“下一个十年”人工智能大有可为，全行业需要这三类人才|人工智能人才

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华为云TechWave人工智能专题日高端对话

7月27日，华为云举办TechWave人工智能专题日。会上，深圳市公安局交通警察局局长徐炜，深圳市人工智能与机器人研究院执行院长李世鹏，华为云人工智能领域总裁贾永利等嘉宾共同围绕“人工智能进入生产系统，普惠AI使能千行百业”主题，畅想普惠AI将如何使能千行百业，探讨AI在行业落地面临的机遇和挑战。

深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏

其中，谈及AI的应用场景，贾永利表示：“无论是交通、机场、气象、交警、医疗还是能源等各领域，AI都大有可为。”不过，他指出，在AI的大潮下，行业充分用好AI的关键在于决策者有清晰认识、结合点足够合适、数据的获取和保护足够到位这三点。

AI本身发展迅速，人才培养也不能落下。“人才的缺口可能是我们国家在人工智能产业最关键的一点。”李世鹏补充道，AI实现真正赋能千行百业，还需要国家政府和各级单位加强对人工智能人才的培养。

华为云人工智能领域总裁贾永利

AI如何普惠千行百业？

会上，各专家围绕普惠AI的发展前景以及未来的美好生活做出展望。华为云人工智能领域总裁贾永利援引自身乘坐飞机的经验，表示近年来AI赋能机场，已经成功实现了停机位的智能调度，帮助深圳机场减少250万次旅客乘坐摆渡车，大大节省了旅客的时间，有效降低了机场方面的车辆调度成本。此外，AI赋能地面交通，华为还通过TrafficGo帮助深圳市200个路口高峰通行能力提升10%左右。

贾永利还说，目前华为正与深圳气象局积极合作，基于AI及大数据技术，分析云层的移动状态，未来将能够实现“两小时以内，1平方公里以内”的短临预报，保证市民的日常出行体验。“在工业领域，华为也有成功实践。”他表示，华为此前通过AI算法配煤，成功将每吨焦炭的生产成本降低10-20元；借助知识计算技术，还赋能油气行业，将AI模型对油气层的识别准确率升至测井专家水平，从而帮助专家节省了70%的评价时间。

疫情期间，AI对交警、医疗行业的赋能业值得借鉴和延伸。徐炜表示，疫情之下鉴于致电咨询交通服务的市民数量庞大，机构引入了交通政策语音机器人，每1万通电话中，有9成由语音机器人回答；医疗方面，AI辅助医护人员进行药物筛选，三天能筛选排序6000多种，一周可筛选排序2亿多个可能做药的合成分子，效率大大提高。

专家：未来AI行业需要这三类人才

人工智能对于各行各业的意义不言而喻。但是，目前全行业仍然缺乏AI领域的人才。“大家常说的人工智能三个要素数据、算法跟算力，其实很少有人提到人才，但我个人认为人才的缺口可能是我们现在整个国家，在人工智能里面的最关键的一点。”李世鹏指出，目前在人工智能人才方面，国家至少需要三个层次的人才：

其一，具有AI思维的管理者。

其二，AI技术的研究者。

其三，把行业数据拿到AI平台上解决行业难题的工程人员。

人工智能行业人才需求

贾永利表示，华为于2018年提出了AI沃土计划，“针对我们的高校，还有更广大的开发者，怎么样通过华为去赋能更多的人来学会AI，让大家更好的去应用AI。”他指出，华为计划在5年内在150所学校共同开展AI的相关课程。仅在2020年，华为就计划在超过40所学校完成课程布置。而在开发者层面，“我们在华为云上就有针对广大开发者的免费体验的AI的课程和系统，开发者不需要花钱就可以体验一个AI的程序怎么做出来。”

