斗大的馒头，无从下口，这其实正是当下传统企业寻求与人工智能结合时所处的困局。信息不对称，行业跨度较大等障碍，还衍生出诸多焦虑。他们不知是要去找BAT还是微软、亚马逊合作，更不知要如何判断人工智能项目与自己业务是否匹配。
“明年智能客服系统要成为我们重点关注的领域。”
说完这句话之后，江超又小声嘀咕起来，“但是这些肯定不能再指望外包人员了……”
看到越来越多的同行都开始引入人工智能项目，作为CTO的江超也有点心急，他所在的公司是一家连锁酒店品牌，在华南范围内拥有100多家酒店，此前他所在的部门承担的工作有一半以上都是由外包公司来完成的，但今年由于面临着公司扩张以及客服部门遇到的效率问题，他向公司提议最好能够自建IT团队，参与人工智能相关的项目来帮助酒店客服团队提升效率。
“其实我们自己酒店的系统仍然不算完善，呼叫中心和店务管理系统没有集成到一个系统中，又匆忙的上了微信小程序订房、公众号订房等项目，但又没有合理的规划人力资源，仍然没有提高酒店的运营效率。”江超对公司的痛点还算认知清晰，他听说可以通过智能客服的方式来接入酒店系统，能够提升订房效率的同时节约人力成本，但具体怎么操作，公司人员需要进行哪些改变，在传统行业多年的江超仍然心里没底。
斗大的馒头，无从下口，这其实正是当下传统企业寻求与人工智能结合时所处的困局。信息不对称，行业跨度较大等障碍，还衍生出诸多焦虑。他们不知是要去找BAT还是微软、亚马逊合作，更不知要如何判断人工智能项目与自己业务是否匹配。
即便是成功找到一家人工智能公司，转型也并非是一蹴而就的。既需要长时间磨合，又需要持续性地投入精力和财力，对企业来说是不小的挑战。操之过急，或许还会引发一些计划之外的状况。
因此，熊出墨请注意认为，人工智能时代，传统企业在转型之前，最为重要的准备工作是，对自身，对人工智能树立起一个清晰且全面的认知，切忌为了转型而转型。并且，通过本文，希望更多的企业管理者能够像江超一样，解开心头之惑。
困局与焦虑
江超告诉熊出墨请注意，“很多同行其实还是在观望阶段，并不觉得布局人工智能能够让生意变得更好，而且酒店行业在信息技术、信息安全领域一直‘慢半拍’，数据和互联网方面的运营能力也距离互联网公司有较大差距，更别提人工智能了。”
按照他的经验，决定一项新技术是否要加入，关键在其与业务的关联度，以及转型的迫切度。通常情况下，关联度越高、需求越迫切，企业愿意投入的预算和精力也就越大。
关于人工智能，江超最大的感受是，“前两年还都在谈人工智能概念、技术，今年行业里已经有很多企业的相关业务落地了。”业界更是把现在的人工智能看做是90年代的互联网，抢占先机，吃得第一波红利也早已成为共识。
2017年，麦肯锡发布一份名为《人工智能：下一个数字前沿》的报告，长达80页，其中一个核心观点就是，企业如果不转型，那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。近日，中国信通院和Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》指出人工智能正深入各行各业，预计2020年我国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。
这些其实都在向企业传递着同一个信号，人工智能这班车，一定要上，并且要迎难而上。但是，说来简单，实际行动起来就会发现，诸多客观因素就像是座座大山，阻断了企业转型之路。
首先是信息的不对称。多数传统企业对于人工智能的了解，仅仅局限于其能够让日常业务的开展变得“更聪明”，但到底是怎么个聪明法？哪家人工智能公司能胜任这些工作？答案十分模糊。
“企业做任何决策之前肯定都还是要货比三家，尤其是产品的稳定性、价格以及业务的可拓展性都是我们关注的重点。”江超表示，他对于行业的了解基本来源于国内百度、阿里等公司主办的关于人工智能主题的大会。
的确，在这个领域，BAT级别的公司最为活跃，此外还有科大讯飞、商汤科技、Face++等在人工智能深耕多年的垂直公司，也一直在尽力布道。比如一个多月以前，科大讯飞刚举办了一场1024开发者节，介绍了目前人工智能在医疗、客服、营销、家居、机器人、金融等行业所取得突破以及关于未来的展望。
