汤松榕：人工智能赋能多应用场景 助力企业实现数字化转型 人工智能与数字化转型

汤松榕：人工智能赋能多应用场景 助力企业实现数字化转型

大数据时代下，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人类的生产生活方式，成为引领科技发展的关键要素。

我国“十四五”规划纲要也多次提到，要推动人工智能产业发展。新时期，人工智能如何赋能企业数字化转型？实现路径有哪些？未来又将走向何方？

日前，上海合合信息科技股份有限公司（以下简称“合合信息”）董事、战略发展负责人汤松榕做客人民网“人民会客厅”视频访谈栏目，从人工智能和大数据科技企业的视角，多维度分享当前数字化转型进程的新理念、新技术和新模式，为实现城市治理数字化转型建言献策。

以下是访谈实录：

人民网记者：人工智能正成为推动新一轮产业变革和数字化发展的重要驱动力量，请谈谈您对此观点的看法以及对行业有哪些新思考？

汤松榕：“十三五”以来，中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。我们最近发布的一份调查报告显示，人工智能行业近10年融资额达3万亿，产业正在迎来黄金期。随着人工智能关键技术的日趋成熟，AI正步入商业化落地阶段。

我认为，人工智能行业从过去20年前的石器时代、狩猎时代，正逐步走向农耕时代、工业时代，随着技术的不断成熟开放，未来中国人工智能行业将迎来高速发展期。

以智能文字识别应用为例，结合深度学习、模块识别等新技术，围绕商业办公场景，可以一站式解决纸质文档处理、自动报税、发票报销等业务需求，智能文字识别技术的落地构建了面向金融、制造、零售、服务等多行业的通用全产业链数字化解决方案。

人民网记者：相对于AI语音及人脸识别系统，智能文字识别行业市场发展前景如何？

汤松榕：相比于语音、人脸识别，文字识别是一个比较冷门的赛道，但是文字却是人类几千年来一直用来记录世界的工具，是人类社会运行的基础要素。

我认为，文字识别能够更多地解决人们身边面临的问题，比如证券开户，身份证、银行卡的识别提取等等，特别在复杂场景下如手机像素不高、对焦不准、光线较差等都可能导致一份文件无法精准清晰被识别出来，而合合信息要解决的就是这种复杂场景下的文字识别。

值得一提的是，人工智能行业的迅猛发展，也离不开中国智能企业的发力。我们在智能文字识别领域已拥有超过15年的研发经验和技术积累，主要基于自主研发的智能文字识别及商业大数据核心技术，为C端用户和多元行业B端客户提供数字化、智能化的产品及服务。

人民网记者：文字识别更多解决了当下面临的场景问题，同时也是赋能企业数字化转型的一个重要方面。您认为企业在数字化转型中面临哪些问题或挑战？

汤松榕：从行业发展趋势上，人工智能和大数据作为“新基建”重大发展战略的重要内容，近年来得到我国政府的重点支持。对我们而言，也有了更多的市场机会和发展空间，有望利用人工智能技术进一步深度赋能城市数字化转型。

作为“新基建”重大发展战略的重要内容，毫无疑问，人工智能和大数据正成为个人、企业、政府以及整个社会实现数字化转型的关键和原动力。

我认为，当前，企业面临的数字转型痛点包含供应商、客户、经销商开发难，资质评估不完整，上下游风险信息和突发负面感知度低等方面。

人民网记者：2021年11月25日，上海数据交易所揭牌成立仪式暨2021上海全球数商大会在沪举行。会上，上海数据交易所正式揭牌并启动全数字化交易系统。对此，您有哪些思考？

汤松榕：近年来，上海市作为全国高新技术产业、工业和新经济发展的核心地域，始终致力于推动政务、企业、民生信息化数据化建设。目前，上海正推动集成电路、生物医药、人工智能三大支柱产业发展，加快形成世界级产业集群。

