2018年，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為被多次提及的關(guān)鍵詞。
不論是9月30日騰訊宣布進(jìn)行第三次架構(gòu)變革時(shí)，馬化騰提出的“互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)屬于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”；還是在今年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)期間，百度總裁張亞勤談到百度的數(shù)字化3.0：“是在完成人與信息、人與服務(wù)的連接后，將迎來(lái)人物互聯(lián)、萬(wàn)物互聯(lián)。”原先在C端（消費(fèi)者）展開(kāi)激烈爭(zhēng)奪的BAT等頭部公司，正將戰(zhàn)略重點(diǎn)轉(zhuǎn)移至B端（企業(yè)）。
制造、金融、醫(yī)療、汽車(chē)、物流、通信……如今，這些曾在互聯(lián)網(wǎng)浪潮下被稱(chēng)為“傳統(tǒng)行業(yè)”的領(lǐng)域開(kāi)始煥發(fā)出新的生機(jī)。當(dāng)中，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的落地，成為這些行業(yè)迎來(lái)效率升級(jí)的重要推力。
圍繞“AI 滲透實(shí)體”這一議題，在12月15日的2018 T-EDGE全球創(chuàng)新大會(huì)上，鈦媒體聯(lián)合創(chuàng)始人劉湘明，與昆山杜克大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系教授李昕、小魚(yú)易連聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO袁文輝，MATRIX首席AI科學(xué)家、清華大學(xué)副教授、英偉達(dá)合作教授鄧仰東，麥侖科技CEO謝清祿，十一貝創(chuàng)始人兼CEO楊威，共同對(duì)AI 在實(shí)體行業(yè)的落地場(chǎng)景、難點(diǎn)、商業(yè)化前景等話題進(jìn)行討論。
談及AI落地場(chǎng)景的難題，鈦媒體聯(lián)合創(chuàng)始人劉湘明將這一過(guò)程比喻為“手里有了錘子找釘子”。對(duì)此，十一貝創(chuàng)始人兼CEO楊威表示在判斷AI落地的場(chǎng)景時(shí)，一般需要兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一個(gè)是消費(fèi)者是否需要；第二個(gè)是目前AI 的能力能不能幫助消費(fèi)者解決問(wèn)題。
“我們特別注意到人工智能的發(fā)展在今天還不是特別成熟，尤其是在復(fù)雜場(chǎng)景下，所以這樣的環(huán)境對(duì)人工智能給出了很好的包容度，我們就可以大規(guī)模的快速建立閉環(huán)，在閉環(huán)基礎(chǔ)上來(lái)發(fā)展人工智能的智力水平。”楊威表示。
昆山杜克大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系教授李昕表達(dá)了類(lèi)似的觀點(diǎn)，在他看來(lái)，AI項(xiàng)目在開(kāi)始階段不應(yīng)該把目標(biāo)設(shè)得非常高，但是要保證每一小步都能帶來(lái)足夠的反饋。
李昕以他曾經(jīng)在銀行落地金融類(lèi)AI項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)為例：雖然在這個(gè)項(xiàng)目中用到的AI的算法非常簡(jiǎn)單，但以后可以不斷迭代和提高，很多時(shí)候大家在AI的基礎(chǔ)上都很差，因此只要有一點(diǎn)點(diǎn)的AI，就能夠有很大的改進(jìn)。
而在國(guó)家特聘專(zhuān)家、MELUX麥侖CEO謝清祿看來(lái)，技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)則成為麥侖科技落地AI 的重要壁壘，早在2012年前后，憑借原創(chuàng)的算法，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)就已經(jīng)參與了公安系統(tǒng)的“天網(wǎng)”大腦以薩YISA平臺(tái)的工作。
“麥侖團(tuán)隊(duì)擁有獨(dú)有的算法，代碼實(shí)現(xiàn)能力很強(qiáng)，一直在前線做事情，接受了最優(yōu)質(zhì)的教育，但不在大學(xué)做學(xué)術(shù)。麥侖團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)略定位，一直堅(jiān)持需求導(dǎo)向、問(wèn)題導(dǎo)向、目標(biāo)導(dǎo)向。” 基于萬(wàn)億張圖像智能分析的算力積累，麥侖把手掌變成了“原生碼”。準(zhǔn)確率超過(guò)人臉識(shí)別百萬(wàn)倍，可實(shí)現(xiàn)百億人次 0.3 秒閃速識(shí)別。謝清祿說(shuō)，目前麥侖MELUX掌握的手掌脈絡(luò)微特征識(shí)別技術(shù)為世界獨(dú)一家。
“麥侖團(tuán)隊(duì)有很深的行業(yè)理解和大項(xiàng)目的研發(fā)、部署和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。人工智能實(shí)際不是一個(gè)行業(yè)，這是一個(gè)時(shí)代，一種新工具、新模式，對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，應(yīng)用閉環(huán)理所當(dāng)然，很容易做。”謝清祿表示。麥侖“仙人掌”智能系統(tǒng)，將替代卡片、現(xiàn)金和二維碼。這一劃時(shí)代的技術(shù)，將開(kāi)創(chuàng)AI時(shí)代全新的生活方式。
