疫情发生以来，改变了公众以往的生活消费习惯，在线教育、远程办公、在线医疗等新的需求和创新因素破土而出，“钉钉崩了”“淘宝崩了”“麦当劳小程序崩了”也频频登上微博热搜。家中“神兽”上课，看起来一片祥和，实际上却已经手忙脚乱。经历过一个多月的 App 轮番崩溃后，网友已经见怪不怪。

App的崩溃，也从某种程度上反映了计算力、服务器等“基建的基建”的不足。但是在疫情防控中，智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别(温测)产品的表现却堪称优秀。

人工智能成为“新基建”七大版块中的重要组成部分，它能否为疫后全球经济复苏开出科技良方？它会带来什么，改变什么？4月9日，前沿科技论坛第二期以“人工智能：科技与经济融合新引擎”为主题，为疫后人工智能科技与经济融合发展建言献策。

“新基建”带动人工智能

2020年的启幕，显得有些魔幻。新冠肺炎的肆虐，人类社会的物理世界运转基本停摆，此时人工智能的作用却愈加凸显。

近期发布的《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》指出，计算机视觉、智能语音、大数据等人工智能技术成熟度相对较高，面向使用场景丰富，因此其代表产品在抗击疫情中也发挥了极大作用。

“这次突如其来的疫情是人类的一场大灾难，同时也是人工智能产业发展难得的新机遇。这次疫情中，智能产品在用户群体中赢得了更多信任，人工智能给各行业的‘赋能’作用开始显现，人工智能应用在提升国家治理能力方面的作用也越来越明显。”中国工程院院士李国杰指出。

伴随“新基建”的热潮，从政策到资金再到技术积累，人工智能产业迎来了新发展。

IEEE终身院士蔡自兴表示，“新基建”提速为推动人工智能发展带来重大机遇，要不失时机地抓住机遇，全面建设，打牢基础，增强实力，加快发展人工智能新型基础设施，为实现经济转型和升级奠定坚实基础。

中科院计算技术研究所研究员曹存根认为，AI在社会治理中可以发挥作用，国家应当统一部署一些大的AI公共服务设施。

“AI在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能、创建智能经济新形态等方面潜力巨大。 AI与5G、大数据等技术结合，又将带动诸多行业，为很多领域数字化智能化转型奠定基础。”蔡自兴说。

在李国杰看来，人工智能还要高度重视“软基建”。发展数字经济就要改变基建就是硬设备的传统思维观念，大力发展人工智能应用需要的各种工具库、算法库、软件库，打造完整的工具链，大大降低人工智能应用开发人才的门槛。

中国科学技术发展战略研究院研究员李修全认为，公共AI算力、开放平台、知识中心等人工智能新型基础设施建设，除了助力技术落地、加速技术突破之外，也应在促进不同群体共享发展方面发挥重要作用。“改善中小企业和创业者创新条件，改进欠发达地区智能化基础设施，使智能化变革走向包容发展、共享发展。”

“短板”与机遇并存

2020年的发展关键词绕不开“人工智能”。当前，人工智能正在渗透至各行各业，使得传统行业能够依靠人工智能基础技术和行业数据资源，实现人工智能与实体经济的融合创新。

但在这一过程中，被誉为人工智能“三驾马车”——算法、算力、数据到了疲软的时刻，深度学习在工业界还在靠大数据和大算力勉力支撑。

“AI 能力的升级，必须依赖AI 方法论的升级。从方法论的角度，虽然过去十年变成强大数据驱动AI的方法论，接下来我们还需要再回过头来，把知识和数据联合起来驱动AI方法。”中科院计算所研究员山世光指出。

虽然中国与欧美之间在应用研究上差距不大，但中国在各行业纵深应用上仍需努力。基于这一判断，山世光提出AI时代的基础设施包括硬件、软件、智件三个层面。

山世光强调，中国在基础软件平台上的投入需要提升，深度学习的主流底层框架主要还是由北美国家建设，这些方面也许会成为像今天芯片产业这样“卡脖子”的问题。他建议，针对低门槛的AI研发平台和工具，中国需要尽快抢占先机。

“除了基础算法长期的投入之外，我认为应该加强基础智件体系的研究。过去在硬件方面有计算中心、数据中心，未来需要建设AI算法中心、知识中心，甚至建立国家级的知识中心。”山世光说。

同时，蔡自兴也提出，人工智能人才十分紧缺，缺口至少为100万。“我们要多渠道，多模式培养多层次的人才，高层人才少而精，中层实而强，底层多而壮，一个也不能少，我们要特别花大力气培养和引进高端人才。”

为产业升级赋能

国务院此前出台《新一代人工智能发展规划的通知》，提出到2025年，人工智能产业进入全球价值链高端；到2030年，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

这一针对人工智能的规划，也体现在了互联网公司的变革上。腾讯AI Lab机器学习中心总监黄俊洲说：“AI是从应用中来也要走到应用中去，在这个过程中，应用会解决问题，同时又能够为AI研究带来新的课题，现在研究课题解决又能反哺产业，以此形成一个良性循环。”

在人工智能应用上，公众对期待很高，但事实上“理想”与“现实”还是有一定距离。中科院自动化研究所研究员彭思龙指出：“如何让中低端的传统行业以最低的代价实现智能化的升级改造，可能是未来人工智能发展非常重要的方向。”

中科院自动化研究所研究员王金桥表示，要更多把握人工智能应用的边界，加强人工智能治理，防止人工智能技术滥用以及产生相关的法律问题。

“人工智能应用的重点是在不确定和动态变化的环境下解决复杂问题，把人工智能当成一种问题求解技术，不在乎与人类比高低，更不在乎与其他技术融合集成。尽管人工智能技术还不成熟，但在应用中还是要推进人工智能标准化体系的建设，建立相应的技术标准、应用规范和评测指标，努力提升人工智能产品和服务的质量。”李国杰强调。