作者：陳安

　　全球產(chǎn)業(yè)界對人工智能的高強度持續(xù)投入，目前在基礎(chǔ)研究、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面已經(jīng)取得了不少的成果。谷歌的AlphaGo將人工智能的“競技”優(yōu)勢擴展到圍棋領(lǐng)域，IBM的Watson在醫(yī)療領(lǐng)域開始顯示價值。在更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能與人們生活的接觸點亦日益增多，當(dāng)我們與銀行的客服交談，最先面對的很可能是基于語音人工智能的機器客服；當(dāng)我們在某些城市道路上穿行，有可能與正在測試無人駕駛技術(shù)的智能汽車相向而行。

　　當(dāng)人工智能從技術(shù)逐步成為未來社會類似基礎(chǔ)設(shè)施的存在，碰撞與爭議也如影隨形。當(dāng)我們接受的新聞來源于人工智能的推送，如何確保事實原則、價值原則和方法原則；當(dāng)我們基于人工智能的精準(zhǔn)畫像被各種商品推薦包圍的時候，如何評估算法對文化塑造的影響；當(dāng)我們在日常生活中授權(quán)我們的信息，如何確保這些信息被以適當(dāng)?shù)姆绞绞褂茫?/p>

　　此外，當(dāng)人工智能的創(chuàng)新奔涌而出，在政策和資本的推手放大之下，泡沫和異化也引起了產(chǎn)業(yè)的擔(dān)憂。人工智能發(fā)展的重要一環(huán)是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的開放性和安全性如同硬幣的兩面，泥沙俱下之下，是否會觸發(fā)行業(yè)發(fā)展的危機？

　　產(chǎn)業(yè)臨界點

　　人工智能在提升效率、代替標(biāo)準(zhǔn)工作崗位上的能力，在當(dāng)前的經(jīng)濟環(huán)境下備受關(guān)注。來自實體產(chǎn)業(yè)的需求，將為人工智能積蓄能量、優(yōu)化效能提供深厚的土壤和根基。

　　京東集團副總裁、企業(yè)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人宋春正認(rèn)為，目前商品極大豐富、市場競爭越來越充分的形勢下，制造業(yè)的利潤率將長期面臨向下的壓力。制造企業(yè)將不得不從提升效率和降低成本方面入手應(yīng)對挑戰(zhàn)。京東企業(yè)級業(yè)務(wù)進行的“智慧”升級通過AI、云部署和物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案，使企業(yè)在“買”和“賣”的環(huán)節(jié)可以產(chǎn)生10%-15%的成本節(jié)約。

　　具體而言，通過企業(yè)采購流程的標(biāo)準(zhǔn)化改造和大數(shù)據(jù)、AI算法，企業(yè)采購系統(tǒng)環(huán)節(jié)中人為決策的環(huán)節(jié)大量減少，供應(yīng)鏈的節(jié)點設(shè)置和時間更為優(yōu)化，在采購品價格并不降低的情況下，人力和物力的節(jié)約和運轉(zhuǎn)效率的提升將把企業(yè)運營“成本”的部分轉(zhuǎn)移到“利潤”的部分。

　　而在解決方案的部署方面，智能采購系統(tǒng)更為靈活。以免費的標(biāo)準(zhǔn)化部署和深度定制并行的方式，企業(yè)將有可能免費或者低成本的實現(xiàn)采購系統(tǒng)的智能化。

　　在金融領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用更是燎原之勢。在客戶界面、管理界面和風(fēng)控界面，人工智能的身影遍布在業(yè)務(wù)場景之中。

　　以平安銀行信用卡業(yè)務(wù)為例，依托平安科技在語音識別、語義理解、語音合成等領(lǐng)域多年的沉淀和訓(xùn)練，語音機器人在賬務(wù)處理、用卡服務(wù)、信用卡申請等眾多業(yè)務(wù)場景中可以準(zhǔn)確理解客戶說話意圖、快速回答。以往撥打客服熱線，都要聽完一段很長的自動語音提醒，之后才能選擇不同的數(shù)字菜單，找到自己真正需要的服務(wù)節(jié)點，這一過程往往經(jīng)歷數(shù)分鐘的等待時間。現(xiàn)在，用戶能夠直接發(fā)出語音指令，快速找到服務(wù)節(jié)點，服務(wù)效率和體驗提升巨大。截止目前，平安信用卡智能語音導(dǎo)航日均進線量15萬次，語音導(dǎo)航識別率達90%。

