寻找核心中的核心

辞狗迎猪，从事科创孵化的L君结束了亚太多地数场人工智能（AI）服贸系统的推介路演，反馈不一。

不少在高端专业服务领域的业者听了L君团队的演说后大赞，这套基于大量法规文件的评判概念正是体制内在寻找的解决方案，如果能加强语境、文件地域适用性等计算力，将能大大解脱低端劳动力。

但也有些中国和东南亚采购商认为，多个环节的部分算法已有科创AI公司在做，完成本土化转嫁和综合采购搭建，说不定不用“搬一整套”，还可节省成本。

市场各方对于研发的新系统有所保留是平常事。一般来说，在某个环节寻求技术突破不会特别困难，但市场应用科研的价值最大化，是能设计出针对性解决产业问题的“概念架构”，而不是代码编程。

电脑专家、工程师和各业界人士都有各自的专注点和盲点，要把几十个甚至几百个尖端技术升级融合到一个系统里，使之脱胎换骨后能立即解决现实的业界问题，先期靠的是基于痛点解构、拆分理解的顶层设计。

回顾过去两三年专注于某个专业领域的AI系统研发，L君的团队单是聆听业界的问题，花了至少三个月的时间。

“这个过程就是仔细听、充分理解。”L君感慨说，系统集成概念的背后蕴藏着一幅复杂的画，“你的价值在于直接给客户提供全套解决方案，而不是抽丝剥茧一两个问题，客户还要找其他供应商来把脉其他病症。”

这就要求科研学者用逆向工程思维的角度，站在企业和客户的角度，思考如何从问题导向改变编码、智能计算分析大数据。然而，隔行如隔山，科研界不少技术突破很难真正拿到市场解决产业面临的问题，使得错配率拖累了科研产品服务的市场转化率。

世界经济体的未来较量已离不开技术革新。各国政府在营造科技创新的健康生态环境、给予适当容错的政策支持机制的同时，弥合温室科研和商业化应用价值的鸿沟、促进政企了解并尊重真正意义的行业系统性概念升级，降低对某些技术改良的自我欣赏膨胀，是亟待正视的意识认知。

AI人脸、语音识别和电子支付系统在中国和多个东南亚国家开始被越来越多商家所接受和应用。

如今，人脸识别不仅可以当做大额支付的“解码”鉴识功能，还能帮助购物商场和租户“描绘”出消费客群的性别、年龄段、哪些“热点”最能吸引到人潮等等，制造出海量的数据。

可是仅有这些数据还只是停留在表面，如何进一步探讨商场吸引年轻客群的逛街路径、偏好、平均消费客单价等，进而获得更清晰的客服画像、营销成功率、未来服务趋势预判等，又是一套深度挖掘大数据的商业概念设计。

有学院派创业导师认为，用故事来包装一两个孵化科创项目获得投资人青睐，难度远低于为一个专业领域设计出一套实用的未来解决方案，技术的奥妙在于其核心很难被轻易揭示、模拟和拷贝。

一名基础设施和物流界数码应用专家以货贸电子单一窗口为例指出，不少国家和地区都认为各自有一套旗鼓相当的系统可为他人所借鉴，殊不知当中有很多环节不是补几个丁、换个程式或是简单嫁接就能解决的。

不同路径规划的背后，是一套互联互通的庞大运输体系、监管机构和运营者的信息打通，运营的即时数据反馈和共享、系统的自我再更新、深度学习能力和升级，触摸不到的“AI大脑概念规划”可深可浅。

全球贸易格局复杂多变，地缘政治风云突变为各政府的政绩考核带来风险压力，再加之参与各方的商业利益考量与再分配，要实现包容性地科创经贸合作，挑战颇为艰巨。

从协作意识、科创认知，研发应用、知识产权落地到商业利益分配，政府、产业、学术、科研等各方或许还需要多从“基础设施”入手多“下沉式学习”、凝结智慧，找出核心中的核心。