比起李彦宏被泼水事件如何在AI浪潮中掘金更有看头

7月3日，一场“李彦宏被泼水”的意外事件被送上了微博热搜。不过，即便是被“泼冷水”，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏依然在百度AI(人工智能)开发者大会上，用实例充分诠释了以AI为代表的创新科技，如何改变生活、赋能产业。

比起这场上了热搜的“浇冷水”事件，AI产业大趋势更值得关注。随着AI和传统行业及日常生活的融合速度加快，算法和技术、应用的结合也进入快车道。AI已在工业领域开始了落地应用和探索，但是由于仍处在起步阶段，它们常常要面临企业主的终极拷问：这套算法究竟能帮我省多少钱？或赚多少钱？

同时，人工智能应用层与日常生活的融合，尤其能在垃圾分类话题火热的上海显现，AI的相关应用已在涉及，根据上海2日发布的第二批人工智能应用场景需求，其中就包括了智能垃圾分类。上海近几年加速布局人工智能产业，在人工智能深度应用场景方面，目标是到2020年打造60个。

人工智能应用场景加速落地

第一财经记者在上海2日发布的第二批28个人工智能应用场景需求列表中发现，这些场景主要集中在医疗、教育、综合应用三大类。例如智能垃圾分类，AI赋能上海地铁，不少应用场景涉及面广、带动性强。

当日发布需求之一的上海城投环境(集团)有限公司科技信息部主管陶俊杰告诉第一财经，他们目前主要负责生活垃圾的末端处置，但是未来希望能用AI技术来解决前端倾倒时的一些场景，“希望这次发布需求之后能够尽早地解决垃圾智能分类。目前已经有几家解决方案公司在接洽。”

去年12月，上海在全国率先发布“人工智能应用场景建设实施计划”。首批吸引了全球超过170份面向10大领域、19个具体点位的AI解决方案，共有12个具体场景已于4月下旬公布。例如，将智能网联集卡运输运营服务应用于洋山港与芦潮港货运火车站间的集装箱港铁联运的“AI+港口运输”，将AI应用于学生个性发展、学校组织转型的“基于AI的教与学模式变革”等。

应用层面加速落地的背后，是上海近几年的人工智能产业布局。如今，上海已将人工智能作为“5个中心”建设的优先战略。去年以来，人工智能已上升为上海优先发展战略，产业发展进入“快车道”，在企业集群、科技创新加快布局、智慧应用形成品牌、赋能产业孕育生态四个方面集结了先发优势。

上海目前不仅拥有人工智能核心企业1000余家，启动了微软—仪电创新平台、上海脑科学与类脑研究中心等一批基础研发平台启动，还吸引了亚马逊、BAT、科大讯飞等一批行业创新中心和AI实验室落沪。7月2日，上海人工智能发展联盟召开了一届一次理事会，这标志着上海人工智能发展联盟正式宣告成立。目前，已有55家单位加入联盟理事会，百余家人工智能不同领域的单位成为联盟会员。

近期，上海先是启动建设全国首个人工智能创新应用先导区，又启动建设了上海国家新一代人工智能创新发展试验区。

工信部科技司副司长朱秀梅说，之所以选择上海来作为第一个(人工智能创新应用)先导区，主要是基于上海产业门类齐全，大数据的资源优势，初步成规模的智慧应用基础，和产学研、人才优势四个方面的优势。

上海市科学学研究所科技发展研究中心主任王迎春近日也告诉第一财经记者，上海近年来在各个不同方面都在协同推进AI发展，近段时间先导区、试验区等启动建设也体现了上海人工智能受到了国家的认可和支持。

即将到来的2019世界人工智能大会，也是应用场景的一次集中展现。在去年打造7个“AI+”星球体验的基础上，今年大会将安排1.5万平方米展示空间，打造创新应用展区。不仅有行业解决方案的产业生态展区，还有涵盖“AI+”教育、医疗、城市管理、工业、金融和商业六大应用场景的AI城市应用展区，除此之外，还有展示L4级以上无人驾驶车的无人驾驶展区，以及涵盖国内外创新实验室成果的创新前沿展区等。

工业AI进行时

在中国的工厂里， 工业AI落地已经展开。

在宝武集团湛江钢铁，一条全天候的智慧铁水运输系统正在运行。这套系统通过搭建实时自学习、自适应高精度控制模型，结合全天候环境感知、数字孪生、机器学习等技术，可实现机车运输的全天候环境感知、全障碍物识别，实现机车自动摘挂钩、恶劣环境精准定位。

