智能的第一步是什么？

在鎂客網(wǎng)主辦的“M-TECH主題論壇”蘇州站會(huì)議中，無論是專注于前端成像芯片的眼擎科技商務(wù)總監(jiān)代勇，還是致力于人臉識(shí)別研發(fā)與服務(wù)的云從科技高級(jí)副總裁孫慶凱，都不約而同得談到了一個(gè)話題：怎樣讓AI技術(shù)真正落地，為整個(gè)產(chǎn)業(yè)賦能？

智能的開始，源自應(yīng)用場景的“數(shù)據(jù)”

提到“智能”，AI領(lǐng)域的標(biāo)志性人物Michael I. Jordan就曾直言不諱地給出否定：“我不喜歡用‘智能’這個(gè)詞，我認(rèn)為我們現(xiàn)在還沒造出‘智能’，也不知道‘智能’是什么。”

盡管“智能”一詞盛行，但要在真正意義上實(shí)現(xiàn)它，并不容易。以發(fā)展成熟的智能音箱為例，連美國官員都在吐槽其“智障”。顯然，用戶用實(shí)際態(tài)度告訴我們，現(xiàn)在的AI產(chǎn)品還沒有達(dá)到我們心中對(duì)“智能”的定義。這也導(dǎo)致了從去年就喊起的“AI賦能”口號(hào)遲遲未能落實(shí)。

“機(jī)器要想像人類、動(dòng)物一樣智能，首先需要做的就是獲得大量知識(shí)。”Michael I. Jordan說。

眾所周知，這里的“知識(shí)”指的是有價(jià)值的數(shù)據(jù)，而它也是當(dāng)前AI企業(yè)在做任何研究和產(chǎn)品之前所必須的“養(yǎng)分”。

對(duì)此，孫慶凱就在會(huì)議中特意介紹了他們的數(shù)據(jù)庫--云從大腦：

“云從大腦就是基于智力資源構(gòu)建的，這些資源來源于海內(nèi)外的專家資源和重要的平臺(tái)資源。如我們?cè)诿绹袃蓚€(gè)很重要的分支機(jī)構(gòu)；在國內(nèi)，我們也和公安部一起合作搭建了應(yīng)用平臺(tái)，并與公安部、四大行和民航總局建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。這些數(shù)據(jù)可以打造真正的 云從大腦，以用于提高識(shí)別的精準(zhǔn)度。”

迎難而“下”，深入行業(yè)

盡管都知道數(shù)據(jù)極其重要，但是卻沒有幾家公司真正投入到數(shù)據(jù)挖掘的事業(yè)中，這一點(diǎn)在現(xiàn)有AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展上表現(xiàn)得尤為明顯。

談及AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)，人們喜歡將更多的目光投射在上中游的芯片、算法大公司，因?yàn)樗鼈兇碇嬲募夹g(shù)和未來。甚至連AI獨(dú)角獸它們自己都常常忽視了最接近用戶、產(chǎn)品端的下游產(chǎn)業(yè)。

但隨著AI產(chǎn)業(yè)退去熱潮，資本也逐漸趨于冷靜，此時(shí)，注重商業(yè)化落地、AI賦能被提上了日程。2017年7月，國務(wù)院也迅速做出了反應(yīng)，發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，并在十九大中強(qiáng)調(diào)將人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

值此之際，在行業(yè)發(fā)展上，孫慶凱結(jié)合自身企業(yè)的發(fā)展給出了建議：“只有深入行業(yè)，深入到各種應(yīng)用場景中，我們才能夠真正了解行業(yè)的需求，做出真正的解決方案。對(duì)上游廠商來說，這也是真正的解決辦法。”

在這一點(diǎn)上，眼擎科技與云從不謀而合，它也是通過打入下游的方式，探索行業(yè)的真正需求。其產(chǎn)品--前端成像芯片，就是上下游交集的產(chǎn)物。他們通過收集和處理前端數(shù)據(jù)，并用高質(zhì)的信息來優(yōu)化自己的芯片設(shè)計(jì)。

“我們自己開車，有這樣的體驗(yàn)：兩邊有路燈，汽車有大燈，前方的行人肯定能被駕駛員看見。但對(duì)于機(jī)器，情況就有所不同。只要機(jī)器本身的識(shí)別能力不夠，就做不到像人類一樣輕松判斷。”

而這是只有貼近前端才會(huì)發(fā)現(xiàn)的問題。

“這時(shí)如果不解決其在日常生活中弱光、逆光、反光燈環(huán)境的自適應(yīng)成像能力問題，AI視覺產(chǎn)品就無法大規(guī)模落地。”代勇表示。

產(chǎn)業(yè)化落地，現(xiàn)在的首要難點(diǎn)在哪里？

其實(shí)前端成像只是眾多行業(yè)里一個(gè)微小應(yīng)用場景。盡管大家一致認(rèn)為要通過場景的應(yīng)用倒逼產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但要實(shí)現(xiàn)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地，AI巨頭們不僅需要耐下心來走入行業(yè)，更要根據(jù)行業(yè)的實(shí)際發(fā)展情況找準(zhǔn)正確的切入點(diǎn)。

事實(shí)是，因?yàn)榘l(fā)展速度的不同，監(jiān)管力度的差異，各個(gè)行業(yè)（如金融、醫(yī)療、電商、教育等）正在經(jīng)歷的智能化階段不盡相同，因而其數(shù)據(jù)可利用的程度也是參差不齊。

在眾多細(xì)分化場景下，金融、電商無疑是數(shù)據(jù)最為成熟的領(lǐng)域。無論是從監(jiān)管層面，還是數(shù)據(jù)積累上，它們都足以支撐AI產(chǎn)品和技術(shù)的發(fā)展。以金融領(lǐng)域?yàn)槔?，中國的金融體制已經(jīng)改革，并建立了一個(gè)相對(duì)完善的征信和信用體系，所以現(xiàn)在金融科技企業(yè)可獲取的數(shù)據(jù)幾乎是透明且相同的，因而他們的重點(diǎn)自然就落在了AI應(yīng)用產(chǎn)品的探索上了。

而與此同時(shí)，醫(yī)療領(lǐng)域卻正在經(jīng)歷一個(gè)“跑馬圈地”的階段。對(duì)此，專注于語音識(shí)別及語言處理技術(shù)的云知聲?創(chuàng)新事業(yè)部總經(jīng)理陳吉?jiǎng)倬秃敛槐苤M的指出：醫(yī)療最重要的就是數(shù)據(jù)。

“我們?yōu)榱四玫较鄳?yīng)的數(shù)據(jù)，做了很多努力，無論是跟協(xié)和醫(yī)院，還是和平安好醫(yī)生的合作，包括和平安好醫(yī)生成立合資公司，都是希望雙方在數(shù)據(jù)方面進(jìn)行更深入的共享。”

至于教育，因?qū)W生的行為極其復(fù)雜，目前甚至還沒有一家公司可以找到合適的方式去定義它們，真正“智能”的教育機(jī)器人就更加無從談起。

總結(jié)

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，與沒有使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的同行們相比，采用這些技術(shù)和移動(dòng)戰(zhàn)略的企業(yè)發(fā)展速度要超過其53%。

當(dāng)人人都想脫穎而出時(shí)，真正的AI企業(yè)們應(yīng)該耐下心來投身到自己所在的行業(yè)中，去探索數(shù)據(jù)中不為人知的秘密，從而設(shè)計(jì)出真正適合人類使用的產(chǎn)品。

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