原标题：人工智能独角兽齐聚陆家嘴，解码AI+如何赋能行业应用场景

独角兽企业的出现，既是这个社会发展的必然，也是推动我们这个社会经济的英雄。浦东有无数的独角兽企业，无数的创业者在为我们国家，为我们民族的经济振兴贡献着自己的智慧和力量。

9月19日，由上海浦东新区科技和经济委员会主办、中国金融信息中心协办，AceBridge一度天使承办的创业独角兽培育系列活动之“独角兽论坛-人工智能专场”在中国金融信息中心举办。

浦东新区政协副主席、浦东科经委唐石青

浦东新区政协副主席、浦东科经委唐石青表示，人工智能技术正在深刻的影响着我们当今的社会，并且可以预期影响我们未来的生活。近两天跟人工智能企业的交流中，我们可以感受到与互联网、物联网技术或者计算机技术、集成电路技术相比，大概没有一项能够像人工智能这样给几乎所有的产业、所有的生活方式、所有的行为方式带来如此大的冲击。

之前中国经济走的是一条规模经济，以投入为主体拉动整个经济的发展道路。如今我们更加注重创新给我们这个社会，给我们的经济带来的推动作用，在这个过程中，我们既需要“大象起舞”，也需要“蚂蚁雄兵”。所以独角兽企业的出现，既是这个社会发展的必然，也是成为我们这个社会经济推动的英雄。浦东有无数的独角兽企业，无数的创业者在为我们国家，为我们民族的经济振兴贡献着自己的智慧和力量。

七牛云CEO许式伟在嘉宾分享中提到，云计算和人工智能是互联网，以及接下来经济变革的支撑力量。七牛云目前平台上托管着超过5000亿规模的文件，如此庞大的图片和视频放在云上会导致用户很难获取，因此七牛云目前着力建设两大人工智能技术，一类是视频智能，一类是数据智能。在读取完用户的图片和视频后，需要一个对这些海量数据处理的能力。

从七牛云整个产品来讲，大概分这样几类是和人工智能概念相关。首先是深度学习平台，这个平台是针对海量数据训练、挖掘特征，对外输出的是我们智能多媒体的API，这个多媒体的API就是如何去识别视频里面的人脸，以及视频违规的内容。最底下是知识库，在这哪些内容是敏感的不适合播出的，这些数据都会存在于知识库中。

除了围绕着互联网，七牛云围绕着城市管理相关也在做一些人工智能方面的服务，从2017年开始，涉及的内容有重点区域的管控以及城市安全和商业智能。

竹间智能创始人简仁贤带来了题为《对话式AI-无情感，不智能》的分享，他表示2015年离开微软创立了竹间智能，希望把人工智能带到各行各业，带到人们的日常生活中，而不再是大企业专有的权利。

最近几年人们对于人工智能的期待越来越高，但是期待和真实的人工智能的落地是有差距的，不过随着科技的进步和技术落地，这个差距在逐步减小。

人工智能的应用主要要考虑市场、客户的痛点、如何为市场创造价值等，技术的发展已经使经济从过去的农业经济走到制造经济到现在的服务经济，怎么样让科技在服务经济上面占有贡献的地位，这点也是至关重要。

人工智能中很重要的一部分便是自然语言的理解，对于用户自然语言的理解我们最近也在做调研，过去的人工智能，没有办法辨识真正的语义和用户的真正用途，目前我们有了深度学习，已经可以改变用户体验，更加准确的理解用户的语义。

未来人工智能在金融业的应用会越来越广泛，很多岗位将会被机器人取代，银行和保险有很多重复性的工作，很多规则性的工作是没有办法去变通的，必须按照那个规矩去做，这些都是重复性的，必须要按照脚本来做的，这些是最容易被机器人去取代的。在技术落地的过程中有四点是人工智能必须要去解决的，第一个一定要智能，必须要有好的测试级才能判断出来这个机器到底能不能用。第二个要达成业务，跟你的业务对接。第三个要有类人的交互，要很白话的，要能够越用越顺的，要能够理解情感的。第四个通过交互来理解用户。

