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在一线从业者眼中,AI技术产业落地的挑战在哪里?| T-EDGE 2017

摘要: 如何将AI技术与具体的产业应用结合起来,找到实际的场景落地对于企业的发展来说非常关键。钛媒体执行主编杨瑨与五位分别来自不同行业的嘉宾就该问题进行了深入探讨。

钛媒体

钛媒体执行主编杨瑨与五位嘉宾

钛媒体注:钛媒体T-EDGE国际年度盛典,作为钛媒体年度最重要、在科技领域最举足轻重的年度国际峰会,每一年年末希望能够对当年发生的和未来可能发生的做一些重要盘点和预判,同时,搭建一个平台通过线上线下交流,助力全球前沿创新者的价值发现与落地。

行业公认,未来是“AI+”的时代。对于AI产业的从业者来说,如何将AI技术与具体的产业应用结合起来,找到实际的场景落地对于企业的发展来说非常关键。那么,人工智能可以“加”什么,AI如何为产业赋能?

钛媒体T-EDGE国际年度盛典期间,钛媒体执行主编杨瑨与五位分别来自不同行业的嘉宾就该问题进行了深入探讨。

五位嘉宾包括涂鸦智能创始人及总裁 陈燎罕;云锋金融集团科技产品总经理 蔡俊毅;奇弦智能创始人兼CEO 陆云波;MORE Health创始人 Robert Warren;Roboteam Home中国区首席执行官 Gal Goren;嘉宾们所在的领域涵盖了人工智能与物联网、金融、物流、医疗及智能终端等产业。对于AI产业化的进程,五位嘉宾分别结合自身企业的产品特点与行业趋势,深入浅出的向我们展示了一幅AI创业全景图。

Roboteam Home 中国区首席执行官 Gal Goren:

2018年是打开机器人市场关键的一年,因为计算性能大幅提升、传感器成本越来越低、算法与终端紧密结合,AI 在消费品当中会获得越来越广泛的应用。

MORE Health 创始人 Robert Warren:

目前全球医疗服务领域存在的最大问题就是医师资源与患者认知之间的信息不平衡,只有将专家级的医疗设备提供给医生和患者,才能打破这种不平衡。

云锋金融科技总经理,北京、深圳公司总经理蔡俊毅:

AI改变了很多金融服务场景,但AI在金融领域表现出来的更多还是辅助作用,不能完全代替人做最终决策,比如金融涉及到的很多政策问题都需要专业人士参与。

涂鸦智能创始人及总裁 陈燎罕:

在AI领域当中有竞争力的公司,既要懂技术也要懂商业,尤其是在技术落地的过程中,资本的作用非常关键。

奇弦智能科技公司创始人兼CEO、同济大学经济与管理学院副教授陆云波:

提升效率、降低成本是物流行业变革的关键所在,我们要通过大数据、人工智能等新技术解决方案让决策变得自动化,真正击穿一个行业问题。

(本文首发钛媒体,作者/李玉鹏)

以下是钛媒体执行主编杨瑨与五位嘉宾的对话全文,略经钛媒体编辑:

杨瑨:今天的峰会我们花了一天时间讨论“AI可以加什么”,想必也是在座的各位十分关心的一个问题。哪一个产业会更快速地反应、更敏锐的嗅觉去应用人工智能技术?

过去一年,人工智能技术对几大产业的改变是有目共睹的,钛媒体基于过去一年的内容报道和我们的TMTBASE数据平台,总结出新零售、新金融、新物流、新物联、新地产、新教育和新医疗七大产业。尽管“产业升级”四个字写出来很简单,但我相信各位嘉宾身处产业的变革当中,应该是有感受到一些压力的,通过技术驱动产业升级,做起来并不容易。今天我想和各位讨论的主题就是:大家在产业应用过程中都遇到了哪些坑、各位是通过什么样的方法论去解决问题的。

因为有未参与演讲的嘉宾,请各位先做一轮自我介绍,并且能否说明你专注哪个行业,在产业中扮演了怎样的角色?

问题一:你所在的公司(项目)在产业中扮演了怎样的角色?

