mile米乐原标题：“新基建 新物流”系列报道十二 杜欣泽--智能新基建，AI新机遇
“新基建 新物流”系列报道十一 王子卓--决策中台——打造物流企业的智慧大脑
在新一轮改革发展的关键时期，人工智能产业成为我国弯道超车的重要机遇。作为新基建重要领域之一，人工智能产业的发展逐步进入快车道。人工智能强大的经济带动性会对其他行业产生颠覆性的作用，大力发展人工智能产业能够改善惠民体验、加快行业技术创新、提高产业生产效率以及推动商业模式变革。
以智慧物流为例，智能化的管理与智能化的执行作为物流智慧化的重要组成，全流程为物流行业服务。智慧的管理运营平台成为系统的大脑，对物流体系进行综合性管理，利用人工智能做出最优化的决策。同时人工智能在物流执行层面的入库、存储、拣选、包装、分拣、出库、运输、配送等全流程环节均发挥重要作用。2018年中国社会物流总费用超13万亿元，其中运输费用占比超过一半，物流场景下的市场空间可观，人工智能的全面赋能可以帮助物流行业提高运营效率、降低成本、提升服务质量。
中国人工智能产业正处于成长期迈向成熟期的关键节点。从产业规模看，相较于2017年的人工智能产业规模爆发式增长模式，目前人工智能产业规模增速趋于稳定；从资本角度，目前人工智能领域投资轮次向后推移，机构从以前的主投天使轮、A轮的企业转向青睐投资B轮之后的成长性好、具有相对成熟盈利模式的企业；从产业应用看，非常多的场景已经有人工智能技术的渗透，人们的生产生活很多方面人工智能都开始崭露头角。
一是无论是人工智能企业还是传统行业企业，都需要积极探索人工智能与传统行业的深度融合。在人工智能逐渐迈向成熟的关键窗口，人工智能产业化进程的加速，企业需要从快速的市场占有模式转变为行业深耕细作的模式。单点式的人工智能技术应用是以供给侧为主导的智能化升级。但是在未来简单的智能技术的应用将无法满足不同场景下的全方位智能化需求，深度融合、深耕细作将是企业在智能革命浪潮中的重要抓手。企业可以通过深挖行业痛点、数据资产融通、组建跨界团队、工程化场景突破、流程反馈螺旋上升“五步走”的方法实现人工智能与自身的深度融合，最终实现场景的智能化重塑。
二是传统行业企业以及初创企业需要积极融入平台生态，借助大企业平台优势和强大的研发能力来发展企业独特的竞争优势。在愈发成熟的人工智能产业生态下，单打独斗的方式将愈发困难，作为新兴领域的人工智能产业，需要大量的资本投入和人员投入，企业需要根据自身实际情况选择人工智能技术的融合方式。随着《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的出台，国家新一代人工智能开放创新平台建设工作稳步推进。
2019年8月，新一代人工智能开放创新平台进一步扩容，共有15家企业的相关人工智能开放平台成功入选，覆盖视觉计算、智慧教育、基础软硬件、普惠金融、图像感知等领域。面对人工智能丰富的应用场景，国家新一代人工智能开放创新平台的建设更有针对性地为不同场景提供能力开放。
首先在分享之前需要关注人工智能的概念非常大，那么它本身的内涵是什么？我们也看到其实非常多的科学家和研究者都对人工智能有自己的定义，那也是说人工智能其实本身并不是单一静态的概念，它是随着整个产业发展在不断演进的。如果想用简单的方式来探索人工智能本身到底是什么的时候，其实就要关注人工智能到底是怎么来的。
人工智能的产业发展并不是一帆风顺的产业浪，它的产业发展经历了三次浪潮。通过对每次浪潮的研究，总结了一个关键词，第一个浪潮是1956年人工智能产业被首次提出来，人工智能当时也是计算机发明了没有多久，10多年后人们开始关注计算机到底能给人类带来哪些新变化，也是当时人工智能这个概念首次被提出来，当时也是美国给予了非常大的资金支持，推动了第一次产业浪潮的兴起。
后来发现它的产业发展与期待有一定的差距。所以第一次产业浪潮也是在70年代的时候，进入了冰冷期。如果总结起来，其实第一次产业浪潮给人们带来最大的突破，是在于我们赋予了机器推理的能力，让他像我们能够去解公式一样进行数学推导，去完成人类进行希望推理的操作。
