近年來，AI技術逐漸從幕后走向臺前，正在作為底層能力之一，與各行各業進行融合創新。進入2020年，AI與產業融合的進展如何?疫情黑天鵝的來襲又將催生哪些新機遇、新命題?AI產業融合之路上還有哪些亟待解決的關鍵難題?7月10日，世界人工智能大會騰訊論壇正式開啟，除各位嘉賓貢獻精彩洞見外，大咖云集的圓桌也是本次論壇的一大看點。

　　本次圓桌以“AI與產業融合創新的挑戰與機遇”為主題，圍繞AI產業融合創新的現狀、機遇與挑戰，邀請騰訊研究院院長司曉作為主持人，中國工程院院士高文、中國科學院軟件研究所所長趙琛、世界工程組織聯合會(WFEO)主席、中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克以及騰訊公司副總裁、騰訊AI Lab與騰訊Robotics X實驗室創建人姚星等嘉賓作為學界、業界代表，一同展開深度討論，共探AI的機遇與共識。

　　2020世界人工智能大會騰訊論壇·圓桌論壇

　　疫情成AI試金石，為人工智能技術的產業融合提供了新場景和新試驗機會

　　如今，AI與產業融合的步伐越來越緊密，并在新的環境下不斷被催生出新的命題。2020年，抗擊疫情成為中國數字化能力的一次大考，以AI為代表的新興科技在其中表現搶眼。

　　針對AI在疫情期間的表現，姚星站在產業實踐的角度表示，疫情是AI的試金石，也是AI產業落地的加速器。在抗疫過程中，AI站在醫療抗疫一線，通過圖像識別、醫藥篩選、遠程問診這些場景的落地，幫助提升醫療效率，也將從根本上緩解醫療資源的壓力;在其他層面上，AI在助力城市治理、企業高效復產以及內容新消費上也發揮著突出的作用，提高了抗疫戰爭的整體效率，并將在后疫情時代全面支撐復工復產和數字經濟的發展。

　　姚星隨后還補充到：“這也是疫情的的特殊之處，疫情之前很多AI的應用都是偏向娛樂或者是其他方向的，但因為疫情的緊迫，相應的人工智能技術能力很快就轉變成了造福人類、科技向善的應用。”

　　高文也分享了自己的看法：”疫情期間中國AI應用的集中爆發和承擔一系列關鍵任務，源于國家政策和整個行業超前的發展和布局，也體現出了中國人工智能行業的整體實力。“

　　AI進入與產業融合創新的發展階段，新機遇與趨勢不斷涌現

　　在疫情這一個獨立切片之下，AI與產業融合正在加速發展，最近政府也出臺了新基建政策，作為抗擊疫情的重要手段，也是構筑數字經濟創新發展的基本策略。這一政策的推出不僅是對2020年經濟的提振，更是一項可能影響我國未來10年經濟走向的重要政策。對于AI在其中所扮演的角色，龔克表示：“新基建實質上隱含了從數字化向智能化轉變的趨勢，這個過程中，必須變得更加智能化，為了支撐這種變化，基礎設施里面必須要有這樣的部署，也就是大力發展人工智能。“

　　事實上，從2014年至今，AI與產業融合的浪潮一直不斷向前。如今在新基建以及疫情的影響下，AI產業融合將迎來哪些新機遇與新趨勢?

　　對此，姚星表示：“傳統的經濟結構主要由工業、農業、制造業組成，經濟好不好往往可以從用電量中體現，未來，‘用云量’也就是計算力的使用量很可能會成為新的指標。騰訊的長三角人工智能超算中心已經在松江開工，這些優秀的人工智能算力和各行各業的數據結合起來，將催生更多新的研究成果。“

　　人工智能正在進入供需融合創新的發展期。一方面是在供給側，人工智能在技術、市場、平臺、數據和資本等領域已經不斷成熟，另一邊則是在需求側，人口紅利轉化為創新紅利所引發的轉型需求、超大規模且多樣的應用需求以及疫情等黑天鵝催生的新興需求，正在對人工智能技術和產業化落地提出了更多的要求，也為人工智能發展創造了更多“潛在剛需”。對此，騰訊也正在從技術、場景和平臺三個層面積極布局，打造基礎能力。

　　AI產業實踐遭遇難題，產業生態或成破局之路

　　疫情期間，每個產業或多或少都開啟了數字化進程，AI也對外展示了未來發展的廣闊圖景。事實上，在疫情過后，市場需求還是會最終回歸理性，AI在深入產業更多新場景的過程中，依舊面臨許多挑戰。

　　趙琛首先分享了自己的觀察：“這次疫情期間，很多大規模的AI應用還是出現了地域之間的分隔，這其實反映出了大家對于人工智能技術的謹慎。我們需要盡快對人工智能技術的多個方面進行界定，包括各種輔助環節。通過標準的建立和應用落地的進一步推廣，人們才能真正建立對于人工智能技術的可信度。“

　　龔克則從能力和規則兩方面分享了自己的觀點：“AI在這次疫情中，幫助快速、準確的篩查。但AI是怎么知道新冠的?又是如何了解到它的特征的?還是靠人，人發現了致病原是新冠病毒，再跟以往數據對比，確定是新型的病毒。未來，這個最重要、最關鍵的判斷，AI應該自己也能完成。其次是規則，人臉識別就應該加速其標準化，從一開始就嵌入隱私和安全的保護，例如我授權世界人工智能大會使用的臉部特征數據，就不能外泄。”

　　姚星則結合騰訊在醫療和工業上的實際應用落地實踐分享：“騰訊這幾年在醫療人工智能上走了很多路，醫療的四個主要過程，篩查、診斷、治療和康復，都在不斷的深入，越深入越難。因為這里面涉及到學科上的交叉，AI之外你還需要生物，還需要化學知識。工業上也是如此，從設計、制造、質檢再到最后的供應鏈管理，這本身就是一個非常復雜的決策流程。對應這么復雜的系統，AI需要滲透到整個環節中去，例如圖紙的設計過程中就導入AI的能力。從目前的進展看，新基建的產生正在極大加速新經濟的出現，從原來的十年二十年，變成五年十年，這種成長除了規模也注定是高質量的。“

　　目前騰訊打造了“一云三平臺”，“一云”是指騰訊云，“三平臺”是指算法平臺、服務平臺以及開放平臺，共同面向開發者形成AI技術生態。除此之外，騰訊還將聯合超過1萬家生態合作伙伴，打造一個從技術研發到產業落地，相互協同、優勢互補的新型AI生態體，來推動各行各業的整體化、智能化升級。