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AI2.0:重构与再出发

这是一场“解放生产力和发展生产力”的宏大故事,而故事的起点则回溯到上个世纪50年代——1955年末,两位美国计算机学者NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑专家"(LogicTheorist)的程序——这被公认为人类历史上第一个真正意义上的AI(Artificial Intelligence)程序,它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解。在人工智能的发展历史上,这被认为是一个里程碑事件。

其后的半个世纪,AI的发展更多的局限在研究和实验室层面,直到本世纪初——互联网产业的崛起促进了大数据、云计算的发展,强大的计算能力、深度学习模式的演进带来了精准算法——这让AI进入应用市场成为可能,AI的产业化进入加速期。

由清华大学中国科技政策研究中心等多家机构联合组成的课题组近日在京发布了《中国人工智能发展报告2018》显示,2017年中国人工智能市场规模达到237亿元,同比增长67%,预计2018年我国人工智能市场增速将达75%。

随着人工智能产业化程度的深入,由垂直专用领域的人工智能,走向通用型技术人工智能AGI(Artificial general intelligence)的演进趋势已经开始显露。如何将相对标准的AGI解决方案,适用于一个相对广泛的通用型、平台型领域,或将成为人工智能下一步的发展方向。

通用型技术的人工智能将意味着什么?华为云BU总裁郑叶来这样描述:“易获得、用得起、方便用的算力是AI产业发展的关键”。在此过程中,华为希望通过智能化、自动化、简单易用的人工智能工具和平台服务,让所有企业能以更快捷和高效的方式使用人工智能技术解决问题,创造价值。

临界点

2018年9月17日,上海西岸。以“人工智能赋能新时期”为主题的“2018世界人工智能大会”在此举行。在会议上出现的面孔几乎囊括了中国最有实力的科技巨头——华为、阿里巴巴、腾讯、百度······参与会议还有来自世界范围的10位科学家、150余家企业。

这样的场景,在中国和世界的不同城市都在上演。这预示着人工智能的发展正在逼近一个重要的临界点——其发展进程将从分散发展的状态,走向一种聚合发展的状态;从分散在实验室、研究机构、企业、欠缺整体推进的状态,走向政府、资本、商业、学术共同推动的燎原之势。

从国务院印发《新一代人工智能发展规划》,到工信部出台的《新一代人工智能三年行动计划》,中国人工智能的研发和产业化,已经上升到国家战略层面。

在此背景下,业界领军企业纷纷在人工智能领域加快布局。以通信行业领军企业华为为例,华为诺亚方舟实验室在AI研究领域一直是国内领先的实验室之一,2017年下半年开始,华为在人工智能应用领域开始全面发力。

2017年9月,华为发布全球首款人工智能手机芯片麒麟970,国内AI芯片初创公司寒武纪参与华为这款芯片的研发,提供了“1A”智能处理器及其上层软件。今年3月,华为发布了人工智能开发平台HiKey 970,平台具备强大AI算力、性能强劲的NPU硬件加速能力,助力AI开发,联合开发者构建的移动AI应用生态。

与此类似,百度也成立了深度学习研究院(IDL),聚焦应用场景,推动AI技术的商业化。阿里巴巴则陆续在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案。腾讯则在2016年开设了人工智能实验室AI Lab。

产业新动能

2016 年,Google 旗下科研机构 Google Research 宣布已经成功让人工智能检测糖尿病造成的视网膜病变,并将这项研究率先在印度展开了临床试验。

而目前,Google旗下已经成立三家专注医疗行业AI的研究机构,使用了端到端的方法来进入医疗健康领域,分别包括数据生成、疾病检测、疾病/生活方式管理,将人工智能的应用贯穿到数据采集、诊断、治疗、康复的全部环节。

