人工智慧，颱風過境

獵雲註：錢，是橫在企業人工智慧落地面前的攔路虎。而如果當投入不能立刻變現時，更是如此。人工智慧並非時代恩賜的神力，當所有人都登上這隻諾亞方舟後，他們會遇到哪些事情，又能找到一片新大陸嗎？目前來看，財力、政策、技術、傳統企業的組織架構都是AI落地中要化解的檻。文章來源：AI財經社，作者：唐煜。

颱風山竹在廣東上岸那幾天，在上海颳起了另一場颱風，在這裡舉辦的世界人工智慧大會，可能是中國有史以來最豪華的人工智慧秀場，刷爆了朋友圈。

國家領導人致信祝賀開幕，國內最頂尖科技企業大佬悉數到場，人工智慧獨角獸依次登台，甚至國外三巨頭亞馬遜、微軟、谷歌也罕見地聚首。要知道，他們在美國本地都鮮少同台亮相。全球數十所大學的校長、你能想得到的人工智慧領域的華裔科學家和教授、投資機構天團、上海籍的企業家一個不落。

「WAIC（世界人工智慧大會）」的標誌從機場綿延至上海沿街的路燈，遍布每個顯眼的角落。

透過這扇繁華的窗口，先行者高談闊論，尋求商機的淘金者穿梭其中。但在火熱的外表下，仍有大量待解之題。人工智慧並非時代恩賜的神力，當所有人都登上這隻諾亞方舟後，他們會遇到哪些事情，又能找到一片新大陸嗎？

虛實之間

入秋後，上海依舊悶熱的天氣中，一波波企業家湧進位於西岸的那些號召著「賦能」、「未來」的主題論壇，接受來自人工智慧的洗禮。

西岸歷史上曾是上海百年老工業區，如今成了藝術走廊，美術館、文化中心散落在林蔭路兩旁，除了幾個巨大的航油儲油罐，你很難再找到當年龍華機場、煤炭碼頭、水泥廠的痕迹。而在這幾天，這裡又成為人工智慧的佈道場。

場館中，每當發言嘉賓提到戰略、數據、落地等字眼時，企業家們立刻高舉手機對著PPT一陣猛拍，唯恐錯過任何機遇，場面像極了課堂上老師給期末考試劃重點。無論是主會場還是分論壇，即便拖堂過了飯點1個小時，會場的幾百上千嘉賓也絲毫沒有早退的意思，這在各種大小會議有時需要花錢買聽眾的今天真是罕見。

除了座位要搶佔，連大會的屏幕都要競爭。主會場一側屏幕播著科大訊飛的同傳，另一側滾動著騰訊的同傳。

2018世界人工智慧大會現場

在人工智慧企業商湯主辦的一場論壇中，一名網紅在舞台中央即興跳了一段舞，直播屏上的她，腰身被AI科技秀出了完美曲線，現場發出一陣驚呼。在另一段視頻中，華為園區的工程師一路小跑通過了人臉識別的門禁。科技企業們，用具體的場景向世人展示著AI的強大魅力。

佈道場之外的世界同樣熱鬧。大會開闢了無人駕駛體驗場。在綠油油的草坪中，蜿蜒著一條嶄新的柏油路。上海市政府幾乎把全國最好的自動駕駛企業都請來了，免費展示和試駕，現場的乘用車、物流車、清潔車、卡車、園區巴士，堪稱國內最全的自動駕駛體驗區。

想要試坐的人排起了長龍。AI財經社試坐了自動駕駛創業企業禾多科技的乘用車。這是一台棕色5座別克SUV，外表和普通車輛看上去沒有區別。上車點擊交互屏幕啟動後，駕駛員雙手離開方向盤，車輛開始自動行駛、拐彎，前方遇障緊急剎車，還能一把倒車入庫，過程比想像中要精準、流暢。

在無人駕駛展示區，另一家創業公司圖森未來的自動駕駛大貨車賺足了眼球，由於身軀過於龐大，不斷有人爬上去參觀。據說，這家企業的無人貨車在河北某地的碼頭上已經試運營幾個月了。去年，一批企業競相喊出落地時間表。「實際上，我覺得自動駕駛是沒有什麼時間表的，它一直在往前推進中。」現場人士說。

上海市政府還將四個巨大的油罐改裝成體驗館。康復機器人、自動化工廠、刷臉買單的零售機、戴上某個「頭箍」就能用腦電波驅動的小汽車、能聽會說的智能健康水杯擺滿了場館。現場一台由創業公司杏脈科技開發的能自動對焦掃描、秒級標註有問題細胞區域的人工智慧顯微鏡，不知能為檢驗科醫生節省多少時間。

