AI技术如何推动效率提升与商业落地

2020年10月16日，由江苏省吴中高新区党工委、管委会主办，中科院苏州纳米所国家双创吴中示范基地、苏州大学国家大学科技园吴中分园、苏州武珞科技园发展有限公司协办，北京亿欧网盟科技有限公司承办的2020吴中高新区人工智能产业峰会在苏州吴中区成功召开。

作为2020苏州吴中·太湖经贸合作洽谈会系列活动之一，本次峰会以“科技赋能·AI创未来”为主题，邀请政府领导、院士专家、企业家、科技创业领袖等嘉宾齐聚吴中，共同探讨科技产业创新与行业未来趋势。

会上，沃丰科技副总经理、上海市人工智能学会副秘书长杜冬，江康（上海）科技有限公司总经理张林，宇泛智能联合创始人兼COO苏亮亮，小优智能科技董事长郭俊兴，以及主持人亿欧公司副总裁、亿欧智库院长由天宇围绕主题《AI技术如何推动效率提升与商业落地》进行了深刻讨论。

以下为圆桌讨论实录，由亿欧精编整理：

由天宇：大家应该都是在长三角工作和生活，对于苏州肯定不陌生。我观察了一下，今天几位企业代表应该说都是人工智能行业的，但是具体做的事情很不一样，反映了智能化的应用确实越来越多样化。先请每一位嘉宾简单、精要地介绍一下自己和自己的企业。

杜冬：我是来自上海人工智能学会和沃丰科技的杜冬，我们公司是做通用型的智能客服，在各个领域都有应用。目前我们的智能客服已经涉及到42个行业，大概10余个领域，包括客服机器人自动应答、售后售前分析的工具。

由天宇：关键词，42个行业，智能客服。

张林：我是来自上海江康科技的张林，我们是由华侨城康佳集团控股，联合交通大学人工智能团队成立的人工智能新生企业，主要服务的领域是应用人工智能和物联网技术赋能实体产业，目前主要聚焦的应用场景是环保智能化和建筑智能化，以及围绕着这些领域的一些投融资。

由天宇：关健词，一个大家非常耳熟能详的品牌——康佳，现在做的也是智能化服务。

苏亮亮：我们公司是围绕着人工智能、物联网及边缘计算的设备，提供泛安防的解决方案，社区、园区、酒店、公寓，只要有门的地方，有用到身份认证的地方都是我们的目标市场。

由天宇：关健词是泛安防，安防大家都很熟悉。

郭俊兴：我是来自小优智能科技的郭俊兴，我们是主要提供3D感知的一家创新型科技企业，目前致力于为工业、安防和消费领域提供3D视觉的核心器件及总体解决方案。

由天宇：这个领域可能更特别，一会儿我们请郭总再深入分析。

人工智能赋能服务行业

由天宇：在座的四家企业都是以“智能”为关健词，但做的事情其实差别非常大。杜总作为上海市人工智能协会的副秘书长，应该有很多行业层面的认知，能不能先您谈谈作为行业机构的角色，您看到的AI在哪些方面、哪些角度对产业进行赋能？

杜冬：经过前几年的投资，人工智能的热潮掀起来了，但是我们一直说要找到一个落地的场景。目前除了安防、教育，还有我比较关注的智能客服。我们公司现在平台上有15万家企业，企业发展最本质的东西还是服务，我们解决的是服务效率的问题，接到客户需求后，解决的效率比较低或者响应速度比较慢，就降低了企业的信任度。

由天宇：我想追问一下，做客服是一个通用型的，可能在座的企业都需要这样的服务，您能不能结合这几年的经验，说一说比较典型的几类已经解决的问题。

杜冬：第一个是要解决企业对外的效率的问题，即时效性。诉求产生后，肯定需要有及时响应，尽快把问题解决。第二个就是体验，客户的感知是企业对我的服务好不好，我的诉求他能不能及时地响应。

