圆桌对话：机器学习的商业应用，创业公司并非没有机会 | CCF-GAIR 2017

雷锋网消息，7 月 9日，由中国计算机学会（ CCF） 主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的第二届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会进入了第三天。在机器学习专场，在北京大学深圳研究生院教授邹月娴的主持下，SpeakIn CEO陈昊亮，小视科技副总裁周守业，智齿科技 CTO吴立楠、阿里妈妈精准展示广告技术部的盖坤一起进行了主题为《机器学习的商业应用》的圆桌讨论，几位产业界人士分别从自己的产品出发，讨论了如何将人工智能技术应用于商业，创新创业企业面对巨头的机会，以及企业如何考虑安排研发团队的比例等问题。

圆桌讨论的主题如下：

在机器学习技术发展的同时，你们是怎样开始商业化路径的？

陈昊亮：我们分三个点去考虑。第一，要跟产业的关系和深度相关，即怎么把自己的成果转化成市面上产业真正需要的东西，跟它做紧密结合。第二，数据驱动，里面包含了三种能力：一是对数据源头的把控权以及数据标准的把控权；二是怎样进一步提升对大数据处理的能力；三是价值输出的能力。第三，因为我们是做跟人相关的创业的东西，所以我们也坚信科技应该包含有人文的元素。

周守业：随着移动互联网的发展，金融领域，尤其是互联网金融都在追求极致的客户体验，为此它们都追求纯线上的模式，如何解决在线的身份识别问题，就成了金融领域非常突出的痛点。我们结合自己的核心技术——人脸识别，在这个行业做创新和应用，目的是有效地节约大量的人工耗损，并减少一些道德风险。

吴立楠：我们是先有了商业模式，后面再看技术，这是一个比较通常的思路。客服人员的工作方式很机械，另外客服需要长期培训。我们通过机器自动回复，并且配人工助手，包括机器通过情绪识别自动打分，相当于在传统客服领域里面提升传统客服人员的效率。

Google、百度、阿里、科大讯飞等具有数据入口、计算能力和应用场景，又有很强的数据、人才、资金积累，那创新创业企业的机会在哪里？

盖坤：我不认为创新创业企业没有机会。现在人工智能前进的速度在近几年来应该是历史上的一个高峰时期。这个技术的一个巨大的进步，会促使很多不同的应用变革，会有很多的商业机会。我觉得这个行业的发展体量，如果按照大家的预期，远不是一家公司或几家公司能覆盖的，里面一定有巨大的机会。

陈昊亮：技术的开放，不仅仅是大公司在做，对技术的边界以及业务的边界进行进一步的更多的开放，努力推进社会进步与人类发展，我认为这是大家做技术公司共有的初衷，所以在彼此合作上不会像过去传统公司合作一样有太多边界，更多是开放与共享。

周守业：在每一个细分领域，人工智能真正参与其中的程度还不是很高，很多行业应用还没有被挖掘，甚至一些行业根本不知道如何用人工智能技术去改变自己。

吴立楠：我同意周总的意见。我们是做企业服务的，现在国内企业服务软件很多都把AI这些技术融进去，通过侧面的对中美数据对比，我们可以看出中国市场的潜力还非常大。

人工智能人才是很稀缺的，你们在做企业发展规划的时候，如何考虑安排研发团队的比例？

陈昊亮：学术研究和产业研发中间隔了一个比较大的鸿沟，这个隔阂一般来说是三到五年时间，几千万投入。现在我们看人工智能人才比较贵，是因为他本身需要很好的学术研究背景，然后到了企业里面，工资高也是来源于产出高。我们也希望通过产业研发，培养从学术到产业的真正好的人才。

盖坤：人工智能招聘，一方面说人才特别热，大家都在涌入人工智能领域；但另一方面，招聘时，我们发现具有高端创新性，能够独当一面的人才又不太够。我想说，人工智能本身的发展一定会使得人才市场的结构发生一些变化，有一些工种因为人工智能的变化会慢慢减少，越来越多的工种会变到人工智能研发和人工智能创新上面。

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