【以下为采访实录】：

主持人：贾总，华为云人工智能在我们的城市建设当中发挥了什么样的作用？

贾永利：有一个现象我不知道大家有没有感受到，最近我们在机场坐摆渡车的概率是不是下降了？这个背后也是人工智能的功劳。停机位的调度是一个非常复杂的事情，因为飞机的泊位和飞机的尺寸，飞机的航线是国内的还是国际的，和前后的航路，以及和天气的情况等等诸多因素要结合在一起。那么在这么复杂的约束条件下，怎么做到一个最优的排布让效率最高？过去是依赖很多系统和调度员的协同安排，现在通过引入人工智能，既把调度员的劳动强度负荷给下降了，同时也大幅提高了效率，最直观的一个结果就是，可以做到把整个运控的效率提升了8~10%，平均一个廊桥每天可以多停一架次的飞机。以深圳这样一个千万级的吞吐量的机场来讲，我们可以减少乘客250万人次坐摆渡车。

主持人：在非常时期，比如说极端天气，我们的AI技术可以发挥什么样的价值，或者已经做了一些什么样的工作？

贾永利：刚好我们和深圳气象局就有这样一个针对性的课题，做短临的预报，怎么做好精准短的预报？我们知道气象的预测，它是难度是很大的。但现在随着科技的进步，长一点时间都做的会准一些。反而短临的，特别像我们深圳这种沿海城市，它对流气候比较明显，经常有的区下雨，有的区不下雨。老百姓经常很关心，我未来两个小时左右要去一个地方，它到底是什么状况？我们和深圳气象局的专家，共同用AI去分析云层的雷达波的反射云层的移动状况，通过AI的技术，来提升整个对短临天气的预报的精准度。现在已经取了非常好的一个效果，时间和区间都更加精准了，时间上已经做到两小时以内，区间的话，我们希望做到1平方公里以内，精确度已经非常高了。

主持人：在这次疫情期间其实很多AI应用的场景，它越来越凸显出它的迫切性、必要性和不可替代性了。我想请李院长来跟我们分享一下，您在这次疫情期间，对于AI技术的应用有哪些让你印象特别深刻的？

李世鹏：AI在医疗方面的应用，包括在医疗的各个环节，从问诊到诊断到最后治疗，药物的研发，实际上做了很多工作。但这次疫情，一下子把很多问题，提到一个特别紧迫的地位。

第一个在疫情的预测方面。因为人工智能可以帮助我们去看一下疫情的这种蔓延的程度，会蔓延到哪些城市里面去，他有一些预测模型会告诉你。比如成功的预测到武汉的病情，第一个会蔓延到温州，当时对我们高层的一些决策提了很关键的一些建议。

第二个就是在疫情预防。怎么样去阻断疫情的传播路径，怎么样去识别哪些是高危人员，这是人工智能大数据这里面起的一个关键作用。

还有一些方面，比如医药方面的研制。我们知道，实际上包括华为，有很多计算平台，在这次疫情里面，很多算法可以拿过来去加速筛选一些对疫情特别对症的疫苗或者药物，这主要是对人工智能的需求。

还有机器人的应用。为了避免人的交叉感染，很多地方包括药物的传送，对一些病人的检测，一些隔离的酒店用机器人来送餐，我们都需要。这个事就是特别重要，以前是可有可无，人下去就行了，今天就变成刚需了，这也加速了我们在人工智能在医疗方面的一些应用。

主持人：徐局，在我们城市管理，特别是交通管理方面，在疫情期间发挥了哪些特别的作用？

徐炜：在我们刚刚接到查车任务的时候，那时候车流量还不大，我们马上组织了50个组，把深圳所有进入深圳道路全部逢车必查。但是后来随着复工复产车流量大了，逢车必查势必带来很大的麻烦。我们就决定采用人工智能的技术，把车分为红黄绿三码，绿码的就是你天每天在市内走的，我没去过其他地方，就自动放行，红码的我就重点检查，来自疫区的重点检查。我们采取一系列技术以后，我们50天检查了1000多万辆次车，2800多万的人次，既保证了我们守好了全市的疫情第一道防线，又保证我们复工复产以后，老百姓的正常出行没有特别大的影响，假如不是人工智能技术的话很难实现。

第二个，我们疫情期间交通政策经常变，同时老百姓有办事需求，来不了窗口办事怎么办？他会经常打电话来咨询电话量一下子爆发性增长，我们原来完全靠人工来接听，一天只能接1000多个电话。这一下子电话非常多，电话线也不够了，因此我们做了一个语音机器人，现在实际上每天我们的话务量都在1万多通以上，80%以上的甚至90%由语音机器人来自动给你回答问题。极大的提升了我们的工作效率，也方便了群众的办事。

