新华财经上海9月17日电(记者高少华)人工智能技术近年来在国内快速发展，正不断从概念炒作向应用落地、行业融合方向演进。专家认为，随着人工智能技术逐渐成熟，人工智能将越来越多的赋能实体经济。人工智能技术的应用落地需要数据、场景的支撑，当前国内人工智能行业在应用落地方面仍面临诸多短板。
从“机器人跑腿”到AI客服 人工智能加快落地
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，也是当前全球科技界竞争的一大风口。2019年以来，各种人工智能技术在国内正加速落地，人工智能应用范围不断扩大。在不久前于上海举行的“2019世界人工智能大会”上，来自全球的各大人工智能企业纷纷展出各自的AI技术，涵盖了生活、工作的方方面面，也预示着AI时代业已到来:
依托AI技术，移动配送机器人在大楼里给人送快递、外卖正在成为现实。上海有个机器人有限公司(YOGO ROBOT)在世界人工智能大会上联合东浩兰生集团宣布，YOGO的第五代配送机器人揭幕，并成功变身“楼宇管家小智”，双方将联合探索自主移动机器人在楼宇中的智慧新可能。
YOGO ROBOT创始人赵明向记者表示，作为国内专注于楼宇场景进行测试和落地的机器人公司，YOGO ROBOT配送机器人已经在楼宇累计完成配送50万单，单机运力达到106单/日，节约配送时长13万小时。
金融信息服务领域，AI技术同样开始展现身手。在2019世界人工智能大会上，智能金融搜索引擎虎博科技发布了金融信息机器人“虎博私人助理”，开启智能问答机器人应用于专业领域的先河。虎博科技创始人兼CEO陈烨表示，虎博私人助理颠覆了现有信息查找方式，让找信息变得像日常交流一样简单，从而帮助人们极大提高了信息获取效率。
如今，越来越多的企业正在将AI技术应用于日常业务中。据中国平安联席CEO陈心颖介绍，平安在五年前就判断人工智能将会对金融带来颠覆性改变，因此平安在科技方面的投入巨大。目前，平安已经拥有包含营销、产品、风控、服务、运营等超过400个AI落地应用场景。比如AI代理人应用于寿险代理人的面试、培训和销售支持，目前已经累计完成面试超340万人次，减少人工面试时长超29万小时；AI风控(微表情)实现全线上化、智能化的端到端信用管理，日均信用风险评估量达360万，贷款余额3，500亿。
“未来人工智能将和电一样，无处不在改写人类历史”。创新工场创始人兼首席执行官李开复认为，人工智能赋能传统企业是中国的巨大机遇，将带来弯道超车效应，传统企业拥抱AI会得到最好的成长，如果过慢接受AI则将丧失竞争力。
AI热潮背后犹存诸多挑战
人工智能发展至今，从技术的探讨到商业化落地的追寻，已然成为新一轮产业变革的核心驱动力。人工智能正在与各行各业快速融合，在智慧城市、安防、工业、文娱、智能家居等领域实现应用，助力各行各业智能化转型升级、提质增效。但在专家看来，当前国内AI热潮背后，也仍存在许多问题和挑战。
德国SAP全球高级副总裁、中国总经理李强表示，当前最热的毫无疑问是人工智能和工业互联网，中国把人工智能和工业互联网作为国家战略，出台了非常多的政策，支持中国企业利用先进科技推动经济高质量发展。一方面可以欣喜看到，中国的人工智能和工业互联网取得了巨大腾飞，无论是从专利数量、论文数量、投融资总额以及独角兽企业数量，今天中国已经是当之无愧的全球第二大人工智能国家，工业互联网领域已经有超过500家工业互联网平台，超过了德国、美国、日本的总和。
但是另一方面，资本的狂潮之下，在人工智能和工业互联网领域，越来越多的泡沫开始浮现，甚至出现一些方向上的迷失。比如今天许多中国人工智能企业都没有实现盈利，而且继续在烧钱。他们都主要拥挤在狭窄的赛道，关注更多的是视觉和语音识别、自动驾驶等领域。实体经济从人工智能热潮中受益依然有限。“资本狂潮之下，催生了大量的泡沫，同时也泥沙俱下，重复投入以及恶性竞争也制约了企业进一步进入工业互联网的意愿”，李强表示。
针对当前国内人工智能产业化面临的不足，京东集团副总裁、人工智能事业部总裁周伯文认为，面临的挑战主要在三个方面。
第一，人工智能产业化需要顶层设计。目前有些企业认为，产业智能化是IT部门的事情，是一个ERP流程再造事情，如果按照这一思维就有可能会发现，即使AI技术突破了一些关卡好不容易落地，但是价值天花板很快就会达到。所以，“产业智能化一定是CEO、业务负责人要考虑的事情，而不仅仅是IT部门的事情”。
第二，在产业智能化的路径上，作为从业者需要抓住切口，以点、线、面的方式在一个闭环里创造价值，坚持“小步快跑”，从而给到业务部门以信心，给到团队以方向。
第三，在产业智能化过程中，目前一个不好的倾向即低估了生态的重要性。“其实在创新年代里，每一个创新企业都依赖生态支撑，无论是人才供给还是创新落地，都离不开生态，生态非常重要”。周伯文称。
推进AI落地需要更多合力
中国工程院院士潘云鹤认为，2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，如果说前期探索阶段是人工智能1.0，2017年之后的技术研究就是人工智能2.0。两者最大的差别，是人工智能2.0开始运用大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统，并且在智能城市、智慧医疗、智能制造方面进行应用和探索。未来，人工智能和工业的结合，将在工业生产、企业经营、 产品创新、供应链接、经济调节等五个领域得到更进一步的发展。
为更好推进AI技术应用落地，陈心颖表示，AI落地最重要的是要有场景支撑。在拓展AI应用场景方面，可以采取像基础建设领域的PPP项目作法，人工智能也可以有PPP项目，需要政府和民营企业加大合作。另外，做好人工智能，一定是开放式的，为此可以更多的参与一些国际组织和标准制定，在这方面也有很大发展空间。
“从电商领域AI应用角度而言，目前国内领头企业的AI应用水平不落后于世界其它企业”。周伯文表示，需要做得更好的是原创想法的应用。能不能有更好的想象力、更前瞻的眼光，做一些目前看起来不太可能成功、但是愿意去投入的事情，这是国内需要加大努力的地方。
在周伯文看来，AI落地的短板主要是技术发展依然不够成熟。AI数据的算法、AI技术的突破令大家欢呼的同时，也要考虑产业化的环境是否符合发展需求。目前需要政府和产业界一起来思考，帮助合适的场景找到合适的技术，也帮助合适的技术找到合适的场景。
除此之外，专家认为，为更好推进人工智能技术应用，也要进一步加大数据安全和隐私保护。业界要形成数据使用的行规。当中国形成全世界最大数据群时，必须要进一步加大个人信息保护，而第一道闸门就是企业。企业要形成行规或行业标准，为立法打下基础。(完)
