AI技術如何推動效率提升與商業落地

2020年10月16日，由江蘇省吳中高新區黨工委、管委會主辦，中科院蘇州奈米所國家雙創吳中示範基地、蘇州大學國家大學科技園吳中分園、蘇州武珞科技園發展有限公司協辦，北京億歐網盟科技有限公司承辦的2020吳中高新區人工智慧產業峰會在蘇州吳中區成功召開。

作為2020蘇州吳中·太湖經貿合作洽談會系列活動之一，本次峰會以“科技賦能·AI創未來”為主題，邀請政府領導、院士專家、企業家、科技創業領袖等嘉賓齊聚吳中，共同探討科技產業創新與行業未來趨勢。

會上，沃豐科技副總經理、上海市人工智慧學會副秘書長杜冬，江康（上海）科技有限公司總經理張林，宇泛智慧聯合創始人兼COO蘇亮亮，小優智慧科技董事長郭俊興，以及主持人億歐公司副總裁、億歐智庫院長由天宇圍繞主題《AI技術如何推動效率提升與商業落地》進行了深刻討論。

以下為圓桌討論實錄，由億歐精編整理：

由天宇：大家應該都是在長三角工作和生活，對於蘇州肯定不陌生。我觀察了一下，今天幾位企業代表應該說都是人工智慧行業的，但是具體做的事情很不一樣，反映了智慧化的應用確實越來越多樣化。先請每一位嘉賓簡單、精要地介紹一下自己和自己的企業。

杜冬：我是來自上海人工智慧學會和沃豐科技的杜冬，我們公司是做通用型的智慧客服，在各個領域都有應用。目前我們的智慧客服已經涉及到42個行業，大概10餘個領域，包括客服機器人自動應答、售後售前分析的工具。

由天宇：關鍵詞，42個行業，智慧客服。

張林：我是來自上海江康科技的張林，我們是由華僑城康佳集團控股，聯合交通大學人工智慧團隊成立的人工智慧新生企業，主要服務的領域是應用人工智慧和物聯網技術賦能實體產業，目前主要聚焦的應用場景是環保智慧化和建築智慧化，以及圍繞著這些領域的一些投融資。

由天宇：關健詞，一個大家非常耳熟能詳的品牌——康佳，現在做的也是智慧化服務。

蘇亮亮：我們公司是圍繞著人工智慧、物聯網及邊緣計算的裝置，提供泛安防的解決方案，社群、園區、酒店、公寓，只要有門的地方，有用到身份認證的地方都是我們的目標市場。

由天宇：關健詞是泛安防，安防大家都很熟悉。

郭俊興：我是來自小優智慧科技的郭俊興，我們是主要提供3D感知的一家創新型科技企業，目前致力於為工業、安防和消費領域提供3D視覺的核心器件及總體解決方案。

由天宇：這個領域可能更特別，一會兒我們請郭總再深入分析。

由天宇：在座的四家企業都是以“智慧”為關健詞，但做的事情其實差別非常大。杜總作為上海市人工智慧協會的副秘書長，應該有很多行業層面的認知，能不能先您談談作為行業機構的角色，您看到的AI在哪些方面、哪些角度對產業進行賦能？

杜冬：經過前幾年的投資，人工智慧的熱潮掀起來了，但是我們一直說要找到一個落地的場景。目前除了安防、教育，還有我比較關注的智慧客服。我們公司現在平臺上有15萬家企業，企業發展最本質的東西還是服務，我們解決的是服務效率的問題，接到客戶需求後，解決的效率比較低或者響應速度比較慢，就降低了企業的信任度。

由天宇：我想追問一下，做客服是一個通用型的，可能在座的企業都需要這樣的服務，您能不能結合這幾年的經驗，說一說比較典型的幾類已經解決的問題。

杜冬：第一個是要解決企業對外的效率的問題，即時效性。訴求產生後，肯定需要有及時響應，儘快把問題解決。第二個就是體驗，客戶的感知是企業對我的服務好不好，我的訴求他能不能及時地響應。

由天宇：張總，本身咱們是有傳統產業背景的，成立這樣一個新的公司肯定有更深的感觸和見解。用智慧化去賦能實體產業、服務傳統企業，這裡面有什麼樣的挑戰？您現在有什麼樣的感受？

