站位人机协同，云从科技价值几何？

　　“人机协同的长期目标是将人工智能变为情感投射的载体,成为个人在虚拟世界的数据”,在11月4日云从科技创始人周曦与波士顿动力创始人马克·雷波特的对话中,“人机协同”一词被反复划重点。　　

　　作为AI四小龙之一,云从科技是国内最早在商业领域提出“人机协同”战略的企业,其定位以领先技术打造人机协同操作系统,以解决方案全面拥抱客户。

　　成立五年至今,云从科技逐渐甩掉“人脸识别”、 “计算机视觉”标签,引领中国AI行业朝着人机协同方向进化。时值中国人工智能产业挺过泡沫破裂的资本寒冬期,市场对于AI企业的价值思考更加理性,亿欧试图厘清人机协同将为云从科技引发怎样的价值重估?开辟人机协同路径 技术日臻完善

　　AI会不会取代人类?

　　超越狭隘的“人机对立”观点,“人机协同”背景下这一问题毫无意义。

　　周曦表示,场景单靠人做不好,单靠AI也做不好,必须发挥人与AI各自的长处,实现人机协同。

　　埃森哲同样认为,在人类正经历的第三轮业务转型浪潮中,人机协同推动着企业绩效实现指数级增长,并将其称为“被遗忘的中间地带”。

　　在“被遗忘的中间地带”,人类与智能机器各取所长,人类和机器不是“抢饭碗”的竞争对手,而是合作伙伴。各大行业中,只有领军企业成功抓住了第三轮浪潮带来的机遇,在接受埃森哲调查的1,500家机构中仅占9%。

　　过去五年,云从科技不囿于人脸识别技术领域,相继开拓了语音识别、自然语言处理等多项技术,在人机交互方向积累了丰厚的商业落地经验。

　　在此优势基础上,云从科技最先提出“人机协同”,由人机交互进阶到人机融合、人机共创。2020年5月,云从科技公布将在广州打造国内首个定位于人工智能基础设施的全国领先人机协同开放平台计划。　　

　　云从科技表示,相比于理性而冷静的计算机,人类在处理抽象化、情绪化、非逻辑性的问题上有着不可逾越的优势,而大量重复、海量计算和海量记忆则是人工智能的强项,通过人机协同,人工智能就能更好地弥补我们的短板、更好地帮助人。

　　针对人机协同,云从科技制定了“三步走”的践行路径:

　　第一步,抓住单点技术带来的市场机遇布局未来,比如人脸识别;

　　第二步,通过视觉、语音等感知技术和NLP等认知技术闭环,将技术行业化、场景化,打造AI工程学;

　　第三步,随着与更多行业与AI深入的结合,AI将广泛存在,并以人机协同的方式嵌入到所有业务流程中,就像现在的互联网一样。

　　显而易见,“三步走”意味着云从科技不再满足于提供单点式解决方案,而是要打造人机协同操作系统,这将带来怎样的估值想象空间? 人机协同操作系统 市场一触即发

　　云从科技打造的人机协同操作系统,专注切入人机界面,推出软硬件和人机融合解决方案,类似于KaaS调用模式,为终端客户增值增效。

　　据悉,云从科技正在帮助浦东机场、国家海关总署、工商银行等机构与企业打造智慧应用、提高运转效率和营收效益。未来将在智慧出行、智慧金融、智慧治理、智慧商业、通用市场等领域中,和更多合作伙伴一起尝试和积累人机协同经验。　　

　　以智慧海关解决方案为例,云从科技以人机协同操作系统为基础,研发了海关立体监管决策指挥系统、监管场所AR辅助监管系统、集装箱全流程监管、智慧查验系统、智慧审证系统、智慧旅检系统。

　　这些系统将海关监管的现实场景数字化、结构化、模型化,实现全场景、全链条、全要素的监控监管体系,全面提升了海关监管的智能识别、预警和处置能力,助力实现数字海关的技术升级。

　　在商业落地方面,云从科技的广州海关便捷通关立体监管项目,其系统将海关作业嵌入港区作业链条实现顺势监管,进一步优化了船边/卡口分流、推行快速验放,对进出口物流、人流、保税物流等实施更加有效的智能化监控监管,大力支持了南沙自贸试验区、粤港澳大湾区口岸通关建设。

　　广州海关智慧监装系统则运用视频和信息化手段,对供港澳活猪注册饲养场进行检疫监管,实现对日常监管数据、检疫监装动态数据的分析监控,有效解决目前供港澳活猪检疫监装存在的诸多困难和难题,建立了供港澳活猪检疫监管智能化、信息化模式。

　　经过多元化业务布局,目前云从科技客户遍布金融、治理、出行、商业四大行业,产品全面面向2G、2B两大通用市场。预计到2022年可及市场空间超过4800亿,在AI技术的大力驱动下,未来5-10年有望突破万亿。 升级转型酷似IBM 战略应时而动

　　眼下,AI产业正在经历大浪淘沙。周曦表示:“80%的人工智能企业可能会被淘汰,但活下来的20%将让世界变得更智慧、更美好。”　　

　　由核心技术起家,从推出软硬件到以方案和咨询为触手,打造平台生态。云从科技的转型历程酷似IBM,而后者的百年历史足以证明,精准把握时代浪潮的企业,才能引领浪潮之巅。

　　平台化商业模式,不仅能为终端客户增值增效,也使得云从科技商业盈利不断丰厚。

　　以支付场景为例,在多样化细分场景下,平台模式能够统筹管理项目,实现单项目收益最高。在达到一定规模的细分场景项目积累后,平台模式则能够提炼出通用解决方案,进而拓宽盈利来源。

　　具体到人机协同的产品和技术层面,云从科技提出了三个阶段的期望:

　　第一阶段是高效的工具,可以快速提升行业、场景智能化水平,实现工作环境傻瓜式部署与操作,降低操作门槛;

　　第二阶段是可靠的搭档,可以理解行业信息并推荐解决方法,对人工修正信息记录并学习,保证下次更好达到效果,实现自我学习;

　　第三阶段是情感投射的载体,人机协同的长期目标是将人工智能变为情感投射并拥有自我学习能力的智慧共生体,成为个人在虚拟世界的数据,通过自然流畅的交互体验、无缝的知识融合对个人进行“懂你”的关怀与指导。

　　云从科技正由第一阶段向第二阶段过渡,打通现实世界跟线上数据融合,争取让AI成为可靠的搭档。

　　例如对于供应链金融的两端,传统企业可以通过AI将货品转化为线上数据,实时同步给银行系统,货物便可作为抵押品,减少库存占用资金压力;银行方面通过实时监控货品数据,也降低了风险。

　　随着AI技术愈发普及,对于动辄百亿估值的AI企业来说,单一的技术和产品难免过于苍白,云从科技能够创造性地提出人机协同战略,并前瞻性地布局人机协同操作系统,为客户提供整体解决方案,无疑拥有了迎接价值重估的底气。