阅面科技CEO 赵京雷

阅面科技CEO 赵京雷表示，前些年创办阅面科技的时候，看到了智能硬件整个行业正在兴起。可以说移动互联网的兴起和流量带给了硬件某种意义上的条件反射，也是初步的智能化。我们可以通过手机来控制身边的智能体，端解决的是智能体怎么样解决智能化，让身边每一件设备成为一个智能体，成为一个自主化能力的智能体。

端智能有了更加实际的意义，就是因为低功耗的AI芯片真正的开始大规模的兴起和应用。所以说低功耗在未来具备超级算力的芯片和端侧的智能法的结合及，将会把物联网带到一个全新的高度。端智能有一些非常典型的特点，比起我们批量化进行静态计算，批量化进行一个批量处理，最明显的就发生在环境里，时时刻刻无时无刻的不在计算，实时以一种友好的方式，以一种你感受不到的方式在这个环境里面发生。

从现实意义来讲，端智能是真正的解放AI生产力，任何技术的演进，包括AI来讲，一定会经历几个阶段，大规模的军用、政府使用、企业级应用、商用，真正走向我们身边，让用户广泛运用，端智能会真正的促进To B和To C人工智能的大爆发，这个临界点就在现在。我们对端智能的思考，人工智能在未来怎么样自主演进，这是一个中期的理想，怎么样自主的演进，包括目前正在做的端智能，也是在云的大规模网络上训练我们嵌入式政策网络，以一个最优的状态融入世界。

亮风台CEO廖春元在他的分享中提到AR不等于VR，从他的理解来看AR就是将虚拟的物体带入到真实的世界里面，在工业、军事上的应用是戴着眼镜，帮助用户去维修。相对应的VR是把人带到虚拟的景象里面，你看到的景象实际上跟实际没有关系的。当戴上眼镜的时候，他进入到纯粹虚拟的场景，更多的用于直播、娱乐、培训等等。

AR和AI的关系只差一个字母，但AR是人工智能的一块分支，很重要的是说，和人结合在一起，我们简称为人机混合的AI，另外一块跟人没有关系的就是全自动的AI。

HCI是人机交互，每次人机交互的发展都是一个产业革命，未来的AI计算机，它可能的形式是眼镜，都并不是唯一的形式。人机交互的可怕之处是什么？就是进化的不可逆。科学的证明，人的大脑的认知负载，通过人机交互降低了认知负载，一旦用了降低你的认知负载的方法以后，很难退回去，这就是每次人机交互的进展都是产业革命，是因为它不可逆性。

人机交互，并不是改变你的流程。是把在中间的数据导入到这个系统里头，中间云是大脑，我们会看到一个闭环，开始的时候数据比如到了云里面，推送到端，用眼镜、手机、无人机等解决应用场景的问题，与此同时你得到了大量的数据，尤其是线下的数据，这中间云起到了重要的作用。

同时AR在智能制造和工业4.0中发挥着重要的作用，用AR的远程去辅助和检查，既使是百分之二三十，节省下来的成本就非常多。现在很多制造业，员工的流失率非常高，三个月一个轮回，这个时候降低培训效率，带来的生产力的提高是非常明显的。

CEO张小军介绍，AR的兴起是从2016年游戏POKEMON的出世，这款游戏现在依然是全世界范围内收入前十的游戏之一。另外，2017年在AR领域发生了一个重大的变化：苹果、谷歌纷纷在系统的底层支持了AR。张小军认为，AR亟待解决的重要问题是让人们接受新硬件，而苹果和谷歌在底层支持AR以后，可以看到十亿台手机立刻作为准AR设备出现在了市场上。据估计在2022年，支持的AR设备会超过30亿。但AR领域依然还存在应用数量不够的问题，张小军认为解决这个问题还需要从“AR云”入手。AR云是现实世界的数字化，连接一切，万物即媒体。AR云未来将成为计算机终最主要的软件基础设施。关于如何构建AR云，张晓军介绍，目前在张江长泰广场采用手机采集相应的视频构建了整个现实世界的模型，基于定位就可以构建各式各样的AR应用。未来可以构建稠密的模型，可以实现遮挡、碰撞、多人的体验，提供一个所谓沉浸式的用户体验。

