CloudCare Prof.wang：你好 未來

飛天·智能，2017雲棲大會最熱的議題，仍然是人工智慧。

當AlphaGo以3:0的比分碾壓過人類圍棋的巔峰象徵——柯潔時，猶如開啟了一場啟蒙運動，幾乎所有的科技公司、風險投資，都將眼光投向了人工智慧。第三方數據顯示，2016年全球人工智慧領域的風投規模，從2012年的5.89億美元，猛增至50多億美元； AI企業併購和IPO，也從2012年的僅僅2項上升到2016年的68項。

在洶湧的AI浪潮中，對未來的想像鋪展出宏大磅礴的敘事。然而在這種浩渺的未來面前，人類猶如仰望星空一般，顯得如此渺小。《麥肯錫：中國人工智慧的未來之路》報告指出，人工智慧技術通常由四個部分組成，即認知、預測、決策和集成解決方案。目前人工智慧各項技術的商業化水平參差不齊。認知和預測領域的許多技術已經逐步商業化，然而決策和集成解決方案技術多處在研發階段。

這就意味著，從技術成熟度位面而言，企業跨越AI浪潮到達商業化的彼岸，顯然還有很長的路要走。

浩瀚美麗的AI星空下，商業應用要如何起舞？人工智慧如何賦能未來，讓工作變得更為簡單高效？此次雲棲大會駐雲專場論壇，駐雲科技CEO蔣爍淼帶來了他的全新AI產品Prof.wang，走近這款全球首個面向IT科技的智能機器人，或許能夠讓我們一窺未來。

星空下的仰望，AI浪潮的彼岸

以此次駐雲科技發布的Prof.wang為例，它所接近的智能客服領域，作為人工智慧應用最先落地的一個場景，facebook、微軟、三星、太平洋保險、華為等企業，都先後選擇了「智能客服為主，人工客服為輔」的改造路徑。BAT和京東對此亦均有布局，在爭奪激烈的電商領域，更有網易七魚、美洽、小i機器人。

提到智能客服，很多人會聯想電影《she》中薩曼莎那樣無所不知、善解人意的「人工智慧」。駐雲科技CEO蔣爍淼糾正了一個最普遍的錯誤認知：很多人將智能客服理解成智能交互機器人（或者叫人工智慧助手），例如微軟小冰和蘋果的siri。

但事實上，泛領域的人工智慧助手，面對的是廣泛的問題，其回答也是發散的。「如果要達到足夠好的效果，就意味著它的知識邊界、內容邊界要超出我們的邊界，才能『懂』得比人更多。」且不論這需要巨大的成本，使人工智慧擁有龐大廣義知識庫，連接非常多的應用。「即便在擁有足夠大的知識邊界的情況下，AI也很難判斷用戶真實的需求，同一個單詞，在醫學、在教育、在計算機，可能有不同的含義；而不同領域類似意思的詞，卻可能有著完全不同的表達，人類不同專業尚且聽不懂，AI又如何去判斷？」

因此，智能客服背後連接的是有邊界的服務，通常聚焦在業務範圍內，有很強的針對性。而也正因為其強針對性，造成了自學習功能的削弱，這對於像IT行業這樣高速發展的領域而言，顯然是致命的。同樣，因為客戶本身的問題是開放式的，問法千奇百怪，就給智能客服聚焦問題中關鍵信息、並進行處理和還原，造成了難點。這也是很多智能客服答非所問、用戶體驗差的核心問題。

思考的邊界，Prof.wang的領地

而Prof.wang的誕生，讓我們看到了更多的可能性。

蔣爍淼介紹，Prof.wang是一款面向IT科技的智能機器人，它的作用不僅僅是識別用戶需求、實現服務入口的標準化、提升服務質量。他更像是懂IT的「王教授」，其背後連接的是一個面向IT的知識庫。知識庫的內容一方面來自於不斷迭代的雲計算IT知識圖譜，一方面來自於駐雲的實際服務，在不斷的沉澱和自學習中，成為CIO的決策助理，幫助CIO提升認知邊界和決策能力，從而提升整個企業的技術能力。

自我學習和決策能力，從這兩點而言，已經很難將Prof.wang歸類於智能客服。蔣爍淼坦言，在駐雲的服務中，有很多重複性很高的問題，其中其實60%~70%是完全可以讓用戶自服務完成的。具體的執行很簡單，只是企業不知道問題在哪裡，怎麼做。而這時，機器人能夠起到很大的作用。用戶對Prof.wang發起提問後，人工智慧將24小時進行回復，並且，這種回復是秒級響應的。

