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人工智能编程培训:人工智能技术在实践过程中都有哪些问题和不足

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-09-06 11:22:20

相信大家也发现了,随着智能化技术的不断发展,我们在提到智能化产品的时候总会与人工智能技术相挂钩,下面我们就一起来了解一下,人工智能技术在实践过程中都有哪些问题和不...

  相信大家也发现了,随着智能化技术的不断发展,我们在提到智能化产品的时候总会与人工智能技术相挂钩,下面我们就一起来了解一下,人工智能技术在实践过程中都有哪些问题和不足。

  人工智能编程培训:人工智能技术在实践过程中都有哪些问题和不足

  基础技术积累不足。我国在人工智能基础理论、核心关键技术积累薄弱,核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大,缺乏重大原创科技成果。核心环节受制于人,不利于国内企业参与国际竞争,随时可能被卡脖子,也使国民经济和国家安全存在远期隐忧。

  技术创新的商业应用模式不明朗。应用型创新成果的重复化、碎片化问题严重。人工智能与实体经济融合刚刚起步,相关技术部分应用场景可能面临激浊扬清的淘汰机制。例如,近几年涌现出数量众多的消费级无人机、服务机器人企业,但产品普遍水平较低、功能雷同。与此同时,支持应用落地的人工智能商业模式尚需探索。英特尔的一份调查显示,全球有百分之46%的公司制定了与AI相关的发展计划,但真正得以落地的只有4%。

  资本布局多样性不足。位于技术基础层的AI初创企业投资回报周期较长,易面临资金链断裂困难。例如,人工智能芯片从投入研发到规模化生产平均需要7年时间,其间很难产生商业回报,初创企业仅靠自身研发投入难以为继。近年来,国内资本持续加码人工智能领域,但多集中在应用层,追求快速变现后套利退出,在回报周期较长的人工智能基础层领域缺乏布局。与之相比,美国AI领域累计获得978亿美元投融资,其中31%流向处理器芯片领域,在各细分领域中占比高,未来实现厚积薄发的可能性大。我国人工智能领域的投融资结构头重脚轻,如不及时改观,在资本泡沫消退后,国内人工智能产业发展可能因基础薄弱导致后继无力。

  适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全。众多地方政府虽然对发展人工智能抱有极大热情,但对产业特征和规律缺乏理解,仍试图运用政策、资金和资源洼地等传统手段争夺国内稀缺的人工智能产业资源,部分地方省市发布的人工智能规划政策缺乏可操作性。我国针对人工智能技术和产业发展的法律法规研究刚刚启动,尚未在人工智能法治保障、信息安全以及伦理道德研究、风险审查机制等保障人工智能产业长期发展的政策法规、安全规范和伦理道德框架方面展开试点。

(责任编辑:范老师)
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