日前，在武昌方艙醫院，醫護人員操作防疫消殺機器人對方艙醫院內部消毒。新華社記者 熊琦攝

新冠肺炎疫情加速了人工智能產品在各應用場景的落地速度。但除了市場需求外，資金、技術同樣是制約著人工智能落地的關鍵因素。

人工智能、大數據技術的集中大范圍應用，成為本次疫情防控中的一大亮點。

輔助人工，疫情中迎來抗壓實測

此外，配送機器人、巡控機器人、清潔機器人、智能遞送服務機器人等也脫離了實驗場地，被應用在器材、藥品、化驗單遞送等方面。

除了市場需求，資金、技術也是落地關鍵

從千方百計拉單子、推產品，到坐等需求上門，AI企業在疫情中著實“解了一把渴”。然而，在疫情過后，市場需求回歸理性，如何實現技術落地仍是AI從業者們需要面對的問題。這其中繞不開技術、資金、市場幾個要素。

目前，除幾個大部頭公司外，AI行業中更多的主體還是中小、小微企業。缺錢，是他們面臨的第一個難題。“毫無疑問，做AI很燒錢，企業沒有資金實力，沒有承擔投資風險的勇氣，就很難在這條路上走得很遠。”內蒙古策義科技有限公司董事長何海生坦言。

那么只要有充足資金就可以了嗎？農業人工智能與作物表型內蒙古研究中心常務副主任王瑞利研究員表示，沒那么簡單。

《報告》也指出，在本次疫情中，人工智能產品雖然基本保障達到了各場景的需求，但還存在數據積累不足、產品質量參差不齊、智能化程度尚有空間、基礎技術積累不足等薄弱環節。

“人工智能是大腦，算法是天賦，與人類一樣，大腦要變得聰明，有天賦不夠，還要刻苦學習，”王瑞利表示，人工智能的應用落地，需要市場、應用場景、各行各業海量的專業數據和專業人才的共同支持參與，這是人工智能目前和今后發展面臨的最大難點之一。

深度融合，需機制與政策并重

落地再難，困難再多，人工智能“作為新一輪產業變革的核心驅動力，將釋放出歷次技術革命和產業變革積蓄的巨大能量”的事實是不可改變的。

“宏觀來看，新一代人工智能產業呈現出持續、高速成長態勢，得益于其與生產領域、生活領域、社會治理領域等場景跨界融合程度不斷加深。”王瑞利認為，解決行業痛點，就要從這些方面著手，抓住關鍵因素。例如，明確應用場景邊界，找準應用需求；加大智能化基礎設施建設，加快行業大數據獲取進度等。

王瑞利表示，要加強對新一代人工智能產業中長期增長點分析力度，清晰定位當前及中長期的真正新增長點，真正做到有力支撐經濟發展新動能的發掘、培育和形成。同時，還要創新升級現有數據治理機制和創新體系，分類推動重點領域數據開放，率先推進政務數據資源有序開放，逐漸聚焦并拓展至教育、交通、環境、醫療、商業等重點領域；完善數據資源共享開放政策，系統化重塑數據治理工作，建立健全數據治理長效機制，圍繞新一代人工智能應用場景的開放性行業大數據訓練庫構建創新體系。

隨著5G時代的到來，業內普遍認為，圍繞5G環境打造應用場景創新生態勢在必行：支持圍繞5G+新一代人工智能的垂直模式，打造以網絡層、云基礎設施和以新一代人工智能領域龍頭企業在應用場景的協同創新生態，支持采取項目聯合攻關、共建研發機構、組建產業技術創新聯盟等方式開展產業鏈創新合作，為5G時代的新一代人工智能落地起到重要助推作用。

“此外我們還應該完善人工智能發展的專項扶持政策，圍繞產業轉型升級、信息化建設、戰略性新興產業發展、重點科研計劃等專項資金，支持企業加大相應領域的投入和應用項目建設，引導產業基金、投資基金等多元社會資本支持產業發展。”王瑞利表示。

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