其次是行业跨度比较大，对企业现有的IT团队和工作模式提出了挑战。多数人都会把人工智能想象成飘在云端，不接地气的“高精尖”。对于没有专业的研发团队和开发人员的传统企业来说，看似遥不可及。据熊出墨请注意了解，即便是一些已经着手转型的大企业，像海底捞、苏宁等，他们在最初其实也面临着同样的困惑。另外类似江超公司这样规模的企业，其实很多IT工作都给了外包团队，相比之下，互联网公司在这块的门槛就要低很多。
此外，人工智能行业存在一定泡沫，这更增加了传统企业辨识、筛选的难度。风口正盛之时，众多公司集体涌入，资本也十分狂热，据统计2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔。曾有调侃称，“不和人工智能沾边，投资人都不愿意见。”
好在如今行业发展回归理性，清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，2018年上半年，人工智能行业融资事件已急剧减少，仅有146笔。
大浪淘沙，部分缺乏竞争力的公司黯然离场，实力玩家开始浮出水面。腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》指出，全球人工智能公司总数为2542家，去年一年已有50家宣布倒闭。
助力与破局
得知江超的具体情况之后，熊出墨请注意拜访了一位人工智能行业的专业人士，向其请教解决之道。
“真正有技术积累的人工智能公司，在与传统企业合作时，多是以平台的形式出现，为企业提供成熟的、一整套的解决方案。企业还可按实际需求选择不同的产品组合，没有想象中那样复杂。”
也就是说，在传统企业转型过程中，人工智能公司多是在扮演助手一角。底层的生态和平台已经事先搭建完毕，传统企业是否有专业的研发团队不会对后期的使用造成影响，因为只需在前端给出指令，自然就会收到相应的反馈。
拿江超感兴趣的智能电话客服举例，餐饮企业海底捞早在2016年就开始关注这一领域，当时选定的合作方是科大讯飞。海底捞有一个最为“紧要”的需求就是，解放电话客服，提升服务水平和用户体验。
据悉，海底捞店内的智能服务产品包括有智能服务员、电话机器人等，每天接待顾客高达5万人。其中，电话机器人综合应用了语音识别、语音合成、语义理解等技术，已经能够实现自动接听电话，理解客意图，并给出相应的回复和处理。
“在客服机器人上，我们和海底捞的需求有些相似，比如网上买房票以后的二次确认，电话咨询地址，周边交通信息，当天是否有房，房间楼层，是否沿街，订房用户几点到店等琐碎的信息，希望能够交给人工智能，从而解放人力去做更多有价值的工作。”江超表示，“开源节流”，节约人力成本的同时提高效率，就是他们希望部署的产品类型。
根据海底捞官方透露的数据显示，在接入科大讯飞的电话机器人之后，话务量提升了38%，客服质量提升了50%，人员管理效率提升了40%，数据分析价值提升80%，在客服这一项成本上减少了1000万元/每年。
一个典型的场景是，原来在用餐高峰时间，电话客服需要处理很多电话预定，确定等位时间，推荐附近门店等琐碎的问题，而现在交给电话机器人进行初步分拣以后，很多重复和繁琐的工作可以交由机器人来完成，呼叫中心的客服则能够解放出时间和人力来提供更为个性化的服务
尝到了AI的甜头，海底捞在人工智能领域的部署也越来越深入。以开新店为例，海底捞每间餐厅需要800-1000万投资，传统的方式是公司根据以往经验来选址，一般1-3个月达到盈亏平衡，但大多数餐厅6-13个月能收回投资，这对于快速扩张的海底捞来说是一笔非常大的投资，2017年这项开支达到15.18亿元。在借助了阿里云人工智能算法以后，用数据来替代以往凭借经验选址带来的问题，不仅能够减少“坏店”的比例，还提升了门店的开店效率。
就在10月底，海底捞智慧餐厅也正式对外营业，店内配备了智慧总厨大脑、自动上菜机械臂、传菜机器人多项黑科技。从下单到用餐，全程都有机器人为顾客服务。
11月29日，海底捞与阿里云合作推出的APP”千人千面“也正式上线，其特别之处就在于能够通过大数据“认识”每一位不同的顾客，记住会员不同的口味和喜好，为顾客提供更为个性化的饮食定制服务。
人工智能对于教育行业的渗透要更早一些。2016年，比尔盖茨在接受媒体采访时曾经这样说道，对绝大多数学校而言，教育仍是陈旧的“一刀切”：一个老师对一个班的学生传授同样的知识，不管每个学生各自的学习能力和进度如何。人工智能可以改变这个弊端。