Gal Goren(Roboteam Home 中国区首席执行官):感谢钛媒体的邀请。我刚刚在深圳定居下来了,把我的家人也带来了,这是在四个月之前发生的。我所在的 Roboteam Home 这个团队,其实是一个专注于做全自动智能家庭机器人的公司。我们希望能够提供给用户由AI先进算法和优秀硬件所支持的机器人终端产品,把一些音频、视频的应用和服务带入到家庭场景下,目前有一款产品叫做temi。

我们的算法在机器学习、深度学习、导航以及物体识别、自然语言处理方面进行了非常复杂的算法研发,同时我们把这些算法集成到了机器人当中,使我们的机器人交流方式非常符合用户直觉,而且是在家居环境当中的。

目前我们关注的主要是中国的B2C市场(针对广大家庭用户)。我真的相信在2018年,这将是打开机器人的市场很关键的一年。

陈燎罕(涂鸦智能创始人及总裁 ):涂鸦智能是服务于全球家电和制造业,以及安防领域的一家公司。三年前,整个制造业智能化就开始兴起,我们顺势搭建了一个全球化智能平台,为我们的客户提供一站式人工智能和物联网解决方案,我们非常清晰地知道全球消费者在想什么,他喜欢用什么东西,以及未来的一些流行的趋势。现在为止,我们服务了北美、欧洲、东南亚和印度200多个国家和地区,客户超过1万个。

我们(在产业中)的角色非常简单。我们发现,传统的制造业今年在升级,在北美市场非常地明显,就是如果你今年还没有做智能化产品,那您可能会被整个市场所抛弃,我们希望能够扮演这样的角色,让我们传统的家电制造商或者是国内的OEM厂商,零门槛实现产品的智能化升级,来提升产品的竞争力和议价能力。

Robert Warren(跨境医疗服务 MORE Health 创始人):目前我们想解决的问题,其实是医疗服务在球范围内的不平衡。我们看到在美国还有包括像非洲、印度和非洲有很多的不同,其实是医疗服务在全球范围内的不平衡。

在患者接受诊疗方面,首先这些医生本身的知识水平、教育背景、文化以及经费等参差不齐。那么我们公司希望能够去帮助大家,但是并不是说我们做一家扶贫公司,我们希望能够提供的是一些专家级的医疗设备,提供给医生和患者,这样让之前的信息不对称打破,这样a我们可以更好地从诊断的角度和诊疗的角度,来帮助患者们在以往没有办法这些治疗的患者提供更好的服务。

蔡俊毅(云锋金融科技总经理,北京、深圳公司总经理):云峰金融的智能投顾只是我们其中一个业务线,我觉得扮演角色,或者希望做一些什么事情,大家很容易想到接下来的一个词儿可能就是颠覆,但是我们可能不想做一个颠覆者,我们只是想说去证明传统金融机构出身的基础,同样可以做到很多自己革自己的命,自己去贴近潮流、贴近这样的时代,能够做到更多贴近于消费者的产品。

因为现在可以看到,大部分的在金融方面的革新的话,来自于互联网企业。也就是说互联网企业消费他们的流量红利,来去达到更多地服务到更多、更好的客户。基于我们自己良好的资管技术,可以有我们自己自研的能力,把更好的我们理解的好的产品带给我们的客户。

陆云波(奇弦智能科技公司创始人兼CEO、同济大学经济与管理学院副教授):其实我们公司一直有一个slogan,这个slogan是让组织变得可以计算.能否让一个公司整体搬到计算机里面去,这是我们正在努力的方向。

我们希望今天的很多的无人设备、无人仓替代工人,但是今天我们的管理者依然在处理各种各样烦琐甚至说一些低端的决策,如何让这些决策变得自动化,这是我们需要做的事情。

问题二:哪些行业正在为 AI 技术和服务买单?这些产业遇到了哪些痛点需要 AI 来解决?

杨瑨:今天台上的五位嘉宾分别代表了物联网、金融、医疗行业,包括智能家居、机器人产业。接下来问题来了,人工智能这一轮的浪潮已经在2017年进入商业化的阶段。当我们积累了足够多的数据、拥有了算法能力、大数据分析的能力,拥有这些“武器”之后,谁来为这些技术买单呢?这是个很现实的问题;那么各位嘉宾,到底AI能否解决不同产业的哪些问题和痛点呢?

陆云波:就是怎么样降低成本,相对竞争对手你能够集聚的,比如说10%的降低成本,然后你提升你的产品的效率和时效,能够更快地送达客户,这是一个非常重要的点,如果你在这方面能够帮助到客户,其实一切都变得可能。

比如说我举一个场景,在物流和快递公司里面,有一系列的转运中心和很多的车辆,你有没有可能通过一系列的算法,让他整个车辆行驶的路径变得更少,让它的效率变得更高,让你的整个转运中心中转的环节变得更少,大幅度递降地它的成本。

(杨瑨:陆教授,您公司之前一直很低调。后来采访发现,您曾经为腾讯公司的几款经典游戏、世博会的智能管理项目提供服务,已经受到了业内很高的认可。那么,您在做这些案例的过程当中,有没有发现行业在过去几年有怎样的一个转变呢,它们对前沿技术的认知有什么样的变化?)

