中国工程院谭建荣:人工智能应用得再好,最核心的算法不行,创新能力就不行
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
随着数字经济时代的到来,以人工智能、大数据等为代表的数字化技术正在席卷各行各业。
当下人工智能发展得如火如荼,相应的智能产品应用也层出不穷。
然而,从智能产品到数字化转型,什么才是数字经济时代下企业的立身之本?
在MEET2021智能未来大会上,中国工程院院士谭建荣,为我们详细剖析了数字经济时代下,企业推进数字化转型所面临的机遇与挑战。
在不改变原意的基础上,量子位对谭建荣院士的演讲内容进行了编辑整理。
关于MEET 智能未来大会:MEET大会是由量子位主办的智能科技领域顶级商业峰会,致力于探讨前沿科技技术的落地与行业应用。本次大会现场有李开复等20余位行业顶级大咖分享,500余名行业观众参与,超过150万网友在线收看直播。包括新华社、搜狐科技、澎湃新闻、封面新闻等数十家主流媒体在内纷纷报道,线上总曝光量累计超过2000万。
演讲要点
企业最初成立的目的,在于做好一代产品,人工智能企业也是如此。
无论是数字经济,还是人工智能,好的标准主要就两条:企业有没有受益,群众有没有受惠。
在任何产业中,每个企业必须第一个淘汰自己的产品。
技术会不断更迭,如果推不出新产品,老的产品也会被自动淘汰。
不研究人工智能的算法,就掌握不了人工智能的核心技术。人工智能应用得再好,最核心的算法不行,创新能力就不行。
中国现在要补的短板很多,其中最短的一块,就是工业软件。
(以下为谭建荣演讲分享全文)
智能产品的重要性与价值
实体经济,是国民经济最重要的基础。
我们无论是搞人工智能、大数据,还是数字经济,都一定要与实体经济、与制造业相结合。
说到制造业,它的产品与装备在经历了机械化、电气化、信息化后,目前也正在向智能化转变。
这其中,产品是最核心的。
企业最初成立的目的,就是在于做好一代产品,人工智能企业也是如此。只有做好一代产品,才能服务社会、争取顾客、赢得利润。
当然,对于制造企业来说,工艺也非常关键。就像量产的产品需要设计模具,一切流程都需要设计。从另一个角度来说,我们也需要时间去做好一代产品、掌握行业核心技术。
而从市场需求来看,无论是实体经济行业、还是数字经济行业,都已经发生了很大变化,这些变化主要来自四个方面:
第一,从批量化生产,转向了定制化生产。
第二,由单一化产品,发展到多品种产品。
第三,我们过去开发一个产品,周期通常比较长,但现在产品的更迭速度非常快,最典型的就是手机行业。
无论苹果还是华为,产品的更新速度都很快,像华为P20还没有卖热,就推出了P30;P30尚未完全占领市场,又推出了P40;很多人还没用上P40,华为又推出了Mate40。
第四,我们过去生产的多数是大众化产品,但我们现在的市场和顾客,更需要高端化产品。
与此同时,新一代的信息技术,也在引领着21世纪各项高科技的发展。
这些信息技术的成果,是将十几个诺贝尔奖获得者的理论研究,经过产品化、产业化落地所得到的。我们享受着这些成果,感受着它给我们的生产、生活、思维、学习方式带来的改变。
新一代信息技术有四个显著特点,从互联网到物联网、从虚拟现实到增强现实、从网格计算到云计算、从机器学习到深度学习。
这其中形成了几个典型的交叉领域,包括智能制造、混合现实、大数据、人工智能。
而我们现在搞的数字经济,也是由新一代信息技术支撑的。
数字经济的发展与规律
那么,数字经济有哪些重要事件?我认为,有三大里程碑。
第一个里程碑,是美国华盛顿大学的阿尔文·托夫勒教授,在40年前写的《第三次浪潮》。在这本书里,他预见到互联网是个舞台,而大数据则是“第三次浪潮的华彩乐章”。
事实上,也正是大数据场、智能化生产及移动网络三大技术,引发了新的技术变革,催生出第三次工业革命。
第二个里程碑,是美国副总统戈尔提出的“数字地球”这一概念。
数字地球,是一个与地理信息系统、网络、虚拟现实等高新技术相关的概念,核心由地球空间信息科学、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS),与GPS全球定位系统组成。
美国提出“数字地球”后,许多概念如数字中国、数字浙江、数字杭州、数字西湖、数字学校……也纷纷被提出。数字化席卷了全国,也席卷了全球。
可喜的是,我国北斗系统如今发展得很快,目前已经能替代部分GPS功能、实现国产化。
数字地球之后,我们搞数字经济。
第三个里程碑,发生在中国,而且就发生在杭州。
2016年,杭州举行了世界瞩目的G20领导人峰会,首次提出全球性的、20个国家的经济发展战略。
2017年,中国召开两会,在政府工作报告中首次提出数字经济,而且还提出,要促进数字经济加快成长,让企业广泛受惠、群众普遍受惠,企业受益、群众受惠。
所以说,无论是数字经济,还是人工智能,好的标准主要就两条:第一,企业有没有受益,第二,群众有没有受惠。
相比之下,数字经济为什么这么厉害?主要因为三大法则。
第一个是梅特卡夫法则,定义为网络的价值等于其节点数的平方。
也就是说,网络、舆论场的放大效应都很大,而如果我们把它用在经济上,放大作用还会更大。
第二条是摩尔定律,定义为计算机硅芯片的处理能力每18个月翻一番,而价格降低一半。
第三条是达维多定律,表明进入市场的第一代产品,能够自动获得50%的市场份额。
所以,在任何产业中,每个企业必须第一个淘汰自己的产品。
而达维多定律,在手机行业表现得最明显。
手机行业的迭代速度非常快。摩托罗拉最先发明了手机,它和诺基亚曾经是手机行业的“大佬”。但苹果只用了一个iPhone,就将这两个“大佬”颠覆了。
十几年前,我们杭州有特别红火的三大手机厂,分别是摩托罗拉、东方通信和UT斯达康。然而,这三个手机厂现在都关门了,因为新一代手机技术已经出现。
宁波还有一个更大的手机厂,叫波导手机,以前天天在中央电视台黄金时间做广告,可以说是“手机中的战斗机”,但它现在没办法战斗了。为什么?