張林：其實在零售、安防和金融這些數字程度比較高的領域，人工智慧做的真的已經很不錯了，也給大家帶來了很好的釋放效應。如果說挑戰的話，反而是我們現在所從事的這個行業，真的是挑戰蠻大。我們怎麼服務第一、第二產業，隨著人工智慧被納入新基建和國家戰略之後，許多傳統產業的高管其實也對人工智慧有了一定的瞭解，他們也有意願做一定的投入，進行產業智慧化和效率的提升。但是第一，面對場景的問題，對於傳統企業來說，他們對人工智慧只有一個表面的理解，並沒有辦法提煉出行業鏈條裡哪裡可以應用人工智慧。其次，這些傳統企業往往產業鏈條比較長，業務流程又很複雜，對人工智慧服務企業來說，很難去理解它的產業，可能產業就是我們應用的一個壁壘。我們只能帶領著團隊和企業行業專家進行相當長時間的溝通。如何把人工智慧技術和行業專家知識有機地提煉和結合，這是一個挑戰。

第二，許多傳統產業其實還會遇到一個數據的問題。傳統行業第一資料相對複雜，第二資料相對缺失，第三有些資料可能準確程度不高，我們還要從頭幫企業搭建資料採集的系統，應用5G、物聯網等等，把基礎設施完善起來，才能談到資料，去培育人工智慧的核心。

由天宇：我們也一直講可能AI很難獨立存在，AI和5G、IoT要配合起來，才能真正深入到產業裡去，因為它既要蒐集資料，還要進行高可靠性的運算，然後才是演算法和解決方案。不像網際網路產業天生就是數字化的，所以它的基礎搭建得很好。

張林：我們還遇到有些企業對資料還有顧慮，有些資料並不想開放給你，這個時候也需要人工智慧的隱私計算、資料隱私，還有安全計算的技術成果的成熟應用。

由天宇：宇泛做的是安防，從技術的角度出發走到今天的位置，有哪些辛苦的體驗呢？

蘇亮亮：宇泛6年多的時間了，也有很多的體驗，影象演算法有了積累，後來做人臉識別的裝置。2015年10月份之後，我們轉型做人臉識別裝置，有幾個思考。第一個我們認為影象方面的人工智慧，真正的大的市場應該是線上下，而不是線上的遠端開戶或者驗證身份。線下場景一定要有一個載體，在那個時間點，載體都是電腦、手機還有伺服器。但是我們認為這種產品形態不是一個真正的產品形態，所以我們在2015年的時候決定去做影象的裝置，也就是人臉識別的裝置，這個是國內最早一批做的。那個時候AI的晶片都沒用，我們花了一年多的時間把機器學習的演算法移到一個完全沒有算力的平臺，用了一年半的時間把東西量產。

直到2019年下半年，才有投資人意識到硬體是在整個環節裡面非常非常重要的一環。我們做社群、做園區，所有的這些專案，如果硬體裝置經常宕機或者有問題的話是搞不定的，這是我們2015年做硬體裝置當時摸索的一條路。

另外一條路以平臺化的方式響應人工智慧落地的碎片化需求。在2017年產品量產之後，有很多做智慧的公司，比如智慧工地、智慧校園的公司，它們想把我們的裝置接到它們的平臺上面，把人臉識別的技術放到它們的方案裡面。但是我們沒有去給它們做定製。我們是把AI的能力、裝置的能力還有其他的一些能力開放了出來，如果現在我的平臺上的一些介面滿足不了它的需求，那我去迭代我的平臺。我們經歷了三年多的時間，在平臺上陳列了非常多的能夠響應碎片化需求的介面。

由天宇：到目前，你覺得最核心的能力是什麼？

蘇亮亮：徐小寧教授幫我們提煉過一句話，高效高質量地滿足中小企業的非標需求。

由天宇：再請教一下小優智慧的郭總，你們做的事情可能更垂直、更細分，甚至大多數人可能不太瞭解，請您結合你們的經驗談談人工智慧怎麼去突破，怎麼去有更好的應用。

郭俊興：在回答這個問題之前我支援一下蘇總，我們的初創型的企業一定要軟硬一體。可能中國的發展土壤和國外還不太一樣，硬體一定是一個附著物，軟體才能讓這個硬體更好地去進化、蛻變。 