但开发者们真正摸到门道还是在最近这一两年才有质的进展，期间也经历了无数的试错和探索。
比如去年新东方与科大讯飞的合资公司“东方讯飞”发布了基于AI的学习产品——RealSkill，针对托福、雅思考试的口语和写作进行智能识别和批改；在此之前新东方更多是通过投资、合作来布局，今年才开始成立自己的AI研究院，进一步深入布局上下游的产业链。好未来的路径也颇为相似，今年7月份好未来宣布成立AILab及脑科学实验室，着力点则是希望能够通过AI技术来建立标准化、公平化的多维度课堂质量评价体系。
资本也毫不掩饰对这一领域的青睐。据亿欧网统计，今年上半年有60家以人工智能为方向的教育企业获得融资。他们中的绝大部分并非是人工智能底层技术的拥有者，而更多是将技术和应用成功落地与教育的某个分支中，比如VIPKID、洋葱数学、百词斩等等。
更多的变化还是在互联网行业。
硬币的另一面
“理想丰满，现实骨感”，杨利似乎看到了硬币的另一面。
他所在的硬件公司从2017年到2018年推出了多款人工智能硬件产品，包括智能音箱、早教机器人等，但由于用户体验不佳，均以销量惨淡收场。作为一家在硬件领域已经有数十年积累的硬件代工工厂，多年来一直靠“追风口”走得顺风顺水，这一次却栽了。
“人工智能+硬件需要非常大的资金和精力的投入，选择靠谱的技术支持方也很重要，但更为重要的是企业内部的投入，以及转型人工智能的初心，如果只是为了追风口，那么很快会从上面掉下来。”杨利有些感慨。
的确，人工智能并非是“即插即用”的产品，企业不能简单通过购买智能的方式将其部署到自己的业务中去，虽然人工智能等技术要素以及行业解决方案已经很成熟，但真正的执行，数据对接、流程等复杂的工作却需要在企业内部完成。这是开发者们所面临的第一大难点，如何实现AI全周期应用链与企业内部业务的融合。
其次是短期来看资金投入巨大。以AI+教育行业为例，经历了2017年资本和创业者的疯狂之后，AI+教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。一方面是目前市面上大部分的AI+教育产品仍然不能算得上是最终形态，有相关数据显示，国内贴着AI标签的在线教育企业在400家以上，却有70%的公司面临亏损。
第三是AI行业的迭代也很快，对传统公司人员的技能有很高的要求。“我们IT部门基本没有太符合要求的，如果上马AI首先要将技术团队大换血。”江超对熊出墨请注意表示，传统酒店行业对AI新技术的投入并没有那么多，但人工智能的部署对数据、运营都有着极高的要求。
拿杨利的公司举例，旗下早教机器人所使用的语料库数据都是由技术服务方提供的，公司的团队最长在长达半年的时间里都没有更新过语料，更别提产品迭代和维护了。比目前很多零售卖场部署的导购机器人，可能经常会出现答非所问的情况，就是因为其语料的积累还不够丰富，而只有不断的用户使用数据与之交互，才能够更好的实现语义理解上的突破。
更要命的是行业的浮躁和一贯追风口的心态。比如当初一窝蜂做智能眼镜的那帮人，之后又一窝蜂的去做智能手表，接着又一窝蜂涌向智能音箱，如今又一窝蜂涌入智能家居……
但不论怎样，对于传统企业来说，AI技术的应用已经在推动行业实现变革。斯坦福大学此前的一篇论文显示，在人工智能技术发展将会面临改变的六大行业中，交通运输行业作为非常重要的部分出现，而交通运输行业也被广泛认为将最先引爆AI技术的巨大变革；在医疗行业，大数据、人工智能已经能够帮助医生诊断决策、提升患者就诊效率等；在电力行业，采用计算机视觉技术，利用巡检无人机对电力设备进行检测，巡检覆盖率可超过85%，降低了操作人员风险，提升效率，降低成本；在金融行业，智能客服、智能网点、智能营销、智能运营、智能风控、智能识别等技术已经在不同的场景落地和应用，推动者主要是大的商业银行和各类主流金融企业，在这一领域拥有众多解决方案的科大讯飞就服务过包括工商银行、中国农业银行等在内的十几家金融企业。
根据国务院发布的新一代人工智能发展规划，到2030年，中国将实现人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
不仅如此，从百度到阿里，从科大讯飞到商汤，围绕人工智能开发者生态的搭建也日趋成熟，尤其是从消费互联网向产业互联网迈进的下半场，似乎也正在开启传统企业开发者群体的黄金时代。
（应采访对象要求，文中江超、杨利均为化名）
