颠覆认知的AI与大数据的应用 | 新基建 新引擎

“我个人认为行业里面的企业要平衡好‘自主可控’与‘拿来主义’这两者之间的关系。在利用AI技术进行业务模式创新这件事情上面，一定要坚持自主创新，因为这是你将来的核心竞争力。但是在基础的数据整合、数据治理、数据分析、AI的基本能力构建上，应该充分利用专业厂商、开源社区，不要自己过多地投入研发这些基础能力模块，因为它不属于你的主营业务，从而也能够缩短你企业转型的时间。”朱辉（IBM 大中华区数据与人工智能研发中心总经理）5月11日19:30, 第一财经联合IBM共同推出“新基建 新引擎”系列云上会第二期。本期云上会邀请新奥集团高级副总裁、新氦类脑董事长徐刚和IBM数据与人工智能大中华区研发中心总经理朱辉共同分享了“新基建时代对AI&大数据应用的再认知”。

伴随“新基建”的热潮，AI和大数据的植入运营渐渐成为企业的“新常态”。麦肯锡预测显示，到2030年，人工智能技术可使全球总产量增加约13万亿美元，并将使全球GDP每年增加约1.2％，企业全面拥抱AI大数据的时代已经到来。如何让AI和大数据打通企业的“任督二脉”？企业的AI之路如何才能走得顺畅，避免“走火入魔”？AI大数据的未来发展趋势会是怎样？两位重量级嘉宾分别从自己的专业角度给出了解答。

▍朱辉：AI和大数据是企业维持竞争力的必要条件

新冠疫情的爆发，引发了世界范围内企业加速数字化升级的热潮。国家发改委日前对以产业智能升级促进经济增长为目的的 “新基建”进行了进一步范围界定，其中把人工智能和大数据列为同时跨越了信息基础设施和融合基础设施建设的两个领域的重点内容。AI和大数据对企业来讲到底意味着什么？对未来的经济的发展有何重大意义？IBM 大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉带来了他的解读。

我觉得越来越多的企业可能更加深刻地认识到一点，就是数字化程度越高的企业，在碰到这样的疫情的时候，它的抗冲击能力、抗击打能力就越强，也就是说它的竞争力会越强。这是第一。

第二，我认为具有比较好数据整合能力，能够在很快的时间内基于一个新的业务问题，充分利用数据和人工智能技术上面的优势，在应对的决策和行动上更快地做出反应的企业，更有优势。

第三，我觉得后疫情时代往前看，数据和人工智能应该就像我们前几年预估的一样，将会成为企业不可或缺的一个创新的引擎和日常运营的支撑。

最后，从宏观经济的角度来讲，这一波技术的革新、推动、演进将会成为下一轮新经济的驱动力，对于中国的经济和世界经济而言的话，也将会很大程度地促进产业和消费的升级，以及从这一次疫情当中尽快地恢复过来。▍朱辉：企业AI要少走弯路需要掌握4大核心能力

市场研究机构Forrester调查数据表明，53%的全球决策者表示，他们已经实施、正在实施、或正在扩大人工智能的布局。但是如何能够真正运用大数据，助力AI在企业的真正落地？企业需要具备哪些能力才能够避免走弯路？IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉认为有四大核心能力需要企业掌握。对大部分企业来讲，已经认识到大数据分析和AI技术对于提升企业竞争力，推动企业产业转型、数字化转型和业务创新的重要性。但是，认识到这件事的重要性和能够真正地落地成功之间还是有比较大的差距，也有很长的一段路要走。

比如说我们经常看到一个现象，企业一上来热情特别高涨，急于看到结果，想要回答AI到底能够帮我解决什么样的问题，所以把所有的精力和时间全部都放到了怎么样找到新的业务场景，怎么样能够开发出一个新的AI应用，或者说开发出一个新的算法和模型来解决某一个具体的业务问题。确实我们也在客户的实验室和研发中心里面，很快就看到了一些初步的结果；但是，当要把这样一些初步的成果部署到企业的日常业务运营时，我们就看到很多客户碰到了障碍。为什么会出现这种情况？因为AI的落地除了业务场景之外，还取决于企业内部对于数据的准备程度。如果数据平台的基础没有建设好，大范围地推动一个AI的应用场景，让它融入到现有的业务流程当中去，都会是一件比较困难的事情。

我们认为企业级AI要走好这一条路，四个方面的工作一定要做：

第一，搞清楚整个企业的数据资产有什么？在哪儿？

第二，要把所有的数据整合到一个统一的数据平台上。并基于业务场景的需求，对数据进行整合和治理，提升数据的质量。

第三，通过业务场景的驱动，对数据进行分析和模型建立。

第四，把新的AI能力融入到现有的业务系统和流程中。从而让这种新的能力在生产环境产生业务价值。▍朱辉：企业落地AI和大数据如何“避坑”？高层的支持和推动很重要“新基建”的东风下，更多的企业需要通过AI和大数据赋能，推动企业发展和产业升级。这对于各行各业采用新技术提供了很好的机会窗口，同时对于AI和大数据在企业落地有助推作用。过程中企业可能会遇到哪些难点问题？如何解决？IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉认为，企业不应将落地AI和大数据看作是一个纯技术问题，过程中涉及到的企业组织架构、人才技能储备等多方面因素需重视，也需得到企业高层的支持与推动。

