傅淼:企业智能化的未来想象空间

1评论 2017-09-14 15:01:01 来源:创业邦 江丰电子凭什么能涨15倍

  由创业邦主办的“2017创新中国总决赛暨秋季峰会”于9月6日-7日在杭州举行。星河互联CEO傅淼做主题演讲:企业智能化的未来想象空间

  以下为演讲实录:

  傅淼:大家下午好!很荣幸今天第一个发言,拿到这个题目,坦白说有一点夸张,昨日重现的感觉。为什么这么讲?我先给大家看一张照片,首先声明我今天来讲不是讲图象识别,这张图看起来很奇怪,大家有谁知道这个奇奇怪怪的建筑是在什么样的地方?我想可能大多数人很难认得出来。我翻到下一张图,更好看一些。回头再看这张图,有人说这是不是个奶牛场,实际上也有点像,这是一个电脑厂在美国的制造基地,也是当时全球的总部所在,看起来不算全球总部。这一页看起来可能更明显一点,所以自拍的角度很重要,左上方45度角看起来更帅一些。

      为什么要讲到这个?因为19年前差不多这个时间,我就在这个奶牛花斑场景里面没日没夜做了三个月,当时做的什么事?是智能化的工厂排程,当时是我工作的第一年,19年前1998年的时候,我当时服务的公司叫(英文),这个工厂是我的客户。为什么说没日没夜?我当时负责的是在IBM小机器上调一个优化的模型,这个模型你把数据打进去按了回车以后要跑四五个小时才能出结果,白天也好,四五个小时开会、处理文件都可以。晚上怎么把时间处理?我们的做法是快下班的时候把这个跑起来,然后回去吃饭睡觉到半夜的时候再来,两三点的时候再开起来,早上七八点再回来,这样没日没夜差不多三个月。我记得很清楚,有一天我早晨四点钟还没走出这个厂房,地面上厚厚的一层白霜,从盛夏干到了初秋。

      借这个图片缅怀一下已经逝去的青春,最主要要说两点。当时怎么让企业更智能这件事情,不是最近才有的,事情老早以前就开始了,最起码我入行20年前就已经开始了,我们已经在Gateway做了这样的系统。另外一点国内也没有大家想象的那么落后,2001年到2002年我就带领团队在联想做了一个更好的系统,叫智能化供应链,是智能化整个更宏观范围的销售链。2002年到2004年,又在华为做了一个更大范围的全球化智能化供应链系统,为任正非先生这十几年的高速发展打下了非常好的基础,这套系统现在还在高效运转,并且一直在优化。所以这个事情并不是现在才有的。

      第二点,我要强调的是计算复杂度和算率的矛盾,一直以来就存在,因为工厂每天排程要四五个小时跑一次,这个模型你不能做得再复杂,再复杂流程就跑不出来了,这个矛盾一直存在。后面我们讲到AI的对接,这个矛盾是有意义的。

      我们回头讲一下AI到底等于几岁孩子的智力,这边是一个争论很大的问题,有基本共识的是最多6岁,所以现在把AI用在一些对成人来讲很简单的事情上面,我们认为目前的AI发展程度已经可以在一些商业决策领域起到一定的支持。我们最近有一些思考,一个6岁的孩子怎么能够帮助做商业决策?这个看起来是很匪夷所思的说法,但我们觉得这是一个比较偏科的神童,虽然只有6岁,但是在某一些领域你给他一些算法,比如维权领域,他可以达到人类的水平。我们抽象一下,这个问题的特点,精确的数值是存在的,并且理论上可以通过数值精密运算呈现,但是计算复杂度过高,高于人类的算率,只能通过机器。人用的是想象力、经验、知觉,机器之前有一些启发式的算法,现在随着AI的发展,我们突然发现一些更好的算法,让机器算得比人更精确,这就适合AI领域用在商业决策领域的一些情况。

      回头说起来,决策支持系统,自从计算机出现以来,为了利用计算机的计算数据能力,为人类提供帮助,实际上人类算数是很差的。这领域有几个分支,刚才我说的比如OR是运筹学,BI是商业智能,多年以前的AI,也就是专家系统,这些合在一起组成了一个知识系统。

      首先我们从OR领域说起,OR就是运筹学,运筹学基本上就是优化,取最优结构,我们商业决策的目标,从微观经济学的角度来讲,就是经济利益最大化。在数学上在于经济利益最大化的样子,这是一个基本的模型。OR在历史上取得了相当程度的商业成功,刚才我讲到服务过的i2,基于OR为核心技术打造了传奇。这个传奇并没有延续下去,中间有各种各样的原因,在我看来最底层的产品逻辑上面,我认为有三个原因,这个公司现在还存在,但是后来被另外一家软件公司收购掉了,现在在黑石手上。很多客户还在用,比如现在华为在用,并且在升级。但是我认为它的传奇落幕有三个原因,第一个是局部优化,运筹学大家都知道,OR基本上是带着企业内的数据,从这个宏观意义上面来讲,即使在企业运营里面算出最优,但整体上还看还不是最优。第二个是建模的静态模型,运筹学里面有决策变量、有约束条件的设定以及目标函数的设定,这些都需要很高超的技艺才能做的事情,我必须用最少的计算复杂度能够更精确地描述这个事件,所以做起来是很复杂的事情,做完了以后也轻易没人敢去动它。但是这个模型一旦变得静态就没办法快速反映社会现实的变化,这是第二个问题。第三个是算力不足对建模的限制,算力虽然一直在增加,但是也没有那么快,这一直是一个问题,所以很难真正地用足够多的变量把你所面临的决策复杂度做出来。

