AI赋能时代：“AI还会火下去，但这个火不是那个火！”
AI芯片公司寒武纪CEO陈天石说，“人工智能已经火了好几年，而且还会火下去。这不是资本追捧、企业飞速发展壮大，而是说AI会全面融入人们的生活，潜移默化中改变人的生活，甚至社会。”
AI之火，来自AI应用。
随着大数据、算力等AI基础能力的完善，人工智能技术正走出实验室，走进大众生活，从医疗检测、求职招聘，到商场购物、电商客服，再到农场养殖、企业税务管理等众多领域，人工智能已经开始承担台前幕后的工作，利用数字化智能代替人力，改变人们的生活和工作传统。
医疗AI
医生依然是第一责任人
用医疗AI技术可预测肿瘤？
“由机器来学习肿瘤分类，通过影像数据提取肿瘤大小、纹理、密度等关联特征，由此建立生物动力模型来模拟肿瘤生长过程，通过大量数据和算力预测肿瘤细胞倍增速率与代谢的进度，协助医生制定治疗方案。”一连串AI和医疗专业术语背后，是腾讯AI“治疗”肿瘤的过程。
帮医生“看片子”
从去年开始，人工智能+医疗就成为AI落地应用的一大风口，其中医学影像更是最热门的应用场景之一，尤其针对重症疾病的早发现、早治疗领域，AI图像识别技术有能力在早期病灶筛查诊断上降低误查率。
2017年，腾讯参与建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，目前已与全国60多家医院合作，在食管癌检测、结直肠癌检测、乳腺癌筛查、肺小结节筛查环节，引入视觉算法提高标志物筛查效率，辅助医生阅片达1亿多张，服务患者90多万人次。
先得通过药监批准
“从开发算法到应用落地，中间依然有漫长的过程。”腾讯医疗AI相关负责人姚建华在世界人工智能大会上谈道，如何与医院更好地合作是当下医疗AI创业者所要面对挑战，除了传统医疗数据质量参差不齐外，如何切入传统医疗诊疗流程，让医生更容易接受AI产品也是整个行业面临的挑战。
对此，世界卫生组织（WHO）总干事癌症防治专家委员会专家、中国医学科学院／北京协和医学院肿瘤研究所流行病学研究室主任乔友林教授认为，AI医疗要进入临床，首先必须通过国家药检部门批准。
获得批准之后，AI只能在临床医疗中扮演辅助手段，降低医生的劳动强度，同时提高准确性，最后下诊断的还是医生，“比如拍了100张片子，医生很难做到每张都去看，但机器人能告诉你85张没有问题，剩下的15张可能有问题，需要仔细看，自己下诊断。医生依然是诊疗过程中的第一责任人，这样AI就安全了。”乔友林说。
巨头和创业团队机会均等
医疗AI在未来将成为医生诊疗的辅助工具，是目前行业内已经达成的共识，“医疗AI无法真正取代医生，需要医生在半监督状态下，更好地完成识别、筛选病灶工作。”在中科院软件所机器学习、NLP、DL人工智能方向博士杨志明看来，重复性、规律性的工作可以交给AI来处理，人来做最终决策和创新工作，人机协同效率更高。
截至去年，全国有近200家AI创业企业在不同程度地切入辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理等场景，其中来自北京、上海、深圳的医疗AI创业团队接近100家，国内医疗人工智能创业企业融资总额达到180亿。
在国家医疗AI领域相关标准出台前，AI医疗仍处于“野蛮”生长状态，“谁能获取更多有价值的临床数据，获得更多医疗AI人才，谁就能在该领域占据主动。在这场竞争中，巨头和垂直创业团队是站在一条起跑线上的。” 杨志明说。
人工智能客服
留下最有能力的人做培训
“去年人们讨论的AI还停留在实验室阶段，今年就已经有一批AI初创企业崛起，大家对AI如何与传统产业结合有了越来越清晰地认识。”参与此次大会的创业者、学者普遍感觉，最近一年来人工智能技术场景化应用落地速度不断加快，而随着图像识别处理、语音识别、自然语义处理技术的不断成熟，围绕这三项AI技术所开拓的应用场景越来越广泛——人工智能客服首当其冲。
客服、招聘师等岗位被“盯”上
“我们最近为全球最大的留学生订房网站开发了一套数据搜集机器人，代替夜间客服人员回答顾客问询，结果试运行了一段时间后，这家网站就把白天客服人员也替换成机器人，仅留下了最好的客服人员来训练机器人。”在来也联合创始人汪冠春看来，新一轮AI浪潮来临时，AI取代人力并非危言耸听。
人工智能客服、人工智能人力资源招聘师的岗位正在被AI“盯”上。你在淘宝上购物时，“彬彬有礼”的客服人员可能就是AI机器客服；而在微信上与你耐心沟通岗位需求，回答你对岗位所有疑问的HR人员也可能是一位训练有素的AI 机器人力资源师。
