专访第四范式CEO戴文渊:走出转型焦虑需认清AI本质,应用浮在表面将被淘汰

    每日经济新闻 2019-06-21 12:40

    在戴文渊看来,几年前,各行各业仅仅具备拥抱AI的意识,通过人形机器人、刷脸系统从表面接触AI,对于AI的价值是什么莫衷一是。如今的大多数企业开始真正拥有强烈的AI应用诉求。

    每经记者 张虹蕾    每经编辑 陈俊杰    

    人工智能从热潮到冷静再到应用落地,一批创业企业试图在这个前沿科技领域开疆拓土。

    比起其他面对C端用户迅速崛起的AI独角兽,去年底刚刚完成C轮融资的第四范式在AI赛道显得颇为低调。在中国农业银行、交通银行新晋成为投资人后,它成为五大国有银行联合投资的唯一一家创业公司,主营产业则是面向B端的企业级人工智能PaaS平台。

    在创立第四范式之前,戴文渊曾是百度最年轻的高级科学家,也做过华为主任科学家,他经历了行业理论缺乏基础支撑的“缺口”期,也见证了阿尔法围棋(AlphaGo)出现后的人工智能热潮。

    “一些企业面临着AI转型的焦虑与无奈。”6月20日,戴文渊在接受《每日经济新闻》记者专访时表示,属于人工智能真正的落地时间已经到来,各行各业从拥抱AI到探索AI ,一些伪需求也将逐渐被淘汰。单点解决问题并不能触及本质,自上而下转变思路才能解决“痛点”。

    第四范式CEO戴文渊 受访者供图

    谈AI认知:特别火又特别令人困惑

    6月20日上午,和自己的团队成员发布完几款新品之后,戴文渊与媒体聊起其和人工智能的往事。在创办第四范式之前,戴文渊是百度AI系统“凤巢”系统的设计者,当时是百度最年轻的高级科学家,之后赴华为诺亚方舟实验室任主任科学家。

    谈及自己的经历,戴文渊向《每日经济新闻》记者回忆道,十几年前AI尚未落地,人工智能理论缺乏“迁移学习”支撑,因而在2005-2008年一直在做理论方面的研究,想要补齐“缺口”。而在2008年之后,人工智能的理论基本完善,但行业关注度依然不高,这个时候就开始思考怎样让外界意识到人工智能的价值,进入百度、华为等公司开始实战。而在近几年,人工智能的价值已被证明,但推广的速度依然很慢,这就迫使自己开始创业。 

    “人工智能在今天是一个特别火又特别令人困惑的话题。”戴文渊感叹,火是因为被各行各业寄予厚望,困惑是因为目前公众在新闻媒体上看到更多的AI集中在感知层,例如人脸识别、语音识别、无人车等。但回到企业经营,似乎和无人车这样的技术完全联系不到一起去。享受着AI红利的企业,例如BAT,也没有哪家是靠人脸识别在经营的。

    从创业至今,戴文渊深刻的感受到,企业在AI转型的过程中也发生了一系列有意思的变化。过去衡量一个企业的指标更多停留在资产、负债率、收益率等硬性财务指标,但随着AI技术的革新,业界也开始关注一些财报之外的内容。

    例如,在同等条件下,一家企业与竞争对手相比,拥有更好的创新需求,基于人工智能和计算机技术,在相应场景的效率提升1%,就可以实现线性的业绩增长。

    谈AI转型:解决单点痛点的时代早已过去

    在与各行各业的合作方探索AI应用的过程中,戴文渊也曾遇到一些有趣的故事。比如,有企业提出要在公司做一个人形引导机器人,有企业迫切想要转型,但却找不到能够解决核心问题的AI技术,陷入焦虑。 

    这只是企业在探索AI转型过程中的一个缩影,当AI迅速来临之时,一些企业并没有理解其核心本质。“(人工智能)像不像人只是一种工业设计,只追求表面的AI难以了解技术的本质。”在戴文渊看来,这些案例的背后是业界对于人工智能还未形成完全清晰的认识,急于拥抱AI ,却未找到与自身基因匹配的AI。

    那么,如何才能发现企业AI转型痛点?

    面对这一疑问,戴文渊表示,“企业的痛点不是我们发现的,是企业告诉我们的。但重要的是了解到企业的痛点之后,为其提供一套怎样的解决方案,了解其在转型的过程中遇到了怎样的困惑,找到适合他们的方法论”。

    “AI企业只是引路人,最终完成转型的是企业自己。企业AI转型最重要的一步是意识转换,继而是组织的重构和策略的调整,自上而下理顺思路,AI应用才能真正落地。”随着技术的迭代,戴文渊认为,过去20年互联网和移动互联网解决了策略执行环节的问题。未来20年,人工智能将会通过改造 “策略制定”的环节来提升企业业务。通过一项技术或者一个软件解决“单点”痛点的时代早已经过去了,如何给予企业整套解决方案至关重要。

    谈AI应用:只注重表层的AI会被逐渐淘汰

    IDC预测,到2022年,中国的人工智能市场投资规模将超过百亿美元,未来5年的复合增长率超过59%,将形成一个全新的千亿人民币规模的人工智能基础架构硬件产业生态。AI算力正承载人工智能应用的平台和基础,加速推动人工智能系统的快速发展和演进。

    在戴文渊看来,几年前,各行各业仅仅具备拥抱AI的意识,通过人形机器人、刷脸系统从表面接触AI,对于AI的价值是什么莫衷一是。如今的大多数企业开始真正拥有强烈的AI应用诉求,开始真正思考自己究竟需要怎样的AI技术解决“痛点”。

    在这个过程中,一些特殊的时间节点也让戴文渊记忆深刻。他表示,AI市场的热度节点源于AlphaGo的出现,人工智能一下子火了起来。在此之前,业界更多在关注人工智能的价值,真正关注能给生产力带来变革的AI企业并不多。  

    在戴文渊看来,过去3年AI经历了一个过热、过度乐观的阶段,但泡沫也催生了AI的成长。在这个过程中,一些“伪需求”的公司也受到了资本的青睐。经历几波人工智能的发展浪潮之后,整个行业开始反思什么是真正的AI,开始真正回归价值,只注重表层的AI会被逐渐淘汰。

    与此同时,戴文渊也反复强调,过往AI发展进程中,大家关注的焦点主要集中在两个方面:一是通过购买大量的服务器和GPU提升算力;二是通过芯片实现AI的加速。但算力是一个结合软件和硬件完整的体系架构,只有了解AI算法的运算架构与逻辑,才能针对硬件去做深层次的优化。

    按照戴文渊的预判,随着人工智能规模化落地,企业在制定AI转型路线时可考虑“1+N”的应用场景模式,“1”是结合公司核心业务,把1个或几个对业务影响最大的场景做到极致;“N”是用最高的效率规模化落地尽可能多的应用场景,使场景的总体价值最大化。

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