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人工智能的应用式创新是当前热门话题。中国和美国已围绕人工智能展开了大国竞争，ChatGPT在AI行业掀起了新的热浪，中国市场在AI行业的应用和技术创新方面具有很高的价值。 人工智能是数字技术创新最活跃的领域之一，参加2023中国绿公司论坛研讨的相关领域嘉宾认为，以生成式人工智能服务、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放着行业新机遇，需要抓住技术发展的时间窗口。 来源 | 中国企业家俱乐部 2023中国绿公司论坛暨企业绿色发展研究院年会于4月22日-4月24日在海南陵水举行。4月23日上午，由南京清湛人工智能研究院副院长杨磊主持，包括麒麟合盛集团、盛景网联、帝蛮神、秒秒测、量匠智造、火链科技、博瀚智能和元年科技在内的8位科技企业代表，围绕“人工智能的应用式创新”主题展开了案例分享和深入研讨。
AI落地会遇到两个很痛的问题
当下，中美的主要经济体都把人工智能视为重要的产业和科技的发展方向，谷歌创始人已明确提出要与中国进行人工智能的战略性竞争。近期有报告认为， AI行业里70%的专利是中国大陆所有，50%到60%以上的论文中国人所有，在全球各个大学里TOP的学者大概有60%是中国人，中国市场无论从应用还是从产业技术创新在AI行业里还是非常有价值的。
博瀚智能(深圳)有限公司创始人、CEO郭玮认为，ChatGPT在AI行业掀起了一股新的热浪证实了人工智能可能带来的能力以及具备的潜力，这是ChatGPT的最大意义。
郭玮表示，目前AI在落地过程中“都会遇到两个很痛的问题”，尤其在toB领域里，人工智能由于场景的碎片化导致了大量定制化开发不能被复用，直接原因是模型的泛化能力很差，针对不同的场景要开发不同的模型进行不同的适配，而我们认为ChatGPT是语言类大模型，确实是具备强大能力的大模型，它可以把分割变得非常简易，大模型不仅仅是局限在自然语言类，不仅仅是局限在AIGC类，其实在很多垂直行业里大模型具备的潜力是非常巨大的。
北京元年科技股份有限公司执行总裁郝宇晓持有类似的看法，他指出人工智能在财务管理领域有非常多的应用场景，可以做语言的识别，处理图片的识别，同时还可以做类似于机器学习、深度学习对数据的深度挖掘，把知识图谱用起来，积累在专业领域内的小的场景，比如在财务领域内把有效的知识挖掘出来，比如人机互动可以把语言识别出来，发票的信息、合同的信息非结构化的转成结构化的，就能够形成很好的把信息提取。
“比如大家希望能够做财务的数字化转型，建世界一流财务，支持世界一流企业的建设，这里面会有非常多的管理场景出现，在企业财务管理的应用中，无论是我们作报告还是做分析还是做最简单的底层对账甚至我的数据转换贴标签这些工作都有大量的可以应用的场景，在垂直领域有非常多的机会。”
盛景网联科技股份有限公司CEO刘燕认为大模型对行业的影响也是巨大的，她认为人工智能是最近最重要关注的领域和赛道之一，但是很多时候我们站在商业角度不仅要关注技术领域，可能还要关注于非技术领域，比如人文领域，人工智能所带来的不仅仅是技术问题而是带来了很多的文化、心理等很多的引导，换句话说，它不仅是个技术，甚至要去到科技向善的一些事情，站在商业角度，不仅仅是技术本身带来的成本和效率提升问题，但是它可能对社会文化很多的引导，也会有很多或者积极甚至不一定积极的引导，可持续发展进程越往后可能常常来自于非技术部分，或者研发过程当中考虑到这些要素，对于整个科技领域的可持续发展也是有着非常重要的意义和价值，站在投资的角度甚至很多时候会关注到这些方面。
AI辅助市场空间广阔
AI技术以后不会变成辅助工具看待，可能变成核心工具看待，围绕工业场景做产线的无人化、智能化、机器人、工业数据分析，比如富士康产线上替女工做检测，我们确实看到了来自于社会和一线制造商的感激或者信赖，在业内人士看来，随着大语言模型时代的来临，AI辅助生产将得到极大拓展。
