专家：当前人工智能面临最大的挑战是落地难及

“我们正处在一个数据变革的时代，人类历史上90%的数据都是在过去几年产生的，其中50%的数据更是在最近两年内生成的。”英特尔架构图形与软件集团副总裁、数据分析技术总监马子雅在大会上表示，但目前为止，只有2%的数据被真正分析过来帮助人类的生产生活，其中最重要的原因是大数据、AI(人工智能)等新兴技术落地难。

从机器人到智慧城市，如今人工智能所面临的最严重挑战之一，就是如何紧跟所有的最新进展和最佳方法，将AI技术快速应用于实践领域。

马子雅以AI技术落地物流行业韵达快递为例。由于人力、燃油等成本较高，韵达快递一度利润率不高，需要不断提升生产效率，优化运输线路和存储才能保证利润。英特尔公司与韵达合作构建了一套完整的人工智能解决方案，能准确预测韵达在未来几天以及几周的快递量，这样的解决方案预计能为韵达节省千万美元的运营成本。

戴尔中国台湾分公司总经理FrankWu在大会上亦表示，“智能+”时代就是大数据时代，但是大数据产生数据并不是目的，最重要的观点是把数据变成价值。“数据是燃料，最重要是把燃料变成价值，通过分析的方法变成各行业应用，产生各种有价值的生产力，新的生产模式，这就是我们说的AI方式。”

但人工智能的应用并不是简单地执行算法。以智慧生产为例，制造商可以在生产线上利用深度学习，尤其是图像识别，将产品的质量检测自动化。如自动检测产品表面缺陷、零部件的缺失、标签的错位。已有很多实践证明，相比人工检测、智慧检测可以大幅提高生产效率，并降低成本。

这在医学领域发挥的作用更明显。研究表明，培养一个放射科医生需8年时间，每年要工作250天看各种片子，培训期间共要看20万张医学影像。而人工智能落地应用，包括MRA、核磁共振和X光片都可以交给机器来看，效率高且准确率也逐渐在提高。“AI将重塑人类社会。”FrankWu说。