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北京2023年9月19日 /美通社/ -- 跨越式的變革往往發端于某個遠見，成就于群策群力的布道與施道。
不久前，IBM在北京舉辦的"企業級AI的未來——IBM watsonx大中華區發布會"上，悠樺林信息科技（上海）有限公司（以下簡稱"悠樺林"）董事長創始人、創始人肖芳芳、菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監王子豪、IBM大中華科技事業部數據、人工智能、自動化業務中國華南與華東大區總經理許偉杰、IBM大中華區伙伴生態業務總經理譚穎瑜，分享了他們探索利用企業級AI技術助力企業創新發展的經驗和故事。
悠樺林與IBM在探索企業級AI應用的道路上攜手同行已達數年，菜鳥科技與IBM則初識于生成式AI企業級應用的風口當下；他們和IBM一樣，都是積極探索企業級AI應用的科技先鋒，都深諳AI應用的業務場景和行業特性，也都是企業數智化轉型的踐行者和企業級AI應用的價值創造者。IBM下一代企業級AI與數據平臺watsonx的發布，讓他們有機會聚在一起，探討企業級AI的價值創造之道！
這些經驗和分享，能否為當下火爆全球的AI在企業和行業得以規模化和安全可信的應用提供借鑒和啟發？讓我們一起來聽聽他們的鏗鏘一席談。
悠樺林董事長、創始人肖芳芳：
三年共磨AI決策智能之劍，幫客戶"卷"出價值
悠樺林長期專注于復雜場景的智能決策業務，相當于幫助企業利用模型和算法輔助人腦做決策，如今已經在IDC最新發布的供應鏈計劃及APS榜單中坐上了本土軟件的頭把交椅，成為名副其實的行業領導者。
悠樺林今天的成就，在其初創的2016年是難以想象的。當時AlphaGo引爆了一波對于AI概念的追捧，但在當時，企業和社會要么是對AI賦能的智能決策還是缺乏想象、認知和信任，AI在企業中的初期推廣和落地充滿了"懷才不遇"的痛苦；要么就是客戶對AI的價值和變現速度存著非常不切實際的期待。創始人肖芳芳甚至笑談，"頂著AI的光環，但是落地的過程中充滿了復雜度……企業級AI應用，可以說是一個‘只見賊吃肉，不見賊挨打'的處境。"
"悠樺林就是在這樣一個充滿希望又需要反復教育市場的煎熬之下與IBM相遇的，那是在三年前。三年期間雙方一直互相學習、鼓勵，在悠樺林的業務增長了四倍左右的今天，終于一起等到了AI決策智能爆發的2023年。"肖芳芳繼續分享道："我們與IBM的緣分在我攻讀博士的求學生涯當中就埋下了種子。我的博士生導師先前在IBM Watson工作了18年，他對于我們學生的傳業步道，也深深地打上了IBM企業級AI的烙印。"如今的肖芳芳則帶領著悠樺林，沿著導師鋪設的技術路線，與IBM團隊攜手，讓AI在悠樺林所聚焦的供應鏈領域落地生花，為行業客戶帶來切實的業務價值。
目前，悠樺林在國內應用的風口方向是制造業的資源調度系統，其中包括需求計劃、產銷協同和高級生產排程等。肖芳芳表示，悠樺林將繼續與IBM攜手，圍繞著制造業客戶的需求，尤其希望在企業級生成式AI的方向，借助IBM豐富的產品線，在現階段的落地環節里探索更豐富、更有深度的AI應用場景。
雙方的合作之前主要集中在CPLEX求解器的范圍，就IBM Planning Analytics with Watson的業財一體化規劃的應用也有初步探討。肖芳芳坦言，現在的制造業比較"卷"，卷交付時間、卷設備利用率、卷降低庫存等，而IBM的技術能夠幫助客戶卷過其他的企業，拔得頭籌。
對于生成式AI在企業的應用，肖芳芳表示："我相信生成式AI雖然有一些局限性，比如你問一些問題它回答得不是很精準，或者會給你造一篇論文出來，但是我認為它可能會改變軟件行業的交互模式，從以往通過各種各樣的操作模式來把某個軟件系統部署在某個客戶現場，變得更為人性化。這個交互模式上的變革，應該能夠帶來比較容易或者是更舒適的客戶體驗。所以我們也希望，未來可以在這些新的技術上和IBM共同學習——是學習市場，也是學習技術——一起共同進步。"
菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監王子豪：
志同道合，為了開放式AI及業務賦能的共同使命
眾所周知，菜鳥是物流行業的領軍企業。就其所屬行業而言，菜鳥還需要再加上一個前綴，即"科技賦能的數字化原生物流企業"。
菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監王子豪認為，在AI的開放性以及賦能方面，菜鳥與IBM有許多共性。 作為一家產業互聯網公司，菜鳥在AI領域的投入已久，以此賦能來實現菜鳥的使命與愿景。菜鳥的使命是要做支持全國24小時、全球72小時達的物流。菜鳥的愿景有三點：第一是提供極致的消費者物流體驗，第二是高效的智慧供應鏈服務，第三就是要做一個技術創新驅動的社會化協同平臺。
據王子豪介紹，最早期的時候，菜鳥率先在快遞行業提出了神經網絡驅動的大規模地址分單技術，后來包括倉儲履約等環節，都有很多AI應用，比如機器視覺驅動的分揀質控技術, 物流智能客服技術和快遞末端的地理大模型技術，都是幫助消費者有更好物流體驗的AI技術的應用。
"我們建設整個全球供應鏈網絡中，也有決策智能技術，而我們的供應鏈網絡規劃、供應鏈計劃，履約運輸優化，倉儲大規模的機器人調度技術都是全球領先的。 例如，我們無錫倉是亞洲最大規模的智能調度現場，最高峰期可以同時調度1000臺以上的設備。這兩年我們將相應的智能決策技術升級，發布了新的RCS3.0系統，具備更復雜的混場調度和多品牌設備調度的能力，能夠讓不同類型的設備，比如無人叉車、SLAM AGV、二維碼導航AGV在極其復雜的工業現場配合產線的節拍進行全流程無人化的搬運。目前，這項技術正在我們不少合作伙伴的現場實施落地，比如像寧波更大集團、匯川聯合動力這樣的制造和新能源企業和以及在未來我們與華晨寶馬工廠的合作中會得到應用。"王子豪介紹說。
"對于生成式AI，菜鳥科技也有關注，比如利用一些開源的大模型，嘗試對智能客服物流服務做一次升級，讓消費者有更多人性化的體驗。另外大模型還有一個可應用的點，我們有很多2B的產品，比如供應鏈計劃、需求預測、包括一些商家的運營，可以利用大模型把這些東西串聯起來，作為一個AI的助手，把它變成一個2B信息化控制中心。這樣面對商家客戶的時候可以提供一個更好、更快的產業化服務。"王子豪補充說。
對于企業級AI的應用，王子豪分享了菜鳥在自身業務和賦能合作伙伴發展的過程中看到的一些重要的挑戰，這也許也為菜鳥與IBM未來的合作打開了機遇窗口。
第一，是企業數據和存力的挑戰。雖然大家現在一想到AI大模型就想到GPU、算力，但是企業有沒有高質量的數據，以及這些數據有沒有被高效合理利用才是競爭的關鍵。
比如說，菜鳥收集數據的渠道就非常復雜，有2B的數據也有2C數據；有些數據來自于線上，有些數據來自于線下的邊緣設備。菜鳥有這么多的倉儲分布和IOT的設備，這些數據的收集、處理、治理和管理，對菜鳥而言本身就是一個巨大的挑戰，也是一個巨大的成本消耗。
"在構建大模型的過程中，大模型的預數據處理過程通常都非常緩慢和復雜。比如，處理100TB的數據往往都需要5到10天的時間。另外，我們看到現在模型的規模也是越來越大，百億級、千億級的模型都陸續被推廣出來。面對這樣龐大的模型，數據資源包括它的一些參數怎么做處理？這都是問題。不僅如此，企業在做模型過程中要避免觸碰到用戶個人隱私數據安全，那么如何對數據進行分類，這些都是非常具體的問題。應對這些挑戰，第一步就需要建立一個高性能、可擴展的，并且需要兼顧安全成本的分布式的數據存儲和管理，這是第一點。"王子豪舉例說明。
第二，是算力的挑戰。生成式AI的火爆幾乎讓每家企業都在購買算力的路上。出于對自身數據安全包括業務可控性的考慮，企業可能會選擇把數據留在本地，選擇私有云，這種情況下就無法享受公有云的計算資源，因此，開放式混合云的架構就成為一些客戶的優選，而IBM正是聚焦混合云與AI的技術和行業的賦能者。
第三，是AI技術本身的挑戰。 在王子豪看來，雖然開發大模型幾乎成為各家公司下一步發展的"標配"，然而生成式AI本身的副作用，"比如由其豐富的創造力帶來的幻覺問題，對于沒見過的知識就能一本正經地胡說八道；有些人利用AI，還會做一些越界的事情，利用提示性注入攻擊的方式讓AI產生一些有害的語言、回答一些不符合人類倫理道德的問題……然而，在強調精準和可控的產業領域，模型的可信程度一旦較低，那么AI輸出的結果就會大打折扣。雖然我們現在看到一些技術比如基于人類反饋的強化學習等手段來嘗試逐步解決這些問題，但是我們還必須結合企業級的專有系統，結合特定行業領域的知識，讓大模型在可信程度上不斷提高，才有可能在一些商業和業務領域產生價值。"
"如何用‘魔法來打敗魔法'？如何攜手為產業建立可信的AI，這才是包括菜鳥和IBM在內的很多企業持續投入和研究的一個重要命題。"王子豪最后強調。
IBM大中華科技事業部數據人工智能、自動化中國華南與華東大區總經理許偉杰：
聚焦混合云與 AI，貢獻全棧能力，做技術的賦能者
