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AI到底在春天還是寒冬?

發(fā)布日期:2020-04-12

文章來(lái)源:華強(qiáng)智慧網(wǎng)訊

有人認(rèn)為AI距離我們太過(guò)遙遠(yuǎn),現(xiàn)在談?wù)摓闀r(shí)尚早;有人認(rèn)為AI時(shí)代已經(jīng)到來(lái),我們應(yīng)該抓住時(shí)代的紅利。那么,AI到底在春天還是寒冬?

  我們先來(lái)看幾個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景的案例。

  便利店的運(yùn)營(yíng)效率非常高。一家小小的便利店,它每一天的運(yùn)營(yíng)、維護(hù)都是復(fù)雜的過(guò)程,在過(guò)去20年里,這個(gè)產(chǎn)業(yè)的效率不斷提高,現(xiàn)在看來(lái),可以說(shuō)已經(jīng)做到了極致。

  但是,在前兩年,有不少人開(kāi)始用AI技術(shù),也就是視覺(jué)識(shí)別去做便利店,最后的效果不太好,為什么呢?因?yàn)樘娲杀痉浅8撸粋€(gè)視覺(jué)結(jié)賬系統(tǒng)替代一個(gè)收銀員,這個(gè)系統(tǒng)需要更昂貴的IT工程師定期維護(hù),一旦系統(tǒng)出錯(cuò),造成的損失也會(huì)更大。一句話(huà)說(shuō),在原有便利店的基礎(chǔ)上,使用AI技術(shù)并沒(méi)有提高產(chǎn)業(yè)效率。

  第二個(gè)例子是大家在銀行見(jiàn)到的輪式機(jī)器人,它會(huì)主動(dòng)問(wèn)好,并且能夠與你進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的對(duì)話(huà)。但是現(xiàn)在來(lái)看,這樣的機(jī)器人沒(méi)有什么作用,因?yàn)樗鼰o(wú)法替代銀行的工作人員。銀行員工接受過(guò)良好的訓(xùn)練,在與客戶(hù)溝通、處理矛盾、求助方面具有很大的柔性空間,這些都是機(jī)器人做不到的。開(kāi)玩笑地說(shuō),下雪的時(shí)候客戶(hù)經(jīng)理還能出門(mén)掃雪,如果有人搶銀行,工作人員還能起到一些安保作用,這些都是輪式機(jī)器人做不到的。這樣的產(chǎn)品只有一個(gè)智能化的噱頭,很快就不會(huì)有人使用。為什么會(huì)這樣?還是那句話(huà),這種AI技術(shù)的應(yīng)用,沒(méi)有提高銀行業(yè)的產(chǎn)業(yè)效率。

  第三個(gè)例子是大型倉(cāng)儲(chǔ)物流中的機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景。幾千臺(tái)輪值機(jī)器人快速移動(dòng)對(duì)貨物進(jìn)行分揀,大大提高了物流的效率。正是這類(lèi)技術(shù)的應(yīng)用,才保證了我們對(duì)物流的高要求。AI技術(shù)在這里的應(yīng)用是成功的,也是行業(yè)所追求的。

  總結(jié)起來(lái),我們可以說(shuō):AI是春天還是冬天,取決于其提高產(chǎn)業(yè)效率的能力。

  產(chǎn)業(yè)效率的提高和人類(lèi)的幸福息息相關(guān)

  什么叫效率?從系統(tǒng)的角度看,效率就是輸入一個(gè)系統(tǒng)的功,最后轉(zhuǎn)化成了多少的功,這個(gè)輸出功和輸入功的比值,可以理解成效率。

  在產(chǎn)業(yè)上,也存在產(chǎn)業(yè)效率。這里的輸入是雇傭員工的費(fèi)用、土地租金、原材料成本等等,如果相同的輸入,我們獲得更高的輸出,我們就擁有了更高的產(chǎn)業(yè)效率。

