人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路是怎樣的
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國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)最新發(fā)布的《中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用(2018下半年)跟蹤》報(bào)告顯示,2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)17.6億美元,到2021年,約75%的企業(yè)應(yīng)用程序會(huì)使用到人工智能;到2022年,中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到98.4億美元。
人工智能究竟是什么?相信每個(gè)人的心里都有一定的疑惑。提起人工智能,人們首先會(huì)想到的便是未來可以像人一樣獨(dú)立思考,模仿人的行為,并幫助人類解決問題的機(jī)器人。如果從未來人工智能的最終發(fā)展方向來看,這樣的認(rèn)知并沒有問題,因?yàn)檫@是機(jī)器發(fā)展所要實(shí)現(xiàn)的終極目標(biāo)。但在人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展之路上,都給人工智能扣上這樣高深的思想認(rèn)知,便是把人工智能過于神秘化。
2019年11月,在長(zhǎng)江商學(xué)院舉辦的主題為“為AI祛魅,讓技術(shù)回歸理性”開學(xué)會(huì)議上,從更實(shí)用和簡(jiǎn)單的角度對(duì)AI的發(fā)展和理解作出了闡述,通過AI只是作為服務(wù)行業(yè)應(yīng)用的基本工具屬性,對(duì)AI產(chǎn)業(yè)化道路中的本質(zhì)問題進(jìn)行了探索。
人工智能遍地開花,成熟落地仍為期尚早
2019年,Gartner發(fā)布了最新的人工智能技術(shù)成熟度曲線,從中也透露出人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r以及實(shí)際應(yīng)用情況。當(dāng)一個(gè)典型的新技術(shù)出現(xiàn)以后,都會(huì)經(jīng)歷初期期望值迅速增高,達(dá)到高峰后產(chǎn)生行業(yè)泡沫,然后熱度下滑回歸到實(shí)質(zhì),最后進(jìn)入理性增長(zhǎng)期,發(fā)展成為成熟行業(yè)這一歷程,這是多個(gè)行業(yè)都無法逃避的曲線現(xiàn)象。
從2019年技術(shù)成熟曲線發(fā)展趨勢(shì)來看,情感AI、機(jī)器學(xué)習(xí)正處于快速增長(zhǎng)的上升期;生物芯片技術(shù)、人工智能服務(wù)平臺(tái)、邊緣人工智能、無人駕駛L5等都處于期望值高峰的泡沫區(qū);計(jì)算機(jī)視覺、無人駕駛L4則已經(jīng)從高峰期開始向下滑落,逐漸回歸商業(yè)發(fā)展的實(shí)質(zhì)。
從技術(shù)具體應(yīng)用落地的所需時(shí)間來看,短期2-5年之內(nèi),邊緣分析和邊緣AI伴隨5G部署實(shí)施的加快,是最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地化的技術(shù);人工智能服務(wù)平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物芯片技術(shù)則需至少5-10年,才可實(shí)現(xiàn)真正的成熟發(fā)展;而當(dāng)下談?wù)撟疃?,大眾認(rèn)知較高的無人駕駛技術(shù),最終的應(yīng)用落地則需要十年以上甚至更久。
從以上可以看出,AI產(chǎn)業(yè)化是一條漫長(zhǎng)之路,任何技術(shù)的成熟與應(yīng)用都不是一蹴而就的。而在這之中,部分企業(yè)為了炒作概念,貼合發(fā)展熱潮,追求快速商業(yè)化變現(xiàn),便隨意對(duì)一些產(chǎn)品或技術(shù)貼上AI發(fā)展的標(biāo)簽,形成了偽AI現(xiàn)狀,這不論對(duì)AI產(chǎn)業(yè)投資和AI企業(yè)發(fā)展都是不健康的。
軟銀中國(guó)合伙人宋安瀾博士表示:“AI催生了許多新的產(chǎn)業(yè),即從0到1的產(chǎn)業(yè),但同時(shí)AI對(duì)現(xiàn)有行業(yè)的影響又是從1到無窮大的?!币虼嗽贏I產(chǎn)業(yè)發(fā)展之中,產(chǎn)業(yè)投資人和企業(yè)負(fù)責(zé)人需時(shí)刻認(rèn)清AI的工具屬性,辨別真正AI技術(shù)的發(fā)展路徑,從而實(shí)現(xiàn)AI從0到1至N的綜合性發(fā)展。
AI轉(zhuǎn)型落地,數(shù)據(jù)與責(zé)任不可缺失
當(dāng)AI在落地應(yīng)用中,許多人會(huì)把AI等同于數(shù)字化,其實(shí)這兩者是共同推動(dòng)關(guān)系。AI作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型中非常強(qiáng)大的工具,加速了行業(yè)數(shù)字化改造;而行業(yè)數(shù)字化發(fā)展過程中,又將衍生或推動(dòng)AI技術(shù)的發(fā)展。
