人工智能產業化面臨多重挑戰，中國企業應提前布局搶占先機觀點
目前，人工智能已在智能汽車、虛擬現實技術(VR)和服務機器人等領域得到初步應用，正在成為顛覆眾多傳統產業的創新引擎，但專家認為，要實現產業化還面臨多方面挑戰。
人工智能得到初步應用
與以往手機、電視、筆記本電腦等產品占據主要展臺不同，正在上海舉行的2016亞洲消費電子展上，VR、可穿戴設備、機器人、智能家居、自動駕駛等人工智能產品成為主流。
在360公司展臺，360推出了360行車記錄儀后視鏡版、巴迪龍兒童手表和360兒童機器人等深度融合人工智能技術的成果；而京東也向人們展示了能送奶茶的人工智能機器人。
事實上，自谷歌“AlphaGo”打敗李世石后，人工智能便開始成為業界的焦點。
知名車聯網企業博泰集團創始人、首席產品架構師應宜倫和北京大學特聘教授劉立認為，人工智能必將帶來新一輪的技術和產業革命。不過，目前人工智能處在軟件智能化升級及軟件與硬件嘗試結合的萌芽階段，在一些行業得到初步應用。
在汽車業，一些汽車已擁有部分智能功能。專家認為，智能汽車終極目標是完全無人駕駛，已實現的自適應巡航和車道偏離預警等駕駛輔助系統是智能汽車初級階段。
利用計算機圖形系統和各種現實控制設備，在計算機上生成可交互的三維環境提供沉浸感覺的虛擬現實技術，被稱為繼計算機和智能手機后的下一代計算設備，目前已在游戲、視頻和新媒體領域得到初步應用。
部分服務機器人也得到實驗性應用和商用。中國機器人產業聯盟有關專家指出，養老、醫療、救災、公共安全、教育娛樂和科研等領域，對服務機器人需求越來越大。部分服務機器人已得到實驗性應用，例如醫療手術機器人和水下機器人，清潔機器人和助殘機器人等功能簡單的機器人已形成產品。
實現產業化面臨多重挑戰
中國汽車工程協會副秘書長公維潔認為，智能汽車、虛擬現實技術和服務機器人是人工智能率先得到應用的行業，潛力巨大，但目前僅是因為計算機、控制、感應和視覺等技術的進步，帶來了更為便捷、高效和舒適的用戶體驗，距離真正“智能”還有很大差距。
同時，這三個行業要實現產業化各自還面臨不同的挑戰。第一，智能汽車基本處于相關企業各行其是、自行發展狀態，技術標準體系嚴重滯后，缺乏全局性政策和完善標準體系。公維潔說，智能輔助駕駛系統，雷達、攝像頭等傳感系統，車載終端，車聯網通訊協議等關鍵共性技術沒有統一標準，阻礙了智能駕駛技術快速發展和配套設施建設。
其次，虛擬現實技術大發展需具備三大條件。虛擬現實技術上處在早期階段，內容稀缺，并存在畫面延遲、畸變等問題，以及由此帶來的暈眩都會在消費者眼中被放大。高盛報告認為，虛擬現實技術大發展需要更多應用軟件、出貨量達到一定水平以及硬件價格持續下降三個條件，才能實現大發展。
第三，服務機器人的智能水平、感知系統和對不同環境的適應能力亟待突破。受制于人工智能初級發展水平，短期內服務機器人難以有接近人的推理學習和分析能力，難以具備接近人的判斷力，不具備與人類同級別的視覺、聽覺、嗅覺和觸覺等感知力，難以可靠而經濟地步行或者跑步，難以具備人手級別的執行力。
中國企業應提前布局搶占先機
上述專家認為，從技術革命到產業革命一般需要5年至8年時間，但必須提前部署，否則傳統行業將遭受毀滅性打擊。專家建議，通過引導創新領軍企業集中資源來打造相關行業的智能新引擎，重視用戶和數據等新生產要素，探索軟硬件和各種新技術的深度融合。
第一，建設行業云計算和大數據平臺。人工智能在各個行業的應用都需要云計算和大數據平臺作為支撐，以不斷學習和提高自身能力。在智能汽車領域，就需要車輛云、應用云、語音云、地圖云和路況風險云等諸多云端數據平臺，這不僅需要大量資金，還需要尖端技術團隊。
第二，探索極致融合產品。應宜倫說，蘋果手機是極致的軟硬件結合產品，引發了智能手機革命，我國的高鐵也是軟硬件高度結合的成功案例。無論智能汽車、虛擬現實技術還是服務機器人，也都需要探索軟硬件的極致融合。
此外，專家指出，還可以探索多種軟件技術的融合。例如，目前一些人工智能技術可以根據過去的數據資料和實踐經歷自我學習，不斷提高，因此可以利用虛擬現實技術模擬的環境和經歷資料，幫助人工智能技術快速提高。
第三，三大行業現階段應各有側重。專家認為，現階段智能汽車、虛擬現實技術和服務機器人發展要各有側重。
對智能汽車行業來說要標準先行，加快以汽車行業為中心，信息、電子、交通和互聯網等不同行業協同進行的智能汽車標準體系建設；構建智能汽車產業發展平臺和技術創新工程，加大在高性能傳感器和車聯網技術等方面的研發投入。
虛擬現實技術的硬件和軟件都將形成國際競爭，硬件主要競爭是可移動性、續航時間及性價比，軟件領域則主要是操作系統。我國龍頭企業需要在軟硬件上齊發力，特別是操作系統。一旦國外公司搶占市場，我國將在計算機和智能手機之后，第三次在操作系統上受制于人。
在服務機器人領域，建議整合現有研發資源，組建國家機器人創新中心，培養專業研發設計人才，推進科技成果轉化和產業化；推進應用示范，提高服務機器人產品市場占有率；吸取國際經驗，引導企業差異化發展，開展橫向與縱向整合。
【來源：經濟參考報】
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