目前来看，AR云首先的王牌场景就是实景导航。从A地到B地导航的过程，AR导航给人们带来更重要的体验。通过实景方式增加体验，商品信息、折扣信息都可以在里面看到。二是AR说明书，现在很多工业场景，包括一些复杂器械使用、产品说明等都可以用AR的方式给一个更简单、更人性化的方式。第三是AR游戏，娱乐化的场景可以极大程度上促进AR应用，以及这个过程中构建相应的AR云。刚才场景都是已经落地的。

爱帮诊董事长张书钧表示，在2017年总的医疗费用支出5.2万亿元，诊疗人次81.8亿次，执业医师人数319万，每万人口全科医生1.51人，每年医疗影像扫描38亿次，人体疾病数量12000种。那么医疗行业在大数据领域里面怎么用AI？张书钧表示，主要有两大应用场景，第一是加了AI翅膀的医疗机器人辅助医生做手术，像达芬奇机器人，另外包括胶囊机器人等主要是传统的医疗设备再加AI。第二是辅助诊疗，最有名的是IBM的WATSON辅助诊断癌症。另外也包括技术公司在APP中镶嵌的机器人。

张书钧认为医疗是真正的大数据，医疗诊断具有明显的数据特征，目前有研究表明误诊率高达40%，特别是在肿瘤领域，在癌症里面胰腺癌、肺癌、鼻咽癌很容易误诊。这其中首先是客观因素决定的，人类对疾病的认识还没有到自由王国的境界，很多疾病的奥妙没有破解，现在主要是抗生素、免疫还有手术。第二，医学是经验性科学，最关键的是医生经验和检测技术，这就使得医院和医生非常关键。对于患者来说，对于医学常识和病史的的了解也某种程度上提升了误诊率。张书钧表示，用AI辅助来结构化采集病史，有效避免了病急乱投医或者是隐瞒病情的情况，也降低了客观因素，人工+AI降低误诊率，人机协同。

医疗是AI的最佳应用场景之一，它符合大数据学习和特征抓取这些AI发展的要素。另外中医诊疗和AI结合的潜力非常大，通过不断自我学习，通过案例验证结果。第三，AI医疗本质是提高医疗效率，解放医生。第四，对病人而言提升了疗效，降低了费用。 AI医疗最大的机会仍在于解决病人多、名医少、看病贵。

Video++联合创始人董慧智

Video++联合创始人董慧智表示， AI+新文娱目前还是一片蓝海，纯线上的文娱视频相对落地更容易规模化，未来广告电销市场规模很大。新文娱概念很大，核心是视频直播、短视频和动漫，用AI技术识别新闻娱内容并挖掘它的商业价值，自动化的变化广告电商的前端应用，然后推给用户，由用户产生互动以后，就产生了广告的变现、广告的曝光、购买等等。

董慧智认为，90、00后的消费不同于70、80后从物理需求出发，更多的是偏向喜欢什么买什么，例如粉丝应援、直播打赏等。不同于传统的冲动性消费，一般90、00的冲动购买行为很少带来后悔，消费的是当时的感觉和温度，未来体验式和触发型消费将来一定会成为消费的主流。此类消费首先特点是参与度高，最典型的是视频中出现的弹幕，第二是圈层化聚集，年轻人有很多小圈子，在一个圈子中形成非常稳定的上下级圈层关系，未来一旦撬动就会形成非常大的体量。第三是对视觉感觉、消费感觉和视觉设计越来越关注，通过AI技术把人物、场景、品牌、物体分类，并增加了表情、动作、地标等特征，解析这个内容并转变成商业价值，最后实现商业变现。

他认为，未来很大的机会在于电商。通过场景分类精准投放电商广告，从新文娱联合新零售，从技术到产品再到业务，最后走向多产业联合升级。

高仙自动化合伙人 秦宝星

秦宝星首先介绍了公司的核心技术是全场景移动，全场景下的移动机器人技术。其垂直领域涉及安防机器人、楼宇配送机器人和商用清洁机器人。他说首先作为为机器人行业提供解决方案的供应商，被赋能了很多安防、配送的客户，从客户的采购量和客户的应用场景可以明显的感觉到，行业内有一种井喷的态势。第二是感到底层核心技术——机器人自动移动技术，计算机房和自然语言理解——在逐渐成熟，供应链在逐步完善。

