剛剛過(guò)去的2017年，已有各種盤點(diǎn)：關(guān)于技術(shù)、關(guān)于熱點(diǎn)、關(guān)于趨勢(shì)、關(guān)于資本流向、關(guān)于運(yùn)營(yíng)模式，很多很多……但2017年繞不開的一個(gè)詞一定是AI，這個(gè)如日中天的熱詞燒毀了很多人的理智。伴隨熱詞而來(lái)的是一波AI創(chuàng)業(yè)公司的倒閉。就在2017年的最后一個(gè)工作日，傳來(lái)小目標(biāo)是“先賺一個(gè)億”的萬(wàn)達(dá)集團(tuán)下屬公司萬(wàn)達(dá)網(wǎng)科的數(shù)千員工面臨解散，即將轉(zhuǎn)型“AI”的消息。

新毅資本創(chuàng)始人肖鵬的犀利評(píng)論是“AI是個(gè)框，什么都往里裝!”

AI時(shí)代正在到來(lái)

評(píng)判是犀利的，有些教訓(xùn)是慘烈的。呼吁理性的同時(shí)，星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌也是堅(jiān)定的AI支持者。楊歌認(rèn)為：不去論這是否是個(gè)“風(fēng)口”，但AI時(shí)代確實(shí)正在到來(lái)。

上圖為：星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌

楊歌將AI智能化的發(fā)展分為三個(gè)階段，第一個(gè)階段是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)階段，第二個(gè)是大數(shù)據(jù)積累階段，第三個(gè)是算法的應(yīng)用階段。在過(guò)去的二十年里互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)已經(jīng)構(gòu)建得非常完整，形成了一套成熟的硬件體系、網(wǎng)絡(luò)體系，互聯(lián)網(wǎng)收集了大量的信息數(shù)據(jù)，它們構(gòu)成了AI的基礎(chǔ)。而算法作為底層建筑，經(jīng)過(guò)這些年的頻繁曝光，已然也不算神秘。

楊歌認(rèn)為：“算法在商業(yè)化和社會(huì)化的應(yīng)用方面目前還不夠成熟，所以算法需要與社會(huì)化的場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合。我們從硬件通信逐漸走到數(shù)字接口，得益于互聯(lián)網(wǎng)收集了大量有效數(shù)據(jù)，走到今天，最重要的其實(shí)是建模過(guò)程，如何給商業(yè)化的場(chǎng)景、有商業(yè)價(jià)值的東西進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，使用AI技術(shù)進(jìn)行迭代，這是未來(lái)五年之內(nèi)我們認(rèn)為最有發(fā)展的方向之一。“

AI必須要克服三大挑戰(zhàn)

但楊歌也認(rèn)為，盡管AI時(shí)代看起來(lái)正在到來(lái)，還必須克服以下三大挑戰(zhàn)：

第一個(gè)挑戰(zhàn)是算法的組合越來(lái)越復(fù)雜，有很多新的算法結(jié)構(gòu)會(huì)讓行業(yè)變得越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越精細(xì)化;

第二個(gè)挑戰(zhàn)是行業(yè)的技術(shù)水平和商業(yè)能力是必須具有強(qiáng)耦合性，比如對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)論是找鋼網(wǎng)還是找X網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)部分并沒有太大的區(qū)別。而對(duì)于AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)來(lái)講，創(chuàng)始人則必須要非常深度地了解關(guān)于算法的特性，這個(gè)時(shí)候才能夠?qū)⒓夹g(shù)與商業(yè)進(jìn)行耦合，必須要把自己對(duì)于這個(gè)行業(yè)的理解轉(zhuǎn)成算法語(yǔ)言，告訴算法工程師來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。這個(gè)過(guò)程是非常復(fù)雜的，并不是找到一個(gè)算法工程師就可以實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單過(guò)程;

第三個(gè)挑戰(zhàn)是關(guān)于AI的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)， AI建模便是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，從開始的模型建立、模型的設(shè)計(jì)，算法結(jié)構(gòu)的選取，超參數(shù)的調(diào)整等等，到底需要多少個(gè)神經(jīng)元，需要多少個(gè)隱藏層，卷積核需要多大，這些細(xì)節(jié)都需要調(diào)整。

AI的三大應(yīng)用方向

楊歌認(rèn)為，現(xiàn)階段并非所有的應(yīng)用都適合AI。AI技術(shù)分成三個(gè)層次：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。AI的成功應(yīng)用必須要與現(xiàn)階段的技術(shù)成熟度，以及應(yīng)用成熟度相結(jié)合。

亞馬遜就是比較典型的專注于訓(xùn)練基礎(chǔ)層和技術(shù)層模塊的企業(yè)，基礎(chǔ)層包括像硬件、云服務(wù)、傳感、開源的一些數(shù)據(jù)模塊，目前這些優(yōu)勢(shì)大部分還掌握在美國(guó)的大公司手中。

在技術(shù)層，中國(guó)這兩年發(fā)展的非?？欤渲杏袌D像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)義的識(shí)別、運(yùn)動(dòng)的學(xué)習(xí)和時(shí)間序列的學(xué)習(xí)，但是它離商業(yè)化的場(chǎng)景還有一定距離，當(dāng)它訓(xùn)練成功的時(shí)候，可以成為一種模塊來(lái)加載它的應(yīng)用層。

