◎盧臻 李

2017年3月，“人工智能”首次被寫(xiě)進(jìn)《政府工作報(bào)告》；7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能發(fā)展上升至國(guó)家戰(zhàn)略；2018年10月31日，中共中央政治局專(zhuān)門(mén)就“人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)”舉行第九次集體學(xué)習(xí)，這是中央最高領(lǐng)導(dǎo)層首次專(zhuān)門(mén)以人工智能為學(xué)習(xí)主題。在這樣的歷史條件下，如何以產(chǎn)業(yè)實(shí)踐推動(dòng)人工智能快速發(fā)展，成為擺在我們面前的重要課題。

人工智能及其發(fā)展

從廣義上講，人工智能是人類(lèi)賦予機(jī)器以自主行動(dòng)能力的行為，它不是一個(gè)固有或先驗(yàn)的學(xué)科分支，其跨學(xué)科屬性決定了它并不能被單一學(xué)術(shù)體系或科學(xué)技術(shù)所完全囊括。清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士認(rèn)為，“智能”包含三個(gè)成分：perceive（感知）、rational thinking（理性思考） 和 taking action（采取行動(dòng)），人工智能技術(shù)就是一個(gè)智能體通過(guò)感知周?chē)沫h(huán)境，進(jìn)行思考并采取行動(dòng)來(lái)最大化實(shí)現(xiàn)某些目的的方法[1]。

1.我國(guó)人工智能的發(fā)展歷程

我國(guó)人工智能起步較晚，1978年改革開(kāi)放后，著名數(shù)學(xué)家、中科院院士吳文俊提出利用機(jī)器證明與發(fā)現(xiàn)“幾何定理機(jī)器證明”；1981年我國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）成立；進(jìn)入21世紀(jì)后，國(guó)家以部委課題等形式進(jìn)行了更多的人工智能研究。近幾年，我國(guó)陸續(xù)發(fā)布了《中國(guó)制造2025》《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等文件，并先后承辦了世界人工智能大會(huì)、世界機(jī)器人大會(huì)等國(guó)際會(huì)議。清華大學(xué)等國(guó)內(nèi)知名高校紛紛成立人工智能研究機(jī)構(gòu)，制訂相關(guān)課程和研究方向。2017年，我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)237.4億元，同比2016年增長(zhǎng)了67%；截至2017年底，我國(guó)約超過(guò)20萬(wàn)名科技人員從事人工智能相關(guān)領(lǐng)域研究與應(yīng)用?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》中預(yù)計(jì)，到2020年我國(guó)人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，2020年、2025年和2030年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)分別超過(guò)1500億元、4000億元和1萬(wàn)億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模分別超過(guò)1萬(wàn)億元、5萬(wàn)億元和10萬(wàn)億元[2]。

2.國(guó)際比較

全球視野下，人工智能技術(shù)仍在加速發(fā)展。目前，美中兩國(guó)是人工智能發(fā)展的領(lǐng)跑者，綜合實(shí)力美國(guó)穩(wěn)居第一，日本、英國(guó)和加拿大等國(guó)也處在人工智能高速發(fā)展階段。與美國(guó)相比，我國(guó)更加關(guān)注專(zhuān)用領(lǐng)域，創(chuàng)新活力相對(duì)明顯，美國(guó)更加注重基礎(chǔ)研究，產(chǎn)業(yè)培植較為深厚。人才方面，我國(guó)杰出人才數(shù)量?jī)H為美國(guó)28536人的29.83%；論文和專(zhuān)利方面，截至2017年底，我國(guó)人工智能論文總數(shù)達(dá)到36.96萬(wàn)篇，論文和專(zhuān)利數(shù)均超過(guò)美國(guó)，位列世界第一，但學(xué)科分布全面性、被引用次數(shù)和科技含量尚不及美國(guó)。企業(yè)數(shù)量方面，截至2018年6月，全球監(jiān)測(cè)到人工智能企業(yè)共4925家，美國(guó)擁有2028家，我國(guó)（不含港澳臺(tái)）擁有1011家，中美兩國(guó)的人工智能企業(yè)總數(shù)超過(guò)全世界人工智能企業(yè)總數(shù)的60%，其中，北京是全世界人工智能企業(yè)最多的城市，共有395家。人工智能領(lǐng)域投融資方面，2017年全球總規(guī)模達(dá)395億美元，融資事件1208筆，我國(guó)投融資規(guī)模達(dá)277億美元，融資事件為369筆，分別占總數(shù)的70%和31%，明顯高于美國(guó)和其他國(guó)家，表現(xiàn)出我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)人工智能的高度關(guān)注[3]。

