這篇文章深入探討了企業(yè)自研AI產(chǎn)品的條件和挑戰(zhàn)。作者指出，自研AI產(chǎn)品不僅僅是技術(shù)問(wèn)題，還涉及硬件支持、數(shù)據(jù)質(zhì)量、市場(chǎng)需求、人才團(tuán)隊(duì)和戰(zhàn)略規(guī)劃等多個(gè)方面。文章通過(guò)分析AI的核心要素和實(shí)際案例，強(qiáng)調(diào)了企業(yè)在自研AI產(chǎn)品時(shí)需要具備的綜合能力和審慎態(tài)度。

最近，AI 這個(gè)話題越來(lái)越火，大家也都知道，人工智能正在改變各行各業(yè)。有人問(wèn)我，企業(yè)到底該不該自研 AI 產(chǎn)品？這個(gè)問(wèn)題，不是單純靠“是否具備技術(shù)”就能回答的，很多因素都需要考慮。畢竟，AI 不是個(gè)簡(jiǎn)單普通的技術(shù)，它的影響力和潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)我們想象的范圍。

說(shuō)白了，AI 的核心就是算法和數(shù)據(jù)。想要自己做 AI，技術(shù)必須足夠硬。就拿 Google DeepMind 作為例子，他們從一開(kāi)始就深耕深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這才有了今天的成就。你想自研 AI，不僅得有技術(shù)儲(chǔ)備，還得有創(chuàng)新的能力。

但問(wèn)題是，現(xiàn)在很多公司都在炒 AI，大家都覺(jué)得做 AI 就是走在科技前沿。事實(shí)上，這樣的認(rèn)知很可能會(huì)出問(wèn)題。AI 自研不是隨便做做就能搞定的。你得有足夠的技術(shù)深度，像圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，甚至是更高端的多模態(tài)模型，這些都是 AI 的基礎(chǔ)。像我們公司只會(huì)一些簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)，最多能做個(gè)小型的智能助手，真正要做得深，做得廣，才有可能有突破。

而且，從技術(shù)層面來(lái)看，要實(shí)現(xiàn) AGI（通用人工智能），目前的技術(shù)距離目標(biāo)還有差距。你以為你有了大數(shù)據(jù)，訓(xùn)練好了模型，AI 就能“聰明”了嗎？不行。它還需要通過(guò)復(fù)雜的算法去模擬人的思維與決策過(guò)程，這才是 AI 能從“聰明”走向“智慧”的關(guān)鍵。

說(shuō)完技術(shù)，再說(shuō)硬件。你看，AI 對(duì)計(jì)算資源的需求非常大，尤其是在深度學(xué)習(xí)的階段。以前，GPU 的快速發(fā)展幫助了 DeepMind 這樣的公司，今天同樣也是企業(yè)能不能做出 AI 產(chǎn)品的關(guān)鍵因素。

自研 AI，首先得保證你有強(qiáng)大的計(jì)算硬件支持。你以為訓(xùn)練個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能讓 AI 跑起來(lái)？那是不現(xiàn)實(shí)的。需要 GPU 甚至 TPU，這些都是高性能計(jì)算的基礎(chǔ)，能加速算法的訓(xùn)練與優(yōu)化。沒(méi)有足夠的硬件支持，想做大規(guī)模的 AI 系統(tǒng)，基本上是徒勞。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)。AI 最大的特點(diǎn)之一就是要依賴海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)必須有質(zhì)量，有數(shù)量。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，你的 AI 基本上就無(wú)法成形，甚至可能被技術(shù)壁壘卡住。數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注等環(huán)節(jié)，每一步都很關(guān)鍵。而且在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理上，企業(yè)也需要有強(qiáng)大的能力。

有一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，AI 技術(shù)這么強(qiáng)，但做出來(lái)的產(chǎn)品一定能賣得動(dòng)嗎？很多公司在研發(fā)過(guò)程中，最大的誤區(qū)就是忽略了市場(chǎng)需求。他們技術(shù)堆積得很高，卻沒(méi)有真正明確產(chǎn)品的市場(chǎng)定位，最終導(dǎo)致推出的產(chǎn)品沒(méi)人買。

企業(yè)在自研 AI 產(chǎn)品之前，必須要明白的一點(diǎn)就是，AI 不能是“為了做而做”，它必須解決某個(gè)痛點(diǎn)，創(chuàng)造實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。你可以看看 DeepMind，他們最初的 AlphaGo 和 AlphaStar，目標(biāo)明確——圍棋和星際爭(zhēng)霸 II，這些領(lǐng)域的突破不僅證明了技術(shù)的可能性，也為后來(lái)的應(yīng)用場(chǎng)景打開(kāi)了大門。

