农业、机械、交通专业……这些领域和 AI 有关系吗？在你不知道的地方，新科技与传统产业的融合越来越深。传统产业借助新科技解决老问题，找到更多的发展突破口。高速发展的科技世界，未来会有怎样的趋势呢？

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上个月结束的 NeurIPS 不仅是史上最盛大的一届 AI 顶会，还堪称「老熟人」相认大会。

在会场，经常能听到两个金句，第一句是「来了哈」，适用于同专业的同学，同导师的师兄，同公司的同事的见面打招呼。

有意思的是另一句，「你怎么也来啦？」，这其实是在确认对方没有走错会场。因为，对方的背景很有可能，看上去和 AI 没啥关系。比如，农业、机械、交通专业的校友同学。

而且，你要是看最近各传统学科的专业会议，也一定经常能找到 AI、NeutralNetwork 等等字眼。

其实，AI、大数据等数字信息技术和传统行业融合的科技趋势，已经非常明显。

过去一年的商业世界，各大互联网巨头纷纷重磅入局 B 端，将移动互联网红利时代用在 C 端的技术能力，向其他产业迁移。人工智能、物联网、区块链等数字信息技术，正在迅速地渗透到各行业。

因为，这些传统行业有着切实的「疑难杂症」，可以让最新的数字信息技术发挥作用，提高产能。更重要的是，更多产业和新技术的融合，也更贴合市场需求、有钱赚。

从过去一年看向未来，2020 年将会继续这样的产业融合趋势。

1. 商业趋势，将会更多聚焦产业的真实需求，回归理性。

2. 技术趋势，将会更加融合，通过同一个大方向，为真实世界建模 、解决问题。

3. 创业趋势，将会更多关注可落地的身边应用，更有温度。

 商业趋势 

关注真实痛点、回归理性

回想几年前，在移动互联网的红利期，如今的超级 App 们——比如微信——确实都在做解决 C 端实际需求的事。

C 端需求，无论是社交、出行、支付，都是普罗大众日常所需，所以更好被理解，也理所应当地成为低垂的果实被率先关注。

后来，随着移动互联的增长见顶，市场发现，越来越多的企业，其实都在解决 C 端的伪需求，用户量很难增长。

最近这一年，大企业更多的关注点，正在从大众的、人人都懂的需求，向行业特有的、只有少数人懂的需求转变。

「以客户为中心」开始成为各大公司的需求服务理念。

我们逐渐看到，新的智能技术、数字技术，更多的是拥抱传统行业，为其赋能、解决真实问题。李开复在今年的智能未来大会上也说，「行业正在回归理性，需要回归商业本质」。

什么是真实的行业需求呢？

先来看一个，解决今年实际痛点的案例：高科技养猪。

过去一年，猪肉价格上涨，各种上热搜。想要把养猪的成本降低下来，有太多的细节要考虑了，而这些需求都是扎实的痛点。

没有去过养猪场的人可能很难理解，养殖场里白花花、一头头、来回挪地儿的猪，可能连准确数一下猪的数量的过程都很令人头疼。这不像村口操场点人头，能排队报数，或者通过长相体型那么容易辨别。

保证猪体健康，达到免疫达标，减少伤病损失，是加快生产、降低成本的重要方法。

那么，怎样才能快速发现甚至预测猪体抱恙？

京东数科和中国农大、中国农科院等机构深入合作，结合行业专家智慧，自主研发了「神农」系列技术，提出「神农大脑（AI）」+「神农物联网设备（IoT）」+「神农系统（SaaS）」的智能养殖解决方案。

给养猪场加上 3D 农业及摄像头，给每个猪设置档案，用于端到端的追踪；基于 3D 视觉技术和物体检测及分割，可以瞬间完成「数猪」，还可以 100% 准确统计。此外，还可以估计重量、疾病预估、机器人个性化投喂等。

仅此一例，我们可以看出，真实的行业需求是：提高自动化程度、采集生产数据、降低人工成本、增加收入。

再来看看城市运行中的真实应用案例。

城市运行的真实需求在于：提升城市的运行效率。

一方面，要提升城市的监管效率，更快的发现违章、抓捕罪犯，最终提升居民的安全感。另一方面，也要提升居民的办事效率，更快地完成行政审批，最终提升居民的幸福感。

通过在城市交通系统中安装监测设备，城市交通的情况变成了云端能够分析的数据，分析结果有效地指挥了信号灯、违章拍照等交通治理需求。以前是车看灯，现在是灯看车，根据车流安排信号。

而在智能安防领域，歌神张学友就因为连续有 8 名逃犯在他的演唱会上被抓而获得了「逃犯克星」的称号。事实上，根据公安机关的披露，逃犯是在演唱会附近触发了「智能感知警务系统」，视觉识别和智能安防立了头功。

