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解讀國雙如何發(fā)展“產(chǎn)業(yè)人工智能”

2018-11-02 08:16 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:財(cái)經(jīng)網(wǎng) 來源:財(cái)經(jīng)網(wǎng)
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近年來,在數(shù)字化、智能化以及我國加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、大力發(fā)展新經(jīng)濟(jì)的宏觀背景下,人工智能已經(jīng)成為推動(dòng)國內(nèi)各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵...

近年來,在數(shù)字化、智能化以及我國加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、大力發(fā)展新經(jīng)濟(jì)的宏觀背景下,人工智能已經(jīng)成為推動(dòng)國內(nèi)各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵能力之一。在前不久由北京國雙科技有限公司(下簡稱國雙)協(xié)辦的第八屆信永中和論壇上,國雙董事長兼CEO祁國晟發(fā)表了題為“產(chǎn)業(yè)人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的演講,闡述了“產(chǎn)業(yè)人工智能”對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用。

那么,“產(chǎn)業(yè)人工智能”發(fā)展空間有多大?其為我國的產(chǎn)業(yè)及行業(yè)的發(fā)展帶來何種價(jià)值?國雙是如何推進(jìn)人工智能在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的落地,并深度釋放“產(chǎn)業(yè)人工智能”價(jià)值?大會間隙,祁國晟就相關(guān)話題接受了媒體的采訪。

“產(chǎn)業(yè)人工智能”市場大有可為

國家領(lǐng)導(dǎo)人在今年召開的金磚國家工商論壇講話中指出:“未來10年,將是世界經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵10年。”而從國內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境來看,國家近年來密集出臺了包括《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列鼓勵(lì)支持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策。這也預(yù)示著:在我國加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、大力發(fā)展新經(jīng)濟(jì)的宏觀背景下,人工智能已經(jīng)成為推動(dòng)國內(nèi)各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵能力之一。

祁國晟在發(fā)言中表示,智能化的發(fā)展激發(fā)了產(chǎn)業(yè)新動(dòng)能,響應(yīng)國家領(lǐng)導(dǎo)人號召,大數(shù)據(jù)和人工智能更應(yīng)緊密服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。在企業(yè)從信息化步入到數(shù)字化的轉(zhuǎn)型時(shí)代,混合型人工智能將會是解決企業(yè)轉(zhuǎn)型和治理問題的發(fā)展方向,將幫助企業(yè)從粗放型和人力密集型轉(zhuǎn)向高精尖和智能驅(qū)動(dòng)的發(fā)展模式,推動(dòng)供給側(cè)改革。在這方面,國雙致力成為企業(yè)在數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型時(shí)代的技術(shù)供應(yīng)者和提供者,將持續(xù)通過產(chǎn)業(yè)智能系統(tǒng)提供一站式智能解決方案,為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型賦能。

事實(shí)上,人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用空間非常廣闊,也將給產(chǎn)業(yè)及各行各業(yè)帶來巨大的應(yīng)用價(jià)值。在這方面,國雙在國內(nèi)多個(gè)重要行業(yè)領(lǐng)域已擁有一系列的成功實(shí)踐。例如國雙通過與國內(nèi)一家大型車企合作,解決混合動(dòng)力新能源汽車行駛里程無法準(zhǔn)確預(yù)測的難題。由于混合動(dòng)力新能源汽車的行駛里程涉及指標(biāo)復(fù)雜,不僅與油量、電量以及駕駛習(xí)慣有關(guān),還與當(dāng)時(shí)的天氣、氣溫以及道路坡度及擁堵情況密切相關(guān),因此需要通過收集海量歷史數(shù)據(jù)來制作相應(yīng)的預(yù)測模型,從而對行駛里程做到精準(zhǔn)預(yù)測。

再如國雙幫助油田企業(yè)進(jìn)行石油設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)。由于我國石油企業(yè)很多使用“磕頭機(jī)”進(jìn)行采油作業(yè),這類機(jī)械設(shè)備大多設(shè)置在野外,一旦損壞維修起來非常麻煩,既耗時(shí)費(fèi)力又要面臨停產(chǎn)所帶來的經(jīng)濟(jì)損失。國雙通過對企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的收集和深度挖掘,并結(jié)合專家的深度學(xué)習(xí)技術(shù),則可以預(yù)測兩周后所發(fā)生的大概率部件損壞故障,實(shí)現(xiàn)了在不停車的狀態(tài)下對設(shè)備進(jìn)行維護(hù),從而做到防患于未然。

AI產(chǎn)業(yè)落地需加持“行業(yè)能力”

何謂“產(chǎn)業(yè)人工智能”?在祁國晟看來,與當(dāng)前的人臉識別、語音識別等感知層面的人工智能技術(shù)有所不同,“產(chǎn)業(yè)人工智能”是一個(gè)混合式的人工智能技術(shù)概念。它除了具有深度學(xué)習(xí)以及感知層面的能力外,同時(shí)還須結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)家、行業(yè)專家的能力,借助知識圖譜、自然語言理解能力,將行業(yè)的專業(yè)性信息、專業(yè)性能力實(shí)施代碼化,并通過利用計(jì)算機(jī)處理海量歷史數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。這幾種能力結(jié)合在一起才能真正稱為“產(chǎn)業(yè)人工智能”。