陆云波:从这个角度上来讲我们很感谢这个时代,虽然这个时代某种程度上有一定的泡沫,但是这种泡沫是必须的,它对改变了大多数人的认知。

在早期,当我把这个技术研发出来的时候第一个就找到了IBM和麦肯锡,我就觉得也许只有他们能听得懂,但是其实对他们来讲也是很挑战的,因为他们的商业模式决定了他们很难用新技术,这个新技术会带来很多的风险。

所以比较巧的是我们是在澳大利亚找到了第一个合作伙伴,有了这个案例以后,我们再和IBM开始合作,我们再跟一些跨国咨询公司进行合作。但是我们依然发现,其实你真正要击穿一个行业问题,你站在咨询公司的背后,你还是隔着衣服挠痒痒,所以我们去年成立了一家全新的公司,这就是刚才说的感谢这个时代。

所有的人都认识到大数据、人工智能来了,我们本身前面也讲了,就是说其实人工智能是非常广的(不仅仅深度学习,不仅仅机器学习),我们里面用了很多的引擎,当然人工智能里面的深度学习我们也用,我们把一些技术组合起来,跟客户去沟通了以后,那沟通就比较容易接受。

陈燎罕:涂鸦智能作为最早进入制造业的一个AI企业,我们发现未来的一到两年,进入这个领域的AI公司将越来越幸福,因为我们有两个预判:预判一:AI在整个家电制造业里面的应用会越来越普及;预判二:语音交互的方式,未来很可能会成为我们主流家电的主要的交互方式。

也就是说我们的家电未来是能够听懂我们的话的。其实我们在两年前也有做过一些类似的预测:

预测一:在两年前我们整个家电的智能化机会在海外,所以我们率先地帮助我们国内的家电企业出海,包括我们和长虹、TCL和一系列的家电企业的合作。

预测二:好像语音在家电里面会显得越来越重要,所以我们第一时间就和亚马逊的Echo和GoogleHome进行了对接,我们是这两家海外的巨头的第一家对接完的云平台。到现在为止我们也非常荣幸成为亚马逊在全球最大的合作伙伴,每20款跟亚马逊Echo相连的设备,其中一定有一款是我们涂鸦做的。

今年在国内人工智能(特别是语音领域)也是越来越热,包括小米把他的AI音箱作为他的下一代战略级的产品来看待,包括百度也在组建他的语音系列,包括天猫精灵在市场上有非常多的声音。所以我们觉得这个领域里面未来的机会会越来越多,而且未来的一两年会有非常大的翻天覆地的变化。这就是我们AI企业在这个领域里面的一些机会。

(杨瑨:涂鸦更针对的是终端制造行业的升级的,和传统的巨头有很多合作。不过,包括科大讯飞、百度、阿里、京东等巨头都在这块儿做布局,涂鸦在这方面的优势在于什么呢?)

陈燎罕:这是一个非常棒的问题,我们也一直在思考在整个AI的生态链里面我们扮演什么样的角色,涂鸦今天我们专注于做整个Saas的智能平台,我简单地举一个例子,比如说我们的一款空调需要智能化,那么在我们的这个平台上面,我们的合作伙伴不需要任何技术投入,花一天时间就可以实现智能化了。另外就是说我们可以帮他把整个智能化这个门槛能够急剧降下来,同时也满足他全球的市场需求。像科大讯飞、阿里、亚马逊、谷歌,他们更专注于是在做语音的部分,更专注于在做入口的环节,所以我们和他们的关系更多地是一个生态的合作的关系。

杨瑨:Goren先生,如今市场上的机器人产品已经在工业、服务业领域开始普遍使用了,包括酒店机器人、服务机器人、教育类的机器人等。那么,机器人到底未来可以解决哪些产业问题呢?