以生物制药产业为例，以前人们需要通过传统调研的方式去获取每个龙头企业的基本信息，既耗时耗力还不全面，而借助大数据优势，合合信息能对一家企业的发展潜力、研发能力、背景实力以及风险状况等进行综合评分和动态监测，帮助政府及时发现不同行业、不同发展阶段的优质企业。

人民网记者：在一座城市的数字化转型中，如果能把数据治理做好了，就等于抓住了城市治理的“牛鼻子”。汤总，最后一个问题，您对未来城市的数字化转型有什么建议以及展望？

汤松榕：结合我们自身来谈，在上海的政府数字化转型过程中，公司通过大数据技术，能对一个城市或地区的产业经济数据进行全面整合、科学分析并进行可视化的展现。

特别是在助力政府治理数字化转型方面，我们为上海经信委打造了“一屏观产业决策分析系统”平台，该平台依托可视化、大数据、人工智能等技术推出多个产业主题，构建多个高效率业务模型，结合政府大数据平台，以点切面，分层展示全市产业发展态势现状，可以为产业规划、领导决策提供科学支撑。

另外，在信息化时代，如何发挥大数据能力，帮助政府加快推动社会治理、公共服务和城市运行等管理优化效能的提升，是企业自身感到非常自豪的议题。我认为，未来，人工智能将会真正把人从脏活、苦活、累活中解放出来，AI将让城市成为一个更加美好、更加有质量的城市。

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数字化转型之未来

21世纪前20年，是中国厚积薄发的20年，经济发展上的中国速度，扶贫道路上的中国温度，对外关系上的中国力度，让“中国梦”一步步走向现实，这已然超出世人的想象。面向未来，网络提速、数字赋能、智能加持，数字化转型还将产生更大的想象空间。国家“十四五”规划纲要以浓墨重彩描述了数字中国的美好愿景，政治、经济、技术、文化、社会都将被数字化的浪潮重塑，一个充满科技感的数字明天正在悄然到来。

智能技术从“脑洞大开”到“走向现实”

人工智能、大数据、物联网等新技术新应用新业态方兴未艾，人工智能是未来数字化转型的重要方向。未来，人工智能或有可能超越人类智能，彻底改变人类历史。例如，生物医疗行业的数字化转型可能会是翻天覆地的，生物科技的发展可能会出现“奇点”的领域。还有，著名的神经科学公司Neuralink宣布自己在“脑机”研究领域已实现重大突破。“脑机”就是利用一套接口系统将人脑与计算机相连接，让使用者能够直接通过意识与计算机实现交互。马斯克最新发布的脑机接口技术，则是用一款名为缝纫机的探针设备，将只有人类头发丝1/4细的线路与芯片植入人脑中。比起让人从内心拒绝的传统开颅植入芯片，马斯克的“缝纫机”可以避开软组织中的血管，降低大脑出现炎症和损伤的风险。未来数年将知识芯片植入人脑或不难，人与机器融合或将成为现实。智能社会素养将是未来社会我们需要具备的基础素养，也是未来人类永葆创新发展活力的源泉。

数字基建从“网络互联”到“万物智联”

随着5G和人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设的不断推进，适应数字经济与实体经济融合发展需要的信息基础设施体系将逐渐形成，最终向“万物智联”演进发展。未来，我国5G业务将逐步应用于增强移动宽带、超高可靠超低时延通信、海量机器类通信等领域，在大规模物联网、工业自动化、远程医疗等领域催生大量创新应用和业态，不断改变数字社会连接方式、提升全社会运行效率。此外，作为互联网重要的基础资源，IPv6是发展移动互联网、大数据、人工智能、物联网、云计算等新兴技术和实现万物互联的基础条件之一，与5G一样是数字化转型的核心驱动力。未来，我国将围绕IPv6关键领域开展技术攻关突破，不断提升IPv6网络质量和服务性能。基础设施和基础资源的突破发展及下一代互联网自主技术体系和产业生态的加速形成，将为我国数字化转型和数字治理提供强大支撑。

