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从机器写作到智能供应链,AI如何推动产业链智能协作?

转载时间:2022.01.07(原文发布时间:2021.07.15)
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没有任何一项新技术,能够像AI一样,让资本又爱又恨。

2006年,「AI教父」Geoffrey Hinton的神经网络论文在《Science》发表,「第三次AI浪潮」自此开始。2016年,AlphaGo战胜人类顶级围棋选手李世石,则将这一轮AI浪潮迎来高潮。

与此同时,资本热钱开始不断涌入AI产业。IT桔子数据显示,从2013到2018年,中国AI领域融资趋势呈现高速增长,融资轮次由52次增长至256次,总融资金额更是由35.96亿元暴增至1096.79亿元。

一大批AI初创企业也由此迅速成长,它们吸收了大量AI人才,产出的论文、专利数量屡破新高。但与此同时,这些企业也面临着新的难题——商业场景难觅、研发投入巨大、亏损问题难解。AI初创企业的商业价值开始受到质疑。

2019年,AI业界出现了一个新的趋势,一大批从学术界转投产业界的AI大牛们,又纷纷重回学术界。近年来,两任微软亚洲研究院院长张亚勤、沈向洋、百度首席科学家吴恩达、字节跳动人工智能实验室主任马维英、旷视南京负责人魏秀参等人纷纷离职,并加盟高校,投身学术。

这些AI大牛们一直被视作是AI新趋势的洞察者,他们的离开,也让业界开始反思AI产业是否出现了泡沫。例如,百度CEO李彦宏曾直言,人工智能领域「泡沫不小」;华为创始人任正非也曾表示,人工智能「有可能是泡沫」。

一半是火焰,一半是海水。决定AI产业未来发展趋势的,一定是产业落地的方向与能力。在「第三次AI浪潮」到来的第15个年头,AI从业者正在为AI的未来寻找新的产业落地尝试。

AI落地,从场景开始

谈到AI,许多人首先想到的应用场景仍然是机器人、自动驾驶。而在这些前沿应用之外,我们每天使用的互联网服务,其实也早已成为AI的落地场景。电商,就是其中之一。

对于电商从业者而言,每年的双11、618等大促活动都是一场大考。每当大促到来,从运营、推广到文案、美工、客服,通宵加班几乎成为了不可避免的常态。

以文案为例,每年电商大促来临前,文案员工都需要为商品撰写活动文案。在电商行业,每天输出数十条短文案,是大多数资深文案人员的天花板。而现在,AI的出现正在解放人类的生产力。你在电商App上看到的那些海报、文案,很可能都是来自AI的杰作。

从机器写作到智能供应链,AI如何推动产业链智能协作?

(一条由AI自动生成的商品推广文案)

在今年的618上,京东平台上有近3000万条文案来自京东云研发的AI机器人「达人写作」。数据显示,「达人写作」文案的转化率比人工撰写内容高出40%,且可以为商家降低了93.2%的成本。

事实上,AI在电商平台的落地,远远不止文案生成。AI生成内容已经大量出现在电商平台的营销海报、详情页等素材中。而营销内容生成也在由早期的单模态升级为跨模态,例如,AI不仅可以在一大段文字中提取关键信息,生成文案,还能根据图片信息输出文案,甚至根据文案内容输出图片。

在AI内容生成之外,AI智能客服、AI推荐算法、AI图片搜索等AI应用已经成为了各个电商平台的标配。这些应用涉及多个AI前沿领域,如NLP、人机对话等等。电商,正在成为AI技术的「练兵场」。

这背后的原因,其实并不复杂。AI落地的三大要素——技术、数据、应用场景,其实正是电商平台的强项。在技术方面,京东、阿里等电商企业经过多年积累,早已在AI领域有所储备。在数据方面,电商归根结底,其实是一门零售生意,零售平台海量SKU带来的商品信息,以及客服、物流、供应链等领域积累的大量数据,都可以成为训练AI的独家物料。

而在最核心的应用场景方面,电商一直都是各大互联网应用之中最为丰富的存在。AI客服、推荐算法等应用,是NLP及知识图谱等AI技术在现阶段的最佳落地场景。事实上,外界对于AI产业的质疑,大多集中在商业层面,如应用场景有限、企业盈利困难等,而AI技术自身的基本面仍在持续向好发展。

与此同时,零售行业重人力、招工难的问题,也在倒逼平台借助AI技术解放卖家们的生产力。商务部电子商务司发布的最新一期《中国电子商务报告》显示,中国电商交易额达到了34.81万亿元,从业人员则高达5125.65万人。但电商企业对于人才的需求仍十分旺盛。

电子商务研究中心2020年进行的一项调研显示,仅有31.63%的企业认为公司「人员比较稳定,能满足企业运营需求」,而其他企业则或多或少存在人才紧缺问题,如人员流失高、业务需求旺盛、招聘难度大、招聘常态化的问题。

值得注意的是,网络零售与社交、游戏、视频等互联网服务不同,它的交付仍然有赖于线下的实体供应链与物流体系。这意味着,科技企业也可以由零售业务出发,推动周边产业的AI智慧升级。事实上,以零售业为支点,AI正在逐步改造中国制造业、物流业,让这些实体产业更具智慧。

走出电商,AI如何赋能实体经济?

