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文｜熊出墨請注意
“明年智能客服系統要成為我們重點關注的領域。”
說完這句話之後，江超又小聲嘀咕起來，“但是這些肯定不能再指望外包人員了……”
看到越來越多的同行都開始引入人工智能項目，作為CTO的江超也有點心急，他所在的公司是一家連鎖酒店品牌，在華南範圍內擁有100多家酒店，此前他所在的部門承擔的工作有一半以上都是由外包公司來完成的，但今年由於面臨著公司擴張以及客服部門遇到的效率問題，他向公司提議最好能夠自建IT團隊，參與人工智能相關的項目來幫助酒店客服團隊提升效率。
“其實我們自己酒店的系統仍然不算完善，呼叫中心和店務管理系統沒有集成到一個系統中，又匆忙的上了微信小程式訂房、公眾號訂房等項目，但又沒有合理的規劃人力資源，仍然沒有提高酒店的運營效率。”
江超對公司的痛點還算認知清晰，他聽說可以通過智能客服的方式來接入酒店系統，能夠提升訂房效率的同時節約人力成本，但具體怎麽操作，公司人員需要進行哪些改變，在傳統行業多年的江超仍然心裡沒底。
鬥大的饅頭，無從下口，這其實正是當下傳統企業尋求與人工智能結合時所處的困局。資訊不對稱，行業跨度較大等障礙，還衍生出諸多焦慮。他們不知是要去找BAT還是微軟、亞馬遜合作，更不知要如何判斷人工智能項目與自己業務是否匹配。
即便是成功找到一家人工智能公司，轉型也並非是一蹴而就的。既需要長時間磨合，又需要持續性地投入精力和財力，對企業來說是不小的挑戰。操之過急，或許還會引發一些計劃之外的狀況。
因此，熊出墨請注意認為，人工智能時代，傳統企業在轉型之前，最為重要的準備工作是，對自身，對人工智能樹立起一個清晰且全面的認知，切忌為了轉型而轉型。並且，通過本文，希望更多的企業管理者能夠像江超一樣，解開心頭之惑。
困局與焦慮
江超告訴熊出墨請注意，“很多同行其實還是在觀望階段，並不覺得布局人工智能能夠讓生意變得更好，而且酒店行業在資訊技術、資訊安全領域一直‘慢半拍’，數據和互聯網方面的運營能力也距離互聯網公司有較大差距，更別提人工智能了。”
按照他的經驗，決定一項新技術是否要加入，關鍵在其與業務的關聯度，以及轉型的迫切度。通常情況下，關聯度越高、需求越迫切，企業願意投入的預算和精力也就越大。
關於人工智能，江超最大的感受是，“前兩年還都在談人工智能概念、技術，今年行業裡已經有很多企業的相關業務落地了。”業界更是把現在的人工智能看做是90年代的互聯網，搶佔先機，吃得第一波紅利也早已成為共識。
2017年，麥肯錫發布一份名為《人工智能：下一個數字前沿》的報告，長達80頁，其中一個核心觀點就是，企業如果不轉型，那將會被人工智能的早期使用者越甩越遠。近日，中國信通院和Gartner聯合發布的《2018世界人工智能產業發展藍皮書》指出人工智能正深入各行各業，預計2020年我國人工智能市場規模可達1500-1800億元。
這些其實都在向企業傳遞著同一個信號，人工智能這班車，一定要上，並且要迎難而上。但是，說來簡單，實際行動起來就會發現，諸多客觀因素就像是座座大山，阻斷了企業轉型之路。
首先是資訊的不對稱。多數傳統企業對於人工智能的了解，僅僅局限於其能夠讓日常業務的開展變得“更聰明”，但到底是怎麽個聰明法？哪家人工智能公司能勝任這些工作？答案十分模糊。
“企業做任何決策之前肯定都還是要貨比三家，尤其是產品的穩定性、價格以及業務的可拓展性都是我們關注的重點。”江超表示，他對於行業的了解基本來源於國內百度、阿里等公司主辦的關於人工智能主題的大會。
的確，在這個領域，BAT級別的公司最為活躍，此外還有科大訊飛、商湯科技、Face++等在人工智能深耕多年的垂直公司，也一直在盡力布道。
其次是行業跨度比較大，對企業現有的IT團隊和工作模式提出了挑戰。多數人都會把人工智能想象成飄在雲端，不接地氣的“高精尖”。對於沒有專業的研發團隊和開發人員的傳統企業來說，看似遙不可及。據熊出墨請注意了解，即便是一些已經著手轉型的大企業，像海底撈、蘇寧等，他們在最初其實也面臨著同樣的困惑。另外類似江超公司這樣規模的企業，其實很多IT工作都給了外包團隊，相比之下，互聯網公司在這塊的門檻就要低很多。