网络文化从“圈层认同”到“价值凝聚”

自互联网步入人类生活，时间和空间概念又一次发生了变化，地球逐步发展成为“村落”，无论何时、何地、何事，人们都可以通过网络获取相关资料，因为“连接”结识不同兴趣爱好的人，因为“在线”形成不同的文化社群，因为共同兴趣爱好和心理特征进而形成“圈层文化”，各自在相应的文化圈层中容易形成共识。我国约有7.7%的网民至少是某一个圈层文化的忠实粉丝，愿意根据兴趣爱好投身其中，有着明确的集体身份认同，可见圈层已经逐步大众化。然而，网民对信息的获取被“精准化”，较易形成“信息茧房”，或者“只见树木不见森林”。在建设数字文明的征程中要不断前行，一方面鼓励形成有特色的网络文化，另一方面要引导形成社会价值共识，在继承中国优秀文化的基础上，善用和激发圈层文化内在创造力，破壁出圈，推动网络文化蓬勃发展，让数字激发的正能量和网民创造热情融入人民整体文化生活。

数字经济从“个体消费”到“产业纵深”

自2020年新冠肺炎疫情发生以来，以数字技术为基础的新产业、新业态、新模式不断涌现，线上零售、线上教育、远程办公、视频会议等应用表现亮眼，成为对冲经济下行压力的“稳定器”。在新技术和新需求的驱动下，在敏捷式开发、并发式迭代的支撑下，互联网应用仍保持快速增长，不断拓展覆盖广度和使用深度，助推数字经济高质量发展。一方面，5G、大数据、人工智能、区块链等技术融合将从消费端（C端）加速延伸至企业端（B端）、政府机构端（G端），催生大量个人级和行业级互联网新应用新平台。另一方面，农村乡镇用户、低龄银发用户和海外用户均将快速增长，既带动网络购物、网上支付、网络娱乐等已有应用类型的使用率持续攀升，为互联网企业贡献较高市场收入，也将推动更多细分垂直应用出现，释放互联网企业的创造力。此外，大数据、人工智能、物联网、区块链等技术的持续创新将释放巨大的发展潜力，推动未来产业释放海量数字红利，成为经济增长的主要引擎。据此，我国经济结构将不断向线上迁移，数字经济占GDP的比重将持续上升，促使数字化转型不断加速，激发创新活力，释放国内外需求，创造更多投资机会，拓展生产可能性边界，形成比较优势，在数字时代的国际竞争中占据制高点、赢得主动权。

数字社会从“扁平微粒”到“立体和谐”

当前，数字化正以不可逆转的趋势改变人类社会，社会扁平化、自组织、弹性就业等，都逐步成为现实，数字化已然成为推动社会“平台化、扁平化、网状化、微粒化”发展的驱动力，而社会关系的重构将进一步带来社会分化，全面重塑社会治理模式和生活方式。在城市数字化转型方面，通过数字化手段，基于巨量数据，对大型超大型城市进行高效管理，真正实现“智慧”的城市。未来的城市将构建起政府与人民共建共治共享的全新运行生态。在农业社会，人类追求生存条件的改善；在工业社会，人类为追求最大的经济效益而不惜破坏生态环境；而进入数字社会后，人类开始重新审视人与自然的关系，更加注重人与自然的和谐发展，以数字生态的发展逐步实现经济效益、社会效益和生态效益的共同提高。

数字政府从“条块合作”到“三跨五融”