因为技术会不断更迭,你推不出新的产品,老的产品就会被自动淘汰。
用AI和数字化,驱动企业高质量发展
实体经济和数字经济紧密结合,形成了制造业的数字化。现在,我们需要用数字经济、数字化转型,来驱动企业的高质量发展。
高质量发展,包括哪些要素呢?
对于企业来说,高质量的发展,离不开高质量产品、技术、管理、人才的支撑。只有落实到这四个“高”上面,才能实现高质量发展。
对于制造业来说,则需要解决政府推动、专家引导、企业实施这三个问题,才能实现高质量发展。
那么,如果想要帮助企业实施数字化的转型,有哪些人工智能和数字化方法?我总结了五点。
第一,通过智能制造,将人工智能用到制造业中。
智能制造离不开创新设计,然而,创新设计却是我们制造业最大的短板。我们的加工、制造能力已有很大提升,但我们却仍然缺乏创新能力、尤其是产品创新设计能力。不仅是制造业,信息企业也同样缺乏这种能力。
去年5月份,中国工程院前院长徐匡迪院士,在上海的一个人工智能会议上发表了尖锐的观点:我们现在搞人工智能,搞得轰轰烈烈,却都只停在人工智能的应用层面,对于它的核心算法,反而研究得不多。
然而,不研究人工智能算法,就仍然掌握不了人工智能的核心技术。
即使人工智能应用得再好,核心算法不行,创新能力也就不行。事实上,我们现在核心的人工智能算法,像深度学习、强化学习等,其实都是外国人提出的。
虽然我们的人脸识别、语音识别做得很好,但却没有提出什么新算法,尤其是能够写进教科书、成为基本原理的算法。
所以,如果软件企业、制造企业要实现数字化发展,首先就得通过智能制造加强创新设计,以此提升企业的创新、设计、产品研发能力。
第二条,通过智能制造,提升工艺。对于实体经济制造企业来说,要从各方面改进制造工艺。
如果创新是解决“做什么”,那么工艺就是解决“怎么做”。软件也要讲究工艺。所谓软件的工艺,就是实现软件产品的工程方法,这才是我们要提升的东西。
第三条,通过智能制造,强化质量。制造业的产品质量问题是生命线,一旦没有质量,产品就脱离了价值。
质量问题,对于人工智能而言,就是可靠性。大部分人脸识别系统是可靠的,但也有不可靠的。
我们学校在疫情期间装了一个人脸识别系统,大部分时候都能正常检测,但有时候也检测不出校内的人,导致校门打不开。这种情况下,系统还是不够可靠。
我认为,软件产品的质量是“软势力”,事实上比硬件更难做。因此,我们不仅要提高硬件产品的质量,还要提高软件产品的质量。
中国现在要补的短板很多,最短的一块,就是工业软件。我们现在要东山再起,重振中国的工业软件企业,而人工智能,也一定能发挥不小的作用。
第四个,通过智能制造,延伸服务。
以当下流行的云计算为例,它主要有两个要点,分别是资源虚拟化、软件服务化。如果想使用云计算软件,不需要购买软件本身,只需要买软件服务就行。
当今的软件业和制造业,也都要向服务业转变。
第五,通过智能制造,拓展产品市场。只有通过大数据,才能找准产品的服务对象,更好地向社会宣传、延伸我们的产品。
市场在大数据里,不在老板的脑袋里,寻找市场,要靠大数据、数字经济。
有关企业数字经济转型升级的办法,总结起来就是这五条。
我们这个团队,围绕装备产品、智能制造做了一些工作,帮助部分企业实现了数字化转型。
也欢迎在座的各位领导来宾、各位专家,有机会到杭州来,到浙江大学来与我们进行技术交流、研究合作。
标题:中国工程院谭建荣:人工智能应用得再好,最核心的算法不行,创新能力就不行
地址:http://ai.rw2015.com/keji/5581.html
免责声明:人工智能网为网民提供实时、严谨、专业的财经、产业新闻和信息资讯,更新的内容来自于网络,不为其真实性负责,只为传播网络信息为目的,非商业用途,如有异议请及时联系站长,本网站将立即予以删除!。