原标题：专家呼吁：人工智能需练基本功

如果要选出近年来最受追捧的互联网技术，人工智能绝对是候选之一。当下，人工智能仿佛一个当红的大招牌，谁都想傍上这四个字。但在此刻的乌镇，在第五届世界互联网大会的现场，有人泼了冷水：“人工智能的发展还处于起步阶段”“我们还处于弱人工智能时代”“人工智能目前有不少泡沫”……

专家呼吁，人工智能要提高效率和效果，扎扎实实地落地，还需尽快补上一些功课。

高质量的数据不易获得

某种程度上而言，人工智能是一种数据处理技术，通过大量的数据分析来自动做出决策。因此，要提高人工智能的效率，首先须保证有足够数量与质量的数据。但在一些领域，获得高质量、真实性的数据，并非很多人想象中的那么容易。

比如，人工智能已经在疾病筛查等领域得到广泛应用，通过机器读片（医学影像）等来提高疾病诊断的速度和准确度。北京同仁医院副院长魏文斌正在从事类似的工作，但他发现了一个问题。“医学是一个复杂学科，要获得高质量的数据和图像有一定难度，数据读取也有难度。”他说，眼科有许多种疾病，每一种疾病需要搜集十万张以上的高质量图片，人工智能才能做出有效的判断。他们与相关机构合作建立眼科大数据实验室，试图在全国搜集标准化、高质量的图像数据。

sap全球高级副总裁、sap中国研究院院长李瑞成也遇到了同样的难题。李瑞成尝试在他们的工厂里用人工智能来判断零件的每一个生产环节是否存在质量问题，但并未获得预期效果。“最关键的困难是，我们采集的照片质量有问题。”他说，“我们还处于弱人工智能时代。”人工智能做的事情是有限的，不要把它当成一个解决所有问题的灵丹妙药。

加强算力、芯片等基础研究

即使有了数据，如果没有算法和算力的支撑，人工智能就可能变成“人工智障”。

“计算力就是生产力。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东认为，在数字经济时代，“快”的概念不仅仅是日新月异，甚至是以小时计算、以分钟计算。“我们训练一个模型，最快需要几天还是几个小时或者几分钟？如果能实时地把模型训练出来，那人工智能的发展可能就完全不一样了。”

人工智能的算力决定了其发展潜力。王恩东认为，必须加强计算力的基础设施的建设，建好计算平台。“有人说，我们在人工智能方面已经赶上或者超过美国，有点乐观了。应该说还是有差距的，特别是在基础层面有明显差距。我们还要加强基础研究，加强在芯片方面的投入。”

新思科技高级副总裁彻基布·阿科罗特的看法与王恩东不谋而合。在他看来，人工智能面临的最大挑战是，设计出拥有卓越计算能力、模拟神经网络的智能芯片，并不断提高量产能力。

工业和信息化部副部长陈肇雄建议，加强基础理论研究，在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得突破；加强关键共性技术研发，重点突破智能芯片、系统、传感器、核心算法等领域。

给人工智能找一个“朋友圈”

人工智能的社会价值最终要体现在具体的应用环节，实现与一、二、三产业的深度融合。“人工智能的融合不可能是一家企业就能完成的，需要硬件和软件等各种企业一起打造一个共生共融的生态体系。”李瑞成形象地比喻，人工智能要真正落地，需要“找一个朋友圈”。

百度研发无人车（自动驾驶技术）的经历可对李瑞成的观点进行注解。“实现汽车的智能化还要有一个配合的东西，那就是道路等基础设施的智能化。”百度公司董事长兼首席执行官李彦宏指出，仅有汽车的智能化，而道路并不智能，无人车的效果会受影响。百度接管了北京市海淀区的红绿灯，通过实时监控路上有多少车辆来智能地调整红绿灯的时间。“根据测算，可以使人们在交通拥堵中的等待时间减少30%～40%。”

“很多企业是在某一个环节某一个点上做人工智能获得的体验，但真正要让人工智能与实体经济融合是非常大的挑战。”京东集团副总裁、ai平台与研究部负责人周伯文说，这需要企业与企业之间分工协作。

事实上，此次互联网大会期间举行的“互联网之光”博览会，正是在帮助企业的各种人工智能产品和技术找到“朋友圈”。比如维信诺展示的柔性amoled技术，可为无人驾驶的车载显示、智能穿戴设备的便利化等各类人工智能在不同场景中的应用提供更多可能。

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