人工智能創(chuàng)業(yè)：“多解決些問題，少談些主義”

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

無需贅言，在中國，幾乎被視為“新經(jīng)濟”同義詞的數(shù)字經(jīng)濟，對宏觀經(jīng)濟的拉動作用已非常明顯：2017年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達(dá)到了27.2萬億元人民幣，同比增長20.3%，對GDP的貢獻(xiàn)高達(dá)32.9%，最樂觀的預(yù)計是，到2025年這一特殊拐點，數(shù)字經(jīng)濟有望成為中國經(jīng)濟發(fā)展的第一引擎。

在此背景下，每年貴陽數(shù)博會的如期而至，科技巨頭與創(chuàng)業(yè)者齊聚中國西南一隅，更像是一次對數(shù)字經(jīng)濟過往成績的全面復(fù)盤，以及對可預(yù)見未來的一次全面預(yù)測——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“數(shù)化萬物，智在融合”的主題，也充分勾勒出構(gòu)建“數(shù)字中國”的歷史機遇。

就在不久前，國務(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、處理和反饋的閉環(huán)，打通不同層級與不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘，提高行業(yè)整體的運行效率，構(gòu)建全新的數(shù)字經(jīng)濟體系?！?/p>

這條路并非坦途，如何進(jìn)一步充分釋放數(shù)字對經(jīng)濟發(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：從國家層面，必不可少的當(dāng)然是更睿智的頂層設(shè)計，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。

令人欣喜的是，談及最新技術(shù)工具的“裝備庫”，現(xiàn)階段中國的確握有一手好牌——在大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，無論從技術(shù)還是數(shù)據(jù)角度，起跑線的相對公平，都將賜予中國一次難得的“領(lǐng)跑權(quán)”，就拿人工智能來說，盡管短時間內(nèi)諸如DeepMind等對人類影響深遠(yuǎn)的開疆拓土型公司不會在中國誕生，但若論及產(chǎn)業(yè)落地的速度，在大概率上，中國或許將成為先行者。

更像是對上述觀點的某種印證，不難發(fā)現(xiàn)，盡管今年貴陽數(shù)博會在國際化和市場化程度上明顯提高，但若論及純粹的“黑科技屬性”，相比于去年街頭賣藝式的吸睛程度（可能有些過分喧囂了），今年參展企業(yè)似乎變得“務(wù)實”許多。最典型代表就是去年憑借唇語識別獲得數(shù)博會十大黑科技稱號的海云數(shù)據(jù)，剛剛在2018數(shù)博會人工智能全球大賽-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。

事實上，分析不少科技企業(yè)從“務(wù)虛”走向“務(wù)實”，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

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

就拿AI領(lǐng)域來說，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源框架等基礎(chǔ)設(shè)施，這一層門檻最高，以前段時間頗為敏感的CPU和GPU為例，中國企業(yè)想趕上英偉達(dá)和高通等巨頭，攤開最激進(jìn)的時間表，也需要5-10年，這一層更多依靠的是時間的陳釀，現(xiàn)階段還是巨頭間的內(nèi)斗，先暫且不表。

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

最受大眾關(guān)注的變革發(fā)生在中間層。這里群英薈萃，無論巨頭還是新貴，都致力于完善圖像識別，機器翻譯，語義識別和語音識別等通用技術(shù)——事實上，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。選擇這一技術(shù)路線，無疑需要背后龐大的體量支撐（譬如谷歌），或者超高專注度，譬如據(jù)媒體報道，商湯科技就擁有百人級別的博士團。

而對算法的深耕，也會下沉至具體行業(yè)，迅雷創(chuàng)始人程浩老師就舉過兩個例子：高級駕駛輔助系統(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)機器人從啟動研發(fā)拿到FDA認(rèn)證，花了十年時間——這并不難理解，無論自動駕駛還是機器人手術(shù)，理應(yīng)需要算法上的無限精進(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，事實上，在大多數(shù)對“識別率小數(shù)點后幾位”沒那么敏感的行業(yè)（比如門禁時的人臉識別），算法之間的細(xì)微差別對最終結(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，算法壁壘沒有自動駕駛那么大，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，通過為一個個行業(yè)客戶服務(wù)和賦能，逐漸拼湊出一張詳實的知識圖譜，然后再通過知識圖譜反哺新技術(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，許多時候也會選擇AI中間層的通用技術(shù)，但由于率先捕捉到這個行業(yè)的痛點，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)與知識圖譜的雙向加持下，一舉解決行業(yè)痛點。

