猎云注：钱，是横在企业人工智能落地面前的拦路虎。而如果当投入不能立刻变现时，更是如此。人工智能并非时代恩赐的神力，当所有人都登上这只诺亚方舟后，他们会遇到哪些事情，又能找到一片新大陆吗？目前来看，财力、政策、技术、传统企业的组织架构都是AI落地中要化解的槛。文章来源：AI财经社，作者：唐煜。
台风山竹在广东上岸那几天，在上海刮起了另一场台风，在这里举办的世界人工智能大会，可能是中国有史以来最豪华的人工智能秀场，刷爆了朋友圈。
国家领导人致信祝贺开幕，国内最顶尖科技企业大佬悉数到场，人工智能独角兽依次登台，甚至国外三巨头亚马逊、微软、谷歌也罕见地聚首。要知道，他们在美国本地都鲜少同台亮相。全球数十所大学的校长、你能想得到的人工智能领域的华裔科学家和教授、投资机构天团、上海籍的企业家一个不落。
“WAIC（世界人工智能大会）”的标志从机场绵延至上海沿街的路灯，遍布每个显眼的角落。
透过这扇繁华的窗口，先行者高谈阔论，寻求商机的淘金者穿梭其中。但在火热的外表下，仍有大量待解之题。人工智能并非时代恩赐的神力，当所有人都登上这只诺亚方舟后，他们会遇到哪些事情，又能找到一片新大陆吗？
虚实之间
入秋后，上海依旧闷热的天气中，一波波企业家涌进位于西岸的那些号召着“赋能”、“未来”的主题论坛，接受来自人工智能的洗礼。
西岸历史上曾是上海百年老工业区，如今成了艺术走廊，美术馆、文化中心散落在林荫路两旁，除了几个巨大的航油储油罐，你很难再找到当年龙华机场、煤炭码头、水泥厂的痕迹。而在这几天，这里又成为人工智能的布道场。
场馆中，每当发言嘉宾提到战略、数据、落地等字眼时，企业家们立刻高举手机对着PPT一阵猛拍，唯恐错过任何机遇，场面像极了课堂上老师给期末考试划重点。无论是主会场还是分论坛，即便拖堂过了饭点1个小时，会场的几百上千嘉宾也丝毫没有早退的意思，这在各种大小会议有时需要花钱买听众的今天真是罕见。
除了座位要抢占，连大会的屏幕都要竞争。主会场一侧屏幕播着科大讯飞的同传，另一侧滚动着腾讯的同传。
2018世界人工智能大会现场
在人工智能企业商汤主办的一场论坛中，一名网红在舞台中央即兴跳了一段舞，直播屏上的她，腰身被AI科技秀出了完美曲线，现场发出一阵惊呼。在另一段视频中，华为园区的工程师一路小跑通过了人脸识别的门禁。科技企业们，用具体的场景向世人展示着AI的强大魅力。
布道场之外的世界同样热闹。大会开辟了无人驾驶体验场。在绿油油的草坪中，蜿蜒着一条崭新的柏油路。上海市政府几乎把全国最好的自动驾驶企业都请来了，免费展示和试驾，现场的乘用车、物流车、清洁车、卡车、园区巴士，堪称国内最全的自动驾驶体验区。
想要试坐的人排起了长龙。AI财经社试坐了自动驾驶创业企业禾多科技的乘用车。这是一台棕色5座别克SUV，外表和普通车辆看上去没有区别。上车点击交互屏幕启动后，驾驶员双手离开方向盘，车辆开始自动行驶、拐弯，前方遇障紧急刹车，还能一把倒车入库，过程比想象中要精准、流畅。
在无人驾驶展示区，另一家创业公司图森未来的自动驾驶大货车赚足了眼球，由于身躯过于庞大，不断有人爬上去参观。据说，这家企业的无人货车在河北某地的码头上已经试运营几个月了。去年，一批企业竞相喊出落地时间表。“实际上，我觉得自动驾驶是没有什么时间表的，它一直在往前推进中。”现场人士说。
上海市政府还将四个巨大的油罐改装成体验馆。康复机器人、自动化工厂、刷脸买单的零售机、戴上某个“头箍”就能用脑电波驱动的小汽车、能听会说的智能健康水杯摆满了场馆。现场一台由创业公司杏脉科技开发的能自动对焦扫描、秒级标注有问题细胞区域的人工智能显微镜，不知能为检验科医生节省多少时间。
在展馆的每个拐角还有一台颜值测试机，每一位路过的与会者都可以看到自己的颜值分，这个专门拿来讨好人类的工具，颇有噱头，连保洁阿姨也趁着人少，假装路过偷偷测一测自己的颜值。
