硬科技未來幾年會有一個怎樣的格局？

機器人將來會不會威脅人？我認為是一把雙刃劍，它有思維和智商的時候就會帶來一些破壞。

12月21日，「2018硬科技行業領袖峰會暨鎂客網年會」正式圓滿落幕。峰會當天，由海豐至誠創始合伙人葉海峰擔任主持人，圍繞「硬科技產業的升級與賦能」的議題，創新奇智副總裁姜偉、藝賽旗聯合創始人兼副總裁胡立軍、開為科技CEO楊通、圖靈機器人CGO嚴國偉進行了一次深入探討。

以下為本次圓桌的對談實錄：

葉海峰：大家下午好。今天一天的分享非常精彩，前面大咖都在各自領域做了非常精彩的經驗分享。我做的是天使投資，投的主要方向是消費和TO B服務，像SaaS軟體，還參與一些消費升級的項目，硬科技也投一些，但相對來說偏外行的。下面先由我們四位嘉賓每人用簡單幾句介紹一下自己。

姜偉：大家好，我是姜偉，我是創新奇智的副總裁，創新奇智是脫胎於創新工場和創新工場人工智慧工程院的人工智慧公司，我個人負責華東區域。

胡立軍：大家好，我是藝賽旗聯合創始人胡立軍，我們核心業務是RPA機器人流程自動化，即AI賦能「虛擬人工」。我們的願景是「讓自動化軟體機器人成為每個企業的虛擬員工」。

楊通：大家好，我是開為科技CEO，我們專註於人臉識別。目前，做了大概有1000到1500家。

嚴國偉：大家下午好，我是來自圖靈機器人的嚴國偉，圖靈機器人在中國來講是最早的一批做自然語言交互的企業。我們在2014年做了一個平台，這個平台是圖靈機器人NLP開放平台，截止到目前為止，使用我們平台TO B開發者應該超過90多萬人，2015年圖靈是全球第一個發布商用機器人中文操作系統機器人的公司。

葉海峰：感謝四位大咖介紹。接下來我們來談一下機器人、機器學習對整個硬科技、對現在生產力的革命、對行業的賦能？

嚴國偉：今天大家一直在提一個問題數據，中國大數據超過美國，數據在AI起的是什麼作用？數據是AI驅動力，演算法模型突破，必須依靠大量的數據。數據經過三個階段：第一個階段技術驅動，需要海量數據驗證技術是否可行；第二平台化驅動，BAT、京東和小米等平台化企業，在平台上積累了海量的數據；第三行業驅動，數據賦能到傳統行業，而如何賦能到行業，一直是我們思考的問題。如何賦能？這需要行業數據把握的非常准。我們希望行業先提出需求，我們希望出現技術經理人，這個人一旦出現，賦能這個方向就會很快。我們從數據角度來看，AI賦能所產生的價值是百倍、萬倍。

葉海峰：能具體落地到你們公司的賦能場景來談下嗎？

嚴國偉：在2015年之前圖靈不知道如何變現，從2016年開始，我們兒童和泛兒童市場是最快最容易變現的，所以2017年底季第二季度發布了針對兒童市場的機器人。每個季度所產生的數據超過了接近200億條。

楊通：我們公司主要的場景是零售場景，我希望從用戶體驗角度賦能，通過AI解決痛點。比如傳統商家通過顧客報手機號識別會員會存在口音問題，我覺得利用AI技術進行會員識別的時候不需要通過手機號，而是刷臉，這是用戶體驗的提升。另外在支付結算這塊，我認為通過刷臉支付比起用支付寶或者微信掃碼支付在結算速度和體驗上會更進一步。

葉海峰：是不是用這個技術更人工智慧，更節省成本？

楊通：沒錯，人工智慧是一個降低成本的模式，對商家來說給消費者更好的體驗能提高門店人流量、客單價。

胡立軍：從行業層面看，當前階段AI落地的本質我認為是四個字「降本增效」，這已成為一個熱點話題。不止 2018年，從2014年伊始，改變傳統手工操作的降本增效需求愈發強烈，大家不可忽略的問題就是中國人口紅利正在消失。

人工智慧定義有兩種：「強人工智慧」和「弱人工智慧」。「強人工智慧」即通過學習人的行為完成人工替代，而「弱人工智慧」即通過研究人的行為，以工具的方式，替代我們實現部分工作。

