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七年來(lái)，中國(guó)私募股權(quán)投資市場(chǎng)中，人工智能領(lǐng)域相關(guān)投資額約3658.6億元，818家投資機(jī)構(gòu)參與投資，獲投的中國(guó)企業(yè)有580家。目前，各行各業(yè)都開(kāi)始基于人工智能技術(shù)開(kāi)始新一輪變革，向著智能時(shí)代邁進(jìn)。

但是，火熱背后依然存在著一些發(fā)展困境：一是企業(yè)發(fā)展人工智能的核心驅(qū)動(dòng)因素是人才，但是現(xiàn)在一方面人才供不應(yīng)求，另一方面缺少跨領(lǐng)域綜合型人才;第二，人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，然而，數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)治理仍是現(xiàn)在各行業(yè)面臨的重大難題。

本文總結(jié)了目前人工智能發(fā)展面臨的四大浪費(fèi)：算力浪費(fèi)、數(shù)據(jù)浪費(fèi)、AI能力浪費(fèi)及AI人才浪費(fèi)，并針對(duì)性的提出了相關(guān)的建議。

2019年春節(jié)之后的頭一個(gè)工作日，美國(guó)國(guó)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(guó)人工智能倡議》(American AI Initiative)，該倡議開(kāi)篇就寫到：人工智能(AI)有望推動(dòng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，增強(qiáng)我們的經(jīng)濟(jì)和國(guó)家安全，并改善我們的生活質(zhì)量。

很顯然，將其中的“美國(guó)”兩字換成任何一個(gè)國(guó)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(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。

據(jù)國(guó)內(nèi)媒體報(bào)道，人工智能產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入全球價(jià)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(guó)防建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)4000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5萬(wàn)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(fèi)：

1、算力浪費(fèi)，計(jì)算(算力)是發(fā)展人工智能(以下簡(jiǎn)稱AI)的核心基礎(chǔ)，AI的研發(fā)、訓(xùn)練需要大量的算力，但大部分AI企業(yè)往往選擇自建計(jì)算平臺(tái)，而非使用AI就緒的云計(jì)算平臺(tái)，由于工作負(fù)載不飽和、調(diào)優(yōu)水平有限等原因，企業(yè)無(wú)法發(fā)揮出全部算力，這導(dǎo)致了相當(dāng)程度上的算力浪費(fèi);

2、數(shù)據(jù)浪費(fèi)，擁有深度的、細(xì)致的、海量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練出“智能”的前提，但由于數(shù)據(jù)共享機(jī)制、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)/市場(chǎng)的建設(shè)仍然不成熟，導(dǎo)致許多AI學(xué)習(xí)/訓(xùn)練無(wú)法達(dá)到預(yù)期的水平;

3、AI能力浪費(fèi)，當(dāng)前許多AI技術(shù)(如計(jì)算機(jī)視覺(jué))已經(jīng)進(jìn)入比較成熟的發(fā)展階段，但AI技術(shù)通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)向外賦能的水平還不夠，更多的AI技術(shù)應(yīng)用還是“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”(即開(kāi)發(fā)者面向最終客戶，而非開(kāi)發(fā)者-云平臺(tái)-最終客戶的平臺(tái)思維)，這造成了AI技術(shù)未能充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用，打破“成見(jiàn)”，擁抱平臺(tái)思維，既能夠避免AI能力的浪費(fèi)，也能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)者提供更豐厚的收入;

4、AI人才浪費(fèi)，由于在AI人才培養(yǎng)中，計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)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(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。

當(dāng)然，存在浪費(fèi)就需要有針對(duì)性的解決方案，在此針對(duì)性的提出相關(guān)的建議以拋磚引玉。

首先，針對(duì)AI算力浪費(fèi)來(lái)說(shuō)，使用公共計(jì)算平臺(tái)(公共云)所提供的算力，尤其是AI算力，是一個(gè)避免重復(fù)建設(shè)AI計(jì)算平臺(tái)(硬件基礎(chǔ)設(shè)施)的重要方式。公共云因其按需付費(fèi)、資源共享的特性，可以實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)所帶來(lái)的天然的邊際成本效應(yīng)降低，而能夠以更低的成本獲得人工智能算力，不僅降低企業(yè)獲得AI算力的成本，更能避免AI算力的浪費(fèi);

其次，就AI能力的浪費(fèi)來(lái)說(shuō)，公共云平臺(tái)也是一個(gè)很好的選擇，一方面，云平臺(tái)天然解決了企業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)的統(tǒng)一，這也構(gòu)成了企業(yè)獲取人工智能能力的最重要路徑;另一方面，云服務(wù)商將AI能力作為“公共服務(wù)”提供，對(duì)功能性和適用性、易用性都有所優(yōu)化或強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，可以更加快速和便捷的應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中去。

第三，數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建立至關(guān)重要。雖然近年來(lái)AI研究者們持續(xù)試圖在小數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)突破，但總體來(lái)說(shuō)收效并不明顯，數(shù)據(jù)仍然是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)資源，完整、全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵。因此，建立可信、可靠、可用的服務(wù)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)至關(guān)重要，當(dāng)然，這種共享平臺(tái)必須要保證數(shù)據(jù)安全、信息脫敏和隱私數(shù)據(jù)保護(hù)。 

此外，還有AI人才浪費(fèi)的問(wèn)題，正如前文所說(shuō)：由于在AI人才培養(yǎng)中，計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)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(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。