“新一代科技革命和产业革命正在席卷着全球，其中人工智能技术的发展在社会智能化转型浪潮中起到了越来越关键的作用。我们应牢牢把握这个重大历史机遇，加快核心技术自主化进程，加深产业落地和提升实体经济的效能，加强人才培养力度和完善经济社会发展的环境，促进世界人工智能发展新的潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体提升和跨越式发展。”

10月22日，原信息产业部部长、工业和信息化部信息通信经济专家委员会吴基传主席在“2021年数智化高峰论坛”上表示。

据悉，本次论坛以“AI赋能无限想象”为主题，汇集各方专家、共聚一堂，以推动人工智能创新应用为出发点，广泛探讨AI技术如何赋能高效数智化转型升级，加速推动我国数字经济的高质量发展。以下为部分嘉宾的精彩观点。

中国工程院谭建荣院士强调发展数字经济过程中基础研究的重要性。“要掌握核心技术，要掌握高新技术，必须从基础研究开始。通过智能制造+创新设计、智能制造+工艺提升、智能制造+强化质量、智能制造+衍生服务和智能制造+拓展市场五大方法将促进实现数字经济和数字转型。”他说。

中国科学技术协会、科学技术创新部林润华副部长以“迈进大智能时代”为题发表演讲，他提出：“人工智能和人工智能算法的快速迭代，使我们形成了一个前所未有的认识自然和认知社会的巨大能力，所以从感知到认知到连接这样一个高效的基础设施，是推动人类步入智能时代非常重要的物质基础。”

中国信息通信研究院云大所何宝宏所长在“Al工程化发展趋势与挑战”主旨演讲中强调，在AI工程化从学术走向产业的进程中，“融合”尤为重要。“人工智能要做成科学的工程，需要跟周边相关技术融合发展。人工智能不可能飘在天上，底下需要云计算的一些支持，需要数据科学、数据工程的一些发展，需要边缘计算等的发展。”他说。

九章云极DataCanvas董事长方磊发表“数据智能的未来之路”主题演讲，以前瞻视角看待数据智能未来发展。他表示：“软件将进一步升级决策自动化，软件基础设施会经历一场重大升级，AI落地会是通过软件基础设施升级来实现，一千朵行业云里面的软件基础设施升级会是数据智能这个‘新IT’的历史性机遇，九章云极DataCanvas预测这个未来，也拥抱这个愿景。”

IDC中国研究总监卢言霞指出，在人工智能领域呈现的六大技术趋势(自动化机器学习，边缘智能，AIOps，超大预训练模型，多方隐私计算，知识计算)中，AutoML自动化机器学习是推进行业AI应用落地的重要技术路径，将在降低AI应用门槛、培育AI人才、繁荣AI生态等方面产生深远影响。

CB Insights中国高级分析师常啸分析，ModelOps不仅使模型开发到部署的“最后一英里”更加通畅，还具备工作流程自动化、持续监测和高复用性的优势，使得模型更具可靠性。“这一科学的治理方式使得 ‘隐藏技术债’问题得以解决，企业的 AI 计划更容易达到规模化、量产化的部署。”他说。

工银科技有限公司技术总监孙科伟表示，在企业运营中，可以运用人工智能技术提升内部效率和提高客户满意度，这已经成为业界共识。“将企业级人工智能平台推升至城市人工智能平台，是一种非常有意义的探索。成功的尝试可以实现人工智能服务城市运行的新架构、新机制和新产业。”他说。

中国农业银行研发中心资深专家合松深入分析银行业数字化转型中人工智能技术的前沿实践经验，他表示：“人工智能工程化立足于三大核心支柱：数据运维、模型运维和开发运维。强大的人工智能工程化策略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，完全实现人工智能投资的价值。”

中国宝武技术首席雷尚平通过解读AI技术在产业互联网的应用模式、结合钢铁行业特殊的场景与特点，提出“合应用—治数据—引算法—守平台”的AI落地策略。他认为，基于“交互重构、数据重构、算法重构”三步重构将逐步实现业务场景、数据治理和智能应用，最终实现产业智能。