而在落地場(chǎng)景以外，真正將AI與自身業(yè)務(wù)結(jié)合，還需要與內(nèi)部資源進(jìn)行更深入的聯(lián)動(dòng)，對(duì)于如何形成這樣一套完整的商業(yè)閉環(huán)，MATRIX首席AI科學(xué)家、清華大學(xué)副教授、英偉達(dá)合作教授鄧仰東則談到了當(dāng)中的難點(diǎn)以及解決方案。
“我個(gè)人體會(huì)閉環(huán)的困難有兩方面：一方面是理論知識(shí)需要去結(jié)合；另外一方面（產(chǎn)業(yè)人士）即使愿意跟你交流，有數(shù)據(jù)共享的問(wèn)題。我是學(xué)電子出身的，要理解高鐵和柴油機(jī)，也是非常困難的事情；對(duì)我們而言，辦法一般來(lái)說(shuō)就是去聊、去了解，放下姿態(tài)跟人家溝通。”鄧仰東說(shuō)。
談及AI 的商業(yè)化閉環(huán)，小魚(yú)易連聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO袁文輝表示超過(guò)用戶的預(yù)期很重要：“一個(gè)新的技術(shù)要讓大家接受，至少要（比傳統(tǒng)）好十倍，或者便宜十分之一。”
袁文輝舉了線下問(wèn)診的場(chǎng)景做例子——在西藏的某個(gè)病人需要北京的專(zhuān)家做一個(gè)會(huì)診，這時(shí)候人工智能識(shí)別算法就能發(fā)揮作用，可以給初步的告警和結(jié)果，結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)做最后的診斷，決定說(shuō)應(yīng)該采取什么樣的方式治療。更重要的是，通過(guò)線下流程轉(zhuǎn)換成互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化的方式，費(fèi)用和效率都能得到大幅提升。
以下為2018 T-EDGE 全球創(chuàng)新大會(huì)中“AI滲透實(shí)體”論壇的嘉賓分享實(shí)錄，經(jīng)鈦媒體編輯后發(fā)布：
鈦媒體劉湘明：王堅(jiān)教授曾經(jīng)提過(guò)一個(gè)問(wèn)題，為什么這么多聰明的年輕人都做人臉識(shí)別？答案是覺(jué)得比較賺錢(qián)，那有沒(méi)有別的識(shí)別可以深度的應(yīng)用？我們上午聊了，好像看著是高科技的時(shí)代，但是我們做了很多其實(shí)只是在小條條框框里面做創(chuàng)新的事情，能不能把視野放大是個(gè)問(wèn)題。
所以今天我們邀請(qǐng)了很多人工智能領(lǐng)域落地有心得的嘉賓來(lái)跟大家做分享，請(qǐng)每個(gè)人先用兩分鐘的時(shí)間介紹一下自己。
李昕：我先介紹一下我自己。我最早是卡耐基梅隆大學(xué)博士畢業(yè)，在那做教授做了十年，最近加入杜克大學(xué)，回國(guó)到昆山，參與昆山杜克大學(xué)的籌建工作。
我個(gè)人在過(guò)去十幾年的研究方向，主要是在各個(gè)不同行業(yè)，包括制造業(yè)、商業(yè)、教育等不同的行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)分析，最近我也參與了幾個(gè)初創(chuàng)公司的組建以及研發(fā)任務(wù)。
鈦媒體劉湘明：李昕教授很謙虛，郭臺(tái)銘夸他是世界知名的制造業(yè)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家。
袁文輝：我來(lái)自小魚(yú)易連，我們是一家創(chuàng)業(yè)公司，做的事情很簡(jiǎn)單，通過(guò)語(yǔ)音視頻方式讓人和政府或者企業(yè)連接起來(lái)，像以往我們通過(guò)全球的電話網(wǎng)絡(luò)，讓我們的工作、學(xué)習(xí)和生活變得更加高效。
隨著4G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和5G的推出，在將來(lái)我相信能夠連接我們和政府、企業(yè)的不再只是局限于音頻了，更多是音視頻相結(jié)合，這就讓更多業(yè)務(wù)可以利用人工智能享受巨大的效率提升。
鄧仰東：我是清華大學(xué)鄧仰東，跟李昕教授是同學(xué)。我畢業(yè)之后回國(guó)在清華工作，我研究的領(lǐng)域以前比較偏集成電路的設(shè)計(jì)方法，現(xiàn)在逐漸轉(zhuǎn)到計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)以及工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析。
今天我來(lái)這，一方面是我本人有很多和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，比如中車(chē)集團(tuán)高鐵的數(shù)據(jù)和制造業(yè)重型裝備的預(yù)測(cè)分析的工作，我所在的MATRIX是區(qū)塊鏈和AI技術(shù)結(jié)合的公司，通過(guò)AI技術(shù)改造區(qū)塊鏈，也用區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)揮AI的長(zhǎng)處，這里我們做一些醫(yī)療方面的AI的工作，也做工業(yè)大數(shù)據(jù)的工作。