在展館的每個拐角還有一台顏值測試機，每一位路過的與會者都可以看到自己的顏值分，這個專門拿來討好人類的工具，頗有噱頭，連保潔阿姨也趁著人少，假裝路過偷偷測一測自己的顏值。

微軟小冰的周圍也聚集了很多人。這位機器「少女」現在會寫詩作詞作曲，微軟亞洲互聯網工程院副院長李笛說：「小冰自己一個人就可以撐起一個創造 101 了。」

機器人幾乎是現場的最佳吸睛利器，雖然已經不算稀奇，但只要能說會動，人們還是熱衷上前搭訕幾句。在一個展台上的機器人，個頭呆萌，周圍聚集了不少好奇的人。一名中年人把半瓶水在它眼前晃動，機器人回答：「這是飲料。」他和同行人驚呼，「天呀，這麼厲害！」但當聽說售價高達5000元時，他有些困惑地嘟囔：買回去到底有什麼用呢？

浸潤在科技帶來的新奇感里，人們不斷被灌輸著人工智慧已經觸手可及的概念，雖然不少行業正在開展落地項目，但從實用性出發，一些人工智慧技術似乎還停留在較為初級的「體驗」階段，是高級玩具的化身。

在谷歌位於龍美術館的AI體驗館裡，偌大的空間投影著世界名畫，擺放著人工智慧鋼琴，還有前不久刷爆朋友圈的「猜畫小歌」。不過，體驗後人們似乎覺得不過癮。在一個名叫「Move Mirror」的體驗項目中，一位女性站在中央，機器視覺自動捕捉著人體關節，只要她扭動身體，Mirror就能從8萬張圖片里找出與體驗者動作一致的圖畫。

谷歌在龍美術館的AI藝術體驗：你畫幾筆，AI找出與之相似的世界名畫

「那這個有什麼用呢？」這位年輕女性問工作人員。對方有些勉強地回答：「無聊的時候可以運動玩一玩嘛。」「無聊的話，我可以刷手機或者健身啊，為什麼要玩這個呢？」體驗者略顯疑惑地說。

此時，在大會主會場，普林斯頓大學教授，美國工程院院士李凱正在發言。「現在好多人工智慧產品，都是感覺好的產品，不是必須有的產品。」李院士曾創過業，做過產品。依照他的分析，人工智慧還處在市場調研公司Gartner所說的炒作周期的中早期，演算法、知識庫和硬體都面臨挑戰，「如果做必要的產品，大家就會花錢。但如果僅僅是感覺好，可有可無，大家就不會買。最好的產品，是市場驅動下做出的產品，不是技術驅動做出的。」

這只是一個微小的現實折角，在場館裡那些淘金者的心中，此時縈繞著更為深遠的顧慮。

一場賭局

對於中小企業來說，押注AI是場太大的賭局了。

雷軍就深切感受到這種焦慮。大會開幕當天，雷軍回憶兩年前，當谷歌把公司戰略改為「AI First」之後，焦慮的小米管理層討論了整整一周。

雷軍在2018世界人工智慧大會上發言

巨頭把人工智慧作為公司戰略似乎順理成章，1000家創業公司在AI市場進展迅猛也是科技界常態，「但對於小米這樣不大不小的公司，該怎麼辦？」

這也是穿梭在會場之間大多數企業，特別是傳統企業的困惑——人工智慧雖好，但我要怎麼參與？

在人工智慧大會油罐展區的專家顧強已經體會到傳統企業的焦慮。顧強曾走進一家小型製造工廠，被眼前的場面驚呆了。生產間里擺著七八百台老舊的油壓和液壓設備，沒有任何電子化，一片原始景象。

去年8月開始，顧強開始負責富士康工業互聯網的對外賦能。由於人口紅利在漸漸消失，每年蘋果發布新品後，富士康鄭州工廠的招工並不容易。「年輕人寧願在家裡玩抖音，也不願意進工廠做工」。富士康不得不採取潮汐方式，從全國其他工廠集結工人浩浩蕩蕩赴鄭州工廠。

中金公司研究部黃樂平介紹，根據世界銀行和中國相關機構的預測，中國製造業適齡人口——20歲到44歲的人口比例，從2011年的41%正非常快速地下滑，到2020年只有23%，這對中國的影響非常大。

由此，6年前，富士康內部開始積累軟硬體模塊進行轉型，3年前建立了工業雲，自動化技術，包括一些人工智慧技術陸續被開發，放到產線中，像自動校準的機器手、工廠火災預警，廠區人臉識別。如今，富士康已在國內建了6座「熄燈工廠」，無論白天黑夜， 在靜寂的工廠園區，只有機器在晝夜中運轉，原先幾千人的工廠，現在只需幾十人維護。

