本文摘要：“人工智能是新一轮科技革命和产业转型最重要的推动力。

“人工智能是新一轮科技革命和产业转型最重要的推动力。减缓新一代人工智能的发展，是关系到中国能否逃脱新一轮科技革命和产业转型机遇的战略问题。

”近日，中共中央政治局召开人工智能发展现状及趋势集体自学会。从2015年开始，人工智能两次写入政府工作报告，《中国生产2025》 《“互联网”人工智能三年行动实施方案》 《“十三五”国家科技创新规划》 《新一代人工智能发展规划》等一系列政策相继实施给予反对。

2017年，人工智能进入了一个日益激烈的时期。数据显示，中国市场增长率约为50%，2018年市场规模预计约为380亿元。

在工业领域，人工智能被视为工业4.0的大脑，它将改造生产。但是对于这种智能化趋势，作者更关心的是AI会如何落地。落地怎么样？说出来，外行看热闹，内行看门道。

这一次，我们通过AI建设者、技术提供者、技术应用者的眼睛看到了AI的落地，与业界交流了最突出的变化。数百人在争夺“智力”。人工智能产业的发展离不开政策的支持和核心企业的引导和推动。

它们在人工智能的生态建设中起着非常重要的作用。据工控边肖介绍，中美合并，一些核心企业的发展占据了AI的领先地位，比如美国的谷歌和亚马逊，中国的BAT。可以说BAT完全可以代表AI在国内的发展水平，因为百度是AI领域的第一，所以百度AI系统比较完善。去年，在科技部确认的一系列人工智能重点开发平台中，百度的自动驾驶、腾讯的智能医疗、阿里巴巴的智慧城市等人工智能的落地更加清晰。

此前，在百度描述的人工智能技术框架中，底层还包括百度大脑和百度智能云，上层还包括DuerOS和阿波罗。结合这个框架，百度可以获得很多行业的开发工具和AI解决方案。百度自己的AI登陆结果也很慢。

在今年的百度AI开发者大会上，百度第100辆自驾大巴“阿波罗”已经量产，并将在国内外积极商业化。与此同时，腾讯在医疗领域的搜索和阿里巴巴的都市大脑也如火如荼。得益于行业核心企业的蓬勃发展，中国加快了从底层基础设施到算法再到应用的相对原始的人工智能行业体系的建立。

本质上，对于大部分AI参与者来说，他们并没有BAT那么大、那么完整的去做一个系统，只是系统的一部分，也就是如何利用专业领域的技术来落地AI。笔者采访了北京郭爽科技有限公司(以下简称“郭爽”)工业互联网事业部副总经理朴志民，他在行业内首次提出了“工业人工智能”的概念。他指出，AI人工智能不仅具有深度自学和智能感知的能力，还集成了数据科学家和行业专家通过模型或算法构建智能的能力。

这个概念包括数据科技能力行业经验平台整合的综合能力。作为大数据和人工智能解决方案的提供商，郭爽为工业领域收购了工业互联网平台技术和工业应用，并凭借其在数据处理方面的综合能力解决了工业大数据的难题。

从实际应用的角度来看，郭爽主要通过监控设备、预警故障、临床故障和故障预测四大核心能力来优化传统的工业运营能力。基于工业互联网平台和原有的行业专业团队，郭爽打造了端到端的AI服务。不得不说，随着对郭爽等不同人工智能水平企业的了解，中国的人工智能将会大大提高 应用层集成人工智能技术和场景中的应用，构建商业落地。

这一部分是我国人工智能发展中特别活跃的领域，呈现出百花齐放的趋势，主要应用于机器人、智能安防、智能家居、无人驾驶等多个领域。人工智能技术及其在建筑中的应用。

那么，AI落地没有水土不服吗？我们在一个解决方案中使用领先的机器人制造商——宋新机器人。今年，宋新机器人作为项目管理单位，参与了科技部智能机器人项目：“数据驱动工业机器人可靠性和质量保证及快速成长技术”。

该技术可以从原工业机器人本体采集数据，分析其自身关节、核心部件、电流、传感器等参数所涉及的先进设备算法，使机器人无法提高自身性能，为新产品改版递归获得坚实基础。很难找到，宋新和人工智能技术赋予机器人权力，使它们看起来更聪明。杭州宋新机器人研究所所长陈力指出，国内控制器驱动性能的提高和互联网技术的融合，使得开关的运动控制更加多源丰富，更先进的设备控制算法更好地应用于机器人本体，从而提高了机器人的轨迹精度、速度规划等性能。

AI技术在工业机器人上的工业应用，通过减少传感器，融合机器视觉和深度自学，使得人机近距离协作变得不可行。陈力院长回应说，AI技术应用于工业机器人领域，需要给出准确的数据和高保真的实时采样，让机器做出准确的判别。

在一些自动化应用场景中，好产品的通过率必须超过99.99%。虽然深度自学习算法是目前人工智能的很多技术亮点，但是对于自动化行业来说，更好的是保证一个稳定的技术投入，这也是AI应用的瓶颈。相比智能家居、机器人等领域，AI在餐饮行业应该更有创意，但在实践中很少使用。

国际食品巨头蔡衍明集团R&D部主任陈军江告诉他，食品的不利因素很多，规格种类多，产品组合多，因此需要识别不同的变化规律，为系统搭建准确的平台。对于蔡衍明等产品线相当多的企业来说，更容易搭建大规模、高质量的产品设施平台，但仍然有很多小规模的产品无法解决，不可能在单独的平台上实现每个规范。

陈军江主任最担心的是，如果一条相当大的生产线出现自动化问题，不当损失不会更大。虽然人工智能进入食品行业需要一段时间，但目前，蔡衍明已经引入了一个数字系统来存储、集成和记录蔡衍明的食品配方和材料等信息。然而，据陈军江称，由于蔡衍明的产品线过于庞大，目前使用的系统几乎没有自动集成，它必须依靠人来串联现有的数据来构建公司一些信息的自动集成。

对于一项新技术来说，从技术发展的成熟阶段到全球化的应用，肯定需要一段时间，人工智能不值得关注。虽然国内人工智能产业链中的各个环节还是比较脆弱的，行业仍然严重依赖政府的政策反对，但是随着企业竞争和协作的加强，人工智能的渗透率会逐渐提高，会构建真正的落地。

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