  在古代的皇室,皇帝所擁有的御膳房的效率和今天的外賣(mài)平臺(tái)的效率相比如何呢?在那個(gè)時(shí)候,御膳房就是要不惜一切代價(jià)把飯做好,而且要時(shí)刻準(zhǔn)備著。菜不管吃不吃都要備好,鍋里永遠(yuǎn)在燉著東西,只要皇帝有需求,從做飯的到傳菜的整個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)調(diào)動(dòng)起來(lái),只為皇帝一個(gè)人服務(wù),成本非常地高。

  而現(xiàn)在的外賣(mài)平臺(tái),其所包含的菜品種類(lèi)遠(yuǎn)比御膳房的成百上千種菜還要多得多,由于產(chǎn)業(yè)效率的提升,今天的每個(gè)人都能享受到這種高效率下的便利。給我們送菜的不是太監(jiān),而是騎士,他們通過(guò)搶單、拼單把配送成本降低到幾塊錢(qián),但是一樣實(shí)現(xiàn)了為一個(gè)尊貴的客戶(hù),提供專(zhuān)門(mén)的服務(wù),這都是產(chǎn)業(yè)效率的提升帶來(lái)的。

  效率提升=性?xún)r(jià)比提升=需求量幾何級(jí)提升

  為什么效率提高如何重要?因?yàn)樗母纳颇軌驇?lái)產(chǎn)品性?xún)r(jià)比的提升,從而引發(fā)需求的幾何級(jí)增長(zhǎng)。福特的T型車(chē)就是一個(gè)經(jīng)典的案例。

  在20世紀(jì)20年代,汽車(chē)作為一個(gè)只有富豪才消費(fèi)得起的奢侈品,正在逐漸地走向平民化。福特通過(guò)流水線生產(chǎn),把T型車(chē)的價(jià)格從4000美元降低到800美元,進(jìn)而進(jìn)一步降低到了200-300美元。這意味著對(duì)于普通的美國(guó)民眾而言,一年的工資也可以買(mǎi)一輛車(chē),即使在1929年大蕭條的時(shí)候,汽車(chē)總銷(xiāo)量依然是攀升的。

  同樣的例子也發(fā)生在酒店行業(yè)身上,它們遵循同樣的邏輯。今天,五星級(jí)酒店對(duì)于一般的中產(chǎn)階級(jí)而言,不再是可望不可即,越來(lái)越多的人可以享受到這樣的服務(wù),這是如何做到的?酒店管理公司對(duì)酒店運(yùn)營(yíng)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化,以前可能需要3個(gè)管家服務(wù)一個(gè)房間,現(xiàn)在通過(guò)分工與標(biāo)準(zhǔn)化,可以讓一個(gè)保潔人員清理20個(gè)房間,另一個(gè)采購(gòu)人員負(fù)責(zé)給100個(gè)房間采購(gòu)水果。

  我們通過(guò)工序的專(zhuān)業(yè)化大大降低了成本,從而提高了效率。在一個(gè)連鎖網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,讓最優(yōu)的實(shí)踐能夠固化成標(biāo)準(zhǔn),然后向次優(yōu)的酒店推廣,這是酒店管理公司、或者說(shuō)任何一種管理類(lèi)公司業(yè)態(tài)存在的價(jià)值,因?yàn)樗岣吡诵袠I(yè)的平均效率。

  從另一個(gè)角度來(lái)看,在酒店行業(yè),酒店管理公司往往不擁有酒店,它只是幫助酒店擁有者運(yùn)營(yíng)酒店而已。那為什么這些擁有者愿意讓他們來(lái)管理,還同意同分走一部分利潤(rùn)呢?因?yàn)檫@些管理公司雖然拿走了錢(qián),但是把酒店的效率提高到了原先無(wú)論如何也達(dá)不到的水平。

  提高產(chǎn)業(yè)效率有哪些手段?