從現階段看，「弱人工智慧」似乎更加貼近我們的需求。從現實國情看，替代較落後的、重複性的、人工工作量大的部分工作，完成「人力釋放」，有著積極現實的意義。例如金融業，傳統工作人員數量巨大，金融業一直倡導科技金融、綠色金融，而人工智慧和他們的倡導不謀而合。

放眼整個行業，我們以金融業為例，金融行業普遍要求不再增加員工，但是它的生產值還在要求提高、效率還在要求提升。這幾年一直在提倡科技引領金融，我想這就是從本質上尋求另一種替代的手段來完成，而科技手段正是為此服務的突破口。從2016年提出機器人替代人去做，其他行業已經有很多應用，比如物流、運輸，都是通過實體機器人替代原有人工勞動。在物流、醫療、教育等行業已經有大量的「物理機器人」，它們已經完成了部分替代工作。但是作為虛擬機器人，替代大家的計算機流程化工作，在降本增效的需求中，力量更是不可輕視。

以媒體為例，媒體寫稿子，需要定點、定時發布，比如晚上12點之前發到各大平台。用機器人幫你去實現發稿這個工作，編輯釋放出的時間就可以做決策和思考等其他工作，AI降本增效的特點是非常明顯。其實這就是「虛擬員工」的概念，不需要一直在計算機面前工作，釋放出來的時間你們可以做更重要的工作。越重複事情，越需要基於機器學習的「虛擬員工」。

越是重複的事情越是需要有一些機器學習、深度學習要去做，企業的數據其實是非常有限。我們最近研究的一個演算法基於有限資源的機器學習模型演算法，就是為解決To B問題而研究的。剛剛，我談了生活化的「虛擬員工」實例，但在企業需求中，有時「虛擬員工」需要在傳統機器學習中完成更多突破。但在這個人工智慧』賽道」裡面，「虛擬員工」作為機器人使用的行業基礎相對比較好。國內，藝賽旗在這項技術上，具有領先優勢。

姜偉： 今天我們在座各位都談到人工智慧怎麼賦能，我們今天中午跟幾位同事也在談賦能，我們認為，「賦能」其實就是降本增效。為什麼前幾年也在談的人工智慧今年就突然火呢？就是我們發現，越來越多的企業願意擁抱人工智慧了，願意結合人工智慧了，或者換一句話說，我們的AI技術、我們的硬科技可以有應用的場景了。也就是說，我們可以商業化，可以掙錢了。如果今天所有的技術，都僅僅放在實驗室裡面，或者僅僅是口頭談論，那這樣的硬科技也遲早會沒落。那麼怎樣把硬科技落地，科技落地需要什麼樣的人才？需要又懂科技，又懂行業的人才。

創新奇智是今年3月份剛成立的科技企業，但它脫胎於創新工場和創新工場人工智慧工程院。在成立之初，就有約40位創新工場人工智慧工程院的演算法和科學家加入我們，所以創新奇智在成立之初就積蓄了很多科技力量。當然，我們背靠著創新工場背後強大的資源。今年是人工智慧快速發展的一年，我們很幸運的趕上了時代，我們的使命是怎麼樣把我們的技術、我們的硬科技落到實處。換句話說，我們是一個商業化公司，怎麼幫客戶做到降本增效，這就是我們的使命。

科技一定是為商業服務的，我們是做TO B的，我們已經有一些實際的應用場景。所謂的賦能，就是怎麼樣幫助客戶，或者提升效率，或者降低成本。當然，我們有自己聚焦的行業，人工智慧可以應用的領域很廣泛，有教育、醫療、製造、零售等等，各種各樣的行業，作為一個商業公司，短時間內，我們不會所有行業都普遍涉及。創新奇智目前聚焦在製造、零售、金融方面。

下面，我舉個例子說說我們如何賦能？

在製造、零售、金融方面有很多應用，不論大小，如果真能幫助客戶解決需求，一定會有越來越多的客戶。在過去一段時間，我們幫富士康做了一個調研，大家都知道蘋果的手機框，以前這個邊框在流水線上的質量檢測全部是工人肉眼檢查的，這是大量重複性的高人力成本工作，這種工作完全可以用人工智慧機器質檢來代替，我們幫富士康做的人工智慧賦能方案就解放了他們大量的人力，顯著提升了客戶的質檢效率、降低他們的生產成本。

