邓志东建言佛山深耕人工智能细分应用珲春振动电机生产线搓圆成型喷砂设备

邓志东建言佛山：深耕“人工智能+”细分应用

“人工智能的加快发展和落地应用，将为佛山从制造大市迈向制造强市作出贡献。”日前，清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授、中国人工智能产业创新联盟专家委主任邓志东接受南方专访，就人工智能的理论和实践、对制造业的意义、推动落地的具体路径等方面进行了解析。

作为中国制造业大市，佛山近期提出将在先进制造领域培育两大万亿级产业集群，使制造业规模和质量再上新台阶。要实现这一目标，人工智能将是重要一环。邓志东对佛山制造业的情况也较为了解，目前正与佛山一家新兴的机器人企业开展研发合作。他认为，“从全国范围来看，佛山制造业的起点非常高。”

邓志东建议，佛山要在充分把握人工智能优势与局限性的基础上，加快建设人工智能人才高地，以工匠精神深耕制造企业中的细分场景与大数据应用，通过“人工智能+”助推制造业的品质革命实践。

理解人工智能

已有突破进展，但非“灵丹妙药”

南方：人工智能越来越为人们所熟知，但是其内涵却众说纷纭。请问应该怎样理解它？

邓志东：人工智能是研发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门综合性学科，一般包括感知智能与认知智能。其中，感知智能涉及对人类直觉行为的模拟，如视觉、听觉等，认知智能则是对人类深思熟虑行为的模拟，包括记忆、理解、推理等高级智能行为。

从2012年以来，由大数据驱动的感知智能取得了突破性进展，得以更加深度介入产业领域，掀起了新一轮的发展高潮，人工智能对产业的价值也主要在这方面体现。同时，以阿尔法狗为代表的深度强化学习，在动态博弈类的决策问题上取得了超过人类水平的进展，但是这属于认知智能的范畴，在制造业的应用还不多。

南方：人工智能与大数据、智能制造等之间有怎样的区别和联系？

邓志东：在大数据和大计算能力的支撑下，人工智能在一些细分应用领域可望达到较接近于人类水平的视听觉等感知能力。大数据与人工智能密不可分，有时候也直接称为“大数据人工智能”。

人工智能同时为智能制造的信息空间和物理空间增加“眼睛”和“耳朵”，通过对数据洪流的感知和对真实世界的感知，可以同时在这两个空间赋能，使新制造更具灵活性、适应性和自主性，从而满足以消费为核心的新零售的个性化用户需求。

工业互联、工业物联、5g通信、云平台和数据中心等，则共同构成了大数据人工智能应用的硬件基础设施。

南方：就制造业而言，人工智能有着怎样的应用优势和局限？

邓志东：当前的新一代人工智能对制造业有非常大的作用，同时也还有不少局限。它真正的产业价值主要体现在感知智能方面，能够给工业互联、工业物联和制造企业中的各种生产设备、产线、车间、工厂等带来视觉、听觉等感知能力。这种对数据和真实物体的感知能力，在经过大量的学习之后，甚至能够达到人类的水平。这样就可以通过“机器换人”，带来生产效率与产品品质的提升，也可缓减经济发达地区人口红利消失带来的困境，促进传统产业的升级换代和产业结构的调整。但是这种能力的获得，需要积累海量的大数据，需要在应用实践中不断进行数据、性能和体验的迭代学习，同时也需要人工智能芯片的支持。然而，目前的人工智能没有记忆、理解和举一反三等能力，也缺乏常识。所以它一方面确实是能够带来产业价值，另一方面也还有很大的发展空间。必须克服人工智能“灵丹妙药”和“无所不能”的误解，对人工智能在制造业赋能的优势与局限，具有客观、清晰的认识。具体来说，目前应重点加强大数据人工智能在各个具体问题上的产业落地应用工作。

赋能产业创新

人工智能落地要发挥工匠精神

南方：具体来说，人工智能在产业当中是如何发挥作用的呢？

邓志东：大家都知道人工智能的好处，但是真正具体做起来的才知道，人工智能的落地非常不易。现在的人工行程开关智能在一定程度上可以理解为“人工+智能”，换言之，有多少人工就有多少智能，有多高水平的人工就有多高水平的智能。实际就是把人的经验通过标签的形式转移给机器，然后赋予它智能。

例如在医疗领域，通过ct检查早期肺癌，医学影像上的癌变标签就不能由普通人来做，需要由国际顶级医生来做。如此一来，机器得到的水平就是国际顶级医生的水平，否则就是一个普通医生的水平。

人工智能的落地应用，不可能是通用宽泛的，而是要选定一个特定的具体问题入手，一点一滴地开始。并非所有场景的问题都能由人工智能解决，能处理的特定应用场景需要数字化、络化基础比较好，能够源源不断地产生大数据，然后就是我们前面说的用人工对数据进行清洗和做标签，包括对标签的质量审核。

