美好商業(yè)之探索人工智能2.0時(shí)代 AI助力創(chuàng)新驅(qū)動的可持續(xù)發(fā)展

作為中國領(lǐng)先的財(cái)經(jīng)媒體，每日經(jīng)濟(jì)新聞聯(lián)合法國里昂商學(xué)院共同推出“美好商業(yè)”專欄，發(fā)揮“財(cái)經(jīng)媒體＋商學(xué)院”的優(yōu)勢，以開放的眼光進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)觀察，關(guān)注企業(yè)社會責(zé)任和社會創(chuàng)新領(lǐng)域，用新視角關(guān)注商業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

本期，我們將目光聚焦于人工智能。在近日舉行的第14屆浙商（投融資）大會暨2017浙商人工智能峰會上，全球人機(jī)交互領(lǐng)域頂級專家賈斯汀·卡塞爾、硅谷人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)皮埃羅、中國人工智能專家潘云鶴等權(quán)威人士悉數(shù)到場，描繪人工智能2.0時(shí)代，助推由創(chuàng)新驅(qū)動的可持續(xù)發(fā)展。

期間，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者實(shí)地來到人工智能峰會現(xiàn)場，圍繞人工智能領(lǐng)域，對國內(nèi)外重量級專家學(xué)者、著名企業(yè)家和技術(shù)高管進(jìn)行了專訪。

阿里云人工智能科學(xué)家閔萬里：大眾都能受益的領(lǐng)域是AI市場突破點(diǎn)

每經(jīng)記者 沈溦 杭州攝影報(bào)道 每經(jīng)編輯 文多

當(dāng)前，BAT因具有應(yīng)用場景和大數(shù)據(jù)優(yōu)勢而成為AI領(lǐng)域的引領(lǐng)者，而其在人工智能領(lǐng)域?qū)⑷绾尾季忠恢眰涫荜P(guān)注。

作為BAT三巨頭之一，不久前發(fā)布“NASA”計(jì)劃的阿里巴巴又相繼推出眾多重磅項(xiàng)目：ET城市大腦、ET醫(yī)療大腦和ET工業(yè)大腦等。6月8日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者也就此方面的問題，專訪了阿里云人工智能科學(xué)家閔萬里。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（下簡稱NBD）：數(shù)據(jù)成為當(dāng)前人工智能非常熱門的詞匯之一，如何理解數(shù)據(jù)在人工智能促進(jìn)發(fā)展方面的作用？

閔萬里：數(shù)據(jù)是核心。當(dāng)你見到更多的案例數(shù)據(jù)時(shí)，慢慢就有了分析、有了市場。今天如果你的數(shù)據(jù)更豐富、數(shù)據(jù)量更大，就有可能比別人更快更早地發(fā)現(xiàn)別人沒有發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，你的技能就有可能走到人的前面，數(shù)據(jù)是這次工業(yè)革命中最可行的東西。

NBD：有觀點(diǎn)認(rèn)為，目前人工智能的某些核心技術(shù)尚處于研發(fā)階段，尚未形成行業(yè)格局和體系，您認(rèn)為讓人工智能技術(shù)走向成熟，步入商業(yè)化階段需要依托于哪些重要條件？

閔萬里：第一，人工智能一定是要通過B端的大型企業(yè)去實(shí)踐。因?yàn)樽鳛槠胀ǖ南M(fèi)者，享受消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級中非剛需的消是很難達(dá)到迅速普及的，因此要讓技術(shù)迅速地轉(zhuǎn)化為商業(yè)，需要B類企業(yè)構(gòu)建合理的商業(yè)模式。

第二，需要不斷有短期、中期和長期的產(chǎn)出，讓老百姓看到好處。諸如無人駕駛、圖像識別、人臉識別這些技術(shù)應(yīng)用都是非常重要的，但是很遙遠(yuǎn)，它能夠給我們帶來的直接價(jià)值，眼下還不是特別清楚。那么如何讓人工智能的熱情持續(xù)高漲，持續(xù)投入？在短期，我們的做法很簡單，讓每一個(gè)幫助老百姓受益的企業(yè)得到好處，那么老百姓就能得到好處，這樣就會收到立竿見影的效果。再往中長期講，我們就會進(jìn)行一些基礎(chǔ)性研究，比如“NASA”計(jì)劃、人工智能芯片以及更頂層的研究，比如基因和量子計(jì)算等。