主要問(wèn)題

1.問(wèn)題表現(xiàn)

（1）用力過(guò)于集中。從架構(gòu)上看，人工智能技術(shù)可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中基礎(chǔ)層是人工智能的核心業(yè)態(tài)支撐，技術(shù)層是人工智能的關(guān)聯(lián)業(yè)態(tài)，應(yīng)用層是人工智能的實(shí)踐外延業(yè)態(tài)，這三個(gè)層次主要包括芯片、算法、智能工業(yè)機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和智能硬件等。2017年人工智能領(lǐng)域投融資規(guī)模顯示，語(yǔ)音語(yǔ)義、計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模較大，分別為108.7億元和82.8億元，占比分別達(dá)到45.8%和34.9%，總和占比超過(guò)80%，自2015年以來(lái)，我國(guó)人工智能在漢字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)方面世界領(lǐng)先，但在其他細(xì)分領(lǐng)域，與國(guó)外相比差距明顯，特別是芯片、工業(yè)機(jī)器人、GPU和深度學(xué)習(xí)算法等關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展較為滯后。

（2）應(yīng)用偏離場(chǎng)景。有些人工智能企業(yè)選擇的研發(fā)方向無(wú)法獲得充足的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐機(jī)會(huì)，實(shí)際上，我國(guó)人工智能科研機(jī)構(gòu)研究與企業(yè)實(shí)踐存在一定程度的脫離，企業(yè)往往陷入實(shí)踐型人才難求的境地。由于研發(fā)人員難以與應(yīng)用端的實(shí)踐相結(jié)合，或者苦于應(yīng)用場(chǎng)景下數(shù)據(jù)匱乏、無(wú)法數(shù)字化等因素制約[4]。如航空智能制造領(lǐng)域，一些老機(jī)型甚至沒(méi)有數(shù)模資料，僅有圖紙，人工智能技術(shù)“巧婦難為無(wú)米之炊”，再或者一些軍工等涉密領(lǐng)域，準(zhǔn)入門(mén)檻較高，不能深入場(chǎng)景提供智能化解決方案。目前，我國(guó)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域多處于專(zhuān)用階段，如人臉識(shí)別、視頻監(jiān)控和語(yǔ)音識(shí)別等都主要用于完成具體任務(wù)，覆蓋范圍有限，產(chǎn)業(yè)化程度有待提高。

（3）技術(shù)缺少硬度。部分人工智能企業(yè)對(duì)于研究和落地方向不確定，沒(méi)有深入調(diào)研市場(chǎng)需求和可介入的應(yīng)用場(chǎng)景，劍走偏鋒、求奇求特，單純追求研發(fā)的“高精尖”，盲目確定研發(fā)方向。按照科技部火炬中心《2016中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展報(bào)告》確定的我國(guó)人工智能獨(dú)角獸企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（一般估值10億美元以上），截至2016年底，美國(guó)和我國(guó)是“獨(dú)角獸”企業(yè)分布最多的兩個(gè)國(guó)家，分別為137家和63家，從兩國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的數(shù)量上可以看出，我國(guó)人工智能技術(shù)的硬度相比美國(guó)有明顯差距。

（4）區(qū)域發(fā)展失衡。截至2017年底，全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比39.66%；其次是上海，占比21.55%；位列第三的是廣東，占比15.52%。部分地區(qū)的人工智能發(fā)展方向趨同，產(chǎn)業(yè)實(shí)踐同質(zhì)，形式化問(wèn)題嚴(yán)重，缺少地域間錯(cuò)峰產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的統(tǒng)籌規(guī)劃和差異化的產(chǎn)業(yè)布局，老少邊窮地區(qū)基礎(chǔ)更加薄弱，無(wú)法有效提供產(chǎn)業(yè)實(shí)踐機(jī)會(huì)，加之缺乏吸引人才的手段和資金支持，沒(méi)能在區(qū)域統(tǒng)籌中充分發(fā)揮人工智能輻射行業(yè)多、撬動(dòng)能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

