上海人工智能實驗室從“豬臉識別”看AI如何賦能傳統企業

人臉識別是人工智能（AI）的標志性應用，當越來越多智能攝像頭出現在商場、辦事大廳、銀行柜面，AI隨之實現了大規模落地。但你有沒有想過，除了人臉，“豬臉識別”也可以成為一個有趣的AI場景？

一年前，國內大型生豬養殖企業牧原公司求助于上海星環科技，希望這家本土軟件企業能和它一起探索出 “AI+養豬”之道。對于傳統行業來說，這家企業的困惑很典型：小眾細分行業該怎么玩轉AI？一年后的今天，隨著 “豬臉識別”等AI工具越來越成熟，上海也成功在AI領域貢獻了新的技術突破與商業模式。

為什么沒人愿做“豬臉識別”

和發達國家相比，我國養殖業的數字化以及AI運用起步稍晚。但是，隨著攝像頭等各種傳感器的引入，海量的數據開始匯總，企業也越來越希望利用AI工具充分分析數據，進而提煉出潛藏在業務背后的那些關鍵因子。

在求助星環科技之前，牧原也聯絡過其他AI企業，希望對方為它開發AI技術，卻得不到足夠回應。這并不難理解——當大部分年輕的AI公司只能心無旁騖地深耕有限的幾個行業時，比“人臉識別”小眾得多的“豬臉識別”，其市場空間很有限，創業公司不會有興趣為其專門開發一套AI模型。

這并非偶然現象。星環科技創始人、董事長孫元浩接觸過許多擁有類似困惑的傳統企業。比如，一家大型能源公司希望旗下的連鎖加油站有機會引入AI，從而能通過攝像頭拍到的汽車畫面，識別出車型、車主消費習慣等信息，最終提高業績。而春秋航空則希望能有AI工具來為它海量的飛行數據作分析，從而讓整個機隊實現省油。

理想狀況下，“AI+”也完全應該像“互聯網+”那樣全面開花，但是在其發展的早期，當市場上還來不及成長出那么多“AI服務商”服務傳統企業的時候，數字經濟的繁盛畫面就缺少重要的拼圖。而此時，星環科技靠著技術實力，開辟出了一條特別的途徑。

掌握核心技術，才能賦能傳統企業

AI產業鏈可大致分成五個層級：芯片、計算引擎、算法、模型、產品。通常來說，國內AI企業大多位居第四、第五層。而在AI的基礎環節，國內企業介入有限、貢獻不多。雖然有統計顯示，來自我國的AI基礎研究論文占全球的1/3，但拿中國科學院院士、上海交通大學副校長毛軍發的話說，“有影響力的成果幾乎沒有”。

缺乏底層技術，導致目前許多人工智能企業無力開發出通用型AI平臺，只能對國際通行的核心算法加以優化，選擇少數行業進行二次開發，形成AI模型。這種局面導致大量傳統企業的AI夢想暫時無法落地。

“AI+傳統產業”的市場空間，歸于那些掌握核心技術的企業。上海在技術和人才方面的優勢，則使得這類企業能夠脫穎而出，星環科技就是其中的佼佼者。

早在2013年，“人工智能”成為熱詞之前，孫元浩就創立了星環科技，專門研發頂級大數據基礎軟件。幾年下來，星環科技在業內積聚了很高的聲望，擁有了超過1000家客戶，甚至包括本土軟件企業很難爭取到的金融大客戶。兩年前，它還與全球其他20家公司一起，被權威咨詢機構高德納（Gartner）認為大數據行業頂尖公司，而且是國內首家入圍企業。

數據、算力、算法——這三大要素業界公認為人工智能的基礎。可以說，AI與大數據是“血脈相通”的行業。基于在大數據領域的實力，加上對于AI商機的洞察，星環科技順利推出AI通用平臺，使得AI能更方便地賦能傳統企業。

面向企業的AI應用，上海大有可為

通過攝像頭拍下的畫面，加上“豬臉識別”技術，牧原公司已經能方便地實時掌握豬場情況——豬只是否健康，是否貪睡，胃口怎么樣，是不是在打噴嚏、咳嗽……這些原先很難被實時采集的數據，如今非常容易獲得。

實際上，AI工具不僅讓企業能更好地掌握豬的情況，整個養殖場的運行數據，包括溫濕度、光照度、氧濃度、粉塵量等數據，都被納入了星環科技與其合作建立的智能平臺上。所有信息在匯總之后，通過機器學習，可以形成最佳的經營與防疫策略。

孫元浩告訴記者，星環科技的AI技術，實際上是為牧原的IT工程師提供了一個AI開發工具箱，使得他們能很便捷地開發出適合豬場的AI模塊；大體上，它包括了一個海量計算引擎，可以讓電腦從大數據中提煉出“智能”，同時還容納了上百種適合各行業的基礎算法。

這樣的AI落地技術與模式，對于其他傳統行業的提升也是立竿見影。那家希望為加油站引入AI模塊的企業，如今通過與星環科技的合作，已經可以將90%的交易與車輛形成匹配，并開展智能營銷。測試顯示，通過AI預警模型，他們在一個月內挽回了4000多位即將流失的客戶。而對春秋航空來說，通過對每年近百億條數據的分析，如今他們每小時燃油消耗減少了20公斤，每年節省成本數千萬元。

在包括中國科學院上海分院副院長張旭、英諾天使基金創始合伙人李竹在內的專家看來，上海發展人工智能產業的最大優勢是產業基礎雄厚、場景豐富，特別是面向企業的AI應用，只要發揮優勢、找準切入點，上海大有可為。而從這個角度來說，由“豬臉識別”引出的關于AI如何與傳統行業結合的話題，還值得繼續討論下去。