人工智能，拓展产业新空间（行业广角）

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如果人工智能技术用于玉米生产，产量会增加吗？有了人工智能，你的银行账户会更了解你吗？人工智能能在多大程度上改善医生的诊断和治疗？近年来，人工智能已经成为新一轮科技革命和产业转型的重要推动力。目前，推进人工智能技术与应用的深度融合，正在为空的产业发展打开新的想象空间。

“桌上有四个玉米品种，其中两个可以增产30%到40%，其他组合不会增产。通过计算机智能分析，我们可以快速了解哪两种组合更有可能提高产量。”近日，龙平高新副总裁邹在中信集团举办的“人工智能与产业融合”论坛上捡到一颗种子，他表示，通过分析种子的结构，可以分析出农民耕地前有多少成分来自热带和温带环境，从而帮助农民更有针对性地选择优良品种。

"人工智能不是一项独立的技术，它需要依赖行业而存在."中国人工智能学会副会长蔡自兴认为，当前人工智能产业化迎来了新的机遇:一方面，人工智能发展的产业基础基本形成，相关企业数量大幅增加，融资规模逐年扩大；另一方面，人工智能技术有更高的起点，而感知智能技术更加成熟。近年来，人工智能已经渗透到许多行业:在农业领域，由物联网技术控制的温室可以在特定时间内升温和调节湿度；在金融领域，“智能账户”可以准确预测客户需求，并提供相应的个性化金融服务建议；在医学领域，通过智能图像识别分析染色体核型可以使医生实现精确治疗...

人工智能的产业化取得了重要进展，但也面临一些问题和挑战。

需要挖掘技术潜力。蔡自兴介绍说，人工智能技术在感性智能领域相对成熟，如图像处理和语音处理，但在认知智能领域，如思维和情感方面仍然非常困难。阿里巴巴云智能农业事业部总经理郑斌认为，人工智能的发展过程类似于工业信息革命的序列。不同的行业有不同的信息库和不同层次的数据沉淀。“目前，人工智能是在金融行业。电信业的增长速度最快，其次是工业，而农业增长相对较慢，需要加强。”

融资环境需要优化。人工智能是一个高投资、高风险的行业。许多企业都有很强的融资需求，但对于投资者来说，失败的概率不小。中信银行公司金融部副总经理李春认为，金融业投资者应加大对人工智能领域的参与，通过了解行业本身来降低投资风险，加快人工智能产业化进程。

人才瓶颈亟待解决。“目前，世界各国的人工智能人才都很短缺。据估计，中国的人工智能人才缺口约为100万人。”蔡自兴建议，下一步，中国应加强本地人工智能人才的培养，为产业化提供人才保障。