临多重挑战,中国企业应提前布局抢占先机观点
目前,人工智能已在智能汽车、虚拟现实技术(VR)和服务机器人等领域得到初步应用,正在成为颠覆众多传统产业的创新引擎,但专家认为,要实现产业化还面临多方面挑战。
人工智能得到初步应用
与以往手机、电视、笔记本电脑等产品占据主要展台不同,正在上海举行的2016亚洲消费电子展上,VR、可穿戴设备、机器人、智能家居、自动驾驶等人工智能产品成为主流。
在360公司展台,360推出了360行车记录仪后视镜版、巴迪龙儿童手表和360儿童机器人等深度融合人工智能技术的成果;而京东也向人们展示了能送奶茶的人工智能机器人。
事实上,自谷歌“AlphaGo”打败李世石后,人工智能便开始成为业界的焦点。
知名车联网企业博泰集团创始人、首席产品架构师应宜伦和北京大学特聘教授刘立认为,人工智能必将带来新一轮的技术和产业革命。不过,目前人工智能处在软件智能化升级及软件与硬件尝试结合的萌芽阶段,在一些行业得到初步应用。
在汽车业,一些汽车已拥有部分智能功能。专家认为,智能汽车终极目标是完全无人驾驶,已实现的自适应巡航和车道偏离预警等驾驶辅助系统是智能汽车初级阶段。
利用计算机图形系统和各种现实控制设备,在计算机上生成可交互的三维环境提供沉浸感觉的虚拟现实技术,被称为继计算机和智能手机后的下一代计算设备,目前已在游戏、视频和新媒体领域得到初步应用。
部分服务机器人也得到实验性应用和商用。中国机器人产业联盟有关专家指出,养老、医疗、救灾、公共安全、教育娱乐和科研等领域,对服务机器人需求越来越大。部分服务机器人已得到实验性应用,例如医疗手术机器人和水下机器人,清洁机器人和助残机器人等功能简单的机器人已形成产品。
实现产业化面临多重挑战
中国汽车工程协会副秘书长公维洁认为,智能汽车、虚拟现实技术和服务机器人是人工智能率先得到应用的行业,潜力巨大,但目前仅是因为计算机、控制、感应和视觉等技术的进步,带来了更为便捷、高效和舒适的用户体验,距离真正“智能”还有很大差距。
同时,这三个行业要实现产业化各自还面临不同的挑战。第一,智能汽车基本处于相关企业各行其是、自行发展状态,技术标准体系严重滞后,缺乏全局性政策和完善标准体系。公维洁说,智能辅助驾驶系统,雷达、摄像头等传感系统,车载终端,车联网通讯协议等关键共性技术没有统一标准,阻碍了智能驾驶技术快速发展和配套设施建设。
其次,虚拟现实技术大发展需具备三大条件。虚拟现实技术上处在早期阶段,内容稀缺,并存在画面延迟、畸变等问题,以及由此带来的晕眩都会在消费者眼中被放大。高盛报告认为,虚拟现实技术大发展需要更多应用软件、出货量达到一定水平以及硬件价格持续下降三个条件,才能实现大发展。
第三,服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力亟待突破。受制于人工智能初级发展水平,短期内服务机器人难以有接近人的推理学习和分析能力,难以具备接近人的判断力,不具备与人类同级别的视觉、听觉、嗅觉和触觉等感知力,难以可靠而经济地步行或者跑步,难以具备人手级别的执行力。
中国企业应提前布局抢占先机
上述专家认为,从技术革命到产业革命一般需要5年至8年时间,但必须提前部署,否则传统行业将遭受毁灭性打击。专家建议,通过引导创新领军企业集中资源来打造相关行业的智能新引擎,重视用户和数据等新生产要素,探索软硬件和各种新技术的深度融合。
第一,建设行业云计算和大数据平台。人工智能在各个行业的应用都需要云计算和大数据平台作为支撑,以不断学习和提高自身能力。在智能汽车领域,就需要车辆云、应用云、语音云、地图云和路况风险云等诸多云端数据平台,这不仅需要大量资金,还需要尖端技术团队。
第二,探索极致融合产品。应宜伦说,苹果手机是极致的软硬件结合产品,引发了智能手机革命,我国的高铁也是软硬件高度结合的成功案例。无论智能汽车、虚拟现实技术还是服务机器人,也都需要探索软硬件的极致融合。
此外,专家指出,还可以探索多种软件技术的融合。例如,目前一些人工智能技术可以根据过去的数据资料和实践经历自我学习,不断提高,因此可以利用虚拟现实技术模拟的环境和经历资料,帮助人工智能技术快速提高。
第三,三大行业现阶段应各有侧重。专家认为,现阶段智能汽车、虚拟现实技术和服务机器人发展要各有侧重。
对智能汽车行业来说要标准先行,加快以汽车行业为中心,信息、电子、交通和互联网等不同行业协同进行的智能汽车标准体系建设;构建智能汽车产业发展平台和技术创新工程,加大在高性能传感器和车联网技术等方面的研发投入。
虚拟现实技术的硬件和软件都将形成国际竞争,硬件主要竞争是可移动性、续航时间及性价比,软件领域则主要是操作系统。我国龙头企业需要在软硬件上齐发力,特别是操作系统。一旦国外公司抢占市场,我国将在计算机和智能手机之后,第三次在操作系统上受制于人。
在服务机器人领域,建议整合现有研发资源,组建国家机器人创新中心,培养专业研发设计人才,推进科技成果转化和产业化;推进应用示范,提高服务机器人产品市场占有率;吸取国际经验,引导企业差异化发展,开展横向与纵向整合。
【来源:经济参考报】
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