對比之下，眼前這家工廠像隔了一個世紀。

如果這樣，就只能從底層加裝感測器開始。工廠老闆很歡迎新技術，他也面臨著人口紅利消退的壓力，對於顧強的建議起初滿口都是「好好好，我就是要這些。」但當費用單據開出來，面對上千萬元的投入，對方馬上猶豫了，「我可不可以只要這一塊？」

這種情況顧強見得多了。這些中小企業，一年的利潤頂多五六百萬元，一下子要投進去3年的真金白銀，顧慮是肯定的。最後他們只能商量，把方案拆分為三四個階段。

顧強跑客戶時還發現，其實早在兩三年前，一些思維前瞻的工廠老闆已經掏了錢做技術轉型，但老闆和方案商誰都沒想到，這是一個如此複雜的系統工程，方案商幾百號人的技術團隊根本應付不了，只好做到一半，拿了預付款撤了，留下一個爛攤子。那些受過傷的老闆，現在一定要看到實際案例才肯相信。

也有的企業老闆一權衡，覺得目前訂單量看起來還夠，營收也還行，今天不搞AI明天也不會立刻死掉，於是想賭上幾年再說。

錢，是橫在企業人工智慧落地面前的攔路虎。而如果當投入不能立刻變現時，更是如此。

第一批進軍人工智慧的多為國有大企業，這其中就包括業務複雜的保險企業。

四川綿陽，技術人員正在對碼垛機器人進行組裝調試

如果說之前的一些科技落地能給企業內部帶來直觀的好處，那麼人工智慧產生的影響很多是在用戶體驗端，比如客服機器人，可以24小時在線。這樣的投入從幾十萬元到上千萬元不等，還要不斷維護，但綜合效益很難算出來。

梁山是一家保險企業科技負責人，這次來人工智慧大會交流。他在公司已經牽頭開始了AI項目，但從企劃、財務再到業務部門，每個人都要問他：「為什麼要做這件事？」傳統上這種組織架構能保證企業決策和運營不出問題，但在科技上決策上，這是一個冗長的流程，每個環節都可能出問題，他需一個一個解釋說服。雖然大家都對科技認可，但到了執行層面，一項受益是全公司的技術，反倒是沒有哪個部門願意出來掏錢。

科技是長期的，但傳統企業的獎金與今年掛鉤，各部門考慮到自己當下的KPI，最後也就顧不上了。「這種架構導致很多全局性的投資很難繼續，不僅僅是人工智慧。」梁山說。

其實保險行業場景豐富，是適合人工智慧落地的好行業。公路上發生車輛交通事故，從理賠、核賠到維修，涉及保險人員、維修廠、客戶，中間有各種複雜問題要處理，技術可以提高效率和透明度，但這個應用場景還在突破技術上的障礙。

比如給車輛零部件定損，只有專業人士能做。要想訓練出和人臉識別同樣成熟的人工智慧技術，整個行業需要高額投入，單個公司有時是負擔不起的。

束縛技術發展的，不只是財力。醫療被認為是目前人工智慧落地最慢的行業之一。場館裡，杏脈科技首席技術官房劬在一台AI顯微鏡一體機旁說，想要學會檢測各種疾病，機器最好是能和頂尖醫生學習，但這些醫生是最忙碌的，很難抽出時間幫助訓練AI。機器還需要大量數據做支撐。一些疾病可能一家醫院一年只有1000個病例，如何在不那麼豐富的數據資源上訓練出好的模型，也需人工智慧技術去突破。

註冊制度還要改善。目前美國FDA（食品藥品監督管理局）的證已經批下來了，中國還沒有批下來。「我們希望CFDA落地更快一些。」杏脈在推動相關標準的建立，是10家與中檢院合作建立標準的企業之一，也是上海唯一的一家。

「我個人覺得，目前人工智慧醫療公司，大家的競爭狀態有點像團購剛起來的那個階段，幾十家都有各自的細分領域，但最終可能不會像團購那樣形成幾個巨頭，因為2B行業的馬太效應不像2C那麼重，切中一部分企業的痛點，可能就能成長得很好。」官房劬說。

目前來看，財力、政策、技術、傳統企業的組織架構都是AI落地中要化解的檻。

AI Park人工智慧公園

但明勢資本創始合伙人黃明明認為，人工智慧已經在落地。像他們投資的玄羽科技為富士康產線提供工廠AI解決方案，另一家全應科技則通過機器學習，將熱力鍋爐的效率從原來不到德國水平的50%提升到75%。「這都是實實在在的AI落地，大家不關注，都愛關注那些超級獨角獸，但我相信慢慢地這些落地應用會產生價值。」