郭俊興：接下來回答由總這個問題，人工智慧60多年的發展歷史，先後有十幾點陣圖靈獎的獲得者為人工智慧貢獻了巨大的力量。不管是從第一代，以所謂的知識型驅動的符號組，還是到第二代，以資料驅動的連線組，他們背後連線的一定是算力和演算法。接下來人工智慧的機遇，如果你是一個理論派的專家，那我覺得一定是在算力的進化、算力的提升、演算法的迭代上。同時我們是一些實踐派、創業的公司，結合當下的人工智慧在細分垂直領域裡面的深入、深挖，這個是一個巨大的機會。剛才三位都是在垂直領域裡面挖到金礦的。

有機遇一定是有困境的，這個困境當下主要是來自於人才。中國人工智慧的博士每年也沒有幾百個，有兩三百個就差不多了。如果做人工智慧理論方面的研究的話， hold住這批人才就是最大的財富。

作為創業公司，在一個細分領域裡面我們如何去切入，如何用人工智慧去賦能傳統行業，我覺得現在缺的還是人才，尤其是既懂人工智慧又懂傳統行業的複合型人才。

人工智慧為什麼有時候賦能傳統行業會遇到這樣、那樣的問題呢？是因為你對傳統行業並不瞭解。你只有真正地跟傳統行業去搭界、去深挖，同時你又懂人工智慧的一些技術、理論，這樣的話你挖出來是很靠譜的。因為你直接是解決了客戶的痛點，提高了客戶的產能。總的一句話，可能人工智慧將來遇到的最大的困境還是人才方面，找到了人才，你可以挖掘需求、解決需求，這個特別特別重要。

由天宇：因為杜總服務多個行業，有沒有行業和服務方案交叉產生的人才需求的問題？會不會遇到行業理解上的問題？

杜冬：這裡說到行業訴求和通用的資訊的訴求。我們做的是通用的智慧客服機器人，它覆蓋的領域比較廣，需要再往下面生成的時候和行業結合，這就產生一定的難度。在42個行業領域裡面，需要更深地懂服務業，跟服務的流程相結合，這就會產生一個問題，不瞭解這個行業實際的一些東西是做不了的。

由天宇：有做過一些解決這類問題的方案嗎？

杜冬：其實客戶在定義需求的時候，需求也不是特別的明確，我們只是給他一個參照物，再基於這個來改。比如做機器人的自動應答的時候，有了參考答案之後再去最佳化這個答案，是一步一步迭代的。

由天宇：我們談的是人工智慧，但是有的時候也在提智慧增強，這方面您有什麼見解？

杜冬：其實人工智慧和我們的生活我覺得是一個科幻的概念，我們想有一個服務型的機器人能夠響應我們的一切訴求。但是目前的需求，我覺得更貼近於現實一點的是智慧增強。這和人工智慧的區別在哪裡呢？因為人工智慧就像一個孩子一樣，孩子將來怎麼去發展，它的思路是一個黑盒的邏輯，它是怎麼去做預測的，我們無法摸索到它的決策思路。

但是我們的智慧增強有一個邏輯，它和人類的聯絡會更強、更貼近一些。這裡面會提到人工智慧的受益主體，我們一直在說，人工智慧發展到一定階段以後，自身意識覺醒以後，受益主體是它自己本身，而不是人類了，會不會有一天人工智慧進化到像科幻電影中的天網組織，會消滅掉人類。智慧增強的要求是它是賦能於我們人的智慧，一步一步和我們人類同步進化，受益的主體還是在我們人類。AI最直接的需求來自於哪裡呢，是因為我們經過網際網路時代經形成了大量的資料積累，處理海量的資料是需要時間的，我們人是處理不過來的。我們為什麼要處理這些資料呢，因為我們要透過這些資料感知環境的變化，捕捉環境裡面有益的資訊，賦能我們的生活，讓生活變的更美好。