      二十年弹指一挥间,世界到底发生了哪些变化?我们现在再来看,这是现在最新的趋势,如何对当年OR苦恼的所谓古老OR,激发了什么新的活力出来呢?我们认为大数据发展解决了数据孤岛的问题。另外一个是AI的最新发展,可以在建模和求解方面让古老的OR技术重新焕发青春,就是建模这件事情,刚才我讲的关于建模的五大决策,本身它也可以成为决策变量,通过机器学习、人工智能算法,让这种模型的演化进一步变得自动化,这是一方面,也是模型的问题。另外一个是在求解方面,就是最前面讲到的,这些问题太复杂了用传统的方法解不出来,但是OR也发展了很多近似求解的方法,但是现在AI的发展,一下子解放了很多空间出来,就让求解这件事情,一下子求解时间上升,随着变量数值增加上升的曲线没有那么陡了。这是一个很有意思的进展。

      在这个领域里面,刚才我也讲到了还有BI,由于时间有限就不具体讲了。BI有自己的发展历程,也有在传统BI碰到的位置,现在BI跟AI结合也有很多新的东西出来。

      另外是AI,AI在我们的决策支持领域,在专家系统里面,AI在决策支持系统领域最早是以专家系统的应用,在座的软件消费代表可能听说过。专家系统也有它的辉煌和局限性,现在在这一代最新的我们知识库的知识图谱的概念出来以后,这个领域也焕发了一些新的生机,今天就不展开讲了。

      OR、BI和AI各自的尝试,实际上都有它的辉煌,但是都没有能很好地建立高度可依赖的商业决策支持系统,最新AI的发展和传统的OR、BI的结合,催生一个新的商业决策模式,我们把它称之为智能商业。什么是智能商业呢?我们大胆一点给它下个定义,智能商业是AI生成的决策支持系统,服务于组织中需要决策的各级人员,应该具备实时、闭环、自动进化、自动识别问题、全局优化等特征,目的在于提高企业决策质量和效率,增强企业数据分析的数字经济时代的竞争力。我们也提出了这样一个框架,这个框架有两部分,单看左边和单看右边,和传统的BI体系很像,都有底下数据层、模型层和应用层,但是有两个,从1-2推出去,这个模型的特点除了关注企业上下游,还关注产业链之间的关系。另外一个从数据来源上,除了企业内部除了底下两个企业之间联系的企业之间的交换数据,跟外部的整个数据发生交互。另外中间有个循环箭头,企业内部的优化模型进行优化,这是我们认为这一代的智能商业框架的不同点。

      这是一个智能商业决策系统与传统商业决策的对比,在决策者、分析主体、数据、模型、应用范围都有不同,这个就不展开讲了。

      这一点,可能是我着重要提起的,我刚才讲的这有点像绕口令,为支持一个知识结构的优化模型而做出关于决策变量的决策,刚才我讲到如何能使一个模型达到自动优化的能力,关于构建模型的这些决策,都要变成决策变量,通过AI的方式自动进行演化和适应。当然实践中需要大量的事情要做,这是我们完全可以想像的,也是我们努力的一个目标。

      这张图是智能商业行业价值提升分布图,这不完备,但是是一个思考的方法,横轴表示行业开展智能商业的可行性高低、主要考察行业的信息化、数字化基础情况,右侧代表可行性高。纵轴表示智能商业相对于传统的DSS给行业带来的价值提升,包括效率提升资源浪费的减少,用户体验的改善上方表示价值高。右上角象限里面零售、先进制造业、金融业、电商互联网金融这几个领域,可能是在智能商业行业培育最早的业务应用,并且最早获利的行业。

      除了理论上的探讨和思考,在一些具体案例上我们也投资和布局了很多,比如鸿鹊大数据,再比如这个气象大数据,助力商业决策,里面也用到很多AI和BI的技术。这是智能投放助力企业精准营销,具体名字还不方便透露。还有智能化超市的管理平台,这在智能化超市、无人超市领域会起到非常大的作用。

      这是自动驾驶领域,有一个level0到level5的分级系统,我们也是借助这个理论框架,把我们通常所看到的一些领域开展智能商业的应用情况,我们觉得都应该集中在左侧,但是仔细看起来发现实际上分布很惊云,甚至右侧都已经有不少这样的行业了,甚至你想找一个level0,完全没有智能商业支持的,完全是人类自身进行商业决策的已经没有了,不知不觉智能商业已经来到了我们身边。实际上我们星河互联风险投资,也是一个主要的业务板块之一,我们自己也在依赖于我们的智能商业理念,打造一个对我们的投资决策进行支持的系统。当然,想要达到完整效果需要很长时间的努力,但是我们已经在路上。

      今天跟大家分享的这些,有些细节还没有讲透,有机会可以跟大家讲得更多一点。我们认为企业智能化的未来已来,“无商业不智能,无智能不商业”,这是我们的口号,也是我们的理念,与大家共勉,谢谢大家!

责任编辑:Robot RF13015
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