人工智能的概念在過去幾年裡已經從理論變成了現實。從軟體的推薦算法到人工智能語音助手 ，AI的種子已經在我們的生活中發芽。如今，AI的力量正慢慢發展壯大，走進傳統行業，向着規模化的方向前進。
AI走出實驗室
在AI技術借由電子産品走入我們的視野後，我們不斷探索着人工智能更多的可能性。尤其是探索将人工智能與傳統行業結合，希望AI能夠為傳統行業的發展注入新的能量。
但人工智能在傳統行業的落地似乎沒有人們設想的那麼容易。人工智能領域知名學者吳恩達去年就曾在一篇文章中提出了疑問：在網際網路行業中被應用得“得心應手”的人工智能，為什麼會在傳統行業中“水土不服”？為何AI技術在傳統行業的應用速度和範圍遠不如消費網際網路等行業？
一方面，人們對人工智能的認識還有不足。在傳統行業中合理地利用人工智能能力需要創新和不斷探索。隻有當某個合适的應用場景出現後，人工智能的相關應用才會應運而生。
随着疫情的爆發出現的無人配送機器人、消毒無人機、無接觸體溫檢測裝置就是很好的例子。疫情出現時，創造了傳統行業新的應用場景，對應的人工智能應用也就應運而生。
人工智能作為新鮮事物在傳統行業中的潛力還亟待在實踐中挖掘。
另一方面，人工智能目前已經普遍應用的場景不同，傳統行業具有規模化，産業化的特點。這就要求人工智能完成“工業化”，告别“小打小鬧”，真正走向規模化。而目前這一過程還面臨着人才儲備、軟硬體生态等多方面的挑戰。
走向規模化，AI落地的“工業革命”
目前，AI在向真正的大規模應用轉型上還面臨着一道難題：AI目前的入門門檻并不算低，尤其是對傳統企業來說。目前許多傳統企業雖然對于人工智能頗感興趣，但在人才、能力、經驗上的積累都比較薄弱。這導緻這些傳統企業無法真正做到将想法落實到到實踐中。
這樣的情況下，雖然傳統企業迫切地想進行AI方面的嘗試，AI方案的提供商也想盡可能地擴大自己的業務範圍，但雙方存在着資訊障礙。
一方面AI方案的提供商與企業之間存在隔閡，無法确切的知道企業的需求，無法根據具體的需求來設計優化方案。另一方面開發者也無從知悉提供商在開發工具和開發方案上的最新成果。
為了解決這一問題，一些AI方案的提供商開始緻力于創新共享和生态開放。英特爾推動的“AI實踐日”就是與AI方案提供商與開發者直接交流的一種嘗試。
在2022年3月15日線上進行的“英特爾擁抱廣大開發者 軟硬體協同創新生态加速AI落地”活動上，英特爾首席工程師、人工智能技術中國首席架構師夏磊介紹了AI實踐日的相關情況。
夏磊就是AI實踐日的發起者之一。他表示，兩年前創辦AI實踐日的初衷是希望英特爾能夠通過有效的途徑将自己投入了大量精力取得的創新傳遞給開發者。希望能夠縮短從英特爾到市場、客戶之間的距離。
在這個過程中，英特爾成功地推動了一些人工智能項目在傳統行業落地。
英特爾與能源領域的金風慧能合作，利用英特爾的AI技術，建構了一套對風能進行精準預測的模型。風力發電一直存在着發電量不穩定的問題：風力大了，發電量就大，風力小了，發電量就小。
風電輸出的這種起伏不僅會産生很多棄電，造成能源浪費，還會影響電網的穩定。是以風力發電要求比較準确地預測整個風電場的電能輸出，這樣有利于風力發電并網。
據夏磊介紹，英特爾的AI方案使得金鳳慧能的準确率達到了80%，比之前提高了20%。這意味着每天發電過程中能夠減少120噸的碳排放。一年将能減少2.4萬噸樹木的砍伐。
無獨有偶，英特爾在醫療領域和衛甯的合作也讓人工智能在精準醫療上大顯神威。在醫療領域，根據每個人的身體情況不同給藥量也應該不同。随着現代醫學的發展，骨齡測試正幫助醫生做到因人而異的精準給藥。
英特爾和威甯合作搭建了一個基于英特爾至強平台的骨齡檢測AI方案。能夠将處理一張圖像的時間從原來的11秒降低至6秒，效率提升接近一倍。
随着英特爾和開發者交流取得了愈來愈多的成就，AI實踐日的性質也悄然發生着變化。
谷歌、亞馬遜、百度、阿裡等廠商也紛紛加入到生态共享的行列中來，利用英特爾的AI實踐日同業内交流。AI實踐日已經從英特爾為業界提供實踐機會的活動變成了業内生态共享的平台。
夏磊還提到，英特爾下一步将對AI實踐日的閱聽人進行細分。面對關注不同領域的開發者，英特爾會從算法創新、快速部署等方面進行分類，更精準的提供不同群體感興趣的資訊。同時也會為不同領域的開發者開啟專場，以更精準的為開發者提供方案。
AI走向規模化，産業化的今天，日漸完善的生态和開放的交流環境正在使得AI落地加速。也許不遠的将來，AI能夠向人們期待的那樣，在生活的每個角落裡都可以發揮它的作用。雷峰網