中評社北京9月2日電／近日，科技部等六部門聯合印發了《關於加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》。隨後，科技部又公布了《關於支持建設新一代人工智能示範應用場景的通知》，發布了人工智能十大應用場景，包括智慧農場、智能港口、智能礦山、智能工廠、智慧家居、智能教育、自動駕駛、智能診療、智慧法院、智能供應鏈。人工智能和應用融合發展的路徑逐漸清晰。
羊城晚報發表浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員；工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林文章分析，為何要通過政策面推動人工智能應用領域的發展，這是由諸多因素決定的——
其一，人工智能的發展依托於應用。人工智能技術被公認為驅動傳統產業發展的重要推力，是未來提升人類物質世界生產力水平的主要方式，但人工智能的發展方式和其他傳統科學技術並不相同，近20年來，人工智能是依托於機器學習算法而普及。人工智能通過“吃數據”（通過算法進行數據訓練）的方式來提升智能水平。互聯網和物聯網雖然能夠產生大量數據，但這些數據由於本身的異構性、復雜性，往往很難被特定人工智能所使用，所以，人工智能的發展是先有應用，然後通過應用回收數據，利用數據來訓練人工智能提升智能水平。人工智能的發展土壤本身就不在實驗室，而在於實際的應用當中。可以說，沒有實際應用，就無法推動人工智能技術水平的發展。
其二，人工智能和實體產業結合，能夠解決實體產業的難點痛點，並提供產業優化的數智化方案，推動產業數智化轉型。人工智能是一種實際的應用技術，也是解決實際問題的一種思路，人工智能能夠解決現實產業實踐過程中的難點痛點。但傳統企業在利用人工智能工具的時候，往往缺少思路。此時，通過應用試點的方式，能夠起到示範性作用。可以通過人工智能應用試點，推出一些較為成熟的人工智能應用方案。
其三，人工智能和產業結合，可以打造新產品、新業態和新商業模式，以拓寬實體企業經營思路。比如，人工智能和家居結合的智慧家居，就為家居產品提供了很多附加功能，智能門鎖、智能語音控制、掃地機器人等智能化產品飛入尋常百姓家，拉動了新的需求。人工智能不僅對實體企業有存量上的優化，更是通過創新來締造經濟增量。
其四，將有限的人工智能產業資源定向投放到示範應用當中，集中力量尋求突破。人工智能的高端人才是有限的，而人工智能應用領域廣闊，行業分得非常細——同樣是視覺神經網絡，可以應用在自動駕駛，可以在工廠質檢，也可以在管道運維，也可以在監控視頻抓取，也可以結合MR技術實現虛擬應用。所以，應用試點也是為了防止資源過度分散，以集中的資源來形成幾個整體化的人工智能應用集成，將人工智能企業的單點技術突破融合為整體解決方案，從而提升人工智能技術應用的實用性。
其五，面向未來的人工智能發展生態。弱人工智能實現應用，融入具體的場景當中，提升了人工智能的實際使用率，同時，在人工智能應用過程中回收數據，以數據強化人工智能的智能水平，推動人工智能從弱人工智能向強人工智能轉變。當實現強人工智能，再將強化的人工智能應用到其他領域，擴大應用範圍。繼而，再從相關應用中回收數據，實現人工智能應用的多元化。在這個過程中，人工智能應用推動應用普及，應用普及產生智能水平提升所必需的數據，數據強化人工智能，人工智能再推動新應用的普及。人工智能應用和數據之間形成相互強化的正反饋循環，形成人工智能可持續發展的整體生態。
文章指出，諸多關於人工智能應用的文件發布，說明中國管理層已經找到了發展人工智能技術的現實路徑。政策將進一步推動人工智能應用落地和普及，在此過程中，政府一方面將強化制度供給和配套硬件基礎設施的供給，另一方面將以實際應用的示範效應，來引導人工智能技術的發展，並最終實現提升生產力水平的目標。
當然，人工智能的發展也離不開基礎研究和基礎設施。基礎研究主要集中在算法層面，當前，在機器學習、深度學習理念下，新算法模型不斷湧現，需要研發更加高效的算法，來助推人工智能技術提升。基礎設施主要體現在算力層面，當前東數西算、雲網融合、雙千兆等數字基建推進，都為中國人工智能應用普及奠定了堅實基礎。
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