Gal Goren:我觉得在2017年,这是一个AI的关键一年,AI可以在消费品当中获得广泛的应用。明年会对于家电和家庭机器人更为关键。因为首先计算会变得成本非常低廉,比如说感应器,特别是视觉感应器会变得更为廉价,所以我们可以把它融入到系统当中。把这个与AI计算组合到一起。我们就可以形成一个完全的一条龙的组合,然后以低廉的价格提供给消费者。

我们现在的AI机器人像玩具一样,你买了之后也不知道拿它干什么,但是以后它的功能性会更强。特别是由于带宽更宽,可以形成实时的影象。可以让机器人市场带来更新的革命,来更高端地、更精密的机器人应用在家用电器当中。

(杨瑨:Robert Warren 先生在医疗行业从事几十年,从您的从业经历中感觉到机器人到底带来了什么样的改变?)

Robert Warren:这个问题不妨换个说法,也就是,“AI对于决策和诊断有什么样的改变”。我有一个实验室,是研究肿瘤学的,将要会面对的一些挑战。现在我们有几千万甚至是上亿的癌症患者,我们可以对他们的各种基因突变进行检测,把这些数据汇集起来形成大数据。但是这只是关注到肿瘤方面,那么我们每一个人,我们还有不同的基因,还有ATCG的基因的编码,那每一个基因编码决定了基因的功能,以及它决定了每个人的个体性。

比如说手的基因和嘴的基因只有1%的不同,如果看一下患者的正常的基因,并且改变他们的基因编码,在1000万人当中的这个基因编码进行改变的话,我们只要改变一个字母,我们就可以完全改变他的病人的基因组合。我们现在有1000万的病患,这就是我们的挑战,会对我们的计算力造成很大的挑战。

那因为癌症会不断地演化,所以我们的对策也要不断地变化,中国和美国的公司正在做的是改变单核内的细胞的基因,然后看一下每个肿瘤癌症的毒性。到最后我们才能够做更明智的决策。在25年之后,我希望我们的肿瘤学的专家就不失业了,这是我想看到的画面。

(杨瑨:人工智能兴起之后,金融行业是最快速反应的、嗅觉最灵敏改变最直接的一个行业。蔡总,您认为AI对金融行业的最大改变是什么?)

蔡俊毅:可能绝大多数的人在没有享受到刚才其他几位嘉宾所提到的行业的一些AI带来的改变的话,肯定有享受到金融带来的改变,我相信大家也用支付宝,也会看自己的芝麻信用。你们在开支付宝的这些账户、开银行帐户、证券账户的时候,现在引入的活体识别、图象识别技术,可以把我们以前需要几天的一个开户历程缩短到几分钟,大家的芝麻信用来自于整体阿里纳块儿带来的大数据的体系,导致的结果可以是给到您的借贷这块儿利率也好金额也好,是一个浮动的利率。甚至在安全方面的话,你的每一笔支付的轨迹都会被标记、分类。

所以在所有的这些支付渠道上面的话,会有很好的反欺诈的判断,我觉得都还算蛮多地改变了大家在平常的一个金融场景当中的一些习惯。

在我们来看的话,可能觉得现在还有很多方面,也是在做到AI的一些结合,其实包括了刚才我提到的智能投顾还有智能投研,甚至大家希望做到的智能的投资决策方面。但是实际上目前来看的话,更多可能AI表现出来的还是辅助功能更多一点,在金融方面因为还是不能完全替代决策,毕竟市场上还有很多监管规则的改变,突发信息的这样的一些产生的话,并不是很标准的一个数据的形式,需要有很多有金融相当经验的人士,能够去根据这样的一个信息,做出相应的判断,这个是AI在这方面,还需要持续在金融方面学习和进展的。

问题三:资本如何助推AI产业落地?

杨瑨:AI对于产业的改变如此之多,(创业者)不仅要追求新的商业模式,也更离不开资源和资本的支持。钛媒体TMTBASE经过一年的数据分析发现:去年一年仅在中国大陆,涉及到AI领域的投资就已经有超过200起(总量),涉及到的投资金额超过了10亿美元——这个数据非常地可观。

请问在座的各位嘉宾,你们怎么看待资本在AI推动产业方面的助推力量,以及什么样的企业,既然一级市场这么火爆,什么样的企业才是在未来真正有生命力的。

陆云波:资本助推这个是非常重要的。今天这个时代我们发展得越来越快了,资本要么让你加速成功,要么让你加速失败。所以我想既然有一个未来的技术,那资本一定会介入,资本也能帮助到你。我觉得就像前面说的,AI是水电媒(只是一种工具),你真正能否落到场景里面,你能否尊重现在的传统产业跟它做很好的结合,然后在这个基础上再孕育出一个全新的模式,我们大家可能都不知道的产品或者系统,我觉得这个是有未来的。否则仅仅停留在技术层面,我觉得这个还是很危险的。

