《2018中國(guó)人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》稱，過去一年，產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能期待值很高，各種應(yīng)用層出不窮，但收獲卻很少。2017年中國(guó)AI創(chuàng)業(yè)公司獲得的累計(jì)融資超過500億元，但2017年中國(guó)AI商業(yè)落地100強(qiáng)創(chuàng)業(yè)公司累計(jì)產(chǎn)生的收入?yún)s不足100億元，90%以上的AI企業(yè)虧損。業(yè)界普遍認(rèn)為，作為2017年全球信息通信領(lǐng)域大熱點(diǎn)的人工智能產(chǎn)業(yè)，雷聲大、雨點(diǎn)小，遭遇商業(yè)落地之痛，確實(shí)令人深思。人工智能作為一股新的技術(shù)浪潮，只有通過商業(yè)化落地，才能最終實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)行業(yè)的賦能，只有這樣，才能獲得持續(xù)發(fā)展。那些僅有技術(shù)實(shí)力，而缺乏商業(yè)化落地的企業(yè)是經(jīng)不起市場(chǎng)的考驗(yàn)的。

結(jié)合當(dāng)前人工智能技術(shù)的進(jìn)展，本文從三個(gè)方面就人工智能如何進(jìn)行商業(yè)化落地進(jìn)行了深入探討。

一、人工智能應(yīng)用落地的四個(gè)關(guān)鍵因素

1. 明確應(yīng)用場(chǎng)景邊界

目前，人工智能還處于弱人工智能水平階段，商業(yè)落地應(yīng)該一步一個(gè)腳印，不能急于求成。目前的人工智能技術(shù)只能解決部分問題，人工智能要實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地，需要搞清楚要解決問題的具體領(lǐng)域，并有明確的應(yīng)用場(chǎng)景邊界，把人工智能的功能限定在特定的邊境之中，這樣的AI解決方案才更具有實(shí)用價(jià)值。

2. 閉環(huán)數(shù)據(jù)反饋循環(huán)

中國(guó)的BAT,以及國(guó)外的谷歌、微軟、蘋果、特斯拉等巨頭公司，他們都有一個(gè)共同特征—閉環(huán)的數(shù)據(jù)反饋循環(huán)。向百度、Google等互聯(lián)網(wǎng)公司，能夠通過用戶輸入的信息，就能及時(shí)獲取用戶的一手?jǐn)?shù)據(jù)。通過特定技術(shù)，就能提高客戶的體驗(yàn)。從終端收集數(shù)據(jù)，然后用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，這樣就可以用模型提高用戶體驗(yàn)，用戶端又會(huì)重復(fù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這就形成了閉環(huán)的數(shù)據(jù)反饋循環(huán)。

3. 海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)

近年來，伴隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級(jí)增長(zhǎng)，根據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)2020年達(dá)到44ZB，中國(guó)數(shù)據(jù)量將達(dá)到8060EB，占全球數(shù)據(jù)總量的18%。針對(duì)視頻和音頻等數(shù)據(jù)，其分析越來越聚集于提取其中的語(yǔ)義，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，本質(zhì)上是一個(gè)具有多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只有依托海量的數(shù)據(jù)，才能使其學(xué)習(xí)質(zhì)量達(dá)到理想的結(jié)果。

4. 高性能計(jì)算硬件

深度學(xué)習(xí)模型可以分為三個(gè)環(huán)節(jié)，分別為：前期訓(xùn)練、云端推理、終端推理，其中前兩個(gè)環(huán)節(jié)存在較大的計(jì)算量，目前，CPU+GPU架構(gòu)已經(jīng)成為大部分企業(yè)的選。FPGA的性能功耗比使得它有很大的市場(chǎng)，百度采用FPGA打造百度大腦專用AI芯片，微軟也是基于英特爾Stratix 10 FPGA芯片打造了Brainwave平臺(tái)。在終端推理環(huán)節(jié)，由于終端設(shè)備需求各不相同，需要定制化、低功耗、低成本的嵌入式解決方案，市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)多樣化，如寒武紀(jì)的1A處理器。

通過前面章節(jié)的探討，我們知道了想要人工智能落地，就必須把握好四個(gè)關(guān)鍵因素，未來可從這四個(gè)方面形成合力，加速人工智能應(yīng)用落地，構(gòu)建應(yīng)用場(chǎng)景、高性能計(jì)算硬件成為人工智能應(yīng)用落地的重中之重。那么，人工智能將率先在哪些領(lǐng)域落地?這也是很多人所關(guān)注的焦點(diǎn)，就此話題，我們展開進(jìn)一步的討論。

二、人工智能將在哪些領(lǐng)域率先落地?

