数据智能新浪潮|圆桌论坛：数据智能的商业场景应用

在11月9日的2019国际数字经济人才杭州论坛中，六位嘉宾共同登台，以圆桌论道的形式，共话《数据智能的商业场景应用》，进一步剖析不同商业场景下，数据智能的应用路径。

知名投资人、连界资本合伙人 工学博士 高庆一

阿里达摩院语音实验室资深算法专家  雷鸣

华院分析CEO贾信明

云徙科技 副总裁 李楠

鲁尔物联联合创始人CTO、宋杰 博士

阿里云数据智能解决方案架构师 孔皓

主持人：大致从三个方向讲一讲，大家从各自自身的角度对于数据智能的看法。各位如何看待现在数据智能在你们各自行业的发展的现状的？

高庆一：我们做早期技术创新内的投资，从我们的角度看作为一级市场的投资人，早期在技术创新角度的投资，可能会从趋势的角度而不是从热点。

大概投三个方向：ACE。大家知道2016年阿尔法狗战胜李世石之后，人工智能浪潮的到来，2018年开始区块链，到今年开始又是一个热点，在之前经过AI、VR、共享经济，最早2012年是LBS等等一系列热点的过程，作为早期投资人可能要看着趋势发展的过程，2016年开始人工智能浪潮最早是从2006年到2009年当时加拿大的学者第一次提出深度学习这个概念，所以当一个技术从学术界的定义到商业界的应用，到最后产生限量级的应用，被我们大众所熟知需要整个发展的流程，在人工智能未来的发展，大家都提到ABC，认为未来的发展趋势可能会接着往下走，ABCDEFGHI。

我们大概投三个方向：ACE。A是边缘计算，D是大数据和小数据的融合，FG是今年的热点，今年6月6日工业和信息化部向四个部门授予了5G商用牌照。第五代通信协议。后面主要的高性能计算，再往后可能还有新的社交媒体交互型的应用，这是对行业的理解和认知。

雷鸣：在我看来过去十年随着人工智能的热潮包括移动互联网的爆发，整个技术和数据获得非常空前的变化，比如说十年前大家各个单点的技术在今天效果不可想象，包括数据，看到各个行业的数据有非常大的提升可能不止一个量级。结合这几点，包括整个的数据和算力的提升又在彼此互相促进，目前的阶段可能是承上启下的阶段，承上的意思在过去十年，把过去已经定义好的问题解决很好，启下的意思是说在这个阶段的时候，未来肯定要有一些新的东西定义，去解决，包括一些解决方案的制定，这个方案目前看到萌芽的迸发，没有看到全面的升华。

贾信明：我们是一个老兵，2002年开始做数据挖掘和分析，我们看一下市场方面，运营商行业和其他制造行业做的一些应用案例，我看到的情况从市场和应用来说，目前确实在一些大B的市场和一些行业中数据的汇集和采集集中化已经完成了，在这个过程中面向一些场景的应用，我们会在场景下发挥自己的优势，主要在小场景解决具体问题一些残留层的问题做了很作工作，这个市场具备这样一些基础的，互联网大数据人工智能相应的基础上，在应用场景深挖。

宋杰：在过去五年我们开始建立物联网的感知网络，不管卫星遥感方式，通过数据的整合和收集来实现监测报警，监测报警只是第一阶段。

第二阶段预测预警，基于监测数据，历史的灾害数据，城市基础数据拿来做综合性的分析，实现预测，现在的预测以数据为驱动，预测当中第一点。第二点结合数据革新知识，用专业知识作为一个基础，分析机理，建立评估模型，把数据导入到模型当中，让数据和模型相结合，这是我们行业里面非常重要，不管从产品技术，还是服务的发展趋势。

李楠：在数字营销这个领域，简单谈一下对数据智能的一些看法，基本上现在所有的大B企业都在想让它的营销业务在线化，一个主要动因在这个阶段中能够积累起数字资产，以及怎么样通过数据资产实现增长。下一步动作在这个基础之上通过数据和算法的加持，让它的营销做的更好，

