央廣網天津9月20日消息（記者 馬文靜）“AI（人工智能）理論上能應用的場景和實際上落地的場景，存在巨大差距，這個差距從何而來？其實來自于人才。”在第十二屆夏季達沃斯論壇期間，第四范式創始人、CEO戴文淵在接受央廣網記者采訪時表示，全球頂尖的AI人才尚不足千人，人才稀缺是當前人工智能發展面臨的最大瓶頸。

　　圖為第四范式創始人、CEO戴文淵在接受央廣網記者采訪（央廣網記者 李帥攝）

　　人才稀缺制約AI場景拓展 亟需降低開發門檻

　　自從阿爾法狗大戰李世石和柯潔之后，人工智能在全球可謂炙手可熱。人臉識別、語音識別、無人車……這些場景耳熟能詳，構成了人們對AI場景的大致畫像。而戴文淵向記者表示：“AI能夠應用到的場景遠遠不止這些。”

　　他舉了兩個例子。例如，瓷磚廠生產的最后一個環節是挑出殘次品，這個工作一直是人工做，如果用AI做，挑選效率可以大幅提升。再如，高鐵夜間巡檢時若需更換零部件，需要巡檢員手寫型號，填錯型號將加大工作量，若運用AI，則錯誤率可以大幅降低。

　　AI與“瓷磚廠”等傳統產業深度融合并非無法實現，但從國內人工智能的主要落地場景來看，AI在安防、金融等服務行業的應用更為普遍。為什么AI公司更愿意做這些服務業場景而放棄了一些傳統行業？在戴文淵看來，癥結在于科學家太少，短期內難以將AI覆蓋全部場景，AI公司只能從最容易落地、實現價值最高的領域起步。

　　他指出，能夠引領AI發展的頂級人才，全球尚不足千人，而培養一個頂級的AI科學家，至少需要5-8年。這意味著，短期之內，若想實現AI在更多場景落地，必須尋求降低AI開發門檻。

　　因此，AutoML（自動機器學習）平臺近年來成為谷歌、微軟等科技巨頭和第四范式等AI公司的關注方向。其核心在于將企業的數據自動變為模型，大幅降低AI應用門檻。例如，通過第四范式的AI Prophet AutoML平臺，開發者不需深入理解算法原理，即可完成AI應用開發，AI的開發周期可從以半年為單位縮短到以周為單位。

　　“現有的網站、APP開發者基數非常大，如果能讓這些開發者去做AI的應用，如果AI的開發者能夠達到100萬以上，那么我們人工智能面臨的發展狀況將完全不一樣。”戴文淵說。

　　中國人工智能科研水平提升 AI有望在3-5年內大爆發

　　科研能力是提升一國人工智能發展水平的基本。清華大學中國科技政策研究中心最新公布的《2018中國人工智能發展報告》指出，中國人工智能領域論文數量的全球占比從1997年的4.26%增長至2017年的27.68%。從質量上看，近20年來，中國人工智能領域的高被引論文數量也居于前列。

　　戴文淵對中國人工智能科研水平的提升深有體會。“中國與（先進水平）的差距在縮小。”他回憶起十余年前初做人工智能研究之時，國內導師只能將他們送到海外學習。“因為當時如果你在國內，跟世界最高水平不接軌，學了半天你離世界最高水平也差3年。”而如今，中國的一流高校與世界頂尖水平已經完全接軌，甚至一些高校的論文水平可以進入世界前列，這樣的變化讓戴文淵感到欣喜。

　　除了科研能力的提升，在戴文淵看來，人工智能在中國的發展有兩個十分有利的條件。其一是中國有豐富的場景，可以提供豐富的數據；其二是中國有著鼓勵創新的環境，即使是相對保守的企業也愿意擁抱技術創新。

　　隨著政策鼓勵和行業的開發門檻降低，戴文淵預計，AI行業的“大爆發”有望在未來三至五年間出現，而在這個周期之內，AI行業一批龍頭企業有望形成一輪“上市潮”。