此外，人工智能行業存在一定泡沫，這更增加了傳統企業辨識、篩選的難度。風口正盛之時，眾多公司集體湧入，資本也十分狂熱，據統計2017年全球人工智能投融資總規模達 395 億美元，融資事件 1208 筆。曾有調侃稱，“不和人工智能沾邊，投資人都不願意見。”
好在如今行業發展回歸理性，清華大學發布的《中國人工智能發展報告2018》顯示，2018年上半年，人工智能行業融資事件已急劇減少，僅有146筆。
大浪淘沙，部分缺乏競爭力的公司黯然離場，實力玩家開始浮出水面。騰訊研究院2017年發布的《2017中美人工智能創投現狀與趨勢》指出，全球人工智能公司總數為2542家，去年一年已有50家宣布倒閉。
助力與破局
得知江超的具體情況之後，熊出墨請注意拜訪了一位人工智能行業的專業人士，向其請教解決之道。
“真正有技術積累的人工智能公司，在與傳統企業合作時，多是以平台的形式出現，為企業提供成熟的、一整套的解決方案。企業還可按實際需求選擇不同的產品組合，沒有想象中那樣複雜。”
也就是說，在傳統企業轉型過程中，人工智能公司多是在扮演助手一角。底層的生態和平台已經事先搭建完畢，傳統企業是否有專業的研發團隊不會對後期的使用造成影響，因為只需在前端給出指令，自然就會收到相應的反饋。
拿江超感興趣的智能電話客服舉例，餐飲企業海底撈早在2016年就開始關注這一領域，當時其最為“緊要”的需求就是，解放電話客服，提升服務水準和用戶體驗。
據悉，海底撈店內的智能服務產品包括有智能服務生、電話機器人等，每天接待顧客鋼彈5萬人。其中，電話機器人綜合應用了語音識別、語音合成、語義理解等技術，已經能夠實現自動接聽電話，理解客意圖，並給出相應的回復和處理。
“在客服機器人上，我們和海底撈的需求有些相似，比如網上買房票以後的二次確認，電話谘詢地址，周邊交通資訊，當天是否有房，房間樓層，是否沿街，訂房用戶幾點到店等瑣碎的資訊，希望能夠交給人工智能，從而解放人力去做更多有價值的工作。”江超表示，“開源節流”，節約人力成本的同時提高效率，就是他們希望部署的產品類型。
根據海底撈官方透露的數據顯示，在接入科大訊飛的電話機器人之後，話務量提升了38%，客服品質提升了50%，人員管理效率提升了40%，數據分析價值提升80%，在客服這一項成本上減少了1000萬元/每年。
一個典型的場景是，原來在用餐高峰時間，電話客服需要處理很多電話預定，確定等位時間，推薦附近門市等瑣碎的問題，而現在交給電話機器人進行初步分揀以後，很多重複和繁瑣的工作可以交由機器人來完成，呼叫中心的客服則能夠解放出時間和人力來提供更為個性化的服務。
嘗到了AI的甜頭，海底撈在人工智能領域的部署也越來越深入。以開新店為例，海底撈每間餐廳需要800-1000萬投資，傳統的方式是公司根據以往經驗來選址，一般1-3個月達到盈虧平衡，但大多數餐廳6-13個月能收回投資，這對於快速擴張的海底撈來說是一筆非常大的投資，2017年這項開支達到15.18億元。在借助了阿里雲人工智能算法以後，用數據來替代以往憑借經驗選址帶來的問題，不僅能夠減少“壞店”的比例，還提升了門市的開店效率。
就在10月底，海底撈智慧餐廳也正式對外營業，店內配備了智慧總廚大腦、自動上菜機械臂、傳菜機器人多項黑科技。從下單到用餐，全程都有機器人為顧客服務。
11月29日，海底撈與阿里雲合作推出的APP”千人千面“也正式上線，其特別之處就在於能夠通過大數據“認識”每一位不同的顧客，記住會員不同的口味和喜好，為顧客提供更為個性化的飲食定制服務。
人工智能對於教育行業的滲透要更早一些。2016年，比爾蓋茨在接受媒體採訪時曾經這樣說道，對絕大多數學校而言，教育仍是陳舊的“一刀切”：一個老師對一個班的學生傳授同樣的知識，不管每個學生各自的學習能力和進度如何。人工智能可以改變這個弊端。
但開發者們真正摸到門道還是在最近這一兩年才有質的進展，期間也經歷了無數的試錯和探索。
