达观数据与AWS、致远互联、思科重邮共话数字经济下的AI落地
- 2021 年 1 月 4 日
- AI
在达观数据和成都市人工智能协会联合主办的新经济与人工智能应用峰会现场，成都市人工智能产业协会秘书长李娅娜、 致远互联副总裁胡守云、AWS大中华区产品部机器学习高级产品经理孟和、思科重邮工业互联网技术研究院院长赵宗主、达观数据西南区总经理张祖浩围绕数字经济时代下AI赋能场景与落地实践，从不同行业视角出发分享了各自的见解与心得。
以下内容根据圆桌整理所得。
成都市人工智能产业协会秘书长李娅娜：
所以近两年我们不断的听到“无数据不AI”。想听大家聊一聊人工智能与数字化之间的联系和区别是什么？
达观数据西南区总经理张祖浩： 我觉得是互相依存，共同发展的关系。人工智能对于数据要求高，任何AI的模型训练都依赖于数据。现阶段很多企业提倡数字化落地，数字化可以给AI更好的数据资源。反过来AI也会给数字化提供技术支撑，让数字化更快速做好技术工作。比如OCR、NLP等都是AI的技术应用领域。
AWS大中华区产品部机器学习高级产品经理孟和： 数据云计算与人工智能的关系有三个方面。第一，工作中人不想做又必须做的。例如陈总刚刚讲的看数字报表的烦恼；第二，人做的不够完美的。比如审核一100多万字的报告，人做起来比较吃力。第三，人做不了的。比如app中千人千面的个性化推荐。有了数据，移动互联网和传统的财务的财税数据都会变成数字化的东西。有云来支撑，我认为数字化可以从广义上包含人工智能，从狭义上也是人工智能的赋能者或始能者。
致远互联副总裁胡守云： 我认为数字化是人工智能的基础，这里面有一个更严格的定义。如果用上世纪五十年代到八十年代对人工智能的新的定义，目前人工智能才刚起步。如果把运算称为智能，已经有300—500年历史。 数字化解决的问题就是要让机器识别信息，就像达观今天做的一样，让机器人看得懂文档，如果这样定义，目前还处于较初级的阶段，完成人和机器或人和系统的连接。 如何让计算机和系统帮助人提升组织效率，有更大的产出，帮助做好服务，这些是希望通过计算机系统解决的。其中大部分与智能无关，仅仅是大数据和运算，或者连接数据。这已经能够帮助到我们，数字化能够带来自动化和连接效率大幅度提升，也许100倍，也许1000倍。特别是5G将会构建很多新的业务场景，从而使我们的生活更美好。 人工智能时代还很遥远，这是偏悲观的说法。在人工智能、数字化或者新的信息化时代，对人才的需求将有大的变化，产业如何开拓合作，我们也在探索跟大家的能力相互组合。
思科重邮工业互联网技术研究院院长赵宗主： 关于数字化人工智能，数字化是基础，没有数字化的基础人工智能是无源之水。我们作为成渝地区的高科技企业一定要打好这个基础。
成都市人工智能产业协会秘书长李娅娜：
请各位嘉宾从不同的领域分享下，AI实际的场景落地为客户提供智能化的改变有哪些？解决了什么样的问题。
达观数据西南区总经理张祖浩： 在这里分享些达观政府中的落地场景。例如上海现在做得比较多的一网通办。通过智能机器人流程自动化（RPA）构建的外国人来华工作一网通办服务平台，创新性地改变了用户申请填报模式，先让用户上传必要的附件材料，通过光学字符识别(OCR)+自然语言处理(NLP)技术的结合，自动提取用户附件材料中的关键信息，并填入到系统页面中，将申请人从录入员的角色转换为审核员的角色，用户只需要审核确认机器自动识别和填报信息的准确性即可，极大的提升了申请人的申请效率和智能化的申请体验。 现在达观数据在成都除了政务，在军工、金融、大型集团企业也有其他AI的落地。
