数智时代的挑战与机遇

＜案例＞

大数据和AI的融合正在催生多个创新应用，让许多不可能变成可能。

以京东为例，京东将AI和大数据技术结合在一起，构建智慧物流体系。其建立无人仓储系统，让机器人融入生产、包装、搬运、挑选等诸多环节，从而深入了解和挖掘用户的需求，灵活制订价格，拉动销售额上升。

同样是借助AI和大数据技术，重庆法院在信用卡纠纷案件中打造类型化案件智能审判平台。该平台已具备批量网上立案、智能审理裁判、深度运用数据和规范监督管理四大功能。平台上线后，法院的办案效率大幅提升，平均立案时间缩短到10分钟以内，审理时间平均缩短27.26天。

除了提高生产效率之外，“大数据+AI”还给我们的生活带来一些趣味。比如瑞典设计师Minki Kim就设计了一个智能香氛系统，其可以通过大数据采集、分析以及AI技术，自动调制出用户喜爱的专属香味，提升愉悦感。

数智技术在加速产业升级的同时，存在哪些风险和挑战呢？

运算平台、数据资源和算法是数智时代的三大支柱，与之对应的数智技术产业链包括基础层、技术层和应用层，而由大数据驱动的AI发展给不同层次的产业链带来了机遇。

基础层。数智技术对各类硬件有较高需求，从而促进了以AI提供支撑性服务的硬件平台的发展，包括芯片、传感器、数据和服务、云计算等。近年来国内外包括谷歌、IBM、阿里和腾讯等在内的巨头公司正在此领域展开激烈角逐。

技术层。基础层企业提供运算平台后，技术层企业在此基础上参与AI领域的核心算法研发与通用技术研发，促进相关产业的发展。该层面的布局主要包括计算机视觉和智能语音识别。艾瑞咨询调研结果显示，2020年我国计算机视觉市场规模占AI行业的57%，达862.1亿元，带动相关产业规模超过2200亿元；智能语音识别技术在教育、医疗、互联网等垂直产业的核心产品规模达到57.7亿元，带动相关产业经济规模达317.7亿元。

应用层。应用层相关的企业以解决行业问题为关键，数智技术的发展推动企业探索数智技术的垂直落地，主要在交通、医疗和金融服务等行业产生巨大价值，见表1-1。

表1-1 数智技术在不同行业的应用

尽管“大数据+AI”应用在许多领域都正在普及，但数智时代也面临以下挑战。（1）偏见问题。人类输入带有偏见的数据或在进行算法时未考虑数据偏见都可能导致人工智能系统的偏见。（2）隐私问题。大数据时代的到来不可避免地增加了个人数据和专有数据的泄露，以及安全漏洞和恶意访问的风险。（3）安全问题。不良的人工智能系统设计可能会产生意想不到的有害行为。（4）责任问题。人工智能设备可能会接受人类的许多决策，因此在围绕人工智能建立清晰的责任框架时可能会遇到困难。（5）黑箱算法。依赖于机器学习算法（例如深度神经网络）的人工智能往往超越大众理解导致技术信息不对等，因此数据或信息可能会受到恶意操纵。