人工智能商業(yè)模式

時(shí)間：2023-09-12 17:10:56

開(kāi)篇：寫(xiě)作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能商業(yè)模式，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過(guò)程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。

第1篇

關(guān)鍵詞：技術(shù)驅(qū)動(dòng)；共同物流；云計(jì)算；人工智能；物聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號(hào)：F252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-854X（2013）06-0073-04

一、相關(guān)文獻(xiàn)述評(píng)

商業(yè)模式是指企業(yè)為持續(xù)達(dá)到其主要目標(biāo)而確立并運(yùn)用相關(guān)運(yùn)營(yíng)機(jī)制，并對(duì)運(yùn)營(yíng)機(jī)制進(jìn)行拓展，綜合利用全部相關(guān)策略，創(chuàng)造顧客價(jià)值并實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的新型經(jīng)營(yíng)方式。刁玉柱（2010）較為系統(tǒng)地梳理了商業(yè)模式創(chuàng)新的相關(guān)研究成果，從戰(zhàn)略分析、要素利用、價(jià)值創(chuàng)造及系統(tǒng)整合等四大視角歸納總結(jié)了商業(yè)模式創(chuàng)新的基本邏輯，認(rèn)為戰(zhàn)略分析與選擇是商業(yè)模式創(chuàng)新的前提條件與邏樣起點(diǎn)，技術(shù)、知識(shí)及組織創(chuàng)新是商業(yè)模式創(chuàng)新的主要?jiǎng)恿Γ瑑r(jià)值鏈的升級(jí)轉(zhuǎn)換是商業(yè)模式創(chuàng)新的本質(zhì)邏輯，企業(yè)系統(tǒng)間的因果聯(lián)系是商業(yè)模式創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理①。

關(guān)于商業(yè)模式創(chuàng)新路徑的研究集中在三個(gè)方面：一是基于商業(yè)模式創(chuàng)新動(dòng)力與路徑關(guān)系的研究。Yao Weifeng（2007）等人認(rèn)為，商業(yè)模式創(chuàng)新起源于技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了新的技術(shù)突破及市場(chǎng)需求，企業(yè)通過(guò)抓住技術(shù)革新和市場(chǎng)變遷的發(fā)展機(jī)遇，形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，增加新的利潤(rùn)來(lái)源，就可以產(chǎn)生新的贏利模式和商業(yè)模式，為顧客和自身創(chuàng)造價(jià)值。Fumio Kodama（2004）等人通過(guò)研究世界發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)和模塊化制造技術(shù)的變化推動(dòng)了美國(guó)、歐洲國(guó)家和日本相關(guān)企業(yè)的商業(yè)模式創(chuàng)新，而且商業(yè)模式創(chuàng)新有助于企業(yè)在更大程度上獲得技術(shù)變化所帶來(lái)的收益③。二是商業(yè)模式創(chuàng)新途徑方向的相關(guān)研究。代表性的成果有：Amit等人（2001）采用問(wèn)卷調(diào)查分析方法，研究了美國(guó)和歐洲59家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的商業(yè)模式，認(rèn)為高效率、互補(bǔ)性、目標(biāo)一致性和新穎性是商業(yè)模式創(chuàng)新的方向④；Miles（2006）認(rèn)為企業(yè)之間的深入合作是推動(dòng)商業(yè)模式持續(xù)創(chuàng)新的方向。三是基于商業(yè)模式創(chuàng)新類型的研究。代表性的成果有：Linde和Cantrel借鑒熊彼特的創(chuàng)新理論將商業(yè)模式創(chuàng)新分為四種類型：挖掘型、調(diào)整型、擴(kuò)展型、全新型，為企業(yè)引入全新的商業(yè)邏輯⑥。Mark等三位著名學(xué)者（2008）認(rèn)為商業(yè)模式創(chuàng)新是企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)的關(guān)鍵原因，商業(yè)模式創(chuàng)新涉及四個(gè)基本要素：客戶價(jià)值主張、盈利模式、關(guān)鍵資源和關(guān)鍵流程，客戶價(jià)值主張和盈利模式分別明確了客戶價(jià)值和公司價(jià)值，關(guān)鍵資源和關(guān)鍵流程則描述了如何實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值和公司價(jià)值⑦。

