作者：熊雯琳
“斗大的馒头，无从下口”。这是当下传统企业寻求与AI(人工智能)结合时所处的困局。信息不对称、行业跨度大、缺少对标等障碍，让身处转型十字路口的CTO们焦虑万分——自己的业务和AI项目是否匹配、如何对接?是要去找BAT、还是微软、亚马逊合作?而即便是成功找到一家AI公司，转型也并非是一蹴而就的。既需要长时间磨合，又需要持续投入精力和财力，这对传统企业和试图“落地”的AI创业公司来说，都是不小的挑战。
困局与焦虑
信息不对称、行业跨度大，以及AI领域的泡沫，增加了传统企业的对接难度
“明年智能客服系统要成为我们重点关注的领域。”
说完这句话之后，江超又小声嘀咕起来，“但是这些肯定不能再指望外包人员了……”
看到越来越多的同行都开始引入AI项目，作为CTO(首席技术官)的江超也有点心急。他所在的公司是一家连锁酒店品牌，在华南范围内拥有100多家酒店，此前他所在的部门承担的工作，有一半以上都是由外包公司来完成的。今年由于公司面临扩张及客服部门遇到的效率问题，他向公司提议最好能够自建IT团队，参与AI相关的项目，以此帮助酒店客服团队提升效率。
“其实我们自己的酒店系统仍然不算完善，呼叫中心和店务管理系统没有集成到一个系统中，又匆忙上了微信小程序订房、公众号订房等项目，但又没有合理地规划人力资源，仍然没有提高酒店的运营效率。”江超对公司的痛点还算认知清晰，他听说可以通过智能客服的方式来接入酒店系统，在提升订房效率的同时节约人力成本，但具体怎么操作、公司人员需要进行哪些改变，在酒店业打拼多年的江超，仍然心里没底。
江超表示，“很多同行其实还是在观望，并不觉得布局AI能够让生意变得更好，而且酒店行业在信息技术、信息安全领域一直‘慢半拍’，数据和互联网方面的运营能力也离互联网公司有较大差距，更别提AI了。”按照他的经验，决定一项新技术是否要加入，关键在其与业务的关联度，以及转型的迫切度。通常情况下，关联度越高、需求越迫切，企业愿意投入的预算和精力也就越大。
关于AI，江超最大的感受是，“前两年还都在谈AI概念、技术，行业里已经有很多企业的相关业务落地了。”业界更是把现在的AI看作是上世纪90年代的互联网，抢占先机、吃得第一波红利也早已成为共识。
2017年，麦肯锡发布一份名为《人工智能：下一个数字前沿》的报告，长达80页，其中一个核心观点就是，企业如果不转型，那将会被AI的早期使用者越甩越远。年初，中国信通院和加特纳联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》指出，AI正深入各行各业，预计2020年中国AI市场规模可达1500-1800亿元。
这些其实都在向企业传递着同一个信号，AI这班车，一定要上，并且要迎难而上。但是，说来简单，实际行动起来就会发现，诸多客观因素就像是座座大山，阻断了企业转型之路。
首先是信息的不对称。多数传统企业对于AI的了解，仅仅局限于其能够让日常业务的开展变得“更聪明”，但到底是怎么个聪明法，哪家AI公司能胜任这些工作，答案十分模糊。“企业做任何决策之前肯定都还是要货比三家，尤其是产品的稳定性、价格以及业务的可拓展性都是我们关注的重点。”江超表示，他对于行业的了解基本来源于国内百度、阿里等公司主办的关于AI主题的大会。
的确，在这个领域，BAT级别的公司最为活跃，此外还有科大讯飞、商汤科技、Face++等在AI深耕多年的垂直公司，也一直在尽力开拓。比如科大讯飞举办了一场1024开发者节，介绍了目前AI在医疗、客服、营销、家居、机器人、金融等行业所取得的突破以及关于未来的展望。
其次是行业跨度比较大，对企业现有的IT团队和工作模式挑战极大。多数人都会把AI想象成飘在云端，不接地气的“高精尖”。对于没有专业研发团队和开发人员的传统企业来说，看似遥不可及。据了解，即便是一些已经着手转型的大企业，像海底捞、苏宁等，他们在最初其实也面临着同样的困惑。另外类似江超的公司这样规模的企业，其实很多IT工作都给了外包团队，相比之下，互联网公司在这块的门槛就要低很多。
