产业|技术与应用最后一公里融合:跨界共促AI落地


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AI发展得如火如荼 , 技术的价值如何体现?在新冠肺炎疫情突然来袭的时候 , 通过AI可以让病毒检测更准确 , 可以加速疫苗的研发速度;在金融领域 , 面对A股复杂的大数据 , 通过AI可以给出一个更理性、更科学的投资预测……今天的AI , 早已不是孤立的技术话题 , 而是在与千行百业“碰撞融合”产生出巨大的社会价值 。
作为一家平台型公司 , 微软早就意识到了技术与应用结合的必要性 。 四年前 , 微软亚洲研究院“创新汇”成立 , 旨在以微软亚洲研究院的顶尖科研智慧、微软丰富多样的创新技术为基础 , 与不同行业、不同领域的现实需求进行接轨 。 四年风雨兼程 , 目前已经有来自金融、物流、电信、医疗、工业、零售、制造、教育等行业的近50家企业加入“创新汇” , 这种跨界合作不仅帮助企业实现了数字化转型升级 , 还沉淀出不少有行业共性的丰富成果 。
“随着人工智能等新兴技术的快速发展 , 来自真实世界的复杂场景和业务需求 , 决定了数字化转型已经不再是一家企业 , 甚至一个行业可以独自完成的任务 , ‘跨界共创’是应对这一挑战的最好形式 。 ”微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文表示 , “透过‘创新汇’ , 微软亚洲研究院有幸与各行业的合作伙伴一起探索行业转型之路中的核心挑战 , 共同推动产业升级与技术创新 , 助力数字经济、数字社会的高质量发展 。 ”

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微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席
兼微软亚洲研究院院长洪小文
6月16日 , 以“跨界共创”为主题的第四届微软亚洲研究院创新论坛在京举行 。 “为什么我们在谈跨界共创这件事” , 微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士强调 , “AI不是一个空中楼阁 , 它在很多现实领域都可以创造价值 , 有很多成功的例子 , 也有一些不太成功的例子 。 我们想在这里共同学到一些东西 , 即什么情况下会让成功来得更快 , 什么因素会阻碍成功到来 。 通过探讨 , 我们也希望帮助更多企业去调整自己拥抱AI的进程 , 使得他们更早地吃到AI技术的红利 。 ”

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跨界共创成为科技革命
和产业变革的重要驱动力
数字化转型升级是一个长期的话题 , 也是一个漫长的过程 。 去年新冠疫情出现 , 给企业数字化进程按下了“快进键” 。 在这样的背景下 , 越来越多的企业开始把数字化转型作为强化业务韧性、应对危机和实现复苏的关键 。

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这里有一个背景 , 就是AI技术的演进 。 我们知道 , 任何一个创新技术一般都会经历不同的发展阶段:技术诞生的促动期、过高期望的峰值、泡沫化的谷底期、稳步爬升的光明期、实质生产的高峰期 。 当下 , AI技术已经过了泡沫化的谷底期 , 技术与应用结合开始产生实际的价值 。 在这个阶段落地应用的企业 , 可以吃到最早一波红利 。
所以 , 在这一轮数字化转型升级大潮中 , AI成为关键驱动力 。 “十四五”规划也明确指出 , “迎接数字时代 , 以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革;促进数字技术与实体经济深度融合 , 赋能传统产业转型升级 , 催生新产业新业态新模式 。 ”
一面是技术 , AI技术在快速演进;一面是应用 , 轰轰烈烈开展企业数字化升级 。 技术与应用在最后一公里结合 , 跨界共创正在成为科技革命和产业变革的重要驱动力 。
从技术型企业的角度来看 , “AI技术方兴未艾 , 世界上几乎所有头部大企业都在人工智能方面进行了巨大的投入 。 但作为技术开发者 , 我们仍然觉得人工智能有着非常长的路要走 , 尤其是在它的产业价值和科学价值方面 。 ”刘铁岩指出 , AI技术只有与实际应用相结合才能产生深层次的价值 。
比如 , 一些学术机构在进行与投资相关的AI技术研究 , 号称一个模型就会带来超过100%的超额收益 , 但你仔细一看会发现——这些研究仍停留在论文层面 , 学者不具备行业知识 , 貌似做出一些仿真成果 , 但无法应用到实际操作当中去 。 “如果行业知识储备不够 , 会有大量所谓的技术陷阱存在 。 ”
显然 , 跨界合作打破技术创新的天花板 , 是技术可以持续创新、持续产生社会价值的核心动能 。
再从企业客户的角度来看 , AI促使各行各业的范式发生了深刻变化 , AI与业务融合创新产生了大量的新商业模式 , 使得很多企业可以跳出传统的低价值竞争红海 。
“我们做投资 , 每天在接触各种业态时发现 , 很多行业不是内生颠覆 , 而是外生颠覆 。 ”华夏基金总经理李一梅解释道 , 跨界竞争以及技术创新 , 让很多行业都发生了本质的变化 , 科技的进步和业态的变化使得企业现有的护城河和壁垒被打破 , 如果企业自己不想成为被打破的对象 , 就要成为主动出击者 , “我们应该成为那个主动的打破者 。 ”
显然 , 跨界共创可以帮助企业成为主动的打破者 , 打破现有业务发展的天花板 , 找到企业持续发展的增长基因 。
“AI与产业价值中间有一个门槛 , 这个门槛就是跨界共创 。 任何一个技术真正产生实际产业价值 , 一定有很长的路要走 , 这是大家必须要认知的一个事实 。 作为人工智能学者要走出去 , 跟行业和企业合作;作为企业客户 , 也要认清AI不是开箱即用的工具 , 而是要结合自己业务的特点做深入定制化和共创 , ”刘铁岩强调 。