謝清祿：我是麥侖科技的總裁謝清祿。我大學(xué)畢業(yè)以后在北京短暫的工作了幾年，從北京到美國(guó)去學(xué)習(xí)、工作十年。我在美國(guó)的專(zhuān)業(yè)是數(shù)字信息系統(tǒng)，研究生畢業(yè)后，在加州硅谷工作多年。
最近八年，我在國(guó)內(nèi)創(chuàng)立了兩家公司，第一個(gè)公司是以薩YISA，目前以薩YISA成為了天網(wǎng)大腦。天網(wǎng)是世界上最大的圖像視頻網(wǎng)絡(luò)，連接了 3 千萬(wàn)個(gè)探頭，每周產(chǎn)生 1 萬(wàn)億張圖像和2.5 億小時(shí)的視頻。以薩警務(wù)平臺(tái)技術(shù)先進(jìn)，在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中的性能極其優(yōu)異，該系統(tǒng)支撐了國(guó)家公安部和全國(guó) 30 個(gè)省市超過(guò)千個(gè)廳局的核心業(yè)務(wù)。
麥侖科技是下一代微特征識(shí)別AI技術(shù)企業(yè)，通過(guò)手掌脈絡(luò)微特征技術(shù)，把手掌變成了人的原生碼。這項(xiàng)技術(shù)比人臉精確百萬(wàn)倍，人臉識(shí)別特征只有80個(gè)至280個(gè)點(diǎn)，麥侖的手掌脈絡(luò)微特征點(diǎn)是數(shù)百萬(wàn)個(gè)，基于萬(wàn)億張圖像智能分析的算力積累，麥侖FVR 全脈閃速算法，通過(guò) HOR 感知人無(wú)法看到的“掌脈”全維脈絡(luò)，把手掌變成了“原生碼”。準(zhǔn)確率超過(guò)人臉識(shí)別百萬(wàn)倍，可實(shí)現(xiàn)百億人次 0.3 秒閃速識(shí)別。麥侖“仙人掌”智能系統(tǒng)，將替代卡片、現(xiàn)金和二維碼。在大流量軌道交通、地鐵公交、機(jī)場(chǎng)海關(guān)、社保行政、刷手支付、活體證件、金融服務(wù)和安防系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用空間。這一劃時(shí)代的技術(shù)，將在2至5年內(nèi)顛覆性地改變現(xiàn)有的生活方式和工作模式，開(kāi)創(chuàng)AI時(shí)代全新的生活方式。
“十年前，出門(mén)不帶現(xiàn)金寸步難行；十年后，銀行卡、信用卡、購(gòu)物卡、地鐵卡、公交卡等各類(lèi)卡片，將成為歷史。”
楊威：我是十一貝楊威，十一貝是將人工智能的技術(shù)應(yīng)用到了比較復(fù)雜的消費(fèi)者生活決策領(lǐng)域，例如保險(xiǎn)、人力資源等領(lǐng)域等，這件事有兩個(gè)特點(diǎn)：第一，整個(gè)決策的復(fù)雜度非常高，是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而不是單點(diǎn)結(jié)構(gòu)；第二，從消費(fèi)者面對(duì)自己的生活狀態(tài)，面對(duì)未來(lái)的規(guī)劃和自我認(rèn)知這個(gè)角度的應(yīng)用和理解。幫助消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)智能決策，除了有技術(shù)之外，還會(huì)有一系列的產(chǎn)業(yè)協(xié)同者，我們就需要組建一個(gè)平臺(tái)，一同來(lái)為消費(fèi)者提供服務(wù)。
鈦媒體劉湘明：請(qǐng)各位嘉賓介紹一下，你們的AI落地應(yīng)用的場(chǎng)景是什么？
楊威：我們公司目前在兩個(gè)場(chǎng)景中間做落地，第一是保險(xiǎn)領(lǐng)域，第二是人力資源領(lǐng)域，主要還是職業(yè)規(guī)劃上的。我可能就保險(xiǎn)領(lǐng)域多做一點(diǎn)介紹。
在整個(gè)中國(guó)，老百姓對(duì)保險(xiǎn)并不太看好、不太喜歡，但是保險(xiǎn)是一個(gè)非常大的產(chǎn)業(yè)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)一年的保費(fèi)規(guī)模接近四萬(wàn)億的水平。整個(gè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模很大，且和老百姓息息相關(guān)，但老百姓不喜歡它，這個(gè)里頭有兩個(gè)方面的因素：
一個(gè)是保險(xiǎn)產(chǎn)品本身是基于未來(lái)，可能老百姓會(huì)覺(jué)得不太吉利，這是一個(gè)感情上的東西；還有一個(gè)比較理性的分析，是保險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)，它是對(duì)未來(lái)的分析，保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)有非常先進(jìn)的技術(shù)和邏輯能力，他們才構(gòu)建了這樣的能夠在人類(lèi)社會(huì)中運(yùn)行幾百年的產(chǎn)業(yè)。
大家經(jīng)常認(rèn)為保險(xiǎn)業(yè)是國(guó)計(jì)民生中很重要的一部分，但是消費(fèi)者跟保險(xiǎn)行業(yè)打交道的時(shí)候是非常弱勢(shì)的，消費(fèi)者對(duì)自己的情況能了解到三分之一就不錯(cuò)了，很多時(shí)候沒(méi)有能力駕馭這些數(shù)據(jù)和信息，做一個(gè)正確的決定，這個(gè)時(shí)候我們經(jīng)常會(huì)覺(jué)得，保險(xiǎn)業(yè)很欺負(fù)人。
反過(guò)來(lái)講，保險(xiǎn)產(chǎn)品是基于未來(lái)才交付的，提供的是一個(gè)智力服務(wù)，這有點(diǎn)類(lèi)似于會(huì)計(jì)師、律師，但保險(xiǎn)從業(yè)人員把它做成了體力活動(dòng)，所以我們說(shuō)人工智能無(wú)論是樣本量還是邏輯能力上，都能幫助整個(gè)保險(xiǎn)業(yè)的服務(wù)者為消費(fèi)者提供有效的決策和服務(wù)。
