AI产品圆桌对话:AI技术和商业化落地怎样结合才有未来?

亿欧
2018-06-17 · 18:39
[ 亿欧导读 ] 6月14日、亿欧主办的“2018全球智能+新商业峰会”上,星瀚资本创始合伙人杨歌、京东商城研发部上海负责人张震涛、360人工智能研究院技术总监陈强、卓视智通CEO吴柯维围绕“人工智能产品如何重构未来”展开了一场精彩讨论。
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作者:亿欧

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

6月14日,AI消费产品峰会上星瀚资本创始合伙人杨歌、京东商城研发部上海负责人张震涛、360人工智能研究院技术总监陈强、卓视智通CEO吴柯维围绕人工智能产品如何重构未来”展开了一场精彩讨论。亿欧人工智能频道作者李基祥担任此次圆桌会议主持人。

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圆桌会议主持人 李基祥

嘉宾介绍:

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星瀚资本创始合伙人 杨歌

杨歌:大家好,星瀚资本主要做TMT的投资以及中早期的投资,也非常关注人工智能和区块链,部署的公司有星云科技等。我们希望让人工智能和传统行业进行结合,并有真正的应用落地,能够让人们真正使用人工智能。

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京东商城研发部上海负责人 张震涛

张震涛:大家好!我是张震涛。我负责京东上海片区的研发。我们主要从事的工作领域分为两类:一类是京东商城业务,包括交易平台的黄金流程、虚拟资产、金豆等;我们还孵化新兴产品,比如让机器人生产内容;另一类是孵化区块链及相关项目。

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360人工智能研究院技术总监 陈强

陈强:谢谢亿欧公司的邀请。我在360主要负责AI技术的研发、以及使AI技术赋能的产品。我们的产品包括提高搜索导航的精准度、内容分发以及基于以上的风控。我们的服务是满足商品IOT智能硬件上的智能化需求,这些产品背后使用的AI技术各有不同。

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卓视智通CEO 吴柯维

 吴柯维:我是来自卓视智通的吴柯维。我们定位车位的大技术应用,目前聚焦车脸的识别,车辆、车型、车牌、型号等应用,应用于公安、交通等领域。第二个就是人的应用,包括人脸识别、人体姿态的识别。第三,给公安以及交通行业做大数据应用。

以下为圆桌对话嘉宾的核心观点:

星瀚资本创始合伙人 杨歌:人工智能是技术和产品市场强耦合的技术。除了懂技术以外,投资技术还有两点经验。第一,技术要直接落地,要有直接的落地场景,要见到钱,要有收入。第二点,如果你第一眼看不透的话,你就投全世界最优秀的技术。

京东商城研发部上海负责人 张震涛:我认为语音音响是人工智能中颠覆性强的产业。它只需要靠语音输入,就有不同的场景。第二,未来你可能都不需要搜索引擎,就能通过一些指令来做相关的内容寻找等。对于很多互联网公司而言,这个入口非常有价值

360人工智能研究院技术总监 陈强:未来,可能2C类的系统会产生颠覆性的企业甚至产业吧。因为它首先抓住了最重要的人类需求。人活在世上就需要沟通,沟通获得信息,获取信息诞生了百度和头条。

卓视智通CEO 吴柯维:BAT进场后,有数据有人才,对中小型人工智能公司是碾压性的,那么中小型企业如何活下来呢?我觉得人工智能的初创公司首先要选择一个它最适合、最匹配、最有优势的场景,通过场景来调整自己的算法,不可能在所有的点上都超越BAT。这样单点是有优势的,可以活下来,垂直深耕,把产品做得更好。

以下为圆桌论坛速记整理:

问题提纲:

  • 1、AI技术它到底发展到什么样的程度?它的能力边界到哪里?

  • 2、如何看待技术发展到今天这样的程度呢?

  • 3、AI产品设计过程中,会不会出现技术还没达到但是产品有需求?碰到这样的问题时一般如何解决?

  • 4、人工智能领域有没有可能诞生这样等级的产业?会在什么样的领域诞生这样的产业呢?

李基祥:感谢各位的介绍,我们今天的会议标题是AI产品,我们首先要搞清楚AI技术它到底发展到什么样的程度?它的能力边界到哪里?这一块想问一下你们钻研的各自领域,现在AI能进行产品化的是到什么样的程度?

张震涛:京东APP上的首页有【发现好货】。其中的商品的介绍,一部分就是【李白写作】机器人写出来的。我们的感受是,AI在有规律可寻、有套路、较短的文章里效果比较明显,要让AI写出非常有感情的散文,有难度。

李基祥:所以说情感这一步是边界了?

