用人機協(xié)同戰(zhàn)略，跨AI工程的楚河漢界

譚婧

Gartner發(fā)布，“企業(yè)機構(gòu)需要在2021年深挖的重要戰(zhàn)略科技趨勢”，其中對人工智能（AI）的判斷是工程化。

這是否意味著，只要IT工程師省力，AI算法就能做成美圖秀秀？月薪十萬算法工程師的KPI能轉(zhuǎn)交給月薪一萬的工程師，還能保質(zhì)保量？

論文、學術(shù)、科研，是AI陳年舊事。

交付、服務、質(zhì)量，是AI商業(yè)主流。

在日本三菱銀行，員工出差結(jié)束，掏出手機拍一下發(fā)票，按住語音鍵，說一句：“這是拜訪某位甲方，從北京出差到上海的機票?！?/p>

員工在手機報銷系統(tǒng)上傳發(fā)票照片，這時候，文字識別軟件識別發(fā)票上的日期、金額、地點等信息。語音識別員工動動嘴“填入”信息，最后點擊提交，報銷流程完畢。貼發(fā)票，煩死。丟發(fā)票，虧死。

人機協(xié)同，讓發(fā)票報銷翻開嶄新一頁。細心的人會發(fā)現(xiàn)，圖像識別、文字識別、語音識別、語義理解等技術(shù)，暗藏其中。

暗藏的不止技術(shù)，還有出差報銷機器人。

人們有時會對機器人產(chǎn)生誤解，狹義上機器人是硬件實體，廣義上軟件也是機器人，比如阿里的小蜜、小米的小愛、百度的小度、微軟的小冰，客服機器人偷偷藏在客服電話的背后。

機器人是為人類服務的工具，以目前的技術(shù)，機器人還無法做到隨心所欲，但是機器人也有所擅長。計算機圍棋程序AlphaGo戰(zhàn)勝人類高手之后，極大地喚起了世人對人工智能的關(guān)注與興趣，一些媒體借機把人工智能渲染到幾乎是科幻的地步。

更有甚者，直接把科幻電影當事實來描述人工智能技術(shù)，宣傳“今日之科幻，就是明天的現(xiàn)實”，以致社會上有些人對人工智能產(chǎn)生不必要的擔心與恐懼。

中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍博士在科普演講中談道：“現(xiàn)在的機器人，連開門都費勁，你還擔心它今天搶了你的工作？”

他提出，“將來一定是人和機器一起工作，不是物理機器人，而是軟件定義的知識機器人。手機就是它的雛形?！?手機也是原始形態(tài)的人與機器，人和手機難舍難分，根本離不開。

AI的槽點之一是用起來成本高昂，定制化工程復雜。但是，AI工程化是象棋里的楚河漢界，AI獨角獸化身為卒，只能前進，不能后退。

一開始，AI獨角獸抓住單點技術(shù)帶來的市場機遇，比如人臉識別。這個時期對AI產(chǎn)品化的要求并不高，需求明確，就是比較、尋找。很多AI公司在這個時候都攬盡風頭。

隨后，深度學習算法紅利消耗殆盡，以AI算法起家的頭部科技公司，紛紛邁向更具戰(zhàn)略意義的新征程。從某種意義上講，都在“拼命”尋找AI工程化的“捷徑”。

路很難走，投資人的耐心耗盡，燒了幾年研發(fā)投入，留給創(chuàng)業(yè)團隊的時間不多了。

需求從明確變?yōu)槟：蛷碗s，用奇思妙想找需求，憑經(jīng)驗找需求。

此時，分析需求和解決問題被分化成兩個重要問題，沒有價值的需求不能成為目標。不能創(chuàng)造價值的解決方案就是笑話。

無法復制、無法規(guī)?；漠a(chǎn)品需求都要放棄。

AI，進入到下一個競爭周期。也可以說這是AI的第二步，AI工程學是其中一個特征。

AI工程學，可以理解為通過視覺、語音等感知技術(shù)和自然語言理解等認知技術(shù)閉環(huán)，將技術(shù)行業(yè)化、場景化。AI工程學也可以理解為，平臺、算法、產(chǎn)品、解決方案的模塊化、通用化，將以往由技術(shù)和產(chǎn)品為主的應用變成解決方案為主，實現(xiàn)快速調(diào)用，部署，修改。

正如汽車工業(yè)中工業(yè)化、流水線生產(chǎn)的理念，用AI工程學的方法解決AI生產(chǎn)力快速提升的目標。利用AI工程學提升10倍效率，行業(yè)化、場景化后，實現(xiàn)行業(yè)價值閉環(huán)。