第二次产业浪潮日本起了很大的推动作用。第二次产业浪潮，其实它与第一次产业浪潮的核心点，差距在哪里？是在于当时人们发现仅有推理能力的机器是不能满足人类整个社会的需求的。所以说其实人类是有历史的，有文化的，需要很多人类的结构性知识去进行输入，让机器去明白人类到底想干什么。那也是第二次产业浪潮，通过将推理加入知识，形成了一个叫做推理机的机器，能够更大程度上完成人工智能的期待。
现在其实是在第三次的产业浪潮。第三次的产业浪潮，更强的是在2012年的时候，因为算例算法的综合性提升，把人工智能整个产业带上了一个新高度。在第三次产业浪潮，人们对于人工智能概念有了新层次的理解，这样新层次的理解是在于什么？这样新层次的理解在于我们知道从出生到最后的发展，并不是一个静态的过程，它需要不断的进行知识的获取和输入。所以将人工智能增加了学习的能力，让机器能够不断的去学习整个社会的知识。
在2016年阿尔法狗首次击败当时世界围棋冠军的李世石，给人们带来了很大冲击。这是人工智能的三次浪潮，总结起来也可以用三个词汇来概括人工智能到底是什么。人工智能可以简单的理解为让机器具有推理和知识，还有学习能力的机器，称之为人工智能。
在看到了人工智能到底是什么之后，再来看一下人工智能到底有什么功能，能给我们社会带来哪些发展？总体来讲，人工智能已经进入了全面的“智能+”时代，对于整个的社会和生产都有非常大的渗透作用。通过两个小的维度来与大家分享，一个是通过传统的场景下，人工智能是如何赋能的。另一个是在人们的生活之中，人工智能能够对于生活有哪些的改变？在传统场景下我们都知道 是一个非常大的互联网代名词，这样的互联网代名词，阿里、腾讯、京东这些企业都在做互联网高科技，还有人工智能非常前沿的技术。但是可能不知道的是这些互联网巨头其实也在农业上，在养殖业上发挥了自己独特的能力。
在生活的场景，这场景是海淀区AI科技的主题公园，这样的主题公园将人工智能技术渗透在逛公园的每一方面，包括运动跑道。同时使用了无人小巴，还有智能化的互动性屏幕，能够提升老年人的娱乐性。
同时还有储物柜、售后机都是一套全无人化的智能化系统。在全无人化的智能化场景中，其实对于生活来说有巨大的改变。
很多这些想象的应用，还能在物流有进一步的突破？赛迪顾问人工智能产业研究中心针对物流的每一个环节，筛选出了人工智能在物流行业，能够有哪些的突破点。首先看到前面就是入库、存储、拣选、包装、分拣、出库，在工厂或者库存的内部进行了物流的升级，主要升级的部分是在于提升了它的自动化，后面是通过运输配送，通过无人化的系统大大降低物流的成本。同时在上层也可以看到，是一个综合性的运营管理平台，这样的管理平台可以实现供应链的协同、智能的排产还有智能决策的优化调度。
进行人工智能的优化决策，可以分为两个部分，第一个部分是上面的智能化大脑，智能化的管控着整个的物流运输业，管控了排产调度和销售等环节。下层是通过这种无人设备，还有自动的分拣机器或者质检机器，来进行物流业的监管和运输工作。总体可以说整个人工智能对于物流行业，是能够提升效率，降低成本，还有提升服务质量。
再讲一下，通过几个场景来看一下人工智能到底对于物流行业的应用渗透作用。人工智能对物流产生的影响在于它能够提升的效率，能够降低成本，提升服务质量。通过无人物流的运输，人工智能产业对于物流业的影响。左边可以看到是一个无人的快递运输，现在其实发现了很多的互联网公司，包括很多快递公司都在进军无人物流行业，通过这种无人的小车或者无人的飞机，能够将包裹无人化的从一点运送到另一点。
第一点是越来越多的人关注到无人化的场景。类似于京东，在很早的时候就把 logo换成了无人机运输的logo，就是为了代表着未来人工智能无人运输的战略，很早就开始布局了。
近年来越来越多的行业参与者们聚焦于无人物流领域，其中主要的原因包括三点：第一点是中国的物流运输量非常大。2018年的数据，可以看到中国社会物流总费用是超过了13万亿元，其中运输成本又占了成本的一大半。因此通过无人化手段去解决物流行业的问题是非常重要的。
第二点，也是在于技术层面上，很多知道无人驾驶，其实技术难度是非常高的，但是无人物流相对的应用场景是比较简单的，也通过简单封闭任务明确的目的，能够快速的进行落地，也是我们认为在物流无人驾驶、无人船舶、无人机的一系列的科技进展之中，无人物流是可能最快的进行落地的。
