吴霁虹:AI如何有效、高效地商业化?| 嘉宾观点
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嘉宾观点 · 2019-10-17


1011日,北京大学访问教授、未来地图人工智能商业化实验室(AI Business Lab)联合创始人吴霁虹受邀出席由嘉宾大学联合主办的“仁AI智行——2019·中国怀仁二次元经济与人工智能峰会并发表名为掘金万亿级产业——人工智能技术商业化的基本路径”的主题演讲。

 

在演讲中,吴教授回答了如何读懂AI技术商业化、人工智能商业化的趋势、传统能源产业如何+AI三个问题。她表示,新技术可以让中小企业获得更多机会,中国地方区域经济将迎来新的机遇




 

AI商业化要点:有效、高效



传统上,人们去看喜剧戏,买张票就进去了,是“售票-买票-进入验票”的过程。几年前,西班牙有一家喜剧俱乐部,在座位后面装上了摄像头进行人脸识别,在后端用大数据、人工智能来计算,观众笑一次记一次费,不笑不付钱。这就变成了“进入-记录-结果付费”。

 

10月11日,北京大学访问教授、未来地图人工智能商业化实验室(AI Business Lab)联合创始人吴霁虹受邀出席在山西朔州怀仁市举行的“仁AI智行——2019·中国怀仁二次元经济与人工智能峰会”,并以观看喜剧作为案例开始了她的演讲。此次峰会由嘉宾大学联合主办。

 

“一个AI解决方案带来了订票方式、入场验票流程、商家定价策略、客户支付方式、剧目创作方式、政府税收、人们消费品质的七大变革。”吴霁虹说。

 

作为一门有着较高理解门槛的技术,人工智能对普通人来说有些高深莫测。但在吴霁虹看来,人工智能并不难理解:技术固然重要,但如果技术不能够商业化、形成产品,就很难让大众享受到人工智能的普惠。

 

吴霁虹认为,要想普及人工智能,理解人工智能的商业化,其实就是从身边的事情开始。看喜剧的案例也可以复制到其他的C端、B端应用。理解人工智能商业化,只要抓住两个要点:人工智能能够解决真实问题——是否有效;人工智能解决真实问题——是否高效,是否是低成本、可规模化的。

 

 

AI商业化:全智能、全领域、全场景



人工智能的概念于1956年在达特茅斯夏季讨论会上被首次提出,至今已经有60多年的历史。从2016年以来,深度学习、语音识别、图像识别等人工智能技术高速发展,人工智能在正在有效、高效地为数字政府、金融、汽车、医疗,以及零售、制造业等产业服务,并在商业化上呈现出全智能、全领域、全场景的趋势。

 

为什么在喜剧收费方面,人工智能比人类做得更好?吴霁虹解释,AI在人类认知进步中(感知、传输、存储、处理、决策、传输、执行)的每一项都在超越人类。

 

以决策为例,人工智能从理解、分析到最后判断、做出决策,需要算法、架构、数据训练、机器学习、深度学习,甚至联邦学习,来共同实现帮助人类决策和管理。全智能在商业的应用能够使AI从用户的需求识别,到公司的决策、经营、管理,再到商业生态供应链的整合,实现比人类更有效、更高效的结果。“全智能可以赋能人类超级能力。”吴霁虹说。

 

在写作《未来地图》这本书时,吴霁虹将人工智能产业的规模定义为万亿级。但目前,已经有很多人认为这个规模应该是百万亿级的新经济规模,包括前端的衣食住行用、娱教健医工十大消费领域,以及这些领域所带来的后端供应链。以亚马逊Go无人商店为例,前端消费者只需要进行进、拿、出三个动作,而背后的人工智能系统则赋能了600万家生态供应商。仅这样一个平台,就已经是万亿级的规模。而在矿业、电力等重工业实现人工智能产业化后,其经济规模将更庞大。以英美资源集团为例,采用AI机器手挖煤、运煤后,集团将年收入从100亿美元提升到了260亿美元,而员工人数则从近20万人下降到了6.9万人。

 

从矿业到电力、钢铁、新能源、农业,人工智能正在进行全领域的颠覆。吴霁虹表示:“解决这些问题需要考虑全场景。”每个领域需要解决的问题都是不一样的,单就农业领域来说,可能就会有上万个场景的解决方案。而在消费领域,可能会有数千万个应用场景。

 

 

传统产业升级路径


尽管人工智能已经在全领域、全场景进行全智能的颠覆,但趋势终归是趋势。对于矿业、农业等传统产业而言,要想拥抱人工智能的技术红利,仍然有很大的难度。

 

对此,吴霁虹也为传统产业提出了产业升级的路径。她表示,人工智能商业化的标准化路径至少有三步,无论是2C还是2B,首先要定位成为AI合伙人,第二是用AI解决实际问题,第三是创造AI的商业模式。

 

“未来20年,人类就开始分化成泛人类和新人类。而泛人类最终是要被淘汰的,新人类是创造AI,或者驾驭、管理AI,但大多数人是AI的合作者。”吴霁虹说。成为AI的合伙人是最重要的定位,只有具备拥抱人工智能的意识,才能够真正解决问题。

 

使用AI解决实际问题,需要政府和企业的共同努力。除了关注民生,吴霁虹建议,政府还要建立基于AI的宏观经济预测体系,包括GDP地图、企业价值地图等,市长在坐车时就能一目了然。政府效率的提高,能够提高当地经济发展的效率,并节省大量政务经费。据咨询公司德勤的报告数据显示,通过自动化计算机执行的常规任务,全球政府每年最低可节省9670万个小时和33亿美元,最高可节省12亿个小时和411亿美元。

 


 对于企业来说,借助AI解决的核心问题就是减少不确定性,增加正确性。 “在商业模式上,企业要换道超车,而不是弯道超车,必须要建立全新的竞争优势。”吴霁虹强调。针对技术能力较弱的企业来说,要建立基于AI的商业模式,就要把需求端的创新方案和供给侧后端的创新方案用大数据、云计算、云端一体化来进行整合,进行商业的管理和运营。




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