【劃重點(diǎn)】

?數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是終點(diǎn)，而是一個(gè)漫長(zhǎng)的旅程。

?人工智能的基礎(chǔ)研究和現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用之間，事實(shí)上是存在著一些鴻溝的。

?在很多人眼里，AI是一種工具，而AI本質(zhì)上是一種思想、方法論，甚至AI就是我們自己，因?yàn)槲覀兪且訟I的方式來(lái)想問(wèn)題的。

?沒(méi)有甲方和乙方，沒(méi)有運(yùn)動(dòng)員和裁判員，大家都要做運(yùn)動(dòng)員，都要下場(chǎng)貢獻(xiàn)，我們才可能踢贏這場(chǎng)比賽。

?企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要行業(yè)專(zhuān)家與AI科學(xué)家的化學(xué)反應(yīng)。

微軟全球資深副總裁，微軟亞太研發(fā)集團(tuán)主席兼微軟亞洲研究院院長(zhǎng)洪小文

如今已經(jīng)是一個(gè)言必稱(chēng)AI的時(shí)代，無(wú)論是個(gè)人應(yīng)用，還是企業(yè)應(yīng)用，AI已經(jīng)成為一切服務(wù)的標(biāo)配。

“以人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代技術(shù)正在顛覆和重塑各行各業(yè)，整個(gè)世界都在進(jìn)行一場(chǎng)變革式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！蔽④浫蛸Y深副總裁、微軟亞太研發(fā)集團(tuán)主席兼微軟亞洲研究院院長(zhǎng)洪小文認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是終點(diǎn)，而是一個(gè)漫長(zhǎng)的旅程。AI+是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，是當(dāng)前各行各業(yè)顛覆性的力量。

我們觀察行業(yè)變化發(fā)現(xiàn)，過(guò)去五年中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型說(shuō)得最多的是“互聯(lián)網(wǎng)+”，而從今年開(kāi)始，”AI+”或者“智能+”則成為主流。但是，當(dāng)前AI真正能解決的問(wèn)題并不多，而且AI的效果也還遠(yuǎn)不夠理想。AI從一個(gè)概念到一個(gè)工具，再到實(shí)際落地，這中間的過(guò)程步履維艱。

人們?cè)谡劦紸I的時(shí)候，覺(jué)得AI就是現(xiàn)成的工具，通過(guò)這些工具就可以解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題。但是在微軟亞洲研究院里劉鐵巖等科學(xué)家看來(lái)，人工智能更像是一種思想、一種方法論，必須與各個(gè)行業(yè)的知識(shí)深度融合，發(fā)明出新的技術(shù)、新的算法，才能夠真正發(fā)揮人工智能的威力。

“人工智能的基礎(chǔ)研究和現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用之間，事實(shí)上是存在著一些鴻溝的?！?劉鐵巖強(qiáng)調(diào)。

2017年，“創(chuàng)新匯”為彌補(bǔ)上這些鴻溝而誕生，“我們要積累的是AI落地的方法論，該用什么樣的方式才能讓AI落地，不是飄在云上的東西，作為一個(gè)研究機(jī)構(gòu)把這件事弄清楚才是最大的科學(xué)價(jià)值和研究?jī)r(jià)值?！?/p>

創(chuàng)新匯是以微軟亞洲研究院的頂尖科研智慧和微軟豐富多樣的創(chuàng)新技術(shù)為基礎(chǔ)，與不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)需求接軌，借科技之力幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)提升生產(chǎn)力和商業(yè)價(jià)值，并推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展?！癆I+行業(yè)正成為不可忽視的變革力量，而創(chuàng)新匯的切入點(diǎn)正是AI+行業(yè)?！眲㈣F巖說(shuō)道。

跑贏大盤(pán)4%以上，真正邁入智能投資時(shí)代

金融行業(yè)一直都是走在信息化、數(shù)字化最前沿的行業(yè)，可以說(shuō)科技就是這個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力所在。當(dāng)AI到來(lái)的時(shí)候，金融行業(yè)也是最迫切需要嘗鮮、變革的行業(yè)。

