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创新工场王晶:实体经济智能化拐点已到来

作者: 亿邦动力网来源: 亿邦动力网2017-12-21 10:41:22

【亿邦动力网讯】12月21日消息,在2017亿邦未来零售大会上,创新工场AI工程院联合创始人王晶发表了题为《实体经济智能化拐点到来 中国领跑世界》的演讲。她指出,AI即将带来巨大的变革与机会,将是驱动下一轮GDP增长非常重要的点。而在这方面,中国比起世界有四个非常重要的优势:第一,华人文章发表占43%;第二,人才金字塔已经逐渐成型,下一代少壮派的崛起;第三,国务院关于《新一代人工智能发展规划》非常有前瞻性的,作为大环境的推动;第四,大量数据的积累。

据悉,2017亿邦未来零售大会由亿邦动力网主办,于12月20日-22日在广州香格里拉酒店举行。

本届大会以“智·商”为主题,包括两天的主论坛,5场主题分论坛,马蹄社等活动,国内外电商领域知名企业高管、专家学者、媒体代表共计4000人次出席。值得关注的是,在本届大会上,数字化、智能化、场景化已成为主旋律,大数据算法、内容、社交正在和产业紧密融合。反映了,商业正处在迭代进化的边缘,这是一个低维向高维迈进的历史性时刻。

(创新工场AI工程院联合创始人王晶)

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

以下是演讲实录:

大家早上好!

我想分享分几个部分:“智”人工智能有四波浪潮;“商”,在新的阶段什么带动了实体经济智能化的拐点,我们认为是OMO,就是线上线下融合;“解”,分享一下创新工场人工智能工程院在零售界的解决方案。

一、“智”

介绍一下创新工场,我们是一家VC公司多次获得早期投资、AI投资的名誉,很少见一家VC公司要建立一个人工智能工程院,相比投资部门的人数已经是2倍了,即使是投资界大家抢的不是对于行业的前瞻能提多么强,我能够给被投企业带来资源有哪些也很重要。在实体经济智能化的情况下,怎样给这些公司赋能,这也是很重要的能力。

人工智能工程院去年成立,致力于人才培养,人工智能大的浪潮下每家公司想招算法工程师非常难,我们和搜狗和头条合办了全球竞赛,今天在北京落幕。人工智能大赛今年有上万支队来自65个国家参赛,我们很看重情怀,今天夏天办的夏令营,只有36个人参加,是从上千个高校高材生当中选取的,最后他们做了6个洲的实践应用,最后智能驾驶的小车可以给你心爱的女生送去一束玫瑰,还可以帮助你写情歌,零售店无人解决方案也是在6周内做出来的。

我们认为人才的培养、想把AI技术应用到各个领域当中,做定制化的解决方案。

AI即将带来巨大的变革与机会,我们认为人工智能将是驱动下一轮GDP增长非常重要的点。中国比起世界来说有什么劣势和优势?我们有四个非常重要的优势:

第一,华人文章发表占43%

第二,人才金字塔已经逐渐成型,下一代少壮派的崛起,就是AI公司最有名的科学家也好、创业者也好,他们都是下一代AI发展的中间力量。新一代大学生们对人工智能学习非常有热爱,中国是一个数理化走遍天下的国家,在中国我们的人才远远有更深厚的储备。

第三,国务院关于《新一代人工智能发展规划》这是非常有前瞻性的,这是作为大环境的推动,我主要想指出一点来,其中提到中小学设置人工智能课程,我作为一个妈妈接触到很多小孩子,小学的时候三四年一些小朋友开始学信息学,初一的时候,一些顶尖学校有专门负责人工智能的老师,从初中的时候可以学大学级别的课程,高二、高三其实掌握了非常好的人工智能能力,可以去人工智能创业公司中实际上做应用、写代码,并且不是写在边缘,是写在核心代码。下一代在人才的不断储备过程当中,将来新的起跑线可能不是您的孩子背多少唐诗,当然文化的积淀一定要有,同时是编程能力怎么样,人工智能怎么样,这是一个趋势。

第四,数据,不管是大的市场,移动支付的成熟程度,以及外卖、共享单车,这是大量数据积累,线下数据线上化的过程,这个中国具有非常强有力的优势。

综上所述,中国在人工智能发展方向上占很大优势,包括在美国的被投企业,他们会说想在中国拓展,因为中国有很大的应用场景,虽然美国有很好的人才,但是要想把人工智能应用,在中国应用就能够保证在世界应用,这一点是可以占非常大的优势。

我们所人力资源的人工智能的四个阶段:第一阶段,互联网阶段;第二阶段,商业智能化。将人工智能应用到各个商业领域中;第三阶段,实体经济智能化;第四阶段,全自动的智能化,更多是自动驾驶、智能制造、机器人等等。这并不是绝对有先后顺序,当中会有一定交叉。

