创新奇智CEO徐辉:AI不是炫技,与产业结合才能产生商业价值

“AI不能停留在炫技阶段,不能停留在实验室,必须与产业深度融合,才能将数据价值转化为商业价值。”在2019世界人工智能大会期间,创新奇智CEO徐辉接受第一财经专访时表示。

面对AI在传统行业渗透率只有4%的现状,如何将人工智能商业化落地落到实处,成为行业讨论的核心议题。

作为创新工场旗下人工智能子公司,创新奇智主要为零售、制造和金融等行业提供AI商业解决方案,客户包括玛氏、永辉、雀巢、鸿海科技、中冶赛迪、光大银行、民生银行等。在场景选择上,徐辉表示主要会考虑两个因素:第一市场是不是足够大,第二场景的数据是否丰富且成熟。

他认为,人工智能有四波浪潮:第一波浪潮是从互联网开始,互联网的数据和流量相对规整、结构化,例如美图秀秀、今日头条的AI应用;第二波浪潮是数据沉淀和信息化比较成熟、商业化比较敏感的行业,例如银行业、金融业;第三波浪潮是实体世界智能化,包括自动化技术比较好的制造业、零售业等;第四波是智能驾驶、机器人领域。

“原有数据的积累和现有新生数据,必须形成一个闭环,这样才能不断优化算法、迭代算法,让AI更精准。”徐辉表示。

工业质检是创新奇智人工智能技术切入的一个场景,其客户香港怡东集团是Armani、A&F、Polo Ralph Lauren等品牌的代工,对成衣质量和细节要求严苛,质检员工数量占据总用工量的大约四分之一。

创新奇智为工厂提供智能质检一体机,应用于成衣尺寸测量、成衣表面质检、logo印花质检等环节,可检测破损、偏位、残缺、重影、错位、掉浆疤痕等问题。据介绍,AI的应用帮助客户检测效率提高7倍以上,漏检率小于十万分之一,误报率小于1%,以往50个人的工作量如今只需1个人工和1台机器就可完成。

徐辉认为,AI实现商业化需要具备五点要素:第一是人才,第二是技术,第三是场景,第四是落地,第五是价值。其中技术是基础,产品是载体,行业应用场景是王道,工程交付能力是关键,商业化是保障依托。五位一体的去和实体行业融合,在六个月左右时间内,要做出一个单点的经济模型,快速推广,才能真正赋能行业。

“AI和行业结合既不能做的太轻,也不能太重。”徐辉告诉第一财经。不能太轻是指技术不能浮于表面,不能太重则是不能过度神话AI,要快速迭代、快速试错、快速复制、快速推广。

面对言必称人工智能的行业现状,徐辉认为并非所有的行业或企业都适合引入AI,首先,要评估自己的企业定位、文化和人才体系是否适合引入AI,制定企业智能化发展路线,结合现状判断是自主研发,还是联合外部资源进行智能化转型。

其次要和合作伙伴共同去定义、选择场景,对于一个大企业而言,很多AI的落地并非从关键性业务切入,例如银行,但只能要能实现降本、增效或创造新的用户体验、实现新的流程,都能产生商业价值。“不要试图将海水煮沸,人工智能公司不能总是被贴上烧钱的标签,而是要与产业融合,打造一个赚钱的人工智能企业。”

“AI不能停留在炫技阶段,不能停留在实验室,必须与产业深度融合,才能将数据价值转化为商业价值。”在2019世界人工智能大会期间,创新奇智CEO徐辉接受第一财经专访时表示。

面对AI在传统行业渗透率只有4%的现状,如何将人工智能商业化落地落到实处,成为行业讨论的核心议题。

作为创新工场旗下人工智能子公司,创新奇智主要为零售、制造和金融等行业提供AI商业解决方案,客户包括玛氏、永辉、雀巢、鸿海科技、中冶赛迪、光大银行、民生银行等。在场景选择上,徐辉表示主要会考虑两个因素:第一市场是不是足够大,第二场景的数据是否丰富且成熟。

他认为,人工智能有四波浪潮:第一波浪潮是从互联网开始,互联网的数据和流量相对规整、结构化,例如美图秀秀、今日头条的AI应用;第二波浪潮是数据沉淀和信息化比较成熟、商业化比较敏感的行业,例如银行业、金融业;第三波浪潮是实体世界智能化,包括自动化技术比较好的制造业、零售业等;第四波是智能驾驶、机器人领域。

“原有数据的积累和现有新生数据,必须形成一个闭环,这样才能不断优化算法、迭代算法,让AI更精准。”徐辉表示。

工业质检是创新奇智人工智能技术切入的一个场景,其客户香港怡东集团是Armani、A&F、Polo Ralph Lauren等品牌的代工,对成衣质量和细节要求严苛,质检员工数量占据总用工量的大约四分之一。

创新奇智为工厂提供智能质检一体机,应用于成衣尺寸测量、成衣表面质检、logo印花质检等环节,可检测破损、偏位、残缺、重影、错位、掉浆疤痕等问题。据介绍,AI的应用帮助客户检测效率提高7倍以上,漏检率小于十万分之一,误报率小于1%,以往50个人的工作量如今只需1个人工和1台机器就可完成。

徐辉认为,AI实现商业化需要具备五点要素:第一是人才,第二是技术,第三是场景,第四是落地,第五是价值。其中技术是基础,产品是载体,行业应用场景是王道,工程交付能力是关键,商业化是保障依托。五位一体的去和实体行业融合,在六个月左右时间内,要做出一个单点的经济模型,快速推广,才能真正赋能行业。

“AI和行业结合既不能做的太轻,也不能太重。”徐辉告诉第一财经。不能太轻是指技术不能浮于表面,不能太重则是不能过度神话AI,要快速迭代、快速试错、快速复制、快速推广。

面对言必称人工智能的行业现状,徐辉认为并非所有的行业或企业都适合引入AI,首先,要评估自己的企业定位、文化和人才体系是否适合引入AI,制定企业智能化发展路线,结合现状判断是自主研发,还是联合外部资源进行智能化转型。

其次要和合作伙伴共同去定义、选择场景,对于一个大企业而言,很多AI的落地并非从关键性业务切入,例如银行,但只能要能实现降本、增效或创造新的用户体验、实现新的流程,都能产生商业价值。“不要试图将海水煮沸,人工智能公司不能总是被贴上烧钱的标签,而是要与产业融合,打造一个赚钱的人工智能企业。”

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