11 月 20 日，由蘇州市相城區(qū)人民政府與《麻省理工科技評(píng)論》聯(lián)合主辦的 EmTech China 2020 全球新興科技峰進(jìn)入第二天議程。今年，EmTech China 邀請(qǐng)到了數(shù)十位頂級(jí)科學(xué)家、海內(nèi)外院士、商業(yè)領(lǐng)袖、科創(chuàng)精英蒞臨現(xiàn)場(chǎng)，探討新興科技發(fā)展現(xiàn)狀及其為人類社會(huì)帶來(lái)的巨大影響。第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵發(fā)表了主題演講，以下為經(jīng)過(guò)整理后的演講實(shí)錄：

大家上午好，非常高興有機(jī)會(huì)能在這邊跟大家交流我們?cè)?AI 驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面的一些思考。實(shí)際上，這些年我們一直在人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)領(lǐng)域探索。我們探索的內(nèi)容有零售行業(yè)從線上到線下的轉(zhuǎn)型，金融行業(yè)的營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)，制造業(yè)的數(shù)字化，以及石油石化能源企業(yè)用什么更高效的方式去運(yùn)維遍布世界各地的設(shè)備。

我們發(fā)現(xiàn)，今年疫情加速了這方面的升級(jí)。在過(guò)去的兩年，我們跟很多客戶聊的時(shí)候，他們都會(huì)感興趣，未來(lái)一定是數(shù)字化、智能化的世界，但是什么時(shí)候開始做？不一定。有可能明年，有可能后年。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在線下的生意還是能賺錢的。但是在今年的大環(huán)境下，由于我們是個(gè)企業(yè)服務(wù)公司，我們能看到真正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)的領(lǐng)域投入最多的，恰恰是那些受新冠疫情影響最大的行業(yè)，比如線下零售的企業(yè)。

過(guò)去可能很多行業(yè)在探索彎道超車，我舉個(gè)例子，我們服務(wù)的一家企業(yè)，他們?cè)谇靶┠晏剿髟趺从弥悄芑?、?shù)字化的方式做更好的合規(guī)反洗錢。我們嘗試了兩條路。

第一條路是中國(guó)金融的業(yè)務(wù)專家在總結(jié)更多反洗錢的思路。但是在業(yè)務(wù)領(lǐng)域，我們可能至少落后海外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)有 10 年、20 年，通過(guò)業(yè)務(wù)專家的努力，我們兩三年能追回別人五年的工作已經(jīng)是非常了不起。

另外一條路是我們基于中國(guó)的企業(yè)所擁有的龐大數(shù)據(jù)，我們知道中國(guó)的這些金融企業(yè)，無(wú)論先進(jìn)、落后，它的規(guī)模都是在世界領(lǐng)先的。比如工商銀行是全球最大的銀行，其擁有全球銀行業(yè)最多的數(shù)據(jù)。基于這些數(shù)據(jù)，我們可以去發(fā)現(xiàn)更多的業(yè)務(wù)規(guī)律，我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器通過(guò)數(shù)據(jù)是可以實(shí)現(xiàn)彎道超車的。我們合作的這家銀行在掌握用機(jī)器去發(fā)現(xiàn)反洗錢的業(yè)務(wù)規(guī)律之后，一下子走向了世界領(lǐng)先。前些年他們還代表人民銀行前往世界反洗錢組織介紹了中國(guó)在反洗錢領(lǐng)域的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。這是中國(guó)金融企業(yè)第一次在世界反洗錢組織介紹先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，我們知道中國(guó)的銀行過(guò)去在海外都是因?yàn)榉聪村X做的不太好被罰款，從來(lái)沒(méi)有機(jī)會(huì)在世界范圍內(nèi)介紹先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。但是通過(guò)數(shù)據(jù)、智能化轉(zhuǎn)型，我們的金融機(jī)構(gòu)在這個(gè)領(lǐng)域走向了世界前列。

我們看到的提升主要是來(lái)自于機(jī)器在各個(gè)行業(yè)里面發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和效益，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于過(guò)去的效率。在改革開放以來(lái)的 30 多年時(shí)間，我們學(xué)習(xí)了大量的西方經(jīng)驗(yàn)，我們?nèi)匀皇亲汾s的步伐，然而可能過(guò)去是落后 100 年，現(xiàn)在則是落后 10 年。

