人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

無(wú)需贅言,在中國(guó),幾乎被視為“新經(jīng)濟(jì)”同義詞的數(shù)字經(jīng)濟(jì),對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用已非常明顯:2017年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了27.2萬(wàn)億元人民幣,同比增長(zhǎng)20.3%,對(duì)GDP的貢獻(xiàn)高達(dá)32.9%,最樂(lè)觀的預(yù)計(jì)是,到2025年這一特殊拐點(diǎn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)有望成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一引擎。

在此背景下,每年貴陽(yáng)數(shù)博會(huì)的如期而至,科技巨頭與創(chuàng)業(yè)者齊聚中國(guó)西南一隅,更像是一次對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)過(guò)往成績(jī)的全面復(fù)盤(pán),以及對(duì)可預(yù)見(jiàn)未來(lái)的一次全面預(yù)測(cè)——尤其擱置在最近一系列推進(jìn)信息化與工業(yè)化充分整合的政策部署下,今年數(shù)博會(huì)“數(shù)化萬(wàn)物,智在融合”的主題,也充分勾勒出構(gòu)建“數(shù)字中國(guó)”的歷史機(jī)遇。

就在不久前,國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心發(fā)布了《傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式和路徑》,為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”下了一個(gè)精準(zhǔn)定義:“利用新一代信息技術(shù),構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和反饋的閉環(huán),打通不同層級(jí)與不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘,提高行業(yè)整體的運(yùn)行效率,構(gòu)建全新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系?!?/p>

這條路并非坦途,如何進(jìn)一步充分釋放數(shù)字對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加和倍增作用,需要政府和企業(yè)的合力鍛造:從國(guó)家層面,必不可少的當(dāng)然是更睿智的頂層設(shè)計(jì),更豐富的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);從企業(yè)層面,如何拿起最新的技術(shù)工具,完成對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)域全產(chǎn)業(yè)鏈條的重塑,或許將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勝負(fù)手。

人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

令人欣喜的是,談及最新技術(shù)工具的“裝備庫(kù)”,現(xiàn)階段中國(guó)的確握有一手好牌——在大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域,無(wú)論從技術(shù)還是數(shù)據(jù)角度,起跑線(xiàn)的相對(duì)公平,都將賜予中國(guó)一次難得的“領(lǐng)跑權(quán)”,就拿人工智能來(lái)說(shuō),盡管短時(shí)間內(nèi)諸如DeepMind等對(duì)人類(lèi)影響深遠(yuǎn)的開(kāi)疆拓土型公司不會(huì)在中國(guó)誕生,但若論及產(chǎn)業(yè)落地的速度,在大概率上,中國(guó)或許將成為先行者。

更像是對(duì)上述觀點(diǎn)的某種印證,不難發(fā)現(xiàn),盡管今年貴陽(yáng)數(shù)博會(huì)在國(guó)際化和市場(chǎng)化程度上明顯提高,但若論及純粹的“黑科技屬性”,相比于去年街頭賣(mài)藝式的吸睛程度(可能有些過(guò)分喧囂了),今年參展企業(yè)似乎變得“務(wù)實(shí)”許多。最典型代表就是去年憑借唇語(yǔ)識(shí)別獲得數(shù)博會(huì)十大黑科技稱(chēng)號(hào)的海云數(shù)據(jù),剛剛在2018數(shù)博會(huì)人工智能全球大賽-北京站奪得總冠軍的他們,盡管風(fēng)頭依舊,卻并未捧出在大眾層面多么惹眼的新技術(shù),而是展出了一整套行業(yè)業(yè)務(wù)解決方案。

事實(shí)上,分析不少科技企業(yè)從“務(wù)虛”走向“務(wù)實(shí)”,得從這一輪科技革命的兩種落地方式談起。

技術(shù)變革的兩種路徑

其實(shí)從最底層的邏輯上,正在發(fā)生的這場(chǎng)技術(shù)變革,一直有兩條相互交叉的技術(shù)路徑,二者彼此滲透,共同完成了對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的改造。