第三点认为无人物流能够在未来的几年有大的突破，在于整个的法律法规层面来看，人们对于物流的限制，对于无人驾驶来说是比较小的。它能够进行大规模的量产和复制，给我们带来非常多的体验。总体来说快递能够降低成本，应用了人工智能无人配送、无人飞机配送或者小车配送，基本上能够减少50%的成本。同时在效率上也有很大的提升，数据显示我国有700万辆重型卡车，安全行驶距离是非常长的，所以用这种无人小车进行了最后一公里的场景化探索，能够节省非常大的人力成本，同时也能够增加人力在采购的效率，增加货物的运转率。
最后一点是安全性的问题。平均每年有很大的一部分是交通事故的死亡率，几乎每年1000辆的车就会有一场死亡事故。司机在运送或者骑行的快递小哥在运送过程中就会发生很大的人员风险，利用无人化配送的过程，就可以大大减少这个因素的干预。
在右图我们可以看到这是近一段时间非常火的无人驾驶船，这艘船既没有船长也没有船员的情况下，从英国驶入了美国，也成为有史以来最大的穿越大西洋完全无人驾驶的传播试点。其实无人船舶在应用的意义上是非常重大的。全球90%以上的贸易都运依赖于这种海上的运输，因为这种海上的运输，对于其他的陆路运输，成本是相对低的。同时利用无人驾驶有几个优点：一方面是能够大大的减少人员成本，因为人员在船上，成本消耗量差不多是总成本的30%。
这样的无人化运输，能够减少人员的变量因素，同时也能够大大的削减人员工资成本。同时在大量减少人员之后，可以看到无人船舶在设计上就能够进行一个全方面的重塑设计。这样的重组设计是因为什么？不用为了提供人员的生活环境和人员在船上的住宿环境，能够把这些条件的环境改造成为运输货物的模式和架构，从而能够大大的再次提升船舶的运输效率。所以说无人船舶在未来很大程度上能改造海上物流的一套完全系统。
分享了人工智能在各个行业，尤其是在物流行业的重点应用和能做什么之后，我们现在来看一下人工智能本身的发展现状。大家可能对于物流行业了解更多一点，对于人工智能可能了解的就不是那么全面。通过全面的4个维度分析，来与大家分享一下人工智能现在这个阶段到底发展成了什么样的程度。
首先需要了解的是人工智能整个产业链条是怎样的，才能够去想整个人工智能与每个行业如何去结合。人工智能在实现的过程中，主要分为三个层次，第一层次是基础性的支撑，人工智能需要大量的计算资源和数据资源进行服务支撑。数据资源来自于它的传感器和数据的服务。计算资源来自于它的云计算和芯片提供强有力的计算支撑，才能够实现人工智能的算法模型去运算，这就是基础层。
在有了基础层，技术层之后，其实整个的人工智能最终要落地到每个行业和产品上面，这也就是说人工智能其实在很大程度上，为的是赋能各个行业，比如说智慧医疗、智慧文娱、智慧金融、智慧零售、智慧安防等，都有人工智能渗透的场景。为什么人工智能能够全方面的渗透到生活的方方面面，因为人工智能是大脑性、统领性的作用，其实是对于每一个所需要执行的任务，都能够进行智能化的分析，从而实现了整个产业链条更全方面的赋能。
其实整个产业链条的产业生态基本上已经形成了，而且包括从基础层、技术层到应用层，每个层面都包括了相应的企业进行支撑，这也是中国为什么发展得比较好的原因。通过整个产业规模来看，总结起来就是说，中国的人工智能产业正在进入稳健的成长阶段，也要求我们未来需要更深层次的深耕细作，才能进行产业的发展。
通过人工智能核心的产业规模增长来看，在17年的时候增长速率爆发性的增长，甚至达到了40%以上的增长速率。但是也可以看到在19年，甚至2020年、2021年的预测可以看到，整个人工智能的增长速率是趋于稳定的。为什么这么说？一开始人工智能是一个完全的蓝海市场，那也是非常多的企业快速进行部署，也导致整个产业规模爆发性的增长。发展了3-4年的阶段，可以看到整个人工智能的资本市场布局已经基本形成了。未来需要做的就是如何在自己已经占有的领域进行深层次的渗透和价值的再创造。这其实不光是人工智能企业，也是每个传统企业或者各个行业的企业需要关注的问题。如何让人工智能与自己的企业深层次的进行融合。
从资本的角度来看，2019年发生了转折的变化。资本的角度可以看到，转折点在于整个的资本是进行扩张式的收缩。就是说整个资本在2018年达到了投资的峰值。2019年整个资本趋于理性了，整个市场环境也更加偏向于产业较为成熟的具有稳定商业模式的企业进行投资。
