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人工智能加快落地,热潮背后挑战犹存

2019-09-19 11:13 次阅读

  在德国首都柏林举办的第59届柏林国际消费电子展上,5GAI(人工智能)、AR(虚拟现实)等新技术成为热点。图为参观者在德国电信公司的5G展区交流。记者 单宇琦 摄

  近年来,人工智能(AI)技术快速发展,并从概念炒作向应用落地、行业融合方向演进。专家认为,随着技术逐渐成熟,人工智能将会越来越多地赋能实体经济。不过,人工智能技术的应用落地需要数据、场景支撑,当前国内人工智能技术的应用落地仍面临诸多短板。

  人工智能加快落地

  人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,也是当前全球科技界竞争的一大风口。2019年以来,各种人工智能技术在国内正加速落地,人工智能应用范围不断扩大。

  在前不久于上海举行的“2019世界人工智能大会”上,来自全球的各大人工智能企业纷纷展出各自的AI技术,涵盖了生活、工作的方方面面,也预示着AI时代已经到来。

  例如,依托AI技术,移动配送机器人在大楼里送快递、外卖正在成为现实。上海有个机器人有限公司(YOGO ROBOT)在世界人工智能大会上联合东浩兰生集团宣布,YOGO的第五代配送机器人揭幕,并成功变身“楼宇管家小智”,双方将联合探索自主移动机器人在楼宇中的智慧新可能。

  YOGO ROBOT创始人赵明向记者表示,作为国内专注于楼宇场景进行测试和落地的机器人公司,YOGO ROBOT配送机器人已经在楼宇累计完成配送50万单,单机运力达到106单/日,节约配送时长13万小时。

  在金融信息服务领域,AI技术同样开始展现身手。在2019世界人工智能大会上,智能金融搜索引擎虎博科技发布了金融信息机器人“虎博私人助理”,开启智能问答机器人应用于专业领域的先河。虎博科技创始人兼CEO陈烨表示,虎博私人助理颠覆了现有信息查找方式,让找信息变得像日常交流一样简单,从而帮助人们极大地提高信息获取效率。

  如今,越来越多的企业正在将AI技术应用于日常业务中。据中国平安联席CEO陈心颖介绍,平安在五年前就判断人工智能将会对金融带来颠覆性改变,因此平安在科技方面的投入巨大。目前,平安已经拥有包含营销、产品、风控、服务、运营等超过400个AI落地应用场景。比如,AI代理人应用于寿险代理人的面试、培训和销售支持,目前已经累计完成面试超340万人次,减少人工面试时长超29万小时;AI风控(微表情)实现全线上化、智能化的端到端信用管理,日均信用风险评估量达360万,贷款余额3500亿。

  “未来,人工智能将和电一样,无处不在地改写人类历史”。创新工场创始人兼首席执行官李开复认为,人工智能赋能传统企业是中国的巨大机遇,将带来弯道超车效应,传统企业拥抱AI会得到最好的成长,如果过慢接受AI则将丧失竞争力。

  热潮背后挑战犹存

  人工智能发展至今,从技术的探讨到商业化落地的追寻,已然成为新一轮产业变革的核心驱动力。但在专家看来,当前国内AI热潮背后,仍存在许多问题和挑战。

  德国SAP全球高级副总裁、中国总经理李强近日表示,当前最热的毫无疑问是人工智能和工业互联网,中国将人工智能和工业互联网作为国家战略,出台了很多政策,支持中国企业利用先进科技推动经济高质量发展,中国在人工智能和工业互联网领域实现了巨大腾飞。

  但是,在资本浪潮之下,人工智能和工业互联网领域开始浮现出越来越多的泡沫,甚至出现了一些方向上的迷失。比如,今天许多中国人工智能企业都没有实现盈利,而且还在继续烧钱。他们拥挤在狭窄的赛道,更多的关注视觉和语音识别自动驾驶等领域。实体经济从人工智能热潮中受益依然有限。

  针对当前国内人工智能产业化短板,京东集团副总裁、人工智能事业部总裁周伯文认为,面临的挑战主要在三个方面。第一,人工智能产业化需要顶层设计。目前有些企业认为,产业智能化是IT部门的事情,是一个ERP流程再造事情,如果按照这一思维就有可能发现,即使AI技术突破了一些关卡而好不容易落地,但是价值天花板很快就会达到。因此,“产业智能化是CEO、业务负责人要考虑的事情,而不仅仅是IT部门的事情”。

  第二,在产业智能化道路上,从业者需要抓住切口,以点、线、面的方式在一个闭环里创造价值,坚持“小步快跑”,从而增强业务部门信心,并指明团队发展方向。

  第三,在产业智能化过程中,低估了生态的重要性。周伯文称,“在创新年代,每一个创新企业都依赖生态支撑,无论是人才供给还是创新落地,都离不开生态,生态非常重要。”

  期盼更多合力支撑

  中国工程院院士潘云鹤认为,2017年,中国发布了《新一代人工智能发展规划》,如果说前期探索阶段是人工智能1.0,2017年之后的技术研究就是人工智能2.0。两者最大的差别,是人工智能2.0开始运用大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统,并且在智能城市、智慧医疗、智能制造方面进行应用和探索。未来,人工智能和工业的结合,将在工业生产、企业经营、产品创新、供应链接、经济调节等五个领域得到更进一步的发展。

  为更好推进AI技术应用落地,陈心颖表示,AI落地最重要的是要有场景支撑。在拓展AI应用场景方面,可以借鉴基础建设领域的PPP项目做法,人工智能也可以有PPP项目,引导政府和民营企业加大合作。另外,做好人工智能,并且一定要是开放式的,为此应更多参与国际组织和标准制定。

  “从电商领域AI应用角度而言,目前国内领头企业的AI应用水平不落后于世界其它企业”。周伯文表示,需要做得更好的是原创想法的应用。能不能有更好的想象力、更前瞻的眼光,做一些目前看起来不太可能成功、但是愿意去投入的事情,这是国内需要加大努力的方面。

  在周伯文看来,AI落地的短板主要是技术发展依然不够成熟,因此建议政府和产业界共同推动合适的场景找到合适的技术,也推动合适的技术找到合适的场景。

  除此之外,专家认为,为更好推进人工智能技术应用,需要进一步加大数据安全和隐私保护,业界应该形成数据使用的行规。特别是,企业要形成行规或行业标准,为立法打下基础。

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