在通信应用领域,华为提出的让普通人用得好、用得起、用得安心的“普惠AI”概念,用AI技术深刻地改变着华为的制造、物流、零售三大环节。制造方面,以前华为靠人工检测产品故障时,每个故障产品需要5分钟。如今华为使用云边协调的图像处理加深度学习智能判定,设备成品率上升到99.55%,与此对应的AOI检测员工作量下降了48%。在物流方面,AI使得例外费用下降30%,装箱率提升15%,运作效率提升10%。整体看,AI让各个物流环节的成本都大幅降低,让效率显著提升。

此外,工业制造领域也正在经历人工智能带来的全新变革。制造业巨头工业富联在其2018年半年报透露,公司自主研发及搭建的BEACON平台,实现了数据采集和集成、边缘计算和云计算,实现了通讯网络设备机构件的营收与毛利的双提升,根据BEACON平台在公司内部的实践效果测算,导入BEACON平台的制造BU效率提升30%,良率提升15%,生产周期缩短18%,库存周转天数缩短26%,能耗降低20%。

一个显而易见的行业事实是,人工智能正在引发产业结构的深刻调整。越来越多的传统产业在新旧动能转换中,将人工智能作为转型升级的新动力。

运用人工智能的机器设备替代人或与人协同工作,促进了网络智能设计制造与服务,大幅提升了劳动生产率,重塑了产业链与价值创造和分配方式。Gartner和中国信息通信研究院联合编制的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》(以下简称“蓝皮书”)显示,在中国AI应用的各类垂直行业中,人工智能渗透较多的包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域。其中,医疗健康领域占比最大达到22%,其次是金融和智能商业领域,占比分别达到14%和11%。

走向通用型技术的人工智能

尽管通过人工智能改造传统产业已成为业界共识,但在实践层面也不乏面临重重挑战。前述“蓝皮书”指出,人工智能仍处于早期采用阶段,仅有4%的被调研企业已经投资并部署了AI技术,许多企业还处在正在考虑采用AI和规划AI的阶段。在Gartner的AI技术成熟度曲线中,仍旧有许多技术拥堵在期望膨胀期,要过渡到生产实施阶段仍旧非常困难。

在AI实施过程面临的诸多困难中,一个带有共识性的挑战是,如何建立一个相对标准的通用型技术人工智能方案AGI,从而做到有效的“降本增效”。

2017年,华为在HC大会上发布了一个企业智能平台,旨在为企业提供一站式的人工智能平台型服务,丰富细颗粒的API,适配多样化行业领域的算法,以及异构计算基础设施,使大家能够用各种人工智能的算法来解决实际问题。

徐直军表示,“虽然该平台还在努力完善中,但是我们的目标是:让所有的企业,在所有的职能和所有的产品上,使用人工智能时更简单、更容易、更方便、更快捷。”

为此,华为已经发布了移动人工智能战略,目标是未来使用的华为手机能够成为你的私人数字助理,使得手机不仅仅是打电话、上网,而是实现更广泛的感知和认知,从而成为一个未来助手。

为适应人工智能时代的发展需求,华为这家员工总数超过18万的庞大企业则需要进行有效的内部改造——在研发战略、人才储备、组织架构等方面均需做出相应调整。

在华为总裁任正非看来,人工智能研究相当于攀登珠穆朗玛峰,科学家瞄准未来从事基础研究,不要求解决实际问题,按自己的研究方向往前走,但是沿途要“生蛋”,传播思想与理论,为别的领域创造突破。

“在人工智能的战略投入问题上,我们要有一个框架性模型,在战略机会点上敢于投入。华为的人工智能是以提高管理效率为中心,当公司运作效率很高了,将来就具有很强的竞争力。”任正非解释道,客户的需求是多场景的,而不都是提供标准化方案:“如果太过于定制化,又不能拷贝,这个成本就很高。我们要用多场景化的解决方案来消化客户的需求,化解他们存在的问题。”

面向已然到来的人工智能时代,徐直军这样描述华为的战略愿景:连接一切未连接,通过人工智能让数字世界和物理世界浑然一体,激发潜能,孕育智慧,构建万物互联的智能世界。


(网络编辑:何颖曦)
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