近日，清華大學(xué)軟件學(xué)院副研究員鄧仰東在接受中新網(wǎng)記者采訪時指出，人工智能(AI)已經(jīng)在多個領(lǐng)域成功應(yīng)用，下一步有望在四大方面取得突破。
　　賽迪數(shù)據(jù)預(yù)計，2018年全球AI產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場規(guī)模將達4000億元。Tractica則預(yù)測，至2025年，全球范圍內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)收入的年均復(fù)合增長率將大幅提升，達到57%以上。
　　鄧仰東認為，此輪AI發(fā)展的熱潮很大程度上來自于三個基礎(chǔ)，一是社會的數(shù)字化程度提高，使得我們能夠以前所未有的規(guī)模和速度采集數(shù)據(jù)；二是計算能力的提高，特別是圖像處理器的出現(xiàn)，使得很多計算密集型人工智能應(yīng)用可以在人們能夠接受的時間內(nèi)完成訓(xùn)練和推斷；三是過去60年中機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及其它算法逐漸成熟。
　　當(dāng)前AI應(yīng)用落地如何？鄧仰東表示，目前最成功的應(yīng)用是圖像和語言處理，前者包括各種視頻監(jiān)控(如交通圖像分類)、自動駕駛(如特斯拉的駕駛輔助系統(tǒng))、醫(yī)療圖像應(yīng)用和人臉識別；后者包括語音識別和自動翻譯。
　　下一步的突破可能在哪里？鄧仰東稱，一是工業(yè)智能，即與傳感器和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的終端技能以及工業(yè)大數(shù)據(jù)觸發(fā)的傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型，即AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)。
　　二是結(jié)合基因、微生物種群等多種信息源的精準化癌癥治療。
　　三是結(jié)合區(qū)塊鏈的人工智能應(yīng)用。
　　四是國防應(yīng)用，包括基于圖像和音頻信號的新型偵查手段、基于人工智能的無人戰(zhàn)斗偵查載具和基于AI技術(shù)的信息戰(zhàn)。
　　因為AI的熱潮和蜂擁而至的資本，似乎任何領(lǐng)域都想嫁接上人工智能的概念，即使是在海外也有人說“創(chuàng)業(yè)第一步是假裝有AI”。
　　對此，鄧仰東認為，“任何新技術(shù)的出現(xiàn)，都必然帶來一個泥沙俱下的過程，好的技術(shù)也必然是沙里淘金的結(jié)果?！编囇鰱|稱，全球人工智能大環(huán)境可能是有一點過熱，但是人工智能本來就是神經(jīng)認知、計算機和自動控制等諸多領(lǐng)域的圣杯，人類本能的會認識到這一領(lǐng)域的重要性，因此過熱也是可以理解的。
　　談及國內(nèi)的人工智能的環(huán)境，鄧仰東認為，從實際需求、數(shù)據(jù)樣本、人才儲備、投資接受度等方面來看，中國的人工智能環(huán)境都是好的。
　　一方面，中國傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化專項必須依靠人工智能技術(shù)實現(xiàn)，這為取得彎道超車技術(shù)提供了可能性。另一方面，中國社會的數(shù)字化程度較高，擁有世界最大的數(shù)據(jù)集。
　　同時，中國教育體系能夠為人工智能整個產(chǎn)業(yè)鏈提供各個層次的人才，且政府和商業(yè)投資機構(gòu)都高度看好AI。
　　但鄧仰東亦強調(diào)，目前的問題可能在于現(xiàn)有AI企業(yè)的業(yè)務(wù)略偏狹窄，和圖像有關(guān)的公司都向安防和自動駕駛領(lǐng)域擠，同時，數(shù)據(jù)相關(guān)法律不健全，長遠看會影響數(shù)據(jù)價值的充分發(fā)揮。
　　“我認為中國AI產(chǎn)業(yè)的未來和機會首先在于制造業(yè)，中國制造業(yè)體量巨大，同時生產(chǎn)效率與美國、德國、日本等國家存在較大差距，利用AI技術(shù)實現(xiàn)深層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、結(jié)合智能傳感器和終端處理芯片的開發(fā)，將為我們帶來巨大的機會?！编囇鰱|說。