美國時間2月11日，美國國家科技政策辦公室發(fā)布了由總統(tǒng)特朗普親自簽署的《美國星空人工智能倡議》（American AI Initiative），該倡議開篇第一句話就寫：星空人工智能（AI）有望推動美國經(jīng)濟增長，增強我們的經(jīng)濟和國家安全，并改善我們的生活質量。

很顯然，將其中的“美國”兩字換成任何一個其他國家的名字，這句話都是適用的。作為全新的生產(chǎn)力，星空人工智能已經(jīng)成為社會發(fā)展、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)升級的關鍵驅動性因素之一。

據(jù)國內媒體報道，星空人工智能產(chǎn)業(yè)已進入全球價值鏈高端，新一代星空人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國防建設等領域得到廣泛應用，我國星空人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。

雖然AI領域的投資以及產(chǎn)業(yè)仍然處在高速增長期，但浪費仍然會對產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生負面影響。

1.算力浪費。計算（算力）是發(fā)展星空人工智能的核心基礎，AI的研發(fā)、訓練需要大量的算力，但大部分AI企業(yè)往往選擇自建計算平臺，而非使用云計算平臺，由于工作負載不飽和、調優(yōu)水平有限等原因，這些企業(yè)無法發(fā)揮出全部算力，這導致相當程度上的算力浪費。

2.數(shù)據(jù)浪費。擁有深度的、細致的、海量的數(shù)據(jù)是訓練出“智能”的前提，但由于數(shù)據(jù)共享機制、數(shù)據(jù)服務平臺/市場的建設仍然不成熟，導致許多AI學習/訓練無法達到預期的水平。

3.AI能力浪費。當前，計算機視覺等許多AI技術已經(jīng)進入比較成熟的發(fā)展階段，但AI技術通過云計算平臺向外賦能的水平還不夠，更多的AI技術應用采取“點對點”的方式，即開發(fā)者直接對接最終客戶，造成了AI技術未能充分發(fā)揮其應有的作用。打破“成見”，擁抱平臺思維，既能夠避免AI能力的浪費，也能夠為開發(fā)者提供更豐厚的收入。

4.AI人才浪費。由于在AI人才培養(yǎng)中，計算機學科、星空人工智能技術的教學未能與生物醫(yī)療、交通運輸、工程建筑、腦科學等學科實現(xiàn)融合與交叉，造成“AI人才不懂行業(yè)，行業(yè)人才不熟AI”的局面，AI人才往往變成了“計算機學科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。

存在浪費就需要找到有針對性的解決方案，在此提出相關的建議以拋磚引玉。

首先，對于AI算力浪費的問題，使用公共計算平臺（公共云）所提供的算力，尤其是AI算力，是一個避免重復建設AI計算平臺（硬件基礎設施）的重要方式。公共云因其按需付費、資源共享的特性，可以實現(xiàn)公共服務所帶來的天然的邊際成本效應降低，不僅可以降低企業(yè)獲得AI算力的成本，更能夠避免AI算力的浪費。

其次，對于解決AI能力浪費來說，公共云平臺也是一個很好的選擇。一方面，云平臺天然解決了企業(yè)數(shù)據(jù)和技術統(tǒng)一的問題，成為企業(yè)獲取AI能力的最重要途徑；另一方面，云服務商將AI能力作為“公共服務”來提供，對其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強化，對于企業(yè)來說，可以更加快速和便捷地應用到實際業(yè)務中。

再次，數(shù)據(jù)共享平臺的建立至關重要。雖然近年來AI研究者持續(xù)嘗試在小數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)AI技術突破，但總體來說收效并不明顯，數(shù)據(jù)仍然是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎資源，完整、全面、準確、實時的數(shù)據(jù)是非常關鍵的因素。因此，建立可信、可靠、可服務于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)共享平臺至關重要。當然，這種共享平臺必須保證數(shù)據(jù)安全、信息脫敏和隱私數(shù)據(jù)得到保護。

最后，為解決“AI人才不懂行業(yè)，行業(yè)人才不熟AI”的問題，借助跨學科教育來培養(yǎng)新一代信息技術人才已經(jīng)成為共識。2018年11月，MIT宣布在計算和AI領域投入10億美元，成立面向全球計算和AI領域的教育與研究的“蘇世民計算學院”，該學院以培養(yǎng)“雙學科學者”為目標，通過讓各個學科的專家對計算和AI知識的掌握程度與他們在自己的專業(yè)領域一樣熟練，從而培養(yǎng)“AI+專業(yè)學科人才”，從而保證AI人才在各產(chǎn)業(yè)領域中可以學以致用。

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