“现在基于大数据的深度学习，从应用层面已经达到了一定的天花板，未来应把贝叶斯统计、可泛化的迁移学习、基于知识的自上至下的方法等真正地融合起来，融合发展将成为人工智能未来发展的重要方向。”在近日举行的海南自贸区(港)“陆海空”科技创新和产业发展国际合作交流大会上，德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态技术研究所所长张建伟教授表示。

人工智能是新一轮经济社会变革的核心驱动力，未来技术与颠覆性创新将为人工智能在各种场景应用提供技术支持。张建伟表示，计算机、脑科学、心理学、语言学的交叉发展以及与国际先进科研组织的合作，为当下人工智能发展提供了更好的条件。云技术、物联网、光网、宽带、5G的发展为人工智能提供充足的大数据样本，新材料、新计算、新的能源供应，使得全系统的创新有了新的动能。

张建伟说，在全球的知识共享和多学科交叉背景下，我国各产业链实现了深度互动，使得我国的人工智能产业有了更多的发展机会。未来的少人化工厂、老人的服务护理、虚拟社区的交互、私人定制的服务等都是人工智能和机器人发展的方向。机器人和人工智能除了在制造、交通方面的应用，在医疗、农业、智能建造和教育方面都有巨大的潜力。

人工智能发展虽然已取得了一些进展，但距离真正解决民生方面的问题还有很长的路要走。张建伟表示，AI赋能产业光靠算法是不够的，人工智能需要一个深度融合、“核聚变”的过程。人工智能、物联网、虚拟现实、机器人、可穿戴设备、5G通讯、脑科学、新材料、新能源等，每一个领域的新突破，都将给现在的互联网生态等带来新的挑战。

张建伟说，今天以大数据为代表的信息技术已经变得非常强大，为基于数据的智能化运算提供了非常强大的计算引擎。与此同时，通过大数据、云、物联网以及5G技术的发展，可以让数据的应用更加充分。

“计算引擎和大数据相结合将是接下来人工智能发展的重要方向。”张建伟说，未来人工智能和下一代机器人的发展，还有很多挑战要面对，这将会是一个非常艰难的过程。

张建伟认为，下一步的挑战是如何让机器人和人工智能的结合变得更加透明，如何运用多模态的交互，使机器和人进一步融合，使得我们真正进入人类的2.0的时代。机器人未来和人工智能交互的未来，不是单模态的，而是一个多模态共享的模式。

关键词： AI赋能产业 算法 融合