華夏基金是一家在創(chuàng)新技術(shù)開(kāi)拓方面一直走在行業(yè)前列的“急先鋒”。

“在人工智能方面，我們希望借助微軟亞洲研究院多年積累的前沿人工智能技術(shù)和科研成果，去提升華夏基金的智能投資能力，提高投資效率。”華夏基金董事總經(jīng)理、數(shù)量投資部行政負(fù)責(zé)人張弘弢表示。

正是出于這樣的考慮，華夏基金成為創(chuàng)新匯的第一批成員，在2017年就開(kāi)始與微軟亞洲研究的科學(xué)家們一起合作。

用AI做投資決策，這種做法早就萌發(fā)于金融行業(yè)。在以前的資產(chǎn)管理中，主動(dòng)量化、指數(shù)增強(qiáng)型產(chǎn)品大多采用多因子模型，在建模過(guò)程中存在一定的主觀性，而且同業(yè)中基本都采用類(lèi)似的信號(hào)挖掘方法，容易導(dǎo)致因子擁擠和失效的情況出現(xiàn)。不過(guò)，這些問(wèn)題對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，都是天然的優(yōu)勢(shì)所在。在華夏基金與微軟亞洲研究院互派團(tuán)隊(duì)進(jìn)駐對(duì)方實(shí)驗(yàn)室并密切合作之后，雙方探索出了“AI+指數(shù)增強(qiáng)”的策略。

我們知道，金融市場(chǎng)中的數(shù)據(jù)是一直變化的，而數(shù)據(jù)與模型就如同雞生蛋和蛋生雞的問(wèn)題一樣，無(wú)法確定誰(shuí)先存在。而“AI+指數(shù)增強(qiáng)”的核心在于，機(jī)器學(xué)習(xí)利用實(shí)時(shí)變化的最原始數(shù)據(jù)，可以實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)變化的因子，及時(shí)抽取α信號(hào)更改組合模型，時(shí)刻確保投資公式是當(dāng)前最佳，避免了人工計(jì)算公式的滯后性，以及不斷失效的問(wèn)題。

華夏基金總經(jīng)理李一梅

雙方經(jīng)過(guò)兩年的共同研究，今年3月華夏基金嘗試將該策略運(yùn)行于實(shí)盤(pán)中，這也成為“國(guó)內(nèi)第一個(gè)成功地將人工智能模型應(yīng)用于實(shí)盤(pán)操作的案例”。截止目前，實(shí)盤(pán)運(yùn)行的兩個(gè)策略在同業(yè)可比指數(shù)增強(qiáng)基金中始終排名前列，華夏基金的總經(jīng)理李一梅透露：“目前我們超越滬深300能穩(wěn)定在4%以上?！?/p>

行業(yè)內(nèi)人士都知道，這個(gè)數(shù)據(jù)是多么的可觀，李一梅對(duì)于這樣的結(jié)果也特別興奮：“非常希望盡早地把我們的成果真正的推向市場(chǎng)，用產(chǎn)品的方式推薦給我們的投資人，真正地實(shí)現(xiàn)我們‘為每一個(gè)擁抱科技的人創(chuàng)造更好的收益、創(chuàng)造更美好的生活’的愿景?！?/p>

在張弘弢看來(lái)，用‘AI+指數(shù)增強(qiáng)’的機(jī)器學(xué)習(xí)模型去替代傳統(tǒng)的量化交易方法，讓華夏基金的量化交易系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了核心引擎的更新?lián)Q代，如同汽車(chē)更換了發(fā)動(dòng)機(jī)一樣，真正邁進(jìn)了智能投資時(shí)代，“這也意味著AI+金融投資有了深度融合的新起點(diǎn)?！?/p>

集裝箱路徑規(guī)劃：從1-3小時(shí)到毫秒級(jí)的質(zhì)變

物流行業(yè)也是一個(gè)對(duì)信息化、數(shù)字化高度依賴(lài)的行業(yè)，東方海外航運(yùn)就是這樣一家典型的企業(yè)。東方海外航運(yùn)最大的資產(chǎn)就是每天跑在全球的集裝箱，而決定他們企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的就是這些集裝箱的路徑規(guī)劃。

