AI应用渗透率依然偏低 企业级应用犹存四大挑战

2018-12-11 16:42:41
来源: 经济参考报

  【摘要】 AI应用渗透率依然偏低 企业级应用犹存四大挑战

人工智能(AI)正对各行各业带来深远影响,并被企业视为提升运营效能、应对市场竞争的必经之路。然而,对大部分传统企业以及中小型企业而言,目前人工智能还未创造价值,距离真正落地尚远,还有许多障碍需要克服。专家认为,当前企业在部署AI时主要面临技术复杂、使用门槛高、研发投入高以及现有IT系统的制约等障碍和挑战。

AI应用渗透率依然偏低

伴随人工智能的发展与应用逐步成为世界各国的发展战略,AI技术已经进入了历史性拐点,人工智能正在成为企业发展新的引擎。研究机构Gartner认为,对企业而言,人工智能衍生的商业价值主要包括客户体验、新增收入以及成本降低。未来10年人工智能将成为最具颠覆性级别的技术。

国内许多企业已经在尝试应用人工智能技术来提升企业竞争力。据联想大数据软件产品总监么石磊介绍,在联想内部,人工智能技术已应用于生产、供应链、市场营销等多个业务领域中。此外,一些传统企业中,将AI技术与业务结合,率先应用人工智能的企业已经有所斩获,并已逐渐形成竞争优势。

虽然目前国内各界正纷纷拥抱人工智能技术,但一个不容忽视的现实是,人工智能技术的企业级应用依然处于初级阶段,尚未迎来大规模爆发。德勤发布的一项调研显示,在制造业领域,人工智能目前尚未充分施展拳脚,应用潜力仍待开发。埃森哲调研发现,绝大多数制造企业正试图利用人工智能技术提升产品和服务。然而,出于数据质量和安全等原因,大规模应用这一新兴技术的企业依然寥寥。

据埃森哲对包括100家中国企业在内的500家制造企业进行的调研显示,目前只有少数制造企业达到了“应用智能”阶段。仅有5%的企业正投资应用人工智能技术改造其生产制造,而全面应用人工智能解决方案的企业仅占2%。

埃森哲大中华区产品制造事业部总裁陈科典表示:“目前,企业利用人工智能改造生产制造依然处于初期。尽管大部分企业目前仍然浅尝辄止、零敲碎打式地应用智能技术,但在不久的将来,预计利用人工智能再造生产制造将迎来蓬勃发展。”

企业级应用犹存四大挑战

在专家看来,人工智能技术不仅可以推动企业核心业务的转型,还能提升员工和客户体验,最终催生新的商业模式。但是在目前,对大部分传统企业以及中小型企业而言,要想真正拥抱人工智能技术,还面临着各种瓶颈和门槛。

“对传统制造企业来讲,AI是一个大的方向,是大家必然要走的路。我们作为AI技术的应用者,什么时候用?怎么样用?怎么样为企业带来价值?这是需要我们思考的。”长飞光纤光缆股份有限公司首席信息官汪华近日表示,长飞光纤作为一家制造企业,很关键的是一些工艺和工艺的应用。如何用AI提高工艺、质量和生产效率,是企业关注的重要发展方向。中国的制造业很多都是低毛利企业,企业会非常看重投资回报率。在低毛利情况下,投AI这样一个投资回报率不是那么明确的新技术时,企业管理层自然会有疑问,这也是当前人工智能技术在企业应用时不容回避的一个问题。在汪华看来,企业目前应用AI的挑战主要包括人才、新技术投入、AI科研与企业实际生产环境不匹配等。

在么石磊看来,企业当前在部署AI时主要面临四大挑战。首先,处在爆发期的AI技术快速迭代演进,让传统企业无所适从。人工智能技术本身具有一定的复杂性,因为它是综合性的学科,涉及数字计算、优化算法等众多学科。对企业来讲人工智能技术处于爆发期,新的算法层出不穷,很难跟踪这些技术。

其次,AI全周期应用链涉及多个环节,使用门槛极高,对人员技能有很高的要求。企业里做的可能是端到端的解决方案,一整条链条都要做好,而现在市场上缺乏端到端的解决方案。而且,企业在应用人工智能时,还要懂业务、懂大数据和物联网等知识,这些又是企业比较缺乏的。

再次,大规模技术研发投入也成为企业应用AI技术的一大障碍。随着人工智能技术成为当前最热门的技术,大的互联网公司和科技公司都在进行大规模投入,竞相重金争夺人工智能人才。企业发展到这一阶段,如果要应用人工智能,肯定要有投入。

此外,企业级AI平台还需要满足企业级IT系统的苛刻要求。据么石磊介绍,企业的人工智能平台并不是很容易就能创建,需要涉及到很多问题,比如安全问题、数据集中问题、平台跟大数据平台融合问题、与互联网对接问题等,面临的门槛非常高。

另据埃森哲调研发现,中国制造企业在运用人工智能技术时面临一系列挑战。其中,52%的受访中国企业将数据质量列为突出挑战,数据安全与网络安全紧随其后(47%),而将数据共享和知识产权保护视为挑战的则占到了44%,高于全球平均比例。

企业需构建自身AI能力体系

面对当前传统企业在应用AI技术方面存在的挑战和困难,联想集团近日推出企业级人工智能平台LeapAI。联想企业级人工智能平台旨在降低企业应用AI技术的门槛,助力企业构建自身AI能力体系,加速企业人工智能的业务化应用,进而推动全行业的人工智能应用。

早在2017年4月,联想CEO杨元庆宣布,未来四年将投入12亿美元在AI和大数据研发上。正是在“All in AI”战略下,联想推出了企业级人工智能平台,将深入制造、物流、金融等多个行业,推动行业实现AI升级,这也意味着联想人工智能战略从内部应用为主转向AI能力对外输出与赋能。

联想集团副总裁、首席研究员、大数据事业部总经理田日辉表示,联想企业级人工智能平台将帮助企业告别传统AI开发应用方式,全面支持AI各种技术,大大缩短企业开发AI的进程,降低企业AI应用门槛和技术投入。

在田日辉看来,企业级智能平台应当具备五个特征:一是灵活,企业无需进行大规模的AI技术研发投入;二是易用,即使企业没有AI经验,也能使用AI技术赋能生产管理;三是全面,企业级AI平台应当拥有多种AI技术,满足不同业务需求;四是实现,AI应用只有结合实际生产场景,才能创造更高业务价值;五是极致,企业级AI平台的架构设计,一定要满足企业级IT系统的苛刻要求。

“LeapAI将与企业现有信息化系统共存。联想的人工智能平台定位于企业级,它将从企业现有信息化系统里收集数据进行整理、分析和预测,很多分析结果还要反馈到信息系统里去执行。”田日辉向记者表示,在此基础上,人工智能平台将会逐渐变成企业里的大脑,去指挥现有信息化系统可以做更多的事情。

除此之外,联想大数据总监、数据科学家罗军指出,AI项目成功有三个要素:算法、计算力和数据。算法需要科研人员做到极致,而计算力和数据则是企业的优势,所以想要做好一个项目,科研和工业界人员需要尽可能多地结合,这样才能推进项目成功。