  雖然都說(shuō)大道至簡(jiǎn),但是簡(jiǎn)單到極致就是自然主義。去郊外撿一個(gè)蘋(píng)果,然后賣(mài)掉,很簡(jiǎn)單,效率也很高,但如果是100萬(wàn)個(gè)蘋(píng)果呢?

  效率來(lái)源于復(fù)雜性,復(fù)雜系統(tǒng)才能獲得超額的“節(jié)約”。

  案例1:擴(kuò)大規(guī)模,攤薄成本

  最典型的例子就是連鎖酒店,通過(guò)把單體的酒店連接起來(lái),降低成本,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)效率的提升。

  案例2:流水線分工,提高專(zhuān)業(yè)效率

  福特的T型車(chē)就是通過(guò)這種方式,通過(guò)流水線作業(yè),提高了工人的勞動(dòng)生產(chǎn)率,進(jìn)而降低生產(chǎn)成本,提高產(chǎn)業(yè)效率。

  案例3:通過(guò)更復(fù)雜的工藝提高轉(zhuǎn)化效率

  比如原來(lái)做衣服用的原材料都是棉花、羊毛,現(xiàn)在可以用一些不是自然的材料來(lái)做衣服,比如特殊的纖維。造紙行業(yè)也是一樣,以前只能用高質(zhì)量的樹(shù)皮才能造紙,現(xiàn)在用的材料是很豐富的。

  案例4:集合渠道,提高分發(fā)效率

  以沃爾瑪為代表的大型超市就是這樣的業(yè)態(tài)。把客戶(hù)邀請(qǐng)來(lái)了,就要賣(mài)給你更多的東西。為什么沃爾瑪可以打敗美國(guó)那么多的鄉(xiāng)村小店?正是因?yàn)槲譅柆斈軌蛞徽臼劫?gòu)齊,其他小店做不到。

  案例5:長(zhǎng)期轉(zhuǎn)化,提高留存效率

  這是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最常聽(tīng)到的效率提高方式:送給你一個(gè)蘋(píng)果,但是未來(lái)你所有的豆腐都是從我們這里買(mǎi)的。

  案例6:復(fù)雜營(yíng)銷(xiāo),提高撮合效率

  通過(guò)不一樣的定價(jià)策略、定向地精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),更快速的撮合交易。

  案例7:資產(chǎn)復(fù)用,提高成本效率

  鐵路的出現(xiàn)有深遠(yuǎn)的意義,但是在最初,美國(guó)很難修建跨州的鐵路,因?yàn)槌杀咎?,高到?jīng)]有公司愿意買(mǎi)單。后來(lái)有人發(fā)明的單線鐵路,在此之前鐵路都是雙線,要修兩個(gè)軌道,采用單線之后,成本可以降低30%。單線的鐵路不能對(duì)開(kāi),因此要修建多條單線,如何能保證效率呢?這時(shí)候就要依靠調(diào)度了。

  AI產(chǎn)業(yè)如何落地?

  在討論AI產(chǎn)業(yè)如何落地之前,要先看看AI時(shí)代帶來(lái)了什么?

  從技術(shù)涌現(xiàn)的規(guī)律來(lái)看,對(duì)單點(diǎn)技術(shù)判斷的對(duì)錯(cuò)不是最重要的,更重要的是判斷對(duì)它的整體趨勢(shì),你一樣能在這個(gè)技術(shù)應(yīng)用中獲得很好的收益。

