投入大見效慢，還要做AI？
AI前線導讀：年末技術(shù)盤點里程碑有一大半跟人工智能相關、人工智能企業(yè)屢次獲得巨額融資、今天人工智能在某個指標上達到甚至超過人類水平、明天人工智能在某個比賽中打敗了人類、據(jù)分析人工智能可能取代多少人類的工作
人工智能又一次走到了風口浪尖上，從政府、學術(shù)界、企業(yè)界、投資界到創(chuàng)業(yè)者們，無一不將人工智能視為未來方向；而媒體鋪天蓋地的報道，更是讓人工智能快速占領了每一個普通人的視聽。
但是無限風光的背后，又怎么可能沒有一點陰影？
都說自己在做人工智能，其實壓根不知道人工智能能做什么。
連產(chǎn)品模式都還不清晰，憑什么拿到那么高的估值？
說能幫我們解決問題，結(jié)果連我們的場景都不清楚。
不能大規(guī)模商業(yè)化、不能幫企業(yè)盈利，那為什么要為AI買單？
高大上的AI技術(shù)如何真正落地、帶來實際價值，已經(jīng)成為尋求轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)公司、專注于提供AI技術(shù)服務的初創(chuàng)企業(yè)、業(yè)務規(guī)模龐大的集團公司共同遭遇的危機。
本文根據(jù)平安集團SMART科技大會采訪內(nèi)容整理而成。
AI，看上去很美
從積極的一面來看，人工智能催生了大量新技術(shù)、新企業(yè)和新業(yè)態(tài)，為個人、企業(yè)、國家乃至全球提供了新的經(jīng)濟增長點，甚至可能成為第二次工業(yè)革命。
IDC預計，全球人工智能支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智能技術(shù)支出將達到325億元，占全球整體支出的12%。
從消極的一面來看，盡管人工智能開啟了一個全新的時代，但也在不斷滋生著泡沫，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之。近兩年，數(shù)十家中美AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)密集倒閉，大量AI創(chuàng)業(yè)項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智能是否只是看上去很美？
3年前你都不好意思說你是做人工智能的，而今天你都不好意思說不做人工智能了。
泛人工智能是人工智能火爆之后催生的一種現(xiàn)象，就是把什么東西都叫人工智能。如今沒有哪個企業(yè)不想擁抱人工智能，但當前人工智能技術(shù)的采用程度到底如何？
麻省理工學院SloanManagementReview最近對3000位高管、經(jīng)理和分析師進行的一項調(diào)查顯示了一個令人驚訝的結(jié)果：目前大多數(shù)公司還沒有采用人工智能技術(shù)，只有不到四分之一的受訪者表示已經(jīng)采用人工智能技術(shù)，還有23％的受訪者正在進行一些試點項目，而有54％的受訪者表示他們還沒有開始采用人工智能技術(shù)。這與AI前線在年終總結(jié)時所做的一份落地情況調(diào)查結(jié)果相近。
麻省理工學院的調(diào)查中也列出了可能阻礙企業(yè)采用人工智能的幾大障礙：
對于已經(jīng)理解并采用人工智能的組織（領導者），人才缺口、競爭激烈的投資和對安全的擔憂是他們的主要障礙。
與此同時，尚未采用人工智能（被動）的企業(yè)認為需要識別業(yè)務應用場景、缺乏管理支持、技術(shù)能力有限是其主要挑戰(zhàn)。
AI落地困境
當前的人工智能實際上是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能，也就是基于大數(shù)據(jù)的智能。中國科學院深圳先進研究院首席科學家須成忠教授認為這一波人工智能涉及ABCD四個概念，A算法，B大數(shù)據(jù)，C計算平臺（如云計算平臺），D領域知識，技術(shù)必須跟領域結(jié)合。技術(shù)不結(jié)合場景，就只是一個技術(shù)而已。
