人工智能加快落地，热潮背后挑战犹存

在德国首都柏林举办的第59届柏林国际消费电子展上，5G、AI（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。