微软小冰的周围也聚集了很多人。这位机器“少女”现在会写诗作词作曲，微软亚洲互联网工程院副院长李笛说：“小冰自己一个人就可以撑起一个创造 101 了。”
机器人几乎是现场的最佳吸睛利器，虽然已经不算稀奇，但只要能说会动，人们还是热衷上前搭讪几句。在一个展台上的机器人，个头呆萌，周围聚集了不少好奇的人。一名中年人把半瓶水在它眼前晃动，机器人回答：“这是饮料。”他和同行人惊呼，“天呀，这么厉害！”但当听说售价高达5000元时，他有些困惑地嘟囔：买回去到底有什么用呢？
浸润在科技带来的新奇感里，人们不断被灌输着人工智能已经触手可及的概念，虽然不少行业正在开展落地项目，但从实用性出发，一些人工智能技术似乎还停留在较为初级的“体验”阶段，是高级玩具的化身。
在谷歌位于龙美术馆的AI体验馆里，偌大的空间投影着世界名画，摆放着人工智能钢琴，还有前不久刷爆朋友圈的“猜画小歌”。不过，体验后人们似乎觉得不过瘾。在一个名叫“Move Mirror”的体验项目中，一位女性站在中央，机器视觉自动捕捉着人体关节，只要她扭动身体，Mirror就能从8万张图片里找出与体验者动作一致的图画。
谷歌在龙美术馆的AI艺术体验：你画几笔，AI找出与之相似的世界名画
“那这个有什么用呢？”这位年轻女性问工作人员。对方有些勉强地回答：“无聊的时候可以运动玩一玩嘛。”“无聊的话，我可以刷手机或者健身啊，为什么要玩这个呢？”体验者略显疑惑地说。
此时，在大会主会场，普林斯顿大学教授，美国工程院院士李凯正在发言。“现在好多人工智能产品，都是感觉好的产品，不是必须有的产品。”李院士曾创过业，做过产品。依照他的分析，人工智能还处在市场调研公司Gartner所说的炒作周期的中早期，算法、知识库和硬件都面临挑战，“如果做必要的产品，大家就会花钱。但如果仅仅是感觉好，可有可无，大家就不会买。最好的产品，是市场驱动下做出的产品，不是技术驱动做出的。”
这只是一个微小的现实折角，在场馆里那些淘金者的心中，此时萦绕着更为深远的顾虑。
一场赌局
对于中小企业来说，押注AI是场太大的赌局了。
雷军就深切感受到这种焦虑。大会开幕当天，雷军回忆两年前，当谷歌把公司战略改为“AI First”之后，焦虑的小米管理层讨论了整整一周。
雷军在2018世界人工智能大会上发言
巨头把人工智能作为公司战略似乎顺理成章，1000家创业公司在AI市场进展迅猛也是科技界常态，“但对于小米这样不大不小的公司，该怎么办？”
这也是穿梭在会场之间大多数企业，特别是传统企业的困惑——人工智能虽好，但我要怎么参与？
在人工智能大会油罐展区的专家顾强已经体会到传统企业的焦虑。顾强曾走进一家小型制造工厂，被眼前的场面惊呆了。生产间里摆着七八百台老旧的油压和液压设备，没有任何电子化，一片原始景象。
去年8月开始，顾强开始负责富士康工业互联网的对外赋能。由于人口红利在渐渐消失，每年苹果发布新品后，富士康郑州工厂的招工并不容易。“年轻人宁愿在家里玩抖音，也不愿意进工厂做工”。富士康不得不采取潮汐方式，从全国其他工厂集结工人浩浩荡荡赴郑州工厂。
中金公司研究部黄乐平介绍，根据世界银行和中国相关机构的预测，中国制造业适龄人口——20岁到44岁的人口比例，从2011年的41%正非常快速地下滑，到2020年只有23%，这对中国的影响非常大。
由此，6年前，富士康内部开始积累软硬件模块进行转型，3年前建立了工业云，自动化技术，包括一些人工智能技术陆续被开发，放到产线中，像自动校准的机器手、工厂火灾预警，厂区人脸识别。如今，富士康已在国内建了6座“熄灯工厂”，无论白天黑夜， 在静寂的工厂园区，只有机器在昼夜中运转，原先几千人的工厂，现在只需几十人维护。
对比之下，眼前这家工厂像隔了一个世纪。