中金公司研究部黃樂平分析，人工智慧落地最快的3個領域分別是移動互聯網、安防和智能家居。比如說在移動互聯網領域，今日頭條通過人工智慧和視頻推送技術，在一年裡從騰訊手中搶到了6%的用戶時長。

誰能成為高地

這是10年來明勢資本創始合伙人黃明明第一次到上海參加科技大會。以往到魔都，黃明明都是來參加金融、投資峰會的。科技或互聯網大會多集中在北京和深圳。

就在上海世界人工智慧大會之前，南京、重慶、廣州甚至江西的某座地級市都舉辦了人工智慧相關大會。各種會議辦得風風火火，但讓人審美疲勞。上周剛參加完南京中國人工智慧大會的某位華裔大咖，再一次出現在了上海世界人工智慧大會上，雖然受到追捧，但與會者發現，他的演講內容幾乎沒變。同樣一位從美國某高校回國出席上海會議的教授，其演講PPT幾乎與其本月初在北京出席中國互聯網安全峰會時一樣。

各地都在力拚各種資源，勁頭兇猛地招商引資，誰都不願錯過這趟人工智慧列車。這次大會也發揮了它的磁石效應，微軟、百度、阿里巴巴等巨頭都宣布要在上海設立創新機構，微軟還把全球第八個研究院落在了這裡。

「但人工智慧高地不會是開一兩次大會就能做成的。像上海，這要看之後能不能成為一個開放的土壤，吸引人才都到這來。就像美國矽谷，有創新想法的年輕人都想去。甚至新一批回國的人才，很多都願意到深圳去。」黃明明向AI財經社說。

但顯然，北上深是人工智慧的第一梯隊。這些地方財力、人才和生態鏈有比較優勢。所謂的生態鏈，是當地的產業豐富度，這也代表著背後的大數據是不是夠豐厚。

北京郊區的逸之風多元文化與教育機構，一個名叫Keeko的機器人正在「教學」

一個多月前，某個城市也舉辦了人工智慧大會。「那裡產業資源還是比較單一，比如我們要投資，在那座城市和天津之間肯定選擇後者，畢竟可以從北京撈一些人，產業更豐富些。」某人工智慧獨角獸的聯合創始人認為，除了北上深，天津是AI發芽的下一座種子城市。

各地方對人工智慧的巨大熱情也引起了擔憂。要培育開放土壤，孵化出有企業家精神的未來領袖，政府要做的事顯然很多。「政府要預防急功近利。」香港科技大學理學院院長汪揚教授對AI財經社說。現在很多事情都恨不能一夜就出成果，像西湖大學提出幾年內超過美國麻省理工大學哈佛和耶魯，這樣的浮躁心理是要謹防的。

人工智慧的關鍵是人才，但在「挖人」上很有門道。有行業資深人士建議，各地不要總盯著已經成名、或者快到頂的大咖。一些城市表現出土豪心態，1個億建一個研究所，要挖一名已經90歲的國際人工智慧界泰斗。「人的創新力有一條曲線，我們應該把找人的曲線向時間坐標軸的左方移動，把機會多給年輕人。」該人士說。

多元化的科技氛圍也是開放的一個表現。一位學者發現，現在只要有一家創新公司出來，BAT就把它收購了。這是不正常的現象。你看以色列有很多小型科技創新企業。政府要考慮反托拉斯法，要干預。「如果中國做人工智慧和大數據的創新企業，比的不是技術，而是看誰燒錢多，最後你頂不住我頂住，就勝出了，這絕對變成了資本遊戲。」

做好AI的關鍵是人，但做好AI後被衝擊的首先也是人。人工智慧在就業、倫理、隱私問題也要思考解決。當迎來人工智慧大規模爆發，無論是哪一方的失衡，都有加劇撕裂階層分化的風險。

汪揚教授觀察到，中國過去把8000萬人從貧困線底下成功提升上來，靠的既不是人工智慧也不是大數據，基本靠的是製造業。「現在產業轉型往價值鏈條上層走，但也不要把底層丟掉。我們農村那麼多人，如果完全把底層丟掉，肯定加劇兩級分化，會出社會問題。我不擔心清華北大畢業的人，我擔心底層。」

人工智慧並非時代恩賜的神力，當所有人都登上這隻諾亞方舟後，他們會遇到哪些想像不到的事？一起經歷怎樣的搏擊？又能找到怎樣的一片新大陸？這正是人工智慧時代的待解之謎，也是一場正在每個人面前展開的大賭局。

（文中顧強、梁山均為化名）

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