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　　AI產(chǎn)品落地難并非個(gè)案。如何讓AI產(chǎn)品順利落地，打通創(chuàng )新“最后一公里”，已成為人工智能應用階段急需解決的問(wèn)題。

　　要落地首先要有好數據

　　AI既能提高勞動(dòng)效率，又能解放勞動(dòng)力，但在各行業(yè)的實(shí)際應用中，進(jìn)展卻相對較緩慢，這是為什么呢？

　　“AI落地是一個(gè)知易行難的過(guò)程。數據是制約AI成功落地的一大因素。因為AI依賴(lài)數據訓練基礎算法。獲得有意義的高質(zhì)量數據，對于A(yíng)I落地成功至關(guān)重要。如果缺少統一、標準化、高質(zhì)量的數據，AI應用可能就是無(wú)米之炊、無(wú)源之水。”遠望智庫人工智能事業(yè)部部長(cháng)、圖靈機器人首席戰略官譚茗洲在接受科技日報記者采訪(fǎng)時(shí)表示。

　　有專(zhuān)家指出，數據有“罪”——“自由散慢”。“自由”是指當你靠一些服務(wù)器收集數據時(shí)，會(huì )發(fā)現很多數據有問(wèn)題，根本無(wú)法使用。比如英國調查機構發(fā)現，80%的人都出生于1911年11月11日，之所以有這種情況，是因為有些被調查者不愿回答一些隱私問(wèn)題，在需要輸入出生日期時(shí)他們想輸入00，但系統不允許輸入00，于是大家就都輸入11，所以80%的人生日都是隨意填寫(xiě)的。“散”是指數據散落在各處。“慢”則是指數據的更新速度慢。

　　再比如在制造行業(yè)，“該行業(yè)產(chǎn)生了大量的數據，數據質(zhì)量和數據管理問(wèn)題非常重要。”譚茗洲指出，但是制造業(yè)的數據可能是有偏差的、過(guò)時(shí)的，甚至是充滿(mǎn)錯誤的。尤其是在生產(chǎn)車(chē)間這種繁重的制造環(huán)境中，極端、惡劣的操作條件下收集的數據。

　　此外，數據的風(fēng)險和合規因素也不容忽視。“AI讓企業(yè)開(kāi)始習慣于大量依賴(lài)機器幫忙做決策。在這個(gè)過(guò)程中會(huì )帶來(lái)隱私保護、AI可信度、倫理和社會(huì )的問(wèn)題等，這些都是AI在落地過(guò)程中需要解決的。”譚茗洲強調，規?；彩且淮箅y題。大多數企業(yè)的AI創(chuàng )新都是點(diǎn)狀的、實(shí)驗性質(zhì)的、局部的創(chuàng )新，缺少規?；?、商業(yè)化、運行態(tài)的布局。

　　降低成本是實(shí)現商業(yè)化的關(guān)鍵

　　業(yè)內普遍認為，任何新技術(shù)想要在行業(yè)中實(shí)現規模應用，都需要為企業(yè)降低成本、增加效益，并能為企業(yè)尋找創(chuàng )新的機會(huì )。以目前的AI技術(shù)水平而言，很多時(shí)候還只能在產(chǎn)業(yè)的某一個(gè)環(huán)節、某一個(gè)步驟實(shí)現“降本、增效、創(chuàng )新”，只有在極少數的情況下，AI技術(shù)才可能完全替代人類(lèi)。

　　“目前AI在產(chǎn)業(yè)中的應用場(chǎng)景主要分為三大類(lèi)，即智能感知、智能交互和智能決策。在這三類(lèi)場(chǎng)景中，AI要真正落地，就需要降低算力成本，提高算法和框架的性能。只有這樣，AI落地時(shí)才不會(huì )因為成本過(guò)高而失去商業(yè)價(jià)值，進(jìn)而實(shí)現商業(yè)化、規?；?。”譚茗洲說(shuō)。

　　譚茗洲指出，應用場(chǎng)景、資源與基礎設施、算法和模型、智能設備、數據構成了AI技術(shù)落地的五大要素。如何將這五大要素在落地場(chǎng)景中實(shí)現協(xié)調，是AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界落地的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。在實(shí)現智能感知、智能決策、智能交互的時(shí)候，往往任何一個(gè)要素的變化都會(huì )導致其他要素的變化。比如算法模型發(fā)生變化，設備資源調度就要跟著(zhù)改變。結果就是，真正落地實(shí)施的時(shí)候，算法專(zhuān)家、設備專(zhuān)家、資源專(zhuān)家，以及應用開(kāi)發(fā)的合作伙伴都需要在場(chǎng)。這最終導致AI落地的成本太高，無(wú)法真正在產(chǎn)業(yè)應用中大規模鋪開(kāi)。