目前AI在醫(yī)療、金融、交通等多個領域皆有不同程度的滲透，雖然行業(yè)不同，但AI落地時遇到的困境卻多有類似，其中場景和數(shù)據(jù)是最常被提到的兩項。
為什么企業(yè)要為AI買單？
據(jù)平安醫(yī)療健康管理股份有限公司首席技術(shù)執(zhí)行官穆強介紹，目前AI在平安醫(yī)療健康的應用主要分為面向病患和面向醫(yī)護人員兩種類型。
面向病患：利用AI技術(shù)對患者分層，通過患者的就醫(yī)習慣和行為畫像定義風險等級，再匹配需要的醫(yī)療水平，也叫做醫(yī)療能力分層或者患者需求分層，從而把醫(yī)療的供給測和需求側(cè)匹配起來、協(xié)調(diào)醫(yī)療資源。
面向醫(yī)護人員：用AI給醫(yī)療行業(yè)賦能，借助AI為處方點評、臨床決策等提供決策建議，幫助醫(yī)生更好地決策判斷。另一點是運用醫(yī)學知識圖譜和大數(shù)據(jù)的方法，調(diào)整綜合醫(yī)療費用結(jié)構(gòu)。目前的總費用中，藥物占比過高而醫(yī)生的價值占比太低，因此需要在總費用不變的前提下調(diào)整醫(yī)生價值與藥費的占比，使醫(yī)生發(fā)揮的價值與價格不背離。
平安嘗試在醫(yī)療場景落地AI的過程中，既會使用公司內(nèi)部的技術(shù)方案，也會與第三方公司合作。商業(yè)合作不是公益項目，企業(yè)最關心的自然是這項技術(shù)到底能為自己解決什么問題？能帶來什么價值？而這可能也是AI技術(shù)服務商在嘗試向行業(yè)輸出技術(shù)前，最需要想明白的問題。
穆強指出，AI初創(chuàng)公司想要進入醫(yī)療垂直領域，最大的痛點是買單方，也就是誰為他們的AI技術(shù)買單的問題。企業(yè)經(jīng)營不外乎開源節(jié)流。如果想把AI技術(shù)應用到產(chǎn)品中，首先要找到AI能給企業(yè)經(jīng)營帶來什么價值，是能幫企業(yè)開源還是節(jié)流，還是抑制風險，還是提高醫(yī)療水平，總得幫人干點什么，所有的這些最終都要轉(zhuǎn)化成商業(yè)價值。只要這項AI技術(shù)能夠幫我們提高經(jīng)營能力，我們自然愿意為之付費。
錯把商業(yè)項目當成研究項目
須成忠教授是中國科學院深圳先進技術(shù)研究院首席科學家，他所帶領的團隊開發(fā)了先進云平臺，平臺之上融合了大數(shù)據(jù)、機器學習等技術(shù)，在智能交通、醫(yī)療健康、城市信息等多個領域都有落地應用。
須成忠教授告訴AI前線，智慧交通即利用人工智能和大數(shù)據(jù)使城市交通變得更智能，其終極目標是通過城市大腦做預測，并能持續(xù)學習進而反饋控制，但目前暫處于起步階段。阿里做城市大腦，說將城市擁堵改善了10%，其實這10%從科學研究角度來說誤差都要拿掉了，可以說是微不足道，而且它是基于一個小區(qū)的小范圍實驗。
目前中科院深圳先進技術(shù)研究院在交通領域已經(jīng)落地的成果主要基于中科院收集的城市所有浮動車（出租、公交等非固定權(quán)的車輛）數(shù)據(jù)，包括三類服務：面向政府的服務，如城市精細化管理；面向公眾的服務，如深圳市的公交在手軟件，能夠綜合實時路況、天氣情況預測當前公交距離本站還有多久；將數(shù)據(jù)通過API方式開放給第三方企業(yè)（如騰訊、廣電集團、酷米客等）做更多的應用和服務，庫卡機器人，每天數(shù)據(jù)API訪問量達到500多萬次。
在加入中科院之前，須成忠教授在國外也承擔過不少企業(yè)合作項目。在他看來，做技術(shù)研究的人最容易犯的錯誤就是太過在意研究，錯把商業(yè)合作當作科研項目。
須成忠教授指出：研究院研發(fā)的產(chǎn)品原型充其量是證明你有這個技術(shù)能力，但還是需要針對用戶的具體需求來修改和定制開發(fā)。我們以前把項目當作研究項目來做，并沒有解決企業(yè)的剛性需求，研究院經(jīng)常會遇到這樣的問題。結(jié)果導致我們做的技術(shù)，用戶并不是特別感興趣。