全面推进人工智能的科研创新和应用落地

    2020年，突如其来的新冠肺炎疫情给我国经济社会发展带来冲击。另一方面疫情也催生了一些新产业新业态。在疫情防控和复工复产过程中，我们看到，生物医药技术在病毒检测分析和疾病诊疗过程中发挥了核心作用。以医疗机器人、影像分析、大数据分析、智能红外测温和面部识别等为代表的人工智能技术为疫情防控提供了强有力的技术支撑。

    尤其是在复工复产过程中，人工智能在以下几个方面可凸显出更大作用：在病毒感染检测方面，人工智能可更多应用于CT影像分析技术，自动影像分析可配合核酸检测提高检测和诊断的准确率；在员工返岗方面，为保障交通运输途中的防护安全，除了一般的戴口罩、测温等防护措施，智能红外测温、面部识别等技术有助于提高安全检查的效率，保障人员流动的有序平稳；在生产和办公中，员工管理可采用自动测温、面部识别、口罩检测、空间距离检测、行为检测等技术对员工行为进行自动监控，用机器人完成巡检、客服等工作，降低病毒传染风险；在生产管理方面，应用人工智能技术，可提高物流、人员和资源管理、工作调度的信息化和智能化水平，优化管理流程，提高工作效率，降低资源消耗。

    2020年全国两会召开在即，在统筹推进疫情防控和经济社会发展、完成决战决胜脱贫攻坚目标任务、全面建成小康社会的过程中，人工智能技术可发挥更大作用，也将是热门议题。面向长远的经济发展和技术创新，针对目前科技创新对社会和产业支撑不足的情况，我有以下建议和期待：第一，改革科研评价体系。当前，以论文为导向的研究对满足社会应用需求的不足日益凸显，需要更加强化面向科学问题和实际应用问题的成果评价体系。第二，推进高新技术应用。为推动高新技术转化为产业，技术研究者要着力将高大上的技术转化为实用易用的产品，降低技术应用的门槛。第三，全面推进人工智能教育、科研和应用。人工智能技术对推进各行业产业水平和社会治理能力将发挥关键作用，然而，人才缺口大、技术不够接地气等因素不利于创新和应用，要大力推进人工智能教育、科研创新和应用落地。第四，加强产业化人才培养和激励。产学研合作中面临的主要问题是研究和产业之间仍然脱节，要加强产业化人才培养，并对技术转化工作制定有吸引力的激励措施。

    （本报记者杨舒采访整理）