9月2日，华泰证券携手2022世界人工智能大会，举办“迈向新智能”科技金融创新论坛。清华大学惠妍讲席教授、清华大学电子工程系长聘教授、衔远科技创始人、IEEE/CAAI Fellow周伯文在会上分享了他对人工智能技术和产业融合的思考。
周伯文
清华大学惠妍讲席教授
清华大学电子工程系长聘教授
衔远科技创始人
人工智能下的“新消费时代”
今天，一个越发重视产品创新和消费者个性化需求的“新消费时代”正在到来，为人工智能的发展提供了广阔的空间。在周伯文看来，新品经济已经成为中国消费市场成长的重要驱动力，而人工智能将极大强化品牌在布局新品首发阵地的效能。
“无论是耐消品还是快消品，产品创新正在成为企业收入和利润增长的来源。”周伯文说。
在需求端，80/90/00后逐渐成为消费主体，更加青睐个性化、有创意的产品；
在供给端，随着平台+企业的供应链效率提升，上新周期缩短，让各品牌新品发布迭代进一步加速；从市场角度看，代表着新技术、新设计、新功能、新体验的新品将为品牌商提前抢占行业先机。这些共同构成了新经济、新消费的特征。
通过利用广域大数据、多模态AI理解与生成、数智化产品创新方法论模型等底层技术，企业可以快速定位高潜细分市场，从用户、场景、竞品、需求、市场、技术、供应链等多维度进行组合智能分析，精准挖掘产品创新机遇。
展望未来10到20年，消费者需求将更加的个性化，这就需要更人性化的产品来贴近消费者的细分需求。供给侧也将呈现出分布化、去中心化的趋势：从以商品为中心，让位到以消费者为中心。消费者从消费环节，进一步向前端延伸，影响产品的设计、生产、创意、制造等各个环节，从而将原来的B2C模式演化成C2B模式。
在周伯文看来，个性化新消费时代，收益属于那些能够持续有效洞察和满足用户需求的企业。“对于任何面向未来的企业而言，要拥抱新时代，核心就是拥抱技术变革，凭借人工智能、大数据、物联网技术为主要依托的这些新一代的信息技术，实现万物互联。”
人工智能：以人为中心，让机器更懂人
新消费时代中复杂的用户分层，一直是企业洞察用户需求、实现产品创新的重点。周伯文所在的清华大学协同交互智能研究中心，正尝试通过多模态AI和可交互的人机协同来打造“更懂人的机器”，解决这一难题。
在多模态AI之前，人工智能在语音、视频、对话、知识图谱等不同模态之间是相互独立的。而多模态AI将各种模态融合在一起，构建起统一的跨场景、多任务的技术模型，成为更强大的应用工具，能更好地理解自然环境和产业环境中各种丰富的模态信号。尤其能在复杂场景下洞察消费者需求。
伴随着新消费经济的发展，消费者更关注场景化的体验，这对于产品创新提出更高的要求。以往的产品经理可能非常精通单个产品，但很难了解掌握场景内的全部信息。多模态人工智能就可以发挥其独特的优势，依靠其丰富的理解、生成、搜索、排序能力，去理解社交媒体、交易数据、行业数据，助力企业从洞察需求到产品创新。
周伯文的团队还在尝试通过交互，进一步提高人工智能的能力，“让AI更懂人”。“因算力、数据资源的限制，仅依赖互联网上数据学习很大可能会达到瓶颈，而反观人类往往能在交流中习得新的知识和技能。”周伯文表示。
人工智能与人工智能、人工智能与人之间，都可以通过交互对话来不断学习和产生新的知识。这种学习方式更像人类，就好像孔子与他的72弟子，通过直接的对话互动来高效地完成知识传播与迭代。
这种“人机共创”的方式，或将打通企业在机会洞察、产品规划、产品设计、产品验证、产品上市的全流程，批量化提升产品竞争力，增强企业运营效率和盈利能力，这也是衔远科技在做的事情。
值得注意的是，人工智能有着强大的执行能力与无限的潜力，但如果其理解、执行是不可控的，就会变成一只“闯入瓷器店的公牛”。
为此，周伯文及其团队近年来一直在推动“可信赖AI”的概念，首次提出鲁棒性、可复制、可解释、公平、隐私保护、负责任与价值对齐等要素，推动系统性建设，实现更好的人机协作，让AI在风险可控的情况下完成任务。
数智化技术赋能金融创新、产业创新
伴随金融行业数字化转型，技术创新已经渗透进金融服务的全链条，贯穿金融服务实体经济的多场景。人工智能技术也将为金融业务提供新的发展空间。
实际上，AI技术已经在产品设计、市场营销、风险管理、客户服务等诸多复杂场景中得到广泛应用。而多模态AI、可信AI的发展还将进一步重构金融与用户的关系，如技术可以从数据采集、内容生成、内容智能审核、智能推荐的全流程全面重塑金融内容的创作，有效影响用户并驱动增长。
同时，深度融合金融业务场景的人工智能技术也可以在业务流程自动化，弥合信息差，构建普惠金融方面发挥着关键作用。帮助金融机构获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本、提升客户满意度。
在消费产业端，多模态交互AI也可以通过其理解、生成能力来帮助企业打造爆款产品。
周伯文团队曾用全人工智能帮助某头部冰箱厂家设计产品。通过两个神经网络，一个模拟冰箱的所有参数，一个洞察消费者对冰箱的消费意愿、评价和反馈。
两个神经网络之间相互作用，一直到某组详细的最优值出现，使得消费者的满意度达到最高。通过这种方式，新品上线时间比传统方法降低了83%，该款冰箱在过去两年累计销售量也超过了12000台。现在，这种模式正被周伯文和他的团队推广到其他的消费电子产品和快消品设计中。
AI技术已经在产品设计、市场营销、风险管理、客户服务等诸多场景中广泛应用
“预测经济的时候，需要考虑技术变革的力量。”周伯文表示。
1894年《泰晤士报》曾预言，50年后马粪将会淹没伦敦街道，因为当时蓬勃发展的经济正催生巨大的马匹需求。但是仅仅40年后，在1933年的伦敦，街头上已经看不到一辆马车，因为汽车出现了。
现在，人工智能或许也将如100年前的汽车那般，对未来社会产生深刻的影响。
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作者丨简小编