随着上网门槛的持续降低、上网技能的不断提升及上网场景的日益丰富，互联网存量市场和增量市场均将不断拓展，推动数字红利进一步释放。庞大的网民群体从需求侧为公共服务数字化转型提供了不竭动力，围绕人们衣食住行、教育医疗、就业养老等生活场景的公共事业将更加便捷高效，真正实现社会福利的普惠均等化。例如，数字化公共教育平台将不断扩大优质教育资源的覆盖范围，惠及边远贫困地区学校；数字化远程医疗平台将加强对5G技术、全息影像技术、传感技术等的运用，助力破解医疗资源总体供给不足等问题。在未来，我国政府将继续从国家层面推动政府数字化协同建设，实现打造整体数字政府的目标。通过密切联系国家各部委，充分吸纳地方政府建议，统筹各部委之间、中央与地方之间的需求，加快形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系。同时基于具体的业务需求驱动，在全国范围内推动数据开放和跨部门共享，实现数据的增值利用、创新开发和价值释放。大力推动“数字政府即平台”战略，从国家层面建立数字政府服务质量、服务内容、数据共享等国家标准，助推实现跨系统、跨部门、跨业务的互联互通。（中国互联网络信息中心副主任张晓）

院士说丨两院6位院士献策人工智能、数字化转型、智能建造

以上内容来源：2021年7月6日《第12届中国房地产科学发展论坛》丁烈云院士发言

梅宏

中国科学院院士

中国计算机学会理事长

“数字化和转型必然不同，数字化是一个基础，而真正要实现数字化转型就是要在数字化基础上完成流程再造、理念变化。”

发展数字经济是我国一个重要的历史机遇期，数字化转型是重要途径，其关键是加快培育数据要素市场，重点实现制造业的转型。人工智能这一轮的变革是大势所趋，核心的驱动力就是互联及其衍生带来的人、机、物的广泛连接。

我国数字化转型正如火如荼进行着，数字化和转型必然不同，数字化是一个基础，而真正要实现数字化转型就是要在数字化基础上完成流程再造、理念变化。开放创新是互联网革命催生的新的‘创新范式’，从机械化思维到大数据思维，从零和博弈到协同共赢，甚至可以更宏观地说，是从工业时代的工业化思维向数字文明时代数字化思维的变化。

高度重视开源创新，通过这种方式有助于创建自主可控的信息技术新体系，也有助于促进我国数字化转型和数字经济发展。

以上内容来源：2021年7月8日《2021年世界人工大会》梅宏院士发言

李德毅

工程院院士

吴文俊人工智能最高成就奖

“真正的人工智能应该是类脑智能。”

新一代人工智能的核心应该是“学习”，现在所有计算机都是软件工程师的智能编程的代码在一次又一次简单执行而已。我们希望这个机器在学习过程中能够解决新的问题，这才叫做新一代人工智能。

机器需要依赖自身软硬件和外部变化的环境，通过交互学习和记忆实现成长。机器也许无法改变自身研发或者基础软件，如同人无法改变自己的基因一样，但可以通过自编程扩充自己能力，也可以通过交互提出扩充硬件或者基础软件的要求，让软硬件配合它更好的增长才干，适应环境增长。

使用深度学习和机器视觉，不仅可以而且很容易实现构建智能系统，还能使机器实现智能精细捕捉识别。由于使用了深度学习，该过程变得更加智能。该方法通常涉及诸如图像采集，预处理，特征提取，分类等步骤。这也被分类为广义图像识别。

传统人工智能是计算机智能，应该是封闭型人工智能。新一代人工智能应该是开放性人工智能，传统人工智能应该是算力算法和数据，新一代人工智能是交互学习和记忆，传统人工智能解决的是确定性问题，我们要解决的是不确定性人工智能。

以上内容来源：2021年4月《“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典》李德毅院士发言

吴志强

中国工程院院士

“人工智能可推演城市未来，未来的智慧城市是和人能够互动的，未来的城市是一个智慧的生命体。”

智能改变城市生活，智慧城市的实现速度超过人们想象。新型智慧城市的发展速度超过人们的想象。智慧城市的发展速度，只需5至10年的时间，一座城市的居民生活就可能出现翻天覆地的变化。

