AI時代的智慧商業——你會被人工智慧淘汰嗎？
近日，美國SoftWear Automation公司研發了一款超高速縫紉機器人，完全投入使用後，生產一件T恤僅需22秒，成本為33美分。這個發明預計將會對服裝行業產生重大影響。
機器人取代人類工作已不是第一次了， 那哪些職業又是最容易被機器人取代的呢？來聽聽專家是怎麼說的！
主持人：每個企業都有很多數據，智慧營銷就可以將這些數據進行分析判斷，變成一個營銷工具。我們要進行最後一個話題了，剛才分享了很多案例，包括業界，包括大家都一直在討論的一個問題是，人工智慧出現以後，有很多職業會被替代，有些職業會消失，也有可能會產生一些新的職業。能不能給我們構建一下未來社會是什麼樣子的呢？我們從長建這邊開始。
胡長建：AI就是比較熱，大家有各種猜想，比如說有人認為AI會毀滅全世界，所以他就召集了一幫人成立一個更廣大的AI聯盟，來武裝每一個人，所以人類不會被AI所吃掉。這些可能是說各個企業他們最領先的這些人去探討的問題。今天我們還是要聚焦一些，因為我們是中國企業，我們中國目前當下有幾個很關鍵的一個點，第一個就是對中國來講是「一帶一路」。就是我們的產品、企業會走出海外，會擴展到「一帶一路」沿線幫助他們，或者把我們的產能、理念、設計、標準，去複製到不同國家和地區，來幫他們一起營造一個繁榮。
第二個是我們的消費產業升級。在我的父輩一代，他們覺得物品還不像現在這麼豐富。現在大家說買東西買什麼，從來不會有短缺現象。所以這裡面就產生一個問題，我們買任何一個產品的時候，單獨的一個產品，其實是一個半成品，你不會覺得這個東西有多大價值。所以我們希望有個端對端的完整的解決方案和體驗。就像現在買一個電腦，我也不光是說我要裝一個windows，還要裝很多軟體，你什麼都給我裝好了，我開機就用。而且還有保修這些東西都做好了，這可能是說一個消費的很重要的變化。特別是現在年輕一代物質方面沒有什麼短缺，所以他們對這個要求也越來越高。
對應來講產生兩個點，因為我們要走出去，我們過去的文化，過去的理念，過去的知識應該是不足夠的。我們需要去了解，去開放，去了解沿岸國家怎麼想的。我們做產品的時候不能說把產品做好就行，需要把線和面都做好。因為知識也是變化很快，人類的知識每年都要翻新一次，也就是說今年學的東西明年就沒有用了。所以這個時候需要AI來輔助人，人機結合。從這個意義上，我認為未來有些行業不會是主流，它不是消滅。因為任何一個技術消滅的是職位，從來消滅不了工作。就像我們打掃衛生，不管你用機器人打掃，還是人打掃，這個工作不變，只是技術和方法不同。也許沒有那個職業了，但是工作還存在。
可能過去說一個行業只做很簡單的信息分享，就像電信行業，目前做的事情，電信應該是比較痛苦的，就是把一個數據從這一端傳到那一端，這種簡單的傳播，這種行業會慢慢地變成幕後，就不會在風口上。像內容和信息聚合的工作就變得越來越火，比如現在，雖然我們的娛樂行業雖然有很多問題，但是我們的內容加工是逐年變火。還有場景設計，比如說你吃飯的時候，不一定是去滿足口舌之快，通常你會感受很多理念等等一系列的體驗。所以對於體驗設計，還有體驗經濟的規劃這方面的工作也會越來越多。結合現在最先進的智能設備，營造數字和物質更融合的場景，可能會爆發這種職業。信息簡單的傳播和很封閉的行業可能相對來講他的職業或者職業的發展相對暗淡一點，這是我個人理解。
主持人：不知道兩位嘉賓贊不贊同？
孫立文：咱們暢想一下，很多年前沒有直播的時候，也沒有直播主播這樣的職業。如果說未來智能電視人工智慧這些機器，這些系統幫我們解決了很多的工作，甚至他自己都會有一些融合的東西在裡面。未來有沒有一個職業是幫這些機器人去做心理方面的疏導。我很喜歡看科幻片，都會有一些類似的產品，比如說星際穿越裡面，對方型的機器人的參數調節，幽默指數從零到一百，會不會有人專門做這方面的事情，會很有意思。
主持人：這個想法很有意思，相當於機器人的心理醫生了。
孫立文：很多人對AI懷著負面的恐懼的心理，我恰恰相反，我是正面的心理，我覺得這個東西都是會往好的方面發展的趨勢。而且人的作用我相信肯定替代不了，只不過從定位上會有一些變化。
主持人：辰濤對這個事情有什麼看法呢？
於辰濤：兩位說的很好，我這7年一直在想這個問題，給各位網友提個建議，不要做重複勞動性的工作，重複勞動性的工作在未來5到10年間都會被取代掉。可能有的工作看起來很高級，比如說給老闆寫報告，只要出一個在線系統，你的工作就都不存在了，這是一個。還有一個工作，公文寫作，因為在座的很多人可能是幫助老闆寫各種各樣的公文，包括寫新聞稿。我相信很快就會有人工智慧的東西能生成出來公文寫作的東西，還有翻譯，翻譯我覺得也很快被替換掉。所有勞動密集型的工作大家都要想一想。
另外跨行業、跨領域的知識融合得越來越快，人的價值就體現在你能發現還沒有做的維度，而且用創新性的思考來發現新的價值。這個可能是未來所有最重要的職業的一個發展方向。什麼樣的職業，所乾的工作能朝這個方向發展，對大家來說最有幫助。謝謝。