此外，AI行业存在一定泡沫，这更增加了传统企业辨识、筛选的难度。风口正盛之时，众多公司集体涌入，资本也十分狂热，根据2017年的统计，当年全球AI投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔。曾有调侃称，“不和AI沾边，投资人连喝杯咖啡的时间都不给。”好在AI这波风口，到了去年消停了下来，清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，2018年上半年，AI行业融资事件已急剧减少，仅有146笔……大浪淘沙，部分缺乏竞争力的公司黯然离场，实力玩家开始浮出水面。
助力与破局
在传统企业转型过程中，AI公司多是在扮演助手一角
得知江超的具体情况之后，一位AI行业的专业人士表示，“真正有技术积累的AI公司，在与传统企业合作时，多是以平台的形式出现，为企业提供成熟的、一整套的解决方案。企业还可按实际需求选择不同的产品组合，没有想象中那样复杂。”
也就是说，在传统企业转型过程中，AI公司多是在扮演助手一角。底层的生态和平台已经事先搭建完毕，传统企业是否有专业的研发团队不会对后期的使用造成影响，因为只需在前端给出指令，自然就会收到相应的反馈。
拿江超感兴趣的智能电话客服举例，餐饮企业海底捞早在2016年就开始关注这一领域，当时选定的合作方是科大讯飞。海底捞有一个最为紧要的需求就是，解放电话客服，提升服务水平和用户体验。
据悉，海底捞店内的智能服务产品包括有智能服务员、电话机器人等，每天接待顾客高达5万人。其中，电话机器人综合应用了语音识别、语音合成、语义理解等技术，已经能够实现自动接听电话，理解顾客意图，并给出相应的回复和处理。
“在客服机器人上，我们和海底捞的需求有些相似，比如网上订房以后的二次确认，电话咨询地址，周边交通信息，当天是否有房，房间楼层，是否沿街，订房用户几点到店等琐碎的信息，希望能够交给AI，从而解放人力去做更多有价值的工作。”江超表示，“开源节流”，节约人力成本的同时提高效率，就是他们希望部署的产品类型。根据海底捞官方透露的数据显示，在接入科大讯飞的电话机器人之后，其话务量提升38%，客服质量提升50%，人员管理效率提升40%，数据分析价值提升80%，在客服这一项成本上每年减少1000万元。
一个典型的场景是，原来在用餐高峰时间，电话客服需要处理很多电话预定、确定等位时间、推荐附近门店等琐碎的问题，而现在交给电话机器人进行初步分拣以后，很多重复和繁琐的工作可以交由机器人来完成，呼叫中心的客服则能够解放出时间和人力来提供更为个性化的服务。
尝到了甜头，海底捞在AI领域的部署也越来越深入。以开新店为例，海底捞每间餐厅需要800-1000万元投资，传统的方式是公司根据以往经验来选址，一般1-3个月达到盈亏平衡，但大多数餐厅要6-13个月才能收回投资，这对于快速扩张的海底捞来说是一笔非常大的投资，2017年这项开支达到15.18亿元。在借助了阿里云AI算法以后，用数据来解决以往凭借经验选址带来的问题，不仅能够减少 “坏店”的比例，还提升了门店的开店效率。
就在2017年11月底，海底捞与阿里云合作推出的App“千人千面”也正式上线，其特别之处就在于能够通过大数据“认识”每一位不同的顾客，记住会员不同的口味和喜好，为顾客提供更为个性化的饮食定制服务。
AI对于教育行业的渗透要更早一些。2016年，比尔·盖茨在接受媒体采访时曾经这样说道，对绝大多数学校而言，教育仍是陈旧的“一刀切”，一个老师对一个班的学生传授同样的知识，不管每个学生各自的学习能力和进度如何。但AI可以改变这个弊端。
当然，开发者们真正摸到门道还是在最近这一两年才有质的进展，期间也经历了无数的试错和探索。比如新东方与科大讯飞的合资公司“东方讯飞”发布了基于AI的学习产品——RealSkill，针对托福、雅思考试的口语和写作进行智能识别和批改;在此之前，新东方更多是通过投资、合作来布局，去年才开始成立自己的AI研究院，进一步深入布局上下游的产业链。好未来的路径也颇为相似，去年7月，其宣布成立AI Lab及脑科学实验室，着力点则是希望通过AI技术来建立标准化、公平化的多维度课堂质量评价体系。
