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（人工智慧）、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，人工智慧（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，人工智慧將會越來越多地賦能實體經濟。不過，人工智慧技術的應用落地需要數據、場景支撐，當前國內人工智慧技術的應用落地仍面臨諸多短板。

人工智慧加快落地

人工智慧是引領新一輪科技革命和産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，各種人工智慧技術在國內正加速落地，人工智慧應用範圍不斷擴大。

在前不久于上海舉行的“2019世界人工智慧大會”上，來自全球的各大人工智慧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，依託AI技術，移動配送機器人在大樓裏送快遞、外賣正在成為現實。上海有個機器人有限公司（YOGO ROBOT）在世界人工智慧大會上聯合東浩蘭生集團宣佈，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，作為國內專注于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。

在金融資訊服務領域，AI技術同樣開始展現身手。在2019世界人工智慧大會上，智慧金融搜索引擎虎博科技發佈了金融資訊機器人“虎博私人助理”，開啟智慧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資訊搜尋方式，讓找資訊變得像日常交流一樣簡單，從而幫助人們極大地提高資訊獲取效率。

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慧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，平安已經擁有包含行銷、産品、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、培訓和銷售支援，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、智慧化的端到端信用管理，日均信用風險評估量達360萬，貸款餘額3500億。

“未來，人工智慧將和電一樣，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，人工智慧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。

熱潮背後挑戰猶存

人工智慧發展至今，從技術的探討到商業化落地的追尋，已然成為新一輪産業變革的核心驅動力。但在專家看來，當前國內AI熱潮背後，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慧和工業網際網路，中國將人工智慧和工業網際網路作為國家戰略，出臺了很多政策，支援中國企業利用先進科技推動經濟高品質發展，中國在人工智慧和工業網際網路領域實現了巨大騰飛。

但是，在資本浪潮之下，人工智慧和工業網際網路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慧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。實體經濟從人工智慧熱潮中受益依然有限。

針對當前國內人工智慧産業化短板，京東集團副總裁、人工智慧事業部總裁周伯文認為，面臨的挑戰主要在三個方面。第一，人工智慧産業化需要頂層設計。目前有些企業認為，産業智慧化是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，“産業智慧化是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，在産業智慧化道路上，從業者需要抓住切口，以點、線、面的方式在一個閉環裏創造價值，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，在産業智慧化過程中，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，中國發佈了《新一代人工智慧發展規劃》，如果説前期探索階段是人工智慧1.0，2017年之後的技術研究就是人工智慧2.0。兩者最大的差別，是人工智慧2.0開始運用大數據智慧、群體智慧、跨媒體智慧、人機混合增強智慧、自主智慧系統，並且在智慧城市、智慧醫療、智慧製造方面進行應用和探索。未來，人工智慧和工業的結合，將在工業生産、企業經營、産品創新、供應連結、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，人工智慧也可以有PPP項目，引導政府和民營企業加大合作。另外，做好人工智慧，並且一定要是開放式的，為此應更多參與國際組織和標準制定。

“從電商領域AI應用角度而言，目前國內領頭企業的AI應用水準不落後於世界其他企業”。周伯文表示，需要做得更好的是原創想法的應用。能不能有更好的想像力、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，因此建議政府和産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，為更好推進人工智慧技術應用，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準，為立法打下基礎。