我们看来，在数字营销这个行业里面会有越来越多细化这样的小场景落地，围绕着人，围绕着怎么铺货和选品。这些小场景就是我们一直所期待的人工智能这个行业，我们的算法怎么样在这个实际场景中取得有经济的效果，我们一直十分看好数字在数字营销的发展。

孔皓：之前很多市场上会感受说人工智能是不是一个伪命题，或者效果达不到大家希望那么智能。实际上现在很多企业，因为接触很多客户，2B的时候看到各行各业里面有很多，其实相对智能化的单点有落地，比如智能语音在智能客服圈子里面已经有比较明显的效果，这个也是给我们的信心，我们做设计和方案的考量，越来越多展开的面把智能化展开的更好。

主持人：关于数据和人工智能的技术在实际行业中的应用情况，以及为大家解决了什么问题？

高庆一：各位专家在自己行业里面做出很杰出的贡献，印象很深刻出门问问，用自然语言处理的方式应用在未来生活，未来出行人机语音之间交互的过程，人机交互的一个过程，谈一个具体的点，其实人机交互经历整个发展的过程，最早卡片式跟机器交互，后来变成键盘，有了图形化有了鼠标，现在有了触摸屏的方式，人与机器进行沟通，再往后人机接口换脑机接口，NIP发展很长时间学术上的分支，具体在实际应用场景里面，找到未来的出行方式，未来沟通方式，未来人机交互方式的突破。

雷鸣：我们做技术发现一些问题，实际上在实验室环境中做到好的效果，在实际的过程中都会特别不可控，有的数据不够，或者数据在实际在实验室跟测试的情况特别的严重，我们这边尝试比如做类似于自学习的概念，可以赋能给所谓的伙伴，让伙伴用自己的数据，用我们的平台产出自己的模型，这样的模型更适合他们的场景。另外一方面尝试降低整个服务门槛，希望把最新的技术带到拥护和伙伴中。

主持人：宋总和李总其实是非常实际行业中的应用，给我们讲一些解决行业中的哪些问题，包括遇到哪些问题？

宋杰：算法在我们行业里面的应用现在算力不是问题，算法也有很多，也不是最大的问题，最大的问题数据的整合和共享，现在建立浙江省全省的地质灾害数据平台。需要气象数据向气象局申请，需要地形地貌的申请小测绘院进行申请，不同的数据来源怎么样为了了一个共同的目标，产品的目标去整合，在现在的体系里面不是技术上面，但是也是一个难题一个难点，是我们现在努力的方向，希望通过系统的深耕影响到其他系统的扩展，做一个数据的整合。

主持人：我们知道云徙在快销、房地产和汽车行业都有很多应用，你是帮他们解决哪些痛点，包括自己在解决过程中有没有一些让你觉得焦虑的地方？

李楠：企业都有自己的线上线下，都有自己的线下数据，都有自己的私域流量，最迫切私域流量怎么样盘活，怎么样用二方三方数据把私域流量放大。

但是在过程中需要用到数据的技术。怎么样识别这么多数据原来的人这些人是同一个人，实际上里面应用一些图计算的方法，技术上往往蛮成熟，但是把这个东西用好，距离场景落地有一段最难跨越是对业务的理解。在这个方面中对于我们的人才，技术人才市场上其实不少的，但是如果沉下心来去贴近业务去理解，业务到底去用的需要有一些变化去做的。

针对服务行业的企业来说，这里面集成很多大平台上一些人工智能的算法在上面，结合业务做我们的集成。这应该是生态里面一个正常的路径。任何一家公司看看左边右边的伙伴和平台，自己完全去做，像一己之力改变整个行业世界，也许有可能，但是也许太难了，在整个行业里面平台级的公司，行业的公司把各自的能力打通，互相协作配合，真正为B端企业解决他们的实际问题。

