“2019全球人工智能应用创新峰会”圆桌论坛是整个峰会的重头环节。记者昨天从圆桌论坛获悉，来自AI领域学界、业界、投资界的大咖们现场就AI的落地和前景进行了思想碰撞，认为目前人工智能（AI）应用落地呈现分化，现在高热度的自动驾驶仍将“慢成熟”，而未来AI应用机遇在新兴产业。

　　落地： AI技术正向可靠性迈进 成熟的自动驾驶应用“或等10年”

　　中国计算机学会高级会员、工委委员卢昱明回顾了互联网的发展历程，他称最早的互联网成功案例是雅虎，然后是谷歌，它们的的确确解决了用户的实际问题，而AI落地要回归到一个本源的问题：技术的发展是否能够满足市场的需求？

　　“现实的情况是，人工智能技术到目前为止只是解决了准确性的问题，正在向可靠性迈进，还没有真正实现用户所渴求的需求。”卢昱明说。

　　可靠性问题，最典型的莫过于自动驾驶，尽管国内外已有不少实验性的自动驾驶车辆，但离真正上路行驶还有很长的距离。星瀚资本创始人杨歌说，两个月前就有国外科技界的大咖认为，自动驾驶不会在30年内产生特别大的爆发。

　　杨歌认为，自动驾驶的难点在于它的鲁棒性很难，鲁棒性即系统的健壮性和抗变换性，但凡有对路况和周边环境有一点判断不出来，就很容易出事故。所以对容错性低、鲁棒性高的场景，AI的落地有很大难度。但是，在百度、谷歌等科技公司纷纷布局自动驾驶背景下，待技术慢慢成熟，自动驾驶可能在10年、15年之后变成真正的应用商业产品。

　　分化：

　　图象处理AI“较成熟”

　　新兴产业应用近“临界点”

　　在目前，AI落地最直接的场景是对企业领域（To B），杨歌介绍道，例如量化金融行业、供应链行业、企业资源配置方向，有大量数据直接进行数据运算的，AI在落地过程中不需要太多硬件，从云端和大型服务器可以直接进行算法分析，然后得出一些简单的分析结果。此外就是一些比较成熟的简单应用场景，比如人脸识别、智能安防。“有数据显示，目前所有跟硬件相关的AI项目和模块相关的AI项目，90%是跟图像处理有关。”

　　而AI落地比较成熟的机遇在新兴产业，这些产业生产资料和基础元素是成熟的，但需求是新的，比如语音控制，会开启智能家居、智能家装包括机器人的语音互动等很多场景应用，目前已经进入到一个临界点。杨歌说，这种新应用需要比较长的市场培育过程，就像智能家居，80后觉得东西很时尚，但我不需要，动动手就能解决，但对00后的孩子可能就觉得是必需品。

　　前瞻：构筑AI生态“软件定义芯片” 未来AI技术将“人人可用”

　　面对巨大的应用前景，着力构筑一个AI生态是与会专家学者关注的焦点话题。鲲云科技联合创始人、CTO蔡权雄认为，芯片在AI生态中起骨架、基础作用，“芯片决定了什么东西可以做，什么东西不可以做，能够做的东西可以做到多好，能够做到多优秀。” 清华大学微纳电子学系主任魏少军教授也指出，以前是软件适用硬件，未来将是硬件适用软件，“软件将定义芯片”。

　　天津大学微电子学院副院长刘强则认为，回顾信息产业的发展，第一次信息产业大发展是个人电脑时代，英特尔最赚钱，因为掌握了X86架构；第二次大发展是移动互联网，终端、4G的出现，ARM最赚钱，因为掌握了嵌入式的计算体系结构；面临人工智能产业这第三个发展时期，最赚钱的就是AI芯片的掌握者。之所以芯片厂商赚钱，是因为有完整的生态，这也是谷歌、百度、阿里等巨头涌入AI芯片领域的逻辑。

　　围绕AI芯片构筑生态系统，专家学者们也给出了自己的思考。作为AI芯片公司的代表，蔡权雄说，生态拼的是人多。要吸引生态伙伴围绕芯片搞研发，需要芯片厂商做的有两点，第一是在同样的价格下，性能高不高。第二是易用性，开发人员在芯片上开发应用程序，编写程序容易与否，快不快，这就需要芯片厂商对工具链有很大投入。

　　在讨论中，刘强认为，大学在构筑AI生态中是很重要的环节，大学可以扮演三个角色。一是培养AI从业者，包括AI芯片、算法的研发人员；二是培养用户，如果医学院、水利学院学生都在学AI，他们在以后的工作中就会想到用这个技术；三是虚拟仿真等新技术目前在大学教育中应用广泛，“AI+教育”也是AI很好的落地市场。刘强建议，对AI企业来讲，一定要加强产学合作，培养好自己的生态系统。

　　“算法落地需要支付价格、功耗、延时等成本，这些都将随着人工智能芯片技术发展大规模降低。”鲲云科技联合创始人兼CEO牛昕宇博士说，未来“人工智能技术将变为人人可用的商品”，全面改变我们的生活方式。（文、图/广州日报全媒体记者刘畅、崔宁宁）