李颉院士：核心算法和相关系统软件缺位，人工

中国网12月21日讯（那珊）“在人工智能领域，我国和其他国家相比，在核心算法和相关系统软件方面我们也还存在卡脖子的可能性。”在近日举办的“2020年科技传播与应用”期间，上海交通大学教授、日本工程院外籍院士李颉在接受中国网采访时如是说。

缺少核心算法和相关系统软件，会陷入“卡脖子”窘境

虽然人工智能的发展与应用在中国如火如荼，但我国人工智能产业的创新能力还不够强大，产业发展还依赖开源代码和现有的数学模型，真正属于中国的东西并不太多。

特别是在核心算法和相关系统软件方面，人工智能的发展离不开算法、算力，其可以被视为人工智能的核心和重要关键点。不过，与发达国家相比，中国还有不小的差距。

“我们应用国外的算法和系统软件，其专业性和针对性还有待提高。，由于高成本，还不能很好满足具体任务的实际要求。”李颉教授表示，比如，用开源代码开发的人工即使可以准确进行，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。

我国对源自国外的系统软件框架也有较深的依赖，这也是人工智能生态系统的一大“短板”。可能减缓2030年之前与先进国家缩小人工智能技术差距计划的实施，我国在人工智能相关的基础软件和系统算法方面有待进一步提高。

据《2019全球人工智能发展白皮书》统计，我国已经连续6年成为世界第一大机器人应用市场，我国是全球芯片需求量最大的市场，但高端机器人还有不少是国外进口。核心算法和系统软件的差距，是国产工业机器人向高端制造迈进的“拦路虎”。

如果这种情况不改变，我国人工智能应用很难走向深入，也很难获得重大成果。“一旦被‘卡脖子’将会是非常被动的，所以底层算法和相关软件系统方面也要加强。”李颉教授提到。

的积累为人工智能发展提供原料

李颉教授表示，是人工智能发展的基础原料。人工智能让大量的数据有了价值。没有数据，或者数据少、数据纬度少、不够详细，人工就难以发挥作用。

目前人工智能的深度学习主要是建立在基础之上，即通过对人工智能进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。虽然很多人将其定义为“就是大规模的数据”。，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

例如地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值。

我们可以参阅马丁希尔伯特的，其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据。

主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。

以所用的训练图像数量为例，各大公司的训练系统需要大量的人脸画像。

人工智能背后强大的助推器

是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基矗

运用技术从浩瀚的互联网信息中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基矗

是基础，没有，无法实现存储与计算。是应用，没有，就缺少了目标与价值。简单来说:是硬件资源的虚拟化，而是海量数据的高效处理。

和两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。人工智能是与真正的出口。

举个例子底层算法相当于“巧妇”，相当于“米”，相当于“工具”。没有数据，或者数据质与量不够高，这些算法“巧妇”，也将面临“无米下锅”，做不出可口的饭菜的。有了 “”和，我们就可以方便的命令这些算法“巧妇”们给我们“做饭了”。

人工智能重塑各行各业

李颉教授称，在我国，虽然和国外比在算法、软件系统、机器人等方面有差距，中国的应用场景很丰富，数据处理也相对完善，社会治理应用、和国外比一点都不差。比如这次新冠疫情的防护过程，和人工智能起到了很大的作用。

随着/6G的到来，人工智能商业化应用成为关注焦点，并正在快速推进中。比如我们熟知的人像识别、图像识别技术、、自然语言理解、用户画像等。此类技术现阶段已经在金融、等行业逐渐得到了较广泛应用。

各行业面临的痛点有所不同， 例如金融行业面临成本压力、 产品服务单一、 交易欺诈等， 医疗与教育行业均面临资源分配不均等。 虽然问题不同， 但通过数据收集、 处理与分析能够有效解决上述多样的问题， 而人工智能通过数据驱动能够很好的赋能相关的行业和产业。

“人工智能要发展，需从分析好相关行业或产业的特征和特点，逐个击破，做好生态，共同发展。”李颉教授提到，因为一个企业或者国家再强，也很难把所有的行业和产业都做强做好，要强大就要有生态，联合来做。

对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，将发挥越来越多的作用， 不远的将来会有越来越多的智能化的行业与产业应用系统出现，比如智慧医疗和教育、智能驾驶、智慧工厂等已经在来的路上了！