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AI學者競相走到商業化一線,如何推動技術落地?

人工智能(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,人工智能越來越現實。2016年人工智能談三要素——算法、算力、數據;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、人工智能研究院院長顏水成10月11日在廣州2018小蠻腰科技論壇上表示。

正是預見到人工智能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平台與研究部負責人。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。京東人工智能平台自今年4月上線以來,已對外開放了語音識別等20多個功能,至今每天調用4.6億次,在京東內跨越100多個應用場景。

人機協同智能

人機協同智能,將是加快人工智能落地的重要路徑。

顏水成坦言,機器人可以通過學習,逐步達到人的智能水準。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“什麽好”,機器回答“很好呀”;他再追問“什麽東西好”,機器回應說“不怎麽好”。

“因為人工智能沒有完美算法,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能。比如,智能醫療,需要人最終把關。

人工協同智能,是混合增強智能。它的價值在於,在一些場景下,創建業務的閉環:在智能形成的階段,數據不完善,人機協作逐步完善服務模型;在智能服務的階段,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,做零售業的影像識別引擎,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,由人工進行實時標注、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布式智能安全系統。網絡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,智能輔助漏洞挖掘與安全人員合作,使網絡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,成為傳統行業更新的新動能。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能技術。

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,讓線下零售更新。如,Aibee與廣州某大型購物中心合作,停車場以前一個攝影頭看三個車位,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,今年十一國慶黃金周,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持。“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,消費更新增加個性化需求,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麽重要,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能。”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、虛擬太空,甚至通過圖片、電影、物聯網設備也可以購物;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、放什麽商品等。

周伯文希望,達到兩個目標。一是用人工智能了解客戶真正需要什麽,告訴工廠用戶的需求,減少社會資源浪費,倒逼製造業更新;二是減少商品的搬運次數,人工智能終極遠景是製造商知道消費者需要什麽,貨物由工廠直接發往用戶家中。

AI還涉及商品內容的訂製化。根據用戶的語言描述,人工智能可以生成圖片,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,京東要做人工智能平台,結合AI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、影像識別等20多個功能。今年4月京東AI平台發布以來,至今每天被調用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平台,他們還在做人工智能加速器。為有深刻行業理解的企業進行AI賦能,由京東提供AI技術、應用場景和資金支持,加速器第一批支持的企業有16家,分布在美國、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、具有人工智能的法務機器人,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能發展階段,語音識別、人臉識別技術已經成熟,關鍵是如何用小數據來解決大問題,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了解、又對行業有深刻洞察力的長官者。如果人工智能技術在行業落地不好,未來三年人工智能將會出現寒冬。

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