腾讯与蚂蚁金服借助区块链技术已经在多地开出了区块链发票，城市居民可以轻松开发票；腾讯云和阿里云分别与水务和电力行业展开合作，为智慧水务和智慧电网提供了强有力的支持，也让每一个用户感受到便捷。京东数科推出的智能宿迁 APP 借力大数据分析，融合社保、交通、公安、甚至婚姻登记等应用于一体，让市民能够用一部手机「走遍宿迁」。

其他产业领域，还有很多例子。

比如 2019 年，中国航天重工的矿山无人车等项目为矿业解决问题；腾讯觅影实现各类癌症筛查，涵盖医院门诊 90% 的高频诊断；美的、九阳等多家品牌推出了炒菜机器人，为餐饮业解决批量化生产的问题。

根据德勤发布的 2019《全球人工智能发展白皮书》，人工智能 2019 年投资趋势放缓，市场选择回归理性。

根据 MMC 风险投资公司和巴克莱银行的研究报告，人工智能的应用在 2019 年得到了更加广泛的应用，每十家企业中就会有一家拥有超过 10 项人工智能应用。其中，最受欢迎的人工智能应用前三位将分别为：聊天机器人（26%），工序自动化（26%），反诈骗分析（21%）——全都是用科技改造传统行业，解放双手、减少重复性工作、切实有用的应用领域。

一边是海水，一边是火焰。

只有解决好真实世界的痛点和难题，才是真正接地气的好技术，才能赚钱，这就是趋势。

技术趋势 

产业融合、为真实世界建模

行业多种多样，具体的技术细节也非常繁琐，应该怎样使用技术赋能呢？

其实，有一个技术总趋势已经出现，那就是：把世界虚拟化——数字建模。

过去要想造房子，得先做模型，故宫博物院就收藏有著名宫廷设计世家「样式雷」的许多模型。但现代建筑的功能性和复杂程度已经不可能用如此办法来实现，这就得依靠计算机的虚拟技术来帮助设计师完成图纸。

机械和土木行业，其实是最早开始利用计算机建模的。比如有 CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）赋能设计环节，还有 CAM（计算机辅助制造）赋能生产环节。

这些，本质上就是在计算机里构建出一套虚拟的实物化身，也就是「构建数字模型」。有了数字模型之后，再做很多优化的事儿，就方便多了。

推而广之，到了 2020 年，随着新技术和新需求的涌现，许多传统行业都可以通过这样的方式解决更多问题，这将成为技术发展的总趋势。

比如，阿里巴巴提出的「商业操作系统」定位，京东数科在 2019 年提出的「数字化操作系统」定位。在技术本质上，这些都是对物理世界的数字建模。

「未来是物理世界与数字世界孪生的时代，而数字科技是驱动物理世界数字化至关重要的一环。」

这是京东数字科技集团 CEO 陈生强在去年 11 月召开的 JDD-2019 全球科技探索者大会上发表的观点。

而这里所谓的「孪生」，就是在数字世界构建出一个真实世界的模型。而重要的是，当初次投资构建一个基础的模型后，他将会成为一个「数据基底」，未来的更多应用，都将可以直接在这个基础上继续迭代。

比如，雄安新区的实际落地场景下，政府和京东数科投资建设的所有数字化、智能化系统都将直接生长在数据基底之上，各个应用场景的数据不需要再汇聚，也不需要再打通，因为从一出生它们就已经生长在一起。

想要建模，首先要采集信息。

新的技术应用，让信息采集更高效。随着面部识别技术、图像分割技术的提高，通过摄像头就可以快速采集大量动态信息。比如农业应用里，京东数科就可以利用 3D 农业摄像头，进行「猪脸识别」、「茶脸识别」。

随着移动支付的普及，不管是面向商户还是个体消费者，我们对城市的消费、娱乐、物流等数据都可以准确采集。

随着 5G 网络的日后普及，高并发的应用特性可以让更多设备入网，我们可以采集更多实时数据，比如汽车的实时运行数据。

在拿到数据后，我们就需要处理、存储他们。

云技术的发展，更快、更稳定、更节能的数据中心的大量建设，让数据存储不再困难。而大数据的发展，让算力空前提高。

比如，京东智能城市操作系统包含着的时空大数据引擎，它的计算速度是传统数据平台的数十倍，并且还在不断迭代。只有这样的新硬核科技，才有可能承接一个未来数字孪生城市海量的时空数据处理要求。

而随着深度学习的发展，更多优化、预测问题的准确解答成为可能。比如，阿里巴巴的「商业操作系统」发布「A100 计划」，可以从品牌、制造、服务、组织等 11 个商业要素中帮助企业实现数字化转型。

