（人民日報11月12日刊） 如果在玉米生産中運用人工智能技術，産量會增加嗎？有了人工智能，你的銀行賬戶是否會更“懂”你？人工智能可以在多大程度上改善醫生診療？近年來，人工智能已成爲新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力量。當前，推進人工智能技術與應用深度融合，正在爲産業發展打開新的想象空間。
“桌上是4個品種的玉米，其中兩種進行基因配組可以增産30%到40%，其他組合不會增産。通過計算機智能分析，我們就可以快速知道哪兩種配組更可能增産。”近日，在中信集團主辦的“人工智能與産業融合”論壇上，隆平高科副總裁鄒繼軍拿起一粒種子介紹說，現在通過對種子做結構分析，在農民種地之前就能分析出其中各有多少成分來自熱帶和溫帶環境，從而能更有針對性地幫助農民選育優種。
“人工智能不是一個獨立存在的技術，它需要依托于産業而存在。”中國人工智能學會副理事長蔡自興認爲，當前人工智能産業化迎來了新契機：一方面，人工智能發展的産業基礎已基本形成，相關企業數量大幅增長，融資規模逐年擴大；另一方面，人工智能技術起點更高了，感知智能技術更成熟了。近年來，人工智能已經滲透到了不少行業：在農業領域，通過物聯網技術控制的溫室可在特定時間内增加溫度、調節濕度；在金融領域，“智能賬戶”可以精準預判客戶訴求，并提供對應的個性化金融服務建議；在醫療領域，通過智能圖像識别分析染色體核型，可讓醫生實現精準治療……
人工智能産業化已取得重要進展，但也面臨着一些問題和挑戰。
技術潛力有待挖掘。蔡自興介紹，人工智能技術在感知智能領域應用相對比較成熟，如圖像處理和語音處理等，但在認知智能，如思維和情感等方面難度還很大。阿裏雲智慧農業事業部總經理鄭斌認爲，人工智能的發展過程與産業信息化革命的先後順序趨同，不同行業的信息化基礎不同，數據沉澱的水平就不同，“目前，人工智能在金融業、電信業落地最快，其後是工業，農業則相對較慢，需要加把勁。”
融資環境有待優化。人工智能是高投入、高風險行業，許多企業有強烈的融資需求，但對投資者而言，失敗概率也不小。中信銀行公司銀行部總經理助理李春認爲，金融行業投資者應提高在人工智能領域的參與度，通過了解行業本身來降低投資風險，加速人工智能産業化進程。
人才瓶頸有待破解。“目前，世界各國的人工智能人才總體上供不應求，據測算，我國人工智能人才缺口約100萬人。”蔡自興建議，下一步我國應加大本土人工智能人才的培養力度，爲産業化提供人才保障。
LPHT