帝蛮神科技有限公司 CEO刘嘉宏分享了两个可以进行AI辅助生产的场景：第一个是中石化油气站管线的定期打磨，工人戴着口罩耳机就去打磨，噪音很大，粉尘很大，对人体伤害非常大。第二个场景，一年多以前重庆发生了山火，看到一个很悲壮很振奋人心的很多年轻人自发的骑着摩托车背着十几公斤的物资去救援……刘嘉宏相信未来AI产品能帮他们带来一些变化，不需要工人在这个环境下还是粉尘噪音做这个工作，不需要人工风吹日晒，挑战还有，这也对于鲁棒性、对于算法模型提出了新的挑战。大型的机器人可以在山地包括日常巡逻、应急出险，背负五百到八百公斤的物资，自动巡逻打磨管线，边防线自主巡逻。
盛景网联科技股份有限公司CEO刘燕认为，由于AI的导入数百万或者是数十亿的导向，解决两个痛点第一过去不能计算的现在能计算，第二过去能计算的，现在的效率大概提高了几亿倍，它非常简单的原理就是降本增效，所以它的估值长的比较快。
“不仅仅在刚性的痛点解决方面，当你从一个技术到一个解决方案，可用好用还要规模用的时候，可以在垂直行业真正取得既帮助了产业又实现了很好自身价值与成长，人工智能的优势可以横向扩张，技术是中性的，但产品是有温度的，也是因为这个温度得到了是和行业的深度认同，在一个貌似已经很成熟的领域找到了AI应用的细分应用的时候，它就可以迅速成长起来，AI另一个优势是很强烈的横向扩张，它通过一张连起来的视觉网，一个大脑智能决策，N个应用就可以应用到很多场景里，人工智能在垂直行业的应用要解决既有未来也有今天，毫无疑问它一定是有未来发展前途，又有今天，当下得有人为之买单，所以我们回到产业和商业的基本逻辑，一米宽一百米深，这样能够很好的切入。”
秒秒测科技创始人梁于阳讲了两个例子：农业跟生鲜。
“每个物品温度特性是不一样的，胰岛素国家规定2到8度，超过就不行了，但是我其实知道我们的胰岛素超过8度只要20度以下不超过48小时它依然可以用，但是如果按照国家规定这个就废了”，一系列不同的物体不同的温度特性给它带来不同的冲击是不一样的，温度档案需要分析需要判断。
第二个例子，标签挂在每一个冰柜里，当每个柜子都有连续曲线时就能提前判断这个柜子快完蛋了，能够减少货损，能够保证食品安全，在它快坏之前就去修它。
火链科技CEO、火链科技研究院院长袁煜明在研讨中表示，人工智能toB业务在中国很难成为大型企业，因为缺乏可持续的盈利模式。虽然SaaS和产品化是一些企业采用的模式，但它们离国际市场还有很长的路要走。在过去的案例中，一些企业采用了TO金融的思路，在金融领域变现。因为金融业是一个大蛋糕，帮助它改进贷款和降低坏账率可以获得丰厚的回报。然而，解决这个问题需要探讨什么样的模式可以更好地发展，并使更多的企业可持续发展。
如何促进行业健康发展
很多从业者表示，人工智能是数字技术创新最活跃的领域之一，以生成式人工智能服务、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放着行业新机遇，需要抓住技术发展的时间窗口。
深圳量匠智造科技有限公司CEO曾博文认为，训练ChatGPT强化学习的成本是140万美金一次，普通公司很难做。实际上最后整体的商业模式到硬件上，如果在制造业里做AI，可能唯一的选择就是必须要做工厂，如果不做工厂其实我们在这个里面做是没有任何机会的，如果把AI公司做起来的情况下做一个工厂的难度上来讲，从简单的类比来讲不会这么困难，工厂有工厂的挑战，但它不是一个门槛，只是你需要在商业上把它啃下去，结合到合适的资源和杠杆做，这块更多是后面的软件硬做的细节深水区的一些问题，总而言之，AI还是应该软件硬做，可持续性更为可靠。
麒麟合盛集团技术负责人张旭分享一些经验，“在我们公司在降本增效方面发挥积极的作用了，我们公司要做很多海外的产品，以前有大量翻译工作，每年都有大笔翻译预算，现在有了这个大模型，它的语言能力非常强，翻译预算我们就省掉了。第二，我们公司是正规经营的公司，所以宣传图片都是去正规买了各种各样版权图库，现在AIGC生成图片质量完全可以替代版权图库，这部分预算我们也砍掉了，包括我们现在公司内部绝大部分代码审查工作现在全部交给大模型做，人员效率提高了很多。AI第一方面在我们企业内部经营的降本增效上看到了明显效果，第二在我们企业自身的产品，我们公司2014年成立到现在有很多的产品，这些产品我们用AI进行赋能非常受用户欢迎。AI能力本身非常强，除了我们公司现有的产品现有场景增加AI能力加强，未来我们预计有想不到的场景出来，期待与合作伙伴一起去探索。”
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