人工智能怎樣助力商業(yè)落地

人工智能行業(yè)正在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變。

在技術(shù)上，驅(qū)動此輪AI浪潮的深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)越來越接近天花板，而隨著越來越多的算法開源，參與AI應(yīng)用的技術(shù)壁壘也在降低。

在市場上，應(yīng)用落地能力成為評判一家人工智能企業(yè)是否成功的重要指標，大家不再盲目崇拜技術(shù)實力，而是更看重技術(shù)是否能為具體行業(yè)解決問題。

在這樣的發(fā)展潮流下，能夠在下一階段的技術(shù)比拼中提前占據(jù)優(yōu)勢，同時又具備落地能力的企業(yè)，才能成為日后人工智能行業(yè)的領(lǐng)軍者。

認知智能、賦能百業(yè)，AI的下一個“戰(zhàn)場”

人工智能的發(fā)展可以分為幾個層次，從低到高分別是：運算智能、感知智能、認知智能。

運算智能是最初級的階段，主要指計算機擁有快速計算和記憶存儲能力；感知智能建立在運算智能的基礎(chǔ)上，指機器能夠擁有視覺、聽覺等能力，人臉識別、語音識別是這個階段的典型技術(shù)；而認知智能則是更高級的階段，指機器能夠“理解與思考”，擁有處理復(fù)雜的知識和情形的能力。

不少業(yè)內(nèi)人士都指出，當前人工智能正在從“感知智能”向“認知智能”過渡發(fā)展，“認知智能”是未來人工智能的核心競爭力。

首先，從技術(shù)的發(fā)展來看，感知智能的發(fā)展依賴于深度學(xué)習(xí)，而以深度學(xué)習(xí)為代表的統(tǒng)計學(xué)習(xí)嚴重依賴大數(shù)據(jù)和樣本，這些方法只能學(xué)習(xí)到統(tǒng)計模式，隨著大數(shù)據(jù)紅利逐漸褪去，以深度學(xué)習(xí)為代表的感知智能水平的提升空間也變得十分有限。人工智能的技術(shù)之爭，需要在下一階段對知識和符號利用的“試煉場”展開。

其次，從市場對的需求來看，AI作為一項技術(shù)，只有切實幫助各行各業(yè)降本增效，才能發(fā)揮價值，因此整個行業(yè)對人工智能企業(yè)的關(guān)注重點，也從早期的算法精度，轉(zhuǎn)移到了如何將算法先進性在行業(yè)場景應(yīng)用上融合和體現(xiàn)的能力。

今年5月，Gartner發(fā)表文章，預(yù)計到2021年“增強AI”將產(chǎn)生2.9萬億美元的商業(yè)價值。所謂的“增強智能”或“增強AI”指的是：包括學(xué)習(xí)、決策和學(xué)習(xí)新經(jīng)驗在內(nèi)，以人為中心的，人和AI共同增強認知性能的模式。簡單而言，就是人利用好AI，去為更多的行業(yè)賦能。

“賦能”“落地”是這兩年來AI行業(yè)的關(guān)鍵詞，但僅有感知智能，機器只是能感知世界，擁有與人交互的全新方式，但卻不能像人腦一樣理解和決策，無法付諸或替代人處理更復(fù)雜的工作。

以公安行業(yè)為例，人臉識別只是讓機器能夠識別出身份，但是涉及到偵查、破案，就需要梳理大量的線索，推斷出可能的結(jié)果，這僅靠感知智能是無法完成的。

前微軟亞洲研究院研究員、一覽群智CEO胡健在接受億歐采訪時表示：“現(xiàn)階段的AI以感知智能為主，比如人臉識別、語音識別，都是快反饋的；但長期而言，AI是要解決各行各業(yè)問題的，這就需要理解和交流的能力?！?/p>

無論是從技術(shù)的發(fā)展進入了下一階段來看，還是從市場的需求上來看，認知智能都一定會成為人工智能未來的趨勢。

未來能夠在人工智能行業(yè)的殘酷競爭中脫穎而出的，一定是掌握了認知智能核心技術(shù)，并且具備落地能力的企業(yè)。

NLP+知識圖譜，搶占認知智能“先機”

