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    李開復:AI 已進入商業應用時代 偏重科研發現的“AI黑科技”已不是創業主旋律

    每日經濟新聞 2019-04-09 04:57:04

    AI的發展軌跡將和互聯網一致。

    每經記者 趙雯琪    每經編輯 王麗娜    

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    李開復  圖片來源:受訪者提供

      AI作為最具顛覆性和變革性的技術,正不斷滲透進社會生產生活的各個方面,并引發巨頭、創業者和資本的普遍關注。

      4月8日,創新工場董事長兼CEO、人工智能工程院院長李開復在由創新工場主辦的DeeCamp 2019人工智能訓練營啟動儀式上表示,今天AI已經進入商業應用時代,偏重科研發現的“AI黑科技”已不再是AI創業的主旋律,“AI賦能行業”的應用模式在未來將迎來高速成長。

      《每日經濟新聞》記者注意到,李開復現場提供的普華永道研究數據顯示,AI將在2030年以后給世界帶來大概100萬億人民幣的凈增全球GDP,這相當于2017年中國加上印度的GDP總和,所以AI是一個巨大的增量。

      “那么11年能造出這么大的價值嗎?”李開復表示,“我們現在看到大部分是互聯網應用,看到很多希望能夠顛覆行業的,也看到了今天因為有人工智能,我們的生活變得更便利。未來可以看到,如果說是100萬億價值產生,不難想象,如果這些領域都被AI賦能,增值了,或者顛覆了,它帶來的肯定至少是100萬億以上的價值。”

      在李開復看來,AI的發展軌跡將和互聯網一致,剛開始互聯網公司出來的時候,大家都覺得很玄,懂互聯網的非常難,慢慢的互聯網大家能夠接觸,有網站,搜索引擎,慢慢的傳統公司開始用互聯網,最后互聯網無所不在,AI也會走同樣的道路,AI跟互聯網是兩個同樣偉大的技術。

      值得注意的是,近年來,華人在AI領域取得巨大學術進展,3月13日,艾倫人工智能研究所發布報告指出,“中國在已發表AI論文領域的表現已超過美國”,中國有望分別于今年在引用率前50%的AI論文領域、明年在引用率前10%的AI論文領域,以及2025年在引用率前1%的AI論文領域全面超過美國。

      但是即便如此,人工智能在中國依然面臨巨大的人才缺口和人才機構失衡危機。根據騰訊研究院的全球人工智能人才白皮書顯示,2017年,全球ML人才需求是2015年的35倍。而高盛《全球人工智能產業分布報告》顯示:2017年全球AI人才儲備,中國只有5%左右。而在已有的AI人才里,學術人才和產品研發人才比例嚴重倒掛,懂技術又懂商業化邏輯的人才,更是少之又少。

      李開復坦言,目前中國“AI賦能行業”的研發與應用場景面臨嚴峻的人才瓶頸,大批從校園和研究機構走出來的AI研發者急需在行業實際場景中歷練、升級。同時他表示,在和很多企業接觸時發現,現在還是有很多企業找不到足夠的AI工程師,無數公司都需要AI工程師。

      對次,李開復認為,基礎研究固然重要,但是使用好目前已有的AI技術,就已經能夠對當下社會創造出巨大價值。未來,核心科技的突破仍依賴于學術界的努力,但工業界同樣可以大力推動AI技術與行業知識的結合,創造AI技術在商業落地方面的巨大機會。

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    李開復圖片來源:受訪者提供   AI作為最具顛覆性和變革性的技術,正不斷滲透進社會生產生活的各個方面,并引發巨頭、創業者和資本的普遍關注。   4月8日,創新工場董事長兼CEO、人工智能工程院院長李開復在由創新工場主辦的DeeCamp2019人工智能訓練營啟動儀式上表示,今天AI已經進入商業應用時代,偏重科研發現的“AI黑科技”已不再是AI創業的主旋律,“AI賦能行業”的應用模式在未來將迎來高速成長。   《每日經濟新聞》記者注意到,李開復現場提供的普華永道研究數據顯示,AI將在2030年以后給世界帶來大概100萬億人民幣的凈增全球GDP,這相當于2017年中國加上印度的GDP總和,所以AI是一個巨大的增量。   “那么11年能造出這么大的價值嗎?”李開復表示,“我們現在看到大部分是互聯網應用,看到很多希望能夠顛覆行業的,也看到了今天因為有人工智能,我們的生活變得更便利。未來可以看到,如果說是100萬億價值產生,不難想象,如果這些領域都被AI賦能,增值了,或者顛覆了,它帶來的肯定至少是100萬億以上的價值。”   在李開復看來,AI的發展軌跡將和互聯網一致,剛開始互聯網公司出來的時候,大家都覺得很玄,懂互聯網的非常難,慢慢的互聯網大家能夠接觸,有網站,搜索引擎,慢慢的傳統公司開始用互聯網,最后互聯網無所不在,AI也會走同樣的道路,AI跟互聯網是兩個同樣偉大的技術。   值得注意的是,近年來,華人在AI領域取得巨大學術進展,3月13日,艾倫人工智能研究所發布報告指出,“中國在已發表AI論文領域的表現已超過美國”,中國有望分別于今年在引用率前50%的AI論文領域、明年在引用率前10%的AI論文領域,以及2025年在引用率前1%的AI論文領域全面超過美國。   但是即便如此,人工智能在中國依然面臨巨大的人才缺口和人才機構失衡危機。根據騰訊研究院的全球人工智能人才白皮書顯示,2017年,全球ML人才需求是2015年的35倍。而高盛《全球人工智能產業分布報告》顯示:2017年全球AI人才儲備,中國只有5%左右。而在已有的AI人才里,學術人才和產品研發人才比例嚴重倒掛,懂技術又懂商業化邏輯的人才,更是少之又少。   李開復坦言,目前中國“AI賦能行業”的研發與應用場景面臨嚴峻的人才瓶頸,大批從校園和研究機構走出來的AI研發者急需在行業實際場景中歷練、升級。同時他表示,在和很多企業接觸時發現,現在還是有很多企業找不到足夠的AI工程師,無數公司都需要AI工程師。   對次,李開復認為,基礎研究固然重要,但是使用好目前已有的AI技術,就已經能夠對當下社會創造出巨大價值。未來,核心科技的突破仍依賴于學術界的努力,但工業界同樣可以大力推動AI技術與行業知識的結合,創造AI技術在商業落地方面的巨大機會。
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