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數碼新經濟距成功近在咫尺 (車品覺)

By on August 14, 2019

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。

中國數碼化所衍生的新經濟，只會繼續向前發展，距離成功已經近在咫尺。（法新社資料圖片）

中國數碼化所衍生的新經濟，只會繼續向前發展，距離成功已經近在咫尺。（法新社資料圖片）

在過去幾年中，我們見證了中國人工智能（AI）產業的蓬勃發展。由於政策支持，加上企業家積極推動數碼經濟，讓中國成為這新興關鍵技術的全球領導者。

然而，當我們進入2019年，有關人工智能「冬天」的說法開始出現（其實是60年來的第三次）。這種說法的根據是風險資本市場總體呈現了收縮。同時，截至2019年年中，巨型融資（超過一億美元）的相關投資數量從2018年的26宗，下降到2019年迄今為止僅有4宗交易。

深度學習的樽頸之一是其缺乏可解釋性，且需要大量的優質數據以解決現實問題的挑戰，因而限制了該技術的商業應用。中國人工智能產業雖然仍在蓬勃發展，但在開源社區方面，以至基礎研發上還需要急起直追。

當前中國的人工智能已進入合理化和重新校準的階段，這將衍生更大的挑戰與機遇，以及不可預測性。內地人工智能產業正處於拐點，除了人工智能外，大數據產業如何取得成功變得更加重要，但面對的問題也更加隱蔽。

在人工智能實施的時代，個人私隱和數據安全一直是關鍵的爭議點，但我們不應該簡單地把它視為監管問題；相反，我們更應通過創造更好的技術，努力解決伴隨新技術而來的挑戰。同態加密和聯合學習等技術可以保護個人數據，也能使數據支持我們的AI算法並提高其效率。

不管大眾對於人工智能在中國的持續發展和商業化抱持什麼態度，數碼化所衍生的新經濟，只會繼續向前發展。其中有幾個方向尤為突出，距離成功已經近在咫尺。

下面舉3個例子：

1）人工智能將提升基層醫院和醫生的能力，使他們的診斷服務水平，能與高級醫院相提並論。

2）未來金融服務領域的智能風險控制系統將從事後風控止損，轉變為實時反饋模型。其次，在決策方面，它將逐漸從人工審核，轉變為擁有自動決策過程的機器。

3）早已開始研發的自動駕駛汽車技術將日益成熟，但落實到真正日常使用層面，需要強而有力的政策支持，以及智慧城市的配合方有望取得成功，誰做到這一點，就能成為新型交通體驗的領跑者。

AI將提升基層醫院的診斷服務水平，使他們能與高級醫院相提並論；圖為廣州首家智慧醫院廣東省第二人民醫院。（中新社資料圖片）

AI將提升基層醫院的診斷服務水平，使他們能與高級醫院相提並論；圖為廣州首家智慧醫院廣東省第二人民醫院。（中新社資料圖片）

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[ English Version ]

Some solid AI developments in China

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