通過(guò)這幾十年的發(fā)展，我們積累了比西方更多的數(shù)據(jù)。如果機(jī)器能夠從這些數(shù)據(jù)里更高效地發(fā)現(xiàn)規(guī)律，我們做的能比海外更好。我這邊舉一些例子，這是金融機(jī)構(gòu)，這是一家全國(guó)領(lǐng)先的股份制銀行，他們過(guò)去的營(yíng)銷是有些業(yè)務(wù)專家每天在總結(jié)給什么樣的人推薦什么樣的金融產(chǎn)品是最好的，我們幫助他們從數(shù)據(jù)里面去發(fā)現(xiàn)更多的客戶喜歡什么樣的金融產(chǎn)品，過(guò)去人類可能總結(jié)了十幾年才發(fā)現(xiàn)了幾百條規(guī)律，現(xiàn)在我們可以用機(jī)器從數(shù)據(jù)里面幫助它在一天內(nèi)總結(jié)上億條什么樣的人喜歡什么樣的金融產(chǎn)品的規(guī)律，一下子幫助他們把金融產(chǎn)品的營(yíng)銷效率提升了 600%。

過(guò)去這家銀行的業(yè)務(wù)人員都在像 SaaS 的業(yè)務(wù)專家那樣學(xué)習(xí)，但通過(guò)這樣的變遷，他們已經(jīng)不太想向海外學(xué)習(xí)了。

我第一次去中國(guó)的一家領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)去交流的時(shí)候，當(dāng)時(shí)我跟他們講互聯(lián)網(wǎng)公司是怎么運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，他們問(wèn)我，你知不知道美國(guó)銀行、匯豐銀行是怎么運(yùn)用大數(shù)據(jù)、AI？但今天再也沒(méi)有一家銀行會(huì)問(wèn)我這個(gè)問(wèn)題，反倒是我們?cè)谌ツ觊_始服務(wù)匯豐銀行，匯豐銀行非常感興趣招商銀行、工商銀行是怎么做的，這是一個(gè)非常大的變化。因?yàn)檎猩蹄y行、工商銀行擁有比匯豐銀行多得多的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)里面能找到比匯豐銀行多得多的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，所以招行和工行現(xiàn)在已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于匯豐銀行了。

同時(shí)在能源企業(yè)領(lǐng)域，我們幫助了一家國(guó)有的能源企業(yè)預(yù)測(cè)它的化工品價(jià)格。過(guò)去他們請(qǐng)很多海外咨詢公司，幫助他們?nèi)ソ鉀Q這個(gè)問(wèn)題，海外咨詢公司也會(huì)請(qǐng)很多海外的專家來(lái)梳理化工品的價(jià)格走勢(shì)。我們幫助它從數(shù)據(jù)里面用機(jī)器去發(fā)現(xiàn)了化工品價(jià)格的走勢(shì)，原先一個(gè)頂尖的咨詢團(tuán)隊(duì)可能花了一年左右時(shí)間總結(jié)了上百條規(guī)律，我們幫助它在一天時(shí)間內(nèi)總結(jié)了大概上千萬(wàn)條規(guī)律，一下子讓中國(guó)的能源企業(yè)在化工品價(jià)格預(yù)測(cè)領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于西方的企業(yè)了。

同時(shí)在醫(yī)療領(lǐng)域，我們和一家全國(guó)領(lǐng)先的慢病管理的醫(yī)院合作過(guò)。他們的院長(zhǎng)告訴我們，他在 10 年前每年夏天都要去以色列訪問(wèn)一個(gè)月，學(xué)習(xí)以色列醫(yī)院的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。但是這兩年反過(guò)來(lái)了，以色列的醫(yī)院院長(zhǎng)每年夏天都想到他們醫(yī)院里來(lái)工作兩個(gè)月，因?yàn)橐陨袥](méi)有多少人。