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跨界共创已经开启千行百业的范式革命
正如刘铁岩所说 , AI与产业价值之间的关键是跨界共创——微软在四年前就意识到了这个问题 , 并于2017年开始了创新汇这个项目 。
“作为一个人工智能学者 , 我们认为想要让人工智能对滚滚而来的历史车轮产生更大推动作用 , 我们不能闭门造车 , 只在自己的世界里关心算法和理论研发 , 而是要走出去和各位一起顶天立地 , 跨界共创 , 这样才能真正实现人工智能更大的产业价值、科学价值 。 ”刘铁岩认为 , 微软是一个技术型平台公司 , 不会涉足各个垂直的领域 , 而是要赋能各个行业 , 帮助它们实现产业革命 。

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微软亚洲研究院副院长刘铁岩
华夏基金是微软亚洲研究院“创新汇”的首批会员 , 也对项目有着深刻认知 。 “2017年AlphaGo第一次闪亮登场时 , 我们就意识到AI已经让全球产业界发生了重要的改变 , 所以我们就迅速和微软亚洲研究院合作 , 我们认为必须要在AI领域跟一流的科研机构共同来探索各种可能性 。 ”李一梅指出 , 敏锐洞察到技术可能带来的产业变革并早早行动起来 , 使得华夏基金成为吃到第一波AI技术红利的企业 。
【产业|技术与应用最后一公里融合:跨界共促AI落地】让李一梅感触更深的 , 是AI技术带来的范式革命 , “科技改变了投资方式 , 科技改变了业态 , 科技改变了财富生活 。 ”
比如 , 基于AI可以让每一个用户的身边都有一位“智能投资顾问” , 无论你有100元还是1万元 , 都可以享受到私人银行般的贴心服务 , 这就是科技给人们财富生活带来的改变 。
刘铁岩也指出 , 从某种角度上来看 , AI进入金融领域有能力帮助中国金融市场变得更加高效 。 例如 , 每一个散户以前是非理性投资 , 如果大家都得到一些AI技术的帮助 , 将会做出更为理性的投资 , 金融服务市场就会越来越有效率 。 “金融市场需要向高效率不断演化 , 一个高效的市场可以让它的融资功能、资本分配功能起到更好的作用 , 将会对我们的国计民生起到更大帮助 。 ”
实际上 , 金融行业只是创新汇涉及的垂直领域之一 。 四年多时间 , 微软亚洲研究院与近50家各行各业的头部企业开展合作 , 进行了数百次的交流 , 并完成了十余项联合研究项目 。 这些研究项目横跨了金融、物流、医药、电信、教育、政务等多个行业 , 硕果累累 。
除了帮助行业数字化创新 , AI还能推动很多领域的科学研究 , 并产生根本性的变化 。

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比如 , 数值仿真是物理学、环境学等多个科学门类的痛点之一 , 这是因为真实世界里的实验代价高昂 , 而实验前的仿真是推动这些科学发展的重要手段 , 但是迄今为止 , 多尺度、高维度、高精度的仿真仍是一件非常困难的事情 , 需要巨大的运算量 , 在很多情况下都是很难完成的 。
人工智能在这里面可以扮演一个重要的角色 , 这是因为深度学习可以凭借卓越的逼近能力 , 有可能替代耗时的数值计算的模块;而强化学习 , 又可以高效地探索状态空间和构象空间 , 加速数值模拟的进程 。
“我们相信如果能够用机器学习等人工智能手段去推进这些科学研究 , 将有望打开通向未来的大门 。 ”刘铁岩表示 , 过去两三年间 , 微软亚洲研究院在计算科学领域已经有了非常周全的布局和有益的尝试 。
显然 , 通过四年多创新汇的跨界合作 , 对于产业而言是找到了更多的商业新模式 , 对于科学界而言则是打开了无限想象空间 。 “我们相信未来这种产业和科学智能化进程还会有非常广阔的空间 , AI在其中会扮演更加重要的角色 。 ”刘铁岩强调 。

