觀察者網(wǎng)：“世界人工智能大會(huì)（WAIC）”作為國(guó)家級(jí)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)，今年已舉辦到第四屆。本屆主題是“AI賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。您認(rèn)為人工智能在城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？能講一下具體的應(yīng)用案例嗎？

肖芳芳：我們可以看到人工智能正在經(jīng)歷歷史性時(shí)刻，當(dāng)今時(shí)代進(jìn)入了人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)廣泛融合的前夜，它已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用階段，推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)啟動(dòng)效率變革、動(dòng)能轉(zhuǎn)換之路，人工智能也正在催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體躍升。

人工智能目前擁有無(wú)與倫比的應(yīng)用場(chǎng)景，已經(jīng)在教育、醫(yī)療、工業(yè)、交通、辦公、生活等各領(lǐng)域推動(dòng)城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

例如，以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)在數(shù)據(jù)分析和決策效率上有顯著優(yōu)勢(shì)。以前，企業(yè)的決策管理一直都是高度依賴管理者或行業(yè)“老司機(jī)”積累的主觀經(jīng)驗(yàn)，決策節(jié)奏也只能是一次次離散行為，如果人工依靠過(guò)去的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)做決策，企業(yè)優(yōu)化成本空間小、效率也低，而以機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)和深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)輔助和增強(qiáng)人工決策，立刻能夠?yàn)槠髽I(yè)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效的效果。

例如，在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，大部分制造企業(yè)還使用人工方式制定生產(chǎn)計(jì)劃與排程，計(jì)劃、排程、下達(dá)、報(bào)工、調(diào)度基本通過(guò)會(huì)議溝通和協(xié)調(diào)，這不僅效率低，而且排出的計(jì)劃可執(zhí)行率低，即使再聰明有經(jīng)驗(yàn)的“老司機(jī)”也無(wú)法計(jì)算出精確到工序的工作時(shí)間。

我們看到行業(yè)普遍面臨這樣的痛點(diǎn)，通過(guò)借助于我們自身核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)運(yùn)籌優(yōu)化算法和人工智能技術(shù)研發(fā)了智能供應(yīng)鏈計(jì)劃系統(tǒng)，能夠幫助企業(yè)在滿足各種生產(chǎn)資源約束的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)、同步地給不同生產(chǎn)階段的生產(chǎn)排程計(jì)劃，最大化優(yōu)化業(yè)務(wù)目標(biāo)，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)管理及作業(yè)流程，降低生產(chǎn)成本，提高整個(gè)生產(chǎn)及管理效率，縮短生產(chǎn)周期，加快市場(chǎng)響應(yīng)速度。

悠樺林智能供應(yīng)鏈計(jì)劃系統(tǒng)

在實(shí)際落地案例中，我們服務(wù)世界領(lǐng)先的汽車零部件制造公司，通過(guò)我們的系統(tǒng)將原來(lái)花費(fèi)數(shù)小時(shí)的排產(chǎn)工作縮短至分鐘級(jí)，降低了11%單SKU（Stock Keeping Unit，庫(kù)存量單位）備庫(kù)量，提升了15%交付及時(shí)率。

應(yīng)該說(shuō)，現(xiàn)在基于AI用模型和算法做出的智能決策，充分展示出比人工經(jīng)驗(yàn)決策更高的精準(zhǔn)度，商業(yè)決策正在從基于主觀經(jīng)驗(yàn)的滯后離散決策轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的智能實(shí)時(shí)決策，數(shù)字化時(shí)代的企業(yè)決策必需向智能化轉(zhuǎn)型，完成由經(jīng)驗(yàn)決策向機(jī)器決策演進(jìn)。