在不久的將來，人工智能將會(huì)對(duì)大部分行業(yè)賦能，改變行業(yè)的游戲規(guī)則，眾所周知，人工智能最擅長(zhǎng)的就是對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理，大數(shù)據(jù)也是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，凡是能夠產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，都非常有利于人工智能的落地，這些行業(yè)包括：金融、零售、企業(yè)及服務(wù)、醫(yī)療等行業(yè)，接下來，我們就針對(duì)具體行業(yè)來展開分析。

1. 金融領(lǐng)域

很長(zhǎng)時(shí)間以來，由于在風(fēng)控和運(yùn)營(yíng)方面的局限，金融服務(wù)一直存在很多瓶頸，不過，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代的來臨，這些問題完全有可能迎刃而解，對(duì)此，百度高級(jí)副總裁朱光的判斷是，“人工智能最好、最有商業(yè)價(jià)值的落地場(chǎng)景就是金融。人工智能技術(shù)現(xiàn)在就能使其真正發(fā)生深刻變革的產(chǎn)業(yè)就是金融。”在傳統(tǒng)領(lǐng)域里面數(shù)據(jù)做得最好的就是金融界，李開復(fù)曾經(jīng)指出：“一是在金融界里相對(duì)隔離得非常清晰。金融領(lǐng)域是不跟其他領(lǐng)域混在一起的，股票就是股票、保險(xiǎn)就是保險(xiǎn)、銀行就是銀行、賬單就是賬單，這些東西是能夠用來計(jì)算的，且屬于狹窄的領(lǐng)域。二是利用手中擁有的大數(shù)據(jù)量，可以獲取更多的數(shù)據(jù)。三是金融是最無(wú)摩擦的領(lǐng)域，錢進(jìn)錢出，這里沒有生產(chǎn)、倉(cāng)庫(kù)和物流。”這就是為何人工智能很容易在金融領(lǐng)域落地，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，主要通過機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、視覺等方式來預(yù)測(cè)交易數(shù)據(jù)、價(jià)格走勢(shì)等，從而為客戶提供先關(guān)的金融服務(wù)，這樣能大大降低投資風(fēng)險(xiǎn)。這里需要強(qiáng)調(diào)的是，并不是人工智能技術(shù)將要取代人類，而是幫助人類做的更好。

2. 零售領(lǐng)域

人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是通過大數(shù)據(jù)的分析，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)和物流以及導(dǎo)購(gòu)進(jìn)行智能管控，從而達(dá)到節(jié)省成本、提高效率、簡(jiǎn)化購(gòu)物程序的目的。人工智能在零售行業(yè)有很多應(yīng)用場(chǎng)景，如：計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別、消費(fèi)者分析、智能庫(kù)存管理等，這里以計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別為例，簡(jiǎn)要做一舉例，電商平臺(tái)每天都會(huì)有海量圖片，而通過計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能對(duì)其進(jìn)行分析和識(shí)別，在不完整信息的情況下，自動(dòng)識(shí)別圖片的關(guān)鍵要素，從而為消費(fèi)者提供更便捷的體驗(yàn)。

3. 企業(yè)級(jí)服務(wù)

