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AI技術一邊加速落地 一邊補齊短板

高少華 上海報道
2019年09月17日08:13 | 來源:經濟參考報
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原標題:AI技術一邊加速落地 一邊補齊短板

  在德國首都柏林舉辦的第59屆柏林國際消費電子展上,5G、AI(人工智能)、AR(虛擬現實)等新技術成為熱點。圖為參觀者在德國電信公司的5G展區交流。記者 單宇琦 攝

  近年來,人工智能(AI)技術快速發展,並從概念炒作向應用落地、行業融合方向演進。專家認為,隨著技術逐漸成熟,人工智能將會越來越多地賦能實體經濟。不過,人工智能技術的應用落地需要數據、場景支撐,當前國內人工智能技術的應用落地仍面臨諸多短板。

  人工智能加快落地

  人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,也是當前全球科技界競爭的一大風口。2019年以來,各種人工智能技術在國內正加速落地,人工智能應用范圍不斷擴大。

  在前不久於上海舉行的“2019世界人工智能大會”上,來自全球的各大人工智能企業紛紛展出各自的AI技術,涵蓋了生活、工作的方方面面,也預示著AI時代已經到來。

  例如,依托AI技術,移動配送機器人在大樓裡送快遞、外賣正在成為現實。上海有個機器人有限公司(YOGO ROBOT)在世界人工智能大會上聯合東浩蘭生集團宣布,YOGO的第五代配送機器人揭幕,並成功變身“樓宇管家小智”,雙方將聯合探索自主移動機器人在樓宇中的智慧新可能。

  YOGO ROBOT創始人趙明向記者表示,作為國內專注於樓宇場景進行測試和落地的機器人公司,YOGO ROBOT配送機器人已經在樓宇累計完成配送50萬單,單機運力達到106單/日,節約配送時長13萬小時。

  在金融信息服務領域,AI技術同樣開始展現身手。在2019世界人工智能大會上,智能金融搜索引擎虎博科技發布了金融信息機器人“虎博私人助理”,開啟智能問答機器人應用於專業領域的先河。虎博科技創始人兼CEO陳燁表示,虎博私人助理顛覆了現有信息查找方式,讓找信息變得像日常交流一樣簡單,從而幫助人們極大地提高信息獲取效率。

  如今,越來越多的企業正在將AI技術應用於日常業務中。據中國平安聯席CEO陳心穎介紹,平安在五年前就判斷人工智能將會對金融帶來顛覆性改變,因此平安在科技方面的投入巨大。目前,平安已經擁有包含營銷、產品、風控、服務、運營等超過400個AI落地應用場景。比如,AI代理人應用於壽險代理人的面試、培訓和銷售支持,目前已經累計完成面試超340萬人次,減少人工面試時長超29萬小時﹔AI風控(微表情)實現全線上化、智能化的端到端信用管理,日均信用風險評估量達360萬,貸款余額3500億。

  “未來,人工智能將和電一樣,無處不在地改寫人類歷史”。創新工場創始人兼首席執行官李開復認為,人工智能賦能傳統企業是中國的巨大機遇,將帶來彎道超車效應,傳統企業擁抱AI會得到最好的成長,如果過慢接受AI則將喪失競爭力。

  熱潮背后挑戰猶存

  人工智能發展至今,從技術的探討到商業化落地的追尋,已然成為新一輪產業變革的核心驅動力。但在專家看來,當前國內AI熱潮背后,仍存在許多問題和挑戰。

  德國SAP全球高級副總裁、中國總經理李強近日表示,當前最熱的毫無疑問是人工智能和工業互聯網,中國將人工智能和工業互聯網作為國家戰略,出台了很多政策,支持中國企業利用先進科技推動經濟高質量發展,中國在人工智能和工業互聯網領域實現了巨大騰飛。

  但是,在資本浪潮之下,人工智能和工業互聯網領域開始浮現出越來越多的泡沫,甚至出現了一些方向上的迷失。比如,今天許多中國人工智能企業都沒有實現盈利,而且還在繼續燒錢。他們擁擠在狹窄的賽道,更多的關注視覺和語音識別、自動駕駛等領域。實體經濟從人工智能熱潮中受益依然有限。

  針對當前國內人工智能產業化短板,京東集團副總裁、人工智能事業部總裁周伯文認為,面臨的挑戰主要在三個方面。第一,人工智能產業化需要頂層設計。目前有些企業認為,產業智能化是IT部門的事情,是一個ERP流程再造事情,如果按照這一思維就有可能發現,即使AI技術突破了一些關卡而好不容易落地,但是價值天花板很快就會達到。因此,“產業智能化是CEO、業務負責人要考慮的事情,而不僅僅是IT部門的事情”。

  第二,在產業智能化道路上,從業者需要抓住切口,以點、線、面的方式在一個閉環裡創造價值,堅持“小步快跑”,從而增強業務部門信心,並指明團隊發展方向。

  第三,在產業智能化過程中,低估了生態的重要性。周伯文稱,“在創新年代,每一個創新企業都依賴生態支撐,無論是人才供給還是創新落地,都離不開生態,生態非常重要。”

  期盼更多合力支撐

  中國工程院院士潘雲鶴認為,2017年,中國發布了《新一代人工智能發展規劃》,如果說前期探索階段是人工智能1.0,2017年之后的技術研究就是人工智能2.0。兩者最大的差別,是人工智能2.0開始運用大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、自主智能系統,並且在智能城市、智慧醫療、智能制造方面進行應用和探索。未來,人工智能和工業的結合,將在工業生產、企業經營、產品創新、供應鏈接、經濟調節等五個領域得到更進一步的發展。

  為更好推進AI技術應用落地,陳心穎表示,AI落地最重要的是要有場景支撐。在拓展AI應用場景方面,可以借鑒基礎建設領域的PPP項目做法,人工智能也可以有PPP項目,引導政府和民營企業加大合作。另外,做好人工智能,並且一定要是開放式的,為此應更多參與國際組織和標准制定。

  “從電商領域AI應用角度而言,目前國內領頭企業的AI應用水平不落后於世界其它企業”。周伯文表示,需要做得更好的是原創想法的應用。能不能有更好的想象力、更前瞻的眼光,做一些目前看起來不太可能成功、但是願意去投入的事情,這是國內需要加大努力的方面。

  在周伯文看來,AI落地的短板主要是技術發展依然不夠成熟,因此建議政府和產業界共同推動合適的場景找到合適的技術,也推動合適的技術找到合適的場景。

  除此之外,專家認為,為更好推進人工智能技術應用,需要進一步加大數據安全和隱私保護,業界應該形成數據使用的行規。特別是,企業要形成行規或行業標准,為立法打下基礎。

(責編:董思睿、畢磊)

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