而AI轉(zhuǎn)型落地中,數(shù)據(jù)是重要的底層支撐,是否有足夠的數(shù)據(jù)、能否可視化、是否具備運(yùn)用數(shù)據(jù)做決策的基礎(chǔ)條件,決定了AI能否完全成功落地。在這其中,足夠的數(shù)據(jù)并不意味著大體量的積累數(shù)據(jù),在這些大量數(shù)據(jù)中,哪些是真實(shí)有效的,哪些數(shù)據(jù)分析后能產(chǎn)生有效價(jià)值,才是至關(guān)重要的。雖然互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),但真正可以供機(jī)器學(xué)習(xí)、采用的分析數(shù)據(jù)卻顯得異常珍貴,因此,可視化數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就變得非常關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)的使用又牽涉到另一敏感問題,“隱私”。不論是企業(yè)和個(gè)人,數(shù)據(jù)的安全隱私性和使用中的合規(guī)性相當(dāng)重要,沒有任何企業(yè)或個(gè)人希望自己的數(shù)據(jù)被隨意公開采用或售賣。人工智能的轉(zhuǎn)型落地建立在數(shù)據(jù)之上,而數(shù)據(jù)的搜集則是建立在被采集人的信任之上,在這一環(huán)節(jié)當(dāng)中,AI企業(yè)的責(zé)任不可能缺失。
實(shí)體產(chǎn)業(yè)的AI之路,機(jī)遇與問題并存
TCL企業(yè)CTO孫力表示:“當(dāng)人工智能應(yīng)用于傳統(tǒng)企業(yè)各類產(chǎn)品和場(chǎng)景的時(shí)候,需要很多配套的工程,有可能是邊緣運(yùn)算框架、工程優(yōu)化,有可能是SaaS系統(tǒng),而且每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景都要定制化算法、產(chǎn)品的芯片、算力等,如何找到更好的工程實(shí)踐,貢獻(xiàn)產(chǎn)品溢價(jià)是個(gè)很重要的話題。”
當(dāng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)面對(duì)人工智能的趨勢(shì)浪潮時(shí),也在不停的進(jìn)行探索結(jié)合,在可預(yù)期前景下,轉(zhuǎn)變中產(chǎn)生的問題以及所帶來的陣痛都是企業(yè)無法避免的。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)擁有固定的生產(chǎn)模式,配套的產(chǎn)業(yè)鏈條和對(duì)應(yīng)的銷售渠道,而智能化背景下,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率、受眾群體和后續(xù)服務(wù)就顯得明顯不足。
但立馬向人工智能方向轉(zhuǎn)變,賦能新生態(tài)又是不現(xiàn)實(shí)的,甚至?xí)箓鹘y(tǒng)企業(yè)的發(fā)展陷入兩難境地,因此傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展人工智能普遍面臨著以下問題:
1.如何建設(shè)企業(yè)自身的人工智能團(tuán)隊(duì),通過AI人才,評(píng)估人工智能所能帶來的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)與影響,實(shí)現(xiàn)企業(yè)路線上的轉(zhuǎn)變
2.企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)作需要大量的使用云服務(wù),如何有效利用人工智能技術(shù),使得內(nèi)部運(yùn)營(yíng)更有效率
3.針對(duì)企業(yè)服務(wù)人群,如何采用人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)覆蓋和潛在人群開拓
4.產(chǎn)品售出后,如何系統(tǒng)性的收集數(shù)據(jù),并且變成數(shù)據(jù)資產(chǎn),催生人工智能反哺產(chǎn)品體驗(yàn),圍繞產(chǎn)品怎樣系統(tǒng)化地建設(shè)智能連接技術(shù),如云平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、人工智能平臺(tái)等
5.怎樣建設(shè)整個(gè)營(yíng)銷售后全鏈條的數(shù)字化平臺(tái),利用人工智能更好的服務(wù)好用戶,提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率
對(duì)于AI的產(chǎn)業(yè)化,技術(shù)成熟是需要面臨的首要問題,其次是如何使技術(shù)與產(chǎn)業(yè)更好的緊密結(jié)合,真正實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。對(duì)于目前人工智能所需要的技術(shù)人才缺口,隨著人才政策和教育體系的完善,將會(huì)得到進(jìn)一步補(bǔ)充。而關(guān)于人工智能對(duì)產(chǎn)業(yè)的賦能,則需要更多的技術(shù)實(shí)踐和方案落地,通過人工智能初創(chuàng)企業(yè)不斷清晰自身的商業(yè)模式,豐富商業(yè)落地場(chǎng)景。