這個(gè)過(guò)程目前我們測(cè)試的效果還不錯(cuò)，大概能夠提高消費(fèi)者兩三倍的接受度，也聚集了幾千位高質(zhì)量從業(yè)者使用我們的平臺(tái)為消費(fèi)者提供服務(wù)。
鈦媒體劉湘明：如果我要買(mǎi)保險(xiǎn)，怎么使用您的服務(wù)？
楊威：如果你沒(méi)有意識(shí)到自己買(mǎi)保險(xiǎn)的時(shí)候有沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)，我們可以通過(guò)跟你交互得到你的信息。比如一段對(duì)話，從人在聽(tīng)人在理解，變成機(jī)器聽(tīng)和理解，從而形成認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)評(píng)表，如果你認(rèn)同這個(gè)測(cè)評(píng)表，那接下來(lái)會(huì)推給你新的產(chǎn)品方案。
謝清祿：麥侖科技的戰(zhàn)略定位是下一代微特征識(shí)別AI技術(shù)公司，微特征定位的不是指紋、不是掌紋，而是手掌內(nèi)部的脈絡(luò)微特征，人類(lèi)的手很神奇，浩瀚的脈絡(luò)里面密密麻麻，最細(xì)能到5微米的直徑，包括動(dòng)脈、靜脈、纖維，信息極其豐富。麥侖的FVR算法，通過(guò)數(shù)百萬(wàn)個(gè)微特征點(diǎn)，把人的手變成了個(gè)人的“原生碼”。
人臉識(shí)別技術(shù)，全世界有很多人做。人臉的特征是80至280個(gè)，只能做輔助應(yīng)用，比如進(jìn)入北京南站時(shí)，乘客先用身份證和高鐵票掃一下，然后再刷一下臉，這是人臉識(shí)別的輔助性應(yīng)用，核心是車(chē)票和身份證，沒(méi)有它們是不可以的。
但是，手是很神奇的，通過(guò)麥侖獨(dú)特的算法，借助人工智能實(shí)現(xiàn)了新的生活方式。比如通過(guò)麥侖的“仙人掌”系統(tǒng)，乘客可以刷手上下地鐵、進(jìn)出寫(xiě)字樓等等。目前，人們有很多卡，麥侖“仙人掌”的第一個(gè)目標(biāo)，是取代各類(lèi)卡片，銀行卡、信用卡、購(gòu)物卡、地鐵卡、公交卡等等，都將成為歷史。人工智能技術(shù)，非常的神奇，我們是聚焦微特征識(shí)別的頭號(hào)專(zhuān)家，掌我世界，以后生活就是靠這個(gè)“手掌”了。
鈦媒體劉湘明：的確聽(tīng)著很誘人，如果弄掌紋，怎么錄入進(jìn)去？
謝清祿：非常方便，我們發(fā)明了 HOR技術(shù)，手刷一下就能錄入，錄入方式我們叫“321”，三秒錄入，兩步，可以用一輩子。“321三秒兩步一輩子”，非常方便，目前全世界我們一家在做這個(gè)。
這種方式有兩個(gè)特點(diǎn)，一個(gè)是高精度：手有非常多的信息點(diǎn)，我們的技術(shù)通過(guò)這么多高精度的信息點(diǎn)，可以幾十億幾百億次沒(méi)有錯(cuò)誤；另一點(diǎn)是超高速度，可以實(shí)時(shí)展現(xiàn)出來(lái)，所以未來(lái)會(huì)看到我們會(huì)有一個(gè)爆發(fā)式的發(fā)展。
鄧仰東： AI是一個(gè)技術(shù)，要結(jié)合到工作流程中才能有用，這和以前的方式不一樣，帶來(lái)的問(wèn)題是它的一致性不是那么好。
我們對(duì)這塊的工作主要是兩個(gè)，一個(gè)是肺癌的檢測(cè)，早期檢測(cè)肺癌的手段，我們只會(huì)做技術(shù)，很多人說(shuō)AI領(lǐng)域技術(shù)不重要，但是我不完全同意，因?yàn)槲抑粫?huì)做技術(shù)，我們有公司的合作伙伴，他們解決前端的數(shù)據(jù)，從前端采集標(biāo)注一系列的問(wèn)題，提出問(wèn)題，我們做的是肺結(jié)節(jié)檢測(cè)，那是早期的檢測(cè)，我們合作的公司有合作的醫(yī)院，他們能落實(shí)，我們用數(shù)據(jù)分析，放在醫(yī)療資源不是那么豐富的地方去用。
另外一部分的應(yīng)用我們落地在高鐵，中國(guó)的高鐵有一千多個(gè)傳感器，每秒傳回來(lái)的數(shù)據(jù)以兆來(lái)論，我們拿這個(gè)數(shù)據(jù)做三件事：第一件是堅(jiān)定狀態(tài)，我要知道這個(gè)火車(chē)沒(méi)有潛在的故障如果有故障要有緊急的處置；第二個(gè)如果有故障是要停車(chē)還是回站再做修理，修理應(yīng)該采用什么樣的方式做修理；第三件事針對(duì)整個(gè)車(chē)隊(duì)，站里有幾十列高鐵列車(chē)，我要有最佳的維修時(shí)機(jī)什么時(shí)候?qū)?chē)進(jìn)行檢測(cè)，需要準(zhǔn)備多少配件，做的是這樣的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，后勤的規(guī)劃，故障的維修，主要是這幾塊。
袁文輝：剛才各位都介紹了一些比較高深的AI的應(yīng)用，我來(lái)點(diǎn)跟大家比較相關(guān)的。我先問(wèn)一個(gè)小問(wèn)題，如果在電商上遇到糾紛怎么辦？要去法院告，在北京起訴電商的唯一的地方是北京市互聯(lián)網(wǎng)法院，這里非常有趣，北京市互聯(lián)網(wǎng)法院是沒(méi)有一個(gè)讓你去線下起訴的方式，你想要起訴只要掏出手機(jī)，搜索一個(gè)小程序叫做北京市互聯(lián)網(wǎng)微法院，在里面，從你整個(gè)立案的過(guò)程，到你提供證據(jù)，立案以及法院開(kāi)庭審理全部是在線上實(shí)現(xiàn)。