AWS大中华区产品部机器学习高级产品经理孟和： IDC国际数据公司有统计2021年在软件和人工智能方向达到全球的支出会是500亿美金。具体到中国2019年在在人工智能软件和应用方面大约28.9亿美金的支出(不包括硬件)。这个数字还会继续增长，到2024年之前会年增长率39%左右。这么快的增长自于哪？ 在医疗领域通过OCR和自然语言处理NLP的方式，可以非常快的帮研究机构了解，病人吃了什么药，症状怎么样？迅速的读取这些信息。原来靠医学研究生读论文，一天一个人读2.5个病人的材料。现在用人工智能后，一天能读几千篇，这个效率提升非常高。国内也有很多教育应用，分析学生哪一道题很难做不下去，做哪一道题很开心，我觉得这是AI进入行业的好时机。
致远互联副总裁胡守云：
企业都在用的，比如做经营生产和流程配置时，系统会自动的提供流程效率分析，系统对流程效率分析比人工更客观、没有偏效性和没有道德伦理问题，目前取得比较多的成果。300个流程，50个流程，三个月，系统半年后会得到哪个好，哪个不好，给企业提速建议。 用机器人完成自动审批很有价值，未来的企业将多监少管，机器人提供各种报表和执行结果，人只需要看对不对，流程机器人的应用也会大量减少流程中不需要的环节。
成都市人工智能产业协会秘书长李娅娜：
大家在落地的过程中遇到过什么问题，又怎么解决的？
达观数据西南区总经理张祖浩： 对于厂商来说，客户对AI的认识存在两极分化的现象。有些人认为AI什么都可以做，有一点类似于电影中的AI智能机器人，拥有人的智慧，能够自发的创造一些东西出来。实际在推进场景落地的时候，一定需要客户配合提供一些数据，给予一些场景的支持等。这类客户在落地过程中会有一些落差。 还有一种认为AI很普通，写一些规则，通过简单的表达式就可以得出结论，认为AI是写死的规则，而不是通过泛化的举一反三。这是初期的大家认知中的一些想法偏差。随着我们的推进，大家对AI的概念以及它的工作模式和接受度都会越来越高。 现阶段在落地的时候，更多的困境还是在数据这里。数据是做AI落地最核心的一环。
致远互联副总裁胡守云： 首先，要认识到数字化时代已经到来。它是今天式，不是过去式，也不是未来式。特别5G跟我们国家通信网络基础设施建设的不断发展，这样任何产业都必须数字化转型。 第二，所有的企业须是长期主义，企业的产品是否对客户有用，是否真的创造了价值，不管是智能，还是非智能。 第三，基础研究。目前无论传感器，还是计算机、或人才方面，我们与其他西方国家还存在差距。
成都市人工智能产业协会秘书长李娅娜：
最后我们请4位嘉宾，分别谈一谈数字经济时代下，AI如何赋能场景和落地。
达观数据西南区总经理张祖浩：
企业面临的问题主要有三个： 第一数据孤岛问题严重，企业数据存在很多不同地方，物理上隔绝。第二数据统一打通了，但在系统中不能很好的找到它，需要全文检索的技术支持。第三，数据中蕴含的价值挖掘不够。 对于这三个方面来说，我们比较关注数据前期准备的工作。我们通常会给客户一些建议：
1、在数据收集阶段提前做好规划，避免未来使用时因为数据孤岛等各方面的原因形成麻烦。2、数据梳理。企业提前做好梳理，以便未来做知识输出和价值挖掘时有体系做数据的归档。3、在数据基础上做应用。目前这个部分达观在企业内应用较多的是知识管理。这个背后有知识图谱技术，搜索技术，以及NLP知识抽取的技术。有了这三个步骤后，形成的数据积累，在做AI应用时，储备和便利程度就非常的适用AI的场景。
致远互联副总裁胡守云：
我提供三个建议。
1.从微观来说，所有AI数字化的场景必须闭环。
2.中观看数字化转型尤其5G将改变世界。如同工业对农业的颠覆，以前依靠阳光和水，我们进行产出。工业时代后不依赖与阳光和水，而依赖于化石能源，今天可能要依赖信息数据和知识。从这样的结构来说，以体系结构去做一些事情。整个设计的过程中将人、社会、数据和信息都作为要素对等考虑，而不是以人为中心，这个时代过去了。
3.从宏观需要人才，尤其中国我们非常缺基础研究的人才。
