業界:AI基礎設施標準化將打通深度應用“最後一公里”

2020-08-21 15:10:00來源:中國新聞網

  一場新冠疫情成為各行業全面步入在線化時代的“催化劑”,但以人工智慧為代表的新一代科技如何真正地深度應用於不同行業,當前仍舊面臨著“最後一公里”難題。

  “數據治理難、科學家稀缺、業務價值不佳以及算力成本負擔重,是企業AI轉型中四個最常見的阻力,”8月20日,人工智慧技術與服務商第四範式創始人兼CEO戴文淵指出,這些問題歸根結底是因為缺少基於規範和標準的基礎設施。

  華為昇騰計算業務總裁許映童則指出,華為有一個基本的判斷,即當前AI與産業的結合剛剛起步,處於大産業到來“黎明的前夜”。

  “此時如何縮短AI應用的‘最後一公里’,讓所有的AI平臺都能被使用,實現真正的大量合作,其核心是降低門檻,提高效率。”許映童稱,AI的發展要在每個産業裏向上捅破天,有自己的“殺手”技術以引領全球;向下扎到根,保證安全的同時為産業發展提供最佳性價比。

  金融行業是人工智慧應用的最大場景之一。中國工商銀行軟體開發中心總經理助理劉承岩表示,當前,數字工行建設標誌著AI發展進入生態化階段,不同於簡單的端口人臉識別等,AI要與工商銀行整個業務流程深度嵌合,甚至改變原有的流程體系。

  “在深度化廣度化應用的過程中,我們面臨的挑戰一是規模化下數據科學人才的短缺,二是多行業數據多維融合之難,”劉承岩説,我們希望通過AI的賦能和加持,讓數據科學人員能夠更高效地工作。此外,需要降低數據分析等的門檻,讓更多人可以成為分析師。

  蘇寧零售技術研究院院長王俊傑同樣有此思考。他指出,蘇寧發展零售業30年,發現科技對於零售業的極端重要性,因此蘇寧擁有逾1000名AI工程師,但這仍然無法滿足服務全球品牌商和服務商的需求。

  在戴文淵看來,當前每年新增的場景需求應在百萬級別,但絕大多數場景都是被壓抑的,人才短缺是其中根由。也正因此,第四範式設計打造了全球首個企業級AI操作系統SageAIOS,讓人工智慧産業化更便捷。

  “當前,人工智慧在産業落地端是非常缺少規範和標準的,甚至是藝術化的,但只有一個産業被科學化、工程化之後,才能實現規模化落地。”戴文淵稱。

  這一點在金融行業表現得更為鮮明。劉承岩介紹,面對中小微企業融資難、融資貴的“老大難”問題,金融機構傳統需要客戶經理收集數據、專家判斷,成本高、量上不去,且很難把控風險。

  “工行通過AI建模,推出了純信用的金融快貸、異地快貸秒批秒貸的金融産品,今年一季度末工商銀行面向中小微規模的融資規模達到了5700多億,平均貸款利率是4.25%,同時風險控制在千分之四內,”劉承岩説,標準化基礎設施使工商銀行AI應用的深度廣度都發生了非常大的變化。

  不僅於此,標準化的AI基礎設施更有助於幫助實體經濟進行數字化轉型。

  擁有3000間線下門店的上海老牌零食零售企業來伊份近年來在進行一場“重建式”的數字化轉型。來伊份董事長助理向明輝表示,要通過技術的産品化,通過産品的平臺化和服務化,實現整個産業的生態化。

  “第四範式與來伊份合作,將一個在市場上磨煉多年的供應鏈體系,真正變成一個三大場景群共同驅動的商業創新,進行人工智慧深入介入下的APP運營、門店賦能、基於供應鏈優化的銷售預測等突破,”戴文淵表示,零售業的在線化轉型即是要將線下的店面經營變成線上的店,而此時很多線下的營銷手段如拉客、推薦、優惠券派發等,就需要用AI做到精準化和有溫度。

  更龐大的應用場景探索將通過標準化的AI基礎設施得以發掘。中關村科學城城市大腦股份有限公司總經理助理羅建萌認為,在城市管理過程中,智慧化應用還沒有真正發揮出它最大的效能。

  “我們正在探索建構國內第一個城市治理領域全場景的城市大腦,構建了80多個以人工智慧為基礎的場景,”羅建萌説,但如何利用AI更好地理解百姓訴求,讓政府服務從“接訴即辦”轉化到“未訴先辦”,仍是城市大腦的目標。

  羅建萌表示,下一步,希望與第四範式一起對城市事件的源頭進行人工智慧賦能,即將沉睡在政府部門的大數據喚醒,同時建設AI計算中心開放性平臺,“讓更多的市民有機會成為城市治理的參與者與構建者。”

編輯:李婷婷

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