如果这样，就只能从底层加装传感器开始。工厂老板很欢迎新技术，他也面临着人口红利消退的压力，对于顾强的建议起初满口都是“好好好，我就是要这些。”但当费用单据开出来，面对上千万元的投入，对方马上犹豫了，“我可不可以只要这一块？”
这种情况顾强见得多了。这些中小企业，一年的利润顶多五六百万元，一下子要投进去3年的真金白银，顾虑是肯定的。最后他们只能商量，把方案拆分为三四个阶段。
顾强跑客户时还发现，其实早在两三年前，一些思维前瞻的工厂老板已经掏了钱做技术转型，但老板和方案商谁都没想到，这是一个如此复杂的系统工程，方案商几百号人的技术团队根本应付不了，只好做到一半，拿了预付款撤了，留下一个烂摊子。那些受过伤的老板，现在一定要看到实际案例才肯相信。
也有的企业老板一权衡，觉得目前订单量看起来还够，营收也还行，今天不搞AI明天也不会立刻死掉，于是想赌上几年再说。
钱，是横在企业人工智能落地面前的拦路虎。而如果当投入不能立刻变现时，更是如此。
第一批进军人工智能的多为国有大企业，这其中就包括业务复杂的保险企业。
四川绵阳，技术人员正在对码垛机器人进行组装调试
如果说之前的一些科技落地能给企业内部带来直观的好处，那么人工智能产生的影响很多是在用户体验端，比如客服机器人，可以24小时在线。这样的投入从几十万元到上千万元不等，还要不断维护，但综合效益很难算出来。
梁山是一家保险企业科技负责人，这次来人工智能大会交流。他在公司已经牵头开始了AI项目，但从企划、财务再到业务部门，每个人都要问他：“为什么要做这件事？”传统上这种组织架构能保证企业决策和运营不出问题，但在科技上决策上，这是一个冗长的流程，每个环节都可能出问题，他需一个一个解释说服。虽然大家都对科技认可，但到了执行层面，一项受益是全公司的技术，反倒是没有哪个部门愿意出来掏钱。
科技是长期的，但传统企业的奖金与今年挂钩，各部门考虑到自己当下的KPI，最后也就顾不上了。“这种架构导致很多全局性的投资很难继续，不仅仅是人工智能。”梁山说。
其实保险行业场景丰富，是适合人工智能落地的好行业。公路上发生车辆交通事故，从理赔、核赔到维修，涉及保险人员、维修厂、客户，中间有各种复杂问题要处理，技术可以提高效率和透明度，但这个应用场景还在突破技术上的障碍。
比如给车辆零部件定损，只有专业人士能做。要想训练出和人脸识别同样成熟的人工智能技术，整个行业需要高额投入，单个公司有时是负担不起的。
束缚技术发展的，不只是财力。医疗被认为是目前人工智能落地最慢的行业之一。场馆里，杏脉科技首席技术官房劬在一台AI显微镜一体机旁说，想要学会检测各种疾病，机器最好是能和顶尖医生学习，但这些医生是最忙碌的，很难抽出时间帮助训练AI。机器还需要大量数据做支撑。一些疾病可能一家医院一年只有1000个病例，如何在不那么丰富的数据资源上训练出好的模型，也需人工智能技术去突破。
注册制度还要改善。目前美国FDA（食品药品监督管理局）的证已经批下来了，中国还没有批下来。“我们希望CFDA落地更快一些。”杏脉在推动相关标准的建立，是10家与中检院合作建立标准的企业之一，也是上海唯一的一家。
“我个人觉得，目前人工智能医疗公司，大家的竞争状态有点像团购刚起来的那个阶段，几十家都有各自的细分领域，但最终可能不会像团购那样形成几个巨头，因为2B行业的马太效应不像2C那么重，切中一部分企业的痛点，可能就能成长得很好。”官房劬说。
目前来看，财力、政策、技术、传统企业的组织架构都是AI落地中要化解的槛。
AI Park人工智能公园
但明势资本创始合伙人黄明明认为，人工智能已经在落地。像他们投资的玄羽科技为富士康产线提供工厂AI解决方案，另一家全应科技则通过机器学习，将热力锅炉的效率从原来不到德国水平的50%提升到75%。“这都是实实在在的AI落地，大家不关注，都爱关注那些超级独角兽，但我相信慢慢地这些落地应用会产生价值。”