主持人：其實我們剛剛也聊到了，人工智慧對企業而言的話，是效率，信息安全，流程，很多方面的提升，但是它能不能在大部分的企業中普及呢？因為大家會有直播間的小夥伴也在問，它的成本會不會非常高？
於辰濤：我覺得是這樣，肯定不會高。你想，我們現在其實工業智能來說，第一步替換的基本上都是把勞動密集型的工作用機器替換掉。中國人的工資其實是越來越高了，剛才我舉的例子裡頭，比如說那200個人，幫著出表單的200個人，工資一年至少得1000萬人民幣起。而且還有好多其他的辦公位，其他的投入，那個投入對於企業來說其實是非常高的成本。但是你上一套系統，可能500萬人民幣就能做到。對企業來說是巨大的成本節約。就像機械手一樣，機械手在東莞、江蘇、江浙一帶，大量的工人被機械手替代。我們現在講的不是通用人工智慧，通用人工智慧是說你看到一張照片，你就知道這照片上擺的五個東西，這個東西是桌子，這個東西是球，這是通用人工智慧，是跟人一樣的智慧。狹義人工智慧是我訓練它干一件事，我們現在所說的工業智能基本上都是產業上的工序和步驟通過人工智慧的方式簡化人的勞動，來提升勞動效率。任何一個系統在企業上線，我看到大量的例子，每一個系統上線都給企業帶來數千萬上億的成本節約，投入只有節約成本的幾十分之一。所以這個不會是問題。
問題的挑戰，其實現在為什麼不能走到工業智能這一天呢？其實還是人才太少。因為大量的工業企業，不同的場景需要大量的人，大量的產品去幫助這些企業轉型。所以這個是一個時間的問題。但是我相信時間的問題是很快會加以解決的。謝謝。
主持人：我看到直播間還有想創業的小夥伴想問三位一個問題，他們想問的是，他想走進人工智慧領域，想知道有沒有一些具有前景的AI方向，給大家推薦一下。
孫立文：我作為創業者來分享一下我的想法。我感覺人工智慧的應用，最基本的應用，可以從眼看、耳聽、文字理解，再就是最終的全局的理解，從這樣幾個角度來看。我覺得很多的前沿的研究，真正在提升最後的那百分之零點幾的準確率的研究，更多的還是大公司和科研機構在做。我們現在雖然在做市場營銷的人工智慧的應用，但是我們的定位是應用。我覺得作為新興的創業公司，早期的這些公司來說，其實很難能真正的去做一些純技術研發類的工作。你資源、資金、人才、數據，可能各方面都不具備。這種情況下，直接扎進去，我覺得這是非常難的。但是有一種人特別適合做這件事情，他之前已經在一個大平台，或者在科研機構從事這方面的研究，這時候相當於延續之前的研究方向做了一家公司，在歐美和國內很多公司都是這麼做的。如果之前做的這個方向有很好的積累，想把這個變成商業模式，我覺得可以嘗試一下。如果從零開始進入到人工智慧的領域，從技術的角度來說不是特別可行，從業務角度來講比較可行。
於辰濤：人工智慧的風口來的太快了，我覺得破的也會太快。第二，不要做消費類的人工智慧突破了，比如說幫助理解照片，或者是幫助去聽更好的聲音，或者是什麼之類的，只要面向普通消費者的機會，跟創業者沒有關係，這都是互聯網大公司的機會。中國如此，美國也如此。面向企業，面向行業細分的人工智慧創業機會是非常多的，找准一個機會的話還是非常大的。這個空間很大，這個領域不是幾個大咖幾個投資公司能搞得定的，所以可以考慮一下。
主持人：還有一個問題，什麼行業的企業，特別是一些中小企業最需要我們今天提到AI智慧商業？
胡長建：咱們很多企業，中國的企業比較特殊，就是完整的一大塊市場。我們這個市場你要做好了，已經很強了。我更覺得，可能我們很多企業在響應國家號召，要走出去，做大做強。因為國內的競爭越來越嚴控，我覺得咱們在現場，如果你是做要走出去的行業，我覺得很多AI可能要做起來。因為那裡面擴張過程中，或者在國際化過程中很多成本，可能我們不再有機會像過去那種方式去補貼了，因為咱們國家的人工成本很高了，包括海外的人工成本也很高。你宣傳的方式和思路，不像過去用那麼短的時間，讓你一點點去走出去，時代已經過去了。所以這個時候你可能就需要技術，需要一些公司的協助，比如說像聯想這種企業做一些賦能支持你走出去。這是雙贏的，大家有的時候說，特別是我們過去做數據的時候，別人說我這個數據拿走了是不是就不行了？我相信只要是雙贏的合作，一定是可以做的蛋糕更大。而且國內的很多企業，包括大的企業，他們在做公開的時候，也希望有更多的人把這個行業做大做強。所以我覺得只要你願意把這個企業走出去，或者做大做強，或者說希望能夠擴張的企業，AI應該是一個首選。沒有這個，可能後面越做越困難。
另外前面一個問題是說成本會不會很高，要看從哪個角度去看。從短期看，毫無疑問要增加這部分投入。數據的積累，包括大數據平台的建設都要投入。但是你這種投入會在很快，會改變，會把你的企業變得更加靈活。反倒是說你可以在市場上，或者領域上，拿到更多的可能性。如果現在大家覺得說，這個錢投的很貴，很捨不得，我覺得在未來會更加舉步維艱，因為時代變化太快，知識的更新也太快。
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