干貨分享:人工智能應(yīng)用落地的 5 大要素
導(dǎo)讀：本文介紹了人工智能應(yīng)用發(fā)展的概況以及決定了人工智能應(yīng)用落地的成敗的要素。
作者：劉道全
來源：AI數(shù)據(jù)派（ID：datapi）
人工智能經(jīng)歷前面的三起三落，最近一輪浪潮在AlphaGo引領(lǐng)下爆發(fā)，并且在金融、醫(yī)療、工業(yè)、安防等許多領(lǐng)域逐步走向落地應(yīng)用。人工智能應(yīng)用落地過程中，有許多成功案例，同時可能有更多的失敗案例。那么究竟是哪些要素決定了人工智能應(yīng)用落地的成敗呢？
本文將系統(tǒng)的闡述出來，以期幫助大家更好的了解人工智能落地的關(guān)鍵，推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
01 人工智能應(yīng)用發(fā)展的概況
繼2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了快速的發(fā)展，不斷滲透到更多的應(yīng)用領(lǐng)域，同時產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大。人工智能應(yīng)用落地已經(jīng)滲透到經(jīng)濟(jì)社會的主要領(lǐng)域，并為相應(yīng)領(lǐng)域帶來了新模式、新業(yè)態(tài)等價值。
首先從營銷、金融、安防等數(shù)據(jù)較好的領(lǐng)域和場景開始，逐步滲透到醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等更多的領(lǐng)域和場景，最近也滲透到了生命科學(xué)、藥物研發(fā)等更多新興領(lǐng)域。
我國人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在不斷擴(kuò)大，并且仍然處于快速發(fā)展也階段。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告(2021)》顯示，2020年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為3031億元，同比增長15%，以及我國人工智能企業(yè)共計1454家，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量都僅次于美國。
我國人工智能企業(yè)的融資規(guī)模和筆數(shù)也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)業(yè)的景氣程度，根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《2020年全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖》顯示，2020年我國人工智能產(chǎn)業(yè)投融資為235筆，金額達(dá)161.59億美元，為人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步的發(fā)展提供了良好的資本基礎(chǔ)。
02 人工智能應(yīng)用落地的五大要素
人工智能應(yīng)用落地的五大決定性要素分別是應(yīng)用、模型、數(shù)據(jù)、算法和算力，其中數(shù)據(jù)、算法和算力三大要素經(jīng)常被提到，但在對于人工智能落地應(yīng)用而言，應(yīng)用和模型是必不可少的兩個要素。五大要素間的關(guān)系如下圖所示。
1. 應(yīng)用
應(yīng)用即應(yīng)用場景，是需要人工智能解決的具體問題。人工智能應(yīng)用落地首先要明確的就是具體應(yīng)用場景，如銀行風(fēng)控的場景、零售營銷的場景、工業(yè)質(zhì)檢的場景等，應(yīng)用場景定義越清晰，越有助于人工智能的落地應(yīng)用。
明確具體的應(yīng)用場景之后，可以進(jìn)一步了解以往人工處理的過程和步驟，以及訪談業(yè)務(wù)專家在解決具體問題過程的經(jīng)驗和專業(yè)知識等。
2. 模型
模型是對應(yīng)用場景的抽象，是利用數(shù)學(xué)語言或計算機(jī)語言來描述現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場景。建立的模型越接近真實(shí)場景，模型對真實(shí)場景的解釋性越強(qiáng)，人工智能應(yīng)用的效果也越好。
同樣的應(yīng)用場景，建立或選取不同的模型，有可能導(dǎo)致結(jié)果的差異較大。在建立或選取模型的過程中，如果加入具體的專業(yè)知識，可以更加有效的反應(yīng)真實(shí)場景，這樣得出的模型效果通常比純從數(shù)據(jù)角度訓(xùn)練和學(xué)習(xí)出來的模型效果會更優(yōu)。
3.?數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是在具體應(yīng)用場景中采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)。
實(shí)際情況下，特別在信息化和數(shù)字化比較緩慢和薄弱的領(lǐng)域，有可能針對具體的應(yīng)用場景，并沒有特別好的數(shù)據(jù)，甚至可能還沒有合適的數(shù)據(jù)，針對這樣的情況需要從數(shù)據(jù)采集開始，逐步積累更高質(zhì)量的可用數(shù)據(jù)；也有許多領(lǐng)域經(jīng)過信息化和數(shù)字化的過程，已經(jīng)有許多的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)質(zhì)量并不樂觀，需要進(jìn)一步的數(shù)據(jù)清洗。