通过科研的能力来看，中国在人工智能领域占有非常重要的地位，中国在论文提交量，还有专利提交量上，其实已经远远的超过了很多国家，与美国甚至都并驾齐驱了。中国在全球人工智能杰出人才大学的分布中，中国比较好的人工智能大学仅排在了全世界的15名，这也意味着其实中国核心的人工智能能力还是有待提高的，美国还是有很强的优势。
其实未来还有更多人工智能的进取空间。第4点是一个区域分布，其实北京真的是集聚了全国人工智能非常重要的一头。可以看到2018年70%的资金都集中在北上广，未来这些重点城市在人工智能有非常强劲的发展趋势。其实大家更多的是在广东进行发展，但是如果想去与人工智能进行强有力的结合，就不妨去北京或者上海走一走。北京和上海有很多非常好的人工智能企业能与这些
总体我们用一句话概括人工智能产业的发展现状，就是说中国人工智能产业正处于成长期迈向成熟期的关键节点，未来肯定竞争对手会大量的增加，就像初创企业的数量会大量的减少，这也导致企业需要更多的关注更深层次的场景和核心竞争力，才能够维持住在人工智能时代下的市场占有和生命周期的延续，最重要的要看未来人工智能产业它的机遇，这些新的机遇该如何去把握。
总体来看，总结了三个机遇，第一个机遇是新兴的技术推动了人工智能产业进一步发展，包括5G、区块链，其实都与人工智能有协同性的效率。第二个机遇是在政策层面上，也是今天的主题之一，就是新基建。其实对于新基建整个国家投资的力度是非常大的。2018年就已经提出了新基建的概念，其实有很多对于人工智能的建设和支持。
也可以看到其实人工智能的建设分为两个部分，一个部分是在于如何去加强人工智能的底层建设，也就是说如何去增加算力，增加数据，保障人工智能未来强有力的发展基石mile米乐。第二点是既然是基建，基建一定要赋能于产业，也就是说最终想达到的目的是让人工智能成为像高速公路，成为像信息网的体系化结构，完全去赋能整个行业的发展，这也是我们需要关注的，也是在新基建过程中需要注意的一点，代表着未来包括物流行业都会受到新基建的推动作用，让人工智能与传统行业进行更紧密的结合。
第三点，产业机遇就在于资本市场的通道拓宽，科创版在2019年正式开板，很多企业已经上市或人工智能企业已经开始上市。资本渠道的拓宽进一步拉升人工智能企业的突破。
第一方面是要求企业与人工智能进行深度的融合。以前都是一些单点性、技术性的驱动突破，很多情况下拿着人工智能的技术锤子去找到底企业行业内有哪些钉子，要去进行修补。但是未来整个人工智能要对整个的行业有巨大的冲击作用，要从底层逻辑上颠覆整个产业流程，要从需求侧进行场景化应用的主导，从而让人工智能真正发挥强大的作用。举一个例子就是粤省事和浙里办这两个APP代表了什么？是广东省和浙江省分别推出的惠民性APP，不要小看这两个APP的应用程序，它背后的逻辑是代表了人工智能对于整个政府政务流程的重塑和再造。
举一个例子，就是以前出生要去办医疗证、疫苗接种证、出生证，还有很多手续，要去各个部门进行办理。各个部门都有自己的数据库，都有自己的逻辑，所以需要跑很多地方，甚至跑一周都办不了一个出生的手续mile米乐。其实在广东省和浙江省这方面做的非常好。它通过打通政府部门后台的数据逻辑，既保证了每一个部门的数据独立性，同时又保证了数据能够有效的进行交换，保证了隐私的交换和安全性。
这样的逻辑，其实就可以看到mile米乐，它通过人在使用APP的时候，孩子出生了，甚至是只填了一张表，就可以把完全办理出来，背后也是人工智能和整个操作系统业务逻辑的重塑，才能够实现业务管理。对于很多企业来说，如果用以前的单点式的突破，背后的很多逻辑线是要进行重塑的。以前可能没有智能化的手段，但是在拥有了智能化的管理系统之后，整个的业务线如果进行重塑，能够发挥更强有力的作用。对于整个行业如何去进行深度融合，我们提出了5点的建议：
企业需要与人工智能深度融合，同时进行一个智能化的生态融入。这张图是国家的科技部在去年提出的15个人工智能开放创新平台，针对于每个场景都有非常好的这样的一个人工化智能基础设施的建设，通过比如说这种城市大脑，阿里的城市大脑，好未来的智慧教育，百度的智能驾驶，还有中国平安的智慧金融等等这些的场景，通过这15家企业去构建背后的人工智能的逻辑。这些传统企业或者初创型企业，就可以借助融入到这样的平台化生态之中。技术由他们来提供，真正的场景化突破。企业在专注于突破需要做的事情，这样的生态融合共建模式，也是未来一个重要的趋势。
