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从创新发展到场景应用 代表委员热议人工智能

从去年到今年,在疫情防控工作中,有一项新兴技术发挥了重要作用。在无接触检测、戴口罩识别、立体化监控、全序列基因比对等领域,它脱颖而出得到广泛应用,这就是人工智能技术。不只用于疫情防控,新一代人工智能技术现在已经渗透到了经济社会的方方面面。今年全国两会期间,多位代表委员围绕人工智能创新发展、场景应用、人才培养等重要问题建言献策。

支撑人工智能创新发展

当前,人工智能已成为新一轮科技革命的核心驱动力,它也是国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。

“要加大人工智能基础研究投入。”全国政协委员、佳都科技集团董事长刘伟建议,加大国家自然科学基金人工智能领域非定向基础研究投入力度,并进一步鼓励人工智能领域领先企业与国家自然科学基金设立联合基金资助定向基础研究。针对产业链产业基础层的薄弱环节,应引导更多示范项目和资金向其倾斜。

据先容,在人工智能芯片领域,我国一直面临技术“卡脖子”的问题,目前只有少数企业在进行研发生产。对此,刘委员建议国家有关部委以产业发展专项基金和示范项目形式,加大对人工智能芯片研制的支撑力度,尽快补齐短板。

“现在,人工智能芯片正受到世界各国的广泛关注和重点投入,它被视为决定未来国家综合实力的重要因素。”全国政协委员、中国工程院院士、数字多媒体芯片技术国家重点实验室主任邓中翰表示。如何加快推动人工智能芯片产业创新发展,确保关键核心技术自主可控和经济社会安全?邓委员提出三点建议:第一,坚持探索和发挥新型举国体制优势,从资金、市场、人才等各个方面给予人工智能芯片企业更大的发展机遇。第二,坚持标准引领,发挥国内巨大的应用场景优势,大力拓展我国人工智能芯片的市场空间。第三,坚持国际合作,走开放融合、创新发展的道路。

“对优秀的人工智能产业创新企业,要给予更大力度的税费优惠,对高质量、具有产业突破性的产品和服务应提供补贴。”全国人大代表、中国移动通信集团湖北有限企业董事长范秉衡说。他认为,激活人工智能产业链,加速行业数字化进程,离不开中小微企业的创新发展,对它们“要加大扶持力度”。

加快人工智能场景应用

大规模的用户基础、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支撑、丰富的应用场景,都是我国发展人工智能的优势。据了解,我国的人工智能产业化应用已经处于全球领先水平,在城市安防、智能交通、智慧医疗等领域取得了初步的应用成果。与此同时,人工智能在城市治理场景中的许多创新成果,在大规模应用上,在与实体经济的深度融合上,仍有很大提升空间。

对此,刘伟委员表示,应增强创新意识的培养,鼓励新技术和新产品在不同应用场景的先行先试,加快创新成果转化为现实生产力。他认为,首先要在人工智能创新成果应用上发挥敢闯敢试、敢为人先的精神,重点解决人们对于国产化技术和产品不愿用、不敢用的问题。其次要平衡好安全可控与开放创新的关系,加强行业数据的开放和共享,建设大数据公共资源共享平台,降低行业参与者的成本,拓展人工智能应用的深度。最后要加强人工智能行业标准的顶层设计,树立应用推广标杆,推动行业标准发展。

全国人大代表、科大讯飞股份有限企业董事长刘庆峰围绕人工智能在医疗、教育、养老等不同领域的具体应用提出了多条建议。“依托人工智能技术,通过人机耦合的方式提升基层诊疗服务质量和水平,对于防止‘因病致贫、因病返贫’意义重大。”刘代表认为,在建立传染病和重大危险疾病国家智慧化防控体系上,人工智能技术也大有可为。

结合对交通领域创新应用的观察和思考,全国政协委员、红杉资本全球实行合伙人沈南鹏认为,引入人工智能等技术,实现道路与汽车、通信等系统的融合,对于满足交通运输快速减碳需求来说,是一个可以突破的新方向。

“在以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局下,我国人工智能丰富的应用场景和市场需求必将成为产业发展的独特优势和强劲动力。”刘伟委员表示。

推进人工智能人才培养

发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。强起来要靠创新,创新要靠人才。

经济日报-中国经济网记者了解到,国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》显示,目前中国人工智能人才缺口达30万人。

对于这一问题,刘伟委员表示,目前我国的人工智能人才培养,主要聚焦于基础研究和技术研发类高端人才,而未来的人工智能人才培养应加强整体人才梯队的建设,包括基础研究的科学家、技术应用和产业融合的工程师和设计师,以及一线的技术产业工人。此外,人工智能领域还需要培养以应用为导向的人才,即在人工智能基本原理和行业研究等方面均有积累的跨界人才。

为此,刘委员建议,加强高校和企业在人才培养方面的合作,面向服务市场,促进产教融合,将教育方向与具体岗位相结合。“只有减少学校教学与企业需求的断层差距,才能培养出符合人工智能产业需要的专业型应用型人才。”

范秉衡代表则提出,要结合区域教育优势加强人工智能人才培养。为此,他建议,加大力度支撑高校培养人工智能领域高端人才,开展面向市场的课程与教材编制。同时,鼓励高校院所联合行业龙头企业,采用产学研合作模式,推动技术创新决策、研发投入、成果转化这一产业链的形成。还要优化评价激励机制,引导创新要素向人工智能产业链聚集,充分发挥企业能动性、人才积极性。

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责任编辑:姚治

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