新基建大潮下，产业智能化步伐不断加快。5G带动信息消费和产业互联；数据中心推送算力提升孵化诸多创新，让"漫步在云端"的新技术更快落地应用，让"孕育于数字"的新需求得到更大程度的释放，让"三创"（创新创业创造）更加活跃。
AI技术是全新命题
5年前，小蛮腰科技大会初次在广州举办，这场肩负着为人工智能技术奉献"世界方案"使命的国际化峰会，从一开始，就直指成为全球科技趋势研判的"暸望塔"和创新发展的"主阵地"。
而小蛮腰科技大会的策源地——广州，正在探索形成"以科学发现为引领，以技术发明为引擎，以产业发展为方向，以人才支撑为基础，以生态优化为抓手"的全链条创新发展路径。为科技创新产业链奠定了完善的基础，促使广州科技企业、优秀人才、创新网络资源迅速聚集，科技创新产业链的羽翼也日趋不断完善。
2020小蛮腰科技大会将于10月13-14日在广州四季酒店举行，聚焦"AI to B"、"新基建"等话题，通过促进AI与企业市场融合，推进传统企业的"数字+""智能+"提升。
AI不是一家公司能够建成的，必须与产业链紧密结合，建立基于AI产业化的生态组织。清华大学发布的《产业智能化白皮书》指出，AI产业化是AI技术在不同产业中的探索应用，对垂直技术、垂直场景的把握，以及企业业务流程的信息化和标准化，业务数据的数字化和结构化就是重要前提。在《白皮书》看来，今天的主要产业链任务是AI应用层厂商和AI算法层厂商建立双向联系。
许小年 AI支撑中国未来经济 数字化是当务之急
在过去的一二十年间，人工智能已经对中国的各个行业产生了深远的影响，如零售业、金融业、通讯业、医疗、教育、媒体、娱乐等都受到了强烈的冲击，行业的结构和企业的形态发生了深刻的变化。
许小年教授认为，人工智能是一项非常有效的技术，但人工智能是为大数据而生的，也以大数据为前提。如果没有大数据，人工智能就是无源之水、无本之木。
那么，大数据来自于哪里？来自于物联网，物联网的基础是数字化。对此，许小年教授表示，对于很多传统企业来说，当务之急不是人工智能立竿见影的直接应用，而是数字化和物联网的基本建设，首先要在数字化、要在物联网方面做基本建设的投资。对生产能力的改造是传统行业进入到技术驱动的经营模式的必要工作，其目标是提高生产能力的反应速度和柔性化、个性化。
颜水成 提升智能密度是"点亮"AI的核心关键
依图科技CTO颜水成博士表示，人类文明变迁的核心点在于基础设施的变化,而基础设施的变化带来的直接影响,是人和人之间沟通效率和方法的大幅提升。
基础设施提升的关键就在于提升一个区域或者一个地方的"智能密度"。在宏观层面,智能密度反映了从单体的机器智能到群体智能的速度,例如当城市中互通互联的摄像头从5千路发展到20万路以上时,人工智能就能对城市的行为从代替人进行记录,发展为帮助人进行判断,甚至实现智能预测。在微观层面,智能密度反应的是芯片单位面积的智能算力,即更高级的算法可以用更少的机器算力,实现更多的智能。可以预见的是,智能密度的提升将解锁高阶智能,成为人工智能普及的核心关键。
贺志强 产业互联网的核心是数据智能
当前，数字经济发展的重心正在向产业互联网转移。所谓产业互联网，是互联网技术与传统产业的结合，借助云计算、大数据、人工智能等，提升产业内部效率和对外服务能力，助推互联网和传统产业深度融合。
"从根本上讲，产业互联网要真正带来各个产业效率的提升，最核心的还是高质量的数据作为基础。"联想创投集团总裁、管理合伙人贺志强表示。以联想为例，联想一年大概要生产六到七千万台笔记本电脑，排产工作过往需要耗费大量的人力和时间，需要依靠老师傅的经验。"我们合肥厂生产线大概一天四次排产。如果说一年300天生产，一年只有1200次排产的数据，数据量太少没办法提炼出规律。"贺志强表示，由于缺乏足够的数据，很难推动人工智能解决排产难题。
"怎么得到大量数据，并用这些数据训练机器自动化排产就至关重要"贺志强说， 联想的实践是将订单、订单数、订单修改、工人分配等排产要素拆解，各个环节收集多维的数据，再把数据通过增强学习的方法建立模型，进而训练机器实现自动排产。
"在产业互联网的实践中，AI算法与深刻理解行业肌理同等重要。这意味着，我们需要特别高质量的数据科学家、算法科学家、在对行业肌理深度认知的基础上，以数据和数据智能来赋能垂直行业"贺志强说，这是联想过去三年最深刻的认知。
来源：中华网科技