再比如我們為永輝超市做一個零售解決方案，是幫永輝挖掘歷史數據，並把數據運用於銷量預測、庫存補貨、千人千面營銷等方面，這些人工智慧賦能應用實實在在解決了客戶的痛點問題。

除此之外，我們現在做一些質量檢測的應用，幾乎每一個製造業的企業都會涉及。我們在寧波碰到很多製造業客戶，幾乎每個都有相似的需求。比如在寧波，這個地方製造業集中，但是規模又不大，我們想辦法用一套基本演算法為他們做零配件的檢測，高效地解決了普遍性的問題。我們做的工作很簡單，所謂賦能，就是幫助客戶降本增效、改善體驗。這個概念如果在To C的領域，賦能就是為人們的生活增添色彩、增加科技體驗。

葉海峰：硬科技或者人工智慧在未來幾年會有一個怎樣的格局？悲觀還是樂觀？硬科技在人類生活中會是一個什麼角色？

姜偉：我昨天在另外一個論壇裡面碰到一位專家，我們聊天的時候說到類似的問題，將來人工智慧發展以後是人機大戰還是人機一體？我們認為有可能一上來還真是人機大戰，但往後應該是人機和諧。人類之所以區別於其他動物是因為，我們會勞動、我們更有情感。我曾經聽過一次李開復博士在寧波將近一千人的會場上講過人工智慧的四波浪潮，當時幾乎全場都在拍同一個PPT，這頁PPT展示了在將來哪些工作會被人工智慧/機器人取代。那頁PPT大概的意思是如果將來我們的工作更多與人的創造力、情感相關，那麼這類工作被人工智慧或機器人取代的可能性將越小。機器永遠是機器，如果我們能很好運用法律法規規範這個行業的運行、規範機器的發展，使人工智慧的發展在預定的軌道上往前推進，那我們的生活一定會變得更美好，我的預測是人機不是大戰，人機一定更和諧。

胡立軍：我堅信未來人工智慧和我們生活息息相關。目前各個國家間科技競爭越來越強烈，科技在很大程度上，將以人工智慧的方式走入我們的生活。我認為未來人工智慧，一定是在我們人類控制下的人工智慧，而不會超越並替代人類。目前各個國家之間的科技實力拉開越來越大，這種實力的差距目前全球是沒有一個有效辦法可以解決的。你在學別人也在學，你在用別人也在用，人類在學、科技也在學。科技走入我們的生活這是一種什麼樣的人工智慧？

強人工智慧定義是學習的行為，並且超越人類，這裡的「超越」是效率上的超越，而不是真的「超越「，因為人類社會存在情感、道德、倫理、法律等各種因素。

前一段時間看了一本書《成為管理者》，裡面講了一個案例，既然未來人類會大量引入機器人，我們暢想未來工廠，工作都由機器人做，對機器進行考核的KPI，也還是由機器決定。未來工廠除了機器，只有一個人和一條狗。為什麼還需要一個人和一條狗？狗是看這個人不要去碰機器，而狗需要有人去喂。 最後就形成了一個人和一條狗在這個工廠裡面。

未來工作生活中，無時無刻都會有機器人存在，而虛擬機器人是其中之一。對未來AI的發展我是非常期待的，同時也希望，我們能共同把AI的事業推向更高的高潮。

楊通：我覺得更多是人類和機器的發展，我有一個偏宏觀和長遠的預期。長遠來看，《未來簡史》也說到類似觀點：隨著人跟機器人的合作模式的逐步深入，未來人類可能成為超人類。

從近期來看的話，人類在科技上有很多突破，創造出了多種基於深度學習的應用武器，未來三到五年內，將這些技術快速應用起來，會對傳統行業產生重大影響，變革傳統行業的複雜形式。AI公司未來的發展更多側重在應用層面，從運營為王轉化為模式為王。

嚴國偉：我們肯定相信人工智慧一定會給帶來很美好的願景。分兩個階段，中短期3到5年叫人機協同，機器人不能完全代替人，這是弱人工智慧。人機協同是降低成本，過去因為有了電腦所有的工作發生翻天覆地的變化，而未來五到十年是人工智慧產業的變化。

未來是人機共存，人類製造一個跟人一樣的機器人。這個技術也許是十年，也許是一百年，我相信以現在科技發展速度這天遲早會來的。機器人將來會不會威脅人？我認為是一把雙刃劍，它有思維和智商的時候就會帶來一些破壞，有的人利用人工智慧進行詐騙。將來這種事情一定會存在，但即使存在也沒關係。

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