因此，要在中長期與短期產(chǎn)出的協(xié)同運(yùn)作下產(chǎn)生價(jià)值，使得更加純熟的商業(yè)模式服務(wù)于B類企業(yè)，快速地達(dá)到量化的價(jià)值。

NBD：人工智能領(lǐng)域未來的市場突破點(diǎn)會在哪個(gè)領(lǐng)域？您對人工智能未來的發(fā)展有怎樣的預(yù)期？

閔萬里：我也在問自己這樣一個(gè)問題?，F(xiàn)在比較熱的——像無人駕駛和智能家居物業(yè)等場景，尚處于欠發(fā)揮的階段，我更相信的是如果積極地深入讓每個(gè)老百姓都能受益的領(lǐng)域去突破，可能是最大的機(jī)會點(diǎn)。

因?yàn)椴皇撬械娜硕枷牒蜋C(jī)器去掛鉤，人工智能也不是所有人的剛需，那么所有人都想用的、都收益的領(lǐng)域在哪里？一個(gè)是出行，一個(gè)是看病，那今天我們做的城市大腦、醫(yī)療大腦就是在解決這兩個(gè)問題。

比如解決醫(yī)療專家供不應(yīng)求的問題，我覺得人工智能是最穩(wěn)妥的，因?yàn)樗邆淞怂械臐撡|(zhì)，通過大量的醫(yī)療電子病例數(shù)據(jù)，幫助專家們做一個(gè)預(yù)診，機(jī)器是永遠(yuǎn)不會退休的，還可以通過云端去服務(wù)偏遠(yuǎn)山區(qū)的老百姓，那這就是一個(gè)非常偉大的事情，是全人類的事情。一旦研究取得重大的進(jìn)展，一出世就相當(dāng)于有一個(gè)全球的診療專家，所以我非常看好這個(gè)方面。

（實(shí)習(xí)生張韻對本文亦有貢獻(xiàn)）

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硅谷人工智能研究所創(chuàng)始人皮埃羅·斯加魯菲：人工智能目前最大問題：它可能把你當(dāng)做莎士比亞

每經(jīng)記者 徐杰 杭州攝影報(bào)道 每經(jīng)編輯 文多

硅谷人工智能研究所創(chuàng)始人皮埃羅·斯加魯菲被譽(yù)為硅谷精神導(dǎo)師，6月8日，他在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)，對人工智能領(lǐng)域的見解獨(dú)樹一幟，充滿了科研者本身的執(zhí)著。

比如，在看待人工智能領(lǐng)域研究似乎更集中于大企業(yè)時(shí)，他就直言“這是不健康的”，因?yàn)檫@意味著那些本應(yīng)探索未來理論的科學(xué)家，都去研究人工智能如何應(yīng)用于當(dāng)下了。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（下簡稱NBD）: 您覺得人工智能時(shí)代真的已經(jīng)到來了嗎？

皮埃羅·斯加魯菲：是也不是。人工智能已經(jīng)有60年了。它花了很長時(shí)間才有成果，是因?yàn)樗枰獜?qiáng)大的計(jì)算機(jī)。我們不得不等待知道計(jì)算機(jī)變得更強(qiáng)、更快、更小，最后我們才能應(yīng)用很久前就發(fā)明了的方法。事實(shí)上許多理論是上世紀(jì)90、80甚至70年代就有的，而今天這些想法最終實(shí)現(xiàn)了。

人工智能可以走多遠(yuǎn)，我不好說。新的想法不斷涌現(xiàn)，雖然很難預(yù)期其帶來的影響，但我們確實(shí)需要更多進(jìn)步來推動社會。如果自動駕駛汽車只有5%的概率會犯錯(cuò)，我們也不會信任它，因?yàn)樗枰氖?%的失誤率，但我們現(xiàn)在還沒到這一步。這就是我為什么說是也不是了。

NBD：目前人工智能領(lǐng)域的研究和主動權(quán)似乎更多集中于像Google、“BAT”這樣的大企業(yè)，您怎么看待這一現(xiàn)象？這種格局會帶來怎樣的影響?

