AI规模化落地的“勇者试炼”

今年的世界人工智能大会（WAIC），在业内人看来，人工智能变得更加务实；行外人直观的感受，则是人工智能“不酷”了。

种种迹象表明，AI不再是人们认知中高高在上的技术，变得更加接地气，和每一个人密切相关，如春风润物一般，落到各行各业，触手可及。

正如科大讯飞总裁吴晓如所言：任何一项技术的发展，都会遵循技术成熟度曲线。当前人工智能已经进入到了实用发展阶段，从原来的酷炫应用，逐渐演变为更加实用的工具。

在此阶段，无论是云服务商还是AI企业纷纷下场，开始进行务实的商业化落地。

随着AI不断深入场景，很多从业者却纷纷发出“理想很美好，现实很骨感”的感叹。业内人士多表示，规模化落地成为当前人工智能所面临的最大挑战。

那么，AI规模化落地究竟难在哪里，又如何破解呢？

对于任何一项技术而言，如果不能进行商业化落地和规模化应用，可以说其本身价值就大打折扣。

应用技术的最终目的是降本、增效，以及用户体验的改变和提升，否则发展技术就失去了本源。这已逐渐成为行业共识。

事实上，从场景落地的过程来看，AI难以规模化落地可从技术和场景两个维度来探讨。

在技术上，虽然以语音和图像为代表的AI算法逐渐成熟，但复杂的现实场景中依然存在挑战，而更大的挑战则是来自认知智能，这一步直接关乎AI能否在行业深入落地。

其次，很多行业和企业希望技术服务商可以提供定制化和个性化的应用，对于AI技术而言，则需要先有足够的个性化数据，才能打造个性化的应用。缺乏场景数据则导致AI无法“深度学习”。

此外，场景内部往往也都会存在数据孤岛问题。数据资源分散，数据不通的情况下，企业要想提升人工智能技术，研发优质产品也十分困难。

数据和算法带来的技术问题，成为了AI规模化落地的首要拦路虎。

就在今年WAIC，还出现了另一番景象：制造业和工业企业开始走向AI前台，拥有场景的他们开始自行下场研究AI技术。这背后的原因之一也是用户的场景需求所致。

“企业数字化转型，早已过了对技术盲目崇拜的阶段，单独的一项技术并不能与企业智能化之间画上等号。”

如业内人士所言，度过野蛮发展阶段，产业数字化转型已经从追求单一的技术转变为解决生产当中的实际问题。实际业务中存在的问题往往无法通过单一技术解决，需要技术服务商提供一个系统化的解决方案。

反观行业，早期企业的研发多是“拿着锤子找钉子”，并没有真正立足场景。当大家辛辛苦苦造出“锤子”，却发现无“钉子”可敲。如今随客户需求进一步的转变，对于这些AI企业来说，仅仅只有一个“锤子”也已经不够了。

此外，面向复杂多元的场景，是否拥有行业know-how，如何将解决方案产品化，并在竞争中快速实现规模推广，都是AI企业产业落地的难题。

长期的信息化建设经验，也让企业用户意识到，很多AI厂商有技术却没有捕捉场景痛点的能力，单纯依靠用户提出需求，最终也很难将问题解决好。

如何破解人工智能产业落地难题？我们不妨将目光聚焦到哪些已经取得规模落地的AI头部公司，从他们的技术实战中“取经”。

针对当前AI的发展，科大讯飞董事长刘庆峰此前曾立足问题全局，提出用系统性创新来兑现人工智能产业红利。

原因在于，单点技术创新往往解决局部应用场景需求，但要解决社会发展中的重大命题，仅靠单点技术创新很难解决，必须要搭建一个系统性的舞台，打通技术、场景、需求、资源以及管理模式等的一盘棋。

简言之，系统性创新是把关键技术贯穿，形成解决重大社会命题的能力。

以科大讯飞的智慧教育应用为例——OCR技术可对学生的作业表现以及考试数据进行分析；自动评分技术对客观题和主观题进行评分，结合知识图谱总结学生知识学习情况，分析出学习路径规划；语音识别和语义理解技术帮助学生回顾课堂、进行思维训练……正是多项单点技术的系统融合，形成了智慧教育系统性的解决方案。