但是資訊有好的也有壞的，這個受益的主體還是幫助人類本身去捕捉一些有利的資訊來賦能人類，這是一個好的東西，說明它的立足點還是和我們人類有相關的聯絡。一旦把這個聯絡斬斷了以後，相當於製造一個人工生命的概念出來之後，它對利益的訴求、生存空間的競爭，會產生一些矛盾。不說物種，就像國與國之間，因為受益的主體不一樣，就有生存資源競爭的問題。

智慧增強最主要的是一個生產的工具，就像人類在發展過程中，現在我們生產的物件是資訊資料，人工智慧只是幫助我們處理這個資訊資料的工具而已，不是說我們要完全創造一個智慧性的生命出來，不可控以後會造成不可調和的矛盾。

由天宇：我覺得這一點和斯坦福大學的邁克爾·喬丹（Michael I. Jordan）教授提的很相似，他提的是智慧增強，IA（Intelligence Augmentation），認為它是對於人的能力的一種賦能，一種加持。

杜冬：它是一種能力的擴充套件。我們為了擴充套件我們的行動能力製造了車，我們想上天，就製造了飛機。現在我們做IA只是智慧方面的擴充套件，在蒐集、傳遞和處理這幾個角度去增強人類的能力，而不是說我們搞一個完全可以自動進化的工具出來。

由天宇：張總可以簡單回應一下，杜總提的您是不是同意，順便談談從產業應用的角度，人工智慧還需要做些什麼事情。

張林：其實關於剛才的問題我們私下交流過好多回，我十分同意他的觀點。

人工智慧商業落地的角度需要突破的方面，其實從人工智慧賦能傳統產業的實際經驗來看，目前的技術還有好多不足的地方。如果想要賦能，支撐足夠的成熟的商業落地，從最理想的角度來看，肯定還是人工智慧有一個突破式的發展。就像剛才宋梁院士提到的SHCity，還有人工智慧+，他們立足的都是突破人工智慧目前的頂端技術，這都是屬於顛覆式的創新。

從我們技術實際應用的感受來看，可能好多傳統企業更需要的是一些提升式的技術，比如說資料採集，我們可能要用5G、物聯網或者邊緣計算，先把基礎設施建設起來。解決它的資料複雜等問題，可能也需要資料治理、資料標註等一系列的技術提升。而且我發現人工智慧現在落地成本還是很高的，如何透過軟硬體的結合和創新來降低人工智慧落地的成本，對我們整個的商業化落地其實還是非常重要的。

如果提到創新，其實在好多的業務場景裡，能夠單獨靠人工智慧來解決問題的場景其實是非常有限的，我們在考慮把人工智慧和5G、區塊鏈的技術有機地結合起來做一些應用場景。 

由天宇：蘇總，你們做的安防這件事情，應該說初步階段已經有明顯的成效了，能不能談談已經取得的成效，再談談往長遠看，還有哪些是未來值得去追尋和突破的。

蘇亮亮：我講兩個場景，一個是主要應用在K12的學校場景。原來學校都有微校通，學校和家長之間一個簡訊互動的平臺。最近幾年開始把這套系統和人臉識別的裝置結合起來，學生一旦去學校直接就給家長髮訊息，這個功能對於學校和家長都是非常有用的。但是在解決這個問題的時候會遇到技術難題，因為學生的臉沒有長開，變化太快，就會出現識別錯誤的現象，這個學生還沒有出家門，家長就收到了簡訊提示小孩到校了。針對這個技術難點，我們在貴州找了一個縣的幾十所學校，不斷地除錯演算法，最終選擇一個策略，把整個問題抽象成一句話——“如何比較快速地把絕大部分人識別出來，同時讓幾個不太好識別的人不要識別錯”。最終我們在同樣一個裝置裡面運行了兩套演算法模型，一個演算法模型大一點的，但識別速度慢一點，另外一個演算法模型是比較小的，但是識別速度很快。現在在兩三千人的規模的小學，誤識別率能降到四五個人，這樣的水平學校能接受，家長也能接受。在學校裡我們積累了兩年多的時間，用了九百多萬張照片去訓練了兩套演算法模型。

