AI 如何改造产业？两位教授与三位企业家分享了这份万字锦囊妙计 | 2018 T-EDGE

袁文辉：刚才各位都介绍了一些比较高深的AI的应用，我来点跟大家比较相关的。我先问一个小问题，如果在电商上遇到纠纷怎么办？要去法院告，在北京起诉电商的唯一的地方是北京市互联网法院，这里非常有趣，北京市互联网法院是没有一个让你去线下起诉的方式，你想要起诉只要掏出手机，搜索一个小程序叫做北京市互联网微法院，在里面，从你整个立案的过程，到你提供证据，立案以及法院开庭审理全部是在线上实现。

这为什么要有AI？很简单，你通过小程序的时候，法院怎么知道你是你？这就需要通过人脸识别跟公安部后台你的身份证信息进行比照，确定你是你，然后相应的证据可以通过数据的方式提供到法院，立案成功之后，法官安排一个开审的时间，到了时间点，你拿出手机轻轻一点，你就会出现在云端的法庭，律师原告被告，还有法官、陪审员全部在云端。

这跟小鱼易连有什么关系？因为云端法庭的印件设备以及云视频连接都是由我们小鱼易连提供的，这是全新的工作的模式，原来你要去起诉，需要通过线下的手续去做，正是因为有AI技术的支持和帮助，我们能够把很多原来低效率的，通过线下工作的流程业务，转变成通过AI云视频来完成，从起诉、执行、到支付诉讼费，只需要你的手机。

钛媒体刘湘明：李昕教授还有什么新的信息分享给我们？

李昕：制造业占我们整个国家的GDP的重大组成部分，制造业AI有什么用？大家都知道，产线是非常复杂的物流的过程，每个产品在机器上生产，对产品的质量要做检测，然后对产生的故障需要有自动检测，如何降低产线的成本，如何监测产线的工人有没有犯错误，这些都需要大量的数据采集和分析。

另外，大型制造企业都有一个特性，这些企业年产值至少是一百亿人民币以上，这么大的企业除了工厂以外还有很多其他部门，比如金融部门、投资部门等等。大企业的金融部门和银行是不一样的，它更多关心产业内上下游的供应商和客户的金融信息，包括这些客户和供应商的信用指数，以及相应的小规模借贷。这部分业务有很大的数据分析的潜力，如果做的成功可以很快的转化成企业的一个额外收入。

钛媒体刘湘明：谈到大家为什么选择这些AI 落地场景，其实是你手上有了技术，相当于手上有了锤子，但怎么找到钉子也是很不容易的事情。所以杨总和袁总请回答一下：为什么选择了现在这个场景把AI的锤子砸下去？

杨威：从两个角度，一个是消费者是否需要；第二个是目前AI 的能力能不能帮助消费者解决问题，所以我们认为人工智能，能帮助消费者弥补信息不足，在消费者信息充足的情况下帮助消费者做正确的选择和决定。保险产业是由精算师和数学模型构建的产业，消费者的决策逻辑和产业计算过程、理论框架很接近。这件事的逻辑是，既然这个产业是由模型构成的，反过来讲，模型也可以帮助交易的另一端（即消费者）做决定。

从商业决策来讲，我们特别注意到人工智能在今天还不是特别成熟，尤其是在复杂场景下。保险产业不是消费者主动发起，而是产业发起并驱动的，在这样的产业中，对人工智能的可靠性，接受从1%到2%是百分之百的提升，而不是说从1%到2%之后说还有98%的失败，这样的环境对人工智能给出了很好的包容度，我们就可以大规模的快速建立闭环，在闭环基础上来发展人工智能的智力水平，让它逐渐向这种消费者需求高质量地去逼近。

我们在去年的时候，我们的人工智能保险计划书做出来的水平在保险业一千万从业人员里面，大概能赢过950万人。今年为止，我们在一年的实践中重新进一步的提升自己，能够赢过行业99%的从业人员，还剩下的金字塔上的1%，是我们的正样本，或者是学习目标。

袁文辉：湘明刚才的比喻挺好，是拿着锤子找钉子，我们正好相反，不是用人工智能找问题，我们小鱼易连不是AI公司，是做云视频的公司，正是因为在云视频各种应用当中，我们碰到了钉子，这时候我们就想起了人工智能这个锤子把钉子解决了。

有一个很好的案例，当你的孩子足够大要读中小学的时候，就要面临一个挑战，就是怎么样让你的孩子能够得到更好的教育，小鱼易连也做了很多双师课堂，让北京上海广州一线城市的优秀老师能够跨越地域为几千公里以外的孩子面对面的授课，但是一个好的老师同时要授课六百个孩子，同时能够给20个班上课，每个班大概30个孩子，大概是六百个孩子一次上课，这种情况下要保证教学的质量，就需要有人工智能的帮助，最简单的一个，你连孩子的名字都叫不出来，怎么跟他保持一个很接近的距离，钉子来了怎么办？AI上。

每个孩子的头上都有电子的名片， AI帮忙，一刷脸，六百个孩子谁到谁没有到一目了然；上课的过程当中，老师跟同学之间怎么交互，需要通过云视频技术，让孩子答题，老师每讲一个要点讲完之后孩子用答题器回答，等到这节课上完，老师就很清楚，这六百个孩子，总共我问了20道题目，答对百分之百的有多少，答对一半的有谁，谁答对的不到一半，课后另外一个辅导老师就要有相应的跟进了。

钛媒体刘湘明：我们都知道AI很好用，但是怎么样让它形成闭环。从找到需求，到把算法、资源、人整个流程跑通，您觉得哪个环节是最难的？

李昕：传统的控制理论，不是单一的闭环，往往是多闭环，你可以想象，，有的是小的闭环的环路，有的是大的，我做AI的想法是不要做大的闭环，耗时太长，成本太高。

做制造业和工业4.0做的最好的公司是博世，它对每个项目启动的时候要求两年之内必须把这个项目的成本全部要收回，包括研发成本和实施的成本，我想说的是在我们很多时候做AI项目开始的时候，不能设过高的目标，我们要保证每一小步都能给我带来足够的收益。就比如说刚才我说的银行的项目，其实我们在这个项目当中用到的AI的算法非常简单，以后可以不断迭代和提高。很多时候因为传统方案的基础很差，没有用到AI，只要在这个基础上有一点点的提高，就能够有很大的改进。

袁文辉：我们因为是真正把产品卖出去钱才能生存，反倒是感觉容易把这个事情做到闭环。举一个新的例子，企业内部的视频会议场景是一个很传统的东西，我们怎么颠覆掉传统，就是让客户体验更加简单方便，所以我们把人机交互变成语音操控加上触屏，同时把语音转文字的功能发挥到极至，开完会初步的会议纪要就出来了。

（编辑：应用网_镇江站长网）

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