就拿AI領(lǐng)域來(lái)說(shuō),眾所周知,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分三層:最底層包括芯片和開(kāi)源框架等基礎(chǔ)設(shè)施,這一層門(mén)檻最高,以前段時(shí)間頗為敏感的CPU和GPU為例,中國(guó)企業(yè)想趕上英偉達(dá)和高通等巨頭,攤開(kāi)最激進(jìn)的時(shí)間表,也需要5-10年,這一層更多依靠的是時(shí)間的陳釀,現(xiàn)階段還是巨頭間的內(nèi)斗,先暫且不表。

人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

中芯還在28納米苦苦掙扎時(shí),臺(tái)積電7納米的芯片已于2017年4月開(kāi)始試產(chǎn)

最受大眾關(guān)注的變革發(fā)生在中間層。這里群英薈萃,無(wú)論巨頭還是新貴,都致力于完善圖像識(shí)別,機(jī)器翻譯,語(yǔ)義識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等通用技術(shù)——事實(shí)上,走第一種技術(shù)路徑的,也大多集中在這一層:他們親盡全力,完成上游通用技術(shù)的攻堅(jiān)。選擇這一技術(shù)路線(xiàn),無(wú)疑需要背后龐大的體量支撐(譬如谷歌),或者超高專(zhuān)注度,譬如據(jù)媒體報(bào)道,商湯科技就擁有百人級(jí)別的博士團(tuán)。

而對(duì)算法的深耕,也會(huì)下沉至具體行業(yè),迅雷創(chuàng)始人程浩老師就舉過(guò)兩個(gè)例子:高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)解決方案的Mobileye 成立于1999 年,直到8年后才掙到第一桶金;達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人從啟動(dòng)研發(fā)拿到FDA認(rèn)證,花了十年時(shí)間——這并不難理解,無(wú)論自動(dòng)駕駛還是機(jī)器人手術(shù),理應(yīng)需要算法上的無(wú)限精進(jìn)。

算法的精進(jìn)固然令人欣喜,但另一方面,更理性的觀察者,也不該被所謂“技術(shù)的純粹性”蠱惑,事實(shí)上,在大多數(shù)對(duì)“識(shí)別率小數(shù)點(diǎn)后幾位”沒(méi)那么敏感的行業(yè)(比如門(mén)禁時(shí)的人臉識(shí)別),算法之間的細(xì)微差別對(duì)最終結(jié)果影響不大——尤其在安防和航空等需要行業(yè)積淀的領(lǐng)域,算法壁壘沒(méi)有自動(dòng)駕駛那么大,這些行業(yè)的AI玩家,最銳利的武器應(yīng)該是“行業(yè)縱深度”和工程化能力,懂“需求”遠(yuǎn)比懂“技術(shù)”更重要。

這就引出了另一條技術(shù)路徑:他們選擇將技術(shù)“沉下去”,選擇有限的垂直領(lǐng)域,然后親盡全力,深入到這些行業(yè)的五臟六腑,通過(guò)為一個(gè)個(gè)行業(yè)客戶(hù)服務(wù)和賦能,逐漸拼湊出一張?jiān)攲?shí)的知識(shí)圖譜,然后再通過(guò)知識(shí)圖譜反哺新技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用——值得一提的是,深諳這種技術(shù)路徑的公司,許多時(shí)候也會(huì)選擇AI中間層的通用技術(shù),但由于率先捕捉到這個(gè)行業(yè)的痛點(diǎn),他們得以從業(yè)務(wù)邏輯維度,完成更具效率的創(chuàng)新,最終在新技術(shù)與知識(shí)圖譜的雙向加持下,一舉解決行業(yè)痛點(diǎn)。