另外一個很有意思的是用在商場裡面的演算法模型。現在AI其實分兩類事情，一類事情是原來人根本做不到的，比如商場裡面原來的客流系統只能知道今天來了多少人、出了多少人，不知道商場裡面人的軌跡到底是什麼，因為它沒有把人的軌跡畫出來。我們在杭州一個商場裝了700多個攝像頭。這次疫情之後，有一個平臺跟商場說要降租金，商場就在後臺系統看了看資料，他去跟對方談，你這家店和邊上那家店相比，每天從門口路過的人流都是一萬人次，但是進到你店裡的只有一百個人，進到旁邊那個店裡的有一千個人，這就說明你的店面沒有弄好。沒有這個資料之前，商場沒有辦法對租金或者活動做一個數據方面的分析。

由天宇：這個例子是說，在實體環境裡，用過視覺技術、新技術的資料顆粒度可以做到以前大家可能不太會想到的地方。

最後再請教郭總，談談你們業務專業方面，3D視覺在人工智慧當中的角色和價值的問題。

郭俊興：首先我理解的人工智慧很簡單，人工智慧本來發展就是為了延展人。基於硬體，我們覺得3D視覺會沿著幾個技術方向發展：高精度，看得越來越清楚；高速度，看得越來越快；高顯示距離，看得越來越遠。

小優最早只想做3D視覺的器件，後來被資方逼著慢慢切入市場應用。在這個過程中，我覺得有兩個方面，一個是講AI對傳統行業從1到100的增效，傳統的提高效率的應用；另外是如果沒有AI技術，沒法做這樣的工作，這是兩個方面。

小優現在講兩個應用，一個是在工業上，在相當傳統的輪胎行業，以玲瓏輪胎為例。它有將近200億的產值，有接近幾萬人，怎麼降低人員成本提高效率，我們主要是在檢測上給他們一些賦能。另外在安防上，人工智慧在中國的安防行業有巨大的機會。過去的兩維人臉識別，不管是天眼還是雪亮，在正面靜態、被測人員配合、環境可控的環境下，它的識別是很準確的。但是在另外一些領域，比如動態的環境，被測人員是不配合的。例如給你一個側臉，環境是不可控的，進行三維建庫，二維比對，我覺得有巨大的空間，而且可以進一步發揮雪亮工程的優勢。

我們在其他消費領域也做了一些醫美的裝置，可以助力微整形，掃出一張精確的人臉，然後給出一些建議。但是歸根結底一定要有行業專家，就像我們現在處理影象、對影象進行標註，以及我們處理資料，對資料進行結構化一樣。

由天宇：蘋果2013年收購了那家公司，才有了2017年大家都用上了人臉識別功能。手機上的人臉識別驗證比其他載體要複雜得多，這也是郭總團隊未來要做的，把這種更高精度的3D識別能力在更多的場景完成落地。

由天宇：最後我想請大家結合與吳中的關聯，每人簡單說一下對未來產業發展的希望與寄語。

杜冬：吳中區屬於蘇州一個很大的轄區，我們是做智慧客服的，也希望我們和吳中有很好的結合，提升企業的效率。同時，在助力政府服務方面能夠有更好的結合，我想表達的一個關健詞是“AI+服務”，讓服務變的更有溫度，這是我想將來能夠和吳中區合作發展的願景和契機。 

張林：吳中很重視產業的建設，康佳這幾年產業轉型下了非常大的功夫，我也希望後面能跟吳中區有機會在產業整體建設方面有更深入的合作。

蘇亮亮：其實我們跟蘇州這邊是非常有緣的，我們參與了智慧工地的建設以及人臉識別裝置的提供。5月份又完成一項創新專案，透過“蘇安碼”的健康狀況反饋以及培訓記錄對農民工進行評判。

郭俊興：1.55萬億的蘇州工業總產值，我覺得吳中區是重要的貢獻者，我的企業去年落戶在吳中的高新區。希望我們將來的技術可以真正的做到賦能吳中區，賦能吳中高新區，用我們的技術讓過去一些傳統的工業領域提質增效，讓過去傳統的安防領域能在我們技術的加持下有更高的效率。

由天宇：不管to C還是to B，做有溫度的服務，賦能服務更多的產業，是所有從事人工智慧行業人員的願望和願景。謝謝各位嘉賓今天的發言，我們的圓桌討論環節到此結束，謝謝。