中金公司研究部黄乐平分析，人工智能落地最快的3个领域分别是移动互联网、安防和智能家居。比如说在移动互联网领域，今日头条通过人工智能和视频推送技术，在一年里从腾讯手中抢到了6%的用户时长。
谁能成为高地
这是10年来明势资本创始合伙人黄明明第一次到上海参加科技大会。以往到魔都，黄明明都是来参加金融、投资峰会的。科技或互联网大会多集中在北京和深圳。
就在上海世界人工智能大会之前，南京、重庆、广州甚至江西的某座地级市都举办了人工智能相关大会。各种会议办得风风火火，但让人审美疲劳。上周刚参加完南京中国人工智能大会的某位华裔大咖，再一次出现在了上海世界人工智能大会上，虽然受到追捧，但与会者发现，他的演讲内容几乎没变。同样一位从美国某高校回国出席上海会议的教授，其演讲PPT几乎与其本月初在北京出席中国互联网安全峰会时一样。
各地都在力拼各种资源，劲头凶猛地招商引资，谁都不愿错过这趟人工智能列车。这次大会也发挥了它的磁石效应，微软、百度、阿里巴巴等巨头都宣布要在上海设立创新机构，微软还把全球第八个研究院落在了这里。
“但人工智能高地不会是开一两次大会就能做成的。像上海，这要看之后能不能成为一个开放的土壤，吸引人才都到这来。就像美国硅谷，有创新想法的年轻人都想去。甚至新一批回国的人才，很多都愿意到深圳去。”黄明明向AI财经社说。
但显然，北上深是人工智能的第一梯队。这些地方财力、人才和生态链有比较优势。所谓的生态链，是当地的产业丰富度，这也代表着背后的大数据是不是够丰厚。
北京郊区的逸之风多元文化与教育机构，一个名叫Keeko的机器人正在“教学”
一个多月前，某个城市也举办了人工智能大会。“那里产业资源还是比较单一，比如我们要投资，在那座城市和天津之间肯定选择后者，毕竟可以从北京捞一些人，产业更丰富些。”某人工智能独角兽的联合创始人认为，除了北上深，天津是AI发芽的下一座种子城市。
各地方对人工智能的巨大热情也引起了担忧。要培育开放土壤，孵化出有企业家精神的未来领袖，政府要做的事显然很多。“政府要预防急功近利。”香港科技大学理学院院长汪扬教授对AI财经社说。现在很多事情都恨不能一夜就出成果，像西湖大学提出几年内超过美国麻省理工大学哈佛和耶鲁，这样的浮躁心理是要谨防的。
人工智能的关键是人才，但在“挖人”上很有门道。有行业资深人士建议，各地不要总盯着已经成名、或者快到顶的大咖。一些城市表现出土豪心态，1个亿建一个研究所，要挖一名已经90岁的国际人工智能界泰斗。“人的创新力有一条曲线，我们应该把找人的曲线向时间坐标轴的左方移动，把机会多给年轻人。”该人士说。
多元化的科技氛围也是开放的一个表现。一位学者发现，现在只要有一家创新公司出来，BAT就把它收购了。这是不正常的现象。你看以色列有很多小型科技创新企业。政府要考虑反托拉斯法，要干预。“如果中国做人工智能和大数据的创新企业，比的不是技术，而是看谁烧钱多，最后你顶不住我顶住，就胜出了，这绝对变成了资本游戏。”
做好AI的关键是人，但做好AI后被冲击的首先也是人。人工智能在就业、伦理、隐私问题也要思考解决。当迎来人工智能大规模爆发，无论是哪一方的失衡，都有加剧撕裂阶层分化的风险。
汪扬教授观察到，中国过去把8000万人从贫困线底下成功提升上来，靠的既不是人工智能也不是大数据，基本靠的是制造业。“现在产业转型往价值链条上层走，但也不要把底层丢掉。我们农村那么多人，如果完全把底层丢掉，肯定加剧两级分化，会出社会问题。我不担心清华北大毕业的人，我担心底层。”
人工智能并非时代恩赐的神力，当所有人都登上这只诺亚方舟后，他们会遇到哪些想象不到的事？一起经历怎样的搏击？又能找到怎样的一片新大陆？这正是人工智能时代的待解之谜，也是一场正在每个人面前展开的大赌局。
（文中顾强、梁山均为化名）
