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12月27-29日，由清华大学五道口金融学院主办，中国科协科学技术传播中心和共青团北京市委员会联合主办，清控未央（北京）科技有限公司承办的第17届清华大学中国创业者训练营在清华大学五道口金融学院举办，未央网作为官方媒体对此次活动作全程报道。

图为薛正华

  在12月28日的课程上，清华大学金融科技研究院副院长薛正华就 “人工智能的创业应用”主题进行分享。薛正华从人工智能前沿的应用场景、人工智能技术发展因素和人工智能赋能创业三个方面为学员带来分享。

 

人工智能前沿的应用场景与技术突破

近几年人工智能在产业应用方面发展迅速。谈到人工智能前沿应用，可以一起先了解三个应用场景情况与四项技术突破。场景一是亚马逊无人超市，场景二是人工智能医疗影像诊断，场景三是无人驾驶。技术突破包括从图像识别、语音识别到视觉理解、人机对话。

图为亚马逊线下无人超市

  近两年，亚马逊开始布局线下无人超市便利店。不用排队、结账、随拿随走是亚马逊线下无人超市的口号。在美国，亚马逊作为线上电商几乎形成垄断地位，市值也一度成为全球排名第一，打败Google和苹果。亚马逊之所以伟大一个重要原因是亚马逊保持高度创新，将Day One概念融入企业创新血液，把每一天都当作创业的第一天。创新的线下无人超市带了效率提升、成本节约，客户体验提升和客户消费习惯记录。

客户体验提升有那么重要吗？客户体验某种程度上代表了一种情感诉求。正如，《需求，缔造伟大商业传奇的根本力量》一书中，作者举例道：“无数美国人之所以购买汽车，不是因为他们发自内心地热爱汽车以及汽车带来的种种麻烦，而是因为，拥有汽车是唯一能让他们体验到自由感的办法。自由，才是他们真正热爱的！”一款有魔力的产品或者服务，除了拥有卓越的功能外，还应该有直触用户内心情感的体验。以下是一些客户体验提升的例子。一，移动支付让交易变得更便捷，二维码正在不知不觉中把我们使用了这么多年的现金习惯代替了。主要原因就是相较于现金支付，移动支付带来了更加便捷的用户体验；二，搜索引擎让信息和知识的获取变得更便捷；三，网上购物让生活购物更便捷；四，社交软件让沟通变得更便捷。以此，中国也产生了三大互联网巨头，某种程度上，我们也可以认为，这几家互联网公司利用信息技术给人们带来了获得某种商品或者服务的全新体验。

图为人工智能识别医疗影像

  近几年，人工智能图像识别技术也开始应用于医疗领域。医院进行医疗影像诊断的医生一般需要2-3年的训练，而用机器代替人类进行医疗影像诊断，会让这项工作变得更加简单，更快。如果给机器提供训练的医疗影像样本足够多的话，机器会在各类病症的影像识别中表现更好。目前，基于人工智能的3D医疗影像识别是人工智能在医疗领域的一个研究热点。

图为无人驾驶示意图

  无人驾驶在过去三年是投资界投资额最多的领域之一，未来无人驾驶市场也是万亿级市场。因为它重新定义了人类的出行方式。目前无人驾驶无法量产的原因有二，一是传感器价格高昂，二是法律问题，例如当一些突发故障导致无法避免的交通意外时， AI是做出对自己有利的决策还是对对方更有利的决策。尽管有种种挑战，但这些问题都正在解决，我们乐观地看待无人驾驶。事实上，相比于人类驾驶，无人驾驶安全性更高，从技术层面看主要表现在两个方面：一是激光雷达视野范围比人更广更远，激光雷达的视距至少是人类的10倍；二是机器遇到意外的反应速度比人迅速三个数量级以上。目前，无人驾驶已经在封闭环境下已大规模使用，如港口、仓储、物流园区等。

人工智能技术离我们越来越近，我们看到的这些变化，其中一个很重要的原因是技术到了奇点，有很多新东西、新现象突然产生、爆发。当一个核心技术被突破，它的进化和发展速度将与过去完全不同。《人类简史》一书的作者特别提到，中国是上千年的文明古国，但中国从第一个封建王朝到最后一个王朝两千多年的时间内，社会形态和生产关系并没有发生很大的变化，一直处于农耕模式，错过了几次工业革命带来的技术变革红利。现在，以人工智能为代表的信息技术革命，很有可能会成为驱动各行各业产生变革、重塑的核心驱动力。

人工智能技术发展因素：数据、算法、计算能力

人工智能技术发展有三个重要的基础因素。一是数据的累积，人产生的数据与物产生的数据迅速积累，每年以指数级增长。二是算法的革新。三是计算能力的提升，从CPU到GPU、TPU，一块芯片上集成上百个计算核，现在一个GPU芯片上可达500多计算核，计算能力发展迅猛。

当前，数据、算法、计算能力这三者中，薛正华认为相对而言数据带来的竞争壁垒会更高。

当前，人工智能有多个技术流派，今天广为应用的深度学习是联结学派的典型代表，但是，人工智能并不仅仅是深度学习，今年6月，DeepMind、Google大脑，麻省理工及爱丁堡大学等27位全球资深人工智能专家联合发布了一篇文章认为，深度学习在解决推理方面天然不足，并非真正的人工智能。DeepMind在今年11月开源了一项最新的技术研究，GraphNet，把知识的表述以语义图的方式结合深度学习技术试图攻克人工智能的逻辑推理难题，非常值得关注。

 

人工智能赋能创业：数据入口建立、人工智能技术嫁接、人工智能思维培养

无论是金融、医疗行业，还是建筑行业，人工智能为各行业带来了一些共性的变化。在创业时，可以重点考虑一下，你的创业是否具有以下特点：第一，能不能创造出新东西；第二，能不能制造出新体验；第三，能不能大规模提升效率。下面举几个经典案例。

某些科技创新企业利用猪脸识别技术开拓畜牧业保险市场。通过图像识别技术精准识别每只投保的猪，解决欺诈痛点，开拓新的保险业务市场。

近几年发展迅猛的互联网金融行业中，一些科技实力比较强的互联网金融企业利用大数据和人工智能技术解决欺诈和信用风险问题。通过人脸识别、声纹识别等技术判别借款人的真实性，打击黑产中介的电核造假，利用大规模知识图谱自动关联共同特征的借款人，识别欺诈团，利用深度学习对借款人进行欺诈和信用量化评分。

再有，一些创新企业利用另类数据和人工智能在图像技术的进步开展创新业务，例如：利用卫星数据做投资和期货交易；利用人工智能技术提高眼动控屏的精度，眼动控屏的爆发将会为电子产品带来全新的、革命性的体验；人脸、指纹等生物识别的智能门锁、基于图像识别的智能水表、气表自动读取等产品也开始走进千家万户。

如何利用人工智能赋能创业，我觉得有三方面的工作可以尝试去考虑。一是尽可能在产品端创建数据入口，积累用户数据，数据在很长一段时间内依然是核心竞争力；二是在创业早期嫁接人工智能技术，使用人工智能开放平台，可以低成本引入先进技术提升竞争力；三是培养人工智能思维和意识，利用人工智能技术红利带来业务的快速增长。

最后，作为创业者，如果没有特别的资源，一定要努力去创新，避免进入一个竞争充分的市场。只有你的创新产品或服务完全基于全新的机制和不同的思考角度，才能让已有市场占有者的强大基础无从发挥，才可能避开竞争，实现快速增长。

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