如果你要做 AI，最好是先找準(zhǔn)一個(gè)具體的場(chǎng)景，比如醫(yī)療影像、金融風(fēng)控、智能客服、自動(dòng)駕駛等等。你得明白，AI 的市場(chǎng)潛力并不是無(wú)窮無(wú)盡的，而是有限的，早早定位好，才能在競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。

自研AI產(chǎn)品，最重要的還是人才。

我常說(shuō)，AI 是個(gè)跨學(xué)科的事，光靠一個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。企業(yè)要做 AI，必須有計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等多個(gè)學(xué)科的人才支持，同時(shí)，你還需要行業(yè)專家，懂市場(chǎng)、懂客戶需求，能夠?yàn)?AI 產(chǎn)品的落地提供深度的行業(yè)理解。

并且，研發(fā)團(tuán)隊(duì)不僅要能夠創(chuàng)新，還需要有足夠的協(xié)作機(jī)制。別看 DeepMind 做得風(fēng)生水起，其實(shí)他們是把研究與應(yīng)用團(tuán)隊(duì)分開(kāi)，分別專注于前沿技術(shù)和產(chǎn)品化應(yīng)用，而兩者之間又保持密切的合作。企業(yè)自研 AI 時(shí)，如果能夠借鑒這樣的方式，能夠大大提高技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)落地的效率。

最后，聊聊我們團(tuán)隊(duì)的一些心路歷程。最開(kāi)始，我們并不完全認(rèn)同要自研AI產(chǎn)品的想法，畢竟當(dāng)時(shí)我們看到了市場(chǎng)上已有的各種成熟工具和解決方案。我們也嘗試過(guò)各種不同的產(chǎn)品，感受到了它們的強(qiáng)大，也深刻體驗(yàn)到它們?cè)趯?shí)際工作中的應(yīng)用價(jià)值。

在這過(guò)程中，我們不斷地用這些工具解決設(shè)計(jì)問(wèn)題、場(chǎng)景推演問(wèn)題、文書工作問(wèn)題，漸漸發(fā)現(xiàn)，AI的確是解決生產(chǎn)力問(wèn)題的一大利器。但最重要的是，我們開(kāi)始意識(shí)到，工具的選擇和使用不應(yīng)只是技術(shù)上的滿足，更要注重如何通過(guò)這些工具去真正解決我們的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

最終，我們團(tuán)隊(duì)決定了一個(gè)比較謹(jǐn)慎的方向就是尊重AI，尊重它的本質(zhì)。于是我們選擇了開(kāi)源的產(chǎn)品框架，著手研發(fā)一套基層醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)自動(dòng)化整理工具，專門為基層醫(yī)療提供支持。雖然目前工具已經(jīng)在20多家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)落地，問(wèn)題還是不斷地涌現(xiàn)。

做 AI 產(chǎn)品不是一蹴而就的事，團(tuán)隊(duì)要有清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃。你需要知道，在什么時(shí)間做什么事，如何在不同的階段推出合適的產(chǎn)品、拓展市場(chǎng)。AI 的研發(fā)周期長(zhǎng)、投入大，你必須為長(zhǎng)期投入做好準(zhǔn)備，保持耐心。

同時(shí)，AI 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中伴隨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、倫理風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)一不需要企業(yè)提前布局。企業(yè)必須建立起完善的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，預(yù)見(jiàn)到可能的失敗，并做好準(zhǔn)備，以降低不確定性對(duì)企業(yè)造成的影響。

企業(yè)是否自研 AI 產(chǎn)品，不是“想做”就能做的事。技術(shù)要過(guò)硬，硬件要足，市場(chǎng)要找準(zhǔn)，團(tuán)隊(duì)要專業(yè)，戰(zhàn)略要清晰。

AI 不僅僅是個(gè)技術(shù)，它是一個(gè)全新的商業(yè)機(jī)遇，一個(gè)潛力巨大的市場(chǎng)。如果你把握得當(dāng)，未來(lái)的利潤(rùn)和市場(chǎng)份額是值得期待的。

當(dāng)然，這些道理大家比我都懂。

我認(rèn)為，先使用大廠的AI工具解決生產(chǎn)力的問(wèn)題，再根據(jù)我們自身的需求，思考如何用工具思維來(lái)打破業(yè)務(wù)瓶頸。這個(gè)思路是一直貫穿在我們整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程。

這就是我們對(duì)AI的態(tài)度，用它來(lái)提升效率，解決問(wèn)題，但也保持對(duì)它的尊重和審慎，始終不忘去思考如何把它用得更好，才能真正為業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值。