观世的AI学习笔记⑤:AI不是单打独斗,是团队作战

你以为智能音箱就是一个“语音识别”就完了？

错了。一个简单的“嘿设备，讲个笑话”，背后是四个AI组件接力：

1. 触发词检测：一直监听，直到听到“嘿设备”——这是一个A到B的映射（音频→是/不是触发词）

2. 语音识别：把接下来的“讲个笑话”转成文字——又是一个A到B映射（音频→文本）

3. 意图识别：理解“讲个笑话”是想干嘛——第三个A到B映射（文本→意图，比如“讲笑话”“问天气”“设闹钟”）

4. 指令执行：真正去数据库里挑个笑话播出来——这个是传统软件，不是AI

如果是“设个十分钟的闹钟”，中间还要加一步“提取时长”——从文本里把“十分钟”抠出来。

这种多个AI组件串起来的结构，叫AI管道。一个大公司里，可能四个不同的团队分别负责这四个步骤。

所以复杂AI产品长什么样？就是一堆AI模块拼起来的乐高。

如果说智能音箱是四步走，自动驾驶就是十几个模块协同作战。

核心流程：

☆ 输入：摄像头（前、后、左、右）、雷达、激光雷达、GPS、地图……

☆ 第一步：车辆检测：用AI识别周围的车在哪里

☆ 第二步：行人检测：用AI识别行人在哪里

☆ 第三步：轨迹预测：猜一下这些车和人接下来要去哪（又一个AI）

☆ 第四步：运动规划：根据以上信息，规划自己的行驶路径和速度（这个可以用AI，也可以用传统算法）

☆ 第五步：执行：转方向盘、踩油门、刹车

还不够。还要检测车道线、交通灯、路障、甚至突然跑出来的一群鹅……

一个自动驾驶团队里，可能几十个小组分别负责这些红色方框里的每一个模块。

所以别觉得AI是一个东西。它是很多个AI，各干各的，然后合起来干一件大事。

如果你要建一个上百人的AI团队（像谷歌、百度那样），这些人都是干嘛的？

教授列了一个清单

（提示：不同公司叫法可能不一样）：

软件工程师： 写传统代码，比如让音箱跟随指令去讲个笑话、车辆自动驾驶......AI团队里一半以上可能都是软件工程师。

机器学习工程师： 专门写A到B映射的代码，训练模型、调参数、迭代优化。

机器学习研究员： 研究前沿技术，发论文，让团队能用上最新成果。

应用机器学习科学家： 介于前两者之间——读学术论文，想办法把新技术用到自己产品里。

数据分析师： 分析数据，找出洞察，帮助业务做决策。

数据科学家： 这个头衔定义很模糊，有些做的是机器学习工程师的事，有些做的是数据分析师的事。

数据工程师： 专门管数据的——存得安全、读得快、花得省。数据量大的时候（比如自动驾驶，一分钟产生几GB数据），这可是个大工程。

AI产品经理： 决定“做什么”——判断什么AI项目既可行又有价值。

教授特别强调：你完全可以从一个小团队开始。 一个人，或者几个人，学点网课，拿小数据先跑起来。别被这个大团队名单吓住。

这是这周的重头戏。教授根据自己在谷歌和百度的经验，总结了一套五步转型手册：

✦第一步：启动试点项目，获得势头

一开始别想“最有价值的项目”，要想“最可能成功的项目”。

比如在谷歌大脑早期，深度学习还没被接受。教授第一个内部客户是语音识别团队——这个项目有用，但不是最赚钱的（不像搜索或广告）。但语音项目成功后，地图团队来了，广告团队也来了。

势头起来了，后面就好办。

关键点：

· 选6-12个月能出成果的项目

· 可以先外包，快速启动

· 目的是学习“做AI项目到底是什么感觉”

✦第二步：建立内部AI团队

很多公司结构是CEO下面一堆业务部门（BU）。如果让每个BU自己招AI人才，大概率招不到、留不住——BU负责人不懂AI，不知道怎么管。

更好的做法：建一个集中统一的AI团队，由一位懂AI的高管（首席AI官，或者CTO、CIO兼任）负责。这个团队可以向各BU“派驻”AI人才，和业务专家一起做项目。同时也负责搭建全公司都能用的平台和工具。

初期最好由CEO直接给这个团队拨经费，不用他们自己去向各BU收钱——等做出成绩，自然有人愿意买单。

✦第三步：提供广泛的AI培训

不只是培训工程师。不同层级需要不同深度的培训：

· 高管/商业领袖：4小时左右，了解AI能做什么、基本战略、怎么分配资源

· 业务部门领导：12小时以上，学会怎么定项目方向、怎么做尽职调查、怎么跟进AI项目

· 工程师：100小时以上，真正上手写AI代码、管数据、迭代模型

好消息是：网上有大量免费资源（网课、YouTube、博客、书籍），不用自己从头造培训内容，找个懂的人帮忙策划筛选就行。

✦第四步：制定AI战略

有意思的是：战略放在第四步，不是第一步。

为什么？因为如果先定战略再做项目，很容易变成“抄报纸标题”——比如“我的战略是收集大量数据”——但数据对你公司有没有价值，你根本不知道。

先做试点、建团队、培训，等对AI有了真实体感，再坐下来制定战略。这时候才知道什么可行、什么有优势。

AI的良性循环：

更好产品 → 更多用户 → 更多数据 → 更好产品

大公司用这个循环守住搜索市场。小公司也可以用这个循环进入新领域。

比如被John Deere收购的Blue River公司：他们做农业AI，一开始只是创始人自己跑去农场，用个人相机拍白菜和杂草的照片，从小数据集开始训练第一个产品——效果一般，但足够说服一些农民试用。拖拉机拖着他们的机器在田里跑，每跑一圈就收集更多数据，产品越来越好，用的人越来越多，几年后积累的白菜照片数据量比任何大科技公司都多——这就是一个垂直领域的“AI良性循环”。

所以别老想着跟Google、百度竞争。在自己的行业里建专属的数据资产，才是大多数公司的路。

其他战略考虑：

· 数据策略：有些公司推免费服务，就是为了收集数据，建立防御性优势

· 统一数据仓库：别让数据散落在50个副总裁手里，工程师没法用

· AI加速网络效应：如果你在做Uber、Facebook这种赢家通吃的生意，AI可以帮你更快获取用户，更快建立护城河

✦第五步：内外部沟通一致

公司变了，得让大家知道。

· 投资者：让他们理解你的AI价值，别低估你

· 政府：医疗、金融、自动驾驶这些受监管行业，需要和政府沟通，一起找到保护消费者又鼓励创新的方式

· 用户：产品变了，得让他们知道能做什么、不能做什么

· 人才：展示你的初步成功，吸引更多AI人才

· 员工：很多人会担心AI抢工作，适当的沟通能缓解焦虑，也让理性担忧被听见