报告：人工智能带给东南亚的机遇与发展

 

私营企业可以在实现这种无缝移动的愿景中发挥作用。传统汽车制造商和谷歌、百度等高科技巨头正斥资数百万美元投资自动驾驶汽车，采用防撞和路线选择优化系统，以提高安全性和降低燃料消耗。福特已经从一家汽车制造商转型为一家“机动车”供应商。该公司已经成立了一个城市解决方案部门，该部门将利用人工智能技术无缝整合许多移动设备，从公共交通到出租车再到共享单车。

 

新加坡是东盟在执行其“智能移动2030”计划时的领先者，该计划要求人工智能系统做到实时管理列车、公交车、汽车和自行车交通。马来西亚的雪兰莪州也在推行类似的计划，以及印度尼西亚、菲律宾和柬埔寨的智能城市项目也正在进行中。

 

初创科技公司正在成为这一领域的重要组成部分。Yogee网销售使用了机器学习技术的灵活管理软件，因此它变得更加智能，使用的范围更广。在7个东盟国家运营的叫车平台Grab，已聘用了200名工程师和数据科学家，专注于利用人工智能改善客户服务，并进一步优化其司机队伍。

 

城市政府面临的紧迫挑战是与战略行业参与者和科技创业公司建立合作关系。然而，这些合作的整合是相对复杂的。当然，城市的净效益是显而易见的，比如减少拥堵和提高了安全性。但要调整私人投资和公共奖励的激励机制是很有挑战性的。此外，大多数东盟国家都专注于自动收费站，而且对大型公共投资兴趣不大。尽管面临诸多挑战，但在过度拥挤的东南亚城市中改善生活的主要潜力，使得建立高效的公私伙伴关系变得至关重要(我们将在最后一章回到这个话题)。

 

医疗保健

 

在全球范围内，人工智能已经以多种方式不断展示出改善医疗服务的潜力。深度学习可以让机器查阅大量有关疾并治疗和结果的数据，从而快速找到可以改善诊断方案和病人护理的见解。IBM利用其人工智能支持的Watson超级计算机，让医生可以在几秒钟内筛选数百万页的医学证据，从而为患者设计出最优的癌症治疗方案。可穿戴机器人设备可以远程追踪病人的健康状况，并且带有提醒功能，可以叮嘱病人及时吃药。虚拟代理已经在分析放射学和肿瘤报告，并为病人提供建议。

 

MGI之前的一项研究估计，在医疗保健领域扩大数据的使用每年可以产生超过3000亿美元的价值，其中三分之二来自于将国家医疗支出减少的8%。

 

医疗保险是另一个有潜力的储蓄领域。从全球来看，机械制造解决方案优化了索赔处理、减少了欺诈和改善了健康状况预测，这可能会带来更好的预防保健和更低的索赔。

 

在东盟，在病人护理领域广泛采用人工智能的做法还需要数年时间，但现在已经出现了几个成功的例子。新加坡政府机构IHiS（集成健康信息系统）旨在创建一个全国性的企业分析平台，汇集和分析来自多个医疗保健系统的患者数据，并生成有助于改善治疗结果的见解。通过提供在线医生咨询和可穿戴式传感器引导的家庭诊断，这可能会使管理慢性病变得可行。其次的好处包括尽量减少事故和急诊单位的过度拥挤，以及减少病人的医疗费用。像Holmusk这样的初创公司也在为特定的病例开发数据和应用程序，比如糖尿玻在越南，ViCare保健应用程序在Facebook?Messenger上为病人提供了一个聊天机器人，可以为病人回答一些基本问题。

 

拥有大量人口但没有足够多的医生和专家的国家将从这些技术中获益最多。IBM的“沃森”也许可以在印尼提供服务。2014年，印尼只有41名放射肿瘤学专家，却要为2.5亿人提供治疗，而且这个国家这一年因癌症死亡近20万人。

 

然而，该地区没有足够的整合数据来支持先进的分析技术，更不用说人工智能了。医院有数据，但通常是以纸质形式来记录的，想要共享比较困难。大多数东盟国家要求数据不可以留出国外，这就限制了建立区域性数据库的机会。更重要的是，将病人数据集中在一起，并将其开放给机器学习，即使是以匿名的形式，或者将使用可穿戴设备的要求捆绑到保险折扣上，也可能与隐私规范和法律不一致。

 

医院和保险公司将决定药品如何使用人工智能。但是，与传统银行一样，医院和保险公司在转变组织的过程中也面临着挑战，不仅是通过积累数据，还要通过提高他们的数字化能力，将技术整合到他们的工作流程中，以改变他们的文化。创新可能来自数字化本土公司。医疗保健公司可以通过赞助有前途的创业公司来与这些公司结盟。新加坡的一些公司已经采取了这种做法。政府可以通过提供有关数据共享的监管指导，以及在需要的时候提供公共投资，从而促进这一过程。

 

教育

 

教育科技已经是一个蓬勃发展的领域，为人工智能扎根提供了肥沃的土壤。与金融科技一样，教育科技也迎合了一个巨大的市场：全球教育支出占全球GDP的近5%。投资者注意到，一家投资银行预测，到2020年，教育科技投资将增长至2500亿美元。

