【劃重點】

•數字化轉型不是終點，而是一個漫長的旅程。

•人工智慧的基礎研究和現實世界中的應用之間，事實上是存在著一些鴻溝的。

•在很多人眼裡，AI是一種工具，而AI本質上是一種思想、方法論，甚至AI就是我們自己，因為我們是以AI的方式來想問題的。

•沒有甲方和乙方，沒有運動員和裁判員，大家都要做運動員，都要下場貢獻，我們才可能踢贏這場比賽。

•企業數字化轉型，需要行業專家與AI科學家的化學反應。

如今已經是一個言必稱AI的時代，無論是個人應用，還是企業應用，AI已經成為一切服務的標配。

“以人工智慧、雲端計算、物聯網為代表的新一代技術正在顛覆和重塑各行各業，整個世界都在進行一場變革式的數字化轉型。”微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文認為，數字化轉型不是終點，而是一個漫長的旅程。AI+是數字化轉型的深水區，是當前各行各業顛覆性的力量。

我們觀察行業變化發現，過去五年中企業數字化轉型說得最多的是“網際網路+”，而從今年開始，”AI+”或者“智慧+”則成為主流。但是，當前AI真正能解決的問題並不多，而且AI的效果也還遠不夠理想。AI從一個概念到一個工具，再到實際落地，這中間的過程步履維艱。

人們在談到AI的時候，覺得AI就是現成的工具，透過這些工具就可以解決現實中的問題。但是在微軟亞洲研究院裡劉鐵巖等科學家看來，人工智慧更像是一種思想、一種方法論，必須與各個行業的知識深度融合，發明出新的技術、新的演算法，才能夠真正發揮人工智慧的威力。

“人工智慧的基礎研究和現實世界中的應用之間，事實上是存在著一些鴻溝的。” 劉鐵巖強調。

2017年，“創新匯”為彌補上這些鴻溝而誕生，“我們要積累的是AI落地的方法論，該用什麼樣的方式才能讓AI落地，不是飄在雲上的東西，作為一個研究機構把這件事弄清楚才是最大的科學價值和研究價值。”

創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新技術為基礎，與不同行業、不同領域的現實需求接軌，借科技之力幫助企業和機構提升生產力和商業價值，並推動行業實現創新發展。“AI+行業正成為不可忽視的變革力量，而創新匯的切入點正是AI+行業。”劉鐵巖說道。

跑贏大盤4%以上，真正邁入智慧投資時代

金融行業一直都是走在資訊化、數字化最前沿的行業，可以說科技就是這個行業的競爭力所在。當AI到來的時候，金融行業也是最迫切需要嚐鮮、變革的行業。

華夏基金是一家在創新技術開拓方面一直走在行業前列的“急先鋒”。

“在人工智慧方面，我們希望藉助微軟亞洲研究院多年積累的前沿人工智慧技術和科研成果，去提升華夏基金的智慧投資能力，提高投資效率。”華夏基金董事總經理、數量投資部行政負責人張弘弢表示。

正是出於這樣的考慮，華夏基金成為創新匯的第一批成員，在2017年就開始與微軟亞洲研究的科學家們一起合作。

用AI做投資決策，這種做法早就萌發於金融行業。在以前的資產管理中，主動量化、指數增強型產品大多采用多因子模型，在建模過程中存在一定的主觀性，而且同業中基本都採用類似的訊號挖掘方法，容易導致因子擁擠和失效的情況出現。不過，這些問題對於人工智慧來說，都是天然的優勢所在。在華夏基金與微軟亞洲研究院互派團隊進駐對方實驗室並密切合作之後，雙方探索出了“AI+指數增強”的策略。

我們知道，金融市場中的資料是一直變化的，而資料與模型就如同雞生蛋和蛋生雞的問題一樣，無法確定誰先存在。而“AI+指數增強”的核心在於，機器學習利用實時變化的最原始資料，可以實時發現變化的因子，及時抽取α訊號更改組合模型，時刻確保投資公式是當前最佳，避免了人工計算公式的滯後性，以及不斷失效的問題。

雙方經過兩年的共同研究，今年3月華夏基金嘗試將該策略執行於實盤中，這也成為“國內第一個成功地將人工智慧模型應用於實盤操作的案例”。截止目前，實盤執行的兩個策略在同業可比指數增強基金中始終排名前列，華夏基金的總經理李一梅透露：“目前我們超越滬深300能穩定在4%以上。”

