专家解读:“新基建”提速如何促进科技经济融合

【环球网科技报道 记者 林迪“‘新基建’提速为推动人工智能发展带来重大机遇,要不失时机地抓住机遇,加快发展人工智能新型基础设施,为实现经济转型和升级奠定坚实基础。”4月9日,在以“人工智能:科技与经济融合新引擎”为主题的前沿科技论坛上,IEEE终身院士蔡自兴从人工智能核心技术及其地位、人工智能新基建是强国工程、人工智能助推实体经济发展和中美人工智能的合作与竞争四个方面,介绍了人工智能与实体经济融合的策略。

据悉,该论坛由中国科协学会学术部、中国科学报社、腾讯科协和腾讯集团发展研究办公室联合举办。

蔡自兴指出,AI在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能、创建智能经济新形态等方面潜力巨大,对5G基站建设、特高压、新能源汽车充电桩等新基建科技端领域具有重大促进,还会为很多领域数字化智能化转型奠定基础。

“除了基础算法长期的投入之外,我认为应该加强基础智件体系的研究,过去在硬件方面有计算中心、数据中心,未来还需要建立AI算法中心、知识中心,甚至建立国家级的知识中心。”中国科学院计算技术研究所研究员山世光则认为,AI时代的基础设施包括硬件、软件、智件三个层面,但现有AI方法论不足以支撑AI能力继续升级。当前AI应用研究方面,中国和美欧差距不大,但是AI基础研究、基础设施方面的差距不容小觑。

中国工程院院士李国杰对未来人工智能发展的努力方向提出了两点建议:一是要高度重视“软基建”,大力构建共享的人工智能训练平台、基础数据平台和软硬工具链;二是要区分人工智能基础研究和智能应用两种不同的目标与任务,在应用和产业发展中要强调技术融合和解决实际问题。

中科院自动化研究所研究员王金桥则表示,要更多把握人工智能应用的边界,加强人工智能治理,防止人工智能技术滥用以及产生相关的法律问题。中科院计算技术研究所研究员曹存根认为,AI在社会治理中可以发挥作用,国家应当统一部署一些大的AI公共服务设施。

此外,参会专家还研讨了人工智能技术如何更好地与产业应用相结合。

中科院自动化研究所研究员彭思龙指出,“如何让中低端的传统行业以最低的代价实现智能化的升级改造,可能是未来人工智能发展非常重要的方向。”腾讯AI Lab机器学习中心总监黄俊洲强调,AI从应用中来也要走到应用中去。目前很多行业还没有准备好深度学习所需要的数据,此时应当从算法上研发类似迁移学习和自学习等新的方法论,同时积累经验与行业新的知识进行结合。

中国科学技术发展战略研究院研究员李修全则认为,公共AI算力、开放平台、知识中心等人工智能新型基础设施建设,除了助力技术落地、加速技术突破之外,也应在促进不同群体共享发展方面发挥重要作用。“改善中小企业和创业者创新条件,改进欠发达地区智能化基础设施,使智能化变革走向包容发展、共享发展。”

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