傳統(tǒng)航運(yùn)企業(yè)通常采用基于運(yùn)籌學(xué)的組合優(yōu)化方法來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。這種方法一般需要首先對(duì)供需進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后基于預(yù)測(cè)結(jié)果，將有關(guān)客戶(hù)、港口、航線、區(qū)域的限制信息人為設(shè)置成現(xiàn)有商業(yè)軟件的約束條件，并用其進(jìn)行求解。這個(gè)過(guò)程其實(shí)是兩步完成，先預(yù)測(cè)再優(yōu)化的方式或造成誤差傳導(dǎo)，容易導(dǎo)致整個(gè)優(yōu)化過(guò)程的效果受損。

微軟亞洲研究院開(kāi)始與東方海外航運(yùn)進(jìn)行合作，為了突破方法的局限性，在合作中探索出了一套全新的解決方法——競(jìng)合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（Coopetitive Multi-Agent Reinforcement Learning）。傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)思路是希望在全局上求解優(yōu)化問(wèn)題，而競(jìng)合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)則把每一個(gè)港口和船只建模成智能體，對(duì)原來(lái)的復(fù)雜問(wèn)題分而治之，以去中心化的方式進(jìn)行求解。在各個(gè)智能體之間建立了高效的通信機(jī)制，通過(guò)協(xié)調(diào)智能體之間的利益分配與轉(zhuǎn)移，來(lái)促進(jìn)智能體之間的合作，同時(shí)協(xié)調(diào)他們之間的競(jìng)爭(zhēng)，最終起到全局優(yōu)化的目的。

一年多的合作，AI已經(jīng)在東方海外航運(yùn)產(chǎn)生了切實(shí)可行的良好效果。

在傳統(tǒng)方法中需要1-3小時(shí)進(jìn)行的路徑優(yōu)化，現(xiàn)在已經(jīng)預(yù)計(jì)可以縮短到毫秒級(jí)。同時(shí)，這是一個(gè)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的系統(tǒng)，可以與環(huán)境持續(xù)交互，當(dāng)一個(gè)港口停運(yùn)或者某一航線發(fā)生變化時(shí)，多智能體模型可以實(shí)時(shí)獲得信息，并動(dòng)態(tài)調(diào)整和反饋，快速適應(yīng)新的環(huán)境。無(wú)需像傳統(tǒng)運(yùn)籌學(xué)方式那樣，人為重寫(xiě)規(guī)則，再做優(yōu)化。此外，由于將以前的預(yù)測(cè)、規(guī)劃兩步完成變?yōu)轭A(yù)測(cè)環(huán)節(jié)與優(yōu)化環(huán)節(jié)是一體化進(jìn)行的，不需要分階段、按順序執(zhí)行，因此，也就不存在誤差傳導(dǎo)的情況。

樂(lè)觀預(yù)計(jì)，合作每年可以為東方海外航運(yùn)節(jié)省1000萬(wàn)美元的運(yùn)營(yíng)成本。

除了可以提高效率，新的解決方案中的每個(gè)智能體模型還可以針對(duì)港口的調(diào)度員進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)。在過(guò)去，航運(yùn)調(diào)度員會(huì)根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)對(duì)商業(yè)軟件給出的調(diào)度方案進(jìn)行調(diào)整，方案的實(shí)際采用率甚至不足50%。但競(jìng)合多智能體的模仿學(xué)習(xí)能力，可以學(xué)習(xí)不同調(diào)度員的行為習(xí)慣，生成更易于被調(diào)度員所接納的方案。

人工智能作為助手，結(jié)合調(diào)度人員的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，將進(jìn)一步提升東方海外航運(yùn)的運(yùn)輸調(diào)度效率。這種人工智能（AI）與人類(lèi)智能（HI）的結(jié)合，也將是未來(lái)人工智能普及的常見(jiàn)模式。

創(chuàng)新匯：行業(yè)專(zhuān)家與AI科學(xué)家的化學(xué)反應(yīng)