资本也毫不掩饰对这一领域的青睐。据亿欧网统计，2018年上半年，有60家以AI为方向的教育企业获得融资。它们中的绝大部分并非是AI底层技术的拥有者，而更多是将技术和应用成功落地于教育的某个分支中的企业，比如VIPKID、洋葱数学、百词斩等。
硬币的另一面
AI并非“即插即用”的产品，如何实现AI全周期应用链与企业内部业务的融合，这是开发者们所面临的一大难点
“理想丰满，现实骨感”，杨利似乎看到了硬币的另一面。
杨利所在的硬件公司从2017年到2018年推出了多款AI硬件产品，包括智能音箱、早教机器人等，但由于用户体验不佳，均以销量惨淡收场。作为一家在硬件领域已经有数十年积累的硬件代工工厂，多年来它一直靠“追风口”走得顺风顺水，这一次却栽了。
“AI+硬件需要非常大的资金和精力的投入，选择靠谱的技术支持方也很重要，但更为重要的是企业内部的投入，以及转型AI的决心，如果只是为了追风口，那么，很快会从上面掉下来。”杨利有些感慨。
的确，AI并非是“即插即用”的产品，企业不能简单通过购买智能的方式将其部署到自己的业务中去，虽然AI等技术要素以及行业解决方案已经很成熟，但真正的执行，数据对接、流程等复杂的工作却需要在企业内部完成。如何实现AI全周期应用链与企业内部业务的融合，这是开发者们所面临的第一大难点。
其次是短期内资金投入巨大。以AI+教育行业为例，经历了2017年资本和创业者的疯狂之后，AI+教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。一方面是目前市面上大部分的AI+教育产品仍然不能算得上是最终形态，有相关数据显示，国内贴着AI标签的在线教育企业在400家以上，却有70%的公司面临亏损。
第三是AI行业的迭代也很快，对传统公司人员的技能有很高要求。“我们IT部门基本没有太符合要求的，如果上马AI首先要将技术团队大换血。”
江超表示，传统酒店行业对AI新技术的投入并没有那么多，但AI的部署对数据、运营都有着极高的要求。
拿杨利的公司举例，旗下早教机器人所使用的语料库数据都是由技术服务方提供的，公司的团队最长在长达半年的时间里都没有更新过语料，更别提产品迭代和维护了。目前很多零售卖场部署的导购机器人，可能经常会出现答非所问的情况，就是因为其语料的积累还不够丰富，而只有用户不断使用数据与之交互，机器人才能够更好地实现语义理解上的突破。
更要命的是行业的浮躁和一贯追风口的心态。比如当初一窝蜂做智能眼镜的那帮人，之后又一窝蜂去做智能手表，接着涌向智能音箱，如今又看上智能家居……
但不论怎样，对于传统企业来说，AI技术的应用，已经在推动行业实现变革。斯坦福大学的一篇论文显示，在AI技术发展可能会改变的六大行业中，交通运输行业作为非常重要的部分出现，而交通运输行业也被广泛认为将最先引爆AI技术的巨大变革;在医疗行业，大数据、AI已经能够帮助医生诊断决策、提升患者就诊效率等;在电力行业，采用计算机视觉技术，利用巡检无人机对电力设备进行检测，巡检覆盖率可超过85%，降低了操作人员风险，提升效率，降低成本;在金融行业，智能客服、智能网点、智能营销、智能运营、智能风控、智能识别等技术已经在不同的场景落地和应用，推动者主要是大的商业银行和各类主流金融企业，在这一领域拥有众多解决方案的科大讯飞就服务过包括工商银行、中国农业银行等在内的十几家金融企业。
根据国务院发布的新一代AI发展规划，到2030年，中国将实现AI核心产业规模超过一万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。不仅如此，从百度到阿里，从科大讯飞到商汤，围绕AI开发者生态的搭建也日趋成熟，尤其是在从消费互联网向产业互联网迈进的下半场，AI似乎正在开启传统企业开发者群体的黄金时代。(熊雯琳)
文中江超、杨利均为化名
