AI的商业化轨迹
最后更新：2020-04-10 12:08:39 手机定位技术交流文章
“目前，人工智能的应用往往集中在语言识别、图像识别和自然语言处理上，所以要判断一个产品或解决方案是否真正使用人工智能技术:首先，要看是否使用了这三个方面的相关技术；其次，这取决于这个产品是否会随着数据的积累而变得更加准确。如果所有的答案都是肯定的，那么这个产品就在应用人工智能技术的正确道路上。”最近，在2019年TICA阿里巴巴质量创新大会的主要论坛上，泰森云测量公司首席技术官陈冠成应邀就人工智能技术如何实现自动化测试发表了演讲。几天前，他在北京的办公室接受了作者的采访。
人工智能应用新场景
事实上，尽管整个信息技术行业目前都在强调人工智能的价值，并探索各种人工智能应用场景。两个月前，为企业和开发者提供云测试服务、人工智能数据标注服务、安全服务和推广服务的人工智能技术驱动的企业服务平台Testin Cloud Testing正式面向市场推出了新的人工智能测试产品iTestin，真正将人工智能技术应用到测试行业。这也是陈冠城被邀请参加演讲的主要原因。
“iTestin是一种商业产品，如果它不能给客户带来持续的价值，没有人会接受它。”陈冠城强调，人工智能的价值在于应用，而智能测试的最大价值在于一方面降低了测试工作的门槛，另一方面大大提高了测试工作的效率。
在iTestin发布网站的功能演示过程中，使用iTestin，测试人员只需要使用自然语言来实现测试编程:测试人员只需要用自然语言输入文本描述，如点击、等待、检查、长按、输入等。后台人工智能能够在真实的机器上准确、实时地执行完整、正确的操作和相关指令，完成测试操作。例如，测试人员只需输入“点击搜索”的中文命令，iTestin就可以自动检测和识别APP当前页面中的“搜索”图标，并完成图标的点击操作——这对于处于“数字转型”关键节点，希望通过开发移动互联网应用来优化业务流程的企业用户来说，显然具有很大的吸引力，而传统的测试脚本需要大量的手动干预和手动选择目标控件来实现脚本记录和维护。
“我们的客户给了我们最真实的反馈:他说使用传统的控制方法编写测试脚本可能需要一个小时，但是因为涉及到跨平台应用程序，调试需要6到7个小时。但是，通过使用iTestin，由于它使用了用户界面屏幕截图的OCR和图标识别技术，不同的平台可以使用同一组用户界面进行测试，所以测试脚本的跨平台应用是可能的，所以在编写脚本之后没有必要在跨平台调试上花费大量的时间。”陈冠城说道。
垂直领域的人工智能应用优势
任何信息技术趋势都不是技术本身。更重要的是，它是如何快速从技术向商业化、市场化和商品化转变，并在此过程中惠及更多的用户。
如果你想画一张与人工智能相关的“技术/商业”地图，那么水平看，有三个主要元素:算法、计算能力和数据。纵向众多的参与者可以根据不同的背景大致分为三类:一类是新兴的或传统的信息技术巨头，如谷歌和IBM，他们已经确认人工智能是未来的趋势，因此非常重视人工智能技术的研究和开发；第二类是新兴的人工智能初创公司，在资本和技术的双重推动下，它们将很快成为行业中的独角兽。第三类是垂直领域的参与者。这类企业往往在行业中有多年的深厚修养，在自己的业务中有明显的优势。他们希望通过首先将人工智能技术引入行业，为客户带来更多价值，成为行业创新者，并获得更多能力来面对未来的竞争环境。
陈冠城认为，作为一家从实际业务中开发人工智能应用的企业，泰森云测量在数据和人才方面具有其他企业无法比拟的优势。
基于深度学习的人工智能会遇到由于识别对象本身的数据不在训练数据集的范围内而导致的整个识别失败。所有的应用程序都有所谓的长尾场景，或者不覆盖那种场景。因此，没有一家人工智能应用制造商能保证其识别率为100%，因为这是一个大数据的概率问题，所以它只能在新的场景下不断添加数据以增加产品的适应性。”陈冠城强调，人工智能在实际应用中能否给出准确的结果取决于数据。从这个角度来看，Testin cloud testing开创了云测试领域，已有8年的历史，拥有明显的行业经验和更有效的数据:“在测试行业，Testin cloud testing还建立了测试行业中最大的千万级数据集，用于模型培训。”
在人才方面，陈冠城认为公司的优势分为两个层次:一方面，投入人工智能研发的专业技术人员往往专注于解决垂直应用场景下的人工智能应用问题，与泛应用场景下的研发机构相比，他们不仅在数量、行业经验和知识上有优势，而且集中度更高。另一方面，对于企业级市场，将人工智能集成到具体的业务场景中，将更容易与用户形成“良性循环”，从而在研发企业的销售、运营和技术之间完成更高效的迭代:“当有更多的客户需要服务时，你自然会遇到各种场景，所以你的算法自然会更好，产品的适用性和通用性必然会更高。”
陈冠城强调，任何商业上的成功或竞争优势的建立都不能仅靠技术本身来实现。保持优势的本质是在真实业务中与用户形成更良性的互动，从而推动产品和技术的向前迭代。
在末尾写
如果以L2、L3和L4的自主驾驶水平为参照，陈冠城认为，目前人工智能技术在各种场景中应用的最大价值在于“推动技术边界的扩展”，即使人工智能技术在更大程度上取代人类的重复性工作。按照他的理解，整个测试过程实际上包括三个阶段:第一，计划测试过程和计划；第二是进行测试。第三是分析测试结果。目前，Testin云测量的OCR、文本识别和图标识别仅完成了第二阶段的部分工作。“未来最智能的水平是给系统一个应用程序，人们不需要做任何事情。人工智能将自动编写用例，然后自动执行用例，然后自动分析数据并给出最终结果。”
然而，大多数时候，对于整个人类社会来说，技术本身最终会发展到什么程度并不重要。重要的是，在技术发展过程中，通过与商业逻辑和行业知识的不断融合，以及商业化、市场化和生产化，企业用户的商业模式和商业逻辑的优化才是推动社会进步的真正原因。这也是包括人工智能技术在内的新兴信息技术现在和将来能够带来的最大价值。
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