疫情催生市场需求 AI应用落地却仍有这些难题(2)

　　《报告》也指出，在本次疫情中，人工智能产品虽然基本保障达到了各场景的需求，但还存在数据积累不足、产品质量参差不齐、智能化程度尚有空间、基础技术积累不足等薄弱环节。

　　“人工智能是大脑，算法是天赋，与人类一样，大脑要变得聪明，有天赋不够，还要刻苦学习，”王瑞利表示，人工智能的应用落地，需要市场、应用场景、各行各业海量的专业数据和专业人才的共同支持参与，这是人工智能目前和今后发展面临的最大难点之一。

　　深度融合，需机制与政策并重

　　落地再难，困难再多，人工智能“作为新一轮产业变革的核心驱动力，将释放出历次技术革命和产业变革积蓄的巨大能量”的事实是不可改变的。

　　“宏观来看，新一代人工智能产业呈现出持续、高速成长态势，得益于其与生产领域、生活领域、社会治理领域等场景跨界融合程度不断加深。”王瑞利认为，解决行业痛点，就要从这些方面着手，抓住关键因素。例如，明确应用场景边界，找准应用需求；加大智能化基础设施建设，加快行业大数据获取进度等。

　　王瑞利表示，要加强对新一代人工智能产业中长期增长点分析力度，清晰定位当前及中长期的真正新增长点，真正做到有力支撑经济发展新动能的发掘、培育和形成。同时，还要创新升级现有数据治理机制和创新体系，分类推动重点领域数据开放，率先推进政务数据资源有序开放，逐渐聚焦并拓展至教育、交通、环境、医疗、商业等重点领域；完善数据资源共享开放政策，系统化重塑数据治理工作，建立健全数据治理长效机制，围绕新一代人工智能应用场景的开放性行业大数据训练库构建创新体系。

　　随着5G时代的到来，业内普遍认为，围绕5G环境打造应用场景创新生态势在必行：支持围绕5G+新一代人工智能的垂直模式，打造以网络层、云基础设施和以新一代人工智能领域龙头企业在应用场景的协同创新生态，支持采取项目联合攻关、共建研发机构、组建产业技术创新联盟等方式开展产业链创新合作，为5G时代的新一代人工智能落地起到重要助推作用。

　　“此外我们还应该完善人工智能发展的专项扶持政策，围绕产业转型升级、信息化建设、战略性新兴产业发展、重点科研计划等专项资金，支持企业加大相应领域的投入和应用项目建设，引导产业基金、投资基金等多元社会资本支持产业发展。”王瑞利表示。

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　　20余款人工智能系统在抗疫一线应用

　　近日，工业和信息化部新闻发言人、信息技术发展司司长谢少锋表示，在疫情期间，人工智能技术得到了有效运用，主要是在疫情监测、疾病诊断、药物研发等方面发挥了重要的作用。

　　谢少锋表示，据不完全统计，目前已有20余款人工智能系统应用在湖北武汉等抗疫的一线以及全国数百家医院，服务人群包括疑似病例和确诊病例在内达到数十万人次。此外，各家企业特别是在人工智能+CT系统，还结合具体的应用场景开发了特殊的功能，比如用移动CT设备的组合，实现了云端的部署，有效提升了新冠肺炎的排查效率和诊断的准确率。下一步，我们将继续推动人工智能技术与医疗工作的融合发展。

　　他具体阐述道，一是大力推广成熟的经验和做法。深入总结利用人工智能辅助疫情防控的成功的做法和典型的经验，加大推广的力度，让更多的医疗机构去体验它的实效，逐步实现规模化的应用。同时，鼓励人工智能的企业通过实际的应用数据，持续优化和改进它的产品和系统。

　　二是推动人工智能在更多领域的应用。加快人工智能的技术在社区随访的检测、医疗物资的调配、诊疗决策辅助等更多的医疗场景中的应用。