这些AI机器人掌握了大量相关数据，并能适时准确地为你提供需要的信息。
这不是天方夜谭，是正在发生的变革。
15家公司尝鲜AI招聘
有招聘需求的企业通过在微信建立招聘公众号，便可在后台接入智能招聘助理，这套结合了人工智能NPL（自然语言处理）算法的人工智能助理，完成岗位推送的同时，也能实现人机交互——无缝回答求职者关于岗位的问询。
例如，某一具体岗位的薪酬福利待遇、公司架构定位、未来职业发展通道等，招聘助理都能如实交互回答。
根据开发者上海仟寻招聘的相关人士介绍，这套人工智能招聘助理体系背后是模拟HR日常问答制定出包含120个“意图”的知识图谱，让机器人深度学习，在招聘的前期和中期替代HR完成繁琐且重复度高的工作。
目前包括飞利浦、马氏等国内15家企业上线了这套人工智能招聘平台， 求职者中20%的通过这一平台完成招聘。“机器人不断自主学习和完善过程中，不同企业可以根据自身情况来定制具体的意图知识图谱，让机器人循环学习。”
无独有偶，类似的AI技术也出现在淘宝的人工智能客服体系中。
购买前，想要了解自己到底适合什么尺寸，购买后想要更换服装的颜色、尺寸，这些都可以由AI客服来答疑解惑。
同样来自上海的乐言科技，从去年开始推出人工智能客服体系。“如果你只是简单地告诉人工智能客服‘160’，它能自动识别为身高；‘50’，它会推荐适合50公斤体重的尺寸、款式。”乐言科技相关人士介绍，目前这套人工智能客服已运用于80%天猫淘宝服饰鞋包类卖家后台，一年的成本大约在10万元，尽管目前依然以“人机配合”的模式完成人工智能的深度学习，但依然能减少客服人员10%—20%的工作量。
让机器人听懂口语
“自然语言处理技术相比较图像识别、语音识别难度是最高的，在于如何让机器人识别人的‘意图’，比如在人类跳跃的、省略的口语中，机器人如何理解字面背后的意图，完成人机直接无障碍对话，技术难度很高。尤其对于机器人而言，在没有表格结构化语义中，自主结合上下文环境，做到非结构化多轮自然对话，这在国际上也是一种开发难题。”在今年世界人工智能大会上获得人机交互赛道冠军的深思考人工智能科技有限公司的AI专家看来，无论是电商领域的机器客服，还是招聘领域的机器HR，人类看来简单不过的对话，对机器人都是一种考验，比如人类说，“我意思意思，你不要不好意思”，简单的一句话，包含了三个不同含义的“意思”，机器人如何根据上下文解读背后的含义？
又如，当人说完“我要买红色一款连衣裙”，紧接着直接变成“蓝色的还有吗”时，机器人又如何正确解读这背后的关联，这需要与行业进行深度的结合。目前，行业内出现的垂直领域的AI创业团队已经逐步实现这种可能，未来市场将很广阔。
养殖业、工业
不用再担心食品、用水安全
“我们所谓的机器人未必是两只脚走路的人形机器人，而是一套人工智能软件，打破了数据的结构。”在世界人工智能大会上，记者见到了一批在农业、工业领域发挥作用的AI系统，他们深入到生产环节，打破信息壁垒。
或许未来，我们再也不用担心食品是否安全、用水是否安全等生存困惑。
实时监控猪的健康
AI养猪，已经成为现实。
大屏幕上实时显示着围栏猪场的画面，远在宁波某牧场内的每一头猪当下的体温变化都可以被直观地监测到，秘诀在于每头猪耳朵上佩戴的智能耳标及构建的物联网体系，通过耳标内的传感器建立生猪个体数据自动采集系统——自动统计生猪存栏数量、体温变化、体重变化、运动曲线等，数据累积后完成深度学习，来预测母猪的最佳受孕时间，建立最佳的育肥和育种模式，一旦出现异常数据，尽早进行疫病预警和早期隔离。
系统一旦运行成熟，可减少养殖场内巡检的人力配备，提升管理效率。
同时，这套物联网数据将便于畜牧管理部门对养殖场的养殖能力进行客观评估。据系统开发者睿许科技介绍，这套智能物联网系统已经在天邦股份、温氏集团等养殖、畜牧集团内试点推行。封闭式的数据系统或将有助于提升猪的养殖品质。
AI水处理达到国际领先水平
“人工智能化之后，一年节省20多亿，产生利润12个亿。”上海上实龙创智慧能源科技股份有限公司正在利用大数据改变污水处理的流程环节。
据其总经理曹文龙介绍，公司在全国拥有200个污水处理及供水项目，日处理规模达到11.3万吨，每年用于投药成本达500万—1000万元，污水处理总投入1800万元，半年前公司开始启用人工智能，搜集到旗下200个水厂的污水日处理数据，汇总到云端进行大数据建模，设计人工智能自动化体系，通过机器人完成集约化投药，无人机进行巡检和采样流程，与传统运营模式相比，降低30%—40%运营成本，“基本达到全球领先水平。”