城市规划师，将成为城市的“终身伴侣”。现在的城市规划师假如不接受创新理念的话，可能会要退休的年龄就马上到了。”吴志强感叹，很多老一辈规划师都曾直言城市规划建筑已经不仅仅是修栋房屋，种棵树那么简单了，“你会发现原来城市可以做那么多了不起的事情，种了一棵树，而这棵树可以跟你唱歌对话，还有人工智能的导入。建筑也可能不是固定的，而是可以变化的，星期六一个样子，星期天一个样子，这些都需要规划师重新来自我学习，自我更新。

以上内容来源：2020年11月《第八届“清华同衡学术周”》吴志强院士发言

徐宗本

中国科学院院士

“人工智能就是数字化、网络化、智能化的代表，也是沟通现实和虚拟世界的理论和方法。”

人工智能具体从三方面来实现作用，即是“感”、“知”、“用”。“感”便是智能感知技术，通过模拟人的感知器官，如同眼睛看、耳朵听一般，将现实世界的像转为化虚拟世界。“知”便是智能认知技术，便是读懂数据的含义。“用”便是智能决策技术，读完数据后，AI要实现决策并采取行动。

因为大数据、机器学习、云计算等技术的发展，AI已经突破了“不能用”的阶段，到了“可以用”的技术拐点。不过从“可以用”到“很好用”，AI还有很长的路要走。目前人工智能主要靠人来收集数据，人去搭建数据模式。科学家目前为之奋斗的，就是让人工智能化走向自动化，迈向自主化。数据自动获取，自动产生。模型自动搭建。算法、场景自动切换。，这无疑能帮助人类解决当前最迫切的难题。

以上内容来源：2021年6月《广州日报官方帐号》发布的徐宗本院士讲话。

肖绪文

中国工程院院士

“加速建造机器人研制，让机器人施工，以此改善建筑业作业形态。”

智能建造是面向工程产品全生命期，实现泛在感知条件下建造生产水平提升和现场作业赋能的高级阶段；是工程立项策划、设计和施工技术与管理的信息感知、传输、积累和系统化过程，是构建基于互联网的工程项目信息化管控平台，在既定的时空范围内通过功能互补的机器人完成各种工艺操作，实现人工智能与建造要求深度融合的一种建造方式。

推进智能建造就需从三个方面入手：

一是构建工程建造信息模型（简称EIM）管控平台，EIM管控平台是针对工程项目建造的全过程、全参与方和全要素的系统化管控而开发的建造过程多源信息自动化管控系统。

二是数字化协同设计，利用现代化信息技术对工程项目的工程立项、设计与施工的策划阶段，进行全专业、全过程、全系统协同策划。

三是机器人施工，在EIM管控平台和建筑信息模型技术的驱动下，机器人代替人完成工程量大、重复作业多、危险环境、繁重体力消耗等情况下的施工作业。支撑智能建造的基础工作是三维图形描述、图形引擎和平台的开发以及建筑的三维空间描述和真实感表达的系列软件开发。智能建造应特别强调机器人代替人进行现场施工，从而改善建筑业作业形态，逐渐实现施工现场少人化，直至无人化施工。

以上内容来源：2021年4月肖绪文院士发布的文章《智能建造务求实效》

写在结尾的话

随着城市数字化转型、智能建造的发展，人工智能也开始越来越多融入人们的生活中，越来越多我们能接触的事物都与智能科技分不开。就人工智能对未来智慧城市发展，各位看官朋友们，是否也有自己的观点和建议呢？也欢迎各位在后台留言。

END

1、以上文中院士排名出场不分先后，本文内容由智能建造实验室收集整理编辑。返回搜狐，查看更多

人工智能：数字化的下一个前沿 – McKinsey Greater China

JacquesBughin，EricHazan，SreeRamaswamy，MichaelChui

人工智能的先行企业不仅获得了实际效益，也获得了突破性发展的机会。成功的转型需要企业把握好数字化及分析转型的多个关键点。

人工智能技术即将掀起新一波数字革命浪潮，企业应从当下开始积极准备。率先应用人工智能的企业已经有所斩获，使得后来者对加快数字化转型的需求更为迫切。本文将聚焦人工智能研究的五大方面：机器人和无人驾驶汽车、计算机视觉、自然语言、虚拟助手、机器学习（其中包括深度学习，这是近来许多人工智能技术取得突破的基础）。

