为什么AI很火，实现却很难

过去10年间，在5G、大数据、云计算等新兴技术的赋能下，人工智能(AI)加速发展。但AI技术“落地难”的问题也随之而来。日前《深圳经济特区人工智能产业促进条例(草案)》首次披露并提请审议，将探索建立与人工智能产业发展相适应的产品准入制度，并支持低风险人工智能产品和服务先行先试。这也是全国人工智能领域的首部地方性法规。

AI产品落地难并非个案。如何让AI产品顺利落地，打通创新“最后一公里”，已成为人工智能应用阶段急需解决的问题。ASP站长网

要落地首先要有好数据

AI既能提高劳动效率，又能解放劳动力，但在各行业的实际应用中，进展却相对较缓慢，这是为什么呢?

“AI落地是一个知易行难的过程。数据是制约AI成功落地的一大因素。因为AI依赖数据训练基础算法。获得有意义的高质量数据，对于AI落地成功至关重要。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之水。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

有专家指出，数据有“罪”——“自由散慢”。“自由”是指当你靠一些服务器收集数据时，会发现很多数据有问题，根本无法使用。比如英国调查机构发现，80%的人都出生于1911年11月11日，之所以有这种情况，是因为有些被调查者不愿回答一些隐私问题，在需要输入出生日期时他们想输入00，但系统不允许输入00，于是大家就都输入11，所以80%的人生日都是随意填写的。“散”是指数据散落在各处。“慢”则是指数据的更新速度慢。

再比如在制造行业，“该行业产生了大量的数据，数据质量和数据管理问题非常重要。”谭茗洲指出，但是制造业的数据可能是有偏差的、过时的，甚至是充满错误的。尤其是在生产车间这种繁重的制造环境中，极端、恶劣的操作条件下收集的数据。

（编辑：焦作站长网）

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