NLP和知識圖譜是認知智能階段技術(shù)發(fā)展的基石。在這個大趨勢下，率先布局NLP和知識圖譜的企業(yè)將在認知智能時代具備強大的競爭力。

機器的學(xué)習(xí)需要基于文本進行，但機器對文字的理解存在巨大的技術(shù)難度，文本在不同場景中的處理方式也不盡相同，文本中蘊含的價值一直難以得到有效利用。NLP技術(shù)的作用，通俗地說，就是把自然語言轉(zhuǎn)化成機器能夠理解的符號，構(gòu)建機器理解知識的基礎(chǔ)。

如果說NLP是讓機器與人類的語言相通，那知識圖譜就是能讓機器理解這個世界。

人工智能的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)，認知智能的發(fā)展也是同理。現(xiàn)在不少行業(yè)已經(jīng)積累了規(guī)?？捎^的數(shù)據(jù)，但認知智能卻遲遲未見突飛猛進地發(fā)展，原因就是缺少了知識圖譜。

知識圖譜被認為是從感知智能通往認知智能的重要基石。知識工程創(chuàng)始人Edward Feigenbaum曾經(jīng)提到：“Knowledge is the power in AI system”；張鈸院士也曾說過，“沒有知識的AI不是真正的AI”。

認知智能的發(fā)展離不開NLP和知識圖譜，因此掌握這兩項核心技術(shù)的企業(yè)，自然能獲得更具潛力。另一方面，目前NLP和知識圖譜的難度非常大，而知識圖譜的構(gòu)建，需要與行業(yè)有緊密的聯(lián)系，二者相輔相成，因此知識圖譜的壁壘一旦建立，將形成難以超越的壁壘。

具備技術(shù)競爭力后，選對落地的行業(yè)也十分重要。

在AI落地方面，胡健作為互聯(lián)網(wǎng)信息檢索（搜索）時代的第一代弄潮兒，有豐富的行業(yè)經(jīng)驗和敏銳的洞察，除了曾在微軟亞洲研究院外，胡健還曾在雅虎、騰訊等公司從事搜索和廣告核心算法研究和研發(fā)管理。對NLP、知識圖譜等認知智能相關(guān)技術(shù)具有深刻的理解。

胡健認為，AI落地的前提，是行業(yè)有大量的數(shù)據(jù)，而且已經(jīng)具備不錯的信息化基礎(chǔ)，還有很重要的一點是，“行業(yè)用戶愿意投資資金，用技術(shù)手段解決問題”。一些行業(yè)雖然也有豐富的數(shù)據(jù)積累，行業(yè)用戶的購買力卻有限，這樣的行業(yè)也很難出現(xiàn)企業(yè)落地的標桿。

億歐智庫的報告也指出，在選擇應(yīng)用場景時，企業(yè)一般從行業(yè)既有數(shù)據(jù)的豐富度和閉環(huán)關(guān)系、行業(yè)對AI應(yīng)用的緊迫性和付費意愿與市場的競爭程度等維度進行考量。在中國，包含安防、交通在內(nèi)的政府類項目，以及金融、大健康、機器人等賽道，是創(chuàng)業(yè)和投資的熱點。

認知智能時代千里馬的模樣

不少投資人在分享投資邏輯時都說道，選對方向和賽道、符合未來發(fā)展的趨勢很重要。對于企業(yè)而言，也是同樣的道理。

胡健對此也表示認同，他認為，目前AI正向頭部效應(yīng)集中，在文本自然語言還沒有分出高下的情況下，這兩年是進入的最佳時機。過了這個時間點再進入，企業(yè)如果不能從行業(yè)中脫穎而出，就不會有第二年。這是目前人工智能行業(yè)的發(fā)展大方向。

而一覽群智正是一家以NLP和知識圖譜等認知智能為基礎(chǔ)，為客戶提供一站式AI產(chǎn)品和行業(yè)解決方案的公司，其創(chuàng)辦的初衷，就是解決人工智能應(yīng)用的核心問題，打造通用知識圖譜。

符合發(fā)展的趨勢對企業(yè)發(fā)展而言很關(guān)鍵，但團隊自身的實力也十分重要。據(jù)了解，除了CEO胡健外，一覽群智的首席科學(xué)家文繼榮、研究院院長竇志成均來自微軟亞洲研究院，CTO劉家俊則曾在IBM研究院、澳洲科學(xué)院任職，核心技術(shù)團隊從事大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)工作多年，在自然語言處理、知識圖譜、文本分析等方面有著長期積累，技術(shù)領(lǐng)先行業(yè)。