传统行业智能化面临的挑战

由天宇：张总，本身咱们是有传统产业背景的，成立这样一个新的公司肯定有更深的感触和见解。用智能化去赋能实体产业、服务传统企业，这里面有什么样的挑战？您现在有什么样的感受？

张林：其实在零售、安防和金融这些数字程度比较高的领域，人工智能做的真的已经很不错了，也给大家带来了很好的释放效应。如果说挑战的话，反而是我们现在所从事的这个行业，真的是挑战蛮大。我们怎么服务第一、第二产业，随着人工智能被纳入新基建和国家战略之后，许多传统产业的高管其实也对人工智能有了一定的了解，他们也有意愿做一定的投入，进行产业智能化和效率的提升。但是第一，面对场景的问题，对于传统企业来说，他们对人工智能只有一个表面的理解，并没有办法提炼出行业链条里哪里可以应用人工智能。其次，这些传统企业往往产业链条比较长，业务流程又很复杂，对人工智能服务企业来说，很难去理解它的产业，可能产业就是我们应用的一个壁垒。我们只能带领着团队和企业行业专家进行相当长时间的沟通。如何把人工智能技术和行业专家知识有机地提炼和结合，这是一个挑战。

第二，许多传统产业其实还会遇到一个数据的问题。传统行业第一数据相对复杂，第二数据相对缺失，第三有些数据可能准确程度不高，我们还要从头帮企业搭建数据采集的系统，应用5G、物联网等等，把基础设施完善起来，才能谈到数据，去培育人工智能的核心。

由天宇：我们也一直讲可能AI很难独立存在，AI和5G、IoT要配合起来，才能真正深入到产业里去，因为它既要搜集数据，还要进行高可靠性的运算，然后才是算法和解决方案。不像互联网产业天生就是数字化的，所以它的基础搭建得很好。

张林：我们还遇到有些企业对数据还有顾虑，有些数据并不想开放给你，这个时候也需要人工智能的隐私计算、数据隐私，还有安全计算的技术成果的成熟应用。

由天宇：宇泛做的是安防，从技术的角度出发走到今天的位置，有哪些辛苦的体验呢？

苏亮亮：宇泛6年多的时间了，也有很多的体验，图像算法有了积累，后来做人脸识别的设备。2015年10月份之后，我们转型做人脸识别设备，有几个思考。第一个我们认为图像方面的人工智能，真正的大的市场应该是在线下，而不是线上的远程开户或者验证身份。线下场景一定要有一个载体，在那个时间点，载体都是电脑、手机还有服务器。但是我们认为这种产品形态不是一个真正的产品形态，所以我们在2015年的时候决定去做图像的设备，也就是人脸识别的设备，这个是国内最早一批做的。那个时候AI的芯片都没用，我们花了一年多的时间把机器学习的算法移到一个完全没有算力的平台，用了一年半的时间把东西量产。

直到2019年下半年，才有投资人意识到硬件是在整个环节里面非常非常重要的一环。我们做社区、做园区，所有的这些项目，如果硬件设备经常死机或者有问题的话是搞不定的，这是我们2015年做硬件设备当时摸索的一条路。

另外一条路以平台化的方式响应人工智能落地的碎片化需求。在2017年产品量产之后，有很多做智能的公司，比如智慧工地、智慧校园的公司，它们想把我们的设备接到它们的平台上面，把人脸识别的技术放到它们的方案里面。但是我们没有去给它们做定制。我们是把AI的能力、设备的能力还有其他的一些能力开放了出来，如果现在我的平台上的一些接口满足不了它的需求，那我去迭代我的平台。我们经历了三年多的时间，在平台上陈列了非常多的能够响应碎片化需求的接口。

由天宇：到目前，你觉得最核心的能力是什么？

苏亮亮：徐小宁教授帮我们提炼过一句话，高效高质量地满足中小企业的非标需求。

由天宇：再请教一下小优智能的郭总，你们做的事情可能更垂直、更细分，甚至大多数人可能不太了解，请您结合你们的经验谈谈人工智能怎么去突破，怎么去有更好的应用。

郭俊兴：在回答这个问题之前我支持一下苏总，我们的初创型的企业一定要软硬一体。可能中国的发展土壤和国外还不太一样，硬件一定是一个附着物，软件才能让这个硬件更好地去进化、蜕变。