通過算法以及大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的運(yùn)用，現(xiàn)階段人工智能已經(jīng)具備人臉識(shí)別、智能交互等功能，已經(jīng)具備數(shù)據(jù)分析和描繪客戶畫像的能力，能夠讓服務(wù)和營(yíng)銷的精確度更加精準(zhǔn)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)，所以機(jī)器學(xué)習(xí)在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛。例如：碳云智能利用AI技術(shù)進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析，為醫(yī)院、藥廠、健康管理公司等提供人群健康指數(shù)分析和預(yù)測(cè);中譯語(yǔ)通用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為客戶提供海量的機(jī)器翻譯與語(yǔ)義搜索等服務(wù);因果樹用AI投資機(jī)器人輔助企業(yè)進(jìn)行投資決策。

4. 醫(yī)療領(lǐng)域

人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用領(lǐng)域包括虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理等，近年來，智能醫(yī)療的熱度逐漸攀升，隨著圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步，在很大程度上推動(dòng)了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)與人工智能的深度融合。從另一個(gè)方面來講，隨著社會(huì)的進(jìn)步和人們逐步對(duì)健康的重視，人們對(duì)于提升醫(yī)療技術(shù)、延長(zhǎng)人類壽命的需求也更加迫切，然而，實(shí)際情況是：醫(yī)療資源分配不均、藥物研制周期長(zhǎng)、費(fèi)用高等問題。對(duì)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)的需求極大地刺激了以人工智能技術(shù)推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)浪潮的興起。

上文我們已經(jīng)提出，有四大領(lǐng)域是人工智能最容易率先落地的行業(yè)，但是具體落地方法還不是很明確，筆者基于對(duì)人工智能目前整體形勢(shì)的認(rèn)知，給出以下人工智能具體落地的方案，供大家參考。

三、人工智能落地具體方案

第一步：尋找人工智能所能帶來商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景

要找到合適的人工智能商業(yè)落地應(yīng)用場(chǎng)景，就是要明白人工智能在哪些方面可以做的比人類更優(yōu)秀。目前，并不是所有的工作都可以被人工智能所替代，但是對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理和分類，人工智能可以比人類做的更好。現(xiàn)階段，人工智能已經(jīng)能夠代替人類做那些簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作了。即使是對(duì)于高級(jí)白領(lǐng)，他們的工作中也包含了一些簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作，例如：信息的錄入、檢索和分析，流程的重復(fù)優(yōu)化等。這些工作覆蓋了各行各業(yè)，即使不用機(jī)器替代人，利用人工智能來提高工作效率也是很普遍的需求。

當(dāng)我們知道了人工智能可以替代人們做什么工作以后，可以進(jìn)一步思考一個(gè)問題：目前是什么阻礙了生產(chǎn)效率?當(dāng)我們回答了這個(gè)問題，就很容易找到一個(gè)切合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景。例如：企業(yè)里的會(huì)計(jì)人員需要重復(fù)的對(duì)相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入和分析，這類的工作能否通過人工智能來提升效率。

第二步：快速驗(yàn)證迭代，大規(guī)模實(shí)施

人工智能想要落地，至少要具備兩個(gè)條件，一是要有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，二是團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)要合理。前面我們已經(jīng)討論了如何尋找人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)有了完善的數(shù)據(jù)，團(tuán)隊(duì)搭建就緒以后，接下來要做的就是基于AI的過程設(shè)計(jì)原型驗(yàn)證，在確認(rèn)技術(shù)原型可行的情況下，再進(jìn)行迭代和最終的大規(guī)模實(shí)施。

結(jié)語(yǔ)

以上內(nèi)容是將人工智能進(jìn)行商業(yè)落地的基本框架，但是在實(shí)際操作過程中還會(huì)遇到一些現(xiàn)實(shí)問題，由于人工智能在技術(shù)上還沒有完全成熟，所以在落地過程中還存在一定的局限性。這不僅是一個(gè)大的挑戰(zhàn)，也同時(shí)是行業(yè)發(fā)展中的機(jī)遇，誰(shuí)能最先在人工智能商業(yè)落地上取得突破，誰(shuí)就將會(huì)在這場(chǎng)關(guān)于未來的競(jìng)爭(zhēng)中取得巨大的優(yōu)勢(shì)!

文章名稱：未來人工智能的應(yīng)用將在這些領(lǐng)域率先落地?
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