龚克：人工智能与实体经济融合 需夯实工业互联网基础

新京报讯（记者 王俊）人工智能时代已经走近，在日新月异的技术发展中，龚克仍然强调超级计算算力跃进的基础作用。作为中国首位世界工程组织联合会主席，龚克的目光既看向基础工程，又融合了“中国实践”。他认为，我们工业互联网基础不够好，要想将人工智能与实体经济深度融合，必须打造更坚实的工业互联网。

打造新基准衡量智能计算能力

新京报：人工智能是近年的风口领域，你认为人工智能的发展关键是什么？

龚克：人工智能的应用有五个要素：算法、数据、算力、应用场景，以及很重要的人才。以算力为例，上世纪80年代就有了算法，但那时算力不行，往深层计算就会死机。现在的算力支撑了深度神经网络计算，此后智能算法必然要求相应的超级计算能力。

像智能制造等工业上的应用对算法、算力及通信有更高的要求。工业应用比如机床转速很快，因此对实时性要求特别高，对精准度、安全可靠性有很严格的要求。像现在商飞公司部署5G，企业利用5G进行工业互联，所有这些都需要相应算力的配合，计算能力具有核心作用。

就智能计算而言，需要新的衡量基准。过去衡量超级计算的基准是浮点的运算速度，这未必能真正体现智能计算的能力，需要打造新的基准来衡量智能计算的能力。

新京报：人工智能如何与实体经济深度融合？

龚克：按照党的十九大的要求，人工智能发展的主线就是推进与实体经济的深度融合。

目前人工智能成熟的技术集中在图像识别和自然语音的处理，这两个技术能快速进入的领域是工业机器人的领域，从自动化向智能化升级。

比如，电池制作的自动化生产线，机械手在指定位置端起一层电池板放到另一个指定位置，但因为震动或者其他原因造成定位不准确，机械手就会像个瞎子一样拿不起电池板，这时机器就会报警、停机，影响生产效率。现在有了图像识别技术，自动化机械手就有了“眼睛”， 偏离位置时可以纠偏，从而提高生产效率。

再比如，工业应用中有许多需要人眼做检测的环节，比如大尺度玻璃有没有裂痕，比如焊接表面情况，等等，可以利用图像识别来做检，比人工更精确更高效。

AI与工业融合关键在工业互联网

新京报：那人工智能和工业的融合目前发展状况如何？

龚克：人工智能在工业的深度应用是基于工业互联网，工业互联网带来工业互联以后会产生大量数据，数据可能发掘新的知识，新的知识才能产生新的工业智能，我们目前在这方面还有差距。

往前走的困难在于我们工业互联网基础不够好，企业的数字化、自动化层次不一，各种装备的接口标准、数据格式形式多样。

要做到深度融合，在底层打造更坚实的工业互联网很关键。企业和企业之间互通的时候，工业互联网要有好的安全性，既能保护数据隐私性，更要抵御攻击和干扰，并且在此基础上制造更好的工业智能模型。这是工业互联网需要达到的水平。

人工智能相关立法已在调研

新京报：人工智能在技术层面发展的同时，也带来了一些问题，在规范层面，今年以来有没有新的进展？

龚克：今年在人工智能层面进展比较大。年初科技部成立新一代人工智能治理专业委员会。6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，明确提出和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八项原则。

这八项原则既吸收了国际组织、政府、公司、研究机构、非政府组织等各层面关于安全发展的经验，又有新的特点。

我观察到，八项原则提到了“和谐友好”，不仅是对人类和谐友好，而且要与自然和谐。“敏捷治理”的提法也很有特色。治理通常是滞后的，这次强调“敏捷”， 是指尊重人工智能这类新兴技术的发展规律，在推动人工智能创新发展的同时，及时发现和解决可能引发的风险。

法律规范是人工智能发展治理重要的一环，据我所知，人工智能的相关立法已在调研之中。

5G要提高大链接、高可靠、低延时水平

新京报：5G是今年的一个热点议题，你认为5G会带来什么样的改变？

龚克：信息技术包括采集、存储、传输，5G是一个通讯设施，要解决提高信息传输的容量和效率的问题。作为一个新的信息基础设施，5G的三大应用场景里，增强移动宽带是量的进步，超大链接和高可靠、低延时，则可以带来质的改变。

现在我们大量部署了5G的应用示范项目、试验区。据我所知，目前5G试验中最大的应用场景，还是增强移动宽带，从演示中经常看到的是增强宽带移动通讯，比如AR、VR演示不卡顿。

但从工业应用来讲，高可靠、低时延是非常重要的，这方面还要加强。此外就是超大链接，也就是传感器的链接，也需要进一步提高。

新京报：这些新技术的发展，是否会扩大数字鸿沟？

龚克：新的信息技术发展中会有胜出者和失败者，这很可能扩大已有的数字鸿沟，根本原因在于数字能力的差距，因此要从提高数字技术的能力入手，抑制和减少差距。

新京报记者 王俊

编辑 陈思 校对 何燕