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正文

让科研创造产业价值

  “未来二十年,人工智能(AI)的发展是不可预期的。”百度创始七剑客之一、首席架构师、酷我音乐创始人、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣认为,从当下全球前五大市值公司都跟互联网或者软件有关来预测,二十年后,全球前五大市值公司或许都是人工智能公司。
  在近日由中国计算机学会(CCF)主办、Xtecher协办的2017CCF青年精英大会上,雷鸣鼓励创业者,“AI的技术会不断应用在各行各业里面,大幅度提升行业效率、解决实际问题,进而使得行业有深远的发展,未来20年一定会比过去20年机会更多。”
  创新推动社会进步
  “社会的快速发展来源于创新,创新不断推出新的东西,而这个东西恰好对社会的发展起到推动作用。”雷鸣说,“工业革命之所以能够推动社会的巨大进步,就是因为工业革命使得更多人参与创新。当然,创新的不仅仅是科技,也包括商业模式。”
  很多人认为,数据之于智能社会,就像能源之于工业社会。雷鸣认为这个比较并不准确。“数据确实与我们使用的能源有相像之处,没有数据,算法根本运转不起来。但它们的属性又很不相同,能源是标准化、可流动、可购买的产品;数据的私有化却非常严重,虽然我们也在推动数据交易平台,但是大量的数据,由于各种原因仍是私有的。大家在做创新时就需要顾及到这一点。”
  智能社会如何实现?雷鸣坦言,未来20年仍是弱人工智能时代,但智能产品一定是从低技能向高技能发展。“这个技能人学的时间越短,机器的复杂度就会相对低一些。例如扫地机器人,这个技能的实现就比较容易。”
  同时,高数据化也会转向高技能。“互联网、金融相关的数据积累了很多年,有大量的数据供机器学习,这些领域的智能化程度相对较高。但是有一些行业数据量严重不足,比如农业、工业等领域,医疗领域数据量虽然很大,但是质量不高,这些领域都面临智能化发展的问题。这些行业只要从零开始积攒数据或者清洗数据,数据量足够的话,相应的智能也会慢慢发展起来。”
  AI的基础是海量数据的支持,但这些资源通常都掌握在巨头手中。创业公司无论从用户、流量还是资本实力与行业巨头比拼都不在一个段位。对此,雷鸣表示,不能把数据狭窄化,认为现有的行业数据就是世界上仅有的互联网数据。
  “我们要知道,现在的互联网仅仅是有一部分产业的数据,比如阿里有零售业的数据、百度有信息服务业的数据、腾讯有关于人的交流和沟通的一些数字娱乐的数据。但是,医疗数据、交通运输物流数据、农业数据、制造业数据、法律数据等很多行业的数据,大公司都没有,这些行业都有很多的机会可以做。”雷鸣说。
  看区别找联系
  人工智能是大家热切关注的领域,从网络数据来看,无论中国还是欧美,科研成果转化率总体来讲并不高,那么在人工智能领域,科研和产业真的能够联合起来做成一些事情吗?关于如何做产业需要的科研,雷鸣认为,首先应当看到科研和产业之间存在的差异,“看到区别才能找到联系”。
  雷鸣详细分析了科研与产业落脚点的不同。“科研注重学术价值,产业则需要聚焦生产生活中的实际需要。”雷鸣坦陈,解决实际问题和做高大上的研究之间确实有一些不匹配的点。另外,科研偏向于单点突破,产业则对完整的产品或服务提出要求。
  “科研为了做一个事情可以投入非常大,但是产业不可以,产业产品要以‘买得起’来衡量。”雷鸣在解释科研允许不惜代价,而产业则讲求良好的性价比时说。
  进而,科研需要不断进步,而产业更在意一件产品能不能用、好不好用。“比如人脸识别,机器识别错误率能从8%降到7%,这在科研上来说就已经有了很大进步,在全球范围都属于领先技术。但在产业角度,只要机器达不到真正的人的识别能力,就没有用。”
  “基础研究当然重要,技术的发展确实需要很多人做一些基础的研究,但也有人希望跟产业结合。大家需要有一个长远的思路,从真实需求中探求课题。”雷鸣提醒,要与产业结合,研究之初就要考虑产品良好的性价比与成本可控。
  机会总会不断出现
  由上可见,有产业价值的科研首先要解决生产生活中的实际需求,其次要形成完整的产品或服务,再次就是要做到良好的性价比,最后要能发挥实际用处。
  因此,对于当今许多通过一项技术进行创业的团队,雷鸣也给出了建议:要找到需求、产品化团队、商业化团队,调整到产业角度并且找到商业模式。
  “技术不落到一个实际场景解决问题是没有用的,所以创业团队要迅速找到用户的需求;一项技术从研发到实用有很长的距离,只靠科学家恐怕不行,就需要找工程团队和商业化的团队合作;当技术发展到一定程度后,与实际应用环境结合不好反而会差得很多,所以一定要调整到产业角度,实际问题解决得好不好,要让产业人评价而不是让搞技术的人评价。”雷鸣说。
  至于商业模式,大型科技公司已经占领的领域想要突破确实有挑战,但并不是没有机会。“比如企业服务当中的客服机器人,能够帮企业找到客户、做舆情监控等;医疗健康领域的服务机器人;还有家庭机器人、扫地机器人、助理、自动驾驶、法律、审计等细分领域,都是有机会的。”雷鸣说。
  “其实我们处在一个令人振奋和激动人心的年代,AI技术已经到了一个突破口,无论大家搞研究还是搞产业,只要在AI领域里面,能为社会创造价值,机会总是会不断出现。”雷鸣说。