　　在風(fēng)控界面，平安信用卡智能反欺詐系統(tǒng)能夠?qū)崟r計算大量的評分模型和欺詐規(guī)則，實現(xiàn)對風(fēng)險交易的實時打分，進而精準(zhǔn)攔截盜刷交易，通過50毫秒以內(nèi)的決策控制提升交易安全。

　　在交通出行領(lǐng)域，無人駕駛技術(shù)開始在生活中高頻出現(xiàn)，人工智能的“駕駛者”開始進入現(xiàn)實的交通場景，與有人駕駛的車輛共舞，積累數(shù)據(jù)、進化算法。目前上海、重慶、北京、河北、浙江、吉林長春、湖北武漢、江蘇無錫等地已先后建設(shè)智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試示范區(qū)，積極推動半封閉、開放道路的測試驗證。

　　馭勢科技CEO、前英特爾中國研究院院長吳甘沙認(rèn)為，“在有邊界的場景和中低速的車速限制下開始商業(yè)化”將是打通人工智能在交通領(lǐng)域落地的現(xiàn)實路徑。需要通過商業(yè)化落地演進算法和升級系統(tǒng)。在機場擺渡、快遞運輸、園區(qū)交通方面，使無人駕駛落地的首選場景。在杭州的來福士，已經(jīng)有不少顧客體驗了馭勢科技的擺渡無人車，通過它找到停放的車輛。

　　除此之外，在健康領(lǐng)域、在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、在能源領(lǐng)域等廣泛的方向，人工智能的身影已經(jīng)頻頻出現(xiàn)。在消費領(lǐng)域，配置的AI芯片的手機，既讓消費者開始近距離體驗人工智能的價值，亦為人工智能開啟了龐大的資源庫。以手機終端以億為單位的市場能量為帶動，AI芯片和AI應(yīng)用很可能促使個人應(yīng)用端的人工智能提速發(fā)展。

　　未來路線圖

　　如同歷次工業(yè)革命和技術(shù)變革所顯示的，新技術(shù)的發(fā)展命運根植于現(xiàn)實的驅(qū)動。當(dāng)數(shù)字化趨勢席卷之下，無論是主動還是被動，現(xiàn)實中的企業(yè)都不得不面臨在數(shù)字世界面對挑戰(zhàn)、把握機遇，從而在越來越融合的“數(shù)字-實體”混合體中面臨生死考驗。而人工智能的發(fā)展扎根于實體產(chǎn)業(yè)的需求，跟隨產(chǎn)業(yè)的臨界點一路前行，亦是人工智能本身發(fā)展的捷徑。

　　與此同時，人工智能技術(shù)所具有的特殊性也將迫使行業(yè)在發(fā)展中尋找與工業(yè)時代不同的、更加適合的路徑。

　　與能源電力為代表的工業(yè)革命進程相比，人工智能時代的發(fā)展具有更強的知識經(jīng)濟屬性，對頂級人才以及知識分享系統(tǒng)有著更高的要求。在工業(yè)時代的常見場景，一條生產(chǎn)線上的產(chǎn)業(yè)工人往往通過3-6個月的培訓(xùn)即可上崗。招聘的范圍亦涵蓋高中到大學(xué)的各種知識背景。這種“勞動力優(yōu)勢”即“人力資源優(yōu)勢”的模式，在人工智能的領(lǐng)域幾乎失效。

　　根據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017年全球人工智能人才白皮書》數(shù)據(jù)，目前頂級的、能夠引領(lǐng)AI發(fā)展的人才，全球范圍不足千人，存在巨大的供需缺口。同時，人工智能領(lǐng)域人才分布極不平衡，全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。每年畢業(yè)AI領(lǐng)域的學(xué)生約2萬人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足行業(yè)發(fā)展的需要。在這樣的基礎(chǔ)上，人工智能業(yè)務(wù)的發(fā)展依賴于企業(yè)創(chuàng)新的人才模式和管理模式。