微軟亞洲研究院副院長(zhǎng) 劉鐵巖

從華夏基金到東方海外航運(yùn)，再看看今年入選創(chuàng)新匯的企業(yè)：順豐科技、萬(wàn)科，輝瑞制藥、我愛(ài)我家、遠(yuǎn)傳電信、國(guó)泰金控、三一重工、招商銀行等等，我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新匯的成員有一些共性。

首先他們都是行業(yè)龍頭企業(yè)，有著很強(qiáng)的行業(yè)代表性，他們更愿意做長(zhǎng)遠(yuǎn)的布局。

其次是這些企業(yè)都有著非常前瞻的思想，有強(qiáng)烈的做智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的愿望，很希望通過(guò)AI提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

同時(shí)，他們更了解行業(yè)的特點(diǎn)以及行業(yè)最大的痛點(diǎn)，有能力看到本行業(yè)的發(fā)展瓶頸。他們與微軟亞洲研究院的合作著眼點(diǎn)也不僅僅是一城一池，而是一起解決這個(gè)行業(yè)最難的、最前沿的、最有價(jià)值的問(wèn)題。

正如洪小文所說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的旅程。在這個(gè)旅程中，最愿意走在前面的，往往都是一些有“實(shí)力”的企業(yè)，他們是當(dāng)下第一批愿意“吃螃蟹”的人，也可以說(shuō)是“試吃AI”的一批企業(yè)。

行業(yè)發(fā)生很大的變革一定需要很長(zhǎng)的時(shí)間，不可能有一計(jì)放之四海皆然的靈丹妙藥。微軟是全球AI的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，但微軟更深知AI不是簡(jiǎn)單的工具，不是拿來(lái)就能用的。AI真正在行業(yè)中產(chǎn)生效果，需要的是擁有技術(shù)的微軟科學(xué)家和擁有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)一起互動(dòng)，才能讓AI真正落地。

“在這里沒(méi)有甲方和乙方，沒(méi)有運(yùn)動(dòng)員和裁判員，大家都是運(yùn)動(dòng)員，都要下場(chǎng)做貢獻(xiàn)，才有可能踢贏這場(chǎng)比賽。”劉鐵巖認(rèn)為，“如果想做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司，抱著裁判員的心態(tài)來(lái)看AI，其實(shí)它已經(jīng)輸了，因?yàn)樗麄儧](méi)有辦法全心投入，沒(méi)有辦法把自己最重要的知識(shí)拿出來(lái)。”

創(chuàng)新匯的目標(biāo)是讓AI創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，但是在雙方的合作中是沒(méi)有甲方和乙方的概念的，雙方完全是公正、平等、開(kāi)放的基礎(chǔ)上進(jìn)行合作。因?yàn)?，行業(yè)專(zhuān)家對(duì)人工智能技術(shù)的了解有限，而人工智能科學(xué)家很難有機(jī)會(huì)深入到行業(yè)一線。單獨(dú)依靠哪一方，這個(gè)創(chuàng)新就不可能成功，鴻溝就無(wú)法抹平。所以在合作中，需要行業(yè)專(zhuān)家放心傳授行業(yè)洞察、分享真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，AI科學(xué)家毫無(wú)保留地貢獻(xiàn)模型、算法以及調(diào)參技巧等。“數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要行業(yè)專(zhuān)家與AI科學(xué)家的化學(xué)反應(yīng)，雙方專(zhuān)家的深度融合，才能實(shí)現(xiàn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地與創(chuàng)新?！?劉鐵巖表示。

我們知道，現(xiàn)在有很多企業(yè)都在做幫助傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的事情，他們也可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)一些AI的落地，但在劉鐵巖看來(lái)，存在著不同層面的AI落地。

最簡(jiǎn)單的一類(lèi)就是“調(diào)包俠”，他們可以熟練地應(yīng)用成型的AI工具去解決一些問(wèn)題；第二類(lèi)是數(shù)據(jù)科學(xué)家，這些人對(duì)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)都有一些理解，他們可以組合、優(yōu)化甚至是稍稍改變已有的工具去解決問(wèn)題；第三類(lèi)才是AI科學(xué)家，就是類(lèi)似于微軟亞洲研究院的這些研究人員，他們每個(gè)人都有大量的發(fā)明，包括算法、工具、模型。

