高精度|零点有数透过BPAA深度解读算法产业化( 二 ) 人工智能|上海市

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(1)数字型系统(Digitization)。就是干系统，好多大公司是干系统的，特点是认为信息技术就是上系统，不管做什么，统统上系统，大数据有大数据的系统，云有云的系统，系统特别多，一个公安部门可能有二十多个系统。系统最大的好处是可以把相应的管理行为、经营行为、生产动作信息化、系统化，使得操作痕迹和动作作为数据留存下来。

(2)数字化应用(Digitalization)。指的是把数据用于改善经营管理行为，和数字型系统的区别是要把系统上的东西用起来，其中数字化应用的核心是分析，而分析的核心技术表现是算法。某种意义上，可以把算法理解为数字化的第二层面，没有算法的数字化依然停留在第一层面。花了太多钱，上了太多系统，做了太多重复建设，如果能花一点钱到第二层面情形会有所不同。

(3)数字化生态(Digital Eco)。当企业主体和行政主体都变得更加愿意应用数据解决问题后，慢慢的他们看问题的目光、思维的逻辑、找到的机会都会改变。

算法是数字化第二个层级中的核心部分。现在讲“城市大脑”“行业大脑”讲了很多，但我目前看了三十多份关于建“大脑”的政府文件，所有文件都没有“算法”概念。没有算法是没有“脑子”的，没有算法的脑子就只有“脑壳”(系统平台)，只有“脸皮”(数字大屏)，而没有“脑细胞”(算法)。

阿里最近推了“AI巨模型”，要用很多神经元解决问题，这个路数是对的。正常说的脑子不是脑壳，是中间的东西，人和猴子的区别也是如此。脑子是什么东西?两个半球、若干个脑区，外面是皮质、里面是脑干，皮质上分布着很多不同的神经元。神经元相当于算法模块，神经元由细胞体+突起构成，而算法模块由算法+API(应用程序编程接口)构成。

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再说到智能软件，其核心有很多个，但我理解智能软件的核心是真正代表脑细胞的算法。智慧城市的智商总量相当于算法池总规模和算法模块总量。现在的智慧城市已经开始有场景概念，不同场景提出了不同的问题，算法是对于场景问题的回答。站在这个角度，BPAA的算法团队是对问题答案的提供者。

我把算法团队的人分成三类:第一种人是专门写程序的程序员，编程比较棒，搞开发的，称为专业技术人员;第二种人是专业业务人员;第三种人过去不会被我们看成算法人员，比如说善于把某一类问题梳理提炼出来的人。普通人最大的特点是干活儿不懂得提炼，一旦会提炼就可以提炼出场景规则，场景规则提炼出来以后转变为程序语言。但这边人不懂那个，那边人不懂这个，中间就需要算法架构师，需要具备对技术和业务的理解，把两个东西初步梳理成算法的逻辑结构。

从技术角度来说，如何把这样的逻辑表现为算法和算法软件?这三种人的合作使得算法能够初步构建出来。算法需要不断优化、不断升级、不断训练，不断提升精确度。

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算法有两种样子:一种长得像公式;一种长得连公式都不像，是经验规则。像用行为识别方法在地铁里抓小偷，小偷有基本的行为特征，通过探头可以从行为上进行视觉识别，这个就是基于警察的经验梳理而成。

按照这个思路来看垂直算法(特定领域内解决特定问题的算法)，它需要针对相应的场景进行拆解。场景可以拆解成为很多东西，而算法技术能开发成相应的算法模块，算法模块相结合最终可以产生判别算法、分类算法、匹配算法、推荐算法、干预算法等。有了算法的构建方法，我们就能把算法变成具体的工作模式。