皮埃羅·斯加魯菲：事實(shí)上，我并不樂見這種情況。我不希望像谷歌、臉書這樣的大公司雇走最好的人工智能專家，因?yàn)檫@就意味著那些本應(yīng)該探索未來理論的科學(xué)家，都去研究人工智能在當(dāng)下如何應(yīng)用了。對人工智能發(fā)展而言，這是不健康的。來自大學(xué)研究機(jī)構(gòu)的人，他們沒有商業(yè)計(jì)劃，只是相信這個(gè)技術(shù)并且盡可能地發(fā)展這個(gè)技術(shù)，靠自己的熱情在做這些事。但是現(xiàn)在如果他們?nèi)チ斯雀瑁瑫峭瑯拥臒崆閱?？?dāng)你為谷歌、微軟、IBM或者百度工作，我擔(dān)心目的是不同的，我不確定這對人工智能的進(jìn)步是否有利。

而某種程度上我不認(rèn)同“人工智能的許多進(jìn)展來源于大公司”，只是很多人工智能的大新聞來自大公司而已。比如AlphaGo，它確實(shí)來自Google，但它使用的增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法等技術(shù)并不是Google發(fā)明的，Google只是開發(fā)了能夠使用這些算法的強(qiáng)大機(jī)器。我并不希望科學(xué)家只專注于將所有技術(shù)用去智能機(jī)器，而是希望科學(xué)家能關(guān)注未來的新理論。

NBD：您認(rèn)為，人工智能技術(shù)走向成熟必須依托于哪些重要條件？

皮埃羅·斯加魯菲：最重要的問題在于人工智能系統(tǒng)目前不能擁有人類的常識意識，這些機(jī)器無法理解他們所在的情境。目前我們會看到新聞?wù)f人工智能犯錯(cuò)率和人類相近，（從數(shù)據(jù)看）的確是這樣，但是機(jī)器犯的錯(cuò)誤類型是令人驚惶的。它們靠識別你的臉去判斷你是誰，同時(shí)可能會一直錯(cuò)判你為莎士比亞。但是莎士比亞已經(jīng)死了，這個(gè)判斷是不可能的。所以，這可能會犯下巨大潛在性危險(xiǎn)的錯(cuò)誤。

（實(shí)習(xí)生張曉慶對本文亦有貢獻(xiàn)）

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世界人工智能權(quán)威賈斯汀·卡塞爾：提高人工智能的商業(yè)應(yīng)用普及，需要將它去神秘化

每經(jīng)記者 徐杰 葉曉丹 杭州攝影報(bào)道 每經(jīng)編輯 文多

賈斯汀·卡塞爾（Justine Cassell），作為世界經(jīng)濟(jì)論壇人工智能委員會主席、卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長，可以說不僅是美國的人機(jī)交互領(lǐng)域頂級專家，也堪稱世界人工智能領(lǐng)域權(quán)威。

在她眼中，人工智能最有價(jià)值的技術(shù)點(diǎn)在于人工智能如何和人類進(jìn)行聯(lián)合，使人類更加強(qiáng)大，和機(jī)器能夠進(jìn)行共生。而具體到商業(yè)方向的應(yīng)用，人工智能則有三個(gè)重要的方向：一是信息聚合，二是評估用戶情緒與反應(yīng)，三是與用戶建立關(guān)系。

6月8日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者有幸與卡塞爾面對面，并就人工智能時(shí)代這一話題對她進(jìn)行了專訪。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（下簡稱NBD）：您覺得人工智能時(shí)代真的已經(jīng)到來了嗎？

賈斯汀·卡塞爾：自1955年后，“人工智能時(shí)代”每5年就會被宣布到來。現(xiàn)在人工智能時(shí)代又來了，但是今天它有了新的含義，人工智能不是一項(xiàng)技術(shù)，而是一種技術(shù)使用的方法。它是對人工建模的過程，或是模仿人類可以做的事情，或是以其他方式實(shí)現(xiàn)和人工相同的結(jié)果——但可能完成得更好。在這方面，由于深層網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)這項(xiàng)工具，我們已經(jīng)做得更好了。

NBD: 目前人工智能領(lǐng)域的研究和主動權(quán)似乎更多集中于像Google、“BAT”這樣的大企業(yè)，您怎么看待這一現(xiàn)象？這種格局會帶來怎樣的影響？

