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从“互联网+”到“AI+”,人工智能技术正在为经济社会发展带来深远影响。2018年,核心技术攻关、人才梯队培养、实体产业落地……我国人工智能技术正加速更新换代,2019年,中国AI产业的发展将逐步走向成熟。
趋势一:产学研合作,人才培养系统化发力
2018年被称为中国人工智能人才系统化培养的元年,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,不少学校开始申请人工智能专业,AI高中教材试水,创新型企业频与高校建立联合实验室……
“依托类脑智能技术及应用等国家工程实验室,中国科学技术大学2017年开设了人工智能本科学科,考虑到学科的综合性和交叉性,采用‘X+2’的模式,从大三进行人才遴选,2019年下半年将迎来学校第一批人工智能本科专业毕业生。课程分为模式识别、机器学习等基础理论必修课,以及计算机视觉、智能机器人等前沿选修课。”
2019年,如何进行专业课程体系的设置、打通产学研的链条,成为突破重点。现在还处在缺一系列课本、精品课程以及如何培养本科人才体系的阶段,这也是现在人工智能人才培养面临的最大任务。
某大学教授建议,人工智能基础研究和人才培养需要注重实用化和国际化两个方向,从实际遇到的问题中抽象出科学问题,反过来对理论研究产生正面影响。
趋势二:产业落地一边挤出泡沫,一边深入痛点
“人们往往会高估一项技术前五年的创造性,低估后五年的破坏性”。AI产业可能会经历一段调整期,挤一挤泡沫。同时对于产业界来说,场景驱动为实体经济降本提效,也会向更多行业继续深入。
针对人工智能和实体经济的加速融合,上海发布了人工智能十大应用场景的“需求单”,囊括了“AI”+安防、工厂、家庭、交通、金融、社区、学校、医院、园区、政务10大领域。政府“牵线”对接供需,让人工智能企业能与更多客户迅速匹配,既包含垂直具体场景,又兼顾行业通用需求,还探索园区集成方案。
趋势三:瞄准新一代人工智能技术共闯“无人区”
现在,以数据驱动为核心的深度学习已经成为工具式的开发手段,下一代神经网络的方向是什么?未来十年,人工智能的新引擎是什么?业内专家认为,下一步AI的重点需要加强基础理论的创新和研究。
从基础理论上看,数据智能日趋成熟、类脑智能蓄势待发,“双智”结合带来的新一代人工智能基础理论突破,是未来要把握的方向。
专家表示,年轻的中国人工智能科学家和企业家,正负担起寻找下一个十年行业发展的重任。
“人工智能正在加速更新换代,需要更多青年人才的推动。”中国的人才培养应该把知识和资本很好地结合起来,让年轻AI科学家、企业家可以开辟新领域,发挥人工智能的“头雁”效应,勇闯“无人区”。
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