更“務(wù)實”的AI

說來稍顯凌亂，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，近年來試圖完成某種蛻變，通過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，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)”：通過推動上游新技術(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。

這種能力服務(wù)現(xiàn)階段的標(biāo)志物，就是在數(shù)博會上頗為風(fēng)光的圖易AI能力服務(wù)平臺。在這一平臺上，通過整合軟件、硬件、數(shù)據(jù)和算法，客戶可根據(jù)不同需求，用“傻瓜式”操作（全程“無代碼化”）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)決策價值變現(xiàn)。

圖易6

以海云數(shù)據(jù)深耕多年的安防領(lǐng)域為例，基于圖易研發(fā)的“智警大腦”，已經(jīng)讓不少決策機構(gòu)的公共安全能力得以飛速進(jìn)化?！爸蔷竽X”已在40個細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)形成了200余個行業(yè)能力，且融合了語音識別和人臉識別等人工智能技術(shù)（如前所述，這些都是AI中間層的通用技術(shù)）——舉個例子，它可以通過人臉識別進(jìn)入后臺，然后通過語音指令調(diào)出事故現(xiàn)場視頻，附近的警力、周邊卡口、情報分析情況、犯罪嫌疑人的路徑、重點嫌疑人的檔案等節(jié)點，可以瞬間通過一張圖和一張網(wǎng)的形式，讓公安人員實時看見，確保在事故發(fā)生后公安部門能快速處理。目前“智警大腦”已經(jīng)服務(wù)了全國超過三分之一的公安市場，使公安情報分析準(zhǔn)確率提升70%，指揮決策效率提升50%。

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

舉個最近的案例，作為目前國內(nèi)機場規(guī)模最大的指揮大廳，白云機場運行控制大廳部署的決策指揮平臺——“白云機場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)略合作伙伴廣東機場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，后者可以將機場“三大區(qū)”(飛行區(qū)，航站區(qū)，綜合區(qū))的各項業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)充分整合，集合空管、氣象、交通、地圖、運營商等數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)可視分析技術(shù)與AI技術(shù)，實現(xiàn)對“五大流”(飛機流，旅客流，行李流，貨物流，交通流)全區(qū)域覆蓋和全流程管控，通過分析機場當(dāng)前的綜合運行態(tài)勢和各場區(qū)運行動態(tài)，對機場整體態(tài)勢進(jìn)行實時可視化展現(xiàn)，幫助決策者通過“一張屏”了解機場整體運行狀況。

白云機場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)希望給客戶提供的，是一套封裝完備，體驗良好，“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)，市場上現(xiàn)有的AI通用技術(shù)無法滿足為客戶賦能的需求，或者無法百分百解決行業(yè)痛點，作為綜合解決方案提供者，他們也會“親自上陣”，完成從0到1的技術(shù)攻堅。

弄懂這個邏輯，你也就理解為什么他們?nèi)ツ昕此啤盁o心插柳”地發(fā)布了唇語識別成果（還順帶拿了去年數(shù)博會“十大黑科技”稱號），其研發(fā)初心非常簡單：解決公安大量無聲視頻中數(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，卻不知說些什么。針對這一行業(yè)痛點，海云數(shù)據(jù)研發(fā)的唇語識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。

唇語識別技術(shù)

令人欣喜的是，類似這種“保姆級”的能力服務(wù)，海云數(shù)據(jù)的圖易平臺已在公安、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”，莫過于此。

結(jié)語

當(dāng)然，在我個人看來，上述兩種技術(shù)路徑，其實是兩種不同分工，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，對于更“務(wù)實”的行業(yè)客戶來說，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，這么說好像稍顯“功利”，但所謂建設(shè)“數(shù)字中國”的恢弘愿景，不也正是不同行業(yè)里那些真正的務(wù)實者，基于一個個具體的問題，一點一滴拼湊起來的么？

“多研究些問題，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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