智慧城市初现成效
“养殖场、污水处理厂、煤矿业等都是每天会产生大量数据的传统生产企业，原本产生的数据散落在各个环节无法在管理中发挥作用。但随着人工智能应用落地，产业内对数据全新的算法将帮助企业完成决策分析。”浪潮集团上海公司总经理项学东分析认为，企业大数据应用落地在未来将进一步帮助企业控制内部风险。
与上述养殖业、污水处理行业相似的是，山东正通煤业通过红外传感器实时监测到矿井下每日每台挖煤机的生产产量、价格成本、产出收入，通过大数据自动统计每日生产产量，由原先整矿绩效按月核算，转变成按班核算，提高用人效率，降低了成本费用，而红外传感技术还可实时对井下作业进行预警，确保安全作业。在人工智能技术介入后，正通煤业在一年内实现扭亏为盈。
中国科学院院士，华东师范大学终身教授何积丰对于国内能源、环保、农业大产业的人工智能化表示认可。在他看来，在大数据驱动下，国内智慧城市建设已经初见成效，中国目前智慧城市试点已经达到290个，有的基于物联网平台，有的基于数据中心，有的推动智慧交通和智慧医疗。在信息互联互通方面，不同行业都做了不同尝试。但还缺乏深度融合的服务和数据，各个行业如何打破信息孤岛，提升自主分享和预测能力，这些都是未来要努力发展的方向。
消费市场
无人化背后暗潮涌动
“新的零售方式和新的技术发展密切相关。”中国科学院院士、华东师范大学终身教授何积丰看来，新的技术催生新的产业和消费方式。
线下行为数据的最后一块拼图
完整的数据系统能够完成线上线下的联动。腾讯优图实验室推出的优mall通过图像识别技术实现线下场景数据化。
“传统线上平台，用户行为轨迹记录已经很完善，但直到今天为止，很多的线下行为依然没有办法被记录、识别。比如，一个线下用户从他进入一个商户开始，怎么逛商店、对哪些商品有什么样的兴趣、是不是完成了交易。我们希望将整个过程数据化记录下来，包括消费者最后是不是产生了复购行为。”在腾讯优图实验室总经理吴运声看来，有了线下场景数据化，再打通线下和线上数据行为，就能形成整个数据网络化。
这套系统已经在深圳百丽试运行，女性用户客流量占比比女性用户销售额的占比超出10%以上，大量的女性用户消费潜力没有被挖掘。店长调整商品布局，增加女性商品数量，且进行特殊摆放，一个月后，女性品类销售额增长40%，同时并未影响到其他品类商品的销量。
永远不被互联网冲击的线下场景
智能无人零售柜也被认为是通过数据来挖掘线下消费市场潜力的另一种全新尝试。拥有上海首张无人智能现加工牌照的天使之橙在世界人工智能大会前夕开设了首家智慧便利店，这个摆满了早餐机、午餐机、咖啡机，到鲜榨果汁机的无人零售店的背后是数据暗潮涌动。
“我们更精密的定义是单价20元以下的现制现售商品，这块空间永远不可能被互联网冲击到。这些新零售触角接收的信息数据，将帮助我们随时调整现加工商品的更迭。”在天使之橙创始人周祺看来，餐饮行业永远都有海量市场，关键是通过什么方式送达到用户面前。
在来也联合创始人汪冠春看来，目前国内人工知智能领域，算法的突破要领先应用突破15-20年，其中深度学习、强化学习、迁移学习已经存在5—10年，数据是原有存在的，因此，这个阶段对人工智能的创业企业来说，需要找到相对封闭的且有数据的场景技术，把相关算法结合起来，就能产生有效的推动价值。
下一回合
从感知到认知决策
“现阶段的人工智能仅仅停留于只能看或只能听，却还不会思考和决策。”杨志明认为，“目前，我们的AI技术无法做到‘全AI’，只能针对各个垂直领域逐个攻破。我们的AI技术停留在‘感知’阶段，很难做到认知和决策，这决定了目前的AI依然落后于行业场景的需求。”
杨志明所在的深思考人工智能创业团队正在研究的多模态深度语义理解技术，着力攻破人工智能技术单维度信息处理能力。比如，视频内容的营销，如果人工智能能通过图像识别是某位明星，再通过字幕确认明星身上的服装，那么就能通过整合的信息来精准推荐明星相关的服装信息。但这一技术目前尚未得到推广和应用。
“经常有人问AI决策模式如何可以落地应用，如何运用于具体产品？谷歌、亚马逊，他们也面临类似的问题，他们推出了加速应用机器帮助中小企业AI发展。所以在未来，大互联网公司会不断平台化，而中小创业企业则推进垂直领域应用深度结合化。这或许会加速未来AI感知和认知决策的进展。”卡内基梅隆大学计算机教授托马斯·桑德霍姆认为，AI认知或者决策或将成为下一个AI爆发点。
编辑：挨踢妹
来源：《IT时报》公众号vittimes