伴随人工智能的发展与应用逐步成为世界各国的发展战略，AI技术已经进入了历史性拐点。其中，从企业应用层面看，AI技术是企业提升运营效能、应对市场竞争的重要工具，各行各业的企业都有着向智能化升级的强烈需求。
然而，对于大部分传统企业以及中小型企业而言，距离人工智能技术的真正落地应用并且创造价值，还需克服许多障碍。以人才的短缺为例，德勤在今年10月发布的《企业AI应用报告》(State of AI in the Enterprise)表示，69%的企业在寻找人工智能技术人才时都面临着“中等、主要或极端”的挑战。
由此，应用企业级AI平台或许成为了各传统企业和中小企业迈向未来的新方向。12月7日，在“联想企业级人工智能平台发布会暨联想机器智能中心四周年庆典”上，联想企业级人工智能平台LeapAI正式发布，其支持AI各种技术，具备自动化模型开发过程，有助于降低企业AI应用门槛和技术投入，缩短企业开发AI的进程。
然而，企业级AI平台在应用过程中仍面临挑战。记者获悉，从市场端看，企业级AI平台并不适用于所有企业，如企业想要在纵深领域深度应用AI技术，这样的平台工具或无法支撑企业研发“杀手级”应用。此外，只有数据收集较多、质量较好的企业在应用企业级AI平台才能取得更好的效果。
传统企业智能转型需求大
传统企业对智能化升级转型的需求十分明显。上述报告称，将AI技术应用到企业中，可使其现有产品更智能、优化内部运营和帮助企业管理者做出更好的决策，来改进现有产品或服务。
尤其对于传统行业企业而言，AI技术的应用能够推动行业变革。如在电力行业，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。12月7日，联想集团副总裁、首席研究员、大数据事业部总经理田日辉举例称，在新能源的应用上，大数据和AI技术可以有效对风能、太阳能等能源的供应量和用户用电需求量两方的数据进行整合和分析，从而自动进行价格优化。“这些都是人工智能非常典型的应用场景，会对整个社会效率有巨大的提升。”
然而，目前企业在部署AI时主要面临几大挑战：首先，AI全周期应用链涉及多个环节，使用门槛极高，处在爆发期的AI技术快速迭代演进，对人员技能有很高的要求。“制造业对AI新技术的投入没有那么多，我们人员的储备和新技术是缺乏的。”长飞光纤光缆股份有限公司CIO汪华表示。
同时，大规模技术研发投入也成为企业应用AI技术的一大障碍。2017年，百度CEO李彦宏便表示，百度每年把15%的营收(约合15亿美元)用于研发，并表示所有投入都与AI相关;三星也称在未来三年会继续投入220亿美元来提升AI技术，并将会组成一支多达1000人的工程师团队。
由此，联想认为，赋能传统企业和中小企业，为其提供AI开放平台，有利于降低企业应用AI技术的门槛，助力企业构建自身AI能力体系，实现从“授人以鱼”到“授人以渔”的转变，从而加速企业人工智能的业务化应用，进而推动全行业的人工智能应用。
智能平台应用存挑战
企业级AI平台的愿景很美好，但其对企业是否有足够吸引力?12月7日，联想创投大数据及物联网业务总经理吴越在接受21世纪经济报道记者采访时便表示，目前从市场来看，在企业级AI平台方面的竞争还不是特别激烈，“现在一部分企业提供的AI平台服务集中在某一领域，比如语音识别、人脸识别等。而我们的观察是，比如汽车企业，当它们想探索自动驾驶技术时，它们有一定的可选择的合作伙伴，但如果它想在企业生产经营管理链条上应用人工智能技术就非常困难。企业级AI平台就是作为一个工具，为企业解决一部分问题。”
不过，企业级AI平台并不适用于所有企业。虽然企业级AI平台可以为企业提供不同类型的算法，满足各个行业不同的数据分析需求，但企业可提供的数据质量也决定了算法结果的精准度。以LeapAI平台为例，其目前最理想的行业客户便是泛工业企业。12月7日，联想机器智能中心负责人罗军便表示，生产过程已高度智能、传感器较多的企业收集的数据质量非常好，此外，银行电子交易数据就比人工手工记录的数据更准确，有利于提升平台效果。
从需求端看，企业对AI这一技术的投资回报也存疑。尤其是对于一些想要把AI技术在某个业务中进行纵深应用的企业，企业级AI平台也许并不能满足其需求。对此，吴越坦言：“我们认为，企业级AI平台更偏向于平台侧、工具侧，是为了拉低AI技术的应用门槛，如果企业只是想解决某一个问题，那么这个平台客观来说不是企业最佳的选择。”
即使在企业成功应用平台后，无论是企业还是平台本身都仍面临着挑战。算法需与企业运行机理相结合，而在应用企业越多、行业覆盖越广的情况下，企业级AI平台需要更准确地实现定制化算法、提供更稳定和延续的服务。从技术层面看，LeapAI平台在服务延续上则会遵循企业级的软件规则，“比如如果有后续的延续服务出现、新的算法技术出现，我们会把它作为增强包和选件提供给客户。”吴越对21世纪经济报道记者说道。
除了从技术层面优化服务以外，和企业加强合作沟通也是企业级AI平台服务不断优化的重要保障。田日辉对21世纪经济报道记者表示，企业级AI平台的确注重解决的是行业共性的问题，而一些行业内部也有其特定的模型和分析方式。“对于我们原先没有覆盖的分析方法，企业可以作为我们的共同开发者，一起做行业模型图，这是一个比较好的模式。”
具体来说，平台的研发团队一方面要和高层沟通，了解他们对该企业价值的理解和定义，另一方面也要和直接的业务人员沟通，了解他们的业务经验。“大家会觉得有了机器学习，业务经验无所谓，但其实人的经验也是非常重要的，我们可以把人的某项经验当作一个要素添加进模型里，这对模型的效果提升作用便非常明显。”罗军表示。
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