更“務(wù)實(shí)”的AI

說(shuō)來(lái)稍顯凌亂,甚至一頭霧水,不妨以海云數(shù)據(jù)為例,剖析后一種技術(shù)路徑的落地。

這家公司以大數(shù)據(jù)可視分析起家,近年來(lái)試圖完成某種蛻變,通過(guò)AI與可視分析的融合,以及在安防等領(lǐng)域多年沉淀的行業(yè)知識(shí),推出了一系列與行業(yè)結(jié)合緊密的解決方案。他們將自己最主要的業(yè)務(wù)邏輯命名為“能力服務(wù)”:通過(guò)推動(dòng)上游新技術(shù)支持與政務(wù)應(yīng)用深度融合,為決策層提供調(diào)度指揮頂層設(shè)計(jì)。

人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

這種能力服務(wù)現(xiàn)階段的標(biāo)志物,就是在數(shù)博會(huì)上頗為風(fēng)光的圖易AI能力服務(wù)平臺(tái)。在這一平臺(tái)上,通過(guò)整合軟件、硬件、數(shù)據(jù)和算法,客戶(hù)可根據(jù)不同需求,用“傻瓜式”操作(全程“無(wú)代碼化”)組建自己的AI能力模塊,今后也可根據(jù)不斷增加的業(yè)務(wù)需求,更新自己的能力矩陣,像搭積木一樣,完成業(yè)務(wù)的效率提升和數(shù)據(jù)決策價(jià)值變現(xiàn)。

人工智能創(chuàng)業(yè):“多解決些問(wèn)題,少談些主義”

圖易6

以海云數(shù)據(jù)深耕多年的安防領(lǐng)域?yàn)槔趫D易研發(fā)的“智警大腦”,已經(jīng)讓不少?zèng)Q策機(jī)構(gòu)的公共安全能力得以飛速進(jìn)化。“智警大腦”已在40個(gè)細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)形成了200余個(gè)行業(yè)能力,且融合了語(yǔ)音識(shí)別和人臉識(shí)別等人工智能技術(shù)(如前所述,這些都是AI中間層的通用技術(shù))——舉個(gè)例子,它可以通過(guò)人臉識(shí)別進(jìn)入后臺(tái),然后通過(guò)語(yǔ)音指令調(diào)出事故現(xiàn)場(chǎng)視頻,附近的警力、周邊卡口、情報(bào)分析情況、犯罪嫌疑人的路徑、重點(diǎn)嫌疑人的檔案等節(jié)點(diǎn),可以瞬間通過(guò)一張圖和一張網(wǎng)的形式,讓公安人員實(shí)時(shí)看見(jiàn),確保在事故發(fā)生后公安部門(mén)能快速處理。目前“智警大腦”已經(jīng)服務(wù)了全國(guó)超過(guò)三分之一的公安市場(chǎng),使公安情報(bào)分析準(zhǔn)確率提升70%,指揮決策效率提升50%。

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智警大腦

受益于圖易AI能力服務(wù)平臺(tái)的,還有另一個(gè)與數(shù)據(jù)決策緊密相關(guān)的領(lǐng)域:航空。

舉個(gè)最近的案例,作為目前國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)規(guī)模最大的指揮大廳,白云機(jī)場(chǎng)運(yùn)行控制大廳部署的決策指揮平臺(tái)——“白云機(jī)場(chǎng)可視化智能指揮決策系統(tǒng)”,即是由海云數(shù)據(jù)與其戰(zhàn)略合作伙伴廣東機(jī)場(chǎng)白云信息科技有限公司共同打造,雙方聯(lián)合研發(fā)了名為“啟明星”的航空大數(shù)據(jù)解決方案,后者可以將機(jī)場(chǎng)“三大區(qū)”(飛行區(qū),航站區(qū),綜合區(qū))的各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)充分整合,集合空管、氣象、交通、地圖、運(yùn)營(yíng)商等數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)可視分析技術(shù)與AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)“五大流”(飛機(jī)流,旅客流,行李流,貨物流,交通流)全區(qū)域覆蓋和全流程管控,通過(guò)分析機(jī)場(chǎng)當(dāng)前的綜合運(yùn)行態(tài)勢(shì)和各場(chǎng)區(qū)運(yùn)行動(dòng)態(tài),對(duì)機(jī)場(chǎng)整體態(tài)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)可視化展現(xiàn),幫助決策者通過(guò)“一張屏”了解機(jī)場(chǎng)整體運(yùn)行狀況。