第三層是應(yīng)用層，現(xiàn)有AI的場(chǎng)景一般分成幾類。第一類是以智能駕駛為代表的應(yīng)用，表面直觀，看起來(lái)非常容易理解的，但其實(shí)在應(yīng)用場(chǎng)景中的情況非常復(fù)雜;第二類是底層結(jié)構(gòu)非常清晰完整的抽象的數(shù)據(jù)模型，例如物流倉(cāng)儲(chǔ)貨運(yùn)的數(shù)據(jù)優(yōu)化，以及企業(yè)資源管理優(yōu)化，這兩個(gè)方向從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來(lái)講是非常標(biāo)準(zhǔn)的，特別適合用AI進(jìn)行優(yōu)化;另外還有一個(gè)方向是量化金融和智能投顧等。

企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用還有多遠(yuǎn)?

針對(duì)筆者最為關(guān)心的企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用，楊歌認(rèn)為：企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用，路會(huì)顯得更長(zhǎng)。他的理論是：這些年在企業(yè)級(jí)尤其是制造業(yè)，資本對(duì)此的關(guān)注度還亟待提高。針對(duì)楊歌提到的這種現(xiàn)象，筆者最近采訪了幾個(gè)行業(yè)。

智能制造領(lǐng)域

企業(yè)級(jí)市場(chǎng)，AI的應(yīng)用目前更多體現(xiàn)在智能制造與企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的電視機(jī)制造商TCL 集團(tuán)，對(duì)智能化業(yè)務(wù)也做了長(zhǎng)期規(guī)劃。TCL的智能化業(yè)務(wù)包括智能制造、智能工廠、智能化物流等，以及面向用戶端的大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)+，從品牌到營(yíng)銷到售后提供多環(huán)節(jié)支持，以及提升線上營(yíng)銷能力，提升產(chǎn)品生命周期內(nèi)的盈利能力。TCL集團(tuán)CIO 高建雄在接受企業(yè)網(wǎng)D1Net采訪時(shí)指出：“面對(duì)AI等科技新動(dòng)態(tài)，企業(yè)需要思考這些新技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇及沖擊，同時(shí)研究行業(yè)公司業(yè)務(wù)和信息化發(fā)展趨勢(shì)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，拓展內(nèi)部創(chuàng)新力量，快速試錯(cuò)。同時(shí)孵化潛力項(xiàng)目，推動(dòng)業(yè)務(wù)升級(jí)。但新技術(shù)的應(yīng)用一定是以支撐與創(chuàng)新企業(yè)業(yè)務(wù)為依托的。”

再如中船瓦錫蘭的智能制造為例。據(jù)中船瓦錫蘭CIO鄭熠介紹，中船瓦錫蘭的智能化分為六大目標(biāo)，分別為產(chǎn)品智能化、設(shè)備智能化、生產(chǎn)智能化、服務(wù)智能化、物流智能化和管理智能化。鄭熠指出：“我們的發(fā)展模式是從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，最終走向智能化。數(shù)字化是一個(gè)基礎(chǔ)，就像造房子一樣，數(shù)字化就是地基。網(wǎng)絡(luò)化是一個(gè)手段，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)、互聯(lián)互通。信息化和自動(dòng)化也很關(guān)鍵，這些都為智能化的最終實(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)和方案。雖然不同的企業(yè)、不同的行業(yè)對(duì)于智能制造的理解不一樣，我們對(duì)于智能制造設(shè)定的6個(gè)目標(biāo)是結(jié)合了自身的實(shí)際。從在最底層的智能裝備生產(chǎn)線，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、人機(jī)協(xié)同以及開放接口，打造堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。接著對(duì)于車間的部署以及智能物流，建設(shè)智能倉(cāng)庫(kù)倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)。”

上海普利特復(fù)合材料股份有限公司也正在建立智能工廠，并主要關(guān)注兩個(gè)方向，一是以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)為代表的技術(shù)，被稱之為工具類。上海普利特復(fù)合材料股份有限公司CIO認(rèn)為技術(shù)已經(jīng)成為了必備品，但真正能夠產(chǎn)生實(shí)際效益的，卻是包括產(chǎn)業(yè)升級(jí)、醫(yī)療健康、文化娛樂等這些有實(shí)體價(jià)值的行業(yè)。

由此可見，以中船瓦錫蘭為代表的傳統(tǒng)大型制造企業(yè)，盡管在智能化、AI應(yīng)用方面做了一些嘗試，但其智能制造的真正內(nèi)涵實(shí)則是以傳統(tǒng)信息化手段解決企業(yè)自身的業(yè)務(wù)問題，AI技術(shù)本身及AI應(yīng)用的場(chǎng)景研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)I最為熱捧，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景方面也正走在前列。但有意思的是：一邊是孫正義和李開復(fù)老師挾AI以令眾人的恐嚇，另一邊則是馬云人算不如天算的各種技術(shù)探討。但可以看到的是：無(wú)論是百度、阿里還是騰訊、京東，AI與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合場(chǎng)景比比皆是，筆者便經(jīng)常被迫接受他們推薦給我看的衣裙、期望我看到的新聞?lì)^條以及以為我能消費(fèi)得起的法拉利。

AI，距離我們似乎很近，但應(yīng)用還稍稍有些遠(yuǎn)!但不管怎樣，我們一直都身處其中!