张学勇移民公司
微信扫一扫 分享朋友圈

已有 153 人浏览分享

开启左侧

人工智能三年行动计划发布 产业进入黄金窗口期

[复制链接]
153 0

  本报记者 杜峰

  人工智能发展再获政策支持。工信部14日发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》(下称《计划》)。《计划》要求,力争到2020年,一系列人工智能标志性产品取得重要突破,在若干重点领域形成国际竞争优势。人工智能作为未来科技发展的前沿阵地,持续得到政策和资金的支持,必将迅猛发展。

  信息与制造技术深度融合

  《计划》以信息技术与制造技术深度融合为主线,以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推进人工智能和制造业深度融合,加快制造强国和网络强国建设。《计划》重点聚焦四方面主要任务:

  一是人工智能重点产品规模化发展。根据《计划》,中国所要着力率先取得突破的人工智能产品包括:智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品。

  二是人工智能整体核心基础能力显著增强,智能传感器技术产品实现突破,重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节,夯实人工智能产业发展的软硬件基础。《计划》要求研发高性能、高扩展性、低功耗云端神经网络芯片,面向终端应用发展。

  三是深化发展智能制造,培育推广智能制造新模式及完善人工智能发展环境。

  此外,《计划》还支持新一代人工智能在工业各领域的探索应用。到2020年,数字化车间的运营成本将降低20%,产品研制周期缩短20%。《计划》提出,将培育一批人工智能领军企业,探索建设人工智能产业集聚区。

  为实现该目标,主管部门将加大支持力度,支持人工智能企业与金融机构加强对接合作,通过市场机制引导多方资本参与产业发展。

  政策红利助推AI产业腾飞

  我国政府持续加大对于人工智能发展的支持力度。人工智能早已上升为国家战略。2015年5月,国务院印发《中国制造2025》,提出大力发展智能制造和人工智能新兴产业,鼓励智能化创新。2015年7月国务院又印发《“互联网”行动指导意见》,明确提出重点发展人工智能。2016年5月,工信部等四部委发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出,到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系,实现核心技术突破,形成千亿级的人工智能市场应用规模。今年,从7月份国务院发布《新一代人工智能发展规划》到此次《计划》发布,政策自上而下不断传导发酵,且不断细化。

  据赛迪研究院预计,2018年,全球人工智能市场规模将达2697.3亿元,增长率达17%。业界认为,我国在人工智能领域和国际领先水平差距并不大,随着《计划》落实,将大大促进我国人工智能技术的应用和发展水平。

  我国已进入AI产业十年一遇行业“黄金期”,安信证券最新研报指出,人工智能已经开始从云端进入手机、摄像头、汽车等与日常生活紧密相关的终端设备,2018年将是这三大终端市场被AI定义的元年。伴随着2017年在技术、市场、政策等多面的积累,毫无疑问,2018年的人工智能领域将获得更佳的发展环境。

  人工智能发展需脚踏实地

  人工智能持续升温,被广泛认为将引领新一轮科技革命,不过人工智能发展也面临问题。

  首先,人工智能暗藏泡沫。眼下,人工智能领域创业潮依然火热,无论资本、政策都在帮助人工智能产业快速发展。不过在这样的环境下,AI概念的泡沫也正在体现。从应用角度来看,三角兽科技创始人王卓然认为,AI覆盖的内容广泛,如何找到一个清晰定义的应用场景,并将培养用户习惯也是不小的挑战。人工智能需要研、产、客户伙伴的深度合作,才能发挥技术实力。

  其次,人工智能要避免被夸大。由于前一阵AI被炒得过于火热,甚至颇有被“神话”的色彩,其实AI远没想象中那么神通广大,人工智能投资还处于早期阶段,科大讯飞创始人刘庆峰一语中的:人工智能要拒绝神化,技术与应用都需要脚踏实地。

  再次,人才缺口需弥补。对此,工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏表示,应探索新型人才机制,充分利用工学结合、校企联合等方式,探索应用型、技术型人才培养的渠道。

举报 使用道具

回复
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

9

关注

15

粉丝

42462

主题
精彩推荐
热门资讯
网友晒图
图文推荐

维权声明:本站有大量内容由网友产生,如果有内容涉及您的版权或隐私,请点击右下角举报,我们会立即回应和处理。
版权声明:本站也有大量原创,本站欢迎转发原创,但转发前请与本站取得书面合作协议。

Powered by Discuz! X3.4 Copyright © 2003-2020, WinnipegChinese.COM
GMT-5, 2024-11-15 11:44 , Processed in 0.025311 second(s), 31 queries .