孔皓：对于智能化的交互、人机连接，这个其实确实现在很难，目前在整个行业里面去看，虽然我们可能更多做平台，但是看起来目前这个也是，未来如果要有一家做的特别好，在交互这一块，可能这是一个他们都需要去攻克一个点。

第二个人机交互这一块，尤其现在很多问题说方言怎么解决，这是巨大的问题，因为人工智能得现有人工，先去标数据，这个成本非常的高，包括后面数据的收集整理，这也是一个目前感受起来在这个行业里面也是一个通用性会碰到的问题。

主持人：刚才第一个问题是现状，第二个问题是实际应用。最后一轮分享关于未来的预判或者说畅想。大家对于数据智能的商业化场景应用有哪些预判或者说具体的规划？

孔皓：畅想，其实看过很多版本，个人比较欣赏叫做道哥的《黑板报》，讲的是他心目中世界应该有一套怎么样的智能系统，我还是觉得比较受感触的，他的观点其实也是比较契合今天这个问题，对于整个当前大家看起来大家说人工智能社会说很多地方都有智能，其实大面上还是在信息化一个系统，真正说智能化的系统可能现在真的都没有，我们去造飞机，可能每家都会拿一个零件，我有方向盘，我有轮子，我有机舱，所以我很智能，真正的只能是一整架飞机，真正智能化时代到来，有这么一个非常完整的智能系统。

主持人：下一步对更多商业场景的布局以及规划是什么？

李楠：云徙的布局我们只做数字营销，不会扩大，但是来看企业，我们服务B端的，最简单的逻辑连接产生数据，数据+智能赋能我们怎么做运营，重心从做产品变成怎么样看消费者。

另外一个领域连接企业的内部员工，这个在未来是一个大的命题要解决的，怎么样用数字的世界映射物理的世界。现在行业公司在各行各业都有自己的一套做法，这套做法还是有极大的风险，产生行业级的烟囱壁垒现象，怎么样打消这样不利的现象，这是将来大家需要思考的一个问题。

宋杰：我们做自然灾害基础设施的安全监测，在安全物联网概念里面先想从垂直领域先深耕，再接下来横向的领域建立起区域级，基于城市运营安全的一套方法体系和平台，这是对于安全物联网的一个长远的规划。    

贾信明：人工智能之前在很多工作中在计算智能做了很多工作，优化生产，提高效率，降低相应的成本，其实人工智能刚才做语音和感知智能，在生产过程中很多过程中发现很多问题，为什么在实际中有一些拟合不是很好的情况，实际上数据量规模不够，在认知和判断这一块，是不是借助经验和小数据，或者没有数据的情况下是不是可以有效的或者建设性的提供创造和应用，这是在残留层应用做的事情，这是我们努力的方向。

主持人：从技术角度给我们展望一下数据智能未来无限的可能性？

雷鸣：我感觉自认为没有办法做很好的预测，就我们团队来说，我们团队主要做语音交互，我们团队一直坚信一个口号叫“无处不在的语音交互”，因为语音交互本身是非常自然的交互形态，会认为未来的数据智能不论它发展怎么样，人本身的交互跟机器的交互，人和人之间的交互一定会非常的便利和便捷，真正解决大家实际的问题。

主持人：大家对于未来的预判很多时候可能很难预测，高总你是投资，又是投资未来，应该是这方面的专家，你觉得在这个行业未来的投资机会在哪里？

高庆一：其实技术创新的发展有两种结果：一种直接结果，一种间接结果。4G刚刚出现的时候，我们去展望4G能够给人类带来什么样的不同，现在看看2010年的报纸，会发现我们的想象力限制我们的想象力，所以站在每一次技术发展浪潮的时候还是要往后看十年的趋势。

我们如果说在今年以前可能叫做消费互联网，消费互联网的数据认为跟衣食住行有关，可能是共性数据居多，从今年开始人工智能，智能数据，以及5G相融合以后，开启了产业互联网或者工业互联网，这是两个体系的变化，往前数出4G发展的整个过程和整个消费互联网产业的经验，不一定能够应用在有5G拉开产业互联网和工业互联网。

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