行業內人士都知道，這個資料是多麼的可觀，李一梅對於這樣的結果也特別興奮：“非常希望儘早地把我們的成果真正的推向市場，用產品的方式推薦給我們的投資人，真正地實現我們‘為每一個擁抱科技的人創造更好的收益、創造更美好的生活’的願景。”

在張弘弢看來，用‘AI+指數增強’的機器學習模型去替代傳統的量化交易方法，讓華夏基金的量化交易系統實現了核心引擎的更新換代，如同汽車更換了發動機一樣，真正邁進了智慧投資時代，“這也意味著AI+金融投資有了深度融合的新起點。”

集裝箱路徑規劃：從1-3小時到毫秒級的質變

物流行業也是一個對資訊化、數字化高度依賴的行業，東方海外航運就是這樣一家典型的企業。東方海外航運最大的資產就是每天跑在全球的集裝箱，而決定他們企業競爭力的就是這些集裝箱的路徑規劃。

傳統航運企業通常採用基於運籌學的組合最佳化方法來實現路徑規劃。這種方法一般需要首先對供需進行預測，然後基於預測結果，將有關客戶、港口、航線、區域的限制資訊人為設定成現有商業軟體的約束條件，並用其進行求解。這個過程其實是兩步完成，先預測再最佳化的方式或造成誤差傳導，容易導致整個最佳化過程的效果受損。

微軟亞洲研究院開始與東方海外航運進行合作，為了突破方法的侷限性，在合作中探索出了一套全新的解決方法——競合多智慧體強化學習技術（Coopetitive Multi-Agent Reinforcement Learning）。傳統的運籌學思路是希望在全域性上求解最佳化問題，而競合多智慧體強化學習技術則把每一個港口和船隻建模成智慧體，對原來的複雜問題分而治之，以去中心化的方式進行求解。在各個智慧體之間建立了高效的通訊機制，透過協調智慧體之間的利益分配與轉移，來促進智慧體之間的合作，同時協調他們之間的競爭，最終起到全域性最佳化的目的。

一年多的合作，AI已經在東方海外航運產生了切實可行的良好效果。

在傳統方法中需要1-3小時進行的路徑最佳化，現在已經預計可以縮短到毫秒級。同時，這是一個自學習、自適應的系統，可以與環境持續互動，當一個港口停運或者某一航線發生變化時，多智慧體模型可以實時獲得資訊，並動態調整和反饋，快速適應新的環境。無需像傳統運籌學方式那樣，人為重寫規則，再做最佳化。此外，由於將以前的預測、規劃兩步完成變為預測環節與最佳化環節是一體化進行的，不需要分階段、按順序執行，因此，也就不存在誤差傳導的情況。

樂觀預計，合作每年可以為東方海外航運節省1000萬美元的運營成本。

除了可以提高效率，新的解決方案中的每個智慧體模型還可以針對港口的排程員進行模仿學習。在過去，航運排程員會根據自己的經驗對商業軟體給出的排程方案進行調整，方案的實際採用率甚至不足50%。但競合多智慧體的模仿學習能力，可以學習不同排程員的行為習慣，生成更易於被排程員所接納的方案。

人工智慧作為助手，結合排程人員的專業經驗，將進一步提升東方海外航運的運輸排程效率。這種人工智慧（AI）與人類智慧（HI）的結合，也將是未來人工智慧普及的常見模式。

創新匯：行業專家與AI科學家的化學反應

從華夏基金到東方海外航運，再看看今年入選創新匯的企業：順豐科技、萬科，輝瑞製藥、我愛我家、遠傳電信、國泰金控、三一重工、招商銀行等等，我們發現創新匯的成員有一些共性。

首先他們都是行業龍頭企業，有著很強的行業代表性，他們更願意做長遠的佈局。

其次是這些企業都有著非常前瞻的思想，有強烈的做智慧化、數字化轉型的願望，很希望透過AI提升企業的競爭力。

同時，他們更瞭解行業的特點以及行業最大的痛點，有能力看到本行業的發展瓶頸。他們與微軟亞洲研究院的合作著眼點也不僅僅是一城一池，而是一起解決這個行業最難的、最前沿的、最有價值的問題。

正如洪小文所說，數字化轉型是一場漫長的旅程。在這個旅程中，最願意走在前面的，往往都是一些有“實力”的企業，他們是當下第一批願意“吃螃蟹”的人，也可以說是“試吃AI”的一批企業。

