解读国双如何发展“产业人工智能”
发布时间:2018-12-10 | 发布者： 东东工作室 | 浏览次数： 次近年来，在数字化、智能化以及我国加快新旧动能转换、大力发展新经济的宏观背景下，人工智能已经成为推动国内各行各业进行数字化转型的关键能力之一。在前不久由北京国双科技有限公司(下简称国双)协办的第八届信永中和论坛上，国双董事长兼CEO祁国晟发表了题为“产业人工智能驱动数字经济”的演讲，阐述了“产业人工智能”对于数字经济的推动作用。
那么，“产业人工智能”发展空间有多大?其为我国的产业及行业的发展带来何种价值?国双是如何推进人工智能在产业领域的落地，并深度释放“产业人工智能”价值?大会间隙，祁国晟就相关话题接受了媒体的采访。
“产业人工智能”市场大有可为
习近平总书记在今年召开的金砖国家工商论坛讲话中指出：“未来10年，将是世界经济新旧动能转换的关键10年。”而从国内产业发展环境来看，国家近年来密集出台了包括《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》等一系列鼓励支持人工智能产业发展的政策。这也预示着：在我国加快新旧动能转换、大力发展新经济的宏观背景下，人工智能已经成为推动国内各行各业进行数字化转型的关键能力之一。
祁国晟在发言中表示，智能化的发展激发了产业新动能，响应习总书记号召，大数据和人工智能更应紧密服务于实体经济。在企业从信息化步入到数字化的转型时代，混合型人工智能将会是解决企业转型和治理问题的发展方向，将帮助企业从粗放型和人力密集型转向高精尖和智能驱动的发展模式，推动供给侧改革。在这方面，国双致力成为企业在数字化和智能化转型时代的技术供应者和提供者，将持续通过产业智能系统提供一站式智能解决方案，为企业数字化、智能化转型赋能。
事实上，人工智能技术在产业领域的应用空间非常广阔，也将给产业及各行各业带来巨大的应用价值。在这方面，国双在国内多个重要行业领域已拥有一系列的成功实践。例如国双通过与国内一家大型车企合作，解决混合动力新能源汽车行驶里程无法准确预测的难题。由于混合动力新能源汽车的行驶里程涉及指标复杂，不仅与油量、电量以及驾驶习惯有关，还与当时的天气、气温以及道路坡度及拥堵情况密切相关，因此需要通过收集海量历史数据来制作相应的预测模型，从而对行驶里程做到精准预测。
再如国双帮助油田企业进行石油设备的预测性维护。由于我国石油企业很多使用“磕头机”进行采油作业，这类机械设备大多设置在野外，一旦损坏维修起来非常麻烦，既耗时费力又要面临停产所带来的经济损失。国双通过对企业历史数据的收集和深度挖掘，并结合专家的深度学习技术，则可以预测两周后所发生的大概率部件损坏故障，实现了在不停车的状态下对设备进行维护，从而做到防患于未然。
AI产业落地需加持“行业能力”
何谓“产业人工智能”?在祁国晟看来，与当前的人脸识别、语音识别等感知层面的人工智能技术有所不同，“产业人工智能”是一个混合式的人工智能技术概念。它除了具有深度学习以及感知层面的能力外，同时还须结合数据科学家、行业专家的能力，借助知识图谱、自然语言理解能力，将行业的专业性信息、专业性能力实施代码化，并通过利用计算机处理海量历史数据来发现其中的规律。这几种能力结合在一起才能真正称为“产业人工智能”。
“如果没有专家，没有充分的行业经验，作为AI方案商，大数据、人工智能平台即使做得再好，也都是空中楼阁，都不能解决实际问题和促进生产力发展。”祁国晟解释道，国双在大数据、人工智能等技术领域具有多年的积累，并树立了自身的优势，但同时更需要的是各个行业及产业领域的专家。这也是此次为何与信永中和达成深度合作的一个最重要的原因。
事实上，也正是基于此，多年来，国双凭借自身大数据平台独有的分布式数据架构和多维度关联性分析技术，同时利用自然语言处理、知识图谱等AI技术，通过引入大量的产业及行业领域专家人士，与产业及行业界积极拥抱。当前，国双在数字营销、智能CRM、融媒体及数据智能、智慧司法、智慧政务、工业互联网等多个行业领域拥有着成功实践，取得了实实在在的成绩，并赢得了客户的信赖。
产业人工智能需跨越四大瓶颈
应该说，在产业及行业市场的拓展上，大数据、人工智能技术能力和行业能力是非常关键的两个方面。那么，要谋求在产业及行业市场的破局，AI方案商还需要突破哪些难点及瓶颈?对此，祁国晟表示，面对已有的传统流程化平台，总的来说，人工智能技术在产业及行业领域的破局，还需要解决四大方面的问题。
第一，能否拿到完备、高质量的数据。以国双在数字营销领域的实践为例，在为用户进行智能化数据分析时，能否拿到完备、高质量的数据源是其中最大的难点。早期的数字营销由于都发生在用户的数字平台上，因此往往能够获得满足条件的数据源;而后来，随着越来越多的业务并非发生在用户数字平台上，因此获取满足条件的数据源就成为一大难点。
第二，仅有数据还不够，还需要真正懂该领域的专家。如前所述，产业人工智能落地，需要行业能力的加持，也需要行业专家来对机器学习数据的过程进行监督，才能最终打造出一个具有行业应用价值的产品。
第三，市场认知不足。目前在海内外大数据及人工智能市场，存在着过度包装的现象。这种过度包装让市场用户对人工智能所带来应用价值的认知产生了很大偏差。如果潜在市场对产业人工智能的认知不够清晰，作为AI方案商则必须要付出更多的投入去教育市场。
第四，与传统流程化平台的结合与融入问题。作为AI方案商，例如在构建一个与业务紧密相关的智能化平台时，势必需要与流程化的平台去对接。这一新旧转换过程，不管是对于传统流程化平台还是AI方案商而言，都是一大挑战。必须清楚认识，智能化平台并不是替代产物，只有两者有效融合才能更好推动产业发展。
不难看出，国双对于产业人工智能的破局有着深刻的认识与理解，这应该也是其之所以能够在国内诸多行业市场旗开得胜的原因。事实上，如今的中国作为全球数字中心，在“产业人工智能”方面有着极为广阔的发展空间。而人工智能在各行各业的落地，在助力企业用户数字化、智能化转型的同时，也必将会极大带动AI方案商群体的成长。过去，国双作为国内首家赴美上市的大数据和人工智能企业，凭借在大数据和人工智能技术研发领域的优势走在了国内的前列。而今天的国双凭借在产业人工智能落地方面的真知灼见，也必将对整个AI方案商群体的成长、发展发挥更为积极的引领和指导作用。
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