【财讯】国家标准化管理委员会成立国家人工智能标准化总体组

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人工智能:把理想照亮现实

全球产业界继续在人工智能方面投入高强度，目前在基础研究、产业应用方面取得了很多成果。 谷歌的alphago将人工智能的“竞技”特征扩展到围棋行业，ibm的watson开始在医疗行业表现出价值。 在更广泛的应用行业中，人工智能与人们生活的接触点也越来越多，我们与银行的顾客服务交谈时，最先面对的可能是基于语音人工智能的机器顾客服务。 我们横穿某些城市的道路时，可能会与测试无人驾驶技术的智能汽车相对。

人工智能从技术变成将来社会的类似基础设施的存在的话，冲突和争论也会变成影子。 我们收到的信息来自人工智能的推送时，如何确保事实的大致、价值的大致和做法的大致？ 在基于人工智能的正确图像被各种商品推荐包围的情况下，如何判断算法对文化建模的影响当我们在日常生活中允许新闻时，如何以合适的方式采用这些新闻？

另外，随着人工智能的创新奔走，在政策和资本的推手扩大下，泡沫和异化也引起了产业的担忧。 人工智能快速发展的重要一环是数据，数据的开放性和安全性就像硬币的两面，在泥下，会引起区域快速发展的危机吗？

产业临界点

人工智能提高效率，代替标准岗位的能力，在现在的经济环境中备受关注。 实体产业的诉求为人工智能储存能量，优化性能提供了深厚的土壤和基础。

京东集团副总裁、公司业务负责人宋春正认为，在目前商品极其丰富、市场竞争越来越充分的形势下，制造业的利润率长期面临向下的压力。 制造公司必须从提高效率和降低价值成本方面应对课题。 京东公司级业务进行的“智慧”升级通过ai、云的引进和物品的互联网、网络技术方案，公司在“购买”和“销售”环节可以产生10%-15%的价格节约。

具体来说，通过公司采购流程的标准化改造和大数据、ai算法，公司采购系统环节中人为决定的环节大幅减少，供应链节点的设置和时间更优化，采购品价格不下降时，人力和物资

在处理方案的引进方面，智能采购系统更灵活。 通过同时进行免费的标准化部署和深度定制，企业可以免费或低价实现采购系统的智能化。

在金融业，人工智能的应用更是燎原之势。 在客户界面、管理界面和风控界面中，人工智能的身影正在扩展到业务场景中。

以平安银行信用卡业务为例，通过平安科学技术的语音识别、语义理解、语音合成等行业多年的沉淀和训练，语音机器人在会计解决、卡服务、信用卡申请等多个业务场景中正确理解顾客的话语意图，迅速 以前，我可以打电话到电话热线，听较长的自动语音指南，然后选择不同的数字菜单，找到真正需要的服务节点。 这个过程通常经过几分钟的等待时间。 现在，客户可以直接发出语音命令，快速找到服务节点，大大提高了服务的效率和体验。 到目前为止，平安信用卡的智能语音导航平均每天15万次，语音导航识别率达到90%。

风控界面、平安信用卡智能诈骗防止系统实时计算大量评分模型和欺诈规则，实现风险交易的实时评分，精确拦截盗窃刷交易，通过50毫秒以内的决策控制提高交易安全

在交通行业，无人驾驶技术在生活中开始高频出现，人工智能的“驾驶员”进入现实交通场景，与载人驾驶的车辆跳舞，积累数据，进化了算法。 目前，上海、重庆、北京、河北、浙江、吉林长春、湖北武汉、江苏无锡等地区已建成智能网联汽车测试示范区，积极推进半封闭、开放公路测试验证。

大权在握的科学技术ceo、前英特尔中国研究院院长吴甘沙认为“在有边界的场景和中低速车速限制下开始商业化”是人工智能落地交通行业的现实途径。 我们需要商业化的落地进化算法和升级系统。 在机场摆渡船、快递运输、小区交通中，是无人驾驶落地的优先场景。 在杭州的来福士，很多客户已经在体验了强劲科技的无人驾驶汽车上发现了停车的车辆。