陈燎罕:众所周知AI今年很热,给我们企业带来的一个困扰就是AI人才很贵又很稀缺,其实这十来年我们有一个非常深的感受,国内整个创业环境不仅是人才的竞争、技术的竞争,其实更多的还是资本的竞争,就是您能否在最短的时间之内,能够在这个行业里面达到一个领先的或者说垄断的优势。

我们所感受的是说,其实真正的在AI里面有竞争力的公司,我觉得它既要懂技术,又要懂商业。但是我觉得既要有技术壁垒,核心是要有一个商业的产业落地。在整个技术到落地的这个过程当中,我们觉得这个资本就极其关键。

蔡俊毅:智能投顾这个领域,2015年的时候有大概一二十家左右的国内的智能投顾的公司开始融资,然后好像那一年融了大概,这些公司加起来融了7、8个亿,但是2016年、2017年整个就基本上消退下去了,可以看到2016年、2017年类似于招行、广发、平安等等国内的这些传统金融机构都开始发力,所以整个金融端的优势,侵蚀了这些以互联网进行创业的这些智能投顾的企业,导致整个行业有比较大的滑坡。

所以其实现在来看的话,其实截止到今年的话,我觉得金融机构这领域,在AI这块儿相关的技术研发投入上面还非常大,我自己也投入非常大,看的数据现在今年的投入整个来说也有十几个亿左右(在国内的这些金融机构来看的话),再过几年可能两三年之内还会再翻倍。

这个趋势来看的话,可能具备在金融行业的话,具备良好的金融基因,能够给投资人带来合理的、合适的、可信任的回报这样子的一个团队为基础的这样一个企业,然后再去融合AI技术,才是值得投资的一个标的。

(杨瑨:Robert Warren先生,您觉得资本在AI这个行业扮演什么样的角色?)

Robert Warren:我想资本主要是来自于两个源头:

源头一:制药企业有大量的资本。目前制药企业有很大的利润率,同时我们也看到这些药品的适应症,药品的治疗效果,他们将会决定药品最终的利润。我们看到每个制药企业都在研发方面投入大量的资金。

来源二:我觉得在整个全球的医疗服务提升方面能够得到的资金来源就是政府的资金,美国政府非常明确地表示,美国最在乎的就是公民的健康。在中国其实也是医保是最重要的,也许不是针对在座的各位,是针对你们的父亲和祖父、祖母们,在这里我们觉得有些情况下,当疾病发生的时候,你可以坐在这里什么都不做视而不见,你也可以做一些改变,让这个疾病真正极早地得到诊疗。所以我们觉得我们需要在决策的时候,能够做一些更聪明的决策,基于信息的决策。

正如我们所说的,现在我们可以看到,资本的投资将会继续增长,同时这种投资的速度将会不断地增加,在未来几年,原因就是因为我们看到像微软、谷歌、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等等这些巨头,他们都变得越来越好。他们非常善于对信息进行分类、分捡和组织。所以我相信在未来,他们需要很多初创企业来支持他们,需要去培育这些初创社区的发展,所以他们会把这些钱投入到初创公司的这些社群当中。

(杨瑨:MORE Health所做的是为中国以及其他国家地区的患者提供服务。我们知道,很多患者的数据,这些信息更多需要通过医疗机构来获取,或者只有患者掌握。那么在跨境医疗这个服务过程当中,你们是怎么去保护患者的数据安全和数据隐私的?)

Robert Warren:这是一个非常好的问题。我们使用的平台是一个公式,这个公式主要帮助我们的就是去保证这些患者的信息安全。比如说你来自于哪里,你的亲戚是谁,你之前的医生是谁,这些都是一些相关的患者的医疗信息。

可以看到每个国家在进行信息保户的时候,政策似乎都不大一样,所以目前我们没法回答,但是我非常焦虑的一点。

问题四:是否认同“AI是无国界的”?

杨瑨:最近大家都有关注一个新闻,就是谷歌把AI中心落地到了北京,谷歌建了一个AI中国中心,应该是在人才战略上会在中国开展一些业务吧。李博士是这个团队的领导,他其实提到一个观点,AI是无国界的,AI的福祉也是无国界的,我不知道各位嘉宾如何看待这个观点?