比如去年新東方與科大訊飛的合資公司“東方訊飛”發布了基於AI的學習產品——RealSkill，針對托福、雅思考試的口語和寫作進行智能識別和批改；在此之前新東方更多是通過投資、合作來布局，今年才開始成立自己的AI研究院，進一步深入布局上下遊的產業鏈。好未來的路徑也頗為相似，今年7月份好未來宣布成立AI Lab及腦科學實驗室，著力點則是希望能夠通過AI技術來建立標準化、公平化的多維度課堂品質評價體系。
資本也毫不掩飾對這一領域的青睞。據億歐網統計，今年上半年有60家以人工智能為方向的教育企業獲得融資。他們中的絕大部分並非是人工智能底層技術的擁有者，而更多是將技術和應用成功落地與教育的某個分支中，比如VIPKID、洋蔥數學、百詞斬等等。
更多的變化還是在互聯網行業。
硬幣的另一面
“理想豐滿，現實骨感”，楊利似乎看到了硬幣的另一面。
他所在的硬體公司從2017年到2018年推出了多款人工智能硬體產品，包括智能音箱、早教機器人等，但由於用戶體驗不佳，均以銷量慘淡收場。作為一家在硬體領域已經有數十年積累的硬體代工工廠，多年來一直靠“追風口”走得順風順水，這一次卻栽了。
“人工智能+硬體需要非常大的資金和精力的投入，選擇靠譜的技術支持方也很重要，但更為重要的是企業內部的投入，以及轉型人工智能的初心，如果只是為了追風口，那麽很快會從上面掉下來。”楊利有些感慨。
的確，人工智能並非是“即插即用”的產品，企業不能簡單通過購買智能的方式將其部署到自己的業務中去，雖然人工智能等技術要素以及行業解決方案已經很成熟，但真正的執行，數據對接、流程等複雜的工作卻需要在企業內部完成。這是開發者們所面臨的第一大難點，如何實現AI全周期應用鏈與企業內部業務的融合。
其次是短期來看資金投入巨大。以AI+教育行業為例，經歷了2017年資本和創業者的瘋狂之後，AI+教育一度被吐槽成“有史以來最貴的一場試驗”。一方面是目前市面上大部分的AI+教育產品仍然不能算得上是最終形態，有相關數據顯示，國內貼著AI標簽的在線教育企業在400家以上，卻有70%的公司面臨虧損。
第三是AI行業的迭代也很快，對傳統公司人員的技能有很高的要求。“我們IT部門基本沒有太符合要求的，如果上馬AI首先要將技術團隊大換血。”江超對熊出墨請注意表示，傳統酒店行業對AI新技術的投入並沒有那麽多，但人工智能的部署對數據、運營都有著極高的要求。
拿楊利的公司舉例，旗下早教機器人所使用的語料庫數據都是由技術服務方提供的，公司的團隊最長在長達半年的時間裡都沒有更新過語料，更別提產品迭代和維護了。比目前很多零售賣場部署的導購機器人，可能經常會出現答非所問的情況，就是因為其語料的積累還不夠豐富，而只有不斷的用戶使用數據與之互動，才能夠更好的實現語義理解上的突破。
更要命的是行業的浮躁和一貫追風口的心態。比如當初一窩蜂做智能眼鏡的那幫人，之後又一窩蜂的去做智能手錶，接著又一窩蜂湧向智能音箱，如今又一窩蜂湧入智能家居……
但不論怎樣，對於傳統企業來說，AI技術的應用已經在推動行業實現變革。斯坦福大學此前的一篇論文顯示，在人工智能技術發展將會面臨改變的六大行業中，交通運輸行業作為非常重要的部分出現，而交通運輸行業也被廣泛認為將最先引爆AI技術的巨大變革；
在醫療行業，大數據、人工智能已經能夠幫助醫生診斷決策、提升患者就診效率等；
在電力行業，採用電腦視覺技術，利用巡檢無人機對電力設備進行檢測，巡檢覆蓋率可超過85%，降低了操作人員風險，提升效率，降低成本；
在金融行業，智能客服、智能網點、智能行銷、智能運營、智能風控、智能識別等技術已經在不同的場景落地和應用，推動者主要是大的商業銀行和各類主流金融企業。
根據國務院發布的新一代人工智能發展規劃，到2030年，中國將實現人工智能核心產業規模超過1兆元，帶動相關產業規模超過10兆元。
不僅如此，從百度到阿里，從科大訊飛到商湯，圍繞人工智能開發者生態的搭建也日趨成熟，尤其是從消費互聯網向產業互聯網邁進的下半場，似乎也正在開啟傳統企業開發者群體的黃金時代。
（應採訪對象要求，文中江超、楊利均為化名）
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