這為什么要有AI？很簡(jiǎn)單，你通過(guò)小程序的時(shí)候，法院怎么知道你是你？這就需要通過(guò)人臉識(shí)別跟公安部后臺(tái)你的身份證信息進(jìn)行比照，確定你是你，然后相應(yīng)的證據(jù)可以通過(guò)數(shù)據(jù)的方式提供到法院，立案成功之后，法官安排一個(gè)開(kāi)審的時(shí)間，到了時(shí)間點(diǎn)，你拿出手機(jī)輕輕一點(diǎn)，你就會(huì)出現(xiàn)在云端的法庭，律師原告被告，還有法官、陪審員全部在云端。
這跟小魚(yú)易連有什么關(guān)系？因?yàn)樵贫朔ㄍサ挠〖O(shè)備以及云視頻連接都是由我們小魚(yú)易連提供的，這是全新的工作的模式，原來(lái)你要去起訴，需要通過(guò)線下的手續(xù)去做，正是因?yàn)橛蠥I技術(shù)的支持和幫助，我們能夠把很多原來(lái)低效率的，通過(guò)線下工作的流程業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)變成通過(guò)AI云視頻來(lái)完成，從起訴、執(zhí)行、到支付訴訟費(fèi)，只需要你的手機(jī)。
鈦媒體劉湘明：李昕教授還有什么新的信息分享給我們？
李昕：制造業(yè)占我們整個(gè)國(guó)家的GDP的重大組成部分，制造業(yè)AI有什么用？大家都知道，產(chǎn)線是非常復(fù)雜的物流的過(guò)程，每個(gè)產(chǎn)品在機(jī)器上生產(chǎn)，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量要做檢測(cè)，然后對(duì)產(chǎn)生的故障需要有自動(dòng)檢測(cè)，如何降低產(chǎn)線的成本，如何監(jiān)測(cè)產(chǎn)線的工人有沒(méi)有犯錯(cuò)誤，這些都需要大量的數(shù)據(jù)采集和分析。
另外，大型制造企業(yè)都有一個(gè)特性，這些企業(yè)年產(chǎn)值至少是一百億人民幣以上，這么大的企業(yè)除了工廠以外還有很多其他部門(mén)，比如金融部門(mén)、投資部門(mén)等等。大企業(yè)的金融部門(mén)和銀行是不一樣的，它更多關(guān)心產(chǎn)業(yè)內(nèi)上下游的供應(yīng)商和客戶的金融信息，包括這些客戶和供應(yīng)商的信用指數(shù)，以及相應(yīng)的小規(guī)模借貸。這部分業(yè)務(wù)有很大的數(shù)據(jù)分析的潛力，如果做的成功可以很快的轉(zhuǎn)化成企業(yè)的一個(gè)額外收入。
鈦媒體劉湘明：談到大家為什么選擇這些AI 落地場(chǎng)景，其實(shí)是你手上有了技術(shù)，相當(dāng)于手上有了錘子，但怎么找到釘子也是很不容易的事情。所以楊總和袁總請(qǐng)回答一下：為什么選擇了現(xiàn)在這個(gè)場(chǎng)景把AI的錘子砸下去？
楊威：從兩個(gè)角度，一個(gè)是消費(fèi)者是否需要；第二個(gè)是目前AI 的能力能不能幫助消費(fèi)者解決問(wèn)題，所以我們認(rèn)為人工智能，能幫助消費(fèi)者彌補(bǔ)信息不足，在消費(fèi)者信息充足的情況下幫助消費(fèi)者做正確的選擇和決定。保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)是由精算師和數(shù)學(xué)模型構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)，消費(fèi)者的決策邏輯和產(chǎn)業(yè)計(jì)算過(guò)程、理論框架很接近。這件事的邏輯是，既然這個(gè)產(chǎn)業(yè)是由模型構(gòu)成的，反過(guò)來(lái)講，模型也可以幫助交易的另一端（即消費(fèi)者）做決定。
從商業(yè)決策來(lái)講，我們特別注意到人工智能在今天還不是特別成熟，尤其是在復(fù)雜場(chǎng)景下。保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)不是消費(fèi)者主動(dòng)發(fā)起，而是產(chǎn)業(yè)發(fā)起并驅(qū)動(dòng)的，在這樣的產(chǎn)業(yè)中，對(duì)人工智能的可靠性，接受從1%到2%是百分之百的提升，而不是說(shuō)從1%到2%之后說(shuō)還有98%的失敗，這樣的環(huán)境對(duì)人工智能給出了很好的包容度，我們就可以大規(guī)模的快速建立閉環(huán)，在閉環(huán)基礎(chǔ)上來(lái)發(fā)展人工智能的智力水平，讓它逐漸向這種消費(fèi)者需求高質(zhì)量地去逼近。
我們?cè)谌ツ甑臅r(shí)候，我們的人工智能保險(xiǎn)計(jì)劃書(shū)做出來(lái)的水平在保險(xiǎn)業(yè)一千萬(wàn)從業(yè)人員里面，大概能贏過(guò)950萬(wàn)人。今年為止，我們?cè)谝荒甑膶?shí)踐中重新進(jìn)一步的提升自己，能夠贏過(guò)行業(yè)99%的從業(yè)人員，還剩下的金字塔上的1%，是我們的正樣本，或者是學(xué)習(xí)目標(biāo)。
袁文輝：湘明剛才的比喻挺好，是拿著錘子找釘子，我們正好相反，不是用人工智能找問(wèn)題，我們小魚(yú)易連不是AI公司，是做云視頻的公司，正是因?yàn)樵谠埔曨l各種應(yīng)用當(dāng)中，我們碰到了釘子，這時(shí)候我們就想起了人工智能這個(gè)錘子把釘子解決了。
