10月26日，2016人工智能青年创新峰会举办
　　
    中新网10月27日电 对人工智能而言，2016年注定不平凡。这一年，人工智能领域的奠基人明斯基去世——这离他提出人工智能概念过去了整整60年;3月中旬，阿尔法狗与李世石的围棋之战，后者的虽败犹荣也换来了大众范畴对AI的敬畏;也在这一年，有越来越多的人工智能产品从实验室脱颖而出，步入人们的生活。

　　为此，在昨天举办的2016产业中国年会现场，一场由中国人工智能学会主办、华夏幸福与CAAI模式识别专业委员会承办的论坛——“2016人工智能青年创新峰会”备受关注。

　　人工智能迎来“黄金时代”

　　事实上，人类历史的底层驱动力永远都是技术——以及让“技术扩散”的产业化过程，技术商业化无疑是实现产业升级的关键节点。

　　科技企业与资本市场的青睐，令人工智能市场即将迎来最好的时代——在过去的60年，这种乐观情绪也曾反复出现。但而今产业界几乎达成的共识是：更廉价的并行计算、更优质的算法、以及更庞大的数据量，终于可以让人工智能作为一个“时代”的前缀。

　　其中，始于2006年的深度学习理论的日趋完善尤为关键。深度学习可以让机器拥有某种类似于“自我学习”的能力。如同中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅所言：“人工智能的核心不仅仅是算法，更是学习。在今天大数据环境下，可以把程序放到数据里，让程序围着数据转，形成数据驱动的人工智能。如果能够通过记忆认知、计算认知、交互认知三位一体的认知网络，形式化脑认知，形成决策脑，就可展现出人工智能的井喷局面和灿烂前景。”

　　这也就不难理解，为何这一轮人工智能的技术转折点，会与数据量的井喷并行出现——后者是“喂养”人工智能的“养料”。在不少业内人士看来，人工智能与数据的共生关系对中国是一种利好。

　　本次论坛嘉宾、云知声董事长黄伟指出，人工智能的普及离不开大数据，而大数据一定和海量的用户密切相关，所以人工智能是中国赶超世界的良机，我们以前做芯片不如美国人，机械制造不如德国人，但在人工智能领域是有机会的。

　　产业化需要外部力量助推

　　未来由现实造就，而现实抵达未来的路径之一即是“试错”。这一轮人工智能的技术落地也有些许问题。

　　诚如李德毅所言：“真正创业的人能够冷静思考。很多人看到这个趋势，因为觉得只要趋势对了，我们往里钻就不会吃亏。但是我觉得更重要的还是要想想自己的强项、自己的亮点、市场的卖点、创意的痛点，分析透了，再下海更好。”

　　除此之外，中国数据资源的相对封闭也很大程度阻碍人工智能领域的发展速度。本届人工智能青年创新峰会嘉宾，“技术大咖”下海创业的代表、中科视拓董事长山世光表示：开放数据，开源，是国内学术界和工业界做的不够好的地方，国外开源社区有非常多的人愿意做贡献，这样就可以使得整个行业和整个生态发展得更快。

　　另一方面，更为重要的是产学研之间，还尚未大面积形成成熟的共赢机制。相对其他领域互联网创业，虽然有深度学习技术的加持，但人工智能创业门槛依旧相对高企，且很多是综合性的复杂产业，由创意到最终量产，往往需要外部力量的支持。

　　正因如此，在人工智能产业技术落地的关键一瞬，华夏幸福扮演着重要的产业化助推者角色。譬如，在其产业载体中，最具代表性的产业园之一是香河机器人产业园，后者定位为“京津冀地区机器人产业高地”，试图为这一领域的企业提供最大化的扶持。

　　据悉，今年1月16日，华夏幸福还与全国智能机器人创新联盟举行战略合作签约。全国智能机器人创新联盟京津冀总部落户固安新兴产业示范区，也标志着华夏幸福在智能制造领域——特别是在智能机器人领域，积极汇集产业发展的核心要素和关键资源，促进创新元素的聚集和互融，并通过在全产业链构筑创新生态系统，提供创新的产业服务，加速科技成果转化落地和“技术商业化”进程。