從我自身的角度來(lái)講，我們悠樺林一直在積極探索AI賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型，我們通過(guò)人工智能+運(yùn)籌優(yōu)化算法，讓企業(yè)具備商業(yè)智能決策能力，在工業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)智能APS（Advanced Planning and Scheduling，高級(jí)計(jì)劃與排程）讓企業(yè)更科學(xué)地規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃，降低生產(chǎn)資源浪費(fèi)，提升生產(chǎn)效率；在物流領(lǐng)域，通過(guò)智能調(diào)度幫助企業(yè)找到性價(jià)比最高的運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本，保障送達(dá)時(shí)效；在交通運(yùn)輸領(lǐng)域，通過(guò)完整的產(chǎn)品體系和智能決策產(chǎn)品矩陣，實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和實(shí)時(shí)調(diào)度。

悠樺林智能供應(yīng)鏈計(jì)劃系統(tǒng)甘特圖

觀察者網(wǎng)：隨著人工智能領(lǐng)域中算法、算力、數(shù)據(jù)三要素快速迭代升級(jí)，人工智能技術(shù)區(qū)域成熟，開(kāi)始與各個(gè)垂直行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行深度融合。您認(rèn)為人工智能實(shí)現(xiàn)賦能行業(yè)的關(guān)鍵和核心是什么？很多人工智能公司如雨后春筍般出現(xiàn)，您認(rèn)為這樣的科技公司應(yīng)該具備怎樣的核心競(jìng)爭(zhēng)力才會(huì)脫穎而出？

肖芳芳：從商業(yè)角度來(lái)看，人工智能賦能行業(yè)的核心關(guān)鍵在于能否給使用者帶來(lái)價(jià)值，是否有商業(yè)化的市場(chǎng)需求；人工智能是一種技術(shù)能力，最后是要變現(xiàn)成場(chǎng)景應(yīng)用，幫助企業(yè)、消費(fèi)者去解決問(wèn)題，或帶來(lái)新的“剛需”。人工智能要實(shí)現(xiàn)行業(yè)賦能，推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化升級(jí)，前提是能給行業(yè)帶來(lái)實(shí)際的效率提升或者降本增效等價(jià)值，如果沒(méi)有商業(yè)化的市場(chǎng)需求，便無(wú)法推動(dòng)人工智能技術(shù)，在過(guò)程中便被市場(chǎng)淘汰。

放眼中國(guó)和全球的人工智能實(shí)踐，人工智能與工業(yè)的結(jié)合成為全球矚目的焦點(diǎn)，工業(yè)智能的核心在于決策和執(zhí)行，但是目前工業(yè)界大都以人的決策和反饋為核心，而人工智能為工業(yè)帶來(lái)的革命性的改變是擺脫人類認(rèn)知和知識(shí)邊界，為決策支持和協(xié)同優(yōu)化提供可量化的依據(jù)，人工智能最重要的一個(gè)價(jià)值在于實(shí)現(xiàn)知識(shí)的沉淀，把工業(yè)的技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)復(fù)用和重構(gòu)，從而降低成本，降低風(fēng)險(xiǎn)，提高生產(chǎn)服務(wù)效率。

可以說(shuō)在海量數(shù)據(jù)和算法革命的雙向加持下，人工智能正在以史無(wú)前例的廣度、深度和速度逐漸為不同行業(yè)賦能，并在席卷更多商業(yè)資源的同時(shí)，為公眾創(chuàng)造價(jià)值。

至于核心競(jìng)爭(zhēng)力，我們是算法加行業(yè)know how。我們就是以算法為核心技術(shù)，在保障技術(shù)領(lǐng)先的前提下，深刻理解行業(yè)和認(rèn)知行業(yè)痛點(diǎn)，用新的技術(shù)解決行業(yè)內(nèi)長(zhǎng)久存在的老問(wèn)題，為企業(yè)構(gòu)建智能決策的神經(jīng)系統(tǒng)，希望能夠影響整個(gè)行業(yè)乃至更大范圍的商業(yè)決策。通過(guò)將場(chǎng)景作為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，我們的智能決策解決方案覆蓋航空、智能制造、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域，幫助企業(yè)解決了在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的一系列決策優(yōu)化難題，為企業(yè)各級(jí)決策者獲得知識(shí)和洞察力，提高了決策的科學(xué)性。