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隗慧虎：学术界AI落地应考虑两个问题

近年来，人工智能在各行业得到广泛应用。然而，学术界与工业界之间在AI落地方面还存在着不少差距。针对这一现状，来自中国科学院自动化研究所的隗慧虎提出了两个问题，为学术界与工业界之间实现有效对接提供了参考。

问题一：工业界注重解决实际问题，而学术界则更注重研究与创新

隗慧虎认为，学术界与工业界最大的差别在于目标不同。工业界注重解决实际问题，将技术转化为商业价值；而学术界则更注重研究与创新，探索科学的本质。这就导致了学术界在将AI技术应用于实际生产中时，往往会陷入理论研究之中，忽略了实际部署的可行性和实用性。

因此，为了将学术界的AI技术落地到工业界中，需加强学术界与工业界之间的合作，将理论与实际问题相结合。学术界与工业界的研究者应该站在产业需求与实际应用的角度，从工业界实际出发，对AI技术进行细致分析，并针对实际需求进行改进和优化。

问题二：学术界倾向于使用最新技术，而工业界则更注重稳定性和效率

学术界与工业界在技术选择方面也存在着较大的差异。学术界倾向于使用最新技术，注重研究与创新，推动技术前沿的发展；而工业界则更注重稳定性和效率，更倾向于使用成熟的技术解决实际问题。

因此，在将AI技术落地到工业界中时，需要学术界与工业界之间积极沟通，协商技术选型。学术界需要考虑到工业界的需求，选择性价比高、稳定性强、维护成本低的AI技术。同时，工业界也应该开放心态，接受新技术，并与学术界共同推动技术进步、提高生产效率。

结语

学术界与工业界的合作是将AI技术落地的重要前提。学术界应该强化对于实际问题的研究和探索，为工业界提供更实用的AI技术；而工业界也应该积极接受新技术，与学术界进行合作，共同推动AI技术的创新与进步。