人工智能产业快速发展背后的四大浪费
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七年来，中国私募股权投资市场中，人工智能领域相关投资额约3658.6亿元，818家投资机构参与投资，获投的中国企业有580家。目前，各行各业都开始基于人工智能技术开始新一轮变革，向着智能时代迈进。 但是，火热背后依然存在着一些发展困境：第一，企业发展人工智能的核心驱动因素是人才，但是现在一方面人才供不应求，另一方面缺少跨领域综合型人才;第二，人工智能应用的基础是数据，然而，数据共享和数据治理仍是现在各行业面临的重大难题。 本文总结了目前人工智能发展面临的四大浪费：算力浪费、数据浪费、AI能力浪费及AI人才浪费，并针对性的提出了相关的建议。 2019年春节之后的第一个工作日，美国国家科技政策办公室发布了由总统特朗普亲自签署的《美国人工智能倡议》(American AI Initiative)，该倡议开篇第一句话就写到：人工智能(AI)有望推动美国经济增长，增强我们的经济和国家安全，并改善我们的生活质量。 很显然，将其中的“美国”两字换成任何一个国家的名字，这句话都是适用的，作为全新的生产力，人工智能已经成为社会发展、经济增长和产业升级的关键驱动因素之一。 据国内媒体报道，人工智能产业已进入全球价值链高端，新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，我国人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。 但在人工智能产业的高速发展中，却在不经意间产生一些本可以避免的浪费： 1、算力浪费，计算(算力)是发展人工智能(以下简称AI)的核心基础，AI的研发、训练需要大量的算力，但大部分AI企业往往选择自建计算平台，而非使用AI就绪的云计算平台，由于工作负载不饱和、调优水平有限等原因，企业无法发挥出全部算力，这导致了相当程度上的算力浪费; 2、数据浪费，拥有深度的、细致的、海量的数据是训练出“智能”的前提，但由于数据共享机制、数据服务平台/市场的建设仍然不成熟，导致许多AI学习/训练无法达到预期的水平; 3、AI能力浪费，当前许多AI技术(如计算机视觉)已经进入比较成熟的发展阶段，但AI技术通过云计算平台向外赋能的水平还不够，更多的AI技术应用还是“点对点”(即开发者面向最终客户，而非开发者-云平台-最终客户的平台思维)，这造成了AI技术未能充分发挥其应有的作用，打破“成见”，拥抱平台思维，既能够避免AI能力的浪费，也能够为开发者提供更丰厚的收入; 4、AI人才浪费，由于在AI人才培养中，，计算机学科、人工智能技术的教学未能与生物医疗、交通运输、工程建筑、脑科学等学科实现融合与交叉，造成“AI人才不懂行业，行业人才不熟AI”的局面，AI人才往往变成了“计算机学科人才”而非AI产业人才。 当然，存在浪费就需要有针对性的解决方案，在此针对性的提出相关的建议以抛砖引玉。 首先，针对AI算力浪费来说，使用公共计算平台(公共云)所提供的算力，尤其是AI算力，是一个避免重复建设AI计算平台(硬件基础设施)的重要方式。公共云因其按需付费、资源共享的特性，可以实现公共服务所带来的天然的边际成本效应降低，而能够以更低的成本获得人工智能算力，不仅降低企业获得AI算力的成本，更能避免AI算力的浪费; 其次，就AI能力的浪费来说，公共云平台也是一个很好的选择，一方面，云平台天然解决了企业数据和技术的统一，这也构成了企业获取人工智能能力的最重要路径;另一方面，云服务商将AI能力作为“公共服务”提供，对其易用性、适用性、功能性都有所优化或强化，对于企业来说，可以更加快速和便捷的应用到实际业务中去。 第三，数据共享平台的建立至关重要。虽然近年来AI研究者们持续试图在小数据集上实现AI技术突破，但总体来说收效并不明显，数据仍然是AI产业发展的重要基础资源，完整、全面、准确、实时的数据非常关键。因此，建立可信、可靠、可用的服务于AI产业发展的数据共享平台至关重要，当然，这种共享平台必须要保证数据安全、信息脱敏和隐私数据保护。 最后是AI人才浪费的问题，正如前文所说：由于在AI人才培养中，计算机学科、人工智能技术的教学未能与生物医疗、交通运输、工程建筑、脑科学等学科实现融合与交叉，造成“AI人才不懂行业，行业人才不熟AI”的局面，AI人才往往变成了“计算机学科人才”而非AI产业人才。 【编辑推荐】
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