2.成因分析

（1）基礎(chǔ)因素。我國(guó)開(kāi)展人工智能研究起步晚、起點(diǎn)低，在實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的同時(shí)，必須面對(duì)科研基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雙薄弱的現(xiàn)實(shí)，人工智能是多學(xué)科的綜合應(yīng)用，其發(fā)展水平受限于各基礎(chǔ)學(xué)科發(fā)展水平，人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)參差不齊。部分產(chǎn)業(yè)從手工階段直接進(jìn)入智能階段，跨越了自動(dòng)化和數(shù)字化歷程，甚至有些產(chǎn)業(yè)剛剛興起，從無(wú)到有、從零開(kāi)始，數(shù)據(jù)匯集和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)不完整[5]。

（2）資本因素。近年來(lái)，創(chuàng)新投資的興起有效推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。由于資本追求投資收益，有退出機(jī)制和變現(xiàn)壓力，使得在深度產(chǎn)業(yè)實(shí)踐和融合上耐心不夠，為搶占市場(chǎng)先機(jī)，引導(dǎo)或迫使人工智能企業(yè)在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐基礎(chǔ)不牢的情況下以“攤大餅”的方式盲目擴(kuò)張。對(duì)有需求、變現(xiàn)快的行業(yè)更為推崇，對(duì)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)差、實(shí)踐周期長(zhǎng)的領(lǐng)域反應(yīng)冷淡。一些人工智能企業(yè)和個(gè)別地方政府缺乏遠(yuǎn)大眼光，追求短期的經(jīng)濟(jì)效益，期望1-2年內(nèi)獲得明顯的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，致使很大一部分人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)急功近利、底氣不足，遇到資金和產(chǎn)業(yè)瓶頸時(shí)難以維系。

（3）政策因素。產(chǎn)業(yè)實(shí)踐政策的導(dǎo)向不夠明確、缺乏目標(biāo)規(guī)劃，政策層面更關(guān)注如何提供軟環(huán)境，缺少應(yīng)用關(guān)注和產(chǎn)業(yè)對(duì)接，行業(yè)指導(dǎo)缺失，鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)深入發(fā)展的有效舉措不多，如技術(shù)加場(chǎng)景的合作模式中有許多是高校和企業(yè)對(duì)接，開(kāi)展專(zhuān)項(xiàng)課題研究，由于高校教師更關(guān)注理論研究成果以及課題經(jīng)費(fèi)有限、企業(yè)方數(shù)據(jù)信息不開(kāi)放等原因，導(dǎo)致課題研究浮于表面，結(jié)合實(shí)際少、深入一線少，大多只進(jìn)行了入門(mén)級(jí)技術(shù)探索，蜻蜓點(diǎn)水、淺嘗輒止，科技成果轉(zhuǎn)化率低。

（4）監(jiān)管因素。如果說(shuō)當(dāng)前人工智能發(fā)展引導(dǎo)政策注重正面保障和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，那么監(jiān)督管理則應(yīng)更多體現(xiàn)在反面的糾偏和督促機(jī)制上。假冒“高新技術(shù)”企業(yè)是人工智能領(lǐng)域的典型問(wèn)題，為此，科技部、財(cái)政部與國(guó)家稅務(wù)局于2016年聯(lián)合發(fā)布了《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》，使得沒(méi)有產(chǎn)業(yè)實(shí)踐就想“冒名頂替”的情況得到遏制。除此之外，對(duì)投資資金使用、課題成果驗(yàn)證等方面也要提高監(jiān)管強(qiáng)度，細(xì)化監(jiān)管措施。

3.重要性和影響

（1）不能錯(cuò)失發(fā)展重要窗口期。世界人工智能發(fā)展并非一帆風(fēng)順，而是經(jīng)歷了提出原理-理解-懷疑-深化-瓶頸-認(rèn)知的多重階段，與很多影響人類(lèi)發(fā)展進(jìn)程的重要技術(shù)革命一樣，處在螺旋式上升的過(guò)程中。當(dāng)前，正是對(duì)人工智能全面深入認(rèn)知的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，而這一節(jié)點(diǎn)的顯著特征就是產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。2015年以來(lái)，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵軟硬件技術(shù)的快速發(fā)展，極大地推動(dòng)了各類(lèi)場(chǎng)景的數(shù)字化和信息化，為人工智能進(jìn)行深入產(chǎn)業(yè)實(shí)踐創(chuàng)造了有利環(huán)境，形成發(fā)展的重要窗口期，錯(cuò)失這個(gè)窗口期，極有可能延誤歷史機(jī)遇，甚至喪失可持續(xù)發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。

