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專家訪談 | 人工智能計(jì)量檢測融合:探索 計(jì)量檢測賦能人工智能 新變革,這些方面將有 “巨變”?


  來源: 廣電計(jì)量企業(yè)服務(wù) 時(shí)間:2024-12-13 編輯:清風(fēng)
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本期話題


隨著科技迅猛發(fā)展,人工智能已逐漸成為推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新引擎。今年全國兩會上,政府工作報(bào)告明確提出“人工智能+”行動,為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推進(jìn)數(shù)實(shí)融合指明了新方向。人工智能不再是一個(gè)孤立的技術(shù)概念,而是要與各行各業(yè)深度融合,催生出新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能,為經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展注入強(qiáng)大動力。


人工智能與計(jì)量檢測的人工智能計(jì)量檢測融合又會產(chǎn)生哪些化學(xué)反應(yīng)?本期“計(jì)量檢測賦能人工智能”主題的“專家訪談”欄目,我們邀請到香港中文大學(xué)數(shù)學(xué)人工智能中心主任曾鐵勇教授,以及廣電計(jì)量總經(jīng)理、首席專家明志茂,共同探討計(jì)量檢測如何賦能人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,以及人工智能在計(jì)量檢測行業(yè)的應(yīng)用前景等議題。


曾鐵勇教授于人工智能計(jì)量檢測研究實(shí)驗(yàn)室 - 探索前沿融合

北京亦莊AI研究院 算法科學(xué)家 曾鐵勇


香港中文大學(xué)終身正教授、數(shù)學(xué)人工智能中心(CMAI)主任,國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃首席科學(xué)家,計(jì)量檢測AI大模型聯(lián)合創(chuàng)新中心主任。主要研究方向?yàn)閳D像處理、優(yōu)化、人工智能、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和反問題。實(shí)驗(yàn)室近年來在TPAMI、IJCV、IEEE TIP、TMI, TNNLS、CVPR、ICCV、SIAM等頂級期刊和會議上發(fā)表論文多篇,累計(jì)發(fā)表論文200余篇。


明志茂展示計(jì)量檢測賦能人工智能產(chǎn)業(yè)布局

廣電計(jì)量總經(jīng)理、首席專家 明志茂


工學(xué)博士/博士后,正高級工程師。以項(xiàng)目負(fù)責(zé)人先后承擔(dān)國家發(fā)改委、工信部、廣東省科技廳等省部級政府科研項(xiàng)目20余項(xiàng),獲得廣東省高新技術(shù)產(chǎn)品6項(xiàng)。曾獲廣州市高層次人才、廣州市產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才杰出人才、廣州科技創(chuàng)新南山獎等榮譽(yù)。


01 現(xiàn)階段人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢如何?


曾鐵勇:現(xiàn)階段人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)出多維度、多方向的趨勢。在技術(shù)創(chuàng)新方面,大模型持續(xù)進(jìn)化且競爭激烈,眾多高科技企業(yè)紛紛投身建設(shè),推動其影響力不斷增強(qiáng)。此外,人工智能與新興技術(shù)的結(jié)合也帶來了新突破,比如量子計(jì)算與人工智能的結(jié)合備受期待,量子計(jì)算的強(qiáng)大算力有望為人工智能解決復(fù)雜問題提供新可能;同時(shí),類腦智能等技術(shù)的探索也在不斷推進(jìn),為實(shí)現(xiàn)更具動態(tài)涌現(xiàn)能力的人工智能奠定基礎(chǔ)。


在應(yīng)用拓展方面,行業(yè)應(yīng)用不斷深入且呈現(xiàn)多元化。從通用場景向各行業(yè)特定場景加速滲透,如制造業(yè)的質(zhì)量檢測與生產(chǎn)優(yōu)化、金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評估與智能投顧、醫(yī)療保健領(lǐng)域的疾病診斷與藥物研發(fā)等,人工智能為各行業(yè)帶來產(chǎn)品和流程革新。


02 人工智能在實(shí)際應(yīng)用中遇到了哪些安全或質(zhì)量方面的挑戰(zhàn)?


曾鐵勇:人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛,但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨著挑戰(zhàn)。例如在數(shù)據(jù)安全方面,人工智能應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在收集、存儲、傳輸或使用過程中沒有得到妥善的保護(hù),就可能被黑客竊取或惡意利用,造成用戶隱私泄露和財(cái)產(chǎn)損失。例如,一些智能助手應(yīng)用可能會記錄用戶的語音指令和日常對話內(nèi)容,如果這些數(shù)據(jù)被泄露,用戶的隱私將受到威脅。


在模型可靠性方面,由于人工智能模型是基于數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的,因此在面對新的、未見過的數(shù)據(jù)時(shí),模型的性能可能會有所下降。此外,模型的性能還可能受到硬件故障、軟件漏洞等因素的影響,導(dǎo)致模型的可靠性降低。


另外在應(yīng)用場景方面,隨著人工智能應(yīng)用的不斷普及和規(guī)模的不斷擴(kuò)大,系統(tǒng)的復(fù)雜性也會不斷增加。例如,在智能交通系統(tǒng)中,大量的車輛和交通設(shè)施都需要與人工智能系統(tǒng)進(jìn)行交互,這就需要保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。


03 人工智能和計(jì)量檢測存在著哪些聯(lián)系?計(jì)量檢測對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展有何幫助?


明志茂:人工智能和計(jì)量檢測兩者相輔相成,可以起到“1+1>2”的化學(xué)效應(yīng)。人工智能有三大要素,首先要有數(shù)據(jù),然后是算法、算力。而計(jì)量檢測機(jī)構(gòu)通過測試積累了大量的數(shù)據(jù),利用人工智能手段,可以進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,形成數(shù)據(jù)資產(chǎn),從而更好地服務(wù)人工智能及其他產(chǎn)業(yè)。

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