人工智能加速商业化

人工智能领域的崛起，倒逼着企业需尽早建立智能思维，让机器系统自己学习、适应和发现规则，加速人工智能在中国的商业化发展。

从人机对弈，到智能医疗，人工智能浪潮突起，有点像前几年的“互联网+”，大众的期望不断攀升，纷纷视之为绝对不能错过的战略机遇，而此次人工智能的发展浪潮主要是企业引领。

在国内，BAT不断将人工智能融入产品方案。淘宝的商品推荐越来越准确，百度的无人驾驶技术获得进展，这些都是依靠人工智能技术的应用。“拍立淘”可以使用照片来搜索商品，主要得益于图像识别技术的成熟。除此之外，科大讯飞、海康威视也分别在语音识别领域、安防领域建立起了竞争优势。人工智能的应用领域空前广泛，从物流管理到智慧交通，再到智慧医疗，开始改变不少传统行业的运行模式。

人工智能技术不断融入生活，从感知、预测、指导，到形成综合方案，价值创造的生态系统正在形成。在感知环节，科大讯飞的“超脑计划”正在支撑多个项目的商业化应用，如车载辅助系统、语音处理系统等。在预测环节，基于人工智能的天气预测，能够提升能源使用的效率。在辅助指导环节，智慧医疗已经开始帮助医生做出判断，基因组技术能够帮助人类克服癌症等病症。在综合方案环节，无人驾驶，乃至城市智慧交通的系统方案已经非常完善。据麦肯锡预测，到2025年，人工智能的市场规模将达到1 270亿美元。

从人工智能的商业化过程来看，基础支撑、关键技术、应用场景是非常关键的三要素。基础支撑环节包括传感设备、用户数据、云计算技术；关键技术则包括视觉处理、语音识别、深度学习等内容xxx；应用场景则有智能制造、金融、医疗、家居等。与大众强烈的乐观情绪形成鲜明对比的是，人工智能应用目前仍偏重B端业务，与传统业态的融合程度不高，提供的用户体验不够多。

首先，AI与信息物理系统结合有限。传统业态中能够利用人工智能进行改造的业务环节很多，但目前人工智能企业大都处于创业阶段，对传统产业的渗透不足。按照麦肯锡的预测，如果企业对人工智能持开放的态度，到2055年有50%的工作都可以实现自动化和数字化。利用“人工智能+”，随着市场容量的释放，将会产生更多的独角兽企业。

其次，基于AI的革命性产品不多：除了美图秀秀、科大讯飞，能让消费者想到的适用产品很少。其实，相对于德国，中国有最优秀的互联网企业；相对于美国，中国有规模庞大的制造业。中国的优势在于用户形成的庞大数据，如果创业企业能够利用开源的算法，把人工智能与用户数据结合起来，创业企业所创新的极致产品、体验服务将会越来越多。

数据基础、硬件能力、算法是人工智能的三大支撑，数据的井喷式成长，来源于中国庞大的用户市场。硬件能力正在被突破，比如我们已经有了“太湖之光”。算法是人工智能的短板，基于浅层次的识别和判断，人工智能目前只能替代那些重复性、简单性的劳动，而创造性、艺术性的工作则有赖于人类的感性和对美学的认知。

未来，人工智能将更为智能，深度学习将进行深层次的数据价值挖掘，让机器系统自己学习、适应和发现规则。如美图秀秀根据用户删除和储存照片的习惯，分析用户对于“美学”的判断，从而让镜头变得更加智能，拍出更美的图像。智能化的云平台将能够支撑前端对于市场需求的判断，形成更加准确的用户方案。

对企业而言，要尽早建立智能思维，尝试和了解人工智能技术。中国的优势在于海量数据，但不同平台之间的数据缺乏互联互通，并且数据存储缺乏统一的标准。尤其是政府数据作为最大的数据来源，向企业和公众开放的程度不够，全球排名在90名开外。这些因素都会限制人工智能在中国的商业化发展。人工智能以前案例少、应用窄，現在随着技术障碍的突破，有可能形成极大的用户市场。互联网浪潮之后，中国能否再次站在潮头，还需看接下来这几年。