张震涛:对。

陈强:在我看来,AI的一些技术以及界限没有那么的清晰,不是所有场景都能AI落地。我们碰到的问题分为两类,一类就是比较软性的问题,另一类比较硬性。

软性的问题是好解决的,比如说搜索的精准度、推荐准确度,数值达到90%以及95%以上,就能对系统有较大帮助。

硬性的问题,就不能用单一的维度进行解决了。比如自动驾驶、安防,总有一些限定。有人希望在任何场景下加入一个安防,我想,这样的场景不成立。

吴柯维:在交通场景里。第一、车辆识别的精准度不是很高。第二、人工智能在决策上有非常大的局限。目前还没有办法解决。

李基祥:那么第二个问题我想单独问杨歌总,作为投资人,如何看待到今天技术发展的程度呢?在人工智能的细分领域中,有没有偏好哪些技术领域?

杨歌:我也是人工智能写代码出身的,非常喜欢技术。但是后来做投资的时候也怕过,比如投什么样的技术?有什么样的价值?我们做人工智能都知道有一个技术叫马尔可夫链,一个链从头到尾看穿就可以投。

深入解释一下:第一,这个技术可以服务另外一个技术,这个技术就可以投;第二,这个技术本身有明确的应用场景,或者整个链条上的每一个节点都清楚自己的位置,自己手拉手串起来就是行业链,那么这个技术的每一个点都可以投资。

投资最根本,是要理解技术基础层。比如说芯片、IOT框架、模块的语音语意以及金融的识别,我们行业把它们称呼为“四大维度”。那些服务于上层应用,如果能够打通一条产业链,那这一条链上的每一个点都有投资价值。举个反例,比如人工智能在驾驶上的应用,它还没有办法完全2C,它现在只能2B,并且只能以CIO的方式提供给大企业。这就说明链条没有打通,链条没有打通,投资就有风险。

除了懂技术以外,投资技术还有两点经验。第一,技术要直接落地,要有直接的落地场景,要见到钱,要有收入。第二点,如果你第一眼看不透的话,你就投全世界最优秀的技术。比如说来自全球最顶级科学家和团队做的技术,他们达到预期的概率会比较高,这样一来,便可以直接接通这一条马尔可夫链。

李基祥:张总和陈总目前都在直接负责产品或者项目,我想问二位在AI产品设计过程中,会不会出现技术还没达到但是产品有需求的情况?碰到这样的问题时一般如何解决?

张震涛:

第一点,时间。市场业务肯定希望你的文章快速发现好货,不断生成文章及内容,但是京东它的SBU(职能单元)特别多,所以每一种文章,都需要大量的匹配算法和模型,这需要经历一个收集和执行的过程,我们需要去平衡期望值

第二点,真实性。业务希望我们写出来的内容以及文章都是真实的。我们就通过很多的方法保证文章的真实性。首先,【发现好货】的素材选择,全部都基于用户对商品的评价。在此基础上,我们对京东的精致会员的评价有加权:他们对哪些产品是称赞的,或者哪些产品不太好。其次,我们在网上找一些数据,把数据和评价结合在一起。最后,京东有一个部门是做文章审核的,他们可以审核文章写得对不对?真实性如何?

总结来说,就是从两头做传统的迭代以及改进,一方面是审核,一方面是数据的获取。

陈强:肯定是有技术跟不上产品需求的情况,但这也是对产品的改进和演变提要求。从总体趋势看,产品对AI技术的需求会越来越深度。拿摄像头产品来说,现在市面上有数百万的摄像头,摄像头的基本的诉求就是安防。我们花了几年的时间解决了安防的需求,但是后来,客户的需求从安全的需求变成了关怀的需求,对AI产品形成了更严格的挑战,比如如何解决家里有老人跌倒后的报警知晓问题?从技术角度看,目前解决方案尚不明确。

李基祥:杨总是经常给公司提建议的人,吴总是要为公司做决定的人,所以接着上一个问题想问一下二位,面对技术和产品的投入,人工智能创业公司应该如何去做平衡?

杨歌:投资者要加强中间决策。产品是连接市场和技术的核心点。一个早期的公司可能只有技术,一个后期的公司最重要的就是产品,要用产品联动市场以及技术,一定要有需求导向。这对于人工智能来讲尤为重要,人工智能是技术和产品市场强耦合的技术。

人工智能要把需求变成模型,以及准备参数样本,并不断调整。这个过程是需要长时间调整的。像我们自己孵化的量化金融,最开始需求端的想法非常简单,就是预测股票和市场的成本。但是当到收集所有技术点时,技术端和需求端的要求是完全不一样的,需要大量的框架、模型等。投资者要深刻了解物理模型是什么,然后把需求和技术两边都聊透。

吴柯维:国内人工智能公司最初都是由技术驱动起来的。后来BAT进场,他们有大量的数据,可以招聘非常优秀的员工,因此,他们对中小型人工智能公司是碾压性的。那么中小型企业如何活下来呢?

