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[導(dǎo)讀] 未來(lái)人工智能無(wú)處不在,當(dāng)下各行各業(yè)也都貼上了人工智能的標(biāo)簽,而人工智能貌似“無(wú)所不能”地滲入百業(yè)百態(tài)。制造加工、醫(yī)療健康、安防監(jiān)控,甚至是社區(qū)管理,在貼上“人工智能”標(biāo)簽之后,立馬就成了“高大上

未來(lái)人工智能無(wú)處不在,當(dāng)下各行各業(yè)也都貼上了人工智能的標(biāo)簽,而人工智能貌似“無(wú)所不能”地滲入百業(yè)百態(tài)。制造加工、醫(yī)療健康、安防監(jiān)控,甚至是社區(qū)管理,在貼上“人工智能”標(biāo)簽之后,立馬就成了“高大上”的代表。

人工智能從備受關(guān)注到產(chǎn)業(yè)落地,到底有多長(zhǎng)的路要走?在由深圳市人工智能協(xié)會(huì)主辦的第四屆人工智能領(lǐng)袖峰會(huì)上,來(lái)自產(chǎn)學(xué)研的專(zhuān)家在人工智能加速產(chǎn)業(yè)變革發(fā)展的時(shí)代下,探討當(dāng)下和未來(lái)的人工智能的產(chǎn)業(yè)落地和生態(tài)重構(gòu)。

當(dāng)下人們對(duì)人工智能有著很高的期待,但在產(chǎn)學(xué)研專(zhuān)家看來(lái),即使有生態(tài)和應(yīng)用場(chǎng)景,也并不意味人工智能產(chǎn)品能獲得大規(guī)模應(yīng)用。

從實(shí)驗(yàn)室到應(yīng)用場(chǎng)景始終有一段距離,要快速推動(dòng)人工智能落地,首先要找到剛性需求場(chǎng)景。

摒棄偽需求,讓人工智能真正落地“剛需場(chǎng)景”

真正的人工智能落地,是立足于特定場(chǎng)景,并且真正在為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值。

回溯歷史,人工智能落地緩慢,是因?yàn)槁涞剡^(guò)程中存在“偽需求”場(chǎng)景,所以,推動(dòng)人工智能發(fā)展,找到剛性需求場(chǎng)景很重要。

Testin數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)總經(jīng)理賈宇航

作為人工智能的服務(wù)商TesTIn的數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)總經(jīng)理賈宇航說(shuō):“人工智能并不是獨(dú)立存在的,它最后一定是落地到用戶(hù)真正需求的眾多場(chǎng)景之中,當(dāng)下人工智能產(chǎn)業(yè)落地確實(shí)遇到了一些困難?!?/p>

什么是用戶(hù)真正需求的場(chǎng)景?一是解決了沒(méi)有辦法滿(mǎn)足的需求;二是讓工作效率有了實(shí)實(shí)在在的提升。就好比飛機(jī)讓人實(shí)現(xiàn)了上天的夢(mèng)想,高鐵則讓出行需求得到了成倍的縮短。

與之相反,偽需求就是純粹為了技術(shù)而技術(shù),既沒(méi)有創(chuàng)造出新的價(jià)值,也沒(méi)有提升新的效率。

而出現(xiàn)偽需求的原因有兩個(gè),一是政策鼓勵(lì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展;二是市場(chǎng)規(guī)模龐大,前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示,預(yù)測(cè)2019年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到554億元左右,2021年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將突破千億元,并預(yù)測(cè)在2023年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將突破2000億元,達(dá)到了2364億元左右。

市場(chǎng)與政策對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的鼓勵(lì),不可避免的存在一些將偽需求堅(jiān)持到底、甚至為了人工智能而“轉(zhuǎn)型”的企業(yè)。這些為了眼前的短期利益的企業(yè),在享受了政策和產(chǎn)業(yè)紅利之后勢(shì)必衰敗,潮水褪去,才能看到哪些人在裸泳。

潮水退去,留下的都是真正創(chuàng)造價(jià)值的“金子”

人工智能浪潮突起,類(lèi)似于前幾年的“互聯(lián)網(wǎng)+”,眾多企業(yè)視之為絕不能錯(cuò)過(guò)的戰(zhàn)略機(jī)遇,不過(guò),“裸泳者”勢(shì)必黯然收?qǐng)觥U嬲粝聛?lái)的“金子”,才是推動(dòng)行業(yè)發(fā)展、城市建設(shè)以及國(guó)家戰(zhàn)略中,真正創(chuàng)造價(jià)值的企業(yè)。

站在行業(yè)層面看,人工智能以前案例少,應(yīng)用缺乏窄,現(xiàn)在隨著技術(shù)的突破,人工智能逐漸落地各行各業(yè),有可能形成極大的用戶(hù)市場(chǎng),并且人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域也空前廣泛,從制造加工、醫(yī)療健康、到安防監(jiān)控,甚至是社區(qū)管理,開(kāi)始改變不少傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)行模式。

從城市建設(shè)層面看,只有找到城市中剛性需求的場(chǎng)景,才能更好的推動(dòng)城市建設(shè)。360集團(tuán)副總裁、智慧城市及大數(shù)據(jù)總裁穆鴻說(shuō):“如果沒(méi)有找到人工智能應(yīng)用的剛性需求場(chǎng)景,只是做形象工程,落地是很困難的?!?/p>