主持人：我们在说到这个产业市场，它不同于消费市场，一个很重要的一点就是它的行业之间有很多很多的不同。所以我们AI技术要深入到各行各业当中，在深入行业领域的时候，我们遇到最大挑战是什么，或者决定我们成败的关键是什么？

贾永利：华为云在AI领域跟很多行业做了两三年的探索，我觉得有这么三点。

第一点，企业领导们一定要认识到AI是能够进入到核心生产和核心应用里的，能够发挥出价值。它不像过去在周边的辅助系统转圈圈，它是可以直接进生产系统的。我们很多企业它现在看别人用AI他也来用，其实他没有找到他最本质的生产系统最突出的矛盾。因为毕竟行业最懂自己的行业，所以他要找到生产系统的关键点到底是什么，这个不是AI的公司能够解决的。就像徐局最清楚交通的场景最大的困难是什么，他想怎么解决，想想解决哪一块？所以我觉得这是第一个。

第二个问题就是从学术上讲，因为行业有行业的知识，人家这么多年积累的专业的经验Know-How，这和AI怎么结合？因为我们大家都知道，经常有学术界在探讨AI的可解释不可解释，那么我们工业包括我们很多行业，其实它都是机理模型非常确定的，它是由理论指导的，它不是说只是靠数据驱动的。我们这种机理模型指导下的算法和我们AI的算法、数据驱动的算法之间怎么有机的配合，既能够精度更高又是可解释的可靠的？所以这个是在行业里面AI落地的时候非常关键的一个问题，如果你不解决这个问题，那地质的专家不敢用，或者医生也不敢用。你这不确定性到底在哪里，要给他讲清楚，所以这是AI技术和行业秘笈之间要找到一个结合点，而且这里面涉及大量的基础的理论的研究和突破。当你深入去理解了这个行业的它的特殊性之后，你设计出来的方案，在客户用起来的时候，它的操作性会更好一些，更容易上手的。

第三个是数据的问题，刚才院长也反复在提。其实包括我们交通这边，也是希望首先要解决数据的问题。在行业里面其实还有一个很大的困惑，我们过去历史上的系统都是结果性的数据多，过程的数据少，因为我们过去不知道过程数据干什么用，所以都没有采集，或者说有些核心的装备他不给你采集，就没有留这个接口。所以很多行业其实要想做好AI，首先要解决自己的这些关键数据怎么把它获取到，怎么把它保护好应用起来。

我觉得这是通过我们这么多项目总结下来的主要这三点，如果能把握好的话，行业做AI其实是已经到了可以落地的时候了。

主持人：AI的核心关键就是人才。我想请李院长来跟我们分享一下，您是很多高校的课座教授，您本身也从事人工智能的研究，您认为AI人才应该怎么来培养？

李世鹏：教育问题是人工智能里面一个，其实我觉得可能是最大的问题。因为我们知道大家常说的人工智能三个要素数据、算法跟算力，其实很少有人提到人才，但我个人认为人才的缺口可能是我们现在整个国家，在人工智能里面的最关键的一点。那么谈到人工智能人才方面，我们至少需要三个层次人才。

第一个层次就是具有AI知识的的管理者。就说是管理者他必须要有我们AI Thinking，就是AI思维。他在去管理去做决策的时候，一定要知道我们现在有了AI这样一套工具，怎么样去布局，从大的层面上它都有指导作用？

第二我们研究所研究院要做培养AI的一些技术的研究人员。他们在算法上往前更提高一步，包括AI算法上怎么样逐渐摆脱一些对大数据的过度依赖？这些都是研究人员要做的事情，这也是中国在最后能不能去超过一些发达国家的一个很关键的一点。

第三个是我们怎么样把AI的技术、AI的工具拿来运用到我们各行各业，这是我们很缺乏的。工程人员如何把自己行业里面的数据，拿到AI平台上来，去解决它的行业问题，这是很关键的一件事情。

【记者】许隽

【作者】 许隽

【来源】 南方报业传媒集团南方 客户端

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