近年来，人工智能领域的投资增长迅猛，主要来自谷歌、百度等数字巨头。据估算，2016年全球科技巨头在人工智能领域的投资高达200亿~300亿美元，其中90%的资金用于研发和部署，10%用于收购人工智能相关企业。该领域吸引的风投（VC）、私募（PE）、拨款和种子投资也如雨后春笋般增长，虽然投资者并不多，但投资总量达到了60亿~90亿美元。其中，机器学习作为促进人工智能发展的关键赋能技术，获得的内外部投资最多。

除了科技领域，人工智能在大部分行业中的应用仍处于早期试验阶段，仅有极少数企业开展了规模化部署。麦肯锡在调研中采访了来自10个国家、14种行业的3000余位关注人工智能的C级高管，其中仅有20%的受访者表示在企业大规模应用人工智能，或者已将其部署于核心业务。多数企业对人工智能的商用前景和投资回报心存疑虑。我们调查了160余种人工智能应用案例，发现其中仅有12%属于商用部署。

应用模式的差异导致率先将人工智能付诸应用的数字化企业与后来者的差距不断拉大。在麦肯锡全球研究院的产业数字化指数（IDI）中名列前茅的行业（如高科技、电信、金融服务等）也是人工智能应用的领军行业，在这一领域的投资意愿最为强烈。业内的龙头企业应用人工智能的深度和广度已经相当可观，或者在各个职能部门应用了多项技术，或者在核心业务中完成了部署，例如汽车制造商运用人工智能技术开发无人驾驶汽车、改善企业运营；金融服务类企业则将其应用于提升客户体验的相关职能。

一些早期证据显示，大力投资人工智能的企业不仅取得了实际效益，也获得了突破性发展的机会。我们在调查中发现，某些采用人工智能技术的先行企业将强大的数字能力与积极主动的战略相结合，获得了更高的利润率，而且未来有望进一步拉大与其他企业的业绩差距。我们在零售业、电力、制造业、医疗保健和教育等行业的案例研究充分说明了人工智能在提高预测和采购能力、实现运营优化与自动化、开发精准营销和定价策略、改善客户体验等方面的巨大潜力。

人工智能技术对企业的数字化实力有一定要求，而且往往需要以特定数据进行训练，这就意味着企业没有捷径可走，只能加快数字化转型的步伐，包括人工智能技术的发展。先行企业现已逐渐形成竞争优势，将后来者甩得越来越远。一场成功的转型需要企业把握好数字化及分析转型的多个关键点，包括：寻找商用意义、构建相应的数据生态体系、自主开发或购买合适的人工智能工具、调整工作流程、提升企业能力和改善企业文化，此外还有一点尤其值得注意——我们在调研中发现，高管层的支持、良好的管理和技术水平以及无缝数据访问能力是促成转型的关键。

不过，虽然人工智能可以带来诸多益处，但它也向企业、开发者、政府和劳动者提出了紧迫的挑战。劳动者需要接受新的技能培训，学习如何与人工智能协作，而非与之对抗。渴望成为全球人工智能产业中心的城市或国家必须勇于投入全球竞争，延揽人才、吸引投资。此外更要解决伦理、法律、监管等方面的问题，为人工智能的顺利发展扫清障碍。

请至www.mckinsey.com/mgi获取报告全文。

JacquesBughin为麦肯锡全球研究院院长，麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻华盛顿DC分公司；EricHazan为麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻巴黎分公司；SreeRamaswamy为麦肯锡全球董事合伙人，常驻华盛顿DC分公司；MichaelChui为麦肯锡全球董事合伙人，常驻旧金山分公司。

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