人工智能的選擇場(chǎng)景的維度并不是做到大而全,而是夠不夠縱深。穆鴻從五個(gè)方面商業(yè)化落地中如何選擇場(chǎng)景的緯度:第一是市場(chǎng)規(guī)模要大;第二是信息化水平要相對(duì)較低,因?yàn)樾畔⒒教筒焕诋a(chǎn)業(yè)落地,信息化太高會(huì)導(dǎo)致企業(yè)扎堆進(jìn)入產(chǎn)生紅海市場(chǎng);第三是政府關(guān)注的領(lǐng)域;第四是能夠產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值,確保企業(yè)可持續(xù)發(fā)展;第五是暫無(wú)行業(yè)巨頭。企業(yè)在將人工智能商業(yè)化的過(guò)程,一定要結(jié)合實(shí)際情況,找到剛性需求場(chǎng)景,拒絕形象工程,才能創(chuàng)造價(jià)值。

上升到宏觀國(guó)家層面的導(dǎo)向來(lái)看,國(guó)家對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展極度重視,人工智能被多次寫(xiě)入政府工作報(bào)告,國(guó)家也希望企業(yè)在人工智能商業(yè)化過(guò)程中,一邊獲取產(chǎn)業(yè)紅利,一邊創(chuàng)造市場(chǎng)價(jià)值。

作為賽為智能董事長(zhǎng)的周勇,很早就意識(shí)到企業(yè)順應(yīng)國(guó)家發(fā)展方向才能更快更好的創(chuàng)造價(jià)值。他在接受億歐采訪時(shí)表示,國(guó)家戰(zhàn)略對(duì)人工智能落地中起到了至關(guān)重要的作用。

賽為智能董事長(zhǎng)周勇

周勇還表示,賽為智能以人工智能為核心,以軍民融合為方向的戰(zhàn)略,順應(yīng)軍民融合與人工智能的國(guó)家戰(zhàn)略落地。人工智能作為新興領(lǐng)域,在軍民融合之路的創(chuàng)新實(shí)踐,對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)域的影響是不可低估的。

總之,無(wú)論從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),還是從宏觀國(guó)家層面的導(dǎo)向來(lái)看,創(chuàng)造價(jià)值是人工智能產(chǎn)業(yè)落地的基礎(chǔ)。基礎(chǔ)支撐、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景是人工智能的商業(yè)化過(guò)程非常關(guān)鍵的三要素,然而眾多“投機(jī)企業(yè)”根本沒(méi)有基礎(chǔ)支撐和關(guān)鍵技術(shù),卻依靠偽需求場(chǎng)景謀取政策和產(chǎn)業(yè)紅利攪亂人工智能的發(fā)展格局,加大了人工智能落地生根的難度。

人工智能要實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地,首先要做的就是過(guò)濾掉這些“投機(jī)企業(yè)”,留下真正的行業(yè)有需求,真正為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值的企業(yè)。

人工智能全面商業(yè)落地,還有很長(zhǎng)的路要走

人工智能是政策的寵兒,也有著千億級(jí)市場(chǎng)。然而在現(xiàn)有人工智能技術(shù)水平下,準(zhǔn)確抓住剛性需求很難,行業(yè)落地之路也并不順利。

首先是產(chǎn)業(yè)壁壘。一方面在技術(shù)門(mén)檻較高的領(lǐng)域,人工智能鮮有大規(guī)模應(yīng)用的案例;另一方面人工智能對(duì)行業(yè)理解是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,在如何實(shí)現(xiàn)人工智能與行業(yè)深度融合方面沒(méi)有具體的計(jì)劃和措施。

其次是核心技術(shù)的缺陷。除了行業(yè)壁壘外,人工智能與行業(yè)結(jié)合的另一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)在于我國(guó)對(duì)人工智能的核心要素掌握不足。

算力、算法和大數(shù)據(jù)是人工智能的三大核心要素,然而算力方面,提供算力的高端芯片被國(guó)外廠商壟斷;算法方面,目前的算法只能實(shí)現(xiàn)淺層次的識(shí)別和判斷,替代一些重復(fù)性、機(jī)械性地勞動(dòng),但復(fù)雜的場(chǎng)景往往需要多個(gè)算法,加大了人工智能應(yīng)用的落地成本和難度;數(shù)據(jù)方面,中國(guó)無(wú)疑有著基數(shù)龐大的優(yōu)勢(shì),但數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題卻對(duì)人工智能落地造成了困擾,周勇說(shuō):“中國(guó)海量數(shù)據(jù)的價(jià)值并沒(méi)有被完全挖掘,不同的平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)缺乏互聯(lián)互通,并且數(shù)據(jù)之間缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)?!?/p>

最后是網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,人工智能不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也愈發(fā)嚴(yán)重。穆鴻認(rèn)為,人工智能成熟落地的過(guò)程中,人工智能帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題會(huì)更加復(fù)雜,即使是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全錯(cuò)誤,對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言也是災(zāi)難性的打擊。

所以,在現(xiàn)有人工智能技術(shù)水平下,一方面要找到落地的剛性需求場(chǎng)景,而不是純粹做技術(shù);另一方面,產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)結(jié)合之后,要能達(dá)到實(shí)際的應(yīng)用水平,才能在行業(yè)里站住腳,真正的產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。

總之,人工智能落地產(chǎn)業(yè)不僅僅是單方面的努力,更需要人工智能與落地行業(yè)間建立起長(zhǎng)期和深度的合作,等待技術(shù)缺陷被彌補(bǔ),距離真正實(shí)現(xiàn)人工智能全面實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地,還有很長(zhǎng)的路要走。

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