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          AI到底在春天还是寒冬?

          来源:亿欧更新时间:2020-04-08 15:15作者:混沌重庆
          [摘要]什么叫效率?从系统的角度看,效率就是输入一个系统的功,最后转化成了多少的功,这个输出功和输入功的比值,可以理解成效率。
          华强智慧网讯

            有人认为AI距离我们太过遥远,现在谈论为时尚早;有人认为AI时代已经到来,我们应该抓住时代的红利。那么,AI到底在春天还是寒冬?

          AI到底在春天还是寒冬?

            我们先来看几个AI应用场景的案例。

            便利店的运营效率非常高。一家小小的便利店,它每一天的运营、维护都是复杂的过程,在过去20年里,这个产业的效率不断提高,现在看来,可以说已经做到了极致。

            但是,在前两年,有不少人开始用AI技术,也就是视觉识别去做便利店,最后的效果不太好,为什么呢?因为替代成本非常高,一个视觉结账系统替代一个收银员,这个系统需要更昂贵的IT工程师定期维护,一旦系统出错,造成的损失也会更大。一句话说,在原有便利店的基础上,使用AI技术并没有提高产业效率。

            第二个例子是大家在银行见到的轮式机器人,它会主动问好,并且能够与你进行一些简单的对话。但是现在来看,这样的机器人没有什么作用,因为它无法替代银行的工作人员。银行员工接受过良好的训练,在与客户沟通、处理矛盾、求助方面具有很大的柔性空间,这些都是机器人做不到的。开玩笑地说,下雪的时候客户经理还能出门扫雪,如果有人抢银行,工作人员还能起到一些安保作用,这些都是轮式机器人做不到的。这样的产品只有一个智能化的噱头,很快就不会有人使用。为什么会这样?还是那句话,这种AI技术的应用,没有提高银行业的产业效率。

            第三个例子是大型仓储物流中的机器人应用场景。几千台轮值机器人快速移动对货物进行分拣,大大提高了物流的效率。正是这类技术的应用,才保证了我们对物流的高要求。AI技术在这里的应用是成功的,也是行业所追求的。

            总结起来,我们可以说:AI是春天还是冬天,取决于其提高产业效率的能力。

            产业效率的提高和人类的幸福息息相关

            什么叫效率?从系统的角度看,效率就是输入一个系统的功,最后转化成了多少的功,这个输出功和输入功的比值,可以理解成效率。

            在产业上,也存在产业效率。这里的输入是雇佣员工的费用、土地租金、原材料成本等等,如果相同的输入,我们获得更高的输出,我们就拥有了更高的产业效率。

            在古代的皇室,皇帝所拥有的御膳房的效率和今天的外卖平台的效率相比如何呢?在那个时候,御膳房就是要不惜一切代价把饭做好,而且要时刻准备着。菜不管吃不吃都要备好,锅里永远在炖着东西,只要皇帝有需求,从做饭的到传菜的整个环节都会调动起来,只为皇帝一个人服务,成本非常地高。

            而现在的外卖平台,其所包含的菜品种类远比御膳房的成百上千种菜还要多得多,由于产业效率的提升,今天的每个人都能享受到这种高效率下的便利。给我们送菜的不是太监,而是骑士,他们通过抢单、拼单把配送成本降低到几块钱,但是一样实现了为一个尊贵的客户,提供专门的服务,这都是产业效率的提升带来的。

            效率提升=性价比提升=需求量几何级提升

            为什么效率提高如何重要?因为它的改善能够带来产品性价比的提升,从而引发需求的几何级增长。福特的T型车就是一个经典的案例。

            在20世纪20年代,汽车作为一个只有富豪才消费得起的奢侈品,正在逐渐地走向平民化。福特通过流水线生产,把T型车的价格从4000美元降低到800美元,进而进一步降低到了200-300美元。这意味着对于普通的美国民众而言,一年的工资也可以买一辆车,即使在1929年大萧条的时候,汽车总销量依然是攀升的。