這些枯燥的描述也意味著，AI顧不上說俏皮話了，留下的都是畢恭畢敬的“商務風”，因為是企業(yè)級服務。

此時，AI獨角獸既有共同點，也有不同的戰(zhàn)略選擇。

政策層面，2019年，中央全面深化改革委員會第七次會議指出：“構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分析的智能經(jīng)濟形態(tài)?！?/p>

而美國也在AI戰(zhàn)略中提出：研發(fā)有效的人機協(xié)同方法，創(chuàng)建增強人類潛能的AI系統(tǒng)?，F(xiàn)實層面，人機協(xié)同是目標，但誰也沒達到，現(xiàn)在的階段最多算人機交互，人機融合。

部分產(chǎn)業(yè)專家的共識是，隨著更多行業(yè)與AI深入地結(jié)合，AI廣泛存在，將以人機協(xié)同的方式嵌入到所有業(yè)務流程中，就像現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)一樣。

現(xiàn)在，人只有斷網(wǎng)的時候才會感知互聯(lián)網(wǎng)的存在，打開手機、電腦就是聯(lián)網(wǎng)的，有些電子設備要終身聯(lián)網(wǎng)才有意義。

現(xiàn)在，沒有純粹的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，每個行業(yè)都必須與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合。直播的美女主播自我介紹的時候，不會說自己是干互聯(lián)網(wǎng)的，但是沒互聯(lián)網(wǎng)能干直播嗎？

互聯(lián)網(wǎng)是無感存在的，而AI未來也是如此。

AI發(fā)展到一定程度也會達到這個里程，人機協(xié)同是一個重要的，并不可能回避的形式。

羅馬城不是一天建成的，智能之城也是。

那什么是人機協(xié)同系統(tǒng)呢？

通行的說法是，人機協(xié)同系統(tǒng)作為中間件，將行業(yè)專家知識結(jié)構(gòu)化，服務行業(yè)用戶，用戶反饋修正信息到人機協(xié)同系統(tǒng)，再協(xié)調(diào)專家改進系統(tǒng)方案。用好人工智能，要懂行業(yè)，懂業(yè)務。 細致地講，人工智能在深入行業(yè)的時候，行業(yè)專業(yè)知識與經(jīng)驗必不可少。比如醫(yī)療，主要矛盾是稀缺的專家資源與海量的病患需求。

比如疫情期間，我們都希望有更多的“鐘南山”來服務大家，但是很遺憾，鐘南山只有一個。

但將來我們就可以依靠人機協(xié)同平臺把“鐘南山”的知識技能模型化、自動化，自動判斷過濾90%以上診療信息，集中處理10%的關(guān)鍵性問題。

使醫(yī)療專家的服務能力擴大10倍以上，那我們就有1千個1萬個鐘南山，讓普通醫(yī)生在醫(yī)學領(lǐng)域上得到AI提供的專業(yè)能力。

醫(yī)生和AI配合，不是AI取代醫(yī)生，而是醫(yī)生有了AI助理。

所有人都能從中獲益。類似的矛盾遍布在教育、金融領(lǐng)域，從校長助理、教師助理，到行長助理、柜員助理。機器人有知識，人機協(xié)同的空間很大。

大門可以是人類拉開，但是口罩檢測、疫情重點人員識別、AI測溫等功能，可以交給機器，它們更擅長。

也有人認為，這是人工智能第三浪潮，主要特征是人機協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)成熟，通過新一代人機交互體驗，實現(xiàn)智能化內(nèi)容的高效生成，極大釋放生產(chǎn)能力，提升生產(chǎn)效率。

AI將以助手協(xié)同的方式幫助創(chuàng)造者，極大釋放創(chuàng)造力，極大提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)產(chǎn)品和服務內(nèi)容的極大豐富。

AI獨角獸，下一站，不再只是人臉識別、語音識別的人工智能技術(shù)工具型公司，而是圍繞平臺、解決方案的智能技術(shù)服務公司。

2020年8月18日，云從科技正式向廣東證監(jiān)局提交了上市輔導登記，有望年底登陸A股科創(chuàng)板。我們來觀察兩個云從科技的合同。

2020年9月30日，中國海關(guān)政府采購網(wǎng)發(fā)布公告，云從科技成為“海關(guān)總署2020年動態(tài)人臉識別綜合應用系統(tǒng)”解決方案提供商，項目標的額1247.8萬元。