陆云波:AI技术本身是无国界的,这个是肯定的,但是我们刚才也说AI一定要落到具体的场景。具体的场景是有国界的。

比如说拿我们这个领域里面来讲,中国的企业跟欧美的企业是有很多不一样的,这也是为什么西方的一系列管理的先进理念,到中国来就不见得行得通。所以在具体的应用中间,我们觉得还是有一定不同的地方。

关于人才这一块儿,我想这个就像前两年的时间,滴滴和快车打得很凶的时候,所有的人都眼光聚焦在这里,全民都很兴奋。我觉得AI在很长的一段时间里面,肯定会这样带来人才的紧张,但是我们也可以看到越来越多的人冲进去学,我相信未来会有一定程度会去缓解。

陈燎罕:我心里非常认同这个观点,技术没有国界。我觉得不仅是技术没有国界,其实商业也没有国界。因为我们第一个客户其实是智利的家电品牌客户,后来就覆盖到美国、北美,像照明的Top前三的品牌,后来我们又去了阿尔及利亚,后来我们又到了欧洲,所以说我们的商业没有国界。

另外就是说其实美国会有他的政策,和对于安全和隐私方面的诉求,在这个方面我们会尊重当地的一些国情。同时因为涂鸦也是一家非常专注和开放的公司,所以我们也会和全球的一些互联网巨头,包括亚马逊、谷歌、国内的阿里、百度、小米,我们也是希望找到一个平衡,能够有更好的合作和共赢的机会,这些是我们在这个底下的一些思考。

蔡俊毅:云峰金融本身就是一家在香港上市的金融集团,所以说我们整个团队里面,不管是服务的客户还是我们自己的员工,都是内地和海外有这样很多的融合,其实AI肯定技术是无国界的,我相信都是大家的共识,只是说在金融行业的话,可能在不同的国家,面临的技术方面应用和土壤会不太一样。

中国之所以对这几年互联网金融发展比较猛,包括这几年可能大家多少也有看过P2P疯狂地爆发,是因为国内的其实整个传统金融服务覆盖还不是很全面,体系还不是很完善。

所以这样子的一些互联网金融的企业就可以在相对比较宽松的监管环境下面,这些P2P公司可以帮助一些中小企业主、帮助个人去得到融资,解决他们短期的资金的困难。

但是在美国的这个环境下的话,美国可能做个人这块儿P2P的只有LendingClub这样一家,然后其他的话也没有像我们这样的情况,那是因为它们整体的金融的传统金融这块儿的体系相当地稳固。所以说金融科技在美国更多地做的是一个传统金融机构没有覆盖到的一个缝隙,然后帮助他们去做衔接,然后提高他们做某一件事情,已经做的某一件事情的效率。

所以可能在的不同国家去应用AI和应用这些Fintech这些相关的东西,可能在美国这片沃土的话,更适合去做一些智能投资辅助,包括智能投研方面的这样一些产品,可能会更好地得到市场的发展和认可。在内地我觉得可能现在风气已经有点儿转向于销售和客服这块儿,可能连金融业都会有智能销售和智能客服的引入,来帮助整个金融行业精准地定位目标和客群。

杨瑨:事实上无论从互联网金融到FinTech,这几年其实大家也见到了一批金融和IT人才的回流,已经非常明显了。Robert Warren您觉得AI是没有国界的吗?

Robert Warren:我觉得现在已经有这样的趋势了,但是我们现在看到的一些具体的现象,就比如说基因和社会以及经济上的这个背景,已经是没有国界的了。但是我们现在还没有认知到不同人的文化方面的背景。我同意您说的,谷歌开始了对于中国的投资,那么谷歌是一个非常重要的AI领导者,那么因为这就显示了中国已经准备好了要接受这样的技术了,那么如果你有一个很好的团队的话,不管是在中国还是美国,都可以成功。

但是很重要的是AI是要基于大数据的,那么现在的问题就是,你们这个团队需要解决什么样的问题,你们的服务是什么。你们需要接触到最好的,当地的医师,就比如说如果是在中国做这样的远程医疗的话,你就必须要有中国的数据,那当然这些就是非常不一样的,就是跟海外非常不一样的人,比如说人脸识别或者是教育,这些国情都是非常不一样的。那么你们的AI的团队想要做什么样的服务,那如果是针对中国的服务的话,你就需要中国的大数据。

杨瑨总结:商业落地的场景可能真的要根据不同的市场情况而做出决策。正如几位嘉宾所说,任何技术的进步最终还是要为商业世界而服务的,所以未来AI技术这个领域的赢家,可能真的是要把商业场景和技术去结合,才是有真正的竞争力。(本文首发钛媒体)

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