王延峰谈“智能+”: AI赋能百业之路( 四 )
这种供给与需求的不匹配 ， 也体现在现有的人工智能行业应用上 。 比如在医疗行业人工智能的应用中 ， 智能语音方向上 ， 技术提供方总是强调语音识别与自然语言处理算法的准确率极高 ， 能够将语音自动转化成文本 ， 节省医生写病历时间 ， 然而医生却认为病历最核心的是记录下医生的判断以及后续辅助诊断的措施决策 ， 仅仅将与病人的对话转化成文本实际使用意义较低 。
当然 ， 现阶段供给和需求的脱节与当前人工智能技术所处的发展阶段有很大关系 。 上述各类功能机器人就是在面向单一明确需求的“专用”人工智能技术下实现的 ， 如果这些企业能继续投入基础研发 ， 实现“通用”人工智能 ， 成为全方位生活帮手的通用机器人就有可能出现 。
所以 ， “智能+”实体企业实施落地是技术驱动的业态创新的实践 ， 需要需求侧和供给侧同时发力对接:实体企业需要认识到自身数字化基础设施的完备度和对数字化技术的需求层级；供给侧要从各种应用场景中认识到真实的行业需求和痛点是什么 ， 并将其反馈到研发环节 ， 促进技术演进 ， 从而创新产品、创新流程和提升用户体验 。 （王延峰 ， 上海交通大学人工智能研究院副院长、教授）
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