AI|人工智能独角兽，就是不爱讲人话( 三 )
“在这些企业的核心生产系统里面 ， 未来很有可能会产生更大的‘卡脖子’影响 ， 越快的国产化对于他们未来是生死线 。 ” 戴文渊告诉虎嗅 。
另一方面 ， 像华为这样的硬件大佬 ， 也越来越愿意跟更多创业公司一起打开自由竞争市场 。 这对于软硬件国产化 ， 也是一股很大的推动力量 。
“如果看国内企业购买意愿的话 ， AI加速器和服务器的销售绝对没有问题 。 但实话实说 ， 现在产品很多还不太行 ， 在落地时确实存在很多问题 ， 我们在上半年也踩了很多坑 ， 排了很多雷 。 譬如ARM的CPU ， 在网页兼容性方面都出现了很大问题 。
但好在操作系统在我们自己手上 ， 如果我们出现兼容性问题就去改 。 国产化对于没有自主可控操作系统能力的厂商来说 ， 是比较大的挑战 。
举个例子 ， 你可能是基于谷歌深度学习框架Tensorflow上面开发应用 ， 但现在Tensorflow和下面都不兼容了 ， 这时候你怎么做？挑战还是非常大的 。 ”
另一个难题 ， 则是大众看到了AI落地难 ， 但没有看到传统企业自身存在的大量认知和企业架构问题 。
戴文渊在内部 ， 把“客户AI转型成功的过程”定义为五个阶段：
第一个阶段 ， 是实验阶段（迷茫阶段） 。 客户知道拥抱AI ， 但是不知道怎么拥抱AI ， 那时候就会盲目上各种各样的应用 ， 譬如把公司的门禁系统变成刷脸系统 。 过了一年之后发现 ， 不刷脸我们公司也挺好 。
第二阶段 ， 是落地阶段 。 帮企业真正找到业绩提升的价值点 。 譬如银行的反欺诈应用的确帮他们省了钱 。
第三阶段 ， 就是技术自主阶段 。 落地阶段可以请外部软件公司帮自己建立一个反欺诈应用 ， 想落第二个“反洗钱应用”时还得再请外援做一遍 。 但自主的定义是“举一反三”——需要做精准营销、智能客服的时候 ， 可以自己提需求 ， 自己开发 ， 自己落地 。
第四个阶段 ， 是规模化阶段 。 也就是说 ， 一家企业想上线超过100多种相关应用 ， 效率就会变得非常关键 。
第五个阶段 ， 是转型升级阶段 。 今天绝大多数传统企业还没有完成智能转型升级 。 而典型的人工智能转型升级企业 ， 是今日头条、百度等公司 。 这些企业的特点是 ， 如果今天把人工智能从他的企业里面拿掉 ， 它立马关门 。
而戴文渊谈到的坑 ， 更多是企业从第三阶段往第四阶段走的过程中出现的 ， 也就是“从自主到规模化”的过程 。
“今天 ， 工行任何AI需求如果不考虑落地的效率 ， 一两年内一定没有问题 。 但有问题的是什么？如果在一年内落地一千个场景 ， 那一定是有问题的 ， 这时候就需要一个更大的技术输出平台 。 ”
此外技术升级的过程也映射出中国传统企业在组织架构上的滞后性 。
譬如戴文渊提及一个让企业客户一直都很困惑的问题：每家公司都有一个CEO ， 也有一个CTO ， 但人工智能的落地到底是CTO的事情还是CEO的事情？
戴文渊发现 ， 按照CEO和CTO的分工 ， 人工智能落地既不是CEO的事情 ， 也不是CTO的事情 ， 传统CTO是负责IT运维保障 ， CEO集中在管理层面 ， 而AI需要从业务的角度梳理出方向 ， 并交由IT落地 。 所以AI放在哪个组织里其实都挺拧巴 。
“我们今年在内部推了一个新的名词叫‘CAIO’ 。 我认为中国缺少一大批CAIO ， 这个CAIO的角色有点像我原来在百度的角色 ， 既不能说我是做业务的 ， 也不能说我是做IT的 ， 我既做业务也做IT ， 我在用AI的技术规划业务未来的发展 ， 并且用技术落地 ， 就是这样的角色 。
CAIO不一定是科学家 ， 他需要了解AI能做什么 ， 不能做什么；这个职位的缺失 ， 也反映出过去几年中国AI落地的盲目与冲动 。 ”
（责任编辑：李显杰 ）
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