行業發生很大的變革一定需要很長的時間，不可能有一計放之四海皆然的靈丹妙藥。微軟是全球AI的領導企業，但微軟更深知AI不是簡單的工具，不是拿來就能用的。AI真正在行業中產生效果，需要的是擁有技術的微軟科學家和擁有行業經驗的企業一起互動，才能讓AI真正落地。

“在這裡沒有甲方和乙方，沒有運動員和裁判員，大家都是運動員，都要下場做貢獻，才有可能踢贏這場比賽。”劉鐵巖認為，“如果想做數字化轉型的公司，抱著裁判員的心態來看AI，其實它已經輸了，因為他們沒有辦法全心投入，沒有辦法把自己最重要的知識拿出來。”

創新匯的目標是讓AI創造商業價值，但是在雙方的合作中是沒有甲方和乙方的概念的，雙方完全是公正、平等、開放的基礎上進行合作。因為，行業專家對人工智慧技術的瞭解有限，而人工智慧科學家很難有機會深入到行業一線。單獨依靠哪一方，這個創新就不可能成功，鴻溝就無法抹平。所以在合作中，需要行業專家放心傳授行業洞察、分享真實業務資料，AI科學家毫無保留地貢獻模型、演算法以及調參技巧等。“數字化轉型，需要行業專家與AI科學家的化學反應，雙方專家的深度融合，才能實現行業數字化轉型的落地與創新。” 劉鐵巖表示。

我們知道，現在有很多企業都在做幫助傳統企業數字化轉型的事情，他們也可以幫助企業實現一些AI的落地，但在劉鐵巖看來，存在著不同層面的AI落地。

最簡單的一類就是“調包俠”，他們可以熟練地應用成型的AI工具去解決一些問題；第二類是資料科學家，這些人對資料、業務都有一些理解，他們可以組合、最佳化甚至是稍稍改變已有的工具去解決問題；第三類才是AI科學家，就是類似於微軟亞洲研究院的這些研究人員，他們每個人都有大量的發明，包括演算法、工具、模型。

所以，創新匯幫助AI落地的獨特之處在於，研究院是透過AI科學家與行業專家一起合作，重新發明演算法、工具、模型。“在我們這些人眼裡，AI不是演算法，不是工具，而是思想，是方法論，甚至說AI就是我們自己。” 劉鐵巖告訴懂懂筆記，他們的工作是以AI的方式來想問題，用AI的角度重新設計演算法和工具，去解決各行各業新的挑戰。

懂懂這樣理解，他們做的是更前沿的、更基礎的研究，他們的工作成果是方法論，而不是一個成型的解決方案。就如張弘弢所言，“華夏基金是創新匯第一批吃螃蟹的企業，與微軟亞洲研究院的合作不僅讓華夏基金的數字化轉型從‘網際網路+’，走向真正的人工智慧驅動,從戰略研究層面讓人工智慧在金融投資領域得以大展拳腳，與此同時，基於信任基礎，雙方還探索出了一套‘AI戰略研究合作模式’。”

【結束語】

在與劉鐵巖交流中，懂懂聽到最多的一個詞就是“科學家”。怎麼理解科學家的價值呢？

全球的科技企業都以研發投入作為一個公司技術實力的衡量標準。但其實回過頭來仔細看，從貝爾實驗室到現在的谷歌、蘋果、微軟，幾十年下來，微軟的研究院從成立到現在已經有28年曆史，一直是長盛不衰，“秘籍”就在於不以追求短期商業價值為目的。

“在講科學和討論基礎研究價值的時候，我們會把眼下的商業價值放在次要的地位。我們看的是科學本身的價值以及長期而言對公司未來的影響。” 劉鐵巖表示。

僅以微軟自身的轉型為例。在PC時代，微軟是一家全球領先的企業，在向網際網路轉型中稍有落後。而在薩提亞接任微軟CEO之後，提出智慧雲、智慧邊緣，從過去的作業系統、辦公軟體向雲、AI轉型，這次的轉型非常成功，微軟很快就重返高速增長通道。“所有的技術我們手裡都有，我們在全球有上千名世界一流的科學家，早有了這樣的技術儲備。可能在轉型前我們很難判斷他的商業價值，用到的時候就會發現這是巨大的、無價的價值。”

從這個角度，我們可以更深地理解創新匯的價值。這麼多龍頭企業與來自微軟的這些全球項級科學家在一起，他們要做的不是解決今天的問題，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未來可能給行業帶來的顛覆性的變化。

人們都對AI未來可能帶給社會的改變充滿了幻想，而創新匯恰好就是一步步去實現這些幻想的一個組織所在。