文/周雄飞
编辑/单一
自1955年“人工智能”一词首次亮相后，人类就开始了研究人工智能技术的长跑。
在经历多代人的探索后，取得了一些成绩：从能听懂人话的机器人、到没有营业员的无人商店，亦或者是没有驾驶员的无人车，人工智能正在不断刷新着各行各业的原本生态。
前不久，在广州的一个小区里，一些居民看到了很多辆极富科技感的车辆在小区的路面上行进，如果仔细一看，这些车是没有司机驾驶的，但却能行进的很稳、同时避让行人，一时间引起众人好奇。
hachi auto的无人通勤车
据锌财经了解，这是一款名叫hachi auto的无人通勤车，研发定位是为了解决居民小区、校区或者工业园区的通勤问题。随着近些年这样的应用被越来越多的落地，人们也在思考如何将人工智能技术与传统行业及业务进行更深层次的、实质性的融合。
而在这其中，人工智能在教育行业场景化落地或许可以成为一个突破口。
根据科技部新一代人工智能发展研究中心联合罗兰贝格管理咨询公司发布《智能教育创新应用发展报告》显示，2014年至2016年是智能教育行业热度最高的三年，三年间新成立43家智能教育公司，占2011~2018年智能教育公司成立数量总和的56%。
在人工智能教育行业并成功应用落地的过程中，很多人看到了AI在其他行业场景化落地的可能性。
那么，在落地的过程中，需要突破哪些关键点；在落地时是否会与区块链、超级计算等新技术发生冲突；在未来，人工智能还会在哪些行业带来挑战和机会？
在本月锌财经内容科技主题月分享活动上，锌财经邀请了北京贝贝龙科技发展有限公司创始人郭景皓对上述问题进行解答。
北京贝贝龙科技发展有限公司是AI技术标准服务商，以行业应用为核心，通过AI能力，用标准化的技术为企业全生命周期AI应用创新赋能，实现产业大规模提效和向前的应用创新。
北京贝贝龙科技发展有限公司创始人郭景皓
锌财经：谈到人工智能技术，很多人关注的焦点必定是如何落地，那在落地过程中需要突破哪些关键？
郭景皓：根据亿欧发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》可以看到，目前不是所有的人工智能产品或服务都实现了商业价值转换，找到应用场景，再做产品或服务，是人工智能产业当前商业落地的关键。
这其中，应用是以场景为基础，从交互开始，形成数据、情绪等特征通过与人、环境的结合，催化算法的迭代、进阶，促使场景下“Know-how”科学分析、推演，从而形成AI与人的联结融合，实现应用再造。
通过AI在不同行业落地的经验，发现“交互-催化-融合”的人工智能落地的定律，三者之间相辅相成，相互作用，驱动AI改变生活。
锌财经：人工智能落地应用定律，能否举个例子解释一下？
郭景皓：那就用教育场景来举个例子
现在，幼儿园一个班级，少则15-20人，多则30-40人，一个老师要同时教授这些孩子，很难做到因材施教，尤其是性格养成最为重要的0-6岁的阶段。
人工智能在教学场景下
那么，在AI的技术支撑下，可在机器人、VR等智慧终端构建多维多层交互方式，比如沟通互动、陪伴学习、一起玩耍、引导思考，在交互中对每个孩子形成个性化的记录、分析，结合基础教学内容形成个性化的学习引导、性格养成体系等。
同时帮助家长和学校了解每个孩子的真实情况，对孩子认知能力、社交能力等，有极大的促进作用。
锌财经：据了解，目前在教育行业，AI的标签下萌生了不少新兴的企业和商业形态，比如教育机器人、AI在线教学等，怎么看待这类商业的发展？
郭景皓：现在教育场景下，渗透了很多AI技术驱动的商业，比如拍照检查作业，AI学外语，各类考试题库等，这些虽然在不同程度上解放了老师和家长，但从长远来看，教育是个复杂的集成体系，就说15-20年后，看一个人受教育的影响，不只看他学习成绩，更多还是看一个人的综合能力。