（2）影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向就是在新發(fā)展理念統(tǒng)領(lǐng)下，以科技創(chuàng)新為引導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展方式。人工智能是引領(lǐng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵抓手和搭建新型供給側(cè)結(jié)構(gòu)的重要一環(huán)，如中央提出的軍民融合戰(zhàn)略，為破解軍工產(chǎn)業(yè)落后產(chǎn)能與剛需激增的矛盾，迫切需要人工智能企業(yè)與軍工產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景深度融合，以智能工業(yè)機(jī)器人代替人工，實(shí)現(xiàn)跨界融合發(fā)展。

（3）喪失創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力。全國(guó)知名科研院所和高校中，有相當(dāng)一批科研人員和師生受到大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的政策鼓舞投身到雙創(chuàng)事業(yè)中，如果沒(méi)有產(chǎn)業(yè)實(shí)踐賦予其新動(dòng)能，將極大地挫傷雙創(chuàng)人員的積極性。同時(shí)，以人工智能為代表的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，匯集了大量的國(guó)有和民間資本，特別是在2018年春季之前的2年左右，數(shù)額巨大的創(chuàng)投基金沖入人工智能及其衍生領(lǐng)域，如果一波又一波的人工智能創(chuàng)新企業(yè)因無(wú)法通過(guò)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，而出現(xiàn)違約潮、回購(gòu)潮，不但激增各類(lèi)資金的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，也將直接導(dǎo)致一大批創(chuàng)業(yè)企業(yè)無(wú)法盈利而難以生存，社會(huì)總成本也將大大增加。

對(duì)策與建議

要扭轉(zhuǎn)不利局面，徹底打通人工智能“產(chǎn)業(yè)+實(shí)踐”的“任督二脈”，就要以產(chǎn)業(yè)鏈倒排的方法和決心，將產(chǎn)業(yè)實(shí)踐提升到關(guān)乎人工智能革命成敗的高度，堅(jiān)決打造從研發(fā)到應(yīng)用的閉環(huán)。

1.政策引領(lǐng)

我國(guó)雖已出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列與人工智能相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃，但是專(zhuān)門(mén)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的具體引導(dǎo)性政策還少之又少。除了國(guó)家層面制定的人工智能宏觀政策戰(zhàn)略部署要得當(dāng)之外，各地區(qū)、各部門(mén)戰(zhàn)術(shù)層面的路徑也有待深化設(shè)計(jì)。如協(xié)調(diào)制訂不同地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)布局，不但要有全局藍(lán)圖，更要有結(jié)合地區(qū)、行業(yè)及研發(fā)生態(tài)等的局部規(guī)劃，避免出現(xiàn)重復(fù)建設(shè)的情況。要建立宏觀、中觀、微觀上下貫通的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐體系，抓實(shí)施細(xì)則、講落地實(shí)效，特別要著力保護(hù)人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)，拉長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警周期，減少風(fēng)險(xiǎn)邊界條件。特別是在頂層技術(shù)研發(fā)政策方面，可借鑒美國(guó)科研頂層統(tǒng)籌的經(jīng)驗(yàn)，成立人工智能技術(shù)國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)室，并設(shè)立行業(yè)分支二級(jí)實(shí)驗(yàn)室。同時(shí)，還要多研究具體應(yīng)用場(chǎng)景下產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的準(zhǔn)入政策，降低企業(yè)研發(fā)成果轉(zhuǎn)化成本，推進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

