人工智能技术|无数人扎堆计算机视觉，但这家公司却聚焦决策智能( 二 )

从疫情初期口罩、防护服等物资的调配，到通过人工智能加快核酸检测速度、公共卫生体系的疫情预警速度，再到城市的智能化管理，新业务需求推动了人工智能产业的发展，而人工智能的发展也会为更多领域带来了全新的变化。
比如主打短交通的九号机器人，其产品除了大家熟悉的九号电动滑板车，还涉及智慧物流和智能出行等B端业务，早在2016年就已开始在服务机器人领域布局,开展人工智能机器人的研发。疫情期间“无接触式”场景的需求也让九号机器人在配送领域进一步迭代，实现配送机器人跨层导航，电梯进行物联网改造后无需人类协助即可自主乘梯，实现跨楼层立体配送。
人工智能技术不只是在消费端带来更多方便，也在生产端大量应用。很多人工智能公司也意识到自己应该走向更加广阔的产业领域。
在产业领域，人工智能已经广泛应用在分拣、装配、焊接等生产过程，柔性制造、损耗优化等生产管理以及库房管理、供应链物流等诸多环节。
比如规模越来越庞大的仓储、海量SKU、促销时的峰值订单与即时消费，已经让物流系统变得愈加复杂，传统技术难以满足要求，需要更强大的人工智能技术才能驾驭物流系统复杂的情况。一些计算机视觉类的人工智能公司为此就自研了AMR/AGV智能机器人、SLAM导航智能无人叉车、人工智能堆垛机等多款智慧物流硬件，节省了员工拣选货物的劳动强度，也提高了整个供应链周转的效率。
各大企业的人工智能竞赛，已经过了应用摸索阶段，从比顶刊顶会论文、比大赛冠军数量，进入比落地项目多少、比实际效率提升的阶段。
从感知到决策：人工智能的新一步
智能是什么？
简单剖析，可以把它看成感知、分析、决策的统一体，三者既统一又有着逻辑上的区别。
感知是智能的第一步，是决策的依据，十分重要。作为人工智能的一大板块，感知智能解决的是视觉、语音、语言层面即“是什么”的问题，计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域就属于感知智能。
人们较为熟悉的人工智能“四小龙”商汤、旷视、云从、依图，其实最开始都聚焦于感知层面的计算机视觉方向，在感知智能层面做了很多落地应用，最典型的就是将人脸识别支付应用到更多场景，如在地铁等人流多、流速快、易拥堵场景实现千万级客流量无需刷卡的“无感通行”。
分析智能解决的是符合怎样规律的问题，比如被苹果砸中脑袋的科学家牛顿，当一般人看到（感到）苹果落地时，仅仅看到了表面现象，只有牛顿根据表面现象推导出了万有引力，这个规律帮助全人类将卫星和宇航员送上太空，也成功登陆月球表面，将人工智能技术升华到“科学家”层面，这也是当今人工智能企业着重努力的方向，例如萨摩耶云、第四范式、魔数智擎等通过建立模型或制造建立模型的工具，尝试找到更多应用的规律。
聚焦到决策智能，则要面对具体问题如何去解决。典型应用代表就是围棋人工智能程序AlphaGo，问世即定义了围棋的另一个时代，人类就已难以逾越。除了下围棋之外，决策智能还可以做很多更重要的事情。
萨摩耶云首席科学家王明明接受采访时讲到，决策智能就是要学会“做选择”，这一过程面临至少五大难题：其一在于选项的确定；其二在于选错的代价；其三在于是否选错未来才能知道；其四在于决策的连锁性，即一个决策会影响另外一个决策；其五在于有时决策的正确性取决于另外一个决策，即“博弈性”。
在王明明看来，决策无处不在，决策智能的不断进步与应用就如同汽车代替马车、手机代替电脑、机械化代替纯手工,都是因为效率的提升,“我们人工智能团队在做的,就是将决策智能应用在需提效的地方”。