复合型人才缺失

郭俊兴：接下来回答由总这个问题，人工智能60多年的发展历史，先后有十几位图灵奖的获得者为人工智能贡献了巨大的力量。不管是从第一代，以所谓的知识型驱动的符号组，还是到第二代，以数据驱动的连接组，他们背后连接的一定是算力和算法。接下来人工智能的机遇，如果你是一个理论派的专家，那我觉得一定是在算力的进化、算力的提升、算法的迭代上。同时我们是一些实践派、创业的公司，结合当下的人工智能在细分垂直领域里面的深入、深挖，这个是一个巨大的机会。刚才三位都是在垂直领域里面挖到金矿的。

有机遇一定是有困境的，这个困境当下主要是来自于人才。中国人工智能的博士每年也没有几百个，有两三百个就差不多了。如果做人工智能理论方面的研究的话， hold住这批人才就是最大的财富。

作为创业公司，在一个细分领域里面我们如何去切入，如何用人工智能去赋能传统行业，我觉得现在缺的还是人才，尤其是既懂人工智能又懂传统行业的复合型人才。

人工智能为什么有时候赋能传统行业会遇到这样、那样的问题呢？是因为你对传统行业并不了解。你只有真正地跟传统行业去搭界、去深挖，同时你又懂人工智能的一些技术、理论，这样的话你挖出来是很靠谱的。因为你直接是解决了客户的痛点，提高了客户的产能。总的一句话，可能人工智能将来遇到的最大的困境还是人才方面，找到了人才，你可以挖掘需求、解决需求，这个特别特别重要。

由天宇：因为杜总服务多个行业，有没有行业和服务方案交叉产生的人才需求的问题？会不会遇到行业理解上的问题？

杜冬：这里说到行业诉求和通用的信息的诉求。我们做的是通用的智能客服机器人，它覆盖的领域比较广，需要再往下面生成的时候和行业结合，这就产生一定的难度。在42个行业领域里面，需要更深地懂服务业，跟服务的流程相结合，这就会产生一个问题，不了解这个行业实际的一些东西是做不了的。

由天宇：有做过一些解决这类问题的方案吗？

杜冬：其实客户在定义需求的时候，需求也不是特别的明确，我们只是给他一个参照物，再基于这个来改。比如做机器人的自动应答的时候，有了参考答案之后再去优化这个答案，是一步一步迭代的。

智能增强拓展人类的能力

由天宇：我们谈的是人工智能，但是有的时候也在提智能增强，这方面您有什么见解？

杜冬：其实人工智能和我们的生活我觉得是一个科幻的概念，我们想有一个服务型的机器人能够响应我们的一切诉求。但是目前的需求，我觉得更贴近于现实一点的是智能增强。这和人工智能的区别在哪里呢？因为人工智能就像一个孩子一样，孩子将来怎么去发展，它的思路是一个黑盒的逻辑，它是怎么去做预测的，我们无法摸索到它的决策思路。

但是我们的智能增强有一个逻辑，它和人类的联系会更强、更贴近一些。这里面会提到人工智能的受益主体，我们一直在说，人工智能发展到一定阶段以后，自身意识觉醒以后，受益主体是它自己本身，而不是人类了，会不会有一天人工智能进化到像科幻电影中的天网组织，会消灭掉人类。智能增强的要求是它是赋能于我们人的智能，一步一步和我们人类同步进化，受益的主体还是在我们人类。AI最直接的需求来自于哪里呢，是因为我们经过互联网时代经形成了大量的数据积累，处理海量的数据是需要时间的，我们人是处理不过来的。我们为什么要处理这些数据呢，因为我们要通过这些数据感知环境的变化，捕捉环境里面有益的信息，赋能我们的生活，让生活变的更美好。

