（人民日报12-17刊） 如果在玉米生产中运用人工智能技术，产量会增加吗？有了人工智能，你的银行账户是否会更“懂”你？人工智能可以在多大【dà】程度【dù】上改善医生诊疗？近年来，人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。当前，推进人工智能技术与应用深度融合，正在为产业发展打开新的想象【xiàng】空间。
“桌上是4个品种的玉米，其中两种进行【háng】基因配组可以增产30%到40%，其他【tā】组合不会增产。通过计算机智【zhì】能分析，我们就可以快速知道哪两种配组更可能增产。”近日，在中信集团主办的【de】“人工智能与产业融合”论坛上，隆平高科副总裁邹继军拿起一粒种子介绍说，现在通过对种子做结构分析，在农民种地之前就能分析出其中各有多少成分来自热带和温带环境，从而能更有针对性地帮助农民选育优种。
“人工智能不是一个独立存在的技术，它需要依托于产业而存在。”中国人工智能学会副理事长蔡自兴认为，当前人工智能产业化迎来了新契机：一方面，人工智能发展的产业基础已基本形成，相关企业数量大幅增长，融资规模逐年扩大；另一方面，人工智能技术起点更高了，感知智能技术更成熟了。近年来，人工智能已经渗透到了不少行业：在农业领域，通【tōng】过物联网技【jì】术控制的温室可在特定时间内增加【jiā】温度、调节湿度；在金融领域，“智【zhì】能账户”可以精准预判客户诉求，并提供对应的个性化金融服务建议；在医疗领域，通过智能图像识别分析染色体【tǐ】核型，可让医【yī】生实现精准治疗……
人工智能产业化已取得重要进展，但也面临着一些问题和挑战。
技术潜力有待挖掘。蔡自兴介绍，人工智能技术在感知智能领域应用相对比较成熟，如图像处理和语音处理等，但在认知智能，如思维和情感等方面难度还很大。阿里云智慧农业事业部总经理郑斌认为，人工智能的【de】发展过程与产业信息化革命的先后顺序趋同【tóng】，不同行业的信息化基础不同，数据沉淀的水平就不同，“目前，人工智能在金融业、电信业落地最快，其后是工业，农业则相对【duì】较慢，需要加把劲。”
融资环境有待优化。人工智能是高投入、高风险行业，许多企业有强烈的融资需求，但对投资者而言，失败概【gài】率也【yě】不小。中信银行公司银行部总经理助理李春认为，金融行业投资者应提高在人工智能领域的参与度，通过了解行业本身来降低投资风险，加速人工智能产业化进程【chéng】。
人才瓶颈有待破解。“目前，世界各国的人工智能【néng】人才总体上供不应求，据测算，我国人工智能人才缺口约100万人。”蔡自兴建议，下一步我国应加大本土人工智能人才的培养力度，为产业化提供人才保障。
LPHT