曠視付英波：面向十四五，把握人工智慧與產業融合的勢、道、術

科技創新不出預料成為兩會熱點話題，而“十四五”規劃，則切中了科技創新的一大關鍵命題：以數字化為浪潮的新技術，如何與各產業深度融合？

為此，中國經濟網記者專訪了人工智慧產業界人士——曠視總裁付英波。作為紮根一線的產業實踐者，他圍繞勢、道、術三個層面，分享了對於行業趨勢、策略選擇和落地執行的思考。

曠視科技總裁付英波

把握三大趨勢 人工智慧產業旗艦行穩致遠

中國經濟網記者：今年的政府工作報告提出，加快數字化發展，打造數字經濟新優勢，協同推進數字產業化和產業數字化轉型。請您介紹下人工智慧領域的發展現狀及其在產業數字化轉型中的作用。

付英波：人工智慧這艘產業旗艦正在駛向更深的藍海，相關技術在更為深刻地融入人們的生活和產業場景中。人工智慧、物聯網與各產業的深度融合，在不斷提升效率和智慧化程度，也正如飛輪般帶動各要素相互作用，良性互動不斷向前演化。

當前中國經濟的數字化轉型已來到下半場，不僅需要網際網路應用層要嵌入更多的“網際網路+”技術，更需要AI生產力的底層系統，如城市級作業系統、工業網際網路作業系統，來為更多的產業與行業賦能，實現數字智慧化。

中國經濟網記者：十四五規劃，也對人工智慧、大資料等數字技術和產業有重要論述。您對此有怎樣的解讀？人工智慧在其中的產業機遇和著力點是？

付英波：十四五規劃對於人工智慧，乃至更廣泛的數字技術相關產業來說，都是重大利好。同時對於各個產業和實體經濟分享數字技術紅利來說，也具有很強的指導意義。

人工智慧為數字經濟帶來先進生產力主要圍繞三個趨勢和著力點：

第一，是推動AI產業化，用AI夯實數字經濟的底座。人工智慧與其他數字技術的互動交融，構建了新型基礎設施。人工智慧具有很強的溢位帶動效應，能帶動其它技術領域的創新、生產變革和經濟增長。

第二，是促進產業AI化，推動AI與實體經濟的深度融合。人工智慧與實體產業要深度融合，不是簡單的物理疊加，而是深度融合的化學反應。兩者融合，將帶來實體產業模式的變革和產業結構的升級。

第三，是加速AI治理，推動技術的可持續發展。一定要邊發展、邊治理。負責任的AI才是可持續發展的AI。可預期的、可被約束的、行為向善的AI治理機制需要儘早建立起來。

搶抓數字新機遇“融合”是策略關鍵

中國經濟網記者：研讀十四五規劃相關內容，發現一個關鍵詞——“融合”，您對此如何理解？

付英波：是的。十四五規劃明確提出，推動網際網路、大資料、人工智慧等同各產業深度融合。

以我所在的行業為例，人工智慧與物聯網的融合，是十四五期間乃至未來十年的重大機遇：人工智慧企業要在各個物理空間裡，將人工智慧和物聯網結合在一起。因此我們要將人工智慧注入到各個產業應用場景中，並不斷沉澱與迭代，實現智慧化。

展望更遙遠的未來，最終受益的將是國家、社會和每一個人。因為物理世界將被完全數字化：人工智慧、物聯網與各產業的深度融合，一定是基於場景空間、以人為核心、軟體硬體相結合的網路。我們可以將物理空間劃分生活空間和生產空間，未來的物理世界實現完全數字化後將大大提升效率，更好地服務於人，釋放出人的價值。

中國經濟網記者：能結合具體的產業落地談一談融合是怎樣實現的嗎？

付英波：在這一過程中，人工智慧企業應該聚焦，比如智慧物流、智慧城市：場景足夠大，人工智慧也有更大的發揮空間。

以涉及倉儲、運輸等重要環節的物流為例，它不僅關乎製造業等實體經濟的升級，更可以看到人工智慧+物流大有可為。

傳統的汽車零部件企業在生產過程中，噴塗、注塑等環節會導致車間氣溫過高、存在刺激性氣味，對工人的健康有不利影響。曠視智慧物流解決方案能助力汽車零部件企業打造智慧化的製造車間，提高倉庫空間利用率。自動化、智慧化生產方式，也能很好地避免工人處於惡劣生產環境中，給工人們帶來更安全、舒適的工作體驗。

鼓勵先行先試 探索數智化轉型實踐

中國經濟網記者：可以預見，在促進融合的實踐過程中不免遇到挑戰。有代表提出，鼓勵傳統行業企業數智化轉型，並建議引導科技創新型企業提前參與傳統企業數智化轉型頂層設計，對此您怎麼看？

付英波：的確。企業先行先試，樹立企業數字化轉型標杆樣板的做法值得鼓勵。建議聚焦業務需求迫切、資訊化基礎良好的領域，加速解決方案落地，遴選典型案例示範推廣，著力推動產業創新數字化、生產運營智慧化、使用者服務敏捷化、產業體系生態化等數字業務發展，支援智慧園區、智慧管理與服務、智慧產品與裝備、智慧供應鏈與物流等領域先行先試的行業使用者。

中國經濟網記者：這一過程中，還存在哪些挑戰？有哪些破局思路？

付英波：除了上述探討的，應更為深入地參與到相關產業的具體業務場景中之外，還可以看到：

第一，AI算力不足限制政企數字化轉型程序。智慧城市的建設、傳統企業的數字化轉型都需要部署實施大量的AI應用，這些應用的開發和運營離不開海量AI算力的支撐。目前，AI算力成本高企，企業開發AI需要在前期投入大量費用，城市主體和傳統企業部署AI應用也需要大量投入。這些因素都影響了城市和企業推進數字化轉型的積極性，造成智慧城市不“智慧”，AI技術紅利得不到充分發揮，企業數字化轉型也難以在各行各業快速推廣開來。

針對這一問題，我們做了積極嘗試：打造了新一代 AI生產力平臺，可以幫助企業快速高效地建立企業內的AI基礎設施，以更少的人力和更短的時間開發出各種新演算法，解決人工智慧與產業融合過程中算力不足的問題。

第二，需要搭建新型AI人才體系。AI與各產業融合，對於組織密度和陣型提出了更高的要求。一家AI企業不僅需要具備AI技術研發人才，還需要積累大量擁有行業經驗的人才。為此，AI企業需要搭建新型的人才機制和體系，確保不同型別的人才相互融合、良性互動，從而實現技術到行業解決方案的快速落地。