人工智能正在深刻改变教育、医疗、金融等一个又一个行业,也在慢慢改变一座城市。
致力于成为具有全球影响力科创中心的上海,打造国家人工智能发展高地正是其中一项重要战略。6月20日,上海市市委书记韩正主持中共上海市委常委学习会,学习讨论上海如何打造国家的人工智能发展高地。
韩正指出,要以应用为驱动,重视产业链整合和产业生态培育。而我国人工智能发展总体还是企业间的竞争,尚未形成产业联盟,产业链营造还处在初始阶段,政府支持没有形成体系。
受访的数家人工智能企业对21世纪经济报答记者表示,若能将产业链进行充分整合,对人工智能的发展必将作用巨大。人工智能是未来趋势,但上海由于人工成本、风投竞争激烈等原因,目前人工智能产业不够突出。不过,上海在大数据、人才和应用技术这三项要素上的积累,为其发展人工智能产业奠定基础。
“未来上海应该重点打造自己的特色。”一位业内人士指出。
产业链聚集张江
人工智能已经成为日常生活中必不可少的成分,也带来了巨大的市场。据悉,2016年中国人工智能市场规模快速增长,全年超过230亿元,预计2018年将达到381亿元,复合增长率达26.3%。
面对这一市场,大量的商家、企业和科研机构都在抢占风口。许多城市,如上海等也正雄心勃勃。
据了解,此次上海市委常委学习会专门安排在上海市高级人民法院举行,上海法院通过实施大数据战略、人工智能行动,推动“数据法院”、“智慧法院”建设,最新技术新应用与法院业务深度融合,提高了司法质量和效率。
韩正指出,要高度重视、充分认识人工智能的发展趋势。当前,人工智能的实用门槛已经突破,未来将呈现以市场为导向的快速增长。
尤其按照中央的要求,上海要建设具有全球影响力的科技创新中心,人工智能将成为未来的一大重点。其中,张江被定位为“打造世界级科技创新中心的增长极”。
目前来看,在人工智能领域,张江有丰厚的高校资源和高端人才的积累,特别是在人工智能亟需的芯片领域,张江有完善的产业链条,未来有望成为上海人工智能产业高地。
法海风控就是一家注册在张江的大数据金融风控服务品牌,其创始人兼总裁曾公开表示,法海风控的核心是人工智能,大数据是一个概念,更重要的是用人工智能的方式,对超过百亿的海量数据进行梳理。
法海风控副总裁、上海子公司总经理高伟在接受21世纪经济报道记者采访时指出,他们所做的就是使用自己的技术对外部公开的数据进行采集清洗,整理出来落到应用中去,“可以帮助银行规避一些潜在风险。”
“张江高科技园区这边主要集中在计算机视觉、医疗等领域。”上海看看智能科技有限公司创始耿敢超告诉21世纪经济报道记者。
看看智能于2013年成立于张江高科技园区,是一家专注移动互联网的人脸智能识别认证、支付、检索和大数据挖掘的技术金融公司,目前主要做的产品是看看社保等,通过将身份证信息、社保数据、通信运营数据等结合起来,运用人脸识别技术为社保提供服务。
此外,在张江还有类似的人工智能企业,包括自主研发环视ADAS(高级驾驶辅助系统)的纵目科技,现已与北汽、上汽、吉利、奇瑞、一汽、凯翼、江淮等车企达成合作。禾赛科技则专注研发无人驾驶汽车的“眼睛”——激光雷达,刚刚获得了1.1亿元人民币的A轮融资。
“大数据技术出现及其与人工智能技术的结合,使超大规模训练数据、复杂的深层模式和分布式并行训练成为可能,这是人工智能飞跃式发展的关键。”韩正说。
上海具备三方面优势
“全市各方面都要重视大数据应用和人工智能发展。”韩正在此次学习会上指出,大数据、人才和应用技术是人工智能发展的要素,而上海在这三方面的优势非常突出。
一方面,作为中国的经济中心城市,上海在经济、金融、医疗、教育、政府管理等诸多方面产生着规模庞大的数据。与此同时,上海产业门类齐全、科研院所集中、应用领域广泛,背靠全国大市场,有着人工智能发展所需要的科技和应用支撑。另外,人才是上海的相对优势,能够为人工智能发展提供智力支撑。
“由于它的智能化、低成本和不疲劳等特征,人工智能的未来肯定是越来越好的。”耿敢超指出,上海则由于其技术基础和人才储备,在这个领域占得重要一席。
韩正指出,要以应用为驱动,重视产业链整合和产业生态培育。人工智能产业发展,需要不断用真实数据进行学习训练,形成迭代反馈,使人工智能持续进步,这就需要产业集群发展的良好生态。
当前,我国人工智能发展总体还是企业间的竞争,尚未形成产业联盟,产业链营造还处在初始阶段,政府支持没有形成体系。
“我们这个领域的产业链很长,如何有效整合对我们来说至关重要。”上海合合信息科技发展有限公司相关部门负责人王玮告诉21世纪经济报道记者。
上海各级政府部门应当在数据整合、平台建设、示范应用、产学研效率提高、产业生态支撑体系、产业政策等方面认真研究推进。与此同时,要及时关注人工智能发展中可能面临的挑战和问题,比如对政府管理体制、监管模式的挑战等。
正如一些受访企业所说,上海人工智能产业相比北京、深圳和上海,现阶段特色还不突出,而且还面临着人工成本高、投资机构不灵活等挑战。