有一個(gè)很好的案例，當(dāng)你的孩子足夠大要讀中小學(xué)的時(shí)候，就要面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，就是怎么樣讓你的孩子能夠得到更好的教育，小魚(yú)易連也做了很多雙師課堂，讓北京上海廣州一線城市的優(yōu)秀老師能夠跨越地域?yàn)閹浊Ч镆酝獾暮⒆用鎸?duì)面的授課，但是一個(gè)好的老師同時(shí)要授課六百個(gè)孩子，同時(shí)能夠給20個(gè)班上課，每個(gè)班大概30個(gè)孩子，大概是六百個(gè)孩子一次上課，這種情況下要保證教學(xué)的質(zhì)量，就需要有人工智能的幫助，最簡(jiǎn)單的一個(gè)，你連孩子的名字都叫不出來(lái)，怎么跟他保持一個(gè)很接近的距離，釘子來(lái)了怎么辦？AI上。
每個(gè)孩子的頭上都有電子的名片， AI幫忙，一刷臉，六百個(gè)孩子誰(shuí)到誰(shuí)沒(méi)有到一目了然；上課的過(guò)程當(dāng)中，老師跟同學(xué)之間怎么交互，需要通過(guò)云視頻技術(shù)，讓孩子答題，老師每講一個(gè)要點(diǎn)講完之后孩子用答題器回答，等到這節(jié)課上完，老師就很清楚，這六百個(gè)孩子，總共我問(wèn)了20道題目，答對(duì)百分之百的有多少，答對(duì)一半的有誰(shuí)，誰(shuí)答對(duì)的不到一半，課后另外一個(gè)輔導(dǎo)老師就要有相應(yīng)的跟進(jìn)了。
鈦媒體劉湘明：我們都知道AI很好用，但是怎么樣讓它形成閉環(huán)。從找到需求，到把算法、資源、人整個(gè)流程跑通，您覺(jué)得哪個(gè)環(huán)節(jié)是最難的？
李昕：傳統(tǒng)的控制理論，不是單一的閉環(huán)，往往是多閉環(huán)，你可以想象，有的是小的閉環(huán)的環(huán)路，有的是大的，我做AI的想法是不要做大的閉環(huán)，耗時(shí)太長(zhǎng)，成本太高。
做制造業(yè)和工業(yè)4.0做的最好的公司是博世，它對(duì)每個(gè)項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候要求兩年之內(nèi)必須把這個(gè)項(xiàng)目的成本全部要收回，包括研發(fā)成本和實(shí)施的成本，我想說(shuō)的是在我們很多時(shí)候做AI項(xiàng)目開(kāi)始的時(shí)候，不能設(shè)過(guò)高的目標(biāo)，我們要保證每一小步都能給我?guī)?lái)足夠的收益。就比如說(shuō)剛才我說(shuō)的銀行的項(xiàng)目，其實(shí)我們?cè)谶@個(gè)項(xiàng)目當(dāng)中用到的AI的算法非常簡(jiǎn)單，以后可以不斷迭代和提高。很多時(shí)候因?yàn)閭鹘y(tǒng)方案的基礎(chǔ)很差，沒(méi)有用到AI，只要在這個(gè)基礎(chǔ)上有一點(diǎn)點(diǎn)的提高，就能夠有很大的改進(jìn)。
袁文輝：我們因?yàn)槭钦嬲旬a(chǎn)品賣(mài)出去錢(qián)才能生存，反倒是感覺(jué)容易把這個(gè)事情做到閉環(huán)。舉一個(gè)新的例子，企業(yè)內(nèi)部的視頻會(huì)議場(chǎng)景是一個(gè)很傳統(tǒng)的東西，我們?cè)趺搭嵏驳魝鹘y(tǒng)，就是讓客戶體驗(yàn)更加簡(jiǎn)單方便，所以我們把人機(jī)交互變成語(yǔ)音操控加上觸屏，同時(shí)把語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的功能發(fā)揮到極至，開(kāi)完會(huì)初步的會(huì)議紀(jì)要就出來(lái)了。
鄧仰東：我個(gè)人體會(huì)閉環(huán)的困難有兩方面，一方面是理論知識(shí)需要去結(jié)合，比如說(shuō)我們做火車(chē)等等，要有很多領(lǐng)域的知識(shí)，我學(xué)電子出身的，我們理解高鐵和柴油機(jī)，是非常困難的事情，我想的辦法一般來(lái)說(shuō)是去聊、去了解，放下姿態(tài)跟人家溝通。
另外一方面人家即使愿意跟你交流，有數(shù)據(jù)共享的問(wèn)題，中國(guó)火車(chē)是中車(chē)造成制造數(shù)據(jù)是屬于中車(chē)，但是運(yùn)維鐵總做的，雙方不交換數(shù)據(jù)，我在學(xué)校里通過(guò)科研合作可以接觸，但是形成一個(gè)日常行的，業(yè)務(wù)性的交換數(shù)據(jù)目前看很難實(shí)現(xiàn)，這里面確實(shí)有問(wèn)題，鐵總他們的數(shù)據(jù)交給中車(chē)做模型，如果只有一方拿錢(qián)，肯定不愿意拿數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈可以在這個(gè)地方發(fā)揮作用，這方面做一些工作可以真正促成大家在數(shù)據(jù)方面共享，模型在產(chǎn)選方面共享。
謝清祿：我這個(gè)方向來(lái)講，我們團(tuán)隊(duì)本身就是一個(gè)極客團(tuán)隊(duì)，寫(xiě)代碼能力很強(qiáng)，一直在前線做事情，不是做學(xué)術(shù)的， 2009年我們幫助國(guó)家做天網(wǎng)時(shí)，當(dāng)時(shí)不叫人工智能，就是怎么把相關(guān)的目標(biāo)嫌疑人找到。
公安部有非常大的數(shù)據(jù)庫(kù)，每年國(guó)家六百萬(wàn)個(gè)案件，這么多惡性案件怎么找出身份，這個(gè)很神奇，我們剛好有這個(gè)技術(shù)別人沒(méi)做，人工智能實(shí)際不是一個(gè)行業(yè)，是一個(gè)工具，所以對(duì)我們來(lái)說(shuō)，這個(gè)閉環(huán)很容易做。
