人工智能：引领我们进入全新的数字纪元

“人工智能（简称AI）”就是通过计算机来模拟人类大脑的思维方式，从而做出相应的判断和动作。计算机通过机器学习、深度学习、计算机视觉等算法对海量数据进行处理，完成语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别等操作，最终达到模拟“人”的效果。简单的说就是：像人一样思考的、像人一样行动的、理性地思考的、理性地行动的智能系统。

一、产业发展

人工智能的新基建是一项系统化工程，既包括网络、计算、存储等硬件设施，又涵盖数据算法、开源平台等软实力领域，还需要对各个行业领域智能化赋能，实现应用成果落地。这里不仅包括以数字中心、基站等为代表的信息化设备建设，也涵盖传统基建设备数字化转型。基础设施建设意味着巨大的政府投入和扎实的产业发展基础。与铁路、公路、机场三者构成工业时代的基础设施不同，云计算、大数据、人工智能、5G、区块链等将是未来重点。

目前，人工智能已被认定为未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎，它已经深入各个产业，成为我国经济和科技发展的重要推手。

二、发展挑战

抓住人工智能发展大势，我们看到近年来中国的人工智能发展取得积极成效：一是中国在人工智能领域的发明专利授权总量和人工智能领域论文数量都是全球领先的。二是人工智能产业里面相关的智能芯片、开源框架等等，中国已经开始了布局。三是在人工智能应用领域，中国的人工智能与制造、交通、医疗、民生等领域加速融合，不断创造出新模式、新业态，有力推动了各行各业的数字化、智能化的转型。产业高速发展的同时，也逐渐暴露出瓶颈和挑战，主要集中在以下领域：

1、数据收集能力不足

数据是人工智能技术的基础和驱动力，数据的质量和安全直接影响到人工智能技术的效果和可靠性。然而，在实际应用中，数据往往存在着不完整、不准确、不一致、不平衡等问题，需要进行数据清洗、标注、增强等处理。除此之外，数据标注成本极其高，图像标注之外，在面对一些更复杂标注场景，如点云数据的标注，它的标注成本极其高昂。

2、算力明显不足

人工智能技术的运行需要大量的计算资源和能源消耗，尤其是深度学习等算法模型，需要使用GPU、TPU等高性能计算芯片来加速训练和推理过程。如何提高算力的效率和节约算力的成本，是人工智能技术面临的另一个挑战。不论是算力中心建设还是国家东数西算规划，都需要大量的算力资源作为支撑。在建成之前，许多中小企业难以享受到便捷且便宜的算力。

3、安全性严重不足

随着人工智能技术的发展，算法模型越来越复杂和深层次，参数数量越来越多，算法的运行过程和结果越来越难以理解和解释，导致人工智能技术的可信度和可控性降低。我们对人工智能系统是否可靠、是否安全、是否具有透明度等方面仍然一些相关的隐忧。例如，在医疗领域，人工智能技术如果不能给出诊断的依据和原因，就难以获得医生和患者的信任和接受。因此，提高算法的可解释性，增加算法的透明度和可追溯性，是人工智能技术发展的重要方向。

未来，内江新经济产业园将汇聚人工智能基础层、技术层、应用层全产业链企业，通过实现园区内各项业务的智能化、信息化管理，提高园区的运营效率，降低运维成本，为企业创新发展创造良好环境。