商海春作（新華社發）

　　最近一段時間，人工智能突然霸屏了，先有百度無人駕駛“刷屏”朋友圈，后有阿里巴巴發布新款人工智能硬件……在技術快速更新迭代的當下，人工智能正在從方方面面改變我們的生活模式和生產方式，其在為人類帶來更多便利的同時，引領著世界經濟的變革——

　　4.1億美元！這是人工智能企業商湯科技上周宣布的B輪融資總額，這個數字也創下了全球人工智能領域單輪融資最高紀錄。據商湯科技透露，其2016年的客戶和業務量較之2015年實現了數十倍增長，驅動了超過400家客戶的“人工智能+”升級。

　　資本市場對商湯科技的青睞，正體現出人工智能行業的紅火。商湯科技的投資方之一，IDG資本全球董事長熊曉鴿說：“可以明確地看到，人工智能已成為經濟發展的原動力。”來自市場分析機構普華永道的研究報告預測，至2030年，人工智能將為世界經濟貢獻15.7萬億美元。

　　在資本之外，人工智能市場同樣活躍。從政策層面看，來自科技部的消息稱，我國最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，這項規劃對我國至2030年的人工智能產業作出了系統部署。而在企業動向方面，僅僅上周一周，就先后有百度無人駕駛“刷屏”朋友圈，阿里巴巴發布新的人工智能硬件，微軟宣布將成立新的AI實驗室，以對標谷歌的Deepmind，“致力于解決AI領域中的一些最困難的問題”。

　　人臉識別、圖像搜索、下圍棋……在這些人們耳熟能詳的應用之外，人工智能下一條“賽道”又在哪里？將對人們的工作和生活帶來怎樣的影響？

　　打造智能生活新入口

　　目前，人工智能對自然語言的理解是最被看好的發展方向之一。中國計算機學會中文信息技術專委會秘書長趙東巖表示，自然語言理解是人工智能這座高峰上的一顆明珠，只有通過自然語言理解，才能實現人工智能與人類的無縫對接。

　　目前，自然語言理解讓物聯網智能語音設備大行其道。亞馬遜的Amazon Echo，谷歌的Google Home，微軟的Invoke和蘋果的HomePod……巨頭們紛紛發布了自己的智能音響產品，Echo系列產品在美國的銷售量已經達到700萬臺。在國內，美的聯合百度發布了智能語音盒，阿里巴巴則發布了智能音箱天貓精靈X1。

　　在人工智能的支持下，這些智能音箱產品已經不僅僅是播放歌曲、講個故事或者預報一下天氣，它已開始成為智能家居的新入口，并且帶來了人與機器交互的新方式。

　　百度度秘事業部副總經理葛行飛表示，美的智能語音盒能夠直接控制空調、加濕器、空氣凈化器等家電產品，可以為消費者的生活帶來更多便利。

　　天貓精靈則能夠通過聲紋識別，讓消費者直接用語音來為手機充值、購物、查詢快遞。“當你發起購物、充值等行為時，只需要說出聲紋密碼，通過聲音識別系統校驗身份，確認是本人后才會完成交易。”阿里人工智能實驗室負責人陳麗娟介紹說。

　　在這些智能音箱的背后，則是巨頭們的對話式人工智能操作系統。在百度，這個系統被稱為DuerOS，阿里巴巴則稱之為AliGenie。

　　為什么人工智能技術的推進，讓語音交互真正成為可能？陳麗娟表示，中文語音交互的難點在于對中文語義的理解，人工智能的算法支持讓中文語義理解引擎能夠優化常用的定時、提醒、天氣、購物等領域語言內容。“比如天貓精靈僅在天氣預報上就能夠理解786種中文問法。此外，對北方語言的兒化音，小朋友的疊字，包括吞字、缺字、口頭禪，這些都可以通過深度機器學習來優化。”陳麗娟說。

　　人工智能對自然語言的理解，不僅改變著人與機器的交互方式，也在改變人與人之間的交流方式。谷歌翻譯研發科學家高勤介紹說，在語言翻譯領域人工智能可以讓機器翻譯的整個決策過程更為全面。就像AlphaGo在對圍棋的理解上超越了人類一樣，在人工智能的支持下，機器翻譯同樣能做人可以做的事。“比如零數據翻譯，人工智能可以使用英語和日語、英語和韓語之間對譯的訓練數據，不依靠任何日語和韓語之間的翻譯數據，實現不通過英語中轉的日語和韓語之間的直接翻譯，這為未來構建統一翻譯模型提供了可能性。”高勤說。

　　生產過程從此不一樣

　　“在人工智能工業大腦的支持下，我們在車間里寫的代碼，讓蘇州一家光伏切片廠提升了1%的良品率。”阿里云算法工程師光鹽告訴記者。

　　在從工業3.0到工業4.0的遷徙中，人工智能也已經開始發揮作用，兩化深度融合讓企業擁有了更多的數據，人工智能則能讓數據真正在制造領域體現價值所在。來自普華永道的研究報告顯示，在深入分析2016年至2030年人工智能將帶來的經濟增長數據后可以發現，一半以上的增長將來自于勞動生產力的提升，普華永道人工智能分析師阿南德·拉奧表示：“人工智能在提高和擴展企業能力方面的價值并不亞于自動化。”

　　那么，人工智能在智能制造領域到底有什么作用？一方面是幫助尋找問題，優化流程。商業智能服務商Qlik幫助豐田汽車分析了1.8億個行車數據，通過對這些數據的分析，豐田大大縮短了查找問題的時間。“過去，豐田汽車查找問題根源至少需要10個小時的時間。現在，通過運用人工智能分析數據，這一查找問題的時間已縮短到5分鐘至10分鐘。”Qlik亞太區制造業和高科技市場開發總監杰里米·西姆說。

　　從當前對人工智能的應用來看，最被看好的應用方向是預測性維護，光鹽所提升的1%良品率正來源于此。“通過對監控的生產數據以及設備故障歷史數據分析建模，人工智能可以提前預測故障。在故障發生前，就可以提前更換有問題的零件。”光鹽說。

　　在日本，九州電力同樣通過對旗下84家工廠10萬臺設備的數據進行分析，將維護模式從定期維護轉變成基于風險的預測性維護。美國通用電氣公司GE也在上月宣布，將成立一家人工智能公司，致力于利用數據分析、機器人和人工智能技術，為油氣、運輸和能源等行業提供檢測服務。

　　不過，光鹽也告訴記者，人工智能在智能制造領域的應用才剛剛起步。“一方面是人工智能對數據有更多要求，企業必須有一定的數據累積。另一方面，人工智能的方法論雖然是通用的，但不同行業還是有原始數據和業務產品的區別，人工智能企業同樣需要深入了解制造業，為不同的行業建立不同的算法模型。”光鹽說。

　　“新一代人工智能技術將為智能制造系統插上翅膀，帶來智能制造的新模式、新手段和新業態，但其發展仍要注重技術、應用和產業的協調發展，避免空想，將創新驅動與工業化緊密結合。”中國工程院院士李伯虎說。（經濟日報·中國經濟網記者 陳 靜）