楊威：從我們做下來(lái)的情況來(lái)看，閉環(huán)并不難，因?yàn)槲覀冊(cè)瓉?lái)的團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)做商業(yè)平臺(tái)，閉環(huán)用半年時(shí)間就實(shí)現(xiàn)了，真正困難的地方在于：前面我們講人工智能在很多點(diǎn)上是非常有優(yōu)勢(shì)的，但是如果進(jìn)入一個(gè)復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)，如果這個(gè)產(chǎn)業(yè)有千萬(wàn)級(jí)別的人來(lái)構(gòu)成，人工智能和人之間是什么關(guān)系？這個(gè)產(chǎn)業(yè)里面人和人是什么關(guān)系，大家都很難定義。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)說(shuō)，只要你進(jìn)入到向老百姓提供智力服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，幾乎都是一個(gè)人從頭跟到尾，沒(méi)有形成專(zhuān)業(yè)分工的條件。那人工智能和人怎么結(jié)合，是你滲透進(jìn)它，還是它被你吸納進(jìn)來(lái)變成你的一部分，這是一個(gè)很微妙的過(guò)程和關(guān)系。
我們看到這個(gè)過(guò)程需要一個(gè)很長(zhǎng)的時(shí)間，而且需要非常多的勇敢的人參與其中，恐怕都要經(jīng)歷一個(gè)這樣復(fù)雜的周期。我們歷史上，人工智能大多數(shù)是用來(lái)管理人，從管制的角度講，我相信是屬于單點(diǎn)突破就可以了，但是如果高品質(zhì)的對(duì)消費(fèi)者的體驗(yàn)有所提升，是一個(gè)很漫長(zhǎng)的過(guò)程。
鈦媒體劉湘明：還有兩個(gè)問(wèn)題大家選答一下，從楊總開(kāi)始，第一個(gè)人工智能這個(gè)事特別像冰山，看到的都是尖，但是還有很多數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，這個(gè)工作對(duì)你們來(lái)說(shuō)難度大嗎？第二個(gè)問(wèn)題是掙錢(qián)的問(wèn)題，大家都覺(jué)得，人工智能真好，但是很少有人愿意為它買(mǎi)單，包括怎么買(mǎi)單，到底你是節(jié)省成本還是增加了效益，商業(yè)模式怎么設(shè)計(jì)？
楊威：我答第二個(gè)，我們的團(tuán)隊(duì)是致力于提升消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)，擴(kuò)大消費(fèi)，所以我們從商家收錢(qián)，幫助消費(fèi)者在消費(fèi)過(guò)程中感覺(jué)更加舒服，因?yàn)槠焚|(zhì)提高，消費(fèi)者更信任我，或者給我更多機(jī)會(huì)，反過(guò)來(lái)找商家拿一份錢(qián)。
我們公司確實(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備做的時(shí)間比較長(zhǎng)，也比較多，我們有自己幾個(gè)比較獨(dú)有的技術(shù)，我介紹兩個(gè)：保險(xiǎn)行業(yè)里面有大規(guī)模的格式化，但是非標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)目前面臨很大的困境，前面講做人工智能要快速做閉環(huán)，大家做很多嘗試，但是一批數(shù)據(jù)做完之后數(shù)據(jù)源會(huì)變化，然后模型修正的成本和模型產(chǎn)生的邊際是負(fù)相關(guān)的關(guān)系，導(dǎo)致這件事不能持續(xù)，我們就會(huì)有一個(gè)新的技術(shù)方案，就是用數(shù)學(xué)上一個(gè)圖論解決，將格式化非標(biāo)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)體系，在此數(shù)據(jù)體系基礎(chǔ)上建數(shù)據(jù)模型，變得很穩(wěn)固。
還有信息組織問(wèn)題，比如說(shuō)我自己的簡(jiǎn)歷在互聯(lián)網(wǎng)上還能看到，但是絕大部分人根本就不能知道這份簡(jiǎn)歷是我的，我們就要對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行畫(huà)像，要對(duì)消費(fèi)者的心理狀態(tài)、人生周期等等去理解。
這個(gè)過(guò)程中有兩個(gè)辦法，一個(gè)辦法就是我不停地問(wèn)你，你不停地答，我們今天很多人工智能的公司是你答上來(lái)的東西不需要用手敲擊上去，這太費(fèi)勁了，我們是希望理解一些你本身就公開(kāi)的信息，讓系統(tǒng)幫助你，通過(guò)一段內(nèi)容可以找出特征點(diǎn)，經(jīng)過(guò)現(xiàn)有的特征點(diǎn)和歷史上的特征點(diǎn)有一部分的吻合度確認(rèn)它們倆之間一對(duì)一的關(guān)系，新的特征點(diǎn)帶來(lái)新的增量或者有新的變化的信息，導(dǎo)致整個(gè)服務(wù)的質(zhì)量提升。
謝清祿：麥侖的需求導(dǎo)向和目標(biāo)導(dǎo)向，以及“仙人掌”系統(tǒng)的實(shí)用性和神奇性，在日常的生活、工作中，“仙人掌”讓人的行為和周?chē)h(huán)境、空間及設(shè)施實(shí)現(xiàn)了自然、便捷、和諧、高效的高級(jí)智能交互。“仙人掌”作為一個(gè)劃時(shí)代的技術(shù)創(chuàng)新，其終極的智能、易用和泛在潛力，未來(lái)幾年將演化成一種無(wú)處不在的全新生活模式。政府部門(mén)利用高科技的“仙人掌”智能系統(tǒng)，能快速實(shí)現(xiàn)和完善政府治理體系和治理能力現(xiàn)代化，建設(shè)現(xiàn)代化的政府服務(wù)體系，形成高效、便捷的營(yíng)商環(huán)境，提升居民的生活品質(zhì)，建成“大千世界一掌中”的新模式。