數(shù)據(jù)是人工智能時代的生產(chǎn)資料，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞，很大程度上決定了人工智能應(yīng)用效果。
4. 算法
算法是利用數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和擬合的方法。常用的算法如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，不同的算法訓(xùn)練的模型在結(jié)果上會有差異。算法是人工智能時代的生產(chǎn)工藝和方法，算法決定模型的準(zhǔn)確度，以及模型訓(xùn)練的效率等。
5.?算力
算力即計算能力，是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。常用的算力資源包括CPU、GPU等，以及近年來針對特定場景，如自動駕駛、圖像識別等，開發(fā)的專用計算芯片等。
數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，以及模型復(fù)雜度不斷提高，對算力的要求也越來越高。正因如此，單顆芯片的算力也在不斷的提高，采用的工藝從14nm向7nm等升級。人工智能算力的獲取方式，如公有云、超算中心、地方智算中心等，也更加多樣化。
03 人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵成功要素
人工智能應(yīng)用落地的五大要素中，具體哪些要素才是人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵成功要素呢？實(shí)際上得針對每個具體的人工智能應(yīng)用進(jìn)行具體分析，任何一個要素或幾個要素都可能是決定具體人工智能應(yīng)用的決定性要素，以下就政府、大企業(yè)大機(jī)構(gòu)、傳統(tǒng)領(lǐng)域中小型企業(yè)及AI技術(shù)企業(yè)等幾類不同性質(zhì)的組織分別討論其通常人工智能應(yīng)用項目落地的關(guān)鍵成功要素。
1. 政府人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素探討
討論政府人工智能應(yīng)用落地時，包括兩個層面的討論，一是關(guān)于政務(wù)服務(wù)或監(jiān)管職能方面的應(yīng)用，二是關(guān)于地方人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
政務(wù)服務(wù)或監(jiān)管職能方面的應(yīng)用，人工智能落地通常最關(guān)鍵的要素是應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)兩個要素。政府內(nèi)部事務(wù)龐雜，涉及的利害關(guān)系較多等，明確具體的應(yīng)用場景和邊界，把需要人工智能解決的問題定義清楚，就取得了關(guān)鍵一步的成功。
然后是針對具體應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)，政府內(nèi)部數(shù)據(jù)多，經(jīng)過電子政務(wù)的發(fā)展，已經(jīng)積累了許多的數(shù)據(jù)，但政府部門的數(shù)據(jù)質(zhì)量不見得很好，特別是針對具體應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行專門的清洗和整理，才能形成針對具體應(yīng)用場景的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
明確了應(yīng)用場景和清洗得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，在政務(wù)服務(wù)和監(jiān)管職能等方面的人工智能應(yīng)用落地成功的可能性就很大了。
關(guān)于地方人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也應(yīng)當(dāng)結(jié)合地方具備的優(yōu)勢要素，走適合當(dāng)?shù)氐娜斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，并不是每個地方都合適蜂擁去建算力中心，或者花大力氣引進(jìn)AI人才和企業(yè)，招商引資很重要，但如何發(fā)揮當(dāng)?shù)貎?yōu)勢內(nèi)生培育或發(fā)展產(chǎn)業(yè)可能更重要。
- 北京、上海、深圳等聚集了人工智能發(fā)展要素相對齊全，因此人工智能產(chǎn)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展都取得不錯的效果。
- 南京、武漢、西安等高校資源豐富，如果能夠把人才資源等優(yōu)勢發(fā)揮好，人工智能產(chǎn)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展也不是不可能。
- 蘇州等長三角城市及珠海等珠三角城市，具有雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，特別是工業(yè)制造實(shí)力超群，可以提供了豐富的人工智能應(yīng)用場景，推動人工智能應(yīng)用落地也是推動當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級。
其他一些城市如果有較大規(guī)模受過專科以上教育的人才，或許可以圍繞“數(shù)據(jù)”要素，重點(diǎn)發(fā)展數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注等領(lǐng)域。其他一些地區(qū)如果結(jié)合當(dāng)?shù)氐哪茉促Y源優(yōu)勢，并配套良好的網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施，或者可以重點(diǎn)發(fā)展算力為重點(diǎn)的產(chǎn)業(yè)。