但是信息有好的也有坏的，这个受益的主体还是帮助人类本身去捕捉一些有利的信息来赋能人类，这是一个好的东西，说明它的立足点还是和我们人类有相关的联系。一旦把这个联系斩断了以后，相当于制造一个人工生命的概念出来之后，它对利益的诉求、生存空间的竞争，会产生一些矛盾。不说物种，就像国与国之间，因为受益的主体不一样，就有生存资源竞争的问题。

智能增强最主要的是一个生产的工具，就像人类在发展过程中，现在我们生产的对象是信息数据，人工智能只是帮助我们处理这个信息数据的工具而已，不是说我们要完全创造一个智能性的生命出来，不可控以后会造成不可调和的矛盾。

由天宇：我觉得这一点和斯坦福大学的迈克尔·乔丹（Michael I. Jordan）教授提的很相似，他提的是智能增强，IA（Intelligence Augmentation），认为它是对于人的能力的一种赋能，一种加持。

杜冬：它是一种能力的扩展。我们为了扩展我们的行动能力制造了车，我们想上天，就制造了飞机。现在我们做IA只是智能方面的扩展，在搜集、传递和处理这几个角度去增强人类的能力，而不是说我们搞一个完全可以自动进化的工具出来。

由天宇：张总可以简单回应一下，杜总提的您是不是同意，顺便谈谈从产业应用的角度，人工智能还需要做些什么事情。

张林：其实关于刚才的问题我们私下交流过好多回，我十分同意他的观点。

人工智能商业落地的角度需要突破的方面，其实从人工智能赋能传统产业的实际经验来看，目前的技术还有好多不足的地方。如果想要赋能，支撑足够的成熟的商业落地，从最理想的角度来看，肯定还是人工智能有一个突破式的发展。就像刚才宋梁院士提到的SHCity，还有人工智能+，他们立足的都是突破人工智能目前的顶端技术，这都是属于颠覆式的创新。

从我们技术实际应用的感受来看，可能好多传统企业更需要的是一些提升式的技术，比如说数据采集，我们可能要用5G、物联网或者边缘计算，先把基础设施建设起来。解决它的数据复杂等问题，可能也需要数据治理、数据标注等一系列的技术提升。而且我发现人工智能现在落地成本还是很高的，如何通过软硬件的结合和创新来降低人工智能落地的成本，对我们整个的商业化落地其实还是非常重要的。

如果提到创新，其实在好多的业务场景里，能够单独靠人工智能来解决问题的场景其实是非常有限的，我们在考虑把人工智能和5G、区块链的技术有机地结合起来做一些应用场景。

人工智能赋能行业的发展趋势

由天宇：苏总，你们做的安防这件事情，应该说初步阶段已经有明显的成效了，能不能谈谈已经取得的成效，再谈谈往长远看，还有哪些是未来值得去追寻和突破的。

苏亮亮：我讲两个场景，一个是主要应用在K12的学校场景。原来学校都有微校通，学校和家长之间一个短信互动的平台。最近几年开始把这套系统和人脸识别的设备结合起来，学生一旦去学校直接就给家长发消息，这个功能对于学校和家长都是非常有用的。但是在解决这个问题的时候会遇到技术难题，因为学生的脸没有长开，变化太快，就会出现识别错误的现象，这个学生还没有出家门，家长就收到了短信提示小孩到校了。针对这个技术难点，我们在贵州找了一个县的几十所学校，不断地调试算法，最终选择一个策略，把整个问题抽象成一句话——“如何比较快速地把绝大部分人识别出来，同时让几个不太好识别的人不要识别错”。最终我们在同样一个设备里面运行了两套算法模型，一个算法模型大一点的，但识别速度慢一点，另外一个算法模型是比较小的，但是识别速度很快。现在在两三千人的规模的小学，误识别率能降到四五个人，这样的水平学校能接受，家长也能接受。在学校里我们积累了两年多的时间，用了九百多万张照片去训练了两套算法模型。