賈斯汀·卡塞爾：我覺得也不一定，只是大公司在做的研究會比大學(xué)機(jī)構(gòu)和小公司所做的更容易被人們看到。值得注意的是，谷歌因?yàn)槭召徚撕芏嘈」径枰獙⑵錁I(yè)務(wù)整合，然后重新命名自己為Alphabet。所以其實(shí)谷歌也不僅僅是“一家”大公司，它由很多被收購的公司組成，不同業(yè)務(wù)又以新的序列開展。人工智能的研究并不一定要由大公司來做。

NBD：您認(rèn)為目前中國人工智能研發(fā)怎么樣，處于什么階段？

賈斯汀·卡塞爾：中國人工智能的研發(fā)，和它在中國乃至全球的投資方面，發(fā)展得都很快，非常顯著。也許5年前，中國還不被認(rèn)為是人工智能的主要力量，但今天，每個(gè)人都認(rèn)識到了中國人工智能的發(fā)展對全球都非常重要。

NBD: 您認(rèn)為中國發(fā)展人工智能有哪些優(yōu)勢？

賈斯汀·卡塞爾：當(dāng)下的人工智能技術(shù)中，最強(qiáng)大的部分就是計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全等。自然語言技術(shù)是人工智能的核心部分之一，它的發(fā)展離不開中文。所以，中國的人工智能技術(shù)將通過產(chǎn)品、算法和數(shù)據(jù)集來應(yīng)用到其市場中，其體量已經(jīng)遙遙領(lǐng)先。

NBD：就技術(shù)方面來說，目前發(fā)展AI最大的困難是？

賈斯汀·卡塞爾：人工智能發(fā)展仍然存在著很多我們看似很小的困難。比如說，盡管人工智能看起來很先進(jìn)，但他們?nèi)狈ΤＷR。人知道要杯口朝上拿杯子，但機(jī)器人會因?yàn)楦菀锥鴥A斜著拿，如果杯里有熱水就很糟糕。

NBD：您認(rèn)為,未來人工智能在商業(yè)領(lǐng)域更加普及的突破點(diǎn)是什么？

賈斯汀·卡塞爾：提高人工智能在商業(yè)應(yīng)用中的普及度，我們需要將人工智能去神秘化。人工智能不是不可能的，它也不是只屬于天才們或者大公司研究的東西。所有人都有機(jī)會使用人工智能。舉例來說，你可以將人工智能、算法應(yīng)用到你的企業(yè)里，來打造智慧建筑。企業(yè)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)、算法來收集關(guān)于照明、供熱、空調(diào)的數(shù)據(jù)，再自動調(diào)整這些電子設(shè)備來節(jié)約能源。

NBD：未來，在哪個(gè)領(lǐng)域上，人工智能會發(fā)展得更快？

賈斯汀·卡塞爾：娛樂行業(yè)已經(jīng)通過人工智能得益，我認(rèn)為中國的智慧建筑是個(gè)很重要的領(lǐng)域，也將取得成果。我看到阿里巴巴在建設(shè)一個(gè)智慧建筑開放平臺，供所有人使用，這非常有意思。智慧建筑是一個(gè)很重要的領(lǐng)域，當(dāng)然也還有很多其他領(lǐng)域。

（實(shí)習(xí)生張曉慶對本文亦有貢獻(xiàn)）

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傳化智聯(lián)副總裁項(xiàng)天成：人工智能將會在生產(chǎn)端先運(yùn)作起來

每經(jīng)記者 沈溦 杭州攝影報(bào)道 每經(jīng)編輯 文多

目前人工智能將全面推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級已成業(yè)內(nèi)共識。如在物流領(lǐng)域，人工智能技術(shù)有望促成行業(yè)拐點(diǎn)，畢竟現(xiàn)在智慧物流已是一個(gè)業(yè)內(nèi)津津樂道的關(guān)鍵詞。6月8日，針對人工智能給物流行業(yè)帶來的影響，物流行業(yè)龍頭企業(yè)傳化智聯(lián)副總裁項(xiàng)天成接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（下簡稱NBD）：人工智能提升中國制造是當(dāng)下業(yè)界共同關(guān)注的話題，您覺得如何將人工智能運(yùn)用于物流領(lǐng)域，才能最大限度釋放貨物流通潛力，降低物流流通成本？

項(xiàng)天成：首先要明確什么是人工智能？它的概念是“數(shù)據(jù)+個(gè)性化”。對傳化智聯(lián)來說，是希望達(dá)到社會供應(yīng)鏈的優(yōu)化，優(yōu)化就需要有大數(shù)據(jù)的支持，而個(gè)性化則是針對不同的實(shí)體做出不同的方案。