除了有技術(shù)實力外，一覽群智還將技術(shù)轉(zhuǎn)化成了具體的產(chǎn)品，打造了一套由“感知-理解-分析-決策”四部分構(gòu)成的智能決策平臺輔助決策系統(tǒng)。

目前，一覽群智自主研發(fā)了“智語”“智慧”“智圖”“智策”四大產(chǎn)品。

“智語”是自然語言處理與文本分析平臺，“智圖”是處理文本和圖像的知識圖譜構(gòu)建平臺，“智策”是一站式可視化情報研判平臺，“智慧”是機器學(xué)習(xí)與智能標注平臺。這四款產(chǎn)品構(gòu)成了一覽群智業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，能夠滿足企業(yè)在超大規(guī)模多源異構(gòu)情況下的數(shù)據(jù)治理融合、不同場景下的AI建模，和復(fù)雜決策分析需求；讓AI技術(shù)快速在客戶場景落地，打造客戶專屬的智能決策平臺。

更值得一提的是，一覽群智已經(jīng)將解決方案落地到競爭激烈、對于技術(shù)產(chǎn)品要求嚴苛的金融、公安等行業(yè)。今年，一覽群智還入選“2019中國人工智能商業(yè)落地初創(chuàng)企業(yè)100強”，是榜單上罕見的，成立時間不足5年，但卻在應(yīng)用落地上有優(yōu)秀表現(xiàn)的企業(yè)。

△2019中國人工智能商業(yè)落地初創(chuàng)企業(yè)100強榜單

（完整內(nèi)容請查看《2019中國人工智能商業(yè)落地研究報告》）

以一覽群智在審核業(yè)務(wù)的落地為例，在銀行有大量的審查、稽核、結(jié)算等業(yè)務(wù)，這些工作相對機械，缺乏創(chuàng)造性，而且還極容易出錯，一覽群智的“智能審單專家系統(tǒng)”能幫助客戶把大量知識結(jié)構(gòu)化，縮短人均審單時間。據(jù)統(tǒng)計，一覽群智的智能審單產(chǎn)品，可以節(jié)省60%以上的人力成本投入，讓“降本增效”不再浮于口號。而審核工作不止是金融行業(yè)獨有的需求，在公安等政府領(lǐng)域，也有大量的文檔審核需求，AI的應(yīng)用場景想象力巨大。

高效整合海量數(shù)據(jù)之外，一覽群智智能決策平臺還能夠?qū)＜乙约靶袠I(yè)相對頭部的人的經(jīng)驗，進行系統(tǒng)梳理和沉淀，在處理過程中得到新的洞察，為新業(yè)務(wù)和新流程開發(fā)奠定基礎(chǔ)。比如，在公安工作中實現(xiàn)提前預(yù)警和智能研判，在金融行業(yè)的應(yīng)用則體現(xiàn)為智能風(fēng)控上。

雖然這個故事聽起來并不“性感”，但對于用戶而言，故事怎么樣并不重要，重要的是實際的效果。一覽群智能夠迅速成為AI商業(yè)落地黑馬，正是因為能腳踏實地地解決用戶痛點。

能夠幫助人，甚至替代人工作或決策，是未來AI落地應(yīng)用的大趨勢。根據(jù)Gartner的預(yù)測，未來“決策支持/增強”將成為AI商業(yè)落地最重要的一部分。到2030年，44%的AI商業(yè)附加值都將由“決策支持/增強”帶來。

一覽群智的落地邏輯，也與Gartner的預(yù)測有異曲同工之妙。胡健告訴億歐：“AI在短期，三到五年內(nèi)，落地的方向是取代人的重復(fù)勞作；在中期，五到十年后，是能利用專家以及行業(yè)相對頭部的人的經(jīng)驗，取代相對高級的工作，比如輔助決策等。”

人工智能不是去替代人，而是增強智能，“讓人從重復(fù)式的腦力勞動中解放出來，從事更多創(chuàng)新和創(chuàng)造的工作。”這才是人工智能落地的方向。因此，如果要問，未來哪些人工智能公司值得關(guān)注，能夠掌握認知智能技術(shù)核心，又符合上述的商業(yè)落地邏輯的企業(yè)，都具有成為千里馬的潛力。

來源：億歐