现在的人工智能还没有达到一个算法就吃遍天下。我觉得人工智能的初创公司首先要选择一个它最适合、最匹配、最有优势的场景,通过场景来调整自己的算法,不可能在所有的点上都超越BAT。这样单点是有优势的,可以活下来,然后再把产品做得更好。

比如说我们,我个人做了很长时间的交通行业的分析,我们积累了大量的交通数据,现在成为国内最大的车辆数据库。我们会选择一个独特的点——车脸的识别,把车辆的前部识别做得好,让这一块生成更多数据。除此之外,再用资本和技术迭代自己的产品。我的观点就是说一定要找好自己的场景。

一个针对场景的技术,是很有优势的。比如对话机器人针对银行、零售、电商等不同场景,技术都不一样。要把一个细分产业做好,绝对能拥有很多用户。

李基祥:我们说我们看到的人工智能应用大部分是起到降本增效的作用。在座有没有接触到你们被投企业里技术的客户使用AI的技术不单单是降本增效,而是改变了运营的方式,有没有这样的例子?每一个人一个分享。

杨歌:还是挺多的。最重要的一点,就是人工智能推理式的算法,向推向式的算法演进,改变了很多行业的结构以及计算方式。我还是讲一下量化金融这一块,有了人工智能之后可以做的事情非常多,甚至是决策。如今,在金融头部、交易经验等领域,已经是一个推向的过程,从而达到更高的有效性。它的拓展结构增强了,思考结构改变了,完全是另一套思考方式。

张震涛:第一,营销模式产生变化。京东在AI领域做得非常多,包括APP首页,都也在用数据说话,做到千人千面。我们现在的营销操作模式,是从千人千面看用户画像以及消费者的偏好,这是从营销方面模式的变化。

第二,说到降本增效,京东的成绩也是立竿见影的。除了拥有一批达人写佳文,机器人也参与进来。机器人并不是取代人,而是和达人一起进步,这样可以降低一些成本,增加产出。

陈强:比如说360的杀毒引擎,一个在线的机器学习系统。过去,内容分发有内容驱动、社会驱动等做法,运营员在网上自动收集很多不好的Kiss以及不好的样本。如今,我们更多采用AI驱动。这改变了人的工作内容,人要思考的是如何把模型做好。模型的效果直接决定了用户的收入是多少,这是很直接的例子。

    李基祥:我们之前说人工智能是互联网的下半场,我们上半场诞生了百度搜索、微信以及淘宝商城、京东商城这一批颠覆性的产业。我们说在人工智能领域有没有可能诞生这样等级的产业?会在什么样的领域诞生这样的产业呢?各位能简单说一下吗?

杨歌:第一点,我不认为人工智能是互联网的下半场,我认为区块链是互联网的下半场。人工智能是处理标准化的工具,人工智能是互联网之后的大的浪潮,这个场景势必会诞生出有价值的公司。会诞生很多场景,包括智能驾驶、数据处理、量化金融、物流仓储、企业优化等。人工智能的特点之一就是自动控制,现在图像、语音、语意都可以实现自动控制,尤其语意这一块是飞速发展的。在机器理解我们的指令这一点上,只要正常的突破就可以改变我们的生活。

张震涛:我有不一样的观点。如果说颠覆性强的话,我认为是语音音响,它只需要靠语音输入,就有不同的场景。第二,你可能都不需要搜索引擎,有可能自己通过一些指令来做相关的内容寻找等。对于很多互联网公司而言,这个入口非常有价值。比如亚马逊推出的机器人,后来谷歌也找到了自己的未来。

陈强:我的观点是,可能2C类的系统会产生颠覆性的企业甚至产业吧。因为它首先抓住了最重要的人类需求。人活在世上就需要沟通,沟通获得信息,获取信息诞生了百度和头条。

吴柯维:从商业模式角度出发,我认为新零售领域是最有可能产生价值的。原因是,过去都是人去超市买东西,现在直接送到家里了。很多时候打开微信,微信朋友圈推送的东西都是我刚好感兴趣的。也就是说从过去把商品送到城市里,到把商品送到家里,未来我们是把商品送到人的心里,我觉得这是一个巨大的产业机会。

李基祥:确实是非常美好的展望。感谢四位,我们今天的圆桌论坛到此结束。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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