所以，創(chuàng)新匯幫助AI落地的獨(dú)特之處在于，研究院是通過(guò)AI科學(xué)家與行業(yè)專(zhuān)家一起合作，重新發(fā)明算法、工具、模型?！霸谖覀冞@些人眼里，AI不是算法，不是工具，而是思想，是方法論，甚至說(shuō)AI就是我們自己?！?劉鐵巖告訴懂懂筆記，他們的工作是以AI的方式來(lái)想問(wèn)題，用AI的角度重新設(shè)計(jì)算法和工具，去解決各行各業(yè)新的挑戰(zhàn)。

懂懂這樣理解，他們做的是更前沿的、更基礎(chǔ)的研究，他們的工作成果是方法論，而不是一個(gè)成型的解決方案。就如張弘弢所言，“華夏基金是創(chuàng)新匯第一批吃螃蟹的企業(yè)，與微軟亞洲研究院的合作不僅讓華夏基金的數(shù)字化轉(zhuǎn)型從‘互聯(lián)網(wǎng)+’，走向真正的人工智能驅(qū)動(dòng),從戰(zhàn)略研究層面讓人工智能在金融投資領(lǐng)域得以大展拳腳，與此同時(shí)，基于信任基礎(chǔ)，雙方還探索出了一套‘AI戰(zhàn)略研究合作模式’。”

【結(jié)束語(yǔ)】

在與劉鐵巖交流中，懂懂聽(tīng)到最多的一個(gè)詞就是“科學(xué)家”。怎么理解科學(xué)家的價(jià)值呢？

全球的科技企業(yè)都以研發(fā)投入作為一個(gè)公司技術(shù)實(shí)力的衡量標(biāo)準(zhǔn)。但其實(shí)回過(guò)頭來(lái)仔細(xì)看，從貝爾實(shí)驗(yàn)室到現(xiàn)在的谷歌、蘋(píng)果、微軟，幾十年下來(lái)，微軟的研究院從成立到現(xiàn)在已經(jīng)有28年歷史，一直是長(zhǎng)盛不衰，“秘籍”就在于不以追求短期商業(yè)價(jià)值為目的。

“在講科學(xué)和討論基礎(chǔ)研究?jī)r(jià)值的時(shí)候，我們會(huì)把眼下的商業(yè)價(jià)值放在次要的地位。我們看的是科學(xué)本身的價(jià)值以及長(zhǎng)期而言對(duì)公司未來(lái)的影響。” 劉鐵巖表示。

僅以微軟自身的轉(zhuǎn)型為例。在PC時(shí)代，微軟是一家全球領(lǐng)先的企業(yè)，在向互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型中稍有落后。而在薩提亞接任微軟CEO之后，提出智能云、智能邊緣，從過(guò)去的操作系統(tǒng)、辦公軟件向云、AI轉(zhuǎn)型，這次的轉(zhuǎn)型非常成功，微軟很快就重返高速增長(zhǎng)通道。“所有的技術(shù)我們手里都有，我們?cè)谌蛴猩锨澜缫涣鞯目茖W(xué)家，早有了這樣的技術(shù)儲(chǔ)備?？赡茉谵D(zhuǎn)型前我們很難判斷他的商業(yè)價(jià)值，用到的時(shí)候就會(huì)發(fā)現(xiàn)這是巨大的、無(wú)價(jià)的價(jià)值?！?/p>

從這個(gè)角度，我們可以更深地理解創(chuàng)新匯的價(jià)值。這么多龍頭企業(yè)與來(lái)自微軟的這些全球項(xiàng)級(jí)科學(xué)家在一起，他們要做的不是解決今天的問(wèn)題，也不僅僅是昭示一下AI可以落地了。他們一起在做的事情，是探索AI未來(lái)可能給行業(yè)帶來(lái)的顛覆性的變化。

人們都對(duì)AI未來(lái)可能帶給社會(huì)的改變充滿(mǎn)了幻想，而創(chuàng)新匯恰好就是一步步去實(shí)現(xiàn)這些幻想的一個(gè)組織所在。

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