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            六部門發文以場景創新推動人工智能發展看點解析

            來源:全球起重機械網??人氣:2663
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             新華社北京8月27日電題:六部分發文以場景立異推進人工智能展開看點解析

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            新華社記者胡喆、宋晨

            近來,科技部等六部分聯合印發了《關于加快場景立異以人工智能高水平使用促進經濟高質量展開的輔導定見》。隨后科技部又發布了《關于支撐建造新一代人工智能演示使用場景的告訴》,打出以場景立異推進人工智能展開的方針“組合拳”。該系列文件出臺的背景是什么?哪些場景將是要點鼓舞展開的典型場景?新華社記者采訪了擔任文件起草的相關部分擔任人。

            當時,我國人工智能技能快速展開、數據和算力資源日益豐富、使用場景不斷拓展,為展開人工智能場景立異奠定了堅實基礎。科技部新一代人工智能展開研究中心主任、中國科學技能信息研究所所長趙志耘介紹,此次印發的輔導定見,旨在統籌推進人工智能場景立異,著力處理人工智能嚴重使用和工業化問題。

            輔導定見提出,以促進人工智能與實體經濟深度交融為主線,以推進場景資源敞開、進步場景立異才干為方向,強化主體培育、加大使用演示、立異體制機制、完善場景生態,加快人工智能技能攻關、產品開發和工業培育,探索人工智能展開新形式新路徑,以人工智能高水平使用促進經濟高質量展開。

            科技部戰略規劃司副司長邢懷濱表明,隨著我國人工智能展開進入新階段,需求適應新階段新特征的立異方針。借助場景立異和需求牽引,將與技能研發形成雙向互促的良性循環,推進人工智能技能打破成為促進人工智能技能研發的有用形式。

            此次印發的輔導定見提出“企業主導、立異引領、敞開交融、協同管理”四項基本原則,提出“場景立異成為人工智能技能晉級、工業增長的新路徑,場景立異效果持續涌現,推進新一代人工智能展開上水平”的首要展開目標,將圍繞“高端高效智能經濟培育、安全便捷智能社會建造、高水平科研活動、國家嚴重活動和嚴重工程”等打造嚴重場景。

            “人工智能是賦能技能,有必要與使用場景結合才干發揮最大效果,我國人工智能展開的優勢也在于豐富的使用場景,特別是實體經濟智能化晉級,提供了豐富的場景需求。”工業和信息化部科技司副司長任愛光說。

            隨著場景對推進人工智能技能與實體經濟深度交融、加快人工智能快速展開的效果正逐步顯現,以新一代人工智能立異展開試驗區為代表,很多城市現已意識到場景對于人工智能、新經濟展開的重要效果,開端在交通、農業、醫療、教育等范疇展開場景探索作業。

            交通運送是人工智能技能的重要職業用戶,在新一輪科技革新和工業變革中,交通運送已成為新技能和新業態立異實踐的熱門范疇。輔導定見提出,在交通管理范疇探索交通大腦、才智道路、才智停車、自動駕駛出行、才智港口、才智航道等場景。

            “以使用為驅動,打造面向出行和運送服務實際需求的嚴重場景,可以更好促進新一代人工智能技能賦能交通運送高質量展開。”交通運送部科技司司長岑晏青說。

            在農業范疇,輔導定見提出優先探索農機衛星導航自動駕駛作業、農業地理信息引擎、網約農機、橡膠樹割膠、智能農場、工業鏈數字化管理、無人機植保、農業生產物聯監測、農產品質量安全管控等智能場景。

            “這對進步農技配備和信息化水平,健全現代農業科技立異體系,進步生產力水平具有重要意義。”農業農村部科技教育司副司長張振華說。

            安全便捷智能的社會服務事關百姓民生。輔導定見提出,醫療范疇積極探索醫療印象智能輔佐診斷、臨床診療輔佐決策支撐、醫用機器人、互聯網醫院、智能醫療設備管理、才智醫院、智能公共衛生服務等場景。

            國家衛生健康委科教司督查專員劉登峰表明,國家衛生健康委將認真落實輔導定見各項措施,推進人工智能衛生健康范疇場景立異,促進人工智能高水平使用,不斷豐富衛生健康服務手段。

            一流大學是基礎研究主力軍和嚴重科技打破策源地。教育部科學技能與信息化司司長雷朝滋表明,教育部將引導高校面向國家戰略和工業展開需求,以使用場景為驅動,持續加強人工智能范疇基礎理論研究、要害核心技能攻關和科技效果轉移轉化,培育一批契合工業展開需求的高水平、復合型立異人才,大力促進我國人工智能范疇技能進步和廣泛使用。

            下一步,有關部分將在推進人工智能場景立異作業中堅持“三位一體”原則。邢懷濱介紹,科技部將與相關職業部分和地方政府嚴密協作,采取橫向聯動、縱向貫穿等組織方式,調動各方積極參與,在技能研發組織、復合型人才培育、基礎設施建造、職業數據敞開、落地方針配套等方面會聚多方資源,形成作業合力,共同破解職業數據缺少、落地成本高、場景立異深度缺乏等工業化難點問題。

             

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