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白云機(jī)場(chǎng)可視化智能指揮決策系統(tǒng)

從上述案例中不難發(fā)現(xiàn),海云數(shù)據(jù)希望給客戶(hù)提供的,是一套封裝完備,體驗(yàn)良好,“即插即用”的綜合解決方案,他們一直致力于推進(jìn)“上游新技術(shù)支持”與“下游行業(yè)應(yīng)用”的銜接——最為值得一提的是,一旦他們發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)上現(xiàn)有的AI通用技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足為客戶(hù)賦能的需求,或者無(wú)法百分百解決行業(yè)痛點(diǎn),作為綜合解決方案提供者,他們也會(huì)“親自上陣”,完成從0到1的技術(shù)攻堅(jiān)。

弄懂這個(gè)邏輯,你也就理解為什么他們?nèi)ツ昕此啤盁o(wú)心插柳”地發(fā)布了唇語(yǔ)識(shí)別成果(還順帶拿了去年數(shù)博會(huì)“十大黑科技”稱(chēng)號(hào)),其研發(fā)初心非常簡(jiǎn)單:解決公安大量無(wú)聲視頻中數(shù)據(jù)缺失的難題。

眾所周知,公安系統(tǒng)中視頻信息量頗為龐大,但大多以默片方式存在,只看得清嘴型,卻不知說(shuō)些什么。針對(duì)這一行業(yè)痛點(diǎn),海云數(shù)據(jù)研發(fā)的唇語(yǔ)識(shí)別能在最大程度上釋放視頻圖像里的信息——更重要的是,它能與大數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)充分嫁接,讓決策者能從聲音,圖象,視頻,空間和地理信息等多重緯度,進(jìn)行綜合態(tài)勢(shì)的判斷,大幅度豐富現(xiàn)有的公共安全大數(shù)據(jù)一站式綜合解決方案。

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唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)

令人欣喜的是,類(lèi)似這種“保姆級(jí)”的能力服務(wù),海云數(shù)據(jù)的圖易平臺(tái)已在公安、司法、監(jiān)察、交通、消防、軍工、智慧城市等領(lǐng)域均形成深度的行業(yè)應(yīng)用。

所謂AI“務(wù)實(shí)”,莫過(guò)于此。

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)然,在我個(gè)人看來(lái),上述兩種技術(shù)路徑,其實(shí)是兩種不同分工,談不上孰優(yōu)孰劣,只有它們彼此滲透,共同進(jìn)化,才是AI疆界最完整的圖景——只不過(guò),對(duì)于更“務(wù)實(shí)”的行業(yè)客戶(hù)來(lái)說(shuō),如何利用新技術(shù)與下游應(yīng)用結(jié)合,提升業(yè)務(wù)效率,真正產(chǎn)生效益,才是他們此刻最迫切的需求。

嗯,這么說(shuō)好像稍顯“功利”,但所謂建設(shè)“數(shù)字中國(guó)”的恢弘愿景,不也正是不同行業(yè)里那些真正的務(wù)實(shí)者,基于一個(gè)個(gè)具體的問(wèn)題,一點(diǎn)一滴拼湊起來(lái)的么?

“多研究些問(wèn)題,少談些主義”,胡適這句箴言,放在AI領(lǐng)域,好像也同樣適用。

李北辰/文

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2018-05-28
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無(wú)需贅言,在中國(guó),幾乎被視為“新經(jīng)濟(jì)”同義詞的數(shù)字經(jīng)濟(jì),對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用已非常明顯:2017年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了27.2萬(wàn)億元人民幣,同比增長(zhǎng)20.3%,對(duì)GDP的貢獻(xiàn)高達(dá)32.9%,最樂(lè)觀的

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