共同物流是一種將分散的物流資源共同利用，物流設(shè)施與設(shè)備共同運(yùn)作和物流體系共同管理的新型運(yùn)作模式，多個(gè)分散的物流參與方形成合作聯(lián)盟，共同提高物流系統(tǒng)整體運(yùn)行效率，顯著降低資源消耗。對(duì)共同物流的研究最早起源于日本運(yùn)輸省和相關(guān)學(xué)者對(duì)共同配送的研究。榮朝和（2001）介紹了歐洲共同運(yùn)輸政策，并對(duì)我國(guó)的相關(guān)運(yùn)輸體制和政策問(wèn)題進(jìn)行了探討⑧。黃福華、周敏（2007）等深入研究了湖南省農(nóng)產(chǎn)品共同物流、中小企業(yè)共同物流、城市共同物流體系，以及中部地區(qū)零售企業(yè)的共同物流問(wèn)題⑨。歐陽(yáng)小迅、黃福華（2011）基于企業(yè)資源理論、交易費(fèi)用理論提出了共同物流的兩種運(yùn)作模式：物流聯(lián)盟和物流虛擬企業(yè)。王圣云等（2012）采用運(yùn)輸成本和網(wǎng)絡(luò)分析方法，重點(diǎn)探究長(zhǎng)江中游城市集群的物流一經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)及其空間組織戰(zhàn)略⑩。

二、技術(shù)變遷引發(fā)共同物流商業(yè)模式變革的機(jī)理

1 新一代技術(shù)變遷趨勢(shì)

能夠引致共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新的新一代技術(shù)主要包括：云計(jì)算技術(shù)、人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。新一代信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用，打破了傳統(tǒng)商業(yè)模式各要素之間的平衡，建立起一種新的平衡態(tài)勢(shì)，獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。云計(jì)算（Cloud Computing）是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云計(jì)算使得計(jì)算能力也可作為一種商品通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行流通，使共同物流各參與主體的各種復(fù)雜信息實(shí)時(shí)溝通成為可能。人工智能技術(shù)（Artificial Intelligence）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能技術(shù)企圖解析人類智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。在新一代人工智能技術(shù)支持下，共同物流的運(yùn)作過(guò)程可以實(shí)現(xiàn)全智能化，從而大幅度減少人工勞動(dòng)比例和操作失誤，明顯改善共同物流合作的工作效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Internet of Things）是一種通過(guò)射頻識(shí)別（RFID）、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)（GPS）、下一代互聯(lián)網(wǎng)IPv6技術(shù)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，各種復(fù)雜信息可以通過(guò)無(wú)線傳感網(wǎng)實(shí)現(xiàn)共享，共同物流各參與主體都可以實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)運(yùn)作過(guò)程。

2 技術(shù)變遷將引導(dǎo)共同物流服務(wù)內(nèi)容的變化

物流服務(wù)是共同物流商業(yè)模式的支撐點(diǎn)。是共同物流各參與主體與服務(wù)客戶進(jìn)行價(jià)值交換的載體，當(dāng)物流服務(wù)越能滿足客戶需求時(shí)，共同物流各參與主體盈利能力就越強(qiáng)。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持下，客戶可以實(shí)時(shí)掌握貨品運(yùn)動(dòng)軌跡，便于企業(yè)收集客戶需求；云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量技術(shù)處理的可能；加上人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘與智能處理，能夠?qū)崟r(shí)地應(yīng)對(duì)客戶需求的各種變化。共同物流服務(wù)體不僅通過(guò)提供物流服務(wù)滿足客戶需求，同時(shí)也能夠提供有價(jià)信息、知識(shí)服務(wù)、產(chǎn)品構(gòu)想等虛擬產(chǎn)品，形成一體化的集成解決方案，全方位滿足客戶潛在需求，形成新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