  1. AI不是無(wú)所不能的

  首先,AI無(wú)法直接進(jìn)行“高級(jí)思考”,無(wú)法解決通用問(wèn)題,因此開(kāi)放性的任務(wù)不適合AI。再者,AI無(wú)法給出100%可靠的判斷。既然如此,用AI技術(shù)在原有的產(chǎn)業(yè)效率模型內(nèi)打補(bǔ)丁,往往不是最好的選擇。因?yàn)樵械捏w系是面向高可靠性、自動(dòng)化、高精準(zhǔn)的。最后,在AI替代人的方面,我們認(rèn)為,AI缺乏柔性,替代人的成本會(huì)非常高。拿話(huà)務(wù)員來(lái)說(shuō),他們受過(guò)專(zhuān)業(yè)的訓(xùn)練,有很強(qiáng)的柔性能力,即便無(wú)法解決客戶(hù)的問(wèn)題,也可以通過(guò)溝通技巧解決爭(zhēng)議,但是如果用AI代替他們,往往效果不好而且成本很高。

  2. 要發(fā)揮AI真正的優(yōu)勢(shì)

  AI時(shí)代的核心首先是智能決策的時(shí)代,AI的真正優(yōu)勢(shì)是決策能力。比如蘋(píng)果種植,可以根據(jù)蘋(píng)果在生長(zhǎng)周期內(nèi)的日照情況、降水情況、顏色變化、氣體釋放等數(shù)據(jù),分析出來(lái)一個(gè)模型,判斷蘋(píng)果成熟的概率。這一點(diǎn)是人類(lèi)和自動(dòng)化所無(wú)法做到的。這樣的能力可能不太準(zhǔn)確,但是隨著時(shí)間的推移,它具有很大的商業(yè)價(jià)值。

  3. AI時(shí)代是智能人機(jī)混合系統(tǒng)的時(shí)代

  既然AI是一個(gè)決策系統(tǒng),那么這個(gè)決策系統(tǒng)具有何種架構(gòu)呢?千萬(wàn)不要認(rèn)為AI就是一個(gè)狹義的算法,AI的數(shù)據(jù)計(jì)算本身是一個(gè)中間環(huán)節(jié)。以呼叫中心為例,AI可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的分析,對(duì)每個(gè)來(lái)電的需求非常了解,這種了解遠(yuǎn)超一般的話(huà)務(wù)員,但話(huà)務(wù)員有價(jià)值嗎?當(dāng)然。他能夠聽(tīng)懂很多口語(yǔ)化的表達(dá),擅長(zhǎng)情感上的溝通。如果把AI和話(huà)務(wù)員結(jié)合起來(lái),這就是以機(jī)器決策為主的人機(jī)混合。

  AI產(chǎn)業(yè)落地的五個(gè)步驟

  第一步,找到絕對(duì)的痛點(diǎn)。

  用AI對(duì)給今天的行業(yè)模型打補(bǔ)丁,做別人也能做到的事,這不叫絕對(duì)的痛點(diǎn)。那什么叫絕對(duì)的痛點(diǎn)呢?這需要大家結(jié)合自己的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)去找,但我可以告訴你什么不是。各種商業(yè)要素有強(qiáng)大約束的不是,這個(gè)時(shí)候,即使你的效率很高,也無(wú)法打敗效率低的人,因?yàn)橹刂贸杀具^(guò)高。酒店管理公司做得好,酒店都愿意加盟,因?yàn)榫频甑奈飿I(yè)本身不稀缺。如果你把加油站的效率優(yōu)化的很多,是不是很多加油站會(huì)來(lái)加盟你呢?可能不會(huì),因?yàn)橐氐牧鬓D(zhuǎn)不充分。

  2019年,中國(guó)的油氣勘探領(lǐng)域?qū)γ駹I(yíng)資本放開(kāi),我們可以利用AI技術(shù),去分析哪里可能有更好的油田。但是如果在2019年之前,這個(gè)領(lǐng)域還沒(méi)有開(kāi)放的時(shí)候,即便你解決了這個(gè)問(wèn)題,也無(wú)法撬動(dòng)市場(chǎng)格局。

