“科技創(chuàng)新與實體經(jīng)濟融合”正越來越頻繁地被提及。“兩者的深度融合，將大力推動實體產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。”曠視科技CEO印奇分析，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化將成為未來科技創(chuàng)新的風(fēng)向標，人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的融合，則將加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，成為未來10年最大的創(chuàng)新機遇。

　　印奇分析，其中AI是核心技術(shù)能力，IoT是產(chǎn)業(yè)落地場景?！癆I與IoT的融合，本質(zhì)上就是將AI的能力注入IoT的場景之中，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化智能化改造，進而推動實體產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。”

　　印奇認為，為了更好地促進AI與產(chǎn)業(yè)的融合，應(yīng)把握幾個關(guān)鍵點。首先，要以打“移動靶”的心態(tài)，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。當(dāng)前，中國科技創(chuàng)新能力不斷取得新突破，無論是創(chuàng)新的速度還是創(chuàng)新的規(guī)模，都實現(xiàn)了歷史性跨越?！暗覀円惨庾R到，與世界科技強國相比，我們還存在明顯差距。一個突出的表現(xiàn)就是，雖然中國在消費側(cè)的數(shù)字化水平獨步全球，但在產(chǎn)業(yè)側(cè)的數(shù)字化進程仍處于發(fā)展階段?！彼f，一個重要原因是，消費側(cè)的科技創(chuàng)新往往聚焦于前端應(yīng)用和商業(yè)模式的創(chuàng)新，這類創(chuàng)新就像打“固定靶”，即面對確定的目標與需求，開發(fā)特定的產(chǎn)品推向市場;產(chǎn)業(yè)側(cè)的科技創(chuàng)新則更像打“移動靶”，需要與錯綜復(fù)雜的行業(yè)結(jié)合，需求高度不確定，技術(shù)落地周期長。因此，發(fā)展產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，需要有長期耕耘的耐心，緊緊依靠基礎(chǔ)研究、工程實踐和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的聯(lián)動效應(yīng)，才能滿足動態(tài)和不確定的需求。

　　其次，印奇認為，應(yīng)以“拉”為主、采取“推”“拉”結(jié)合的模式，促進AI與產(chǎn)業(yè)的融合。在他看來，科技創(chuàng)新可分為“推”和“拉”兩種模式。過去，科技創(chuàng)新更多采用的是“推”的模式，即技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新過程始于研發(fā)，經(jīng)過生產(chǎn)和銷售，并最終推向市場。整個過程完全由供給側(cè)發(fā)起，市場和用戶僅僅是產(chǎn)品創(chuàng)新的被動接受者。而以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的新一代AI技術(shù)，由于其本身就非常依賴于行業(yè)數(shù)據(jù)，與各行各業(yè)有著天然的聯(lián)結(jié)，因此也必須在行業(yè)里找到落地場景。這就決定了AI技術(shù)的落地必須是“需求定義供給”，既要從用戶需求出發(fā)進行技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)，又要針對用戶反饋對技術(shù)和產(chǎn)品作出調(diào)整，由此形成技術(shù)創(chuàng)新的價值閉環(huán)。