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人工智能落地,商业化比技术更重要
时间:2018-01-09 13:46 来源:网络整理

近几年人工智能再次走到了风口浪尖上,大众、开发者、企业对人工智能的关注度都极速上升。从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们,无一不将人工智能视为未来方向;而媒体铺天盖地的报道,更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

但是正如每一项进入炒作期的新技术或新产业一样,人工智能在无限风光的同时,也伴随着不少怀疑的声音。当前人工智能真正的落地应用有多少?人工智能能够给企业带来哪些实际价值?它能够大规模商业化吗?人工智能到底是未来已来还是泡沫将破?主打AI技术输出的初创企业和研究院,与急欲将AI融入业务中的传统行业,是否会有不同想法?

带着这些疑问,AI前线记者来到第一届平安集团SMART科技大会现场,与参加本次活动的平安、思科、软通动力、中科院、氪信等企业机构的技术专家、管理者进行了一对一的交流。他们之中有正在转型的传统公司,有专注于提供AI技术服务的初创企业,有业务规模庞大的集团公司,本文尝试从不同角度探讨他们遇到的人工智能落地难题。

AI,“看上去很美”

从积极的一面来看,人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态,为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点,甚至可能成为第二次“工业革命”。

IDC预计,全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币,未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元,占全球整体支出的12%。

从消极的一面来看,尽管人工智能开启了一个全新的时代,但也在不断滋生着“泡沫”,吹捧有之,跟风有之,噱头有之。近两年,数十家中美AI创业企业密集倒闭,大量AI创业项目中途夭折,不免让人感慨,人工智能是否只是“看上去很美”?

3年前你都不好意思说你是做人工智能的,而今天你都不好意思说不做人工智能了。

泛人工智能是人工智能火爆之后催生的一种现象,就是把什么东西都叫人工智能。如今没有哪个企业不想拥抱人工智能,但当前人工智能技术的采用程度到底如何?

麻省理工学院Sloan Management Review最近对3000位高管、经理和分析师进行的一项调查显示了一个令人惊讶的结果:目前大多数公司还没有采用人工智能技术,只有不到四分之一的受访者表示已经采用人工智能技术,还有23%的受访者正在进行一些试点项目,而有54%的受访者表示他们还没有开始采用人工智能技术。这与AI前线在年终总结时所做的一份落地情况调查结果相近。

麻省理工学院的调查中也列出了可能阻碍企业采用人工智能的几大障碍:

对于已经理解并采用人工智能的组织(“领导者”),人才缺口、竞争激烈的投资和对安全的担忧是他们的主要障碍。

与此同时,尚未采用人工智能(“被动”)的企业认为需要识别业务应用场景、缺乏管理支持、技术能力有限是其主要挑战。

AI落地困境

当前的人工智能实际上是数据驱动的智能,也就是基于大数据的智能。中国科学院深圳先进研究院首席科学家须成忠教授认为这一波人工智能涉及ABCD四个概念,A算法,B大数据,C计算平台(如云计算平台),D领域知识,技术必须跟领域结合。技术不结合场景,就只是一个技术而已。

目前AI在医疗、金融、交通等多个领域皆有不同程度的渗透,虽然行业不同,但AI落地时遇到的困境却多有类似,其中场景和数据是最常被提到的两项。

为什么企业要为AI买单?

据平安医疗健康管理股份有限公司首席技术执行官穆强介绍,目前AI在平安医疗健康的应用主要分为面向病患和面向医护人员两种类型。

面向病患:利用AI技术对患者分层,通过患者的就医习惯和行为画像定义风险等级,再匹配需要的医疗水平,也叫做医疗能力分层或者患者需求分层,从而把医疗的供给测和需求侧匹配起来、协调医疗资源。

面向医护人员:用AI给医疗行业赋能,借助AI为处方点评、临床决策等提供决策建议,帮助医生更好地决策判断。另一点是运用医学知识图谱和大数据的方法,调整综合医疗费用结构。目前的总费用中,药物占比过高而医生的价值占比太低,因此需要在总费用不变的前提下调整医生价值与药费的占比,使医生发挥的价值与价格不背离。

平安尝试在医疗场景落地AI的过程中,既会使用公司内部的技术方案,也会与第三方公司合作。商业合作不是公益项目,企业最关心的自然是这项技术到底能为自己解决什么问题?能带来什么价值?而这可能也是AI技术服务商在尝试向行业输出技术前,最需要想明白的问题。





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