            同样的例子也发生在酒店行业身上,它们遵循同样的逻辑。今天,五星级酒店对于一般的中产阶级而言,不再是可望不可即,越来越多的人可以享受到这样的服务,这是如何做到的?酒店管理公司对酒店运营进行了标准化,以前可能需要3个管家服务一个房间,现在通过分工与标准化,可以让一个保洁人员清理20个房间,另一个采购人员负责给100个房间采购水果。

            我们通过工序的专业化大大降低了成本,从而提高了效率。在一个连锁网络系统中,让最优的实践能够固化成标准,然后向次优的酒店推广,这是酒店管理公司、或者说任何一种管理类公司业态存在的价值,因为它提高了行业的平均效率。

            从另一个角度来看,在酒店行业,酒店管理公司往往不拥有酒店,它只是帮助酒店拥有者运营酒店而已。那为什么这些拥有者愿意让他们来管理,还同意同分走一部分利润呢?因为这些管理公司虽然拿走了钱,但是把酒店的效率提高到了原先无论如何也达不到的水平。

            提高产业效率有哪些手段?

            虽然都说大道至简,但是简单到极致就是自然主义。去郊外捡一个苹果,然后卖掉,很简单,效率也很高,但如果是100万个苹果呢?

            效率来源于复杂性,复杂系统才能获得超额的“节约”。

            案例1:扩大规模,摊薄成本

            最典型的例子就是连锁酒店,通过把单体的酒店连接起来,降低成本,从而实现产业效率的提升。

            案例2:流水线分工,提高专业效率

            福特的T型车就是通过这种方式,通过流水线作业,提高了工人的劳动生产率,进而降低生产成本,提高产业效率。

            案例3:通过更复杂的工艺提高转化效率

            比如原来做衣服用的原材料都是棉花、羊毛,现在可以用一些不是自然的材料来做衣服,比如特殊的纤维。造纸行业也是一样,以前只能用高质量的树皮才能造纸,现在用的材料是很丰富的。

            案例4:集合渠道,提高分发效率

            以沃尔玛为代表的大型超市就是这样的业态。把客户邀请来了,就要卖给你更多的东西。为什么沃尔玛可以打败美国那么多的乡村小店?正是因为沃尔玛能够一站式购齐,其他小店做不到。

            案例5:长期转化,提高留存效率

            这是互联网时代最常听到的效率提高方式:送给你一个苹果,但是未来你所有的豆腐都是从我们这里买的。

            案例6:复杂营销,提高撮合效率

            通过不一样的定价策略、定向地精准营销,更快速的撮合交易。

            案例7:资产复用,提高成本效率

            铁路的出现有深远的意义,但是在最初,美国很难修建跨州的铁路,因为成本太高,高到没有公司愿意买单。后来有人发明的单线铁路,在此之前铁路都是双线,要修两个轨道,采用单线之后,成本可以降低30%。单线的铁路不能对开,因此要修建多条单线,如何能保证效率呢?这时候就要依靠调度了。

            AI产业如何落地?

            在讨论AI产业如何落地之前,要先看看AI时代带来了什么?

            从技术涌现的规律来看,对单点技术判断的对错不是最重要的,更重要的是判断对它的整体趋势,你一样能在这个技术应用中获得很好的收益。

            1. AI不是无所不能的

            首先,AI无法直接进行“高级思考”,无法解决通用问题,因此开放性的任务不适合AI。再者,AI无法给出100%可靠的判断。既然如此,用AI技术在原有的产业效率模型内打补丁,往往不是最好的选择。因为原有的体系是面向高可靠性、自动化、高精准的。最后,在AI替代人的方面,我们认为,AI缺乏柔性,替代人的成本会非常高。拿话务员来说,他们受过专业的训练,有很强的柔性能力,即便无法解决客户的问题,也可以通过沟通技巧解决争议,但是如果用AI代替他们,往往效果不好而且成本很高。

            2. 要发挥AI真正的优势

            AI时代的核心首先是智能决策的时代,AI的真正优势是决策能力。比如苹果种植,可以根据苹果在生长周期内的日照情况、降水情况、颜色变化、气体释放等数据,分析出来一个模型,判断苹果成熟的概率。这一点是人类和自动化所无法做到的。这样的能力可能不太准确,但是随着时间的推移,它具有很大的商业价值。