具體來說，整個(gè)供應(yīng)鏈從采購、運(yùn)輸?shù)缴a(chǎn)、出庫，再到下個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)輸，形成了一個(gè)物流閉環(huán)。從物流的角度出發(fā)，會發(fā)現(xiàn)貨物又經(jīng)過了很多環(huán)節(jié)，在每一個(gè)環(huán)節(jié)中會有許多要素：人、車、貨、倉，每個(gè)要素都可以用人工智能的手段來優(yōu)化。

比如，車輛是物流重要的基本工具，在車輛終端上的人工智能即是一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備，分為邊緣計(jì)算和云計(jì)算兩種，可以在設(shè)備中計(jì)算車輛潛在問題提前避免事故，不同的車輛、不同的數(shù)據(jù)結(jié)果就會按不同需要做出不同的反應(yīng)；此外，倉庫也是重要一環(huán)，為了讓貨物更快進(jìn)出，可以利用一些無人駕駛的叉車，與之前采用的激光導(dǎo)航技術(shù)不同，目前人工智能技術(shù)基于化媒體識別，已經(jīng)可以感知前方距離精準(zhǔn)地把貨放在指定的貨架上去。

而進(jìn)一步的供應(yīng)鏈優(yōu)化屬運(yùn)籌學(xué)范疇，全國各地有幾千萬的貨在物流網(wǎng)絡(luò)上跑，以前物流公司都是各自為陣的，可以做到局部最優(yōu)，但是沒有做到全局最優(yōu)，如何找到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的全局最優(yōu)點(diǎn)和全球最優(yōu)效果？就是收集更多的數(shù)據(jù)，讓不同的個(gè)體分享這些數(shù)據(jù)，讓原本是兩個(gè)人運(yùn)的貨拼成一車去運(yùn)，有更好的周轉(zhuǎn)或者是協(xié)同，這也是一種人工智能。

NBD：那么要使人工智能從技術(shù)走向商業(yè)化，甚至是可持續(xù)的商業(yè)模式應(yīng)該如何去實(shí)現(xiàn)？您認(rèn)為未來國內(nèi)的人工智能市場達(dá)到量產(chǎn)普及的突破點(diǎn)將發(fā)生在那些領(lǐng)域？

項(xiàng)天成：所謂人工智能，絕不僅僅是像AlphaGo這樣深度學(xué)習(xí)的程序系統(tǒng)，一個(gè)算法也是人工智能的范疇。從技術(shù)到商業(yè)化，事實(shí)上這個(gè)不難，只要找到場景就可以算投入產(chǎn)出比。比如做一家供應(yīng)鏈咨詢或者大數(shù)據(jù)優(yōu)化的公司，他們會通過企業(yè)給予他們的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些算法，然后去優(yōu)化企業(yè)的運(yùn)作，達(dá)到節(jié)省好幾百萬元運(yùn)輸費(fèi)用的目的。

人工智能創(chuàng)造的價(jià)值是很容易去量化的。前提是企業(yè)需要培養(yǎng)一支能夠懂人工智能的又能夠懂技術(shù)場景的人才隊(duì)伍，不是純學(xué)術(shù)的，而是有能力去實(shí)施預(yù)設(shè)場景的，那么便很容易計(jì)算出投入產(chǎn)出比，即投入了多少技術(shù)力量、人力成本、設(shè)備成本，收益又是多少，這些完全是可量化的，而且在生活中已經(jīng)在大面積地使用了，其實(shí)我們每天都在接觸人工智能。

而未來，若將市場劃分為消費(fèi)端和生產(chǎn)端兩個(gè)場景，我認(rèn)為人工智能將會在生產(chǎn)端先運(yùn)作起來。比如無人駕駛技術(shù)，谷歌研究無人駕駛汽車至今仍是在一個(gè)上市階段還不到大面積推廣，而無人駕駛的叉車和AGB小車在倉庫里已經(jīng)到處都有。原因是，一方面生產(chǎn)端的場景更豐富更容易落地，另一方面生產(chǎn)端面臨的是物，相對來說比服務(wù)人要簡單一些。

（實(shí)習(xí)生張韻對本文亦有貢獻(xiàn)）

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