万事俱备，只欠东风。2020 年的技术总趋势，绕不开给更大的真实世界建模。

在过去，我们可能只能对一个零件、一个建筑建模；在未来，整个城市、国家、世界都将拥有更加详细、清晰、实时的虚拟化身。

创业趋势

可落地成为必须，也更有温度

商业环境呼唤回归理性；技术趋势是技术融合、建模解决各行业的困难；那创业趋势就非常明确了：能够和市场需要紧密结合，可预见的周期内可落地。

我们看到，生活的方方面面、许多切实的难题正在被解决，出现了很多创业公司和新机遇。

先来看医疗场景，有许多接地气的项目推陈出新。

一个例证就是，Google、苹果等巨头们都向聊天机器人投入资本，市场上也出现越来越多的和健康管理产业相关的聊天机器人公司。

1. Forsky 是一个健康饮食领域的聊天机器人，会分辨食物是否健康，会很幽默但毫不留情面地给出意见；

2. Workoutbot 是一款针对锻炼的聊天机器人，当用户向其询问如何锻炼时，这款产品会给出一些锻炼项目；

3. Joy 是第一款针对用户情绪及心理问题推出的聊天机器人，不但可以对用户的不良情绪给出对策，还可以追踪用户的情绪，每隔一段时间会询问用户的情绪状况并作出记录；

4. UpLiftHealth，专注于治疗抑郁症，提供 12 个聊天机器人引导的疗程，用户可以通过回答问题完成心理训练并付费。

除了聊天机器人，2019 年，更多实用的机器人落地也是大小企业研发投资的重点方向。

1. 4 月，美国的波士顿动力机器人，在收购 KinemaSystems 后，也正式商用物流机器人 PICK。它可以依靠识别技术进行混合 SKU 的装卸，几乎等于真人。7 月，公司则宣布安防四足机器人 SPOT 开始商用。

2. 6 月，第五届亚洲消费电子展（CES ASIA）在，京东数科参展，发布多款机器人产品，可以用来解决各类生活中的切实需求。比如，可穿戴仿生手产品，可集成在机械臂末端，作为精细操作的执行器，适用于高危作业、特种任务等场景。

3. 9 月，大兴机场正式投入运营，成为全世界最大机场。而自动停车机器人的投入使用，也更是登上热搜。它由京东数科和首钢 S-PARK 合作推出，当你开车进入指定停车区后，就可以直接下车走人，剩下的找车位的机器人都会替你完成。

再来看看年轻人关注的潮流领域。

怎么穿显得更酷？AI 的新应用可以告诉你，全球的电商时装企业都有积极使用 AI 参与服装设计的趋势。

1. 2017 年亚马逊就推出算法系统，利用 GAN（GenerativeAdversarial Network）模型，通过分析大量图像并模仿来设计服装。

2. 2018 年 8 月，印度电商网站 Myntra 最畅销的产品之一是一款由计算机算法生成的拼色 T 恤。

3. 2018 年 11 月，韩国公司就在其国内首次推出一款 AI 设计的卫衣。

4. 2019 中国国际服装设计创新大赛，深兰科技的 DeepVogue 获得亚军，是 16 支参赛队伍中唯一的非「人类设计师」。

年轻一代的口味，可能 AI 比设计师更了解。

年轻人的需求除了穿衣要个性化，教育也需要个性化。

2019 年，好未来就发布了教育行业第一款专为智能教学打造的 AI 终端——T-Box。它能够同时对 800 人进行动作识别，或同时对 200 人的表情与专注度的识别。利用语音和文本理解技术，批改学生的口述练习题，使人效提升 20% 以上，累计为教师节省时间超过 5 万小时。

AI 技术让教师从繁重的重复性劳动中得到解脱，从而更多精力投入到学生的个性化辅导当中。

2019 年，中国教育行业加强了 AI 科技的投入，布局特点为以人为本，更重视实用性。

科技可以让你更了解你自己，选择更适合自身的产品；科技可以让别人更了解你，为你提供更个性化的服务。科技只有让人变得更酷，人类才会觉得科技更酷。

可以预见，在未来的科技投资领域，人工智能、区块链等科技必须得有看得见的落地、能直接应用的场景，才更容易获得投资者青睐。

四、结语

从学界到业界，全世界的新技术都在向「和行业融合、赋能」的方向发展。

根据普华永道发布的《科技赋能 B 端新趋势白皮书》，到 2025 年，「赋能」模式给科技企业带来的整体市值将达到 40 万至 50 万亿元人民币的巨大规模。

而实现「赋能」的技术手段，是通过数字建模的方式开始，再利用新技术解决真实问题，最终让各行各业的成本更低、效率更高。

2020 年，理性判断商业环境，选择「接地气」的创业项目和机会，结合新技术、给更广大的真实世界建模，并解决实际问题，将会是立于市场潮头的最佳策略。

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