麥侖給目標(biāo)客戶帶來(lái)了質(zhì)的改變，通過(guò)麥侖“仙人掌”智能系統(tǒng)，客戶為大眾百姓帶來(lái)了服務(wù)升級(jí)，通過(guò)便捷的生活、奇高的效率、極致的體驗(yàn)，建設(shè)成了安居樂(lè)業(yè)的品質(zhì)環(huán)境，也改善了營(yíng)商氛圍，我們的商業(yè)模式非常簡(jiǎn)單、清晰。
鄧仰東：以后AI我覺(jué)得它有用，必然不能是淺層次的結(jié)合，比如最近做的事，是癌癥免疫治療，今年諾貝爾獎(jiǎng)生理學(xué)獎(jiǎng)是癌癥免疫治療，常用的方法都有反應(yīng)性的問(wèn)題，有百分之六七十的人打那個(gè)藥不靈，但是大家都吃這個(gè)藥一年好幾十萬(wàn)還治不好，最近還發(fā)現(xiàn)有反例了，很尷尬。
最近和上海交大合作研究基因數(shù)據(jù)，RNA數(shù)據(jù)，代謝數(shù)據(jù)，還有排泄出來(lái)的東西的物質(zhì)分析，還有微生物組，各種微生物東西測(cè)序，放在一塊做相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，我們還在做，如果能做出來(lái)，不愁掙錢(qián)模型，因?yàn)楹芏嗳舜_實(shí)有這個(gè)需要，從我們的角度來(lái)說(shuō)首先問(wèn)題很難，但也要解決很難的問(wèn)題，才有可能性。
袁文輝：我的感受比較深的就是說(shuō)，第一步你把傳統(tǒng)的一個(gè)業(yè)務(wù)流程首先把它互聯(lián)網(wǎng)化，數(shù)字化，之后你就可以用人工智能去提高它的效率，這時(shí)候就收到錢(qián)了。
舉最直接的例子，通過(guò)云視頻可以做遠(yuǎn)程的會(huì)診，也就是說(shuō)，可能是在西藏的某個(gè)病人得了某種重病，但是需要北京的專(zhuān)家給他做一個(gè)會(huì)診，第一步我們做的事情是讓它把片子傳過(guò)來(lái)給專(zhuān)家去看，這時(shí)候人工智能識(shí)別算法就能發(fā)揮作用，可以給初步的告警和結(jié)果，結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)做最后的診斷，決定說(shuō)應(yīng)該采取什么樣的方式治療，有這樣的業(yè)務(wù)流程之后，看一次專(zhuān)家，他肯定愿意付出一定的金錢(qián)。
因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄軐?zhuān)家的效益提升了，原來(lái)一千塊錢(qián)的會(huì)診費(fèi)，其中有幾百塊錢(qián)可以用在云視頻和人工智能的工具上面，所以我們是看到了只要你把這個(gè)業(yè)務(wù)流程從傳統(tǒng)的線下轉(zhuǎn)換成互聯(lián)網(wǎng)化，數(shù)字化，這時(shí)候你就有機(jī)會(huì)通過(guò)AI去提升效率，就有機(jī)會(huì)去省錢(qián)和掙錢(qián)，我們看到了越來(lái)越多經(jīng)過(guò)數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)化業(yè)務(wù)流程存在的巨大的商業(yè)價(jià)值能夠落地，而且用戶會(huì)非常滿意。
鈦媒體劉湘明：是要有超過(guò)他們預(yù)期的收益。
袁文輝：一個(gè)新的技術(shù)要讓大家接受，至少好十倍，或者便宜十分之一。
李昕：數(shù)據(jù)本身有三個(gè)階段，一個(gè)是數(shù)據(jù)采集，一個(gè)是數(shù)據(jù)的清洗，最后才是數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)采集不同渠道代價(jià)不一樣，我們暫時(shí)不提，數(shù)據(jù)的清洗是什么意思？是將錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)刪除，這樣才能對(duì)正確的數(shù)據(jù)做分析。數(shù)據(jù)的清洗本身是非常昂貴的過(guò)程，一般數(shù)據(jù)分析可能只占到成本的10%，數(shù)據(jù)清洗的成本是90%，也就是說(shuō)，我可能要花九個(gè)小時(shí)的時(shí)間做數(shù)據(jù)清洗，只花一個(gè)小時(shí)的時(shí)間做數(shù)據(jù)分析，大家可以看到數(shù)據(jù)清洗的成本非常高。
我花了那么多時(shí)間把數(shù)據(jù)清洗出來(lái)以后，當(dāng)然可以做數(shù)據(jù)分析，但我個(gè)人覺(jué)得，還有一個(gè)非常重要的應(yīng)用場(chǎng)景，就是這些數(shù)據(jù)本身是有價(jià)值的。美國(guó)一家公司提供一些企業(yè)的一些脫敏數(shù)據(jù)，別的公司買(mǎi)這些數(shù)據(jù)，涉及一家企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)格是50美金。而且五分鐘之后，如果要調(diào)用同一家企業(yè)的數(shù)據(jù)還要重新付50美金。這樣的數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)也是非常有潛力的場(chǎng)景。
劉湘明：謝謝，時(shí)間正好也到了，謝謝李昕教授做了精彩的總結(jié)，今天我們這塊沒(méi)有談估值沒(méi)有談前景，談了非常（solid）的事情，感謝幾位嘉賓貢獻(xiàn)的真知卓見(jiàn)，今天的內(nèi)容先到這里。（本文首發(fā)鈦媒體，編輯/蘇建勛）
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