共同物流聯(lián)盟利用云計(jì)算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，深化多樣化的擴(kuò)展需求，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)越多，資源組合可行性越多，可能開(kāi)發(fā)的新型服務(wù)類型越多；另一方面，基于新技術(shù)的物流服務(wù)服務(wù)邊際成本不斷降低。共同物流各參與企業(yè)以開(kāi)發(fā)高附加值產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)增值產(chǎn)品擴(kuò)大收入：通過(guò)對(duì)客戶知識(shí)的運(yùn)用，深度預(yù)測(cè)未來(lái)物流業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)，開(kāi)發(fā)出引導(dǎo)客戶需求的新型服務(wù)，保持長(zhǎng)久的競(jìng)爭(zhēng)力。

3 技術(shù)變遷將引導(dǎo)共同物流合作形式的變化

在新技術(shù)變遷中。共同物流聯(lián)盟的成員企業(yè)之間信息變得更加透明，信息共享成本迅速降低，能夠?qū)崿F(xiàn)共同物流各成員企業(yè)合作形式的變革。在最終客戶需求的導(dǎo)引下，共同物流各參與企業(yè)的合作形式將從“效率優(yōu)先”向“智能優(yōu)先”轉(zhuǎn)變。企業(yè)之間的關(guān)系從“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)抗”向“合作聯(lián)盟”形式轉(zhuǎn)變，各成員企業(yè)與上下游企業(yè)共同構(gòu)成價(jià)值鏈的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)滿足最終用戶需求，獲得合作聯(lián)盟收益。

4 技術(shù)變遷將引導(dǎo)共同物流服務(wù)的客戶需求變化

在傳統(tǒng)技術(shù)條件下，共同物流各參與主體之間的信息溝通困難，知識(shí)共享與傳播的難度非常大。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了共同物流各參與主體之間的知識(shí)協(xié)同，能夠更好地發(fā)掘、滿足客戶需求，提升客戶價(jià)值。在新技術(shù)支持下，共同物流各參與主體對(duì)客戶需求管理進(jìn)行創(chuàng)新，從“滿足需求”向“創(chuàng)造需求”方向發(fā)展，新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了客戶與共同物流服務(wù)企業(yè)之間的信息透明化，大大降低了雙方的“信息不對(duì)稱性”，客戶對(duì)服務(wù)的認(rèn)知越來(lái)越深刻，未來(lái)將更重視個(gè)性化、多樣化需求的滿足，不僅要求服務(wù)的結(jié)果，并且要求服務(wù)過(guò)程的體驗(yàn)。基本需求滿足后，在服務(wù)之上所附加的個(gè)性價(jià)值、愉悅體驗(yàn)和精神滿足成為客戶需求的終點(diǎn)。未來(lái)，在新技術(shù)支持下，客戶能夠迅速學(xué)習(xí)各種新知識(shí)，在享受服務(wù)過(guò)程中知識(shí)增長(zhǎng)和自身價(jià)值提升有可能成為服務(wù)重點(diǎn)。

三、共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新路徑設(shè)計(jì)

當(dāng)前。我國(guó)共同物流還處于初期探索階段，缺乏成熟的商業(yè)模式。在技術(shù)快速變遷的驅(qū)動(dòng)下，共同物流的商業(yè)模式要素正在發(fā)生變化，共同物流聯(lián)盟所提供的服務(wù)價(jià)值將從自身價(jià)值轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻魞r(jià)值，由此將引導(dǎo)共同物流服務(wù)內(nèi)容、合作形式、需求發(fā)生變化，在此情景下，共同物流各參與主體必須在商業(yè)模式上有所應(yīng)對(duì)，積極探索符合技術(shù)變遷背景的商業(yè)模式創(chuàng)新路徑。

