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人工智能进入深水区,与行业融合仍存挑战

文/来莎莎

“传统企业和AI碰撞的机会点都出现了。我们在实体经济里看到了很多机会点,看到了制造企业的设备智能维护、供应链优化和协同。”人工智能技术与服务商第四范式总裁裴沵思在接受第一财经专访时表示。

在世界互联网大会·互联网发展论坛期间,不少AI从业人员都认为,人工智能的发展进入了深水区。

洪泰智造创始人兼CEO乔会君表示,在2015年和2016年时,投资人更多布局核心算法;到2016年和2017年后,投资人更多关注算法和行业应用的结合。

今年的疫情更催化了AI在各个行业的应用。在线化是当下最大趋势,而全球公共卫生环境与5G等技术同样在加速这一趋势。根据App Annie报告,因为疫情,在线化和移动化进程快进了2-3年。

裴沵思表示,“今年疫情我们生意反而更好了。从我们的大本营金融行业看,其实银行都在非常努力搭建自己的风控系统。未来银行的逻辑一定是客群下沉,更好地把控用户的行为。我们在工行普惠金融的项目,没有信用卡消费记录的人也可以享受普惠的贷款服务。”

除了金融和零售等领域,越来越多的制造业也开始引入AI。不过,传统企业智能化并不容易。裴沵思称,主要的瓶颈在于经验不足,“很多传统头部企业经历了数字化从无到有再到优,以及整个管理优化的过程,马上又迎来了下一波AI、机器的革命,而在这个过程中我们的准备是不足的。很多传统企业一把手对AI有非常强烈的渴望和原动力,实际上推动起来还是需要大家一起努力,一起进步。”

另一方面,对于AI企业而言,要服务和赋能传统行业也需要下沉到不同垂直行业。扩博智能创始人兼CEO严治庆认为,资本市场看AI赛道太激进和浮躁,“整个AI行业是慢行业,特别是在工业互联网,需要深耕、精耕,花时间把事情做好。每一件事情一代代迭代都需要花时间和精力,这不是2C产品,只要砸钱就可以,如何把行业耕耘下去很重要。”

AI技术日渐应用于各行各业,但技术与产业之间的沟壑也开始显现。裴沵思认为,人工智能行业继续发展主要面临三个门槛,即人才门槛、数据门槛和成本门槛。数据是AI应用的基础。“我们服务了海量的客户,发现AI落地难,95%的问题出在数据形式上。个人电脑的普及是因为Windows系统很好地定义了文件形式,如jpg、ppt等,如果AI数据也能以同样的方式治理,用户就能像使用Office 软件那样使用AI。”

今年8月,第四范式发布了企业级AI操作系统Sage AIOS,致力于解决AI应用中数据形式的问题。裴沵思表示,AIOS平台上规定了数据的准备和使用方式,其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据,对应的数据需要从什么IT系统上去调取,以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、“投喂”到AI系统中。

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