人机协同的“星火”,何时能有燎原之势?

2022-04-18 16:15:18   来源:商业新知网

在国际论坛facebook上有一个有趣的讨论,“AI是否将代替人工?”

尽管目前尚未定论,但一个不可否认的事实是,以AI机器人为主导的新兴应用在各领域如雨后春笋般出现。

作为AI技术落地的一种表现形式,人机协同亦乘势崛起。

从基本概念来看,人机协同是一个人与机器透过经验及工作交流,持续改善工作流程的过程。机器可以依据人类导入的信息及流程执行作业,人类再根据机器产出的成果进行调整,形成一种协作模式。

本质上来讲,就是让人和机器各自做擅长的事情,互补性的实现价值最大化,而不仅仅是人和机器互相补位的问题。

当前,这种协作模式已被应用到多个领域内,例如服务行业的智能客服系统、医疗行业的手术机器人、甚至是新闻领域的媒体机器人。

实际上,当智能技术不断向大众生活渗透时,也推动了诸多传统行业的变革。但新兴行业的发展并不是一蹴而就的,在AI技术迅速发展的今天,人机协同究竟距离我们还有多远。

本文将从以下两个方面来讨论人机协同带来的改变及未来的发展趋势。

1、AI加持下,目前人机协同的表现方式如何?

2、长远来看,人机协同的大规模使用还有多远?

人机协同:AI进化的方向

在AI发展的过程中,很多人一度怀疑AI会彻底替代人工,而人类会面临无事可做的困境,因此对AI谈虎色变。在好莱坞电影中,导演们也倾向于将人工智能描绘成一种似乎注定要接管世界的邪恶技术。

其实不然,尽管人工智能从建立之初就致力于用机器模仿人类的感知和行为能力,以替代人类的部分工作,例如环境恶劣、内容重复的工作,都迫切需要人工智能的发展来替代人力。但是,在我们的日常生活中会面临很多复杂的情况,以人工智能现有的技术水平还难以达到高认知型工作的要求。

你可以对你的语音助手、或对商城里的机器人大喊大叫,表达愤怒,试图让其为你导航。然而,它既不会对你的痛苦表现出关心,也不会提供情感上的支持,而是简单的回馈交通路线和预计到达时间。当你与淘宝的聊天机器人沟通时,它也只会回答特定的问题,不会和你讨论到底哪件产品适合你。

根据麻省理工学院研究团队进行的一项实验结果显示,相较于纯AI应用的机器人或单一人类组成的团队,人机协作团队的工作效率更高,这一作业模式甚至能减少85%的人员闲置时间,大幅降低企业成本。

可以预见的是,人机协同将是未来社会的主要工作模式之一。

因为人工智能作为人类的助手能够协助完成大量简单、重复的任务。而人只需要完成其中创造性、思维性较强的工作环节,这将大大提高人们的工作效率甚至变革工作的模式。

举个简单的例子,如今日常的聊天都会用到输入法,或者是文本编辑器。而这两者其实都是依靠人工智能来提供最佳的写作体验。输入法能够储存你的打字习惯,通过首字母来预判你所要输入的词语,减少输入内容的时间。而文档编辑器则能够使用NLP 算法来识别错误的语法用法并提出更正建议。

除了自动更正,一些写作工具还能够根据用户需求提供写作上的建议。例如最近INK 发布的一项研究,其 AI 驱动的写作平台能够帮助内容写作者提高写作时的内容相关性,甚至能够帮助写作者改进文章风格提高网站流量。

此外,针对人工智能在客户服务中无法单独解决的问题,人机协同的模式可以获得更优的结果。当客服机器人遇到不能理解的问题时,可以迅速实现人工介入。同时,客服机器人又能够为员工提供话术推荐、流程导航、合规质检提醒等辅助,帮助员工提升能力。

事实上,随着人工智能技术的进步,我们已经能够在生活中的多个领域享受先进的智能服务,以人工智能为重要驱动力的新一轮科技革命正在重构未来版图。毋庸置疑的是,人工智能彻底代替人类是难以实现的,但人机协同绝对会是AI的进化方向。

各路玩家的差异化入场

后人口红利时代,劳动力问题逐渐凸显。

一方面是行业、企业普遍面临劳动力短缺,劳动力成本上升的问题,这在服务员和制造业方面体现的很明显。另一方面是劳动力要求提升,许多年轻人不愿去从事重复率高,收入水平却不高的工作。

在这种背景下,人机协同逐渐成为趋势,许多行业、企业纷纷开始采用人机协同并获得不错的收益。尤其是人机协同商业模式的突破,拓宽了人工智能商业化落地的途径,也催生了许多潜力巨大的科技企业。

比如容联云、追一科技等企业,通过为企业提供数字化服务成为了人工协同细分赛道的代表性玩家。

具体来讲,作为一家AI数字员工提供商,追一科技的主要业务是为金融(银行、保险、证券)、政务、运营商等领域的企业,在营销、销售、服务、运营等业务场景,提供多样化的AI数字员工产品和解决方案。

AI机器人不仅可以自动化、智能化处理各种咨询、服务和营销操作,为企业释放人力,降低成本。更为关键的是,还可与员工人机协同,提供多场景智能辅助和分析,提升业务处理的专业化、规范化、高效化,从而释放更大的业务产能和价值。据公开资料显示,目前其服务范围覆盖了国内70%的前20强银行和三大电信运营商,累计客户已达到300多家。

