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科技之感|全行业需要这三类人才，“下一个十年”人工智能大有可为( 三 )


第二个 ， 我们疫情期间交通政策经常变 ， 同时老百姓有办事需求 ， 来不了窗口办事怎么办？他会经常打电话来咨询电话量一下子爆发性增长 ， 我们原来完全靠人工来接听 ， 一天只能接1000多个电话 。 这一下子电话非常多 ， 电话线也不够了 ， 因此我们做了一个语音机器人 ， 现在实际上每天我们的话务量都在1万多通以上 ， 80%以上的甚至90%由语音机器人来自动给你回答问题 。 极大的提升了我们的工作效率 ， 也方便了群众的办事 。
主持人：我们在说到这个产业市场 ， 它不同于消费市场 ， 一个很重要的一点就是它的行业之间有很多很多的不同 。 所以我们AI技术要深入到各行各业当中 ， 在深入行业领域的时候 ， 我们遇到最大挑战是什么 ， 或者决定我们成败的关键是什么？
贾永利：华为云在AI领域跟很多行业做了两三年的探索 ， 我觉得有这么三点 。
第一点 ， 企业领导们一定要认识到AI是能够进入到核心生产和核心应用里的 ， 能够发挥出价值 。 它不像过去在周边的辅助系统转圈圈 ， 它是可以直接进生产系统的 。 我们很多企业它现在看别人用AI他也来用 ， 其实他没有找到他最本质的生产系统最突出的矛盾 。 因为毕竟行业最懂自己的行业 ， 所以他要找到生产系统的关键点到底是什么 ， 这个不是AI的公司能够解决的 。 就像徐局最清楚交通的场景最大的困难是什么 ， 他想怎么解决 ， 想想解决哪一块？所以我觉得这是第一个 。
第二个问题就是从学术上讲 ， 因为行业有行业的知识 ， 人家这么多年积累的专业的经验Know-How ， 这和AI怎么结合？因为我们大家都知道 ， 经常有学术界在探讨AI的可解释不可解释 ， 那么我们工业包括我们很多行业 ， 其实它都是机理模型非常确定的 ， 它是由理论指导的 ， 它不是说只是靠数据驱动的 。 我们这种机理模型指导下的算法和我们AI的算法、数据驱动的算法之间怎么有机的配合 ， 既能够精度更高又是可解释的可靠的？所以这个是在行业里面AI落地的时候非常关键的一个问题 ， 如果你不解决这个问题 ， 那地质的专家不敢用 ， 或者医生也不敢用 。 你这不确定性到底在哪里 ， 要给他讲清楚 ， 所以这是AI技术和行业秘笈之间要找到一个结合点 ， 而且这里面涉及大量的基础的理论的研究和突破 。 当你深入去理解了这个行业的它的特殊性之后 ， 你设计出来的方案 ， 在客户用起来的时候 ， 它的操作性会更好一些 ， 更容易上手的 。
第三个是数据的问题 ， 刚才院长也反复在提 。 其实包括我们交通这边 ， 也是希望首先要解决数据的问题 。 在行业里面其实还有一个很大的困惑 ， 我们过去历史上的系统都是结果性的数据多 ， 过程的数据少 ， 因为我们过去不知道过程数据干什么用 ， 所以都没有采集 ， 或者说有些核心的装备他不给你采集 ， 就没有留这个接口 。 所以很多行业其实要想做好AI ， 首先要解决自己的这些关键数据怎么把它获取到 ， 怎么把它保护好应用起来 。
我觉得这是通过我们这么多项目总结下来的主要这三点 ， 如果能把握好的话 ， 行业做AI其实是已经到了可以落地的时候了 。
主持人：AI的核心关键就是人才 。 我想请李院长来跟我们分享一下 ， 您是很多高校的课座教授 ， 您本身也从事人工智能的研究 ， 您认为AI人才应该怎么来培养？
李世鹏：教育问题是人工智能里面一个 ， 其实我觉得可能是最大的问题 。 因为我们知道大家常说的人工智能三个要素数据、算法跟算力 ， 其实很少有人提到人才 ， 但我个人认为人才的缺口可能是我们现在整个国家 ， 在人工智能里面的最关键的一点 。 那么谈到人工智能人才方面 ， 我们至少需要三个层次人才 。
第一个层次就是具有AI知识的的管理者 。 就说是管理者他必须要有我们AIThinking ， 就是AI思维 。 他在去管理去做决策的时候 ， 一定要知道我们现在有了AI这样一套工具 ， 怎么样去布局 ， 从大的层面上它都有指导作用？


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