比如对机器的故障诊断和对某些产品的外观质量检查，待高质量的标签数据积累起来以后，通过自动学习人工智能确实能够达到熟练师傅“听故障”和“看瑕疵”的水平，这样电子设备就可以做到对人工的替代。

需要建立一支工程团队，投入大量人力物力去做数据积累和数据标签，特别是建立高质量的数据，这是很“笨”的方法。但我们打磨人工智能产品就是要靠这种“笨方法”，深耕应用场景和数据。

基本上80%以上的人力、物力，都要投入到特定的可达0.001⑴000MM/MIN细分问题上，去做这些很“细微”的事情。按照现阶段的研究水平，还不存在一个高大上的万能方法，可以“轻松”地解决所有领域的问题。

南方：制造业中有哪些环节适合应用人工智能的？

邓志东：这些应用场景首先要满足前面提到的数据易采集等条件。在此基础上，典型的应用场景可以优先选择那些生产环境恶劣、价值较高或人员稀缺的环节。

由于目前人工智能的技术突破主要在感知智能领域，所以在各种需要高级熟练工人使用“眼睛”“耳朵”等感知直觉完成的工作上，尤其是对工业互联、工业物联上的数据与信息的感知和挖掘等，应该更广泛地运用人工智能技术。

无论是应用在哪一个环节，都要以“工匠精神”进行深耕，从“小事”做起，努力做到更加房产搬家接近于人类水平的“机器视觉”“机器听觉”“机器触觉”，进一步赋能产品、流程与服务体验，获得生产效率与产品品质的大幅度跃升。

目前人工智能的技术突破主要在感知智能领域。林东云摄

南方：人工智能对产业创新的赋能，除了生产线上，还可以在哪些领域？

邓志东：人工智能在许多场景中都能应用，不管是在实体的物理空间还是虚拟的信息空间，我们把它统一叫做信息物理空间需附带大标点伸长装置（cps）。实际上，我们做的智能制造、新零售都是在cps，一部分在信息空间，另一部分在物理空间上运行。这两部分同时经过人工智能的赋能，就可以实现智能自动化，不仅可提高生产的效率，而且还能带来生产产品品质的提升。

落地佛山制造

可加快建设人工智能人才高地

南方：目前的人工智能产业发展状况是怎样的？

邓志东：目前的人工智能产业主赛道，主要集聚在计算机视觉、语音识别、人工智能芯片和“人工智能+”。视觉ai的优势企业主要包括百度、商汤科技、旷视科技等；语音ai的优势企业如科大讯飞、思必驰、云知声等；宠物梳子ai芯片包括华为海思、寒武纪、地平线等。在“人工智能+”，中国的应用场景与规模均排名世界第一，包括安防、消费、自动驾驶等垂直细分领域。

这些ai企业目前分布在北京最多，其次是深圳、上海、杭州等。

在“人工智能+制造业”的产业支持上，国内城市都在积极探索起步。虽然尚未积累出值得推广的经验，但是深圳、北京、上海等则可测定应变下的割线弹性模量地走得较为前列。

南方：对于在佛山开展人工智能的研究和制造业的应用，可以提供怎样的建议？

邓志东：佛山制造业非常多样化，我们的民营企业遍地开花，而且非常活跃。有美的这样的巨头，包括它并购的库卡等，也有众多的中小企业。从全国范围来看，佛山制造业的起点非常高。

建议佛山以应用场景、大数据、人工智能算法和计算能力四大维度，推动人工智能与传统制造业、工业互联的深度融合。随着人工智能对传统制造业和工业互联等各个产业的渗透不断加快，人工智能工程技术开发人才的存量和增量存在严重不足，需求与供给的矛盾日益突出，因此必须加快佛山人工智能人才高地的建设。

人工智能的产业应用，还需要高校、科研院所和制造企业的深度结合。戴嘉信摄

人工智能的产业应用，还需要高校、科研院所和制造企业的深度结合。一方面，企业透彻了解特定的应用需求与应用场景；另一方面，许多一流高校与科研院所在人工智能高端研发人才方面，已有长期的积累。两者的强强联合，可以使“人工智能+”快速落地。

这其中，佛山需要创新体制机制，特别是在企业、高校、科研院所等不同的评价指标体系中，找到并结合共同的利益。

南方：佛山中小企业很多，它们在应用人工智能方面与大企业是否有差异？

邓志东：中小企业和大企业在运用人工智能方面没有本质的不同。考虑到珠三角、长三角等沿海经济发达地区人口红利的消失，以及传统产业的升级换代，产业结构的优化，特别是新制造、新零售的发展，因此企业对数字化、互联化和人工智能的需求是刚性的。

但是从一定程度上来说，人工智能特别适合于在多样化中小型企业中应用。“人工智能+”是一条条“细线”上的人工智能应用实践。目前的大数据人工智能应用需要细分到特定的应用场景，必须有耐性地做下去。因此只要把每条“细线”上的人工智能做到接近于人类水平，涓涓细流汇聚起来，就能大幅度地提高整个城市制造业的智能化水平。

【来源】南方+

【】熊程

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