“目前，從人工智能與實體經濟融合的過程來講，雖然智能化的技術達到一定的落地水平，但是智能化的產業還是在處于剛剛起步的階段。”中科類腦董事長劉海峰表示，智能產業落地在技術、平臺和人才方面面臨著非常多的挑戰。

1月24日，由阿里云主辦，阿里釘釘聯合主辦，阿里云創新中心（合肥高新）基地、迪比空間、創頭條承辦的“NEXT創新大會”在合肥召開，劉海峰在會上與大家分享了人工智能驅動下的智能經濟新范式。那么作為國內首家類腦智能技術及應用科技創新公司，中科類腦是如何探索產業智能化的呢？

經過長時間的思考，中科類腦將技術、平臺和人才總結為智能產業落地需要解決的主要問題，正是基于這樣的思考，他們做了類腦智能開放平臺。

這個開放平臺是加速基礎科研和產業落地的紐帶，能夠同時聯動科研創新和產業落地。“它核心的一點是面對人工智能開發和應用的操作系統，它可以驅動硬件，也可以支撐我們的科研和應用開發。”

據劉海峰介紹，這個平臺將技術開發、技術與數據的提供、技術決策、技術交易都包含在內，從云端到體系、終端，從AI的科普到基礎培養以及研發的培養等等，整體構成了類腦的開放平臺。

目前，它是在下一代人工智能領域唯一的國家級科研平臺，基于實驗室算法、技術的依托，可以把先進的實驗室的技術放置于平臺里面供產業鏈使用。

同時很重要的一點是，這里面的基礎算法都是開源級別的，基于技術、平臺、人才的理念，中科類腦希望把技術放置于平臺，把系統給AI開發者，或者應用場景提供平臺化的場景，讓平臺服務于信息化系統，同時又可以賦能更多AI開發者，真正打造共贏和合作生態。

以下為劉海峰分享實錄：

劉海峰：各位嘉賓，企業家以及投資者，大家下午好！基于這樣一個大的題目之下，我這邊分享一下在人工智能大的環境之下是怎么去思考，通過智能化的技術來去落地產業，怎么去思考人工智能與實體經濟之間怎么融合和落地的。

我們知道目前，人工智能技術如火如荼，整體從技術發展的來講，目前人工智能已經滿足到具體的應用落地上，專用的人、專業水平可能不足，整體來說落地的水平已經達到了。整體產業發展現狀也是非常多的，從單門的幾個方向，在算法這塊AI公司和數據這塊的融資以及芯片這樣的公司整體的發展速度是非常快的，但是從目前上來說，人工智能與實體經濟融合的過程來講，雖然智能化的技術達到一定的落地水平，但是智能化的產業還是在處于剛剛起步的階段。

從落地來講，可以分為兩大類實現人工智能與實體人工智能融合，第一，主動對接需求，比如經常上說的（創新蕪湖），完成了互聯網和數字化的IT企業，他們作為一個內容，通過智能化的需求，作為內部的引用和內部的痛點，通過在內部設計人工智能研究院來完成轉升級，目前有大量的企業無法深度融合，尤其是傳統的行業和中小企業。

關于人工智能落地這塊，具體是怎么思考？我們這塊也經過很長時間的思考，也有些個人的看法，我們經常說機械化、自動化、信息化以及數字化，整體來講人工智能更多的是代表了智能化的時代，從信息化時代到智能化時代，它里面對于落地也好，整個時代的變革也好，到底有什么特點？

一是智能更多的是信息的升級，從整體來講，智能化系統是從信息化系統之上建立起來的，智能化系統是作用于信息化系統，整體來講是從信息和智能相互促進、相互作用，又是相互鼓勵的載體。基于這樣的思考，智能化系統其實從它底層的硬件到中間層的系統，到上層的應用，其實應該是相對來說有一定的獨立性。

同時我們知道信息化很重要的一點，它是一個硬件驗證碼，給它相應的編碼就作出相應的收集和反饋，智能化有兩個重要的特點：一是持續學習的能力，就像大腦一樣，三歲孩子具有智能化的學習能力、學習經驗的時候，對于我們這塊的學習能力是不斷地更新的，它要作用于我們整體的產品，更多的是一種更新，對于術語是叫推理，智能化系統很重要的一點，相對于信息系統來講要有學習能力和更新能力。對于信息化系統來講，需要服務于相應信息系統，因為要更新于信息系統之上。

我們知道這個時代相比傳統的時代來說，從基礎的科學到技術的突破，最終再到產業的變革，之前其實是一個串，但現在越發覺得無論是基礎智能化研究還是智能化的技術，包括最終落地到智能化的產業，其實是非常快速融合的節奏，所以整體的跨界融合或者是從科學到技術、到產業之間的融合的邊界，其實是越來越模糊的。這就作用于大學或者是研究所和技術型公司和傳統產業的邊界，應該需要一個紐帶能夠連接的更緊密，同時人工智能還有很重要的一點，我認為是民主化，人工智能這塊的人才價格非常高，985的博士出來到大的公司里工資水平，年薪超過了100萬以上，在所有大的公司聚集這么多的高精尖的人才，更多造成了技術壟斷。但是人工智能這塊其實更多的是賦能于場景和應用于場景，無論是從技術的輸入方還是技術的應用方，更多的是民主化，無論是個人的研究者、研究機構還是科研、大的公司，都可以作為技術的提供方，如果以后智能化時代，相當于說它能夠融入到不同的場景當中，要滿足民主化。