1 共同物流服務(wù)內(nèi)容創(chuàng)新路徑

共同物流服務(wù)是圍繞最終客戶的物流需求，多個(gè)參與主體聯(lián)合開(kāi)展相關(guān)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)客戶在全供應(yīng)鏈上的價(jià)值。在技術(shù)變遷的背景下，共同物流服務(wù)內(nèi)容將從以下幾個(gè)方面創(chuàng)新：（1）供應(yīng)鏈一體化服務(wù)。現(xiàn)有的物流企業(yè)一般采用“單打獨(dú)斗”的運(yùn)作形式，和其他物流企業(yè)是單純的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，由于實(shí)力單薄，加上缺乏現(xiàn)代技術(shù)支持，無(wú)法提供覆蓋供應(yīng)鏈全過(guò)程的一體化服務(wù)。在新技術(shù)支持下，供應(yīng)鏈的各企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)信息實(shí)時(shí)共享，從原材料開(kāi)始到最終產(chǎn)品交付客戶手中的所有物流過(guò)程都能夠置于共同物流各參與主體的監(jiān)控之下，從而共同物流聯(lián)盟能夠提供供應(yīng)鏈一體化服務(wù)。由于合作信息更加透明，共同物流參與主體的合作伙伴型業(yè)務(wù)關(guān)系有建立的可能，促進(jìn)全供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)。成為無(wú)縫鏈接的一體化過(guò)程。（2）完善信息服務(wù)內(nèi)涵與范圍。共同物流服務(wù)的各參與主體由于面向多個(gè)客戶服務(wù)，能夠及時(shí)收集掌握大量行業(yè)內(nèi)一手?jǐn)?shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)相關(guān)海量信息的全面收集、深入挖掘、科學(xué)分析和智能化處理，利用云計(jì)算技術(shù)，得出各服務(wù)行業(yè)內(nèi)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。共同物流合作企業(yè)可以憑借其廣泛的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)為客戶收集市場(chǎng)需求信息、產(chǎn)品銷(xiāo)售與庫(kù)存信息、用戶反饋信息等，為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)的決策提供服務(wù)。（3）完整的全供應(yīng)鏈金融服務(wù)。傳統(tǒng)的技術(shù)條件下，中小企業(yè)雖然有大的融資市場(chǎng)。但由于單個(gè)物流企業(yè)對(duì)物流金融業(yè)務(wù)操作的技術(shù)能力十分有限，不可能滿足中小企業(yè)的融資需求。在技術(shù)變遷的背景下，共同物流服務(wù)聯(lián)合多個(gè)參與主體，可以共同完成供應(yīng)鏈的全程物流服務(wù)，對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈的庫(kù)存實(shí)現(xiàn)了全程監(jiān)控，能夠在更大范圍內(nèi)提供“物流金融”業(yè)務(wù)。此舉不僅能夠解決中小企業(yè)的融資難題，同時(shí)給共同物流參與企業(yè)帶來(lái)新的利潤(rùn)源泉。（4）知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)共享服務(wù)。物流服務(wù)具備技術(shù)密集、知識(shí)密集、資本密集、勞動(dòng)密集等特點(diǎn)，在技術(shù)變遷推動(dòng)下，技術(shù)密集特點(diǎn)將不斷增強(qiáng)，勞動(dòng)密集特點(diǎn)將削弱。在新技術(shù)支撐下，共同物流服務(wù)要求有豐富的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)、管理學(xué)知識(shí)、運(yùn)籌學(xué)知識(shí)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)、物流專業(yè)知識(shí)以及信息處理技術(shù)等知識(shí)與之相配套。未來(lái)，共同物流服務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力就體現(xiàn)在它能綜合運(yùn)用各種知識(shí)為客戶提供一個(gè)專業(yè)化的最優(yōu)物流解決方案上。與此同時(shí)，共同物流還將綜合利用各種新技術(shù)手段，為客戶提供知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)共享服務(wù)，提升客戶技能，實(shí)現(xiàn)高層次價(jià)值滿足。

