IT之家 7 月 11 日消息 在连续举办三天之后，2021 世界人工智能大会（WAIC）昨日正式闭幕。
褪去人工智能技术及其产业发展的神秘外衣，在经历了泡沫破灭的阵痛与多家独角兽上市遇阻的打击之后，这一届人工智能大会更加地务实了。
如果非要说一个本届大会最大的不同，硬科技实力的凸显，可以称得上是当之无愧的首选。
首先，造芯成为了本届大会硬科技实力凸显的一大标志。据新浪科技不完全统计，参与此次大会展出的芯片类企业多达 20 余家，累计占据了整个展区面积近六分之一场地。从参与展出的芯片企业来看，除高通一家海外企业外，主要还是以富瀚微、复旦微电子等国内传统上市企业，以及寒武纪、天数智芯、隧原科技等这一类新锐本土造芯企业为主。
造芯之外，本次峰会上，伴随着阿里、蚂蚁金服、美团、京东、科大讯飞等头部科技企业，纷纷展现自己的硬实力，推出芯片模组、隐私计算硬件产品、网络服务器、无人配送车、无人机以及智能手表等消费电子产品，一条由软变硬的互联网企业发展路径，正在不断的延展开来。“怎么这些产品越来越像华为了呢？”展区现场，有观众不问道。
事实上，由于硬件产品相比于软件产品更加地具象可感，而且也更容易实现标准化收费，近年来“通过软件提供服务但靠卖硬件收取费用的模式”也越来越被外界所认可。不同于华为“由硬变软”的路线，主流互联网企业们由软变硬的趋势，在本次展会现场进一步得以凸显。
而在此之外，此次峰会上，阿里、360、小马智行、AutoX 乃至于商汤科技均纷纷展出自己的智能汽车，智能车这一超大体积的硬件智能电子产品，在迎合了当下造车热潮的同时，也在凸显着科技企业们由软变硬的决心。
数字人民币的出现，无疑是本届世界人工智能大会区别于往届最大的特色。
去年 4 月，央行宣布首批数字人民币开始试点，深圳、苏州、北京、成都四地，成为了首批数字人民币试点城市，抢先开展落地探索。随后，全国各地的数字人民币推广热潮一波胜过一波。据新浪科技不完全统计，仅今年上半年，全国便先后开展了 11 次数字人民币红包推广活动，累计发放超亿元红包。
本次大会，由央行指定六大数字人民币运营机构中的交通银行、工商银行、建设银行三大行均参与展出，从各家展出的情况来看，数字人民币成为了他们主要推广的对象。不仅有现场展出的数字人民币 ATM 兑换机，同时还展出了智能手表钱包、硬币钱包、电子卡等数字人民币介质产品。
令人意外的是，在展览馆附近的大型商超电梯楼附近，数字人民币的二维码已经摆到了店家支付的柜台前，用户可以根据个人意愿选择通过数字人民币支付结算。
在智能车、芯片以及数字人民币频繁出现之外，虚拟数字人，自动驾驶试乘，AR+AI 沉浸式体验，AI 肖像，机器人表演等场景也不同频次出现在本届大会，也吸引了大部分观众驻足欣赏体验，不过作为往年大会展出的常客，并不属于本届展出特色。
总体而言，今年大会会场及周边智能化场景的应用体验进一步丰富了，各企业也在争相展出数字化转型成果。
一个明显的趋势是，AI 应用已经触手可及，今年大会期间诸多前沿科技产品和实际落地应用案例，已经不仅仅是技术层面的呈现，我们看到了更多切实的应用场景。与此同时，被广泛提及的产业数字化、智能化转型，正激励着 AI 行业快速迈向下一个阶段。
正如美团副总裁、首席科学家夏华夏在 8 日下午举办的人工智能产业发展高峰论坛中所述，经过六十多年的发展，伴随着今年以来业界开始不断地提倡 AI 新基建，这已经从侧面反映出 AI 已经到了落地并且成为通用基础设施的阶段了。
本次人工智能大会期间，华为昇腾计算业务总裁许映童对外宣布了公司年底之前将完成超 20 个 AI 人工智能计算中心的建设。与此同时，腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生同样表示，腾讯投资 450 亿建设的长三角人工智能超算中心，近期也将投入使用。
随着华为、腾讯等企业重金投入的人工智能计算中心陆续投入使用，基础设施层的完善，加速推动着上层的 AI 应用进一步落地发展。
伴随着数字智能的蓬勃发展，新的不平衡现象也正在发生。一些老年人因为不懂输入法使用，被挡在智能化设备的门外；偏远地区尚且未连入网络的人员，正在丧失与发达地区一同理解并掌握数字化技术的能力；流量型平台型企业利用从海量数据中挖掘出的价值进一步扩大了竞争优势，中小企业与个人消费者则被挡在了门外。
如何消除正在不断产生的数字鸿沟，成为了一个值得讨论的问题。让人们对于 AI 的信任与接纳度得以提升，成为了影响人工智能及其产业发展的一个重要课题。
本届人工智能大会，所有参展的互联网大厂均不约而同地展出并介绍了公司在数字化适老、低碳发展等方面的目标规划，进一步对外彰显企业社会责任。与此同时，在平行展会展出推进的主题论坛演讲过程中，有关于 AI 的伦理与治理，社会责任与安全可信等方面的讨论，也多次被提上了议程。
然而，对于 AI 技术下一阶段的发展而言，其仍然不可避免的将要面临着挑战。在技术层面，如何让 AI 更鲁棒，更可复制，这是可信 AI 正在面临的挑战。与此同时，AI 的可解释性，也正成为制约着人工智能技术及其产业发展的关键。
“我们在帮助企业做柔性生产和设计时，会根据消费者的洞察设计产品，如果企业要采纳这个建议，他们除了要看一堆模型的准确度之外，还需要知道为什么这样的设计更容易赢得消费者的喜爱。但是，目前预训练模型的 AI、神经网络的 AI 都不具备这些能力。”大会期间，京东技术委员会主席周伯文在接受新浪科技采访时如此表示。
在周伯文看来，目前人工智能最大的挑战，依然在于如何让 AI 在鲁棒性、可复制性、可解释性、隐私保护、价值对齐、负责任等纬度上更具可信度。
随着 AI 新基建步伐的加速，人工智能技术走向商业落地的步伐确实正在加速，只不过对于更多的 AI 技术而言，如何保证其更加可信并且以人为本的被使用，这仍将会是一件值得长期关注且深入研究的事情。
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