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當(dāng)下，“人工智能”已從科幻照進現(xiàn)實，雖然高度擬人的強人工智能還遙不可及，但應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等算法的弱人工智能已在經(jīng)濟社會和日常生活中廣泛應(yīng)用，大到智能制造、交通物流，小到智能音箱、圖像識別，并已跨界賦能到司法、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。

隨著技術(shù)不斷升級、社會需求日益變化，無論是日常生活還是商業(yè)應(yīng)用，人工智能已呈現(xiàn)出星火燎原之勢。面對未來已來的AI時代，為避免被市場淘汰，提升市場競爭力，企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型升級需求愈加迫切。

雖然不少企業(yè)都在不斷嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)，但他們往往存在數(shù)據(jù)信息化基礎(chǔ)不夠或存在大量數(shù)據(jù)孤島、缺乏通用AI引擎基礎(chǔ)上的定制化應(yīng)用、實施周期長、落地門檻高等問題，同樣也面臨來自數(shù)據(jù)、建模和業(yè)務(wù)的挑戰(zhàn)。如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化，真正實現(xiàn)人工智能賦能商業(yè)，難度不小。

多方政策加持下，AI風(fēng)口來襲，但機遇與挑戰(zhàn)并存

2017年至今，國家陸續(xù)頒布“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”，《2018年政府工作報告》等也都對人工智能，特別是大數(shù)據(jù)智能制定了高屋建瓴的前瞻性規(guī)劃和布局。迄今，國內(nèi)清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院、復(fù)旦大學(xué)、南開大學(xué)、中山大學(xué)等眾多知名高校相繼成立了人工智能學(xué)院，而校企合辦的“人工智能聯(lián)合實驗室”也屢見不鮮。

根據(jù)賽迪研究院數(shù)據(jù)顯示，今年全球AI市場規(guī)模將達到2697.3億元，其中，我國市場規(guī)模有望突破380億元。如此好的發(fā)展前景，吸引了不少玩家入局，但市場體量的不斷擴大并非意味著行業(yè)的發(fā)展一帆風(fēng)順。

一來，不少企業(yè)受限于技術(shù)與人才，仍在人工智能市場外圍徘徊，項目實施存在困難。不管是哪個行業(yè)，企業(yè)要想提高市場競爭力，技術(shù)與人才都是必不可少的。市場的競爭歸根結(jié)底就是人的競爭，優(yōu)秀的人才能研發(fā)出有競爭力的技術(shù)與產(chǎn)品，從而為企業(yè)帶來更多保障。但問題是目前的人工智能市場正處于一將難求的狀態(tài)，人才的缺失牽制著行業(yè)的發(fā)展進度。

如今在AI領(lǐng)域中，不管是風(fēng)投還是融資，數(shù)額都在不斷增加，而其在人才匱乏方面的困境則是越發(fā)地凸顯，資金多、項目少是目前人工智能市場中最常見的狀態(tài)。由騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》數(shù)據(jù)顯示，全球人工智能人才僅有30萬左右。截至去年10月份，中國AI領(lǐng)域的人才缺口更是達到了百萬級別。

二來，很多企業(yè)各部門存在各自為戰(zhàn)、缺乏系統(tǒng)整合等問題，且就目前市場情況來看，能真正解決企業(yè)需求、提供定制AI產(chǎn)品的參與者少之又少。目前市場上還是有一些人工智能企業(yè)發(fā)展得還算可以，但由于企業(yè)各個業(yè)務(wù)間缺乏統(tǒng)一的互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)、缺乏整體性等，所以企業(yè)在發(fā)展中難免有些吃力。再者，雖說市場上存在一些專為企業(yè)提供智能解決方案的供應(yīng)商，但真正有兩把刷子的終究不多，難以滿足龐大的市場需求。

三來，多數(shù)企業(yè)不管是在經(jīng)驗積累、部署能力還是在速度、效率等方面均有所不足，項目交付周期長，企業(yè)盈利難度大。隨著市場上入局人工智能領(lǐng)域的玩家越來越多，企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級上更加地急迫，而借助大數(shù)據(jù)智能轉(zhuǎn)型成企業(yè)獲取先發(fā)優(yōu)勢的關(guān)鍵。但問題是，目前能給市場帶來AI智能數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)除了缺乏豐富的經(jīng)驗積累之外，在實施部署能力、速度與效率等方面均有不足之處。