2. 大企業(yè)大機(jī)構(gòu)人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素探討
大企業(yè)里和大機(jī)構(gòu)里人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵成功要素通常與其數(shù)字化發(fā)展階段關(guān)系緊密，通常針對數(shù)字化發(fā)展水平較領(lǐng)先的大企業(yè)大機(jī)構(gòu)，如龍頭企業(yè)和銀行等，人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵成功要素則是模型和算法。
不論是企業(yè)或機(jī)構(gòu)內(nèi)部的團(tuán)隊還是合作的外部團(tuán)隊，除了AI團(tuán)隊參與，具體業(yè)務(wù)問題的專家參與問題的定義和重要特征提取，把專家知識與數(shù)據(jù)建模結(jié)合起來，選取合適的算法或者改進(jìn)相關(guān)算法，提高模型的準(zhǔn)確性和有效性，解決具體的應(yīng)用場景的問題。
針對數(shù)據(jù)化發(fā)展水平相對較差的大企業(yè)大機(jī)構(gòu)，其關(guān)鍵成功要素與傳統(tǒng)領(lǐng)域中小型企業(yè)的成功要素基本一樣。
3. 傳統(tǒng)領(lǐng)域中小型企業(yè)人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素探討
傳統(tǒng)領(lǐng)域中小型企業(yè)多數(shù)處于數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級的重要階段，整體數(shù)字化進(jìn)程相對慢一些，因此，人工智能應(yīng)用要在這類企業(yè)落地關(guān)鍵在于應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)和模型。
對于這類企業(yè)的人工智能應(yīng)用落地，遵循由易到難和迭代升級的策略，先從有數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量好、見效快以及具備一定容錯空間的應(yīng)用場景入手，清洗整理出可用于人工智能訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，并結(jié)合相應(yīng)業(yè)務(wù)的專業(yè)知識和經(jīng)驗等，提取有價值的特征加入到模型訓(xùn)練過程中。
如果類似的人工智能應(yīng)用在企業(yè)里落地，不論是一個應(yīng)用還是幾個應(yīng)用，能夠幫助企業(yè)降本增效，企業(yè)就會更加愿意繼續(xù)加大對人工智能應(yīng)用的投入。
4. AI技術(shù)應(yīng)用型企業(yè)人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素探討
AI技術(shù)應(yīng)用型企業(yè)的通常具備一定的算法和模型方面的能力，所以對于AI技術(shù)應(yīng)用型企業(yè)人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵成功要素是應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)。
AI技術(shù)應(yīng)用企業(yè)需要加深對應(yīng)用場景的認(rèn)識和理解，結(jié)合應(yīng)用場景的實(shí)際情況及專業(yè)知識，改善和提升算法和模型的效果及性能。應(yīng)用場景對應(yīng)的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并不容易獲取，也常常成為制約AI技術(shù)應(yīng)用型企業(yè)發(fā)展的重要因素。
所以AI技術(shù)應(yīng)用型企業(yè)通常的發(fā)展路徑是通過一兩個具體的技術(shù)服務(wù)項目，在項目中積累對應(yīng)用場景的理解，以及利用項目中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和完善模型，后續(xù)將訓(xùn)練的模型開發(fā)成標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用產(chǎn)品，遷移應(yīng)用到其他客戶的類似場景等。
結(jié)語
人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開人工智能應(yīng)用的落地，只有人工智能應(yīng)用落地的領(lǐng)域和場景越來越多，人工智能技術(shù)的價值才能得到體現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)才能茁壯發(fā)展。
推動和促進(jìn)人工智能應(yīng)用落地，每個人工智能應(yīng)用落地項目都應(yīng)具體分析，明確是應(yīng)用、模型、數(shù)據(jù)、算法和算力五大要素中哪個或哪幾個關(guān)鍵要素決定了項目的成敗，并有針對性的解決關(guān)鍵要素中遇到的問題，保障人工智能應(yīng)用的落地。
分析人工智能應(yīng)用落地的五大要素，不僅可以把握具體人工智能應(yīng)用落地的成敗，而且可以進(jìn)一步掌握人工智能發(fā)展的核心機(jī)會，后續(xù)將具體分析，歡迎持續(xù)關(guān)注。
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延伸閱讀《AI重新定義企業(yè)》
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