专访云从科技副总裁朱健

　　而被认为可推动未来经济发展的人工智能产业，也已经发展到了全新的阶段。2022年世界人工智能大会期间，云从科技副总裁朱健在接受

　　今年，云从科技宣布拓展智能网联汽车领域，并在车路城协同开放平台、人工智能核心技术研发、硬件系统核心技术研发、智能座舱等方向重点发力。

　　在2022世界人工智能大会上，云从科技展示了其最新的AI领域布局——人工智能人机协同系统CWOS，针对AI应用落地的过程中将面临哪些问题，公司切入智能网联车赛道有何意义，AI发展与人类未来工作走向等话题，

　　云从科技副总裁朱健。

　　碎片化应用场景下，AI定制化尚不可避免

　　提到人工智能赋能千行百业的重要意义时，无法避免的一个问题是，不同的领域与需求下，人工智能的应用场景是碎片化的。面对碎片化的应用场景，企业提供的AI产品与技术算法也变得个性化与碎片化，在实际应用落地时，如何解决这一痛点？

　　朱健指出，目前AI渗透率是不够的，AI发展建立在数字化、信息化基础设施建设较好的前提下。而在数字化、信息化尚未完成的行业，对人工智能的需求尚未展现出来。因此，现在政府大力倡导发展人工智能行业，把技术能力应用到更多的行业里面去。虽然AI目前并未飞向千行百业，但放眼未来，人工智能发展前景非常广阔。

　　而面对碎片化的应用场景，如何既满足个性化需求又兼顾效率，朱健认为，效率的提升是一个循序渐进的过程，至少在相当长的时间段内，人工智能定制化是无法避免的。

　　如何解决需求侧的差异化需求，对于人工智能企业来说面临着巨大的挑战。作为中国AI平台型龙头企业，云从科技在2017年着眼于“人机协同平台”的研发，2020年正式推出全球首款人机协同操作系统CWOS。

　　通过提供人机协同相关算力、算法和数据管理能力及应用接口的底层软件系统，云从CWOS操作系统迄今已经落地并布局智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四大方向。这六七年里在不同领域内的技术积累，朱健称之为“技术资产”。

　　在他看来，不同场景下的人工智能定制化开发中，技术具有一定的通用性，能够在不同场景实现“知识迁移”。“技术资产”可以让定制化开发在迁移过程中不断降低。例如不同场景下的人证比对技术，不需要对算法做中心调配，而是在数据接口这一侧做适配。因此，随着技术资产的不断积累与深厚，最初80%的定制化开发会变成20%的定制化开发。

　　此次在2022世界人工智能大会上展出的云从“谛格边缘智能盒”正是批量化实现AI应用落地的示例——搭载标准化算法与应用包，可以快速对现有传统硬件进行智能化升级改造，以AI模型、引擎及应用有机组合，综合性能、功耗、成本、算力，标准、高效、低门槛地赋能千行百业。目前已应用在垃圾分类与加油站安全生产等领域。

　　其次是人工智能企业对自身算法技术不断迭代，而整个行业的技术进步将推动效率的持续提升。

　　朱健：人工智能头部企业解决盈利问题，没有障碍

　　今年，云从科技开启了一项全新的业务——依托人机协同操作系统CWOS构建车路城一体化大脑，通过人、车、路、城数据的全融合，铸就车路城一体化数字底座，构建“知、析、存、思、动”的车路城一体化大脑。

　　公开资料显示，云从科技将围绕智能网联汽车核心业务，在未来三年内，实现三大成果：助力打造全国领先的智能网联汽车小镇，形成智能车联标杆；研发低速无人车及服务机器人产品，打造网联机器人与服务机器人孵化中心，加快产业链成熟度建设。

　　在朱健看来，进入一个全新的行业，有助于提升公司未来的营收与利润，同时通过技术改变人们的生活，最终也帮人们拥有比过去更强大的优势。另外，当前汽车的智能化到了关键的跃迁期，未来的汽车不仅是出行工具，对涉外环境而言，还是一款车辆信息、道路信息、城市信息的数据采集终端。当汽车开始智能化时，意味着它成为了一个巨大生态的融合。

　　今年5月，云从科技成为首家登陆科创板的AI平台型企业。公司在2019年至2021年累计研发费用超过15亿元，并提出预计在2025年实现盈利的目标——也是AI四小龙里首个提出明确盈利时间点的企业。

　　面对当前公司仍处于“烧钱”研发阶段，投资者可能会引发的盈利担忧，朱健表示，随着技术不断进步，人工智能头部企业解决盈利问题，根本没有障碍。“随着单位成本越来越低，我们在单个项目上的盈利能力就会增加。公司首先会在具体的业务层面实现盈利。我们预测这个时间不会太长。”

　　枯燥、重复、危险的工作将被AI取代

　　一方面，AI技术大规模应用为各行业带来了效率和效果的提升，但是另一方面，AI的进入也意味着一部分工作岗位的退出。麦肯锡全球研究院在2017年发表了一份长达160页的报告，预测2030年前后，全球4亿~8亿的人口会因为自动化的到来而需要寻找新的工作。

　　AI的发展，或许将造成一部分对应领域的工作问题。面对这一长期引发争议的担忧，人工智能企业如何看待？

　　朱健笑了一下，他表示，AI技术的进步会让一部分人面临失业，但更多的是带来机会。

　　他进一步解释，目前人才市场存在一定的结构性矛盾。举例来说，银行在落地AI技术应用时，伴随了一部分工作岗位的退出，但公司跟银行同时在做相应的技术解决方案，通过大数据、人工智能技术，帮助释放出来的人力进入新的工作岗位，帮助银行更好地去定位客户的需求，去帮助他们快速到达现场服务企业客户、高净值客户，完成客户相关需求所需要的流程。

　　AI在淘汰人力的同时，大量地节约了时间。以自动驾驶为例，在车上节约的时间可用于娱乐，也可用于办公等。另外，AI取代的工作通常而言有一些共性，第一是极为枯燥，第二是完完全全重复，没有任何新技能；第三是有一定危险性，“把人类从这些工作里释放出来，不是挺好的吗？”他说道。