2.產(chǎn)業(yè)優(yōu)先

（1）有效構(gòu)建行業(yè)上下游技術(shù)語(yǔ)境和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，打牢產(chǎn)業(yè)升級(jí)的基礎(chǔ)。鼓勵(lì)傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)，特別是國(guó)有企業(yè)，成立人工智能事業(yè)部，對(duì)應(yīng)用實(shí)踐核心部門(mén)，在合理范圍內(nèi)積極開(kāi)放工作場(chǎng)景及數(shù)據(jù)源代碼，打通行業(yè)企業(yè)內(nèi)部人工智能技術(shù)輸入和輸出路徑，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)整體突破。鼓勵(lì)成立細(xì)分行業(yè)產(chǎn)業(yè)基金，以行業(yè)發(fā)展收益反哺人工智能企業(yè)。

（2）積極探索行業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)間技術(shù)共同持有、收益共同分享的合作機(jī)制。增加人工智能技術(shù)的容錯(cuò)空間，保障人工智能企業(yè)作為行業(yè)后入主體的合法權(quán)益，避免出現(xiàn)人工智能企業(yè)間惡性競(jìng)爭(zhēng)。

3.聚焦重點(diǎn)

（1）基礎(chǔ)類(lèi)重點(diǎn)關(guān)注芯片技術(shù)。作為人工智能應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的物理基礎(chǔ)和關(guān)鍵支撐，芯片是數(shù)據(jù)計(jì)算能力的核心體現(xiàn)。從技術(shù)特點(diǎn)、基本測(cè)試和發(fā)展路線等方面看，我國(guó)高精尖芯片研發(fā)水平仍相當(dāng)薄弱，建議下一步的研發(fā)方向從云側(cè)、邊緣和終端設(shè)備等不同實(shí)踐場(chǎng)景中提出需求，按照應(yīng)用工況條件，提升動(dòng)態(tài)計(jì)算精度、內(nèi)存耗能和響應(yīng)速度，重點(diǎn)關(guān)注體積、成本和算法架構(gòu)。

（2）技術(shù)類(lèi)重點(diǎn)關(guān)注視覺(jué)識(shí)別。視覺(jué)識(shí)別是目前人工智能關(guān)注度較高的領(lǐng)域，視覺(jué)技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)層和應(yīng)用層上下游具有通用性，它既是基礎(chǔ)類(lèi)海量場(chǎng)景數(shù)據(jù)的最好提供者和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐較為充分的技術(shù)開(kāi)發(fā)方向，又是算法用于工程化以便提供硬件產(chǎn)品的最好選擇，可在智能制造等方向加強(qiáng)應(yīng)用。重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用視覺(jué)技術(shù)效果突出，特別是城市安防的“剛需”特征，使得商業(yè)價(jià)值和科研價(jià)值兼?zhèn)洌斯ぶ悄芷髽I(yè)優(yōu)劣之分應(yīng)體現(xiàn)在是否有更加卓越的實(shí)戰(zhàn)能力。

（3）應(yīng)用類(lèi)重點(diǎn)關(guān)注智能工業(yè)機(jī)器人。智能工業(yè)機(jī)器人是應(yīng)用類(lèi)人工智能的尖端產(chǎn)品，是各類(lèi)人工智能技術(shù)的集大成者。機(jī)器人技術(shù)既需要芯片和算法的底層支持，還需要視覺(jué)識(shí)別和傳感器等綜合技術(shù)應(yīng)用，最為關(guān)鍵的是機(jī)器人專(zhuān)注于工業(yè)實(shí)踐場(chǎng)景，取代人類(lèi)繁重重復(fù)的體力勞動(dòng)是不可逆轉(zhuǎn)的發(fā)展趨勢(shì)。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析處理現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，提升人工智能條件下人機(jī)協(xié)作水平，增強(qiáng)人工智能企業(yè)和用戶(hù)企業(yè)間協(xié)作研發(fā)的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)能力，提高對(duì)用戶(hù)需求特征的深度學(xué)習(xí)和分析能力。智能裝備、智能工廠和智能服務(wù)是人工智能機(jī)器人的系統(tǒng)組成。目前，國(guó)內(nèi)真正依靠人工智能技術(shù)切入工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新企業(yè)并不多，如在飛機(jī)裝配領(lǐng)域，大多數(shù)人工智能企業(yè)由于無(wú)法獲取核心數(shù)據(jù)資料，甚至不能近距離了解需求，導(dǎo)致很難研發(fā)出解決工人真實(shí)工作中技術(shù)問(wèn)題的智能裝備，并盡快摘取工業(yè)機(jī)器人這顆人工智能皇冠上的寶石。