而致力于成为全球领先的通讯产品新型服务商的容联云,据爱企查信息显示,其成立于2009年,早于96%的同行,属于早期进入市场的企业。2021年2月9日成功赴美上市,成为中国SaaS企业赴美上市第一股。

从业务上来看,容联云主要是基于云计算和人工智能系列技术,为企业和政府组织提供全面的通讯及数字化服务。换言之,就是助力企业和政府组织实现生产管理、市场营销、运营服务等系统的全数字化升级改造与融合打通。

举例来讲,在银行这一场景里,人工客服的上班时间是固定的,即便是在线上人工值班期间也可能会存在回复不及时的情况。

那么这个时候,以AI技术为支撑的智能客服体系就能很好的弥补这方面的空缺。比如,容联云与某股份制银行合作,便是以对话式AI技术为支撑,搭建智能化客服体系,对用户的需求可以实现毫秒级相应,语音质检实现从2%到100%的全覆盖。与此同时,也降低了人力成本,达到较好的人机协同效果。

当然,上文中我们也提及到,人机协同的运作模式并不仅仅局限在客户服务行业。

比如以AI四小龙之一的商汤科技,其人机协同产品在医疗、教育、汽车、电子等行业中均有渗透。

智慧诊疗平台SenseCare,就是商汤科技自主研发的一套人机协同辅助诊疗解决方案。能够协助医护人员进行诊断、治疗、康复一系列完整的工作流程,在不同的临床方向提供AI 智能应用支持。

此外,云从科技的人机协同同样进展迅速。其 “智慧海关”能够帮助海关部门实现智慧化、高效化、精准化的现场监管监控,进而提高口岸作业的智能化程度,如今这一项目已经成功落地广州海关。

人机协同模式逐渐从实验室走向市场,并开启商业化,与此同时,市场渗透率的提升需求也在呼之欲出。

如何摘到人机协同的“低枝”?

尽管长期来看,人机协同发展是大势所趋,但人机协同仍面临行业渗透率不够的局面。

根据中关村大数据产业联盟发布的《中国AI数字商业展望2021-2025》报告显示,人工智能技术在数字商业支柱产业链渗透率不断提升,2021年AI数字商业核心支柱产业链规模约306亿元,AI技术综合渗透率约16%,其中,人机协同渗透率不足7%。

当然,报告还显示,预计到2025年,数字商业的AI综合渗透率约至30%,支柱产业链市场规模或将实现1853亿元,前景乐观的既定性明确。

那么,人机协作渗透率的提高需要如何去实现?

毫无疑问,相关企业技术的持续更新迭代,是首要的,也是必要的。

如果把人机协同比作一棵大树,那智能技术就是行业的根本。

在新的时代关卡,智能技术已深入赋能生产、分配、交换、消费等经济活动环节。企业想要布局人机协同、积极探索商业化应用,提升人机协同的渗透率都需要建立在智能技术的基础上,缺乏核心技术的科技产业只会是空中楼阁。

事实上,国内大部分人机协同领域的企业对核心技术的研发投入都较为重视。

其中,追一科技为促进AI核心技术和产品的研发升级先后完成多轮融资。智能通讯领域的容联云也在不断增加研发投入,财报显示其2021年研发费用增幅始终在60%以上。

这些策略带来的最明显的结果是,企业核心技术的显著提升。

据容联云官网信息显示,容联云在核心板块AI视觉、云梯AIKkernel、云联络中心CC、以及云通讯上均取得突破。其自主研发的容犀辅助机器人更是拓宽了人机协同技术的商业落地路径,截至2022年4月14日,容联云的知识产权超过400项。

当然,人机协作这棵大树的枝繁叶茂,除了根本的技术支撑,还需要能够进行“光合作用”的枝叶。

目前来看,人机协同主要的盈利方向仍是toB,行业内的企业想要提高营收,获得进一步发展,就需要拓展更多的下游客户,扩大市场覆盖率,以此来搭建自己的生态系统。

简言之,需要企业搭建自身的生态圈。

康辉在《平均分》中写道:“认认真真的把自己正在做的事情做到极致,术固然重要,但道更重要。”如果说将这句话运用到这里,笔者认为,企业搭建生态圈,赋能行业,这就是“道”。

以京东云为例,进入2021年以来,京东云在稳步扩张电商、仓储物流客户基础上,持续对外开拓市场。先后在医疗、客服方面做出突破,通过服务产品与模式的创新升级来扩大自身生态圈,提升盈利能力。

据京东云发布的春晚成绩单显示,其自主研发的智能客服“言犀”基于智能人机交互技术,自2022年货节启动至春晚结束,为16.5万商家提供上亿次服务。

试想,这个赛道上的各个玩家都在不断拓展生态圈,这必然会带来两个结果:一个是加速企业本身的发展,另一个是反哺行业的发展。因为只有相关企业不断拓宽生态,加强自身营收、盈利能力,才能强化自身发展底座,为整个人机协作渗透率的提高添砖加瓦。

事实上,人工智能协作已不再是一个与我们无关的遥远概念。纵观整个市场,人机协同已然驶入发展快车道,渗透率的持续提高只会是一个时间的过程。

来源:松果财经

关键词: 人工智能 核心技术

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