            3. AI时代是智能人机混合系统的时代

            既然AI是一个决策系统,那么这个决策系统具有何种架构呢?千万不要认为AI就是一个狭义的算法,AI的数据计算本身是一个中间环节。以呼叫中心为例,AI可以通过历史数据的分析,对每个来电的需求非常了解,这种了解远超一般的话务员,但话务员有价值吗?当然。他能够听懂很多口语化的表达,擅长情感上的沟通。如果把AI和话务员结合起来,这就是以机器决策为主的人机混合。

            AI产业落地的五个步骤

            第一步,找到绝对的痛点。

            用AI对给今天的行业模型打补丁,做别人也能做到的事,这不叫绝对的痛点。那什么叫绝对的痛点呢?这需要大家结合自己的行业经验去找,但我可以告诉你什么不是。各种商业要素有强大约束的不是,这个时候,即使你的效率很高,也无法打败效率低的人,因为重置成本过高。酒店管理公司做得好,酒店都愿意加盟,因为酒店的物业本身不稀缺。如果你把加油站的效率优化的很多,是不是很多加油站会来加盟你呢?可能不会,因为要素的流转不充分。

            2019年,中国的油气勘探领域对民营资本放开,我们可以利用AI技术,去分析哪里可能有更好的油田。但是如果在2019年之前,这个领域还没有开放的时候,即便你解决了这个问题,也无法撬动市场格局。

            第二步,判断人工智能的潜力

            找到绝对的痛点之后,我们要判断智能的潜力,因为不是所有的问题都适合AI(人工智能)去解决,比如设计一个太空飞船这样一个开放性、创造性的问题。再就是有其他替代手段的关键性问题,这些问题对可靠性的要求往往非常高,也不太适合AI去解决。比如肿瘤的早期诊断,如果今天的所有的医生都做不到,AI哪怕能起到一点作用也是一种能力补偿,但是如何有其他的替代手段,AI的不准确性就会被成倍的放大。

            第三步,设计完整的系统

            如果找到的痛点足够痛,AI也可以解,我们也无法期待简单的应用AI技术就能解决这个问题。因此,面对这样的情况,我们要敢于把系统做“重”,就是复杂一些。第一是敢于碰硬件,硬件虽然带来了复杂性和更高的成本,但它能够带来信息采集的效能,并且形成决策实施的闭环。第二是敢于碰运营,不光是基于人-机的运营,还要敢于去做运营商。第三是不依赖已有的数据,而是逆向思考:为了解决这个痛点,我们需要把什么数据引入进来?

            第四步,寻找切入的路径

            百度风投作为一家早期风险投资企业,我们和被投的每一个项目都会讨论,未来的终局是什么?未来五年、十年到底能不能做出一些颠覆性、产业革命的事。即便创业者谈清楚了,绕回到实施,很有可能也要从一件改良产品的小事做起。

            比如农业的种植,一上来就想开发一种新的种植方法,那么整个项目的验证周期会非常的长。能不能利用现有的数据在原有的方法上提高一些效率,降低一些成本?这虽然不是终局,但是一个非常重要的切入途径。

            第五步,寻求模式变革

            一旦切入进去,我们就要寻求模式的变革。但是要记住一点,项目落地之后的红利期往往是有限的,如何在有限的时间之内找到模式变革的方法,寻求升维,这是一个很重要的命题。拿三文鱼的养殖来说,三文鱼只能生活在特定的水域内,这样天然的水域不需要做很多人为的补偿。而随着AI技术的发展,有一些不适合养殖三文鱼的地方,也变得合适了。比如有一片水域,三文鱼可以生长的很好,但是突然来了一股寒流,鱼都冻死了,对于这样的环境变化,利用一套智能系统恰恰可以进行预测和补偿。

            如果这样的技术系统证明可行,我们就能够在合适的时间,去圈占三文鱼养殖的上游要素,把这个项目做大。最终通过模式的变化,把产业效率做上来。如果这件事别人也能做,而我们效率做的更高,这是一种溢价能力;如果我们把它升维到一件别人做不了的事,又是一个溢价能力。

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