通過(guò)積極引導(dǎo)共同物流各參與企業(yè)注重新技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，依靠新技術(shù)實(shí)現(xiàn)物流效率提升，把有限市場(chǎng)變成無(wú)限市場(chǎng)。根據(jù)服務(wù)對(duì)象需求變化，沿著共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新路徑，在供應(yīng)鏈一體化服務(wù)、信息服務(wù)、全供應(yīng)鏈金融服務(wù)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)共享服務(wù)等方面進(jìn)行創(chuàng)新，不斷開(kāi)發(fā)符合客戶需要的服務(wù)內(nèi)容。

2 共同物流合作方式創(chuàng)新路徑

共同物流合作的主要推動(dòng)力量來(lái)自組合價(jià)值，組合價(jià)值讓渡可以有效利用共同物流各參與者之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)或正的外部性效應(yīng)，提高顧客價(jià)值并改善各參與企業(yè)盈利空間。在新技術(shù)支持下，原來(lái)制約共同物流發(fā)展的合作機(jī)制將得到消除，共同物流合作方式創(chuàng)新路徑主要是以下兩個(gè)方面：一是形成鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)合作方式。共同物流各參與主體在長(zhǎng)期合作中，由于缺乏全程信息技術(shù)和海量數(shù)據(jù)計(jì)算分析技術(shù)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈全程服務(wù)。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)的系統(tǒng)集成支持下，共同物流各參與主體能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈全程實(shí)時(shí)海量數(shù)據(jù)的掌控與利用，合作形式也將從目前的條塊分割轉(zhuǎn)變?yōu)殒準(zhǔn)胶献鳌Ｔ阪準(zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)中，共同物流參與企業(yè)與客戶都是屬于多條價(jià)值鏈中的節(jié)點(diǎn)，客戶是指聯(lián)盟共同物流服務(wù)的外部消費(fèi)者。共同物流企業(yè)通過(guò)價(jià)值交換獲得收益，技術(shù)變遷能夠延長(zhǎng)價(jià)值鏈，有效地連結(jié)終端客戶。二是搭建基于云技術(shù)的合作平臺(tái)。現(xiàn)有的共同物流合作平臺(tái)基于靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，內(nèi)容更新困難，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享難度大：未來(lái)在技術(shù)變遷推動(dòng)下，有望搭建基于云技術(shù)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)平臺(tái)，共同物流各參與主體的合作方式也將依托云技術(shù)，步人“云時(shí)代”：通過(guò)搭建基于云技術(shù)的新型合作平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全程覆蓋。共同物流各參與主體綜合利用現(xiàn)代最新技術(shù)，打通各企業(yè)之間的組織壁壘和合作瓶頸，完善信息溝通模式，將合作貫通供應(yīng)鏈全段，最終將單一企業(yè)合作模式轉(zhuǎn)變?yōu)殒準(zhǔn)胶献髂Ｊ健?/p>

第2篇

AI最先商業(yè)化的項(xiàng)目，應(yīng)數(shù)2011年初次亮相的IBM人工智能認(rèn)知系統(tǒng)Watson。2016年，借助商務(wù)領(lǐng)域的積累切入具體應(yīng)用，Watson的商業(yè)模式逐漸明朗，并為IBM的第四次轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)了亮麗業(yè)績(jī)。

然而還不夠快。受傳統(tǒng)業(yè)務(wù)下滑拖累，IBM 2017年一季度營(yíng)收繼續(xù)下滑。

拖著鉛球，Watson在與未來(lái)賽跑。

百年商業(yè)帝國(guó)的第四次轉(zhuǎn)型

與眼下最熱的圍棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一開(kāi)始便是為解決商業(yè)問(wèn)題而生，其方向是商業(yè)領(lǐng)域的增強(qiáng)人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，幾個(gè)人工智能專家告訴IBM高級(jí)副總裁約翰？凱利，他們要?jiǎng)?chuàng)建世界上第一個(gè)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、可與人互動(dòng)的人工智能系統(tǒng)。2011年人工智能認(rèn)知系統(tǒng)Watson初次亮相，就打敗了美國(guó)問(wèn)答游戲電視節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》的連勝紀(jì)錄保持者和最高獎(jiǎng)金得主。2014年，IBM專門(mén)組建Watson部門(mén)，并陸續(xù)投入數(shù)十億美元。

