2019年春節(jié)之后的第一個工作日，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《美國人工智能倡議》（American AI Initiative），該倡議開篇第一句話就寫到：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(zhì)量。
很顯然，將其中的“美國”兩字換成任何一個國家的名字，這句話都是適用的，作為全新的生產(chǎn)力，人工智能已經(jīng)成為社會發(fā)展、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)升級的關鍵驅動因素之一。
據(jù)國內(nèi)媒體報道，人工智能產(chǎn)業(yè)已進入全球價值鏈高端，新一代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。
但在人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展中，卻在不經(jīng)意間產(chǎn)生一些本可以避免的浪費：
1、算力浪費，計算（算力）是發(fā)展人工智能（以下簡稱AI）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AI就緒的云計算平臺，由于工作負載不飽和、調(diào)優(yōu)水平有限等原因，企業(yè)無法發(fā)揮出全部算力，這導致了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，當前許多AI技術（如計算機視覺）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技術應用還是“點對點”（即開發(fā)者面向最終客戶，而非開發(fā)者-云平臺-最終客戶的平臺思維），這造成了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、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。
存在浪費就必需要找到解決問題的方法，答案我們將在下一期《云棲科技評論》中為您揭曉。
文 | 阿里云研究中心 崔昊
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