 

人工智能在课堂上的潜力让人兴奋不已。例如，以人工智能为基础的智能家庭教师系统（ITS）旨在提供大规模的一对一教学。这些聪明的导师可以追踪每个学生的表现，找出学生觉得困难的概念，并为每个人找出适合自己的学习方法。人工智能还可以减轻教师的一些日常工作，给他们更多的时间来教学。一位乔治亚理工大学的教授在一个学期内使用了一个人工智能教学助理，处理来自他在线课程的1万多个问题。人工智能助手还可以从事更智能的工作，如评分和记录分数，使教师能够专注于更有创造性和更具附加值的工作。

 

其中一些技术已经在东盟地区得到采用。新加坡和马来西亚的大学已经试验了预测软件，以指导能够防止辍学的干预措施。但是，东盟还有很长的一段路要走，才能对其产生重大影响。大多数成员国都没有收集能让人工智能算法得出结论并做出预测的综合数据。该地区的许多地区也缺乏关键的IT基础设施。2016年，只有不到一半的亚洲人口使用互联网，其中包括大多数东盟国家的多数人口。

 

东盟国家可以首先利用现有技术，更易于实施的方法，以改善教育的质量和公平性。像可汗学院(Khan?Academy)或马来西亚亚洲电子大学(Asia?e?university)这样的在线自学课程提高了入学的机会。通过配备预装材料和低带宽通道的设备，在偏远地区或缺乏熟练教师的地方，教育质量和公平性得到了改善。

 

这些工具并不能保证更好的教育成果。政策制定者和地方行政官员必须调整政策，以满足学生的实际需求，并切实地考虑基础设施的准备和规划。教育科技解决方案应该专注于教学，将技术解决方案与现场教学的优势结合起来，并与本地适用的课程相匹配。建立一项能够评估国家系统可行性和性能的教育科技政策，将允许各国在时机成熟的时候充分利用人工智能。

 

类似地，各国现在可以开始为人工智能技术的发展做准备，开发更完备的国家数据库，更先进的技术解决方案依赖于此。这包括获取学生人口统计数据、环境变量、出勤率、学校属性、个人、学校和地区关系的数据。政府不需要自己收集和整理数据；他们可以与国际或当地公司合作。然而，政府需要参与其中，因为它们往往是主要的数据收集者，必须确保数据隐私。

 

一旦这些数据结构就位，机器学习算法——包括那些在该地区以外开发的算法——就可以在国家层面上学习。这将为教育部门提供如何部署教育资源和调整政策以满足劳动力需求的宝贵指导，目前还没有哪个东盟国家能够实施。在个人层面，国家层面的数据可以支持并指导教师、家长和管理者如何让学生留在学校，以及采取什么样的干预措施来降低学生失学的风险。

 

解决跨领域的挑战和机遇

 

正如上面讨论的行业例子所示，人工智能可以极大地提高生产力。如今，企业可以使用强大而成熟的分析工具，从而提高运营绩效，创造新的市场机遇。

 

但这并不是一个简单的命题——没有一个单独的组织能够独自解决围绕这些技术的所有问题。有复杂的伦理、法律和安全问题有待回答，而最终对就业的影响仍有待观察。整个东盟地区将需要加强其数字基础设施建设，发展拥有先进数字技能的更大的人才库，并确保建立一个经过深思熟虑的监管框架。正如我们在下面第3节所讨论的，解决这些问题需要公共和私营部门的合作和共同努力。

 

今天，东盟的大部分地区在数字普及方面落后于其他国家。但这并不是该地区的公司认为下一代技术与本土市场没有相关性。事实上，一些技术欠发达的地区可能孕育着一些最有前途的机遇。它们可以从一个全新的领域开始发展，它们不太会被遗留系统和规章制度所困。灵感可以从中国获得，中国在非常短的时间内成功建立了一个强大的数字生态系统——而在欠发达经济体中，东盟的初创企业也可能会蓬勃发展。

 

三、东南亚发展人工智能行业需要解决的关键问题

 

正如其上所述，东南亚不同业务领域的数字化成熟程度各有不同。如果单纯依靠市场的推动力量，金融服务业、高科技和电信行业的先驱者们或将最先接纳人工智能。然而，要抓住人工智能的市场价值，并真正改善社会并非易事。这将需要政策制定者的结构性干预措施，加之行业参与者的积极承诺和践行。

 

以下我们将列举一些该地区在人工智能发展中需要解决的关键问题，同时探讨政府和企业可以在其中发挥的重要作用。

 

对于所有人工智能的发展潜力来说，在没有人类指导的情况下让机器进行学习和做出决策，并对其进行管理是一项艰巨的任务，也是一种重要责任。这些技术正在把整个社会带入未知的发展方向。尽管我们知道，人工智能应用程序的增长需要基于数据生态系统和数字能力的某些基本要素，但我们不知道人工智能技术进过第二和第三次迭代后会出现何种商业案例，也不知道公众态度会发生何种转变。人工智能的普及还涉及到一些社会价值观的问题，但这些问题没有任何确定性的答案。因此，我们提出一些开放性的问题，从而引入更多的深入讨论。

（编辑：淮安站长网）

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