未来，教育不只是教授知识，同时还会结合思维、心态、身体和性格等方面施教。由于不同类型、不同能力水平的学生的学习表现是极为复杂的。因此，教学内容融合AI，形成定制化的应用服务生态必然成为一种趋势。
锌财经：除了教育行业之外，目前人工智能还在哪些行业中落地或者将要落地，会以怎样的具体场景落地？
郭景皓：举一个文化场景的例子。
以前，参观展馆通过指南或地图引导参观，有时需要租个语音讲解，对不了解的内容还要随时上网查询。而在AI赋能之后，展馆AI设备就会识别参展人，并按兴趣方向提供导览服务。
人工智能在博物馆场景下的应用
同时，在参展的过程中可随时检索展品介绍及关联信息；在导览结束后，AI系统可记录此次参观数据，待下次参观相关展馆时，终端设备会自动识别参展人，并按之前记录的数据，为参展人推荐此展馆中的相关内容。这种应用方式，目前是完全可以实现的。
锌财经：人工智能与区块链、超级计算等技术在应用落地的过程中会不会有冲突？
郭景皓：人工智能是各种能量的集合，而技术只是其中的一个闭环，比如物联网、区块链、超级计算、脑科学等。
目前人工智能领域大多是单一模块的技术，只是单纯的组合在应用场景上而已。改变这种现状就需要从需求端推动技术到应用的融合再造。
还是以展馆的场景来举例，通过对其AI智能化改造，首先展品通过区块链技术解决安全和最底层的信息关联，当参观者看到一个展品时，就能了解到这个展品的来源、巡展和相关评价等信息；同时通过大数据的辅助，可以了解到这类展品受欢迎程度和参访数据。
所以，技术应用还是要在场景下完成，每个技术都有它不同的价值，没有绝对的应用序列，最终还是要看场景下的核心需求是什么。
锌财经：现在很多行业中都会有相关的标准，那么目前人工智能这个领域中有相关的标准吗？
郭景皓：近年来，人工智能受到学术和产业领域的广泛关注，世界各国都非常重视人工智能的相关研究和应用，陆续出台人工智能相关战略和政策，以期推动人工智能技术和产业发展。
但人工智能涉及众多领域，虽然某些领域已具备标准化基础，但这些分散的标准化并不足以完全支撑整个人工智能领域。
目前，在国家人工智能标准化组织的统筹规划下，正在以“基础统领，应用牵引”为原则，推动建立人工智能的体系。
锌财经：从十多年前，就有不少公司尝试人工智能技术，比如，alphago连赢围棋冠军，现在在文章撰写方面也有了进展，比如今日头条和北大一起开发的机器人Xiaomingbot，这些是否能代表人工智能技术已经被掌握？
郭景皓：虽然人工智能在围棋上打败了人类，但就人工智能产业本身来说，依然存在瓶颈，比如技术成本过高、技术转化人才不足等。
AlphaGo与柯洁围棋对战
如何结合场景应用创造新的价值，精准地实现商业落地，是人工智能发展所面临的重要问题。解决问题的关键是聚集核心人才，与业务相融合，让产品技术理解业务，融合业务解决痛点。
锌财经：随着人工智能的发展，在未来，还会在哪些行业中带来挑战和机会？
郭景皓：利用先进的技术与人的感官、甚至神经系统进行连通，让人工智能成为身体的一部分，这种在电影里出现的场景正在慢慢变成现实，由此人类对人工智能的感知、认知也会发生前所未有的变化。
人工智能会以不可预测的方式颠覆现有的产业和应用。但可以明确的是，在人工智能应用的推动下，行业的边界会越来越模糊，企业需要站在未来用户交互、感受的层面规划、设计产品服务，借助AI的力量催化新的应用场景。
重要的是“交互-催化-融合”的定律也正在发生，未来，各个场景下将产生不同形式的融合，跨行业、为需求产生的融合。这个定律将引导我们发现更多的落地机会和空间。
目前，在教育、文化、医疗等方面AI即将带来的颠覆已经可见，但对AI重塑行业的预测仍然是不足的。毕竟，人们需要考虑的不应该是“人工智能将给我们带来什么未来”，而是“用人工智能技术为人类创造什么样的未来”。
