北大访问教授吴霁虹:如何把握AI产业化机遇并建立竞争优势 | CITE 2017-阿里云开发者社区

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北大访问教授吴霁虹:如何把握AI产业化机遇并建立竞争优势 | CITE 2017

简介:

雷锋网(公众号:雷锋网)按:4月9日,CITE 2017第五届深圳国际电子信息博览会盛大开幕。会中科大讯飞承办了2017人工智能产业发展高峰论坛。吴霁虹教授是北京大学访问教授,创新管理学家,人工智能商业模式理论体系的创建人。会上吴霁虹教授通过七问七答分享了“如何把握AI万亿级产业全球化机遇并建立竞争优势”。她认为AI能使企业换道超车,这将是新世界中最大也是最后一个契机。通过把握八个要素——开源技术平台、核心技术创造、开放技术、平台技术操作、系统应用解决方案、商业应用、系统用户使用、场景到动态数据实现AI从技术到商业的落地,并利用Top-A价值规律,建立竞争优势。

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以下是演讲实录,雷锋网作了不改变原意的编辑:

今天我想用七张图来揭示下一个万亿级人工产业全球化的大趋势,那么实际上我会回答七个问题,这七个问题是中外大多数企业家问过最多的问题。

AI产业化成长有什么简单规律

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第一个问题,AI产业化成长有什么简单的规律?其实这是一个比较复杂的问题,特别是像人工智能以及信息数字的产业。如果一定要用非常简单的话来概括,那就不得不说技术成本以及商用它们之间的关系。上图是我们追踪科技产业化的一张非常简单的规律图,这张图中技术的暴涨和成本的下降有一个黄点,我们把它称作产业应用的门槛。今天我们实际上已经跨越了门槛,而我们看到的这个蓝色的商用发展曲线刚刚好是打开4G商业的大门,我们可以有非常无限的想象空间。

什么现象暗示着AI产业化将爆发?

第二个问题,什么现象能够暗示AI产业化将会爆发?很有意思的是,在很多的企业家或者投资人角度来说,通常会用投资的多少以及投资的增长来判断产业的爆发。但是事实上,全球顶尖的投资机构以及战略机构一定会分析两个非常重要的数据,一个是专利,另一个是专利的诉讼。专利是发明创新重要活动的成果,而如果专利诉讼不断增加,这表明人们可以靠技术告状赚钱了,因此这两个数据非常的关键。

AI+,互联网+,工业4.0有什么区别?

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第三,大家困惑的就是,AI+,互联网+,工业4.0到底有什么区别?特别是很多中国企业家都在提这个问题。那么我把这个问题梳理成一张图表,这张图表可以看到,如果以商业的目标和在这些目标下的很多指标去分解不同,你就会发现它们有重叠的地方,也有不同的地方。比如,从商业目标的高效率指标上去看,工业4.0实际上是要通过信息化、自动化,还有数字化,让商业的投入和产出高效率的提升。同样这样的一个指标,我们会发现互联网实际上是要打通线上线下的连接,删除臃肿无价值的中间环节。而这样的一个指标,对于AI来讲,是要全方位、高效率的万物链接,并且真正实现个性化智能配对的需要。我想借用马云的一段话来讲,实际上今天AI可以让大多数的传统企业换道超车,而不是弯道超车。

总的来讲,我想说的是对于个人和企业在产业、在人工智能产业化而言,AI实际上是已经进入了新世界的一个最大的,也可能是最后的契机。

AI从技术到商业的生态体系中有什么价值要素

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我的研究发现AI从技术到商业至少要有八个最必要的要素,这八个要素从开源技术平台、核心技术创造、开放技术、平台技术操作、系统应用解决方案、商业应用、系统用户使用、场景到动态数据。庆峰博士也指出其实还有一个重要要素——人才,我非常的认同,我相信人才贯穿所有的要素之中。

我想让大家从第八要素和第七要素去思考它们的逻辑关系。也就是说,可能大家都知道从第八个要素动态数据这个要素去看,只有用户行为的动态循环才有可能喂养机器学习,否则AI不可能有高智商,商业也不可能有高智能,因此这个是大家非常认同的。

从第七个要素,场景的应用来看,我认为这是AI产业化最关键的一点。从这个地方往前推,实际上有这么一个逻辑关系,也就是说在任何一个场景下的应用都需要全新的商业模式。这样的商业模式会整合第五项应用解决方案,即一个全新驱动的运营体系,那么这个运营系实际上是有大脑的机器人。请注意,很多人把机器人和有大脑的机器人混为一谈,但是两者不是一回事。接下来你就会发现,无论是2B、2C、2G,在这个系统中是离不开第四项——技术操作系统的,而AI技术的操作系统大多数都是受益于第三项——开放的技术平台。当然,所有的这一切都是需要靠第二项——核心技术创造的支持。核心技术也就是软硬件技术,包括了语音语言、图象识别、算法数据训练、专用芯片、传感器、ACT、大数据、云计算等。特别要提出的是最后一项——开源技术平台。今天AI之所以能够有指数级的发展,能够开启AI商业的大门全有赖于第一项开源硬件平台,因为开源运动几乎是一切指数级技术进步的重要推手。