这些AI技术，能够覆盖掉传统钢铁生产过程中带来的高昂人力成本投入、效率提升瓶颈和巨大的安全隐患。

赛迪奇智CEO张志勇告诉第一财经，以往其中一个环节机车驾驶班组就需要40多人，伴随智慧铁水运输系统的上线，初期人力成本会降低70%，最终将实现无人操作。

借助AI技术，协作机器人也在推动工厂生产从标准化向柔性制造转型。优傲机器人大中华区总经理苏璧凯告诉第一财经，通过AI算法可让视觉系统具有更强的自主力。与协作机器人本体结合，可以实现更加智能化的工作流程。例如，基于深度学习的手机机壳外观检测系统，内置神经单元具有高度的智能化，系统可以通过自我学习完成各种手机壳的检测程序。

同时，机械臂作为执行终端，可将熟练工通过远程装置操作的动作切换到自动运行，包括一些精细的微调动作也可由机器人捕捉并运行。“如今机器人已经广泛部署在仓库和工厂车间，但它们只能处理特定任务，例如拾取特定物体或转动螺丝，而谷歌则在尝试让机器自主学习。”苏璧凯表示。

创新奇智CEO徐辉认为，AI对于制造业的意义是“雪中送炭”，一方面它们对新技术求知若渴，另一方面又有着明确的诉求：降本增效，提升利润。

在实际运营中，由于工厂的联网和智能程度参差不齐，认知误区使得工厂在导入AI的过程中仍面临一系列挑战。

根据2018年德勤对中国153家大中型智能制造企业的调研，51%的受访企业在制造和管理流程中运用AI，46%的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署AI。对于尚未部署AI的制造企业来说，缺乏投资AI的商业论证、尚不具备建立和支持AI的系统能力、尚不明确部署AI的前提是主要挑战。

AI技术和服务的提供商第四范式在尝试将AI应用到石油管道异常检测、风机设备故障预警、化工品价格预测等工业领域。第四范式大客户事业部总经理夏斌告诉第一财经，在落地AI过程中，首先要关注企业需要提升的是什么业务价值，否则效果将会适得其反。

天泽智云技术研发副总裁金超博士认为，数据驱动的模型非常依赖数据质量。然而，在工业界，前期多是以控制、监控等为目的收集的数据，有时从问题机理角度看，这些数据并不符合数据分析的要求，使得模型在初期会出现不准确的现象。

归根到底人工智能落地工业，核心在于要对工业有深刻的理解，找到真正懂场景和痛点的人来做。“人工智能商业化落地需要做到技术、产品、场景、工程、商业，五维并举。技术是基础，产品是载体，行业场景是王道，商业是保障，工程交付和运营是关键。 ”徐辉表示。

百度进击AI

而相比“泼冷水”更值得关注的，是AI到底改变了什么。

在3日的百度AI开发者大会上，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇透露，百度和一汽红旗打造的中国首条L4乘用车前装产线已正式投产下线，首批量产的L4级自动驾驶乘用车将率先落地长沙。预计到今年年底，湖南长沙的市民就能在街头打到无人驾驶出租车了。

在现场参与连线直播的吉利控股董事长李书福，则坐在车中展示了汽车互联网的应用场景。他说，从吉利博越 PRO 开始，吉利汽车将开始全面搭载融合小度车载交互系统的GKUI19系统。双方将在智能网联、智能驾驶、智能家居等方面达成合作。

根据百度当日公布的数据，在L4级自动驾驶方面，百度L4路测里程突破200万公里；2018年Apollo在北京路测里程数占据北京路测总测试里程的91%；一年间新增超过438项自动驾驶专利球；测试牌照方面，百度自动驾驶测试牌照超过100张。

在范围更大的智能交通领域，百度已在一些城市落地智能红绿灯。李彦宏举例，在河北保定，通过智能红绿灯规模化部署，市民的行程延误时间减少了20%~30%，一定程度上缓解交通拥堵。

百度当天还对外公布了一系列在AI领域的合作：与银行领域合作的虚拟员工“金融数字人”亮相；百度自研AI操作系统飞桨(PaddlePaddle)与华为自研麒麟芯片合作等。

AI商业化的探索能否“拨云见日”，对AI生态中的开发者至关重要。

李彦宏在演讲中表示，百度在不断突破AI技术、实现产业应用落地的同时，也用技术去解决各种社会问题，目前，百度AI寻人项目已经帮助超过6700个家庭重新团聚。

“Do Better，科技为更好。”被淋湿的李彦宏在整场演讲结束时这样说道。

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