這家醫(yī)院從 2005 年開始到現(xiàn)在，整理了大概 100 萬(wàn)人慢病的數(shù)據(jù)，是現(xiàn)在我們知道的全球最大的數(shù)據(jù)，大概花了這家醫(yī)院幾億的經(jīng)費(fèi)。但是這個(gè)成本并沒(méi)有我們想象的那么高。我可以分享一下兩年前 Google 的一個(gè)計(jì)劃，投入了 10 億美金，收集了 5 萬(wàn)人的慢病數(shù)據(jù)。我們幫助它從瑞金醫(yī)院 100 萬(wàn)人的數(shù)據(jù)里找到了百萬(wàn)級(jí)別的規(guī)律，幫助他們把識(shí)別的準(zhǔn)確率提升了三倍左右。

過(guò)去我們用這樣的方法幫助過(guò) 15 家企業(yè)，我們可能幫助每家企業(yè)解決的問(wèn)題不太一樣，但實(shí)際上背后的原理是類似的 —— 機(jī)器怎么能夠幫助人類做的更好。實(shí)際上過(guò)去各行各業(yè)的人都在總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。人可能每?jī)扇炜偨Y(jié)一條規(guī)律，但機(jī)器一天時(shí)間內(nèi)就可以總結(jié)一千萬(wàn)條規(guī)律。這可能比過(guò)去幾十年、幾百年所有人總結(jié)出來(lái)的規(guī)律還要多，從而能夠幫助我們做的更好。

今天我能看到的特別大的機(jī)會(huì)，是 AI 怎么賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，AI 怎么賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施。

我們國(guó)家在改革開放以后，首先把規(guī)模做到了，做到了全世界最大。

由于我們的規(guī)模做大了，我們就擁有了全世界最大的數(shù)據(jù)庫(kù)，我們?cè)诟餍懈鳂I(yè)都能做到最大。我們服務(wù)的很多企業(yè)都是全世界最大的，比如說(shuō)工商銀行，全世界最大的銀行；比方說(shuō)肯德基，肯德基拆分了中國(guó)公司成為獨(dú)立公司以后，肯德基成為了全球最大的餐飲連鎖企業(yè)；比如說(shuō)瑞金醫(yī)院擁有全球最大的慢性病病人的病體庫(kù)；再比方說(shuō)最近在一家養(yǎng)雞的公司，他們的雞蛋產(chǎn)量在今年成為了全球最大。

這些數(shù)據(jù)會(huì)成為我們彎道超車的基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)含著業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)規(guī)律和產(chǎn)業(yè)規(guī)律，實(shí)際上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于過(guò)去一些先進(jìn)產(chǎn)業(yè)所總結(jié)出來(lái)規(guī)律的數(shù)量，甚至有可能通過(guò)計(jì)算機(jī)在一天時(shí)間內(nèi)總結(jié)出來(lái)。一天時(shí)間，所有行業(yè)總結(jié)出來(lái)的規(guī)律會(huì)大于人類過(guò)去幾百年總結(jié)出來(lái)的規(guī)律，這是我們看到的最大產(chǎn)業(yè)升級(jí)機(jī)會(huì)。

前面講的都是好的，我們也能看到，雖說(shuō)我們暢想人工智能干好很多事情，看到人工智能在各個(gè)行業(yè)能夠幫助很多企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，看到很多企業(yè)運(yùn)用人工智能以后真的變成另外一家企業(yè)，我們看到美國(guó)已經(jīng)害怕抖音了，但是為什么還有很多企業(yè)還不是很先進(jìn)？為什么業(yè)界說(shuō)人工智能可能會(huì)有很大的泡沫？

如果每家企業(yè)都能像抖音那樣影響到讓美國(guó)感到可怕的話，人工智能為什么會(huì)有泡沫？照理說(shuō)人工智能不會(huì)有泡沫，甚至被低估了。為什么會(huì)這樣？實(shí)際上我們發(fā)現(xiàn)在人工智能的基礎(chǔ)上仍然有很大的缺失。