"作為技術合作伙伴，相信IBM與悠樺林和菜鳥科技這樣的技術公司可以有很多維度的技術探討。IBM是一個負責任和有遠見的企業，我們的每一個產品，包括今天談到的watsonx，包括數據存儲、AI構建和治理的能力，其實就是為了應對我們之前預見和今天可能會遇到的這些問題，為大家提供一些工具和技術，讓大家更加方便地來解決這些問題。做這件事情一定是要基于開放的技術平臺，一定是跟合作伙伴一起來做。王總剛剛提到的數據、存力、算力和AI技術本身的這些挑戰，未來也許都可以成為我們基于watsonx進行共創的點，看看我們一起，是否能夠快速幫助解決這些問題。"許偉杰說。
他坦言，最近他與很多合作伙伴就生成式AI的客戶使用場景進行了很多探討，可以預見，企業對生成式AI應用的需求是很大的，盡管今天他們的需求可能還不太明確的。"作為技術提供商，我們不可能今天去跟企業客戶說，來吧，咱們用生成式AI做一件大事，你來投資吧。我們也許今天講不清楚，但是在大家攜手共創的過程中，我們可以很快地基于像watsonx這樣一些好的技術，快速幫助大家去定義場景和驗證結果——利用IBM客戶工程車庫創新團隊、專家實驗室和研發團隊這些資源，與悠樺林、菜鳥科技這樣的技術合作伙伴一起，先把這個事情做起來。"許偉杰補充道。
"身處AI為先的新時代，作為技術賦能者和解決方案提供者，悠樺林、菜鳥科技和IBM們需要攜手共創，基于開放可信的技術平臺，利用先進的AI來助力我們的企業客戶重新定義他們的商業模式，去改變，去創造。這是一個巨大的舞臺，IBM愿意在這個舞臺上為大家提供開放的技術平臺和行業經驗，同時為大家匹配各種資源，與合作伙伴一起，幫助千行百業的企業客戶更加快速、安全和容易地從這些新技術當中獲益，提升競爭力，為他們帶來切實的業務價值。"許偉杰由衷地說。
IBM大中華區伙伴生態業務總經理譚穎瑜：
為生態合作伙伴提供三大創新平臺，賦能千行百業
"IBM的AI戰略需要靠我們的合作伙伴來推進和落實。過往兩年，我們實施了伙伴優先的政策，很多新老伙伴都深刻感受到IBM渠道轉型的決心。"譚穎瑜強調。
據她介紹，IBM過去兩年已經將很多客戶下沉與渠道合作；今年還發布了全新的合作伙伴獎勵計劃Partner Plus，根據這個獎勵計劃，新的合作伙伴只要一加入，首單就可以拿到獎勵；無論是新老伙伴，只要訂單是IBM新客戶，都可以拿到額外的獎勵；不僅如此，IBM還為中國的生態合作伙伴度身定制了三大創新平臺——由IBM中國開發中心打造的"IBM魯班平臺"、由IBM客戶工程（Client Engineering）車庫創新團隊打造的創新工作坊、由IBM創新體驗中心（IBM Innovation Studio）提供的共創服務平臺。
不僅如此，IBM從去年10月開始，就把很多技術資源免費開放給合作伙伴。今年6月，當watsonx在美國的Think大會發布不久，IBM中國就與50家核心合作伙伴一起組織了名為"企業級AI——走進IBM實驗室"的工作坊。目前這50家合作伙伴當中的8家已經報名參與圍繞watsonx的共創計劃，例如，圍繞watsonx.data的開放式湖倉一體（Lakehouse）的數據存儲場景進行共創；也有領先的技術廠商在與IBM探討湖倉一體機的方案；還有一些合作伙伴希望利用IBM watsonx平臺做相關的模型訓練。
目前IBM 為伙伴生態工程團隊配備了 130 多項 watsonx 技能，并利用自身數十年積累的人工智能經驗來提供解決方案，與我們合作伙伴的專業性和專長技能形成強大組合，幫助客戶實現市場差異化。 此外，IBM還為合作伙伴提供廣泛的資源和培訓，幫助他們把IBM領先的AI工具嵌入到其行業解決方案。同時，在推向市場的過程中，IBM 科技事業部和 IBM咨詢也將密切合作，一起幫助合作伙伴構建和增強他們的AI實踐能力。
IBM 期待攜手行業 ISV，縱向共創行業解決方案，也期待攜手區域伙伴，橫向打通端到端全價值生態體系。以開放的生態匯聚各種類型的新舊合作伙伴，包括轉售商、公有云廠商、技術提供商、獨立軟件供應商和系統集成商。譚穎瑜表示，"所有希望借助 AI 提升到新的發展水平，所有專注于數據、人工智能、自動化、安全、應用現代化等各個領域的合作伙伴，都是IBM積極尋求的‘中國合伙人'。"
結語
在AI為先的商業新時代，構建開放、可信、具有業務針對性、適應性強且易于擴展的AI應用，是一個需要匯集各種技術力量、行業經驗和領域知識的"大舞臺"，也是一個經得起喧囂也耐得住寂寞的漫長征程。IBM愿意一如既往，秉承"用科技引領進步"的初心，攜手所有志同道合的合作伙伴，不為亂花迷眼，腳踏實地，積極推進企業級AI的應用，讓AI真正造福于企業、造福于社會。
