丁磊|丁磊：从AI落地到产业闭环形成，提升AI思维是核心
_原题为 丁磊：从AI落地到产业闭环形成 ， 提升AI思维是核心
来源：中信出版集团
9月22日晚 ， 由微软AI商学院和中信读书会共同打造的「AI+商业话题共读计划」第二场分享会 ， 以线上连线的形式成功举行 。 安永大中华区数据智能咨询服务主管合伙人顾卿华先生 ， 微软全渠道事业部首席技术官徐明强先生 ， 以及Paypal科学数据科学部创办人、前百度金融首席数据科学家、《AI思维》一书作者丁磊先生 ， 作为嘉宾出席本次活动 。
三位来自AI业界不同领域的专家围绕“从AI思维到商业落地 ， 如何实现产业闭环”的主题 ， 结合自身经验与思考 ， 深度探讨企业在AI落地中遇到的难题及可行的解决策略 。 并对商业闭环如何形成、AI人才升级等问题发表了专业看法 。
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连线画面截图
01、“落地”之前 ， 真正全面理解AI
丁磊在《AI思维》一书中提出 ， AI不仅仅是一种先进技术 ， 其核心意义是一种分析数据的思维模式 ， 包含数据、模型、算力和业务模式四要素 。 AI从数据出发 ， 通过模型和算力形成决策 ， 最终在业务中产生价值 。
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在活动一开始 ， 丁磊再次强调了AI是一种思维方式 ， 可以帮助人类有效分析大量数据 ， 从中得出预测并做出决策的观点 。 顾卿华则表示 ， 他所理解的AI ， 以替代性和学习性为核心 ， 把跟它相关的软件、硬件、算法、人类的知识和经验结合在了一起 。 徐博士则通过分享“我们不要自然地愚昧 ， 我们要人工地智能”这句微软内部调侃 ， 来表达自己对于AI的理解 ， 并指出已在视觉、听觉、语言能力上都有突破性的发展的AI ， 完全能够在某些程度上取代人类部分繁重、重复的劳动 ， 去重新构建生产关系 。
在聊起AI具体能为人类做些什么这个问题时 ， 丁磊首先从两个方面进行了回答 。 他认为AI的应用可以两大方面实现 。 第一 ， 人类无法胜任的工作 。 比如在医药领域 ， 分析哪些人类基因会致病等问题 ， 人类很难对上亿甚至十亿量级的DNA做细微的统计与分析 。 第二则是那些虽然人类也可以做 ， 但AI会做的更快更好的工作 。 比如银行、金融机构中 ， 给用户进行常规流程答疑的客服等机械、重复的工作 。
而顾卿华和徐博士也从交易风险决策引擎和上汽库存盘点系统两个实际案例中 ， 表达了AI在学习性、替代性、经济性等方面的优越性 。
面对企业为什么会选择AI成为其突破瓶颈 ， 打开局面的工具的疑问 ， 徐博士表示 ， 近年来大量企业都面临运营模式、业务模式的瓶颈 ， AI能够帮助企业从流程中的关键路径来判断哪些节点是主要瓶颈 ， 并且 ， AI也能在一定程度上取代重复繁杂的劳动 ， 进而促进企业降本增效 ， 增加利润 。
丁磊跟进补充 ， 随着社会经济的不断向前发展 ， 近几年来 ， 数据、模型、算力、业务模式/场景这四个AI思维的要素 ， 已经实现了基本打通 ， 再结合国家重点支持新基建的时代机遇 ， AI自然而然成为企业改革、创新的首选工具 。
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02、知易行难：企业推动AI落地进展缓慢 ， 坑点是什么？
活动中 ， 顾卿华跟大家分享了由微软携手安永共同调研 ， 即将于10月发布的《AI成熟度调研白皮书》（后称“白皮书”）中部分有趣数据：2009-2019年 ， “白皮书”所调研的116家两岸三地企业 ， 共计投资在AI项目上的资金近2800亿 。 调研对象中 ， 超过70%的企业相信在未来的3-5年中 ， AI会改变他们的行业 ， 并带来重大影响 。 而超过84%的企业相信 ， 也准备在未来1-3年里启动下一个AI项目 。
由此可见 ， 企业与AI的关系 ， 已经从了解、尝试、试验阶段 ， 转入做较为成熟的应用与规模化发展阶段 。 同时 ， “白皮书”中也披露了116家企业和高管遇到的影响AI落地的因素：
【丁磊|丁磊：从AI落地到产业闭环形成，提升AI思维是核心】第一 ， 人的因素 。 企业管理者认为“AI落地中最有挑战内容”TOP10中 ， 三项跟人有关 ， 包括管理层、决策者的支持和意识 ， AI技术人才的缺失 ， 员工对AI技术的信任 。
第二 ， 数据的因素 。 当前 ， 企业缺少比较统一、标准化、高质量的数据 ， 导致AI应用可能会成为无米之炊、无源之水 。
第三 ， 风险与合规因素 。 企业进入数字化转型后 ， 开始大量依赖机器帮忙做决策 。 不可避免的会在业务连续性、隐私保护、AI可信度、伦理和社会的问题等出现问题 。
第四 ， 规模化难题 。 大多数企业的AI创新都是点状、实验性质、局部的创新的 ， 缺少规模化、商业化、运行态的布局 。
丁磊则结合自己在担任paypal科学数据科学部负责人期间的经历谈到组织架构对AI落地的影响 。
03、AI落地与商业闭环如何形成？
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