除此之外，在健康行业、产业网络行业、能源行业等广泛的方向上，人工智能的身影频繁出现。 在成本行业，配置的ai芯片手机让客户近距离体验人工智能的价值，为人工智能打开了巨大的库。 牵引手机终端亿单位的市场能量，ai芯片和ai应用很可能促进个人应用方面的人工智能的迅速发展。

未来的路线图

正如历史性的产业革命和技术变革所示，新技术的迅速发展命运植根于现实的驱动。 在数字化趋势席卷的情况下，无论是积极还是被动，现实企业都必须在数字世界中面对课题，把握机遇，在日益融合的“数字实体”混合体中面临生死考验。 人工智能的迅速发展植根于实体产业的诉求，沿着产业的临界点前进也是人工智能自身迅速发展的捷径。

另外，人工智能技术所具有的特殊性也不得不在迅速的发展中寻找与工业时代不同的更合适的路径。

与以能源电力为代表的产业革命进程相比，人工智能时代的迅速发展具有更强的知识经济属性，对顶级人才和知识共享系统有更高的要求。 在工业时代的常见场景中，一条生产线上的产业工人经常在3~6个月的训练中上岗。 招聘的范围也涵盖了从高中到大学的各种知识背景。 作为这样的“劳动力特征”的“人力资源特征”模型在人工智能行业几乎失效了。

根据腾讯研究院发表的《年全球人工智能人才白皮书》的数据，目前顶尖的、能领导ai快速发展的人才，全世界不到一千人，存在巨大的供求不足。 而且，人工智能行业的人才分布极其不平衡，世界ai行业的人才约30万，市场诉诸百万级。 每年从ai行业毕业的学生约有2万人，不能充分满足领域快速发展的需要。 在此基础上，人工智能业务的迅速发展依赖于公司创新的人才模式和管理模式。

目前人工智能行业已经纳入华为的业务主航线，作为科技行业具有世界一流能力的企业，华为在人才方面的思考非常有价值。

法威总裁任正非在内部会议上表示，人工智能研究相当于攀登珠穆朗玛峰，科学家以将来为目标从事基础研究，不要求处理实际问题，朝他自己的研究方向发展，但沿途是“下蛋”，以此传达思想和理论 关于ai人才培养，华为的未来方向是:“工程师要以执行为主，转变为系统思维和全过程高度协同的实干创新型人才，引进/培养领导人才和工匠科学家”，“技术人员团队转向工程师，专家/工程师。

为了应对数字化时代人才和管理的挑战，推进业务的迅速发展，华为发布了《人力资源管理纲要2.0总纲》，开始了深入的管理变革。 实际上，随着现在产业地图中人工智能的比重越来越大，人工智能对人才、管理、商业模式的影响逐渐展开，从量的集约变为质的变化，挑战以前传下来的管理理论乃至增长理论。

除了管理上的冲击，人工智能在技术标记方面也很可能渴望工业时代的规则。 随着数字经济的迅速发展其开放性和统一性的优势越来越明显。 在工业时代，工艺、工艺、技术要求因生产线而大不相同。 洗衣机、电视、空调都在不同的生产平台上运行。 即使是高度标准化的汽车行业，柔性生产的系统也有通用性的限度。 但是，在数字经济行业，在pc操作系统中，微软的windows系统占市场份额的很大一部分。 在移动终端行业，苹果ios系统和安卓系统是唯一的选择。 在通信行业，在3g、4g、5g的进化过程中，世界通信标准是唯一遵循统一标准的。

在人工智能行业，领域标准的影响远远超过蒸汽时代和电力时代。 目前，国家标准化管理委员会正式成立了国家人工智能标准化总体小组、专家咨询小组，在人工智能标准化中承担着统一的协调、计划布局的作用，开展人工智能国际国内标准化事业，推进中国的人工智能标准化计划、体系和政策

提出构想后，在专业行业开始成为现实，“人工智能”这个用语第一次出现已经将近70年了。 其间，计算机技术、通信技术、网络的普及度飞速发展，在计算能力、数据、算法等基础水平上发挥了很大的作用。 随着人工智能技术在产业应用中逐渐释放性能，最终从专用行业走向通用行业，人工智能如电力和互联网一样，从理想进入现实，人工智能对世界重建开辟了新的变革纪元。

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