2011年IBM百年之際，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》周刊曾撰文總結(jié)IBM三次重大轉(zhuǎn)型：從機(jī)械制造到計(jì)算機(jī)制造、從大型機(jī)制造到包括個(gè)人電腦在內(nèi)的分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、從計(jì)算到服務(wù)。2016年初，IBM董事長(zhǎng)兼CEO羅睿蘭宣布IBM正式進(jìn)入第四次轉(zhuǎn)型，目標(biāo)是成為一家認(rèn)知解決方案云平臺(tái)公司，“未來(lái)五年，我們所作的每一個(gè)決策，無(wú)論個(gè)人或?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)，都將受到Watson的協(xié)助。”

2017年4月，“天工開(kāi)物人機(jī)同行”2017 IBM中國(guó)論壇在北京舉行，IBM展示了其作為認(rèn)知解決方案和云平臺(tái)公司在全球范圍內(nèi)的突破性進(jìn)展，及與中國(guó)本地伙伴在電子、能源、教育、汽車(chē)、醫(yī)藥、高性能材料及相關(guān)服務(wù)等行業(yè)或領(lǐng)域的合作成果：

神思電子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和醫(yī)療行業(yè)鎖定“智能客服”、“實(shí)體服務(wù)機(jī)器人”和“自助設(shè)備智能升級(jí)”領(lǐng)域，提升服務(wù)質(zhì)量與效率。與杭州認(rèn)知合作，應(yīng)用IBM Watson腫瘤解決方案幫助中國(guó)醫(yī)生獲得循證型癌癥診療的決策支持，從而為患者提供個(gè)性化治療方案。隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺(tái)構(gòu)建綜合能源云平臺(tái)，為工業(yè)商業(yè)企業(yè)構(gòu)建完整的客戶能耗視圖、用能預(yù)測(cè)及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服務(wù)體系。

此外，IBM為上海世外教育集團(tuán)打造“兒童英語(yǔ)口語(yǔ)辨識(shí)及評(píng)價(jià)系統(tǒng)”幫助6-15歲學(xué)生學(xué)習(xí)英語(yǔ)，與禾嘉股份共同推出基于區(qū)塊鏈的醫(yī)藥采購(gòu)供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺(tái)，在精細(xì)化工行業(yè)，默克正在利用IBM IoT技術(shù)打造全新智能物流與智能工廠，而一汽大眾也將采納IBM大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)打造佛山創(chuàng)新中心，建立智能工廠。

除了垂直行業(yè)，IBM“商業(yè)人工智能”也在為專業(yè)人士提供增強(qiáng)智能，提高工作效率和業(yè)務(wù)水平。目前，Watson系統(tǒng)已進(jìn)入法律、醫(yī)療、教育、金融，零售，服b設(shè)計(jì)等60多個(gè)職業(yè)領(lǐng)域示范人機(jī)協(xié)作，將專業(yè)人士從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來(lái)。論壇上，IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)陳黎明表示，“我們相信，企業(yè)大規(guī)模采用人工智能技術(shù)的爆發(fā)期就在當(dāng)下，并將為各行業(yè)和專業(yè)帶來(lái)巨大的創(chuàng)新價(jià)值。”

拖著鉛球賽跑

商業(yè)的殘酷在于，僅憑方向正確，未必能贏得賽跑。除了亞馬遜、微軟、谷歌這樣的外部競(jìng)爭(zhēng)者，IBM對(duì)云計(jì)算和Watson孤注一擲，更大的壓力來(lái)源于自身：新興業(yè)務(wù)的增速能否超越傳統(tǒng)業(yè)務(wù)下滑的速度。

4月19日，IBM2017年一季度財(cái)報(bào)，其“戰(zhàn)略業(yè)務(wù)小組”（IBM重點(diǎn)發(fā)展的云計(jì)算、分析、社交、安全及移動(dòng)產(chǎn)品）營(yíng)收增長(zhǎng)12%，至78億美元。Watson所屬的認(rèn)知解決方案業(yè)務(wù)板塊營(yíng)收同比增長(zhǎng)逾2%，達(dá)41億美元；云計(jì)算業(yè)務(wù)營(yíng)收增長(zhǎng)33%至億美元，凈收入為23億美元。

