世界速讀:清華大學(xué)周伯文:人工智能開啟產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新未來

2022-09-23 19:49:20

“面對當(dāng)下問題時(shí),請不要忽視未來技術(shù)的力量?!?/p>

9月23日,由南方財(cái)經(jīng)全媒體集團(tuán)旗下《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》主辦的“2022年度21世紀(jì)科技峰會”正式召開。在峰會“前沿科技篇”的主題演講上,清華大學(xué)惠妍講席教授、銜遠(yuǎn)科技創(chuàng)始人、IEEE/CAAI Fellow周伯文的觀點(diǎn)擲地有聲。

一個(gè)顯見的例子便是“馬糞危機(jī)”。周伯文在演講開場提到,1894年的倫敦是一個(gè)人口密集的繁華大都市,當(dāng)時(shí)這座城市的交通運(yùn)輸完全依靠馬車,隨之而來的是英國《泰晤士報(bào)》拋出的“50 年內(nèi)馬糞將淹沒倫敦”這一警示預(yù)言。


(資料圖)

最終,這一預(yù)言并未發(fā)生。時(shí)針轉(zhuǎn)至1933年,隨著汽車的出現(xiàn)、馬車被淘汰,隨著技術(shù)的迭代與演進(jìn),倫敦所面臨的城市問題迎刃而解。

在當(dāng)下的時(shí)代中,也呈現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢。周伯文指出,當(dāng)前在商業(yè)領(lǐng)域,產(chǎn)品創(chuàng)新正驅(qū)動企業(yè)向高價(jià)值發(fā)展,另一方面,在技術(shù)領(lǐng)域,多模態(tài)AI理解與生成取得突破性進(jìn)展,將兩者融合到一起,則帶來數(shù)智化技術(shù)賦能產(chǎn)品創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)賦能趨勢。

“新相對論”

個(gè)性化時(shí)代,消費(fèi)者的角色不可同日而語。

周伯文認(rèn)為,在日益增多的個(gè)性化需求持續(xù)滿足的背景下,未來10到20年,原材料分布格局將更細(xì)化、加工商分層更多樣化、制造商去中心化及更柔性、品牌分化顆粒度更細(xì)化、分銷零售渠道更扁平化,與此同時(shí)消費(fèi)者需求亦將更加個(gè)性多元。

這也就意味著,未來每個(gè)消費(fèi)者都可獲得自己所需的個(gè)性化產(chǎn)品,對于品牌商而言,對品質(zhì)提升的重視、專注細(xì)分領(lǐng)域市場及品牌價(jià)值打造則成為“必修課”。

而圍繞品牌、產(chǎn)品及消費(fèi)者之間的關(guān)系上,周伯文新近提出了“新相對論E=MC2”的觀察,亦即以商品為中心讓位到以消費(fèi)者為中心的全新產(chǎn)業(yè)消費(fèi)模式。其中,E為Earnings即企業(yè)利潤,它等于Merchandise(商品)乘以Customer(消費(fèi)者)的平方。

在周伯文看來,個(gè)性化時(shí)代中消費(fèi)者的角色更加多元化,會主動去參與商品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造、創(chuàng)意等各個(gè)環(huán)節(jié)。企業(yè)要想進(jìn)一步獲取更多收入及利潤增長,必須重視消費(fèi)者在各環(huán)節(jié)全方位的參與。“誰能贏得以消費(fèi)者為中心的商業(yè)模式,誰就能獲得未來,這便是‘新相對論’的核心邏輯和思想?!?/p>

交互式AI

除了商業(yè)領(lǐng)域的新趨勢外,近年來,人工智能技術(shù)也在持續(xù)演進(jìn)中,多模態(tài)表征交互及大模型預(yù)訓(xùn)練模型均取得長足進(jìn)步。

周伯文指出,當(dāng)前隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步,構(gòu)建跨場景、多任務(wù)、多模態(tài)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為可能,它也成為了當(dāng)前人工智能行業(yè)的熱點(diǎn)與前沿。同時(shí),在多模態(tài)融合之外,越來越多的應(yīng)用在下游任務(wù)中引入自監(jiān)督學(xué)習(xí),提高多模態(tài)模型的表征能力,緩解缺少大規(guī)模監(jiān)督數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。

此外,在多模態(tài)表征方面,當(dāng)前業(yè)內(nèi)也越來越多地引入知識表征及推理,通過強(qiáng)化模型的知識和推表征理能力,提高模型的可解釋性。而隨著多模態(tài)人工智能的進(jìn)展,多模態(tài)交互式AI也成為一種趨勢。

“傳統(tǒng)研究大多是AI模型與數(shù)據(jù)之間的交互,各類預(yù)訓(xùn)練模型本質(zhì)上是學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上海量的不同模態(tài)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,但由于數(shù)據(jù)、算力等資源限制,從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的效果可能達(dá)到上限。這也就意味著,從交互中學(xué)習(xí)預(yù)計(jì)成為一種趨勢。”周伯文判斷道。

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新機(jī)遇

消費(fèi)者需求日趨個(gè)性化,對產(chǎn)品創(chuàng)新速度及成功率的要求越來越高,同時(shí)疊加多模態(tài)交互式AI的技術(shù)進(jìn)展,能夠幫助企業(yè)進(jìn)一步進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新的打造。

“大量企業(yè)端客戶在市場洞察、消費(fèi)者體驗(yàn)管理、創(chuàng)新產(chǎn)品定義、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面,急需大量數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能,”周伯文表示,“在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)完成后,對產(chǎn)品上市后的銷售表現(xiàn)、上市預(yù)測以及供應(yīng)鏈管理同樣擁有大量數(shù)字化及智能化需求。”

例如,某頭部品牌冰箱所生產(chǎn)的新款冰箱,首先利用多模態(tài)理解技術(shù)閱讀冰箱商品結(jié)構(gòu)、用戶評價(jià)及相關(guān)商品的品參設(shè)計(jì)等多模態(tài)信息,然后分別設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行冰箱參數(shù)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基于動態(tài)理解進(jìn)行對消費(fèi)者體驗(yàn)及購買意愿的預(yù)測。

“兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相攻防,直到負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)的生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成出最優(yōu)的冰箱參數(shù),從而保證最好的消費(fèi)者體驗(yàn)及最高的轉(zhuǎn)化率?!敝懿闹赋?。

在這個(gè)過程中,所有訓(xùn)練均由人工智能完成,新品冰箱從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的總時(shí)長則比傳統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)洞察的方式提升了83%。冰箱上市后,在同期70多款新品冰箱中銷量排名第一,在過去兩年內(nèi)的銷量數(shù)據(jù)均在行業(yè)內(nèi)名列前茅。

同時(shí),當(dāng)前消費(fèi)者所關(guān)注的不僅是單品創(chuàng)新,而是完整場景中商品所能滿足的需求,這也為企業(yè)創(chuàng)新提出了更大挑戰(zhàn)。

“在復(fù)雜場景中融合多種家居產(chǎn)品、打造完整體驗(yàn)的洞察,這對產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)、市場營銷團(tuán)隊(duì)的要求極高。”周伯文表示,“如果能有效利用人工智能技術(shù)完成洞察,包括對社交媒體、商品自身屬性、消費(fèi)者使用數(shù)據(jù)、場景機(jī)會、功能體驗(yàn)等進(jìn)行挖掘,融合生成高維度商品,這也是人工智能在產(chǎn)品創(chuàng)新方面具備的極大潛力和價(jià)值主張。”

(文章來源:21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道)

標(biāo)簽: 清華大學(xué) 人工智能 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 擲地有聲

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