在企業的實際應用中，IT人員的經驗和工作效率、質量，往往成線性關係。而人的知識和經驗又具有局限性，資深的IT工程師，也無法解決所有領域的問題。Prof.wang的知識圖譜，將打破人的認知邊界，將所有有用的信息集中處理，並將客戶的需求進行自然語義的分解，最後將正確的解決方法推送給用戶。這顯然是對IT服務成本和效率的大規模解放。

當然，Prof.wang呱呱墜地，一段時間內，它還將處在持續的高速學習過程中。而它連接的駐雲CloudCare的所有服務，將在其不斷的服務中，產生反哺作用。簡而言之，Prof.wang知識庫中無法解答的問題，將連接CloudCare，在15分鐘內，通過技能標籤、服務歷史、處理事件數量等多種影響因子進行權重計算，匹配到最合適的專家工程師，予以響應。而人工解決的結果，將回歸知識庫，補足Prof.wang的知識缺漏。在這種循環中，Prof.wang的IT知識庫將日益強大，最終成為真正的「王教授」。

「世界上沒有一個萬能的人，但可以有一個什麼都懂的機器」是蔣爍淼對於Prof.wang的評價。在IT這個邊界里，Prof.wang的不斷思考，最終能誕生一個完美的「雲顧問」么？我想，是可能的。

你好，未來！蔣爍淼的狐步舞

可以發現，Prof.wang的能力模式，來源於兩個重要的關鍵詞，邊界和標準化。這也是我與蔣爍淼接觸中，他提及最多的兩個詞。用「人工智慧」去替代「人」實現服務的理念，並非是駐雲的獨家創造。麥肯錫曾分析了全球800多個職業的2000多個工作活動，指出雖然就技術上而言，50％的工作活動都可以使用AI代替，但技術可行性只是一個因素，其他還包括開發和部署具體應用，勞動力市場動態，經濟利益以及監管和社會接受的成本。考慮到這些因素，也許要到到2055年，AI才能真正實現這50%工作量的解放。

從這一點出發，反觀蔣爍淼口中的「邊界」和「標準化」，使得這種「替代」的路徑更為清晰，也具有現實的可操作性。就Prof.wang而言，整個系統內對AI、客戶、工程師的學習邊界、服務邊界、能力邊界，有著非常清晰的界定。這種界定並非是對人工智慧和服務本身的束縛，而是在系統化的構架中，為標準化提供了可能性。一如輕盈曼妙的狐步舞，只有在規範的動作技巧、協調的舞伴關係、流暢的路線運轉中，才能體現出整體的美感。

同樣，標準化不僅能夠提升AI自我學習的效率，對於客戶實際運用和行業服務水平的整體提升，無疑也有著更為重要的意義。標準入口的提供，一方面可以簡化企業客戶調用IT服務的流程，有助於用戶更便捷、更低門檻地使用雲計算服務，同時使託管服務供應商（MSP）更快、更精準地響應客戶需求；另一方面，也可以使服務規模化，工業化，從而幫助企業大大地降低服務人員的成本投入。

與標準化入口相匹配的，是客戶需求的標籤化和工程師能力的標籤化。駐雲將服務團隊轉化為資源池，將每一個工程師的能力和工作狀態數據化，在提升服務效率和匹配度的基礎上，實現工程師業績量化以及技術能力的自我提升。就這一點而言，Prof.wang不但將為雲計算和IT服務業帶來前所未有的變化，對於其他人力資源密集型的服務業，同樣有著深遠的啟發作用。「人是不靠譜的」蔣爍淼在採訪中多次提到的這句話，道出了所有服務行業企業管理的最大痛點。將服務過程中，不可控的人為影響降到最低，機將大大簡化溝通流程、保證服務質量。

「跨時代的科技，不是高深的科技名詞，而是能夠真正解決問題。對於最終用戶來說，它是可以確實觸摸到的功能或效果。」在人工智慧井噴發展與技術泡沫並發的今天，蔣爍淼的坦率，無疑是AI實踐派仰望星空，腳踏實地的切實寫照。我期待著Prof.wang的成長，因為，它不僅是一款駐雲的商業產品，它飽含著蔣爍淼和他的團隊對未來的期望與夢想，更是AI與雲計算領域學科和商業化結合的一種探索。

AI星空下，Prof.wang規則與靈動一體，嚴謹與輕盈並存的狐步舞，將讓更多人，體會到科技的美感。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！

本站內容充實豐富，博大精深，小編精選每日熱門資訊，隨時更新，點擊「搶先收到最新資訊」瀏覽吧！

請您繼續閱讀更多來自 雲頭條 的精彩文章: