比起李彥宏被潑水事件，如何在AI浪潮中掘金更有看頭

7月3日，一場「李彥宏被潑水」的意外事件被送上了微博熱搜。不過，即便是被「潑冷水」，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏依然在百度AI（人工智慧）開發者大會上，用實例充分詮釋了以AI為代表的創新科技，如何改變生活、賦能產業。

比起這場上了熱搜的「澆冷水」事件，AI產業大趨勢更值得關注。隨著AI和傳統行業及日常生活的融合速度加快，演算法和技術、應用的結合也進入快車道。AI已在工業領域開始了落地應用和探索，但是由於仍處在起步階段，它們常常要面臨企業主的終極拷問：這套演算法究竟能幫我省多少錢？或賺多少錢？

同時，人工智慧應用層與日常生活的融合，尤其能在垃圾分類話題火熱的上海顯現，AI的相關應用已在涉及，根據上海2日發布的第二批人工智慧應用場景需求，其中就包括了智能垃圾分類。上海近幾年加速布局人工智慧產業，在人工智慧深度應用場景方面，目標是到2020年打造60個。

人工智慧應用場景加速落地

第一財經記者在上海2日發布的第二批28個人工智慧應用場景需求列表中發現，這些場景主要集中在醫療、教育、綜合應用三大類。例如智能垃圾分類，AI賦能上海地鐵，不少應用場景涉及面廣、帶動性強。

當日發布需求之一的上海城投環境（集團）有限公司科技信息部主管陶俊傑告訴第一財經，他們目前主要負責生活垃圾的末端處置，但是未來希望能用AI技術來解決前端傾倒時的一些場景，「希望這次發布需求之後能夠儘早地解決垃圾智能分類。目前已經有幾家解決方案公司在接洽。」

去年12月，上海在全國率先發布「人工智慧應用場景建設實施計劃」。首批吸引了全球超過170份面向10大領域、19個具體點位的AI解決方案，共有12個具體場景已於4月下旬公布。例如，將智能網聯集卡運輸運營服務應用于洋山港與蘆潮港貨運火車站間的集裝箱港鐵聯運的「AI 港口運輸」，將AI應用於學生個性發展、學校組織轉型的「基於AI的教與學模式變革」等。

應用層面加速落地的背後，是上海近幾年的人工智慧產業布局。如今，上海已將人工智慧作為「5個中心」建設的優先戰略。去年以來，人工智慧已上升為上海優先發展戰略，產業發展進入「快車道」，在企業集群、科技創新加快布局、智慧應用形成品牌、賦能產業孕育生態四個方面集結了先發優勢。

上海目前不僅擁有人工智慧核心企業1000餘家，啟動了微軟—儀電創新平台、上海腦科學與類腦研究中心等一批基礎研發平台啟動，還吸引了亞馬遜、BAT、科大訊飛等一批行業創新中心和AI實驗室落滬。7月2日，上海人工智慧發展聯盟召開了一屆一次理事會，這標誌著上海人工智慧發展聯盟正式宣告成立。目前，已有55家單位加入聯盟理事會，百餘家人工智慧不同領域的單位成為聯盟會員。

近期，上海先是啟動建設全國首個人工智慧創新應用先導區，又啟動建設了上海國家新一代人工智慧創新發展試驗區。

工信部科技司副司長朱秀梅說，之所以選擇上海來作為第一個（人工智慧創新應用）先導區，主要是基於上海產業門類齊全，大數據的資源優勢，初步成規模的智慧應用基礎，和產學研、人才優勢四個方面的優勢。

上海市科學學研究所科技發展研究中心主任王迎春近日也告訴第一財經記者，上海近年來在各個不同方面都在協同推進AI發展，近段時間先導區、試驗區等啟動建設也體現了上海人工智慧受到了國家的認可和支持。

即將到來的2019世界人工智慧大會，也是應用場景的一次集中展現。在去年打造7個「AI 」星球體驗的基礎上，今年大會將安排1.5萬平方米展示空間，打造創新應用展區。不僅有行業解決方案的產業生態展區，還有涵蓋「AI 」教育、醫療、城市管理、工業、金融和商業六大應用場景的AI城市應用展區，除此之外，還有展示L4級以上無人駕駛車的無人駕駛展區，以及涵蓋國內外創新實驗室成果的創新前沿展區等。

工業AI進行時

在中國的工廠里， 工業AI落地已經展開。

在寶武集團湛江鋼鐵，一條全天候的智慧鐵水運輸系統正在運行。這套系統通過搭建實時自學習、自適應高精度控制模型，結合全天候環境感知、數字孿生、機器學習等技術，可實現機車運輸的全天候環境感知、全障礙物識別，實現機車自動摘掛鉤、惡劣環境精準定位。

