学者：高校人工智能研究商业转化要融入产业链

“人工智能技术的研究一定要考虑应用前景，怎么能够形成集成性的技术，需要多方联合起来，仅靠单打独斗解决某个难点问题是不够的。”西安交通大学教授薛建儒在7月26日举行的机器智能前沿专题论坛上指出，目前高校的人工智能技术研究面临新的挑战。

高校的基础研究如何落地和产业化一直广受关注，薛建儒表示，技术的发展需要多方努力，并有相应的环境和生态。“围绕技术成果的转化，必须要有这样一个意识，不能停留在理论性研究。从一篇论文出来到最后的产品还有很多环节，需要很多人参与，所以我们必须要有这样一个意识。”

随着自主智能与群体智能、人机共融与智能交互、智能感知与认知决策等各种智能技术的不断发展和完善，AI将与产业、生活家居、工业应用更加深度结合，变得更加智能化，加速社会的发展和科技的进步。

复旦大学校长许宁生提出了ABC大脑计划，甘中学等进一步提出人机物三元群智智能，目的就是要解决在新的人类社会、物理空间和信息空间这一三元空间中，人类智能体、机器智能体与虚拟智能体之间建立高效交互、可控行为与群智涌现的自主机器智能理论与技术体系。

上海联影智能医疗科技有限公司联席CEO周翔表示，从产业角度看，机器智能或人工智能落地像一个洋葱一样。洋葱的最中间是算法，外层还包括对商业和场景的理解等各种因素，仅有算力、算法和数据并不能使人工智能成功， “我们在医疗领域碰到很多问题，有了设备、技术，发现商业化又是一层，怎么样理解商业场景？还有非商业因素，包括政府的管制、数据的私有性。我们现在出一个产品，训练数据都必须有可归属性。我到药监局去审理，他们不仅要看你的测试数据，也看要你这个模型怎么训出来的，在哪个医院拿的数据，是否有合同等。”

因此，从理论成果到技术，到产品再到应用，路线非常长，每一次跨越都存在巨大挑战。

北京邮电大学人工智能学院教授何召锋提出了他的建议：“一旦学术界有新的技术、新的产品，在产业化之前就先把场景找好。比如我可能在学校里面搞一个技术，正好有个上市公司可能需要，如果合作了，就把这个技术直接卖掉；当然也可以跟企业成立一个公司，商业化的过程交到一个公司里面去，但是学校的教授不一定非要控制这个公司，这样可能更有利于我们的成果转化。”

“大家术业有专攻，不要逼着技术的人去做市场的东西。另外，现在我们国家也非常多的新动向，无论是新型研发机构，新的应用场景，还是新的机制体制也好，包括技术经理人，我觉得都会有助于科技成果转化。”领中资本管理合伙人、上海市国际股权投资基金协会秘书长黄岩指出。