與戰(zhàn)略業(yè)務(wù)表現(xiàn)亮麗形成對(duì)比的是，受傳統(tǒng)硬件和軟件業(yè)務(wù)增長(zhǎng)停滯的拖累，IBM整體業(yè)績(jī)依然繼續(xù)在下滑：公司一季度營(yíng)收同比下滑2.8%，降至181.6億美元，低于預(yù)期的184億美元。其公司營(yíng)收連續(xù)20個(gè)季度下滑，并創(chuàng)下2002年一季度以來(lái)最低水平。

財(cái)報(bào)后，IBM股價(jià)下跌超過(guò)8美元，跌幅近5%。其大股東伯克希爾哈撒韋2016年報(bào)顯示持有8120萬(wàn)股IBM，也就是說(shuō)，如果巴菲特一季度沒(méi)有減倉(cāng)，將損失約6.5億美元。

有趣的是，之前盡管和比爾？蓋茲關(guān)系很好，巴菲特開(kāi)始嘗試購(gòu)買(mǎi)科技股的時(shí)候，并沒(méi)有買(mǎi)微軟的股票，而是選擇了IBM，幾乎全程體驗(yàn)了一把IBM轉(zhuǎn)型帶來(lái)的緩慢復(fù)蘇。

2015年，巴菲特入股IBM時(shí)正是其收入連年下滑之際，2016年初，IBM股價(jià)已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM財(cái)報(bào)顯示，IBM云業(yè)務(wù)當(dāng)年實(shí)現(xiàn)137億美元營(yíng)收，同比增長(zhǎng)35%，占IBM全年總營(yíng)收的17%；云業(yè)務(wù)年化營(yíng)收達(dá)86億美元，同比大幅增長(zhǎng)63%；計(jì)入“技術(shù)支持及云平臺(tái)”項(xiàng)目的年毛利率達(dá)41.9%；以Watson為主的IBM認(rèn)知解決方案營(yíng)收達(dá)182億美元，毛利率高達(dá)81.9%。2016年，IBM股價(jià)上漲了20%。

2014-2016年，IBM猶如傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的一個(gè)縮影：借助自身在商務(wù)領(lǐng)域的積累，在云服務(wù)和人工智能領(lǐng)域大力投資，切入具體應(yīng)用，商業(yè)模式逐漸明朗。

并購(gòu)與合作

IBM對(duì)云服務(wù)和Watson期許甚高，Watson的十年布局也逐漸步入收獲季。隨著醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、金融、零售、時(shí)尚、教育等多個(gè)行業(yè)標(biāo)志性樣本的出現(xiàn)，Watson的商業(yè)版圖正在擴(kuò)張。

Watson成為全球醫(yī)療健康第一人工智能系統(tǒng)，其秘籍是不斷吸收大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并加以學(xué)習(xí)。為了“喂飽”Watson， IBM不斷收購(gòu)醫(yī)療健康領(lǐng)域的公司，兩年間花費(fèi)超40億美元。除了加大并購(gòu)，IBM為拓展商務(wù)版圖同時(shí)也采用了更實(shí)際的方式：與垂直領(lǐng)域巨頭合作，補(bǔ)充基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和垂直行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

2016年10月，IBM宣布與通用汽車(chē)合作，Watson為其新版車(chē)機(jī)系統(tǒng)OnStar提供技術(shù)支持；與全球教育機(jī)構(gòu)培生合作，Watson為其學(xué)生提供自然語(yǔ)言下的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。今年3月19日，IBM認(rèn)知商業(yè)戰(zhàn)略在中國(guó)正式落地一年之際，萬(wàn)達(dá)網(wǎng)絡(luò)科技集團(tuán)與IBM在北京簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議。萬(wàn)達(dá)網(wǎng)絡(luò)科技集團(tuán)正式進(jìn)軍公有云業(yè)務(wù)領(lǐng)域，萬(wàn)達(dá)也將成為Watson在中國(guó)落地的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