另外一个很有意思的是用在商场里面的算法模型。现在AI其实分两类事情，一类事情是原来人根本做不到的，比如商场里面原来的客流系统只能知道今天来了多少人、出了多少人，不知道商场里面人的轨迹到底是什么，因为它没有把人的轨迹画出来。我们在杭州一个商场装了700多个摄像头。这次疫情之后，有一个平台跟商场说要降租金，商场就在后台系统看了看数据，他去跟对方谈，你这家店和边上那家店相比，每天从门口路过的人流都是一万人次，但是进到你店里的只有一百个人，进到旁边那个店里的有一千个人，这就说明你的店面没有弄好。没有这个数据之前，商场没有办法对租金或者活动做一个数据方面的分析。

由天宇：这个例子是说，在实体环境里，用过视觉技术、新技术的数据颗粒度可以做到以前大家可能不太会想到的地方。

最后再请教郭总，谈谈你们业务专业方面，3D视觉在人工智能当中的角色和价值的问题。

郭俊兴：首先我理解的人工智能很简单，人工智能本来发展就是为了延展人。基于硬件，我们觉得3D视觉会沿着几个技术方向发展：高精度，看得越来越清楚；高速度，看得越来越快；高显示距离，看得越来越远。

小优最早只想做3D视觉的器件，后来被资方逼着慢慢切入市场应用。在这个过程中，我觉得有两个方面，一个是讲AI对传统行业从1到100的增效，传统的提高效率的应用；另外是如果没有AI技术，没法做这样的工作，这是两个方面。

小优现在讲两个应用，一个是在工业上，在相当传统的轮胎行业，以玲珑轮胎为例。它有将近200亿的产值，有接近几万人，怎么降低人员成本提高效率，我们主要是在检测上给他们一些赋能。另外在安防上，人工智能在中国的安防行业有巨大的机会。过去的两维人脸识别，不管是天眼还是雪亮，在正面静态、被测人员配合、环境可控的环境下，它的识别是很准确的。但是在另外一些领域，比如动态的环境，被测人员是不配合的。例如给你一个侧脸，环境是不可控的，进行三维建库，二维比对，我觉得有巨大的空间，而且可以进一步发挥雪亮工程的优势。

我们在其他消费领域也做了一些医美的设备，可以助力微整形，扫出一张精确的人脸，然后给出一些建议。但是归根结底一定要有行业专家，就像我们现在处理图像、对图像进行标注，以及我们处理数据，对数据进行结构化一样。

由天宇：苹果2013年收购了那家公司，才有了2017年大家都用上了人脸识别功能。手机上的人脸识别验证比其他载体要复杂得多，这也是郭总团队未来要做的，把这种更高精度的3D识别能力在更多的场景完成落地。

未来展望

由天宇：最后我想请大家结合与吴中的关联，每人简单说一下对未来产业发展的希望与寄语。

杜冬：吴中区属于苏州一个很大的辖区，我们是做智能客服的，也希望我们和吴中有很好的结合，提升企业的效率。同时，在助力政府服务方面能够有更好的结合，我想表达的一个关健词是“AI+服务”，让服务变的更有温度，这是我想将来能够和吴中区合作发展的愿景和契机。

张林：吴中很重视产业的建设，康佳这几年产业转型下了非常大的功夫，我也希望后面能跟吴中区有机会在产业整体建设方面有更深入的合作。

苏亮亮：其实我们跟苏州这边是非常有缘的，我们参与了智慧工地的建设以及人脸识别设备的提供。5月份又完成一项创新项目，通过“苏安码”的健康状况反馈以及培训记录对农民工进行评判。

郭俊兴：1.55万亿的苏州工业总产值，我觉得吴中区是重要的贡献者，我的企业去年落户在吴中的高新区。希望我们将来的技术可以真正的做到赋能吴中区，赋能吴中高新区，用我们的技术让过去一些传统的工业领域提质增效，让过去传统的安防领域能在我们技术的加持下有更高的效率。

由天宇：不管to C还是to B，做有温度的服务，赋能服务更多的产业，是所有从事人工智能行业人员的愿望和愿景。谢谢各位嘉宾今天的发言，我们的圆桌讨论环节到此结束，谢谢。