“新基建”把数据和人工智能定为了明确的方向之一。我个人认为在数据和人工智能的基础建设中，除了上述的四项工作之外，还需要注意两个可能的挑战和问题：

第一，这不是一个单纯的技术创新和演进，它还涉及到企业内部组织架构的调整，部门与部门之间数据壁垒的打通，和现有业务流程的改变等等这些非技术层面的事情。所以它需要是一个“一把手”工程。没有来自企业内部最高层的支持和推动，前面提到的这些改革，会很难实现。这一方面的工作，也应该纳入人工智能时代企业“新基建”的范畴之内。

第二，还有一个人才和技能储备基础的问题。很多企业的业务和IT部门，对于大数据分析和人工智能的人才和技能储备都还不够。企业既要招到新的人才，同时又要开始帮助现有员工培养新的技能，进行技能上的转型。如果没有企业最高层的支持，这也是很难推动的一项基础建设工作。

▍徐刚：企业可从三方面提升数字化应变能力疫情给企业带来许多挑战。在数字化的时代，企业对产业互联网的需求变得更加清晰，同时也对人工智能和大数据如何在产业落地有着更加理性和务实的想法，具体体现在哪些方面？企业如何能够更好地运用人工智能和大数据开展数字化转型？

在疫情期间，由于人和人接触受限，大大激发了线下业务的线上化、智能化、自动化的需求，这其实对企业的数字化应变能力提出了很高的要求。具体来讲，有三方面的表现：

第一，对敏捷性的要求特别高。当大量新的业务需求提出来的时候，线下的业务要搬到线上，同时业务模式、业务流程也都需要改变。这需要有一个非常敏捷、快速反应的交付体系来实现业务的需求。

第二，对开放性的要求也越来越高。我们讲人工智能、大数据的应用，其实人工智能有很多是通用型人工智能，这种人工智能的开发不是让企业自己开发，而是企业怎么用一个开放的体系架构去引入第三方的人工智能的组件，让它在我们的业务范围里面能够快速得到实现，快速地实现自己的业务创新。譬如说在疫情期间，有些习惯去营业厅缴费的人群不能到营业厅去缴费，这个时候我们的燃气表如果是一个普通的燃气表，它怎么缴费？我们可以通过一个快速的方式，开发一个小的应用，让客户拍燃气表的照片，未来根据客户的地理信息，运用图片识别技术，快速精确地知道用户用了多少气，再引入更多的第三方能力，比如语音识别的能力，让客户直接通过语音对话方式便捷的享受线上缴费，以及报修甚至购买燃气险等一些增值的服务。

第三，人工智能对数据采集的要求不断地提高。行业的人工智能，其实是需要通过行业的一些数据来喂养AI大数据，不是说在其他的企业可以马上买到，就可以直接来用。这时候对于怎么连接设备，连接人员，怎么样通过移动互联或者是智能物联来连接各种需要的数据源，实现一种数据的融合，训练我们的智慧，在这个行业里面能够不断地形成一些业务创新。所以我想这可能就是我们在思考，我们在考虑，一方面怎么引进，另一方面怎么形成自己的行业能力，形成行业的智能，来助力我们自己企业的创新、变革。▍徐刚：开展数字化转型：业务和技术双轮驱动基础工作与顶层设计“两手抓”新奥集团在能源领域中是较早引入AI和大数据应用的企业，并在去年开始做数字化的整体转型。新奥是如何应用AI和大数据开展数字化转型的？过程中又对哪些应用场景产生了新的思考？新奥集团高级副总裁、新氦类脑董事长徐刚进行了观点的分享。

他还是想强调一下，我们不是为了AI而AI，不是为了人工智能而人工智能，其实企业还是需要从场景上解决根本问题，要采取什么样的技术手段来支撑问题的解决，所以这是很重要的一点。

第二点，他认为企业整个的使用AI或者未来做数字化转型，其实是一个“一把手”的工程。这是需要从战略、文化、组织上做全面的思考，顶层设计是非常重要的。应该讲，我们愿意用一个业务、技术双轮驱动的一种方式表述我们企业的数字化转型。

第三，人工智能如果真正要落地、要做起来，其实刚刚讲的是说需要去协调业务部门做很多工作，只有业务和技术双轮驱动才可以真正把它落地。但是还有一点，在技术上，其实有些基础工作是要先行的，这种基础的工作越早做越好。举一个例子，我们讲混合云，比如我们怎么通过移动的方式去连接我们的员工，连接我们的客户？比如说我们未来智能物联网的平台到底应该怎么搭建？怎么实现我们数据无缝的采集？包括数据的治理今天应该怎么做？所有这些都是可以把它称作为数字化的基础建设。数字化的基础建设，有条件的能够早做就一定早做，不要等业务需求来的时候再做，如果很多东西都没有准备好，就只能干着急了。

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（编辑：淮北站长网）

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