认识达内从这里开始

随着互联网的不断发展，人工智能技术无论是从技术上还是从商业价值的实现上都在不断的发生变化，今天，我们就一起来了解一下人工智能对不同的行业带来哪些影响。

交互方式迭代

讨论人工智能带来的NLP、语音交互、机器阅读理解、机器视觉、机器传感等技术，正在让人与机器间长久以来通行的“手指命令输入”变得并不绝对。人类开始可以用语音、用动作来完成对机器的命令输入，甚至什么也不用做，让机器来主动理解人类。

比如一家线下零售企业，过去需要依赖店员去和顾客交流。很多时候店员的能力和态度直接决定企业收入，而在使用了人脸识别等机器视觉技术之后，企业可以通过摄像头直接了解来店的人流，甚至读取每一位顾客的满意程度。

2.生产效率优化

人工智能进入企业的另一个核心，在于通过让人工智能理解企业数据，优化数据处理结构，并使用算法智能分析出趋于合理的生产模式。从而将过去依靠人工粗略判断的效率提高为智能效率。

比如在巡检工作时，过去企业主要依靠人工检查、经验判断的方式,错误率较高的同时效率也较为低下。在企业智能时代，可以采用图像识别来精准判断设备和产品问题，其效率当然也极大提高。

举个更简单直接的例子，在养猪场，假如想要清点猪的数量，那么只能让人一头头的查过去。但假如用人工智能模型来完成这项工作，一次拍照后猪的数量就清楚了,可谓达成了效率的质变。

3.多元成本降低

运用人工智能技术，企业不仅可以提高良品率、降低人工成本，提高安全生产系数。还可以通过人工智能外部工具来提高员工工作质量，降低企业多方面的成本压力。

举例来说，发票单填报是每个企业都要面对的工作。但手动填报非常耗费人力，并且错误频发。而华为云等企业智能服务商提供的OCR识别技术，则可以快速将发票单据内容转化为电子版，这样就节省了企业大量人力时间成本，提高了流程效率。

此外，人工智能的应用化还能够致力于降低社会成本，为社会效率和生态环保添砖加瓦。企业应用AI领域当中，有一个案例是去年某供暖企业，通过强化学习技术来为达成精准优化的“智慧供暖”解决方案。通过人工智能技术，依据室内外温度、供热侧热量等信息对用户供暖量进行精准调节，终实现了在保证室温21°的条件下燃料消耗下降10%。对于环境问题严峻的今天来说，这降低的就已经不仅是企业成本。

当然，今天中国企业在面对AI时，更多的还是犹豫和

挑战：技术到商业的跋涉

人工智能到来之际，很多企业家与企业管理者、技术团队都希望能够运用人工智能来完成企业进化，但在实际操作中却可能面临各种各样的问题。

在刚刚发布的麻省理工《以人工智能重塑商业》年度产业报告中，分析者指出，当前有极高比率的企业希望尝试人工智能变革，但只有约五分之一的企业实际将人工智能纳入了某些产品或流程。

其中主要的问题，在于从认知到解决方案，再到业务落地，企业面临着众多与机遇同时而生的挑战，在中国企业中尤其如此。比如说：

1.供需难以匹配

目前国内企业能够接触到的人工智能技术，普遍还是比较初级的机器学习模型。而从一些技术公司那里购买的技术解决方案，则很可能看起来花哨，却与企业实际需求并不匹配。两者强行结合，反而可能浪费企业的传统优势去配合人工智能进场。终导致得不偿失。

2.人才困境

根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右。巨大的人才缺口和人才竞争压力，让中国企业难以找到真正理解人工智能，能够完整搭建和执行企业人工智能项目的人才。

3.成本焦虑

在今天，一家企业希望进行人工智能转型，或者尝试部分业务的人工智能化，很可能要负担算法使用、算力使用、数据购买、人才与团队支出、设备支出等方面的经济成本。在难以明确收益周期的情况下，很多企业在人工智能的大门前望而却步。