其他领域也不例外，如智慧医疗场景，AI在学习大量医学知识和案例后，具备医疗认知智能的能力，也需要和电子病历、智能辅诊、智能随访等结合起来才能提供更加丰富的医疗服务；工业场景以及企业的数字化升级也是如此。

刘庆峰将系统性创新概括为三个关键要素：关键的核心技术效果要跨越技术鸿沟，达到应用门槛；深度融合创新链条上的各个关键技术，激发创新能力；针对重大的历史命题社会命题进行系统性解析，并将其转化为科学问题。

拥有了系统性的创新能力，对于AI企业来说便是拥有了开启AI深入场景落地的“钥匙”。

从场景的角度来看，系统性创新要有可施展的舞台，要有场景的开放，否则便无英雄用武之地。

还以科大讯飞的教育业务为例，既有教育信息化2.0建设的时代机遇，又有安徽蚌埠市开放场景，开展市级统筹的智慧学校建设项目，这使讯飞在教育领域的多年积淀和系统性创新有了用武之地。

在蚌埠，讯飞有机会布局区域级因材施教综合解决方案，围绕全市开展“智慧学校建设”和“因材施教提升”，让师生能够借助智慧课堂等应用，开展精准教学，进行个性化学习，为师生减负增效。

根据蚌埠市1000余位教师跟踪调研来看，因材施教系统可帮助老师减少33%的备课时间，减少67%的批改作业时间，并使学生降低49%的无效重复练习，真正让师生减负，让学生有更多元的发展，培养创造力。蚌埠市也获得国家认可，入选教育部2020年度“智慧教育示范区”。

形成标杆案例后，讯飞将“蚌埠模式”进一步推向全国，目前已在山东青岛西海岸新区、山西长治、昆明五华、广西百色、重庆两江区等多地持续落地。

从落地整体规模来看，讯飞智慧教育产品已在中国31个省级行政区广泛应用，与全国38000余所学校深度合作，服务过亿师生，取得规模化落地成果。

这一成果背后，除了技术的系统性布局外，还需要对场景、行业有深刻的理解，构建系统化、产品化的解决方案，这一点对行业颇具借鉴意义。

这一点从讯飞最新发布的AI学习机中也能看出。这不仅仅是一款硬件产品，更是讯飞多年来深耕智慧教育的产品化呈现，其背后是对教育、学习场景的深刻认知。印象最为深刻的是其对AI实现减负增效三个关键要素的理解：能对学情分析，能对学习做推荐，能以成效促信心 。

以学习场景为例，通过OCR、语义理解、推理技术等，学生做少量习题测试，AI批改试卷进行学情分析，通过知识图谱，找到学习薄弱环节，从而推荐合适的学习路径，让学生通过少量的针对性练习，快速学习薄弱知识点，并通过成效的反馈，让学生不断建立学习的信心。

可以看出，这背后不但要有过硬的技术，还要有丰富的教研、内容资源，要对教学体系、学生学习过程有深刻的洞察和理解，才能真正做到因材施教、减负增效。

“我们持续构建以学生为中心的系统性创新能力。这背后有的是技术工作，有的要在技术支撑下做很多扎扎实实的苦活和积累。”刘庆峰表示。

在不断的落地实战中，刘庆峰也提出了AI规模化落地的三个标准：要有看得见摸得着的真实应用案例；有能够规模化推广的产品；可以通过统计数据去说明应用有效。这一标准对于衡量行业的规模化落地成果亦极具参考意义。

“无场景不AI，做深场景一定有机会。“

这句话已然成为行业共识，但也告诉AI企业在仰望星空的同时也必须要脚踏实地。

纵观人工智能技术的发展历程，对于企业而言若想长期的生存下去，就必然要相信AI的长期主义，不断的去打磨自身的技术产品实力，不断的深入场景实战，推动AI与实际的应用场景和行业紧密的结合，带来真正可衡量的价值，从而实现规模化落地。

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