  第二步,判斷人工智能的潛力

  找到絕對(duì)的痛點(diǎn)之后,我們要判斷智能的潛力,因?yàn)椴皇撬械膯?wèn)題都適合AI(人工智能)去解決,比如設(shè)計(jì)一個(gè)太空飛船這樣一個(gè)開(kāi)放性、創(chuàng)造性的問(wèn)題。再就是有其他替代手段的關(guān)鍵性問(wèn)題,這些問(wèn)題對(duì)可靠性的要求往往非常高,也不太適合AI去解決。比如腫瘤的早期診斷,如果今天的所有的醫(yī)生都做不到,AI哪怕能起到一點(diǎn)作用也是一種能力補(bǔ)償,但是如何有其他的替代手段,AI的不準(zhǔn)確性就會(huì)被成倍的放大。

  第三步,設(shè)計(jì)完整的系統(tǒng)

  如果找到的痛點(diǎn)足夠痛,AI也可以解,我們也無(wú)法期待簡(jiǎn)單的應(yīng)用AI技術(shù)就能解決這個(gè)問(wèn)題。因此,面對(duì)這樣的情況,我們要敢于把系統(tǒng)做“重”,就是復(fù)雜一些。第一是敢于碰硬件,硬件雖然帶來(lái)了復(fù)雜性和更高的成本,但它能夠帶來(lái)信息采集的效能,并且形成決策實(shí)施的閉環(huán)。第二是敢于碰運(yùn)營(yíng),不光是基于人-機(jī)的運(yùn)營(yíng),還要敢于去做運(yùn)營(yíng)商。第三是不依賴(lài)已有的數(shù)據(jù),而是逆向思考:為了解決這個(gè)痛點(diǎn),我們需要把什么數(shù)據(jù)引入進(jìn)來(lái)?

  第四步,尋找切入的路徑

  百度風(fēng)投作為一家早期風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè),我們和被投的每一個(gè)項(xiàng)目都會(huì)討論,未來(lái)的終局是什么?未來(lái)五年、十年到底能不能做出一些顛覆性、產(chǎn)業(yè)革命的事。即便創(chuàng)業(yè)者談清楚了,繞回到實(shí)施,很有可能也要從一件改良產(chǎn)品的小事做起。

  比如農(nóng)業(yè)的種植,一上來(lái)就想開(kāi)發(fā)一種新的種植方法,那么整個(gè)項(xiàng)目的驗(yàn)證周期會(huì)非常的長(zhǎng)。能不能利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)在原有的方法上提高一些效率,降低一些成本?這雖然不是終局,但是一個(gè)非常重要的切入途徑。

  第五步,尋求模式變革

  一旦切入進(jìn)去,我們就要尋求模式的變革。但是要記住一點(diǎn),項(xiàng)目落地之后的紅利期往往是有限的,如何在有限的時(shí)間之內(nèi)找到模式變革的方法,尋求升維,這是一個(gè)很重要的命題。拿三文魚(yú)的養(yǎng)殖來(lái)說(shuō),三文魚(yú)只能生活在特定的水域內(nèi),這樣天然的水域不需要做很多人為的補(bǔ)償。而隨著AI技術(shù)的發(fā)展,有一些不適合養(yǎng)殖三文魚(yú)的地方,也變得合適了。比如有一片水域,三文魚(yú)可以生長(zhǎng)的很好,但是突然來(lái)了一股寒流,魚(yú)都凍死了,對(duì)于這樣的環(huán)境變化,利用一套智能系統(tǒng)恰恰可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和補(bǔ)償。

  如果這樣的技術(shù)系統(tǒng)證明可行,我們就能夠在合適的時(shí)間,去圈占三文魚(yú)養(yǎng)殖的上游要素,把這個(gè)項(xiàng)目做大。最終通過(guò)模式的變化,把產(chǎn)業(yè)效率做上來(lái)。如果這件事別人也能做,而我們效率做的更高,這是一種溢價(jià)能力;如果我們把它升維到一件別人做不了的事,又是一個(gè)溢價(jià)能力。

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