秦宝星提到从两个维度看移动机器人的应用，大概分为室内和室外，低速和高速两个维度。从机器人技术这个方面，又可以分为四大块，一是建图地位；二是感知；三是路径规划；四是控制。他说：“我们可以根据场景做分析，在低速和室内场景，我们对于这四个技术模块的需求很低；对于高速、室外的场景，要求非常高。那么低速室内对应的是什么场景？高速室外又是什么场景呢？低速室内就是家用扫地机器人，家用扫地机器人之所以这么火，是因为它的门槛非常低，又具有商业化的需求，而且在家庭环境比较简单的情况下，这种应用场景已经成熟。高速室外的场景就是无人车的场景，在高速且非结构化的场景下自动驾驶汽车，还存在很多实质问题有待解决，距离真正的商业化大规模应用还有很长的距离。最后，位于中间的一个广阔蓝海就是商用服务机器人领域，包括清洁、安防、物流配送机器人包括环卫车等等。”

高仙作为自主研发品牌的机器人，在技术上定义了SLAM2.0技术，同步定位和建图技术。在传统的SLAM下面，关注的是如何建立一个几何地图。2.0技术给它增加了语义信息，不但要建一个几何地图，还要增加语义理解，比如“这里是不是厨房，这里是不是可以清扫”等等。高仙通过语义SLAM能够达到更好的建图效果，具有百万平方米的建图能力。业界的平均水平也就是几万平方米。

感知力是通过各种各样的传感器的模态，包括视觉、激光、超声波雷达感知周围的环境，进行车辆、人物识别等等。高仙能够做到有宽度的感知，通过各种传感器融合，达到一个非常准确的感知和定位。秦宝星说：“同时作为自主移动品牌，有机会接触到各行各业的客户，积累各种各样的数据。在不断的积累中，我们完成了从数据采集导入到我们的算法迭代的整个闭环，让我们在感知领域更有深度。”

自主移动机器人的四个核心技术，其中后两点就是导航与运动控制。对于商用服务机器人来说，导航运动控制的难点在于，在非常复杂的环境中要能够跟环境实现融合和完美的人机交互，高仙完成了这个高精度的避障，完成了人机交互的跟随模式。

深兰科技创始人 陈海波

深兰科技创始人陈海波在分享中提到，人工智能的难点在于技术转化成产品，更难的是产品的销售。深兰科技具有制造成型的实力，但是将人工智能产品卖给卖家是很难的。

深兰科技上周跟卢森堡国家实验室，还有国家产业中心签了几个协议，加入了欧盟国家产业计划，是欧盟制造2020的第一批成员。深兰资本有四个资本。第一，零售升级，杀进新零售，成为零售领域的军火商。第二，智能语音，目前为上海长宁市民热线、常州市民热线以及中国电网、中国移动应用智能语音。第三，安防，巡警机器人已经成为了上海的网红，和公安一起上路执勤。第四，芯片，深兰是较早的能够把自动驾驶做成FPGA的科技公司。

深兰科技全国有18个子公司，3个500强公司，国际分公司和销售网络遍布了17个国家。美团在北京使用的物流车就是深兰科技的，目前已完成了超过10个国家产品的学术发布和产品发布，在深兰科技自己的一百多位博士后团队里面，在深兰科学院做技术研究的有80多个，整个研发团队里面博士和博士后占比超过一半。

我们在2017年完成了自动驾驶的测试。自动驾驶技术能够自动识别路况自动刹车。熊猫公交也全部搭载深兰自动驾驶技术。还有已经上线的自动扫地车、洗扫车、水面清洁器、自动高尔夫车等。

在动态识别方面，深兰也在市场独占鳌头。比如智慧城市的一些应用。上海市公安局需要根据视频检测红绿灯，对停车场和市容进行管理。不仅要检车还要检人，过马路闯红灯也要能识别。还可以应用于建筑工地识别垃圾车有没有盖盖子，有没有人不戴安全帽。另外，深兰还和大型企业有密切的合作，比如商飞、宝钢、隧道股份。

主持人 AceBridge一度天使创始人 曹清

本文来源：陆家嘴金融网