人工智能能給中國制造帶來轉機嗎

來源：金融時報

本報記者胡萍

人工智能是不是中國制造的轉機？賦能傳統企業的難點到底是什么？企業自身又該突破怎樣的困境？在由天使投資聯盟主辦、中國大數據產業生態聯盟和香江獨角獸牧場聯合主辦的“賦能工業智能”研討沙龍上，來自人工智能大數據領域的科創企業、來自傳統制造企業的、華發集團以及互聯網公司百度、騰訊和用友等企業代表進行了深入探討。

《金融時報》記者：人工智能能解決什么問題？有哪些是它不能解決的？

劉宗長（天澤智云cto）：我覺得人工智能能解決三個問題：其一，知識的利用效率和利用成本問題，如果能夠把專家的經驗，用人工智能的建模方法固定下來，那么整個知識的傳承和使用效率都可以提高；其二，人工智能可以幫我們探索到一些過去不知道的知識，或者沒有辦法去發現的問題；其三，人工智能可以去做一些人類做得效率比較低，或者做不好的事情。舉個例子，像工業生產線上質量的檢測，以前通過人去做質檢，可能效率很低，并且犯錯的機率很高。現在我們用一些機器視覺的技術，可以把過去人工的效率提升10倍以上，并且錯誤率幾乎降到可以忽略。

過去中國工業的增長，主要有三個要素：勞動力要素、資源要素、投資要素，以投資要素作為驅動。現在要做轉變，轉變成效率驅動和知識驅動，在這方面，人工智能確實能帶來工業效率、成本和知識獲取速度的提升。

但是在基礎問題上，中國工業還有許多功課要補，比如核心工藝問題、基礎原材料問題，包括工業過程當中的管理科學等問題。在整個工業里，有很多令人敬畏的核心知識，我們現在講到大數據和人工智能，在浩瀚的工業知識體系面前，我們可能還只是一個小學生。

《金融時報》記者：您認為人工智能是中國企業的轉機嗎？

張進（廣汽集團智能網聯技術研發中心主任首席技術總監）：我覺得這不是一個轉機，應該是提供了一個舞臺，讓中國制造和世界制造能夠同臺競技，能不能打贏看我們的了。作為人工智能，它一定有產品，一定要去考慮一個比較系統、完整的解決方案。但我們仍要重視傳統的基礎領域。另外，品質永遠是第一位的。

郭金銅（用友集團cmo）：首先，我覺得任何技術都不能承擔一個救世主的重任。其次，人工智能本質上是一種技術，是一種工具，能不能發揮作用，核心是看中國的制造企業本身想做什么，怎么做，想不想轉。再次，企業家最核心的訴求是應用，找到適合其企業發展的應用。最后，什么叫轉機？我們用一個更正向的詞叫進化，每一次新技術都必然誕生新的應用，每一次新的應用必然誕生新的企業管理模式，新的企業管理模式進而會升華出新的企業管理思想。如果一個新技術不能誕生出這樣一個新的企業管理思想和企業管理模式，那就談不上進化，也談不上轉型。

常雷（偶數科技創始人兼ceo）：任何一個新技術的出現或進化，都會帶來各方面的變化。舉一個簡單例子，當年計算機或者互聯網出現的時候，并不是在一些老的企業發生轉型或者升華，大部分是一些新的企業替換了這些老的企業。我現在認為，人工智能跟過去技術是一樣，老的這些企業如果不能夠很好的轉型，必然會有新的企業使用人工智能等新的技術，帶來一些新的管理模式，必定要替換它。人工智能應該是中國制造業的一個很好機會，因為這個技術不僅用在制造業，在其他各個行業都會帶來一個革命性的變化。

凡曉芝（百度公司高級市場顧問）：ai對所有行業都會有顛覆作用。總體看有兩個路徑，一是ai驅動傳統產業升級；二是從零開始，從ai開始做產品。我認為，ai帶來的不是進化，而是顛覆。沒有ai思維、不以ai驅動的公司將會被淘汰；ai會誕生新的產品品類，會對現在的傳統企業形成降維攻擊，比如無人駕駛一定是對汽車制造業的顛覆性改變，它會改變傳統產業的運營方式、制造方式。再比如，我們的duer os平臺，不到1年的時間，植入了duer os語音助手的設備已達1億臺，包括華為、oppo、vivo、小米等到手機。

《金融時報》記者：ai賦能傳統企業的難點是什么？人工智能能夠為傳統企業提供哪些賦能服務？

張金興（華發集團總經理助理）：關于賦能傳統行業的問題，我認為是雙向的。人工智能是一個工具，工具首先是來源于實體企業的需求，最終也要加速實體企業的發展。賦能不僅是ai技術來進行傳統產業的賦能，運用人工智能開發，傳統企業也能對它進行一些賦能，推進產品的迭代和升級。

第一，融合的問題。不管是人工智能還是傳統行業，要進行整體的融合必須先了解彼此的需求，比如人工智能技術應用到企業場景里面，需對整個生態有一個理解，才能更好應用，才能促進這個企業進一步健康有序發展。第二，突破的問題。各個行業的思維模式，包括商業模式都不相同，但是人工智能來了之后，作為一個傳統行業，就要打破傳統思維模式，這對原來的認知有一個非常大的改變。如果只是引進了一些人工智能技術層面或者產品層面的東西，整個思維模式方面沒有改變，這個東西也做不太好，就融合不了。第三，創新的問題。人工智能和傳統行業結合之后，不僅存在商業模式的變化，還有管理模式、運作模式的變化。在這個變化過程中，會產生很多問題，必須有一個新的方式來應對，從而更好實現雙向賦能。

劉宗長（天澤智云cto）：從制造企業角度看，面對人工智能最大的困難是，很多基礎設施沒有做好準備，尤其在數據方面，包括整個流轉、采集、平臺基礎設施等方面。因為人工智能是脫離不開數據的，我們是不是有足夠帶標簽的數據，能夠做這樣的訓練，很多企業過去沒有這個意識去積累數據資產。

從人工智能企業角度看，怎樣用這樣一個技術給企業產生價值。人工智能企業往往會站在技術的層面上講問題，而企業更關注的是價值層面，你能幫我解決什么問題，你能給我帶來多少效益，而這些問題人工智能企業很難回答。

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