這些AI技術，能夠覆蓋掉傳統鋼鐵生產過程中帶來的高昂人力成本投入、效率提升瓶頸和巨大的安全隱患。

賽迪奇智CEO張志勇告訴第一財經，以往其中一個環節機車駕駛班組就需要40多人，伴隨智慧鐵水運輸系統的上線，初期人力成本會降低70%，最終將實現無人操作。

藉助AI技術，協作機器人也在推動工廠生產從標準化向柔性製造轉型。優傲機器人大中華區總經理蘇璧凱告訴第一財經，通過AI演算法可讓視覺系統具有更強的自主力。與協作機器人本體結合，可以實現更加智能化的工作流程。例如，基於深度學習的手機機殼外觀檢測系統，內置神經單元具有高度的智能化，系統可以通過自我學習完成各種手機殼的檢測程序。

同時，機械臂作為執行終端，可將熟練工通過遠程裝置操作的動作切換到自動運行，包括一些精細的微調動作也可由機器人捕捉並運行。「如今機器人已經廣泛部署在倉庫和工廠車間，但它們只能處理特定任務，例如拾取特定物體或轉動螺絲，而谷歌則在嘗試讓機器自主學習。」蘇璧凱表示。

創新奇智CEO徐輝認為，AI對於製造業的意義是「雪中送炭」，一方面它們對新技術求知若渴，另一方面又有著明確的訴求：降本增效，提升利潤。

在實際運營中，由於工廠的聯網和智能程度參差不齊，認知誤區使得工廠在導入AI的過程中仍面臨一系列挑戰。

根據2018年德勤對中國153家大中型智能製造企業的調研，51%的受訪企業在製造和管理流程中運用AI，46%的受訪企業在產品和服務領域已經或計劃部署AI。對於尚未部署AI的製造企業來說，缺乏投資AI的商業論證、尚不具備建立和支持AI的系統能力、尚不明確部署AI的前提是主要挑戰。

AI技術和服務的提供商第四範式在嘗試將AI應用到石油管道異常檢測、風機設備故障預警、化工品價格預測等工業領域。第四範式大客戶事業部總經理夏斌告訴第一財經，在落地AI過程中，首先要關注企業需要提升的是什麼業務價值，否則效果將會適得其反。

天澤智雲技術研發副總裁金超博士認為，數據驅動的模型非常依賴數據質量。然而，在工業界，前期多是以控制、監控等為目的收集的數據，有時從問題機理角度看，這些數據並不符合數據分析的要求，使得模型在初期會出現不準確的現象。

歸根到底人工智慧落地工業，核心在於要對工業有深刻的理解，找到真正懂場景和痛點的人來做。「人工智慧商業化落地需要做到技術、產品、場景、工程、商業，五維並舉。技術是基礎，產品是載體，行業場景是王道，商業是保障，工程交付和運營是關鍵。 」徐輝表示。

百度進擊AI

而相比「潑冷水」更值得關注的，是AI到底改變了什麼。

在3日的百度AI開發者大會上，百度副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇透露，百度和一汽紅旗打造的中國首條L4乘用車前裝產線已正式投產下線，首批量產的L4級自動駕駛乘用車將率先落地長沙。預計到今年年底，湖南長沙的市民就能在街頭打到無人駕駛計程車了。

在現場參與連線直播的吉利控股董事長李書福，則坐在車中展示了汽車互聯網的應用場景。他說，從吉利博越 PRO 開始，吉利汽車將開始全面搭載融合小度車載交互系統的GKUI19系統。雙方將在智能網聯、智能駕駛、智能家居等方面達成合作。

根據百度當日公布的數據，在L4級自動駕駛方面，百度L4路測里程突破200萬公里；2018年Apollo在北京路測里程數佔據北京路測總測試里程的91%；一年間新增超過438項自動駕駛專利球；測試牌照方面，百度自動駕駛測試牌照超過100張。

在範圍更大的智能交通領域，百度已在一些城市落地智能紅綠燈。李彥宏舉例，在河北保定，通過智能紅綠燈規模化部署，市民的行程延誤時間減少了20%~30%，一定程度上緩解交通擁堵。

除了Apollo外，作為百度AI戰略的另一翼，截至今年6月，小度助手的激活設備量超過 4 億台，月交互次數超過36億。值得注意的是，在智能音箱小度在家上，第三方技能已成為第一大應用，使用次數超過了音樂和長視頻。這相當於人們使用智能手機的主要目的不是打電話，而是在手機App中找信息、購物、社交等。

百度當天還對外公布了一系列在AI領域的合作：與銀行領域合作的虛擬員工「金融數字人」亮相；百度自研AI操作系統飛槳（PaddlePaddle）與華為自研麒麟晶元合作等。

AI商業化的探索能否「撥雲見日」，對AI生態中的開發者至關重要。

李彥宏在演講中表示，百度在不斷突破AI技術、實現產業應用落地的同時，也用技術去解決各種社會問題，目前，百度AI尋人項目已經幫助超過6700個家庭重新團聚。

「Do Better，科技為更好。」被淋濕的李彥宏在整場演講結束時這樣說道。

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