不管是搜索还是去电商买东西、推荐等等,后续所有的智能化很多都是通过人工智能来实现的。举个例子用钱宝的公司几秒钟之内决定是否借贷给这个人,很多需要靠数据、智能化。

当我们把AI技术应用到各个领域当中,比如说金融、保险、教育、交通、物流,首先需要创业者对于这个行业、这个领域,我们要有深刻的理解,痛点在哪里、问题在哪里,到底拿人工智能能够解决什么问题,这个阶段有一大批公司,做AI To B的解决方案,这是需要深度和行业结合的。

为什么能够有实体世界智能化,先要数字化,先数字化才能够赋能,连数据都没有的情况下怎样赋能,现在传感器的普及,不管是视觉的解决方案,还是其他搜集数据的越来越大,从进店的时候就可以知道这个人到底是谁,到底是不是会员,进了店以后看了哪些东西,对哪些产品感性,对哪一个区交互更多,最后结账的时候可以知道买了什么东西。从一开始进店到全站流程,以后线下一样可以做到这一点。

像无人驾驶、机器人、智能制造,因为中国是一个制造大国,碰到一些客户问在新一阶段制造业会不会返回国外?我认为这是中国非常大的优势,我们有这样一个制造业的基础,如果可以把技术特别好的应用到场景中,不仅不会流失到这些机会,会把更多的机会吸引到中国。

(PPT图示)这是对于AI的整体蓝图,从硬件、芯片、软件平台化,到在大数据基础上的AI应用,到视觉、自然语言、传感器、人力资源在自动驾驶、机器人上的应用,这是我们看到现阶段什么能够做,3-5年什么能做,5-10年什么能做,迭代速度比我们想象中快很多。

二、“商”

回顾这一段时间,我们发现早期的野蛮生长、早期的劳动力成本比较低的情况慢慢发生了很大变化,做生意越来越难,原来几十块钱或者更少可以吸引线上用户,现在可能需要几百块钱,这个时候环境的变化以及线下店碰到的各种困难更应该用智能化方式解决。

为什么OMO可以实现?首先是移动支付的普及,如果没有支付的环节,很多线下数据搜集都是很难做到的。线上线下流量获取,现在想拿到一个线上用户是很难得,但是摆一辆车大家扫码开了,新的信息就慢慢获取了,可以通过不同方式线上化,就像无人店,进门的时候就已经知道你是谁了,已经线上化了。加上实体世界数字化、生产自动化,这几点的必要性引领一个新的时代进一步发展,AI在OMO触及产业当中起到了非常重要的作用。OMO不光在零售业,在交通、教育也有很多非常有意思的应用,使线上线下能够充分融合。比如说以后人脸识别,违章可以开罚单,以后自动驾驶普及了以后,车和车是可以交互的,甚至车和路也可以交互,再这样发展下去人不如车对于驾驶的能力强了,甚至有一天人不允许驾驶汽车了。我们认为将来智慧交通不只是停留在交通路线规划层面。

我们为什么说实体经济能够智能化、数字化,原来大家骑自行车不知道谁往哪骑,现在就是因为传感器的成熟程度,像摩拜每天4000万次的骑行,不停的在搜集数据,大量的数据不光他可以智能判断我知道这边车多,给一点激励让大家把车挪到别的地方,同时很多公司希望和摩拜合作,你的数据怎样更好的支持到我,这已经不是简单的问题了。

单品单店的决策是非常重要的,就像刚才说的皮皮虾,我怎么知道明天要进多少皮皮虾,很多事情销量的预测就会导致订货以及选品的智能化。线上线下怎样让我更多的线下客户转成线上,还有供应链整体链条当中各个环节当中怎样优化。我们认为无人店所省的不是无人,而是由于无人店把全部链条数字化,这样才能够彻底打通。从没有数据电子化、结构化以后将来教育也是定制化。

三、“解”

创新工程人工智能工程院所看的各个行业,其中最主要的是主打零售业,零售业前端的视觉结账非标品多物品进行识别,对于SKU分层,我们是有各自适合的解决方案,主要是主打视觉的,而是贴其他的传感器的方式解决。包括如果是品牌商,怎样能够快速识别出来我付了钱,怎样让他能够更快、更精准的识别出来我是不是花钱花的值得。

(PPT图示)这是结账的举例,我们做了便利店和商超的解决方案,这些数据的解决方案都是在你有大数据的基础上深度智能化,这是真正可以给业务带来价值。

总结一下,互联网时代中国最早还是借鉴的角色,之后移动互联网时代,我们已经是中美之间互相借鉴了。在O2O的时代中国已经慢慢赶超美国了,但是OMO时代中国会引领世界,希望在引领世界的过程当中,大家各自找到自己的商机,谢谢大家!

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