　　目前人工智能領(lǐng)域已經(jīng)納入了華為的業(yè)務(wù)主航道，作為在科技領(lǐng)域具備世界級能力的公司，華為在人才方面的思考極具價值。

　　華為總裁任正非在內(nèi)部會上提出，人工智能研究相當(dāng)于攀登珠穆朗瑪峰，科學(xué)家瞄準(zhǔn)未來從事基礎(chǔ)研究，不要求解決實際問題，按他自己的研究方向往前走，但是沿途要“生蛋”，傳播思想與理論，為別的領(lǐng)域創(chuàng)造突破。對于AI人才培養(yǎng)，華為未來的方向?qū)⑹牵肮こ處熞獜膱?zhí)行為主向系統(tǒng)思維和全流程高度協(xié)同的實干創(chuàng)新型人才轉(zhuǎn)型，引進/培養(yǎng)一批領(lǐng)軍人才與工匠科學(xué)家”，“技工隊伍向技師轉(zhuǎn)身，通過專家/工程師的傳幫帶的作用，強化技術(shù)知識、技術(shù)、工具應(yīng)用、方法、IT和技能培訓(xùn)，提升技師隊伍的職業(yè)素養(yǎng)”。

　　為了應(yīng)對數(shù)字化時代的人才和管理挑戰(zhàn)，驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展，華為發(fā)布了《人力資源管理綱要2.0總綱》，一場深刻的管理變革已經(jīng)拉開序幕。實際上，隨著人工智能在目前產(chǎn)業(yè)版圖中的比重越來越大，人工智能對人才、管理乃至業(yè)務(wù)模式的影響將漸次展開，由量變聚合為質(zhì)變，將對傳統(tǒng)的管理理論乃至增長理論提出挑戰(zhàn)。

　　除了在管理方面的沖擊，人工智能在技術(shù)標(biāo)注方面亦極大可能顛覆工業(yè)時代的規(guī)則。隨著數(shù)字經(jīng)濟的深入發(fā)展，其開放性和統(tǒng)一性的特點日趨明顯。在工業(yè)時代，不同的產(chǎn)線在流程、工藝、技術(shù)要求方面大不相同。洗衣機、電視機和空調(diào)都在不同的生產(chǎn)平臺上運轉(zhuǎn)。即使在高度標(biāo)準(zhǔn)化的汽車領(lǐng)域，柔性生產(chǎn)的系統(tǒng)亦存在通用性方面的局限。然而在數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域，在PC操作系統(tǒng)方面，微軟的Windows系統(tǒng)占據(jù)了絕大部分的市場份額；在移動終端領(lǐng)域，蘋果的IOS系統(tǒng)和安卓體系是唯二的選擇；在通訊領(lǐng)域，3G、4G、5G的演進過程顯示，全球的通訊標(biāo)準(zhǔn)將遵循唯一的、統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

　　在人工智能領(lǐng)域，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過蒸汽時代和電力時代。目前，國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會正式成立國家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組、專家咨詢組，將在人工智能標(biāo)準(zhǔn)化中承擔(dān)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、規(guī)劃布局的角色，負(fù)責(zé)開展人工智能國際國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化工作，包括擬定我國人工智能標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)劃、體系和政策、協(xié)調(diào)相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)內(nèi)容和技術(shù)歸口、建立AI基礎(chǔ)功行標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的傳導(dǎo)機制等等。

　　從提出構(gòu)想，到在專業(yè)領(lǐng)域開始成為現(xiàn)實，從“人工智能”的術(shù)語第一次出現(xiàn)至今已經(jīng)將近70年的時間。其間，計算機技術(shù)、通訊技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)的普及程度都有了突飛猛進的發(fā)展，在算力、數(shù)據(jù)、算法等基礎(chǔ)層面助力巨大。隨著人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中逐步釋放效能，最終將從專用領(lǐng)域走向通用領(lǐng)域，人工智能將如電力和網(wǎng)絡(luò)一樣，從理想真正步入現(xiàn)實，而人工智能對世界的重塑亦將開啟一個新的變革紀(jì)元。