从电商中走出去的AI案例中,智能客服是最典型的案例之一。

今年2月,山西省大同市的12345政务热线引入了京东旗下AI人机交互平台「言犀」,试图用AI解决传统12345热线处理能力有限、智能化水平不足的问题。大同智能12345上线后,AI客服可以帮助市民解决大多数常规问题,将人工坐席从繁琐的工作中解放出来。官方数据显示,在接入智能客服后,大同12345的呼入电话接起率提升至100%、日均有效诉求提高了33.6%。

而AI对于制造业的智慧升级,则更加深入。

如今,中国制造业仍面临着供需不匹配的问题。在供应端,部分企业产能过剩,产线资源只能白白闲置。而在需求端,仍有部分消费者的个性化消费需求无法得到满足。

商务部电子商务司数据显示,在2019年,网络零售对社会消费品零售总额增长的贡献率达到了45.6%。如果零售平台可以通过AI、大数据等手段洞察用户需求,并与供应链厂商一起参与产品设计研发,并投入市场,就可以帮助中国制造业实现供需平衡。

在这样的大背景下,京东推出了「C2M智能工厂」计划,并与多家企业联合推出了C2M反向定制冰箱、加湿器等产品。数据显示,在京东的支持下,C2M新品的上市周期缩短80%以上。今年在618期间,京东帮助1000个C2M新品类同比增长超100%,100个新品类销售过亿。

与此同时,AI也参与进了供应链企业的生产、流通、服务全链条之中。例如,京东与某电子零部件制造企业共同打造的智能工厂,通过柔性生产线大幅降低了产与质检成本。以零件检验为例,AI不仅检验准确率极高,其检测速度也可达到了每天10万个,远超过人工的每天7000个。

不难看出,以零售侧为起点,AI正在推动中国产业实现数智化升级。在日前的WAIC 2021(2021世界人工智能大会)上,发布了旗下一站式工业数智化技术服务「京东智造云」,其可以在研发、生产、供应等工业场景上提供新品孵化、智能工厂、智能供应链等数智化产品,并通过搭建供需网络的方式,实现社会化网络化的产能调度与需求匹配,提升生产制造产业效率。

在WAIC 2021现场,京东集团技术委员会主席、京东人工智能研究院院长周伯文在演讲中指出,产业数智化正在成为AI下一个十年的最好机会,AI势必深刻推进智能供应链的构建。

从机器写作到智能供应链,AI如何推动产业链智能协作?

(京东集团技术委员会主席周伯文)

可信AI,勾勒科技与伦理边界

AI在完成产业经济渗透的同时,也在深刻地改变着人类的生活方式。AI在给民众带来便利的同时,也给社会带来了新的隐忧。

AI数据算法与大数据的结合,让用户可以获得精准的信息推送。由此,App成为了「比亲妈更懂你」的存在,效率与用户隐私的边界也日渐模糊。而在海外,AI换脸工具DeepFake制造的虚假恶搞、色情视频,正让许多名人不堪其扰。

如何平衡AI的商业价值,守护民众的隐私边界,并最终规范AI的伦理、价值观,正在成为AI产业界的共同话题。在日前的WAIC 2021大会上,中国信通院联合京东探索研究院撰写的国内首本《可信人工智能白皮书》正式发布。这份白皮书首次提出了可信AI的全景框架,并剖析了AI科技伦理与治理的关系,以业界更好地理解可信AI。

京东探索研究院院长陶大程指出,从技术角度出发,可信AI的研究可归纳为稳定性、可解释性、隐私保护及公平性四个方面。其中,稳定性指AI的抗攻击能力;可解释性指AI的泛化能力;隐私保护可借助差分隐私手段完成;而公平性则使用一系列公平决策指标进行衡量。同时,以上四个方面并不孤立,又互相联系,AI开发者应做到整体评估。

从机器写作到智能供应链,AI如何推动产业链智能协作?

简而言之,《可信人工智能白皮书》填补了国内AI业界对于AI在社会伦理规范领域的空白,为AI开发者提供了重要参考,也让民众可以更好地从AI发展中受益。

而在未来,AI的「第三次浪潮」是否仍会持续?AI又将如何改变中国的产业经济与社会未来?这两个问题,仍有待所有AI从业者思考。

在AI发展的可持续性上,一个值得注意的事实是,尽管有部分AI大牛们回归学术界,但仍然有另一部分大牛不断地投身于产业界之中。

例如,2019年10月,约翰·霍普金斯大学教授、语言识别大牛Daniel Povey加盟小米,出任小米语音首席科学家。而今年3月,前悉尼大学教授、澳大利亚科学院院士陶大程则加盟京东,出任京东探索研究院院长,探索泛AI的前沿课题及产业落地。

而对于AI产业的未来,中国产业互联网的广阔市场似乎预示着AI广阔的用武之地。正如周伯文所言,中国供应链已经经过了初级加工、高级加工、深度分工三个阶段,未来10年至20年,中国将进入以“产业互联网”为核心智能高效调度产业链要素的新阶段,而在那时,AI、5G、IoT等新技术推动的产业链智能协作,也将成为每个企业的共同命题。

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资讯来源: 36氪官网

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