技术|5G+AI共赢共生 人工智能大有可为！
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在本届“2020世界人工智能大会云端峰会”上，不少中外知名人工智能企业通过现场或者在线视频方式围绕智能领域的技术前沿、产业趋势和热点问题发表演讲和进行高端对话。此外，更有不少科技大厂和后起之秀探讨人工智能未产业经济带来的新动能和新机遇。
与以往相同的是，绝大多数专家、企业认为在疫情期间AI赋能传统企业的重要性日益凸显，坚信人工智能一定会迎来大爆发，但是也有一部分的专家、企业对人工智能保持冷静态度，认为人工智能目前仅仅是个起点。
两种观点并不冲突。事实上，我们看到，尽管人工智能还不够成熟，但是在日常生活中，我们已经开始慢慢感受到人工智能带给我们的服务和便利，并且，人工智能随着5G网络建设提速，与云、边、端等基础设施协同，将有效促进万物互联和数据汇聚，大大降低AI使用门槛，全面推动AI深度融入经济社会发展。
大有所为VS泼“冷水”
“我们一直在反思科技创新能否在关键时刻，让人类更好地掌握自己的命运”，李彦宏在演讲提到，“我们没能在武汉封城的时候派遣大量无人车帮助人们解决日常生活问题，我们也没能通过生物计算快速找到新冠病毒的疫苗，还没有能够储备足够多的基础技术和应用，来应对未来相当长一段时间的拟全球化风险”。
疫情让很多人对技术，尤其是AI技术产生了悲观的情绪。“但是作为局内人，我知道，人工智能一直在不断进步，我们希望用技术让人类掌握自己的命运。”李彦宏表示。
他坦言，人工智能只是处于周期之中，一定会迎来大爆发，就像互联网的发展那样，熬过周期，小人物会有大作为。
言辞之中，不难看出，尽管李彦宏一开始给人工智能破了一盆“冷水”，但在他认知里，人工智能还是大有可为的。“在公共卫生的监测、新药的研发和疾病的诊断方面，人工智能可以提高检测的灵敏性和准确性，缩短新药研发的周期，降低新药的研发成本，提高医疗诊断的准确性和效率。此外，人工智能将在交通、能源等领域大大提升效率，推动经济的增长。”
复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏也直言不讳：“这次疫情让我们发现，AI只是个起点。疫情刚开始时，全部的工作都是人工做的，因为在资源调配上没有数据，后期智能调配才起了作用。”
虽然，在面对疫情之初，人工智能一开始并没有发挥太大的作用，但张文宏还是很认可人工智能的潜力，“从人工智能参与到物资的调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力。”
“并且，如何把线上数据和线下数据融合预警，构成一个完整的体系，这一点人工智能能发挥很大作用。”张文宏补充道。
正如前文所说，尽管离预期的效果还有很大差距，但不得不承认人工智能已经开始在各行各业发挥价值，其中包括金融、教育、医疗、无人驾驶、智慧交通等，还是以这次疫情为例，人工智能在医疗、教育、工业等方面都起到了不可替代的作用。
在医疗行业方面，新冠肺炎疫情期间，北京、湖北、天津等30多个省市通过人工智能电话机器人开展新冠肺炎疫情重点人群排查、宣教和无接触式疫情相关数据的采集，累计服务5900万人次，筛查出伴有发热症状居民3.6万人，流行病学史阳性4.7万人。人工智能一定程度上补全了基层诊疗服务短板。
在教育方面，以人工智能、大数据等为代表的新技术，缓解了传统教育目前存在的现象级难题，如，智能批改技应用在教师日常作业批改中，时间可减少50%-70%；通过手写识别技术结合自动批改、知识图谱等技术，让学生的无效重复作业时间减少50%以上。这让“师生减负”从“口号”成为可能。
在工业方面，如山东黄金三山岛金矿采用“5G+人工智能”技术，使金矿进入无人化智能采矿时代。据了解，该技术为无人化采矿整体解决方案，不仅有效消除矿区井下人员安全风险，且提高整体盈利能力，助力矿企复工复产。
以上这些仅仅是人工智能在行业应用的一个缩影，未来，依托人工智能出现的各种技术和应用创新一定会带给我们更多惊喜。
5G+AI的化学反应
人工智能的大有所为，在一定程度上离不开5G的支持。“5G和AI已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，也是新型基础设施建设的重要内容，两者互融互促、共赢共生，加速经济社会数字化转型进程。”中国移动总经理董昕讲到。
在他看来，随着5G网络建设提速，与云、边、端等基础设施协同，将有效促进万物互联和数据汇聚，大大降低AI使用门槛，全面推动AI深度融入经济社会发展。
在数字化生活方面，“高速连接+感官智能”将催生人机交互新应用，视觉、听觉、触觉智能会在个人穿戴、家居设备中快速渗透，展现丰富多彩的智慧生活。
在数字化生产方面，“可靠连接+专用智能”将催生智能制造新业态。凭借高可靠、低时延特征，5G将整合工业生产各领域离散网络，推动AI深度融入制造业全流程、全环节，大幅提升传统产业的生产效率。
在数字化治理方面，“广域连接+通用智能”将催生智慧治理新模式。5G的超大规模连接特性，将促进教育、医疗、交通等各领域线上互通，加速数据要素的充分流通和高效运用，支撑AI深度学习，推动社会治理向协同化、精准化、高效化方向转变。比如，在抗击疫情过程中，基于通信、交通、医疗等数据，AI成了人员行动轨迹溯源、健康状态分析的“神兵利器”。
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