基于以上的思考，我們發現至少在安徽本地，我們在探索的過程中，發現在智能產業落地里面臨著非常多的挑戰，有些挑戰是關于技術，很多人找不到最新的技術，也找不到合適的技術。即使找到合適的技術，也很難很快速的上手開發和應用，同時缺少很多的平臺，這個平臺無論是云端的平臺還是私有化的平臺，還是智能端的平臺，這里面平臺的載體服務于信息化的載體都是極度缺乏，包括人才。如果智能化產業是個非常大的市場，目前都把握在智能化的人才之上，目前智能化的人才缺口非常大，假設中國人工智能這塊的人才，按照目前的比例不足100萬，對于萬億的產業用100萬的人去消化，這里面也造成了非常大的缺失。所以人工智能這塊落地的思考，我們發現從整體技術的發展需要三架馬車，到落地的思考我們提出了技術、平臺和人才。

基于這樣的思考，我們也做了類腦智能開放平臺，這個開放平臺核心的一點是加速基礎科研和產業落地的紐帶，能夠去聯動科研創新和產業落地，在這個平臺里面有相應的構成，包含技術開發、技術與數據的提供、技術決策、技術交易，在平臺里面從云端到大型的思維化的體系以及智能化的終端都會提供，從AI的科普到基礎培養以及研發的培養，整個平臺的構成從頂層的計算中心到中間層，智能化的操作系統以及從技術到應用平臺里面的理想社區，整體構成了類腦的開放平臺，這個開放平臺很重要的建設模式，我們聯動了類腦智能國家級公共實驗室，通過企業和實驗室共建的方式發揮雙方各自的優勢，實驗室擁有了目前55位教授，800位學生，每天做不同的智能化的研究，它也是目前在下一代人工智能領域唯一的國家級的科研平臺，也是合肥中心的重要建設單位，基于這樣實驗室的算法、技術的依托，我們可以把先進的實驗室的技術放置于平臺里面供產業鏈使用，很重要的一點，這里面基礎的算法都是開源級別的，我們構建了2000平米的機房。

我們知道剛才一直在提信息化和智能化，在智能化階段專門為智能化的大規模集群做了系統，它核心的一點是面對人工智能開發和應用的操作系統，它可以驅動硬件，也可以支撐我們的科研和應用開發。社區體現民主化的思維，我們要把實驗室先進的技術以及我們自己研發的技術放置于社區里面，可以供產業界通過原碼級的使用獲取出入端可以有更多的科研機構，支出端可以有更多的資金和AI的企業，能夠無縫對接整體的資源，真正的促進或者專注于人工智能這塊的資源和信息共享。最終我們在社區里面也會提供AI的教育板塊，除了開源級別的算法和相應的能力，更多的培養這些人使用它，能夠調用它，去做相應的開發。整體目前我們的計算平臺在算例方面可以提供45000人的算例提供，以及目前會聚了180項的AI算法。

在數據賦能這塊會聚了圖像、視頻、語音和文本，在算法這塊有傳統的圖像、多媒體以及視頻和語言理解，總共加在一起有180項，很重要的一點是開源，大家登錄這個平臺有原碼。這邊是關于AI教育這塊，目前2018年我們通過這個平臺來去培養超過600人怎么去使用開源級別能力的培訓，在這個培訓里面我們把科大的老師和安大、工大以及谷歌和微軟優秀的內容放在平臺里面，去制造一些AI領域中的數據庫，能夠讓他們知道怎么去使用這些系統。

同時，類腦智能開放平臺也積極的梳理學校，因為學校里面有非常多的前沿成果，去梳理這些成果之后也做了孵化的項目，比如說在醫療操作領域里面，孵化了上肢和下骨科，同時跟企業合作，包括移動執法設備，我們在溫州上線了，移動執法設備在不同的地級市也有相應的試點。除此之外，我們和不同的行業領域，上面我們談的是平臺、云和端，這一頁是產業融合的合作，這個技術的平臺配合更多的行業，比如我們在和安徽的聯通以及科大獨創去合作一些項目。

除此之外，開放平臺因為它提供了一整套的基礎性支撐，我們也比較強有力的支撐了科研，我們知道傳統的科研大部分都是小規模作坊，他們可能是老師帶著一幫學生在平臺里面，讓老師們免予科研的房屋搭建，更多的關注于自身，經歷了2018年的支撐，目前通過我們這個平臺支撐了類腦國家實驗室幾十位老師，加在一起我們產出了差不多有18項國際冠軍科研研究。所以，關于整個產業落地我們的思考是說，我們希望這個平臺，最開始聯動了中科大的智力資源，現在匯聚了不同的資源，變成了一個技術平臺，通過技術平臺和AI的算法，最后我們和產業融合，想努力成為一個產業性的平臺，其中這個平臺也具有一定的性質，我們希望更多的科研成果通過這個平臺孵化出去，變成孵化性的平臺。

基于技術、平臺、人才的理念，我們希望把技術放置于平臺，把系統給AI開發者或者應用場景提供平臺化的場景，無論是公有云的平臺還是私有云的平臺，還是終端的開發行業，能夠讓它服務于信息化系統，同時我們又通過一種AI教育的方式，讓更多的人能夠收知更多的理念，同時又能夠賦能更多AI的開發者能力，讓他們一起產業轉型升級，真正打造了共贏和合作的狀態。

以上就是我的報告，謝謝。

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