每經(jīng)記者 張寶蓮    每經(jīng)編輯 張海妮    

劉慈欣的著作《三體》中有句話：僅靠生存本身是不能保證生存的，發(fā)展是生存的最好保障。

而被認(rèn)為可推動(dòng)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的人工智能產(chǎn)業(yè)，也已經(jīng)發(fā)展到了全新的階段。2022年世界人工智能大會(huì)期間，云從科技副總裁朱健在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)表示，目前人工智能產(chǎn)業(yè)正處于“二浪”時(shí)代的初級(jí)階段。“我們今天可能僅僅看到了人工智能未來(lái)應(yīng)用市場(chǎng)的1%。”

今年，云從科技（SH688327，股價(jià)19.59元，市值145億元）宣布拓展智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，并在車路城協(xié)同開(kāi)放平臺(tái)、人工智能核心技術(shù)研發(fā)、硬件系統(tǒng)核心技術(shù)研發(fā)、智能座艙等方向重點(diǎn)發(fā)力。

在2022世界人工智能大會(huì)上，云從科技展示了其最新的AI領(lǐng)域布局——人工智能人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)CWOS，針對(duì)AI應(yīng)用落地的過(guò)程中將面臨哪些問(wèn)題，公司切入智能網(wǎng)聯(lián)車賽道有何意義，AI發(fā)展與人類未來(lái)工作走向等話題，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪了云從科技副總裁朱健。

云從科技副總裁朱健。圖片來(lái)源：受訪者供圖

碎片化應(yīng)用場(chǎng)景下，AI定制化尚不可避免

提到人工智能賦能千行百業(yè)的重要意義時(shí)，無(wú)法避免的一個(gè)問(wèn)題是，不同的領(lǐng)域與需求下，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景是碎片化的。面對(duì)碎片化的應(yīng)用場(chǎng)景，企業(yè)提供的AI產(chǎn)品與技術(shù)算法也變得個(gè)性化與碎片化，在實(shí)際應(yīng)用落地時(shí)，如何解決這一痛點(diǎn)？

朱健指出，目前AI滲透率是不夠的，AI發(fā)展建立在數(shù)字化、信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較好的前提下。而在數(shù)字化、信息化尚未完成的行業(yè)，對(duì)人工智能的需求尚未展現(xiàn)出來(lái)。因此，現(xiàn)在政府大力倡導(dǎo)發(fā)展人工智能行業(yè)，把技術(shù)能力應(yīng)用到更多的行業(yè)里面去。雖然AI目前并未飛向千行百業(yè)，但放眼未來(lái)，人工智能發(fā)展前景非常廣闊。

而面對(duì)碎片化的應(yīng)用場(chǎng)景，如何既滿足個(gè)性化需求又兼顧效率，朱健認(rèn)為，效率的提升是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，至少在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間段內(nèi)，人工智能定制化是無(wú)法避免的。

如何解決需求側(cè)的差異化需求，對(duì)于人工智能企業(yè)來(lái)說(shuō)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。作為中國(guó)AI平臺(tái)型龍頭企業(yè)，云從科技在2017年著眼于“人機(jī)協(xié)同平臺(tái)”的研發(fā)，2020年正式推出全球首款人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)CWOS。

通過(guò)提供人機(jī)協(xié)同相關(guān)算力、算法和數(shù)據(jù)管理能力及應(yīng)用接口的底層軟件系統(tǒng)，云從CWOS操作系統(tǒng)迄今已經(jīng)落地并布局智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業(yè)四大方向。這六七年里在不同領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)積累，朱健稱之為“技術(shù)資產(chǎn)”。

在他看來(lái)，不同場(chǎng)景下的人工智能定制化開(kāi)發(fā)中，技術(shù)具有一定的通用性，能夠在不同場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)“知識(shí)遷移”。“技術(shù)資產(chǎn)”可以讓定制化開(kāi)發(fā)在遷移過(guò)程中不斷降低。例如不同場(chǎng)景下的人證比對(duì)技術(shù)，不需要對(duì)算法做中心調(diào)配，而是在數(shù)據(jù)接口這一側(cè)做適配。因此，隨著技術(shù)資產(chǎn)的不斷積累與深厚，最初80%的定制化開(kāi)發(fā)會(huì)變成20%的定制化開(kāi)發(fā)。

此次在2022世界人工智能大會(huì)上展出的云從“諦格邊緣智能盒”正是批量化實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用落地的示例——搭載標(biāo)準(zhǔn)化算法與應(yīng)用包，可以快速對(duì)現(xiàn)有傳統(tǒng)硬件進(jìn)行智能化升級(jí)改造，以AI模型、引擎及應(yīng)用有機(jī)組合，綜合性能、功耗、成本、算力，標(biāo)準(zhǔn)、高效、低門(mén)檻地賦能千行百業(yè)。目前已應(yīng)用在垃圾分類與加油站安全生產(chǎn)等領(lǐng)域。

其次是人工智能企業(yè)對(duì)自身算法技術(shù)不斷迭代，而整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步將推動(dòng)效率的持續(xù)提升。