“如果沒有專家,沒有充分的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),作為AI方案商,大數(shù)據(jù)、人工智能平臺即使做得再好,也都是空中樓閣,都不能解決實(shí)際問題和促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展?!逼顕山忉尩?,國雙在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)領(lǐng)域具有多年的積累,并樹立了自身的優(yōu)勢,但同時(shí)更需要的是各個(gè)行業(yè)及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的專家。這也是此次為何與信永中和達(dá)成深度合作的一個(gè)最重要的原因。

事實(shí)上,也正是基于此,多年來,國雙憑借自身大數(shù)據(jù)平臺獨(dú)有的分布式數(shù)據(jù)架構(gòu)和多維度關(guān)聯(lián)性分析技術(shù),同時(shí)利用自然語言處理、知識圖譜等AI技術(shù),通過引入大量的產(chǎn)業(yè)及行業(yè)領(lǐng)域?qū)<胰耸浚c產(chǎn)業(yè)及行業(yè)界積極擁抱。當(dāng)前,國雙在數(shù)字營銷、智能CRM、融媒體及數(shù)據(jù)智能、智慧司法、智慧政務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域擁有著成功實(shí)踐,取得了實(shí)實(shí)在在的成績,并贏得了客戶的信賴。

產(chǎn)業(yè)人工智能需跨越四大瓶頸

應(yīng)該說,在產(chǎn)業(yè)及行業(yè)市場的拓展上,大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)能力和行業(yè)能力是非常關(guān)鍵的兩個(gè)方面。那么,要謀求在產(chǎn)業(yè)及行業(yè)市場的破局,AI方案商還需要突破哪些難點(diǎn)及瓶頸?對此,祁國晟表示,面對已有的傳統(tǒng)流程化平臺,總的來說,人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)及行業(yè)領(lǐng)域的破局,還需要解決四大方面的問題。

第一,能否拿到完備、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。以國雙在數(shù)字營銷領(lǐng)域的實(shí)踐為例,在為用戶進(jìn)行智能化數(shù)據(jù)分析時(shí),能否拿到完備、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源是其中最大的難點(diǎn)。早期的數(shù)字營銷由于都發(fā)生在用戶的數(shù)字平臺上,因此往往能夠獲得滿足條件的數(shù)據(jù)源;而后來,隨著越來越多的業(yè)務(wù)并非發(fā)生在用戶數(shù)字平臺上,因此獲取滿足條件的數(shù)據(jù)源就成為一大難點(diǎn)。

第二,僅有數(shù)據(jù)還不夠,還需要真正懂該領(lǐng)域的專家。如前所述,產(chǎn)業(yè)人工智能落地,需要行業(yè)能力的加持,也需要行業(yè)專家來對機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的過程進(jìn)行監(jiān)督,才能最終打造出一個(gè)具有行業(yè)應(yīng)用價(jià)值的產(chǎn)品。

第三,市場認(rèn)知不足。目前在海內(nèi)外大數(shù)據(jù)及人工智能市場,存在著過度包裝的現(xiàn)象。這種過度包裝讓市場用戶對人工智能所帶來應(yīng)用價(jià)值的認(rèn)知產(chǎn)生了很大偏差。如果潛在市場對產(chǎn)業(yè)人工智能的認(rèn)知不夠清晰,作為AI方案商則必須要付出更多的投入去教育市場。

第四,與傳統(tǒng)流程化平臺的結(jié)合與融入問題。作為AI方案商,例如在構(gòu)建一個(gè)與業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的智能化平臺時(shí),勢必需要與流程化的平臺去對接。這一新舊轉(zhuǎn)換過程,不管是對于傳統(tǒng)流程化平臺還是AI方案商而言,都是一大挑戰(zhàn)。必須清楚認(rèn)識,智能化平臺并不是替代產(chǎn)物,只有兩者有效融合才能更好推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

不難看出,國雙對于產(chǎn)業(yè)人工智能的破局有著深刻的認(rèn)識與理解,這應(yīng)該也是其之所以能夠在國內(nèi)諸多行業(yè)市場旗開得勝的原因。事實(shí)上,如今的中國作為全球數(shù)字中心,在“產(chǎn)業(yè)人工智能”方面有著極為廣闊的發(fā)展空間。而人工智能在各行各業(yè)的落地,在助力企業(yè)用戶數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的同時(shí),也必將會極大帶動(dòng)AI方案商群體的成長。過去,國雙作為國內(nèi)首家赴美上市的大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè),憑借在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域的優(yōu)勢走在了國內(nèi)的前列。而今天的國雙憑借在產(chǎn)業(yè)人工智能落地方面的真知灼見,也必將對整個(gè)AI方案商群體的成長、發(fā)展發(fā)揮更為積極的引領(lǐng)和指導(dǎo)作用。



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