AI學者競相走到商業化一線，如何推動技術落地？
人工智慧（AI）技術在商業世界的應用，已經是真實的存在。這吸引了一批AI學者走到商界一線，參與其中，推動AI技術產生更大的產業價值。
“過去三年，人工智慧越來越現實。2016年人工智慧談三要素——演算法、算力、資料；2017年結合場景，加快落地；2018年，追求能否商業化、能否賺錢。”360集團副總裁、人工智慧研究院院長顏水成10月11日在廣州2018小蠻腰科技論壇上表示。
正是預見到人工智慧技術未來潛在的巨大商業價值，顏水成幾年前回國、從學者轉型做企業。與他不謀而合的是，前百度研究院院長林元慶11個月前從百度離職、創辦了Aibee，著眼於提供AI的行業解決方案，目前已在零售、旅遊行業開花結果。
周伯文去年回國加入京東，現任京東集團副總裁兼AI平臺與研究部負責人。他在2018小蠻腰科技論壇期間透露，希望讓AI技術實現在全鏈條的應用。京東人工智慧平臺自今年4月上線以來，已對外開放了語音識別等20多個功能，至今每天呼叫4.6億次，在京東內跨越100多個應用場景。
人機協同智慧
人機協同智慧，將是加快人工智慧落地的重要路徑。
顏水成坦言，機器人可以通過學習，逐步達到人的智慧水平。但是，現實很“骨感”。比如，他拿人機對話系統做試驗，他說“我想去旅遊”，機器說“去泰國”；他問“多少錢”，機器回答“500元以內”；他再問“夏威夷如何”，機器說“好呀”；他追問“什麼好”，機器回答“很好呀”；他再追問“什麼東西好”，機器迴應說“不怎麼好”。
“因為人工智慧沒有完美演算法，它是基於學習，沒有常識。” 顏水成說，人也有缺憾，不能24小時工作，不擅長大規模記憶。所以，最好的方法是，雙方優點結合，所以需要人機協同智慧。比如，智慧醫療，需要人最終把關。
人工協同智慧，是混合增強智慧。它的價值在於，在一些場景下，建立業務的閉環：在智慧形成的階段，資料不完善，人機協作逐步完善服務模型；在智慧服務的階段，服務不完善，人機協作構建可服務的閉環。
他舉例說，有一個以色列科技公司TRAX，做零售業的影象識別引擎，核心技術是貨架商品識別。它通過AI技術，達到96%的商品識別準確度；之後，把資訊發至印度、馬來西亞，由人工進行實時標註、確認，通過人機協作大幅提高商品識別的效率和可靠性。
又如，360安全大腦正在搭建全球最大的分散式智慧安全系統。網路安全已涉及國家安全、國防安全、社會安全、設施安全、城市安全、人身安全等廣泛領域。因此，安全人員嚴重不足。通過人機協防，智慧輔助漏洞挖掘與安全人員合作，使網路攻擊等的響應處置更迅速、更準確。
AI+線下旅遊
Aibee創始人兼CEO林元慶認為，2018年AI技術加快產業化落地，成為傳統行業升級的新動能。AI賦能落地有兩種不同的形態：一種是由單點技術出發，如把人臉識別、語音識別技術，應用到不同行業，過去4~5年湧現了一批公司；另一種是提供行業定製方案，綜合利用各種人工智慧技術。
成立了11個月的Aibee，走的是第二條路線，並獲得了迅速的成長。它第一個應用方向是“AI+線下零售”，全面理解車、人、貨、場，實現精準零售，全場景覆蓋，讓線下零售升級。如，Aibee與廣州某大型購物中心合作，停車場以前一個攝像頭看三個車位，現在可以看10~20個車位。
第二個方向是“AI+線下旅遊”。在其幫助下，今年十一國慶黃金週，國內有65個知名景區實現“刷臉入園”。林元慶說，門票在這些景區的收入中佔比較大，它們希望擴大其它收入。“我們幫助它們理解遊客，向他們推薦服務，景區周邊的二次消費存在著巨大的機會。”
林元慶認為，景區可以看作大型的Shopping Mall（購物中心），所以“AI+線下零售”方案中80%的技術可以應用於“AI+線下旅遊”，下一步他們還會涉足“AI+醫療”等其它領域。這樣，從企業到行業，再從多個行業覆蓋到社會各方面，從而讓AI技術落地從點、線到面。
2015年，林元慶曾負責百度深度學習研究院，2017年負責整個百度研究院。他說，百度在AI領域投入很大，他在百度也學到許多東西，因為百度的AI應用偏向2C領域，而他認為AI助力傳統行業是重要的方向、偏向2B領域，所以他一年前選擇出來創業，也得到百度的理解和支援。“我們（Aibee）即將獲得A輪融資”，林元慶向第一財經記者透露。
AI滲入零售全鏈條
AI技術事實上已經滲透到零售行業的全鏈條各個環節，周伯文是親歷的推動者之一。
他認為，過去三十年零售業發生了深刻變化，貨物缺乏時，貨最重要，通過場找人；電商崛起，場變得重要，獲得貨，吸引人；過去一兩年，人變得重要，消費升級增加個性化需求，技術發展讓人可以表達個性化的需求，在哪裡賣貨相對不是那麼重要，可以在線上或線下，變成“人、貨、場”。
“我加入京東，就是想找一個企業，全鏈條、大規模地應用人工智慧。”周伯文說，目前AI主要落地在六大環節：一是創造新的零售入口，從PC端、APP到任何場景，如線下、虛擬空間，甚至通過圖片、電影、物聯網裝置也可以購物；二是創造新的購物體驗；三是創造新的內容，可以為每個顧客提供個性化的圖片、文字；四是客戶服務，京東已推出業界第一個大規模情感客服機器人；五是物流，如使用無人機、無人車；六是供應鏈全鏈條，如到線下開店，哪裡選址、放什麼商品等。
周伯文希望，達到兩個目標。一是用人工智慧瞭解客戶真正需要什麼，告訴工廠使用者的需求，減少社會資源浪費，倒逼製造業升級；二是減少商品的搬運次數，人工智慧終極遠景是製造商知道消費者需要什麼，貨物由工廠直接發往使用者家中。
AI還涉及商品內容的訂製化。根據使用者的語言描述，人工智慧可以生成圖片，比如球迷可以訂製印有與梅西合影圖片的運動服。所以，京東把AI能力開放給製造商。周伯文說，京東要做人工智慧平臺，結合AI演算法、應用場景，幫助製造商生產個性化商品。“我們已經開放了語音識別、影象識別等20多個功能。今年4月京東AI平臺釋出以來，至今每天被呼叫4.6億次，在京東內跨越100多個應用場景”。
周伯文向第一財經記者透露，除了AI研究院、AI平臺，他們還在做人工智慧加速器。為有深刻行業理解的企業進行AI賦能，由京東提供AI技術、應用場景和資金支援，加速器第一批支援的企業有16家，分佈在美國、英國和中國。比如，京東輸出語音識別技術、電商法務理解能力，幫助一個創業公司打造面向電商市場、具有人工智慧的法務機器人，產品已經做出來了。
談及AI落地的困難，周伯文說，目前還處於狹義人工智慧發展階段，語音識別、人臉識別技術已經成熟，關鍵是如何用小資料來解決大問題，讓機器有終身學習的能力，目前深度學習的能力還不具備。他提醒道，AI落地，仍然缺乏既對技術有深入瞭解、又對行業有深刻洞察力的領導者。如果人工智慧技術在行業落地不好，未來三年人工智慧將會出現寒冬。
責編：劉佳
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