圖片來(lái)源：每經(jīng)記者 張寶蓮 攝

朱健：人工智能頭部企業(yè)解決盈利問(wèn)題，沒(méi)有障礙

今年，云從科技開(kāi)啟了一項(xiàng)全新的業(yè)務(wù)——依托人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)CWOS構(gòu)建車路城一體化大腦，通過(guò)人、車、路、城數(shù)據(jù)的全融合，鑄就車路城一體化數(shù)字底座，構(gòu)建“知、析、存、思、動(dòng)”的車路城一體化大腦。

公開(kāi)資料顯示，云從科技將圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車核心業(yè)務(wù)，在未來(lái)三年內(nèi)，實(shí)現(xiàn)三大成果：助力打造全國(guó)領(lǐng)先的智能網(wǎng)聯(lián)汽車小鎮(zhèn)，形成智能車聯(lián)標(biāo)桿；研發(fā)低速無(wú)人車及服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品，打造網(wǎng)聯(lián)機(jī)器人與服務(wù)機(jī)器人孵化中心，加快產(chǎn)業(yè)鏈成熟度建設(shè)。

在朱健看來(lái)，進(jìn)入一個(gè)全新的行業(yè)，有助于提升公司未來(lái)的營(yíng)收與利潤(rùn)，同時(shí)通過(guò)技術(shù)改變?nèi)藗兊纳?，最終也幫人們擁有比過(guò)去更強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。另外，當(dāng)前汽車的智能化到了關(guān)鍵的躍遷期，未來(lái)的汽車不僅是出行工具，對(duì)涉外環(huán)境而言，還是一款車輛信息、道路信息、城市信息的數(shù)據(jù)采集終端。當(dāng)汽車開(kāi)始智能化時(shí)，意味著它成為了一個(gè)巨大生態(tài)的融合。

今年5月，云從科技成為首家登陸科創(chuàng)板的AI平臺(tái)型企業(yè)。公司在2019年至2021年累計(jì)研發(fā)費(fèi)用超過(guò)15億元，并提出預(yù)計(jì)在2025年實(shí)現(xiàn)盈利的目標(biāo)——也是AI四小龍里首個(gè)提出明確盈利時(shí)間點(diǎn)的企業(yè)。

面對(duì)當(dāng)前公司仍處于“燒錢”研發(fā)階段，投資者可能會(huì)引發(fā)的盈利擔(dān)憂，朱健表示，隨著技術(shù)不斷進(jìn)步，人工智能頭部企業(yè)解決盈利問(wèn)題，根本沒(méi)有障礙。“隨著單位成本越來(lái)越低，我們?cè)趩蝹€(gè)項(xiàng)目上的盈利能力就會(huì)增加。公司首先會(huì)在具體的業(yè)務(wù)層面實(shí)現(xiàn)盈利。我們預(yù)測(cè)這個(gè)時(shí)間不會(huì)太長(zhǎng)。” 

枯燥、重復(fù)、危險(xiǎn)的工作將被AI取代

一方面，AI技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用為各行業(yè)帶來(lái)了效率和效果的提升，但是另一方面，AI的進(jìn)入也意味著一部分工作崗位的退出。麥肯錫全球研究院（Mckinsey Global Institute）在2017年發(fā)表了一份長(zhǎng)達(dá)160頁(yè)的報(bào)告，預(yù)測(cè)2030年前后，全球4億~8億的人口會(huì)因?yàn)樽詣?dòng)化的到來(lái)而需要尋找新的工作。

AI的發(fā)展，或許將造成一部分對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的工作問(wèn)題。面對(duì)這一長(zhǎng)期引發(fā)爭(zhēng)議的擔(dān)憂，人工智能企業(yè)如何看待？

朱健笑了一下，他表示，AI技術(shù)的進(jìn)步會(huì)讓一部分人面臨失業(yè)，但更多的是帶來(lái)機(jī)會(huì)。

他進(jìn)一步解釋，目前人才市場(chǎng)存在一定的結(jié)構(gòu)性矛盾。舉例來(lái)說(shuō)，銀行在落地AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)，伴隨了一部分工作崗位的退出，但公司跟銀行同時(shí)在做相應(yīng)的技術(shù)解決方案，通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，幫助釋放出來(lái)的人力進(jìn)入新的工作崗位，幫助銀行更好地去定位客戶的需求，去幫助他們快速到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)企業(yè)客戶、高凈值客戶，完成客戶相關(guān)需求所需要的流程。

AI在淘汰人力的同時(shí)，大量地節(jié)約了時(shí)間。以自動(dòng)駕駛為例，在車上節(jié)約的時(shí)間可用于娛樂(lè)，也可用于辦公等。另外，AI取代的工作通常而言有一些共性，第一是極為枯燥，第二是完完全全重復(fù)，沒(méi)有任何新技能；第三是有一定危險(xiǎn)性，“把人類從這些工作里釋放出來(lái)，不是挺好的嗎？”他說(shuō)道。