人工智能（AI）可以做些什么？從街上行駛的無人駕駛汽車，到工廠內相互配合的機器人，類似的智能場景在生產生活中并不少見。在中國，人工智能已在自動駕駛、智慧城市等領域廣泛應用，成為改善生活質量、推動產業優化升級的重要驅動力。業內人士認為，人工智能將在更多生產生活領域中顯身手，帶動新技術、新產品、新業態的發展。
“紅綠燈倒計時”也精準
近日，北京居民李女士在通勤路上等紅燈時，突然發現所用的手機導航能顯示紅綠燈倒計時。“當時紅燈還亮著，手機導航提示我準備起步，還有5秒就變綠燈，結果分秒不差。”
去年以來，高德地圖、百度地圖等導航軟件紛紛推出紅綠燈倒計時功能，為不少司機提供了出行便利。李女士告訴記者，如果遇到堵車，導航還能顯示需要等候的紅燈次數，基本也都準確，簡直就是“預言家”。
“預言家”之所以能“預測”路況，手中的“魔法”正是人工智能。據高德相關人士介紹，這項功能是依托大量的路口車輛行駛數據，通過人工智能和數字化技術進行學習分析，從而較為準確地“預判”秒級別變化的紅燈倒計時讀數。
從“預測”紅綠燈的導航軟件到智能化路網監控指揮系統，從能夠與人自由對話的導覽機器人到農田上監測作物長勢的無人機……這些不斷涌現的創新應用，都在依托人工智能技術實現。去年8月，科技部公布了《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》，首批支持建設智慧工廠、自動駕駛等10個示范應用場景，進一步推進人工智能與生產生活場景的融合。
“人工智能既可以支持人類對星辰大海的探索，也實實在在改善人們的生產生活。”百度首席技術官王海峰認為，人工智能技術在應用中呈現了低門檻、自動化、規模化的趨勢，各行業領域將加速擁抱人工智能。
讓AI變得更好用
人工智能要從“能用”變得“好用”，同樣需要師傅“指點迷津”。趙建博是北京一名駕校教練，在同事介紹下，他參與了一款自動駕駛軟件系統的開發工作，成為“人工智能訓練師”。
“我們會在反映各種真實路況的圖片和視頻資料中，標注車輛、行人、建筑等影響駕駛安全的關鍵要素，相當于幫AI在大量學習資料中劃出重點。”趙建博認為，團隊中和自己一樣的“老司機”有很多，大家雖然并不熟悉AI和編程，但在復雜路況中駕駛的經驗十分豐富。“我們親自駕車為AI示范如何安全地完成超車、并線、跟車等動作，協助工程師優化系統算法，讓AI從‘新手上路’成長為‘眼觀六路’。”
師傅領進門，修行在個人。隨著人工智能在各領域廣泛應用，基于真實使用的數據庫不斷完善。在此基礎上，人工智能的學習模式也從“認真聽講”逐步發展為“自學成才”。
目前，人工智能可以實現深度學習。相較于傳統機器學習算法，深度學習不需要通過人工方式進行樣本標注就能自動完成學習，同時還可以從海量數據和大規模知識中融合學習，效果更好、效率更高，為人工智能在更多場景的應用發展提供了可能性。
“深度學習具有很強的通用性，它的觸角可以延伸至各行各業。”王海峰認為，目前規模化的AI大生產已經形成，深度學習逐漸在技術、生態、產業等多個維度成熟，人工智能的技術創新和產業發展正進入“深度學習+”階段。
為產業注入“智慧動能”
中國人工智能產業保持較快增長，創新能力持續提升。根據中國信通院統計，2012年至2022年9月全球人工智能專利累計授權量25萬件，其中有六成來自中國。
與此同時，一大批人工智能相關企業也在迅速成長。企查查數據顯示，近10年來，中國新增人工智能相關企業注冊量逐年上升，其中2022年新增量同比增長18.55%。
人工智能產業欣欣向榮，離不開政策的支持引導。近年來，中國發布了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》等多項政策文件，各地也相繼出臺有關措施，支持引導人工智能產業發展。北京市日前發布《2022年北京人工智能產業發展白皮書》，提出加強人工智能算力基礎設施布局、加速人工智能基礎數據供給等，支持人工智能優勢企業開展創新應用，全面構筑人工智能場景創新高地。
在人工智能產業發展中，中國仍存在高端人才儲備不足、關鍵技術“卡脖子”等問題。對此，有專家建議，人工智能相關產學研各方應聯合起來，探索協同育人創新模式，建立全方位多層次的人才培養體系，集中力量積極推進相關技術創新攻關，為中國人工智能產業發展不斷注入“智慧動能”。