2020年10月15日，從廣州公共資源交易中心獲悉，云從科技中標廣州市南沙區(qū)衛(wèi)生健康局中山大學附屬第一（南沙）醫(yī)院信息基礎(chǔ)設施與智能化管控平臺建設項目，標的額3.12億元。

細看這兩個高額標的，“解決方案”和“平臺建設”是關(guān)鍵詞。單純的算法合同很難、也不會有這個量級的合同金額，養(yǎng)不活團隊，更別說創(chuàng)造利潤。

以云從科技為例，短短5年，在銀行和民用樞紐機場達到了AI技術(shù)的市占率第一，業(yè)務覆蓋400余家銀行14.7萬網(wǎng)點、30個省級行政區(qū)公安、80余家機場，實現(xiàn)銀行日均比對2.16億次、公安戰(zhàn)果超5萬起、機場日均服務旅客200萬人次。

億次、萬人，都是服務規(guī)?；奶卣?。需求被拉動，技術(shù)產(chǎn)品化，工程規(guī)?；?。 機會仍有，但是人工智能僅靠算法商業(yè)化，成長為大公司的大門已經(jīng)變窄了。頭部廠商的優(yōu)勢非常明顯，因為解決方案和平臺建設，不是十幾個人的硅谷車庫創(chuàng)業(yè)公司，算法團隊套一家集成商合力能夠完成的。

觀察醫(yī)院的智能化合同內(nèi)容：“通過人機協(xié)同平臺以及云從超腦為該項目建設AI智慧中樞，提供人機交互、融合、共創(chuàng)能力。

項目將從醫(yī)院弱電系統(tǒng)全面接入物聯(lián)網(wǎng)，與視覺網(wǎng)絡融合，通過云從超腦AI決策反向控制，實現(xiàn)建筑全感知、綠色節(jié)能、看病全流程一臉通、尋人尋車的智能化監(jiān)管?！?/p>

可以說，這是一個大包大攬的整體化合同。醫(yī)院的供電、中央調(diào)控、網(wǎng)絡、決策，甚至節(jié)能、車輛，全部能夠裝進去。

人機協(xié)同操作系統(tǒng)是松耦合結(jié)構(gòu)，沒有松耦合，公司的所有精力都被綁在定制化的死胡同里。AI工程化有很多種辦法，現(xiàn)行通用做法是，做到標準化的API和連接一切設備。

它和AI操作系統(tǒng)的區(qū)別，或者說獨特之處是，除了基于深度學習的人工智能外，還加入了結(jié)構(gòu)化的專家知識，比如海關(guān)專家、公安專家。

人機的路線有三個階段：人機交互，人機融合，人機共創(chuàng)。

沿著人機的路線，云從科技會進化成一家人機協(xié)同操作系統(tǒng)和解決方案公司。也誠如公司介紹所講，云從科技企業(yè)戰(zhàn)略，人機協(xié)同體系以實現(xiàn)“定義智慧生活，提升人類潛能”。

理解人機協(xié)同，對理解人工智能發(fā)展非常重要。2020年11月，倡導人機協(xié)同的周曦博士，與71歲的馬克·雷波特在線上不期而遇。

雷波特是世界第一的機器人公司波士頓動力的創(chuàng)始人，ATLAS、SPOT、HANDLE都是大明星機器人。

周曦博士是人工智能獨角獸云從科技的創(chuàng)始人。 可以說，云從科技和波士頓動力兩家公司均是所在領(lǐng)域的佼佼者。在創(chuàng)始人的對話中，周曦博士給機器人點贊，他談道：“波士頓動力的機器人非常棒，它可以跳躍、翻轉(zhuǎn)，延展了人的四肢，讓我們?nèi)サ饺ゲ涣说牡胤?，或者幫人類做一些危險的工作?！?/p>

那人工智能和機器人的關(guān)系是什么？ 周曦博士認為，人類的動作是有邊界的，思維卻沒有邊界。人工智能跟機器人的關(guān)系是，波士頓動力的機器人相當于人的軀干和四肢，人工智能相當于大腦，疊加在一起才能產(chǎn)生更大的效果。我們的智能，要看得見、聽得懂、能思考。

疫情中涌現(xiàn)出大量需要做智能化分析的地方，我們清楚地認識到，技術(shù)沒有達到完美，甚至差得特別遠，現(xiàn)在仍然處于很早期。

但是，每次的科技進步都是一個效率的提升，都是對人的延展。我們做人工智能不應該拋掉人的智慧來做，要延展人的智慧，我們有鐘南山院士，可是他一個人可能忙不過來。我們復制一萬份他的智慧，這是人工智能想要發(fā)展的方向，把人的智慧延展出去。