首先每個(gè)人都知道人工智能缺少科學(xué)家，缺人才。有很多先進(jìn)的人工智能公司他們有很多人才，可能我們的企業(yè)沒(méi)有。

與此同時(shí)，我們也缺設(shè)備。領(lǐng)先的這些人工智能巨頭公司，他們的數(shù)據(jù)中心里面有幾十萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，我們的企業(yè)只有幾臺(tái)，是不是有很大的差距？

實(shí)際上還有很多標(biāo)準(zhǔn)的缺失。我們企業(yè)可能收集了很多數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有的時(shí)候好像也沒(méi)有什么用，真的用 AI 時(shí)我們過(guò)去建的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)一個(gè)都沒(méi)有用。

這些是我們今天發(fā)現(xiàn)人工智能在落地環(huán)節(jié)當(dāng)中所遇到的重重挑戰(zhàn)。

實(shí)際上，作為人工智能領(lǐng)域企業(yè)服務(wù)公司來(lái)說(shuō)，我們需要解決這些問(wèn)題。

人才匱乏我們?cè)趺崔k？我們要去想辦法降低人才進(jìn)入的門檻，我們不可能培養(yǎng)數(shù)以百萬(wàn)級(jí)的 MIT 的 Phd。

雖然今天是 MIT 的場(chǎng)合，但 MIT 的 Phd 不是什么人都能當(dāng)?shù)?。如果人工智能的落地?MIT 的 Phd 的話，人工智能不會(huì)有廣泛的發(fā)展。我們也不可能要求每一家企業(yè)都像 BAT，像頭條這樣去買幾十萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器。那么，我們是不是有可能不需要買那么多服務(wù)器也能把 AI 做出來(lái)，能不能把成本降下來(lái)，我們是否有可能讓這個(gè)數(shù)據(jù)更符合 AI 的標(biāo)準(zhǔn)，AI 的規(guī)范？這都是我們需要解決的問(wèn)題。

過(guò)去六年左右的時(shí)間，我們一直致力于解決這個(gè)問(wèn)題，建立標(biāo)準(zhǔn)、建立規(guī)范，降低 AI 的算力使用門檻以及建設(shè)更低門檻的 AI 開發(fā)平臺(tái)，幫助我們的企業(yè)做到，來(lái)一個(gè)普通的工程師，訓(xùn)練 1-2 天的時(shí)間，就能開發(fā)出 MIT 的 Phd 開發(fā)出來(lái)的應(yīng)用，幫助他們能夠在 1-2 天內(nèi)落地一個(gè)場(chǎng)景，而不是半年、一年，幫助他們獲得只有原來(lái)成本十分之一的 AI 算力是我們一直努力的方向，并且我們也希望我們能夠不停朝著這個(gè)路徑走，并不僅僅滿足于今天做到的狀態(tài)，我們需要不斷努力做的更好。

過(guò)去的六年時(shí)間我們做到了小小的成績(jī)，首先去年我們?cè)?IDC 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的整個(gè)市場(chǎng)份額第一次出現(xiàn)在了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的賽道，我們獲得了 IDC 的認(rèn)可，現(xiàn)在位居中國(guó)市場(chǎng)份額的第一，今年我們也蟬聯(lián)了中國(guó)市場(chǎng)的第一。

Forrester Wave 也把我們?cè)u(píng)為整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)的領(lǐng)先者，這個(gè)是我們過(guò)去做到的成就。但是我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)不滿足于成就，我們希望不斷降低 AI 使用的門檻，降低 AI 使用的成本，并且縮短 AI 落地的周期，讓每一家企業(yè)都實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和智能的轉(zhuǎn)型，讓我們每一個(gè)產(chǎn)業(yè)最后都能像我們今天看到的，像 BAT，像頭條，像抖音一樣實(shí)現(xiàn)真正的轉(zhuǎn)型。能夠讓每一個(gè)產(chǎn)業(yè)在世界上像抖音那樣，對(duì)海外有著深遠(yuǎn)的影響，這是我們想做的事情，也希望我們不斷在這條路上走的更遠(yuǎn)，幫助到更多的企業(yè)，謝謝大家。

原文標(biāo)題：戴文淵：數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)是中國(guó)最大的產(chǎn)業(yè)升級(jí)機(jī)會(huì)

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