商业能做什么

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基于上个问题,我们可能就会问在全球AI生态价值体系中,商业能够做什么呢?我想我的书里面很大一部分是探讨了技术创新在战略上的作为,可以让一个默默无闻的公司变成世界级的引领者,大家有目共睹,科大讯飞就是一个惊人的奇迹。我在《未来地图》中已经对战略性作为所产生的效果有很多的论述,这里就不一一谈了。

现在我想多说一句的是场景的应用。全球范围内AI产业正在进入到衣食住行用娱健教工保十大消费领域,衣食住行用不用说,娱就是娱乐,教就是教育,健就是健康,工就是工作,保就是保户,法律。它们在不同场景下已经启用了人工智能,但是这些场景不仅仅是我下面列的这旅途加酒店,银行、会议、学校、购物中心、线上电影院、餐厅、火车、机场线上等等,都需要不同商业运营的模式和系统,而有大脑的机器人是非常重要的两个创新点,一个是AI用户解决怎么样的智能交互系统,另一个是AI能为客户公司生态进行价值分配的智能系统。这八个要素我认为是产业化非常重要的元素。

当今AI全球格局中的引领者都是谁?

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我的研究发现,全球AI金字塔的塔尖上的创新者大约87家,并已经形成六大AI商业物种:

  • 第一是AI核心技术的创造者,企业包括谷歌、IBM、脸书,苹果、百度、科大讯飞、华为、英特尔、英伟达等等,当然还有很多一流的大学机构,伯克利多伦多、斯坦福、卡耐基等。

  • 第二就是AI神器,苹果SIRI、谷歌NOW、脸书M、亚马逊Alexa、今日头条、讯飞输入法等。

  • 第三是AI管道架构师,华为、高通、爱立信等。

  • 第四是AI商业应用引领者,亚马逊、谷歌、IBM、特斯拉、百度等。

  • 第五是AI纳米微小创业者,刚才庆峰博士的数据也表示,这个领域数量是几十万的翻倍增加,也是大众创业,一个人创业就可以成为一家全球性公司。如AI聊天助理、AI秘书等。

  • 第六个大家可能想不到,是AI数据耕种大军,是全球30多亿的网民,20多亿的社交媒体用户以及近40亿的移动用户。他们是数据的耕耘者和贡献者,他们让基于大数据的人工智能成为可能,也让AI商业化成为可能。

此外,还有一个发现,AI的六大商业引领者中大多数的引领者横跨好几类物种。这是因为AI多维工作原理的推动作用,也是因为创造和创新在今天的基础就是生态网络的进步,而不是单线条的演进。

如何建立商业竞争优势

第七个问题,发展下一个万亿级产业需要建立全新的商业竞争优势,那么怎么建立呢?用一个Top—A竞争优势,也就是技术加商业的竞争优势,可以回答这个问题,但是今天完全无法说清这个问题,这是一个可以讨论一学期的话题。

Top—A中的“T”代表的是新技术,“O”代表的是现有技术操作系统,“P”代表用户、客户的痛点,“A”代表竞争优势。那么商业的竞争焦点,实际上要处理好三个关系——新技术与客户的关系,新技术与现有系统的关系,现有系统与客户的关系。这是一个很复杂的过程。

打一个比喻,比如说无人驾驶领域,如果我只有一个好的AI技术,但是不能转化为无人驾驶的安全方案,或者虽然我的AI语音技术已经很好地为客户解决了界面安全交互的问题,但是运营系统只能在3G上运行,物联网系统是缺失的,那么这样的产品一旦在信息拥堵的条件下就很可能出现车祸,这种情况下很难真正地建立起商业竞争优势。

因此在这样的一个框架下,我们会发现,AI竞争优势的建立比任何时候都需要商业生态的伙伴。而建立商业生态伙伴,这种竞争优势必须有多级繁荣的价值理性,分享就是获得,选择就是进步,商业生态才有可能进化到更高的级别。更进一步,如果我们能够借用AI的这种特征解决商业生态的协同问题,或者是整合问题,我们就会有超级的竞争优势。

最后我想说的是,AI是没有是与非、对与错、善与恶价值观的,它可以说是我们智人的游戏。因此很多人都在担忧的一个问题——AI产业发展和人类未来的商业文明到底是走向一个人的暴富,挤压千万人的命运的不归路,还是要走向强者更强更善,弱者变强向善,茫者变清向前的多级繁荣的商业,我个人认为很大程度上取决于今天的引领者。谢谢大家。

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本文作者:伊莉

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