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闲情居|特稿丨平安肖京：AI 的差距、边界、传承( 五 )


建议找到一个好的垂直领域 ， 做深做透、做厚做实 ， 提供深入场景的、完整的技术＋业务解决方案 。
AI掘金志：如果不做平台 ， 企业成长就相对较慢 ， 这也是一些高估值AI公司比较难取舍的问题 。
肖京：那就看他们选择的垂直领域是不是够大 ， 能不能扩展、复制 。 一步一个脚印来做 ， 更加踏实 。
AI掘金志：方不方便透露三个你觉得未来商业潜力较大的场景？
肖京：数字化经营是大势所趋 。 金融、医疗、工业互联网等都是有潜力的方向 。
AI掘金志：医疗等领域不少AI公司也在做 ， 但走得好像都挺辛苦的 。
肖京：主要还没有建立合适的商业模式 ， 和目前医疗体系业务流程的融合做得也还不够好 ， 大多数方案还比较孤立 ， 没有真正成体系地做到诊疗等业务流程中去 。
但这个领域发展很快 ， 在一些需求场景上AI技术已经在发挥很好的效果 ， 一系列结合业务流程的方案已经得到有效的应用 。
AI掘金志：有技术没场景、有场景不盈利 ， 这会是未来AI应用的通病吗？
肖京：不能说是通病 ， 但人工智能的落地的确没有那么容易 。
技术上 ， 数据、算法、算力都得到位 ， 需要具备底层信息化能力；业务上 ， 落地场景需要熟悉；其次 ， 场景还在不断迭代 ， 很多有效方案上线之后还会遇到一堆各种各样的问题 ， 这就要求方案也要能不断地快速迭代 。
另一方面 ， 从技术到产品 ， 再到平台 ， 到有用户流量 ， 到有收入 ， 再到有利润 ， 本来就有个发展过程 ， 因此需要时间积累也是正常的 。
AI掘金志：有人说 ， 2020年AI技术公司的分水岭就会出现 ， 强者会恒强 ， 弱者会愈弱 ， 你认可这个观点吗？
肖京：这种现象其实从去年就已经开始出现 。
今明两年 ， 如果AI公司还没有规模化业务落地 ， 还不能产生实际业务价值 ， 那么生存空间就会比较有限 ， 市场就不足以支撑目前这么多的AI公司 。
AI的发展历经两起两落 ， 目前迎来第三次兴起 。 前两次夭折的原因就在于期望过高泡沫过大 ， 没有产生足以支撑行业发展的商业价值 。
AI掘金志：这一次夭折的概率大吗？
肖京：这一次与前两次最大的不同在于：AI已经在互联网和移动应用等领域产生了非常大的商业价值 ， 并且逐渐深入其它传统行业 ， 产生越来越重要的业务价值 。 数字化经营已成为市场共识 。
目前AI的问题在于 ， 在金融、医疗、智慧城市、工业互联网等领域 ， 人工智能的应用价值能不能产生爆炸性的效果 ， 从而可以支撑行业继续保持高速发展 。 做不到的话 ， 行业降温是必然的 ， 但不至于死掉 。
明晰形势 ， 扬「长」补「短」
AI掘金志：你在美读博的那个时期 ， 比较热门的AI研究方向有哪些？
肖京：当时我们卡耐基梅隆大学计算机学院下分为好几个研究所 ， 包括机器人研究所、语言技术研究所、人机交互研究所、机器学习研究所等 。
卡耐基梅隆计算机学院是全美最好的计算机学院之一 ， 当时设置的所有专业都是最核心或快速发展的研究方向 。
AI掘金志：无论是从深度还是广度上看 ， 你求学时期的美国AI研究相较中国都遥遥领先 。 目前中美在人工智能这块差距悬殊大吗？
肖京：人工智能是非常大的领域 ， 是自然科学和社会科学的交叉学科 。 我们可以从三个方面看人工智能的发展：科学（Science）、技术（Technology）及应用（Application） 。
Science可以理解为基础理论部分 ， 比如脑科学、应用数学、计算机科学等 。 欧美长期保持领先 ， 毕竟大部分工作都是他们发起并完成的 。 我国的基础研究虽仍有差距 ， 但正在努力追赶 。
如近期丘成桐老师在北京成立的应用数学研究所、蒲慕明老师在上海从事的脑科学研究等 ， 中国的基础科研未来十年预期会有很大进展 。
Technology包括芯片、底层基础软件、及算法和算法框架的研发 。 这个领域我国整体上也是落后的 ， 但近些年发展很快 ， 与领先水平的差距在快速缩小中 。


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