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由点到面 , 平台赋能 , 共克行业性难题
什么是平台型公司?在懂懂看来 , 所谓平台 , 一方面是汇聚各方面的能量 , 形成更大的合力;另一方面 , 要通过平台向所有的企业赋能 。
过去四年中 , 借助“创新汇”这一平台 , 微软亚洲研究院的计算机科学家与各领域的行业专家紧密合作 , 共同开展了多个前瞻性的合作研究项目 , 汇集了各方智慧全面解决行业性难题 。
比如与华夏基金在量化投资上的突破 , 还有与东方海外航运在航运网络运营优化 , 与顺丰在智能理赔预警和链路预测 , 与培生在AI英语教育、与远传电信在网络流量智能动态配置 , 以及与中汇在交易系统性能优化等场景中 , 各方都进行了非常成功的技术探索 , 其中部分技术已经应用到了企业的实际业务中 , 帮助企业攻克数字化转型过程中的难点 , 取得了可以量化的成果 。
在各方携手攻克难关的过程中 , 微软亚洲研究院通过抽象行业核心痛点 , 设计出相应的人工智能共性技术 , 为人工智能在更广泛的意义上产生产业价值 , 奠定了坚实的基础 。 人工智能作为人类智能的辅助 , 仅需通过短时间的学习和调试 , 便能在分析和解决复杂问题时表现出令企业决策层惊喜的能力 。

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在不同的行业中 , 当找到一个又一个的核心应用“点”之后 , 就可以由点及面 , 用 AI 去逐步“打开和激活”每一个传统行业 。 所以 , 这四年“创新汇”的成果正在由点到面地全面展开 。
这其中的AI量化投资开源平台“微矿 Qlib” , 是微软亚洲研究院与金融行业的成员企业在合作研究基础之上 , 打造出的 “AI+金融”跨界创新的阶段性重要成果 , Qlib涵盖了量化投资的全过程 , 为用户的 AI 算法提供了高性能的底层基础架构 , 从框架设计上可以让用户更容易地应用 AI 算法来辅助解决量化投资的各个关键问题(例如 Alpha 预测 , 风险预测 , 市场动态性建模) 。
微软已经将这个平台开源 , 并成为业内首个AI量化投资开源平台 , 服务着更多的伙伴以及用户 , 如此一来就可以通过平台赋能更多的金融类企业 。 “现在 , 我们这些创新性的工作不只是服务于中国的客户 , 我们也已经与全球的团队一起在探讨如何利用这些来自中国的创新技术和平台服务全球的客户 。 ”刘铁岩在当天的活动中反复讲到“平台心态” , 在他看来 , 通过开源的方式将创新技术成果延伸到更广泛的行业领域、让更多的企业受益——这正是平台价值的具体体现 。
此外 , 微软还开源了多智能体资源优化平台“群策MARO” 。 MARO 适用于由资源供需不平衡所导致的资源利用率低等问题 , 而这些问题广泛存在于多个行业的不同场景中 , 包括物流、医疗、电信等领域 。 如何更好地在不同参与者之间以合理成本提高资源的利用率 , 为行业创造更大的利润空间 , 并为社会节省不必要的资源浪费 , 无疑是 MARO 的重要使命 。 “AI能够起到一个颠覆性的作用 , 能够帮助很多行业获得解决共性难题、预测潜在问题的能力 。 ”刘铁岩指出 。
Qlib和MARO的开源 , 只是由点及面的开始 , 微软还将通过与各行业的合作 , 不断总结、提炼平台共性成果 , 为更多的企业提供AI基础能力 。 从这个角度来看 , 微软更像是一个AI时代的基础设施建设者 , 为千行百业输出AI能力 。
“我们秉承着自己的这种优势和平台公司的定位 , 未来会推出更多的开源项目 , 更多的共性技术 , 以此推动产业界和科学界的长足发展 。 我们一直相信 , 只有借助整个社会的力量 , 借助整个学术界的力量和产业共同努力的结果 , 我们才能真正去推动整个世界的智能化进程 。 ” 刘铁岩郑重表示 。
“微软是一家平台公司 , 我们不涉足各个垂直的领域 , 就是服务我们的伙伴 , 让我们的伙伴能够成就更多 。 我们知道技术的重要性 , 数字化转型的重要性 , 所以我们推动数字化转型就是赋能各个行业 。 ”洪小文再次强调 。
【结束语】
随着数字化变革的深入 , 技术与业务的结合越来越紧密 。 技术离开了应用 , 就失去了创新方向;应用没有技术的加持 , 则无法实现质的突破 。
所以 , 类似微软亚洲研究院这样的机构 , 以前可能倾向于对内、聚焦于技术本身的创新 , 这是一种自创的状态 。 而现在 , 无论是为了让技术创新更有明确方向 , 还是让技术创新发挥更大社会价值 , 都需要打破原有的框框 , 走向“共创” 。
过去 , 技术企业与行业客户之间是供应方与采购方的关系 , 如今则是一体化关系 , 只有共创才能实现真正的数字化升级 。 “要想实现共创 , 客户就不能是旁观者或是裁判的心态 , 大家都必须下场 。 这是我们共同的比赛 , 成功需要双方的努力 。 在这个过程中 , 心态太重要了 。 ”刘铁岩如是说 。
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