来自多方面的压力，以及对未来的不确定，明显放缓了人工智能进入企业的速度。但随着技术升级和平台级企业不断完善服务，越来越多的人工智能利好正在面向中国企业打开。

机遇：企业智能的下一幕

在今天，企业利用人工智能完成自身业务改造，获取产业竞争力，在多个层面展现出了持续的机遇升级。

我们可以从三个层面来看企业智能利好的打开：

1、企业级服务在不断完善

在英国、以色列等国家，企业级服务的人工智能项目会占据整个人工智能项目的85%以上，而在中国这个比率还相当低。幸运的是，随着国内云计算、互联网以及多种有一定积累的科技企业陆续进场，算法提供商、数据提供商以及企业服务项目跟进，今天中国市场正在经历人工智能企业级服务的高速发展，云服务提供商将人工智能作为一项服务开放出来给企业使用。例如，华为云发布了EI企业智能服务，已包括30多种子服务。

2、企业智能可以深入到各个产业、行业应用当中

另外一项利好，人工智能开始能够处理和解决各种传统产业、小数据产业和特殊产业的问题。

比如我们能看到，智能农业近期成为了产业风口，利用人工智能来实现种植业、畜牧业甚至环境治理工程的效率提升，开始成为可能。在工业、零售、政务、交通，乃至多个公共服务场景中，人工智能的渗透能力和渗透方式开始普遍增长。

3、人工智能正在变得“物美价廉”

更重要的是，人工智能服务和产品本身也在快速经历“平民化”、“低价化”的进程。机器学习所必须的数据与算力，也在通过不同途径进入各领域企业触手可及的范围之内。

云计算服务商正在掀起AI落地运动。过去，企业想要运用人工智能，必须懂得高深技术、拥有大量人工智能人才的困境正在被改变。比如说谷歌此前发布了自动机器学习系统，号称可以不用写代码就让企业获得部分领域的人工智能业务能力。华为云等国内云服务企业也在推动优质的人工智能服务，将人工智能以服务的形式开放给企业客户使用，尽量消除企业的技术难点，让企业可以在轻成本的前提下快速进入智能阶段。

人工智能正在从神坛中走下，变成水、电、网络一样的企业必需品。

从“智能”到“致用”：时代留给企业的密码

需要注意的是，在人工智能从概念走向现实的过程当中，认知与产业结合方式并不是完全清晰的。很多企业投入大量资源建设人工智能，结果却差强人意。

在新的趋势、清晰的未来价值与真实存在的困难面前，今天中国企业进入人工智能世界有几种相对妥善的方式，以及相关的注意事项。这或许也可以被称为“智能密码”。

1、通过云服务快速获取人工智能

机器学习的技术特性，决定了云计算平台是企业使用和实际部署人工智能的基本方式。而国际和国内的主要云计算平台，也在争夺企业市场，为企业带来更妥善、低成本、高兼容度、定制化的人工智能通道。利用云计算生态部署自身产业能力，解决产业问题，是今天投身人工智能世界的主要方式。

通过平台来获取人工智能产品和服务，在今天来看是相对高效率低成本的方式。轻盈进场，快速试错，是企业进行智能转型中的关键保障。人工智能是一个高度模块化的产业结构，切忌一切从头开始，那好比想要买车却从轮子开始造起。

2、寻找成熟的企业智能解决方案

对于大部分企业来说，想要避免技术和实际之间的不匹配，好的办法就是寻找与自身需求相同的、已经被验证过的人工智能解决方案。因为企业的很多基础需求是相通的，以其他企业应用的成功模块为参照，能够大限度降低自身犯错的概率。

3、借助学术优势，提高企业智能

人工智能是一个高度产学一体化、高度世界化的技术种类。更广阔的信息与认知，是保证企业走在技术前沿，拥抱高效解决方案的唯一通道。

今天，我们可以看到很多学术界的新成果、新动向，正在以极快的速度融入产业界，成为企业智能发展的直接动力。企业自身建设学术窗口，搭建学术研究团队，也在日益成为高技术指向性企业的标准配置。当然，如何与学术良性互动，每个企业要量力而为。切不可为了智能而智能。

来源：公众号：脑极体

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