　　如何才可能讓整個(gè)AI落地的成本快速降到有商業(yè)價(jià)值的水平？“需要讓這些要素并行發(fā)展，不用在任何時(shí)候都要顧及所有要素。也就是說(shuō)，算法專(zhuān)家不用關(guān)心應用是什么情況，設備供應商也不用關(guān)心算法問(wèn)題，把這五個(gè)要素進(jìn)行解耦，讓一個(gè)要素相對其他幾個(gè)要素變得更加透明。從思路上看，這有點(diǎn)像PC操作系統，把鼠標、鍵盤(pán)等所有設備之間的復雜度都通過(guò)一個(gè)標準化的協(xié)議屏蔽掉，讓它們之間能夠互相解耦，各自專(zhuān)注自己擅長(cháng)的方向，以降低各個(gè)方面的成本。只有這樣AI才能真正規?；?，實(shí)現商業(yè)上的成功。”譚茗洲說(shuō)。

　　儲備懂AI思維及語(yǔ)言的人才

　　什么樣的應用才是真正的AI應用？“未來(lái)還是要結合場(chǎng)景和用戶(hù)體驗去重新設計，用AI本身的方式思考，才會(huì )產(chǎn)生真正的AI應用。”云知聲董事長(cháng)兼CTO梁家恩認為，未來(lái)5年會(huì )有真正的AI應用出現，AI的能力也會(huì )發(fā)揮到極致。到時(shí)候，AI作為一項“背后的技術(shù)”已經(jīng)普及而且消費者將會(huì )對其毫無(wú)感知——因為技術(shù)應用的最高境界是技術(shù)變得無(wú)感。

　　人工智能專(zhuān)家丁磊在其新作《AI思維》中強調，AI不只是一個(gè)技術(shù)、工具，更是一種思維方式，它能夠幫助我們有效分析大量的數據，并從中得出預測，甚至幫助我們做出決策。那么，在A(yíng)I落地過(guò)程中，儲備真正懂得AI思維、AI語(yǔ)言的人才，就顯得尤為重要。

　　實(shí)際上，在大部分的企業(yè)場(chǎng)景下，都是工程師、科學(xué)家講一套語(yǔ)言，而業(yè)務(wù)負責人講另外一套語(yǔ)言，相互之間沒(méi)有一個(gè)很好地交流通道。這種狀態(tài)進(jìn)一步導致了AI的落地難。

　　譚茗洲說(shuō)，有經(jīng)驗的人工智能專(zhuān)業(yè)人員很難聘請，這對于所有行業(yè)的企業(yè)來(lái)說(shuō)都是個(gè)難題。實(shí)施AI項目通常需要建立一個(gè)由數據科學(xué)家、ML工程師、軟件架構師、BI分析師和中小企業(yè)相關(guān)人員組成的跨學(xué)科團隊。并且AI落地過(guò)程中關(guān)鍵需要加大對企業(yè)老板或者業(yè)務(wù)負責人，甚至包括部分一線(xiàn)業(yè)務(wù)負責人在A(yíng)I思維上的提升和教育。當這些人真正地理解AI數據思維的閉環(huán)邏輯時(shí)，再進(jìn)行AI落地就會(huì )順利很多。

　　建設高端人才隊伍，開(kāi)設人工智能專(zhuān)業(yè)的高校無(wú)疑是“沖鋒軍”。如今，一些高校開(kāi)始注重培養學(xué)生跨學(xué)科意識，結合自身特色專(zhuān)業(yè)，制定有關(guān)“人工智能+”的培養計劃。

　　譚茗洲表示，AI教育從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，不是知識層面的教育，而是思維能力、思維方式的教育。應該從小抓起，幫助廣大青少年樹(shù)立AI意識，不斷提升他們的科學(xué)素養，并激發(fā)其對人工智能的興趣與熱愛(ài)。目前中小學(xué)開(kāi)展的人工智能相關(guān)課程，偏向于基礎性編程教育，通過(guò)模塊化操作，實(shí)現一些智能功能，例如讓機器人踢足球、行走等，這樣可以幫助青少年培養機器學(xué)習的思維，讓中小學(xué)生對人工智能建立初級認知。

編輯：薛姣