總的看來，雖然目前有不少企業(yè)都已加入人工智能行業(yè)，但除去受技術(shù)、人才的限制之外，企業(yè)還面臨著其他大大小小的難題，是阻礙企業(yè)繼續(xù)前行的絆腳石。好在為了能更好地推動企業(yè)的發(fā)展，市場上出現(xiàn)一些為企業(yè)提供智能解決方案的“第三方”，但由于這類企業(yè)數(shù)量不多，且有的“第三方”由于經(jīng)驗積累不夠、部署能力不足以及速度、效率等方面也不太理想，不僅不能滿足市場需求，還會出現(xiàn)延長項目交付周期，加大企業(yè)盈利難度等問題。

從“勞動密集型”到“AI密集型”，以「實在智能」為代表的創(chuàng)新科技公司助力企業(yè)邁向AI大道

近年來，隨著政策紅利釋放及市場需求井噴，人工智能應(yīng)用規(guī)模不斷擴大，但商業(yè)炒作和過度包裝，也導(dǎo)致為企業(yè)提供各種智能解決方案的科技公司們面臨噱頭重于實質(zhì)的質(zhì)疑。很多企業(yè)迫切希望AI賦能，但更希望能夠慎重找到實在、靠譜的AI合作伙伴，真正了解業(yè)務(wù)痛點需求，通過成熟的智能組件和定制的解決方案幫助企業(yè)降本增效。

從樸素的經(jīng)濟辯證法來看，哪里有需求，哪里就有供給。筆者注意到，今年七月，一家恰名為「實在智能」的AI科技公司正式起跑。據(jù)了解，這是一家定位人工智能方向，聚焦大數(shù)據(jù)智能賽道、專注于“智能決策”和“智能運籌”領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司。

兩位創(chuàng)始人分別是原阿里巴巴資深算法專家孫林君和原中國電信甜橙金融（翼支付）副總經(jīng)理高揚，創(chuàng)始團隊成員半數(shù)源自阿里，其余均來自百度、騰訊、美團點評、網(wǎng)易、搜狐等一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。該公司在起跑后短短25天內(nèi)即取得中國工程院陳純院士和國內(nèi)頂級VC君聯(lián)資本背書，快速完成“種子輪”和“天使輪”數(shù)千萬融資。

“團結(jié)一批實在的人，走一條實在的路，做一些實在的人工智能。”這是「實在智能」CEO孫林君日前接受訪談時提到的公司“初心”。

他表示，「實在智能」旨在通過智能決策和智能運籌技術(shù)為企業(yè)打造“智慧大腦”，為傳統(tǒng)行業(yè)帶來實實在在的改變。如果打個形象的比喻，「實在智能」就是在大規(guī)模復(fù)雜場景、復(fù)雜問題下，以海量大數(shù)據(jù)作為“食材”的“AI大廚”。即通過深度學(xué)習(xí)平臺，搭建算法引擎、打造智能組件、開發(fā)AI產(chǎn)品，通過對海量數(shù)據(jù)的采集、處理、建模、訓(xùn)練、部署應(yīng)用充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)AI賦能。

如“智能決策助手”產(chǎn)品，可以針對復(fù)雜場景、綜合上千種指標(biāo)和約束條件，結(jié)合在線和離線海量數(shù)據(jù)，通過算法進行實時決策，并對模型進行持續(xù)迭代和優(yōu)化。

如“智能運籌中樞”產(chǎn)品，可以對高并發(fā)、多維度（數(shù)千指標(biāo)、包括實時/離線數(shù)據(jù)）、復(fù)雜邏輯和約束條件下的資源（系統(tǒng)、通道、數(shù)據(jù)、人員……）等進行畫像、業(yè)務(wù)量預(yù)測、路由、調(diào)度、分配及實時監(jiān)控、預(yù)警、控制等功能。

而這些AI產(chǎn)品，同時具備通用、普適、遷移的特征，可在客服、司法、醫(yī)療、風(fēng)控、新零售等領(lǐng)域應(yīng)用，助力企業(yè)從“勞動密集型”轉(zhuǎn)型為“AI密集型”，有效提升生產(chǎn)效率，實現(xiàn)降本增效，降低企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能的門檻和成本，在生產(chǎn)模式與業(yè)務(wù)流程上實現(xiàn)創(chuàng)新升級。

據(jù)悉，新起跑的「實在智能」在緊鑼密鼓招兵買馬的同時，已在智能法律（咨詢評估）、智能客服（資源調(diào)度、投訴決策）、智能新零售（選品推薦、預(yù)測處置）等領(lǐng)域快速落地布局。

思路決定命運、趨勢驅(qū)動未來，人工智能時代的到來已成必然，企業(yè)能否在新時代繼續(xù)領(lǐng)跑或?qū)崿F(xiàn)彎道超車，從“勞動密集型”轉(zhuǎn)型為“AI密集型”是重中之重，也是必由之路。一場產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的AI革命已悄然打響。

文/劉曠公眾號，ID：liukuang110，本文首發(fā)曠創(chuàng)投網(wǎng)