從另一方面來(lái)看，萬(wàn)達(dá)選擇IBM，很大程度上是由于IBM這部分業(yè)務(wù)的體量。IBM云業(yè)務(wù)在2016年實(shí)現(xiàn)137億美元營(yíng)收。亞馬遜AWS 2016年?duì)I收122億美元；微軟未透露Azure云業(yè)務(wù)的實(shí)際營(yíng)收，摩根大通分析師估算約26億美元；谷歌也未披露云計(jì)算業(yè)務(wù)營(yíng)收，外界估算在10億美元左右。從總體營(yíng)收規(guī)模來(lái)看，IBM云計(jì)算業(yè)務(wù)其實(shí)并不輸于AWS、微軟云和谷歌云。

第3篇

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來(lái)生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開(kāi)啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書(shū)》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能，即通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來(lái)，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來(lái)。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來(lái)源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概念

機(jī)器視覺(jué)是指通過(guò)用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來(lái)模擬人類視覺(jué)，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺(jué)信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺(jué)的兩個(gè)組成部分

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展的三要素。人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過(guò)特定的編程完成任務(wù)，而是通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺(jué)的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺(jué)識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺(jué)包括軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺(jué)軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺(jué)解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺(jué)模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺(jué)算法場(chǎng)景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺(jué)處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無(wú)法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過(guò) R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來(lái)的新領(lǐng)域（如無(wú)人車(chē)、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新要求。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來(lái)存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺(jué)的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問(wèn)題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過(guò)自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來(lái)替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來(lái)語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷(xiāo)超過(guò)400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開(kāi)放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣(mài)，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開(kāi)放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問(wèn)題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過(guò)降噪和聲源定位帶來(lái)識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車(chē)載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問(wèn)題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫(xiě)作。2014年開(kāi)始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫(xiě)作新技術(shù)成果里都開(kāi)始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問(wèn)答用FAQ索引起來(lái)，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問(wèn)題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來(lái)。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開(kāi)放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問(wèn)題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過(guò)多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開(kāi)巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面。基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。人工智能通過(guò)影像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過(guò)程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過(guò)程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過(guò)程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過(guò)程中，承擔(dān)診前問(wèn)詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過(guò)程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問(wèn)診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來(lái)為代表的成車(chē)廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來(lái) 5年內(nèi)處于高速滲透期，然后伴隨半無(wú)人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來(lái)的 2025 年無(wú)人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車(chē)輛滲透率將達(dá)到 15%，單車(chē)應(yīng)用成本的顯著提升之外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車(chē)具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車(chē)，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車(chē)聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車(chē)輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫(huà)像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門(mén)吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來(lái)看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位，國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來(lái)了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出，目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車(chē)。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

第4篇

近日，由移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的我答答科技聯(lián)合全球云計(jì)算平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者阿里云共同主辦的“云動(dòng)力賦能-實(shí)體零售再升級(jí)”峰會(huì)在福建石獅舉行，我答答、阿里云、駐云科技、曠世科技、漢明科技、達(dá)觀數(shù)據(jù)六個(gè)不同領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者圍繞中國(guó)實(shí)體零售再升級(jí)的話題，從云平臺(tái)-云計(jì)算-O2O交互-人工智能-數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，向與會(huì)企業(yè)分享了各自領(lǐng)域的解決方案。

“互聯(lián)網(wǎng)+”助推傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。“互聯(lián)網(wǎng)+”正深刻改變著傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、消費(fèi)方式、商業(yè)模式和管理模式。石獅市科技局局長(zhǎng)陳增壇表示：新形勢(shì)下，植入“互聯(lián)網(wǎng)+”思維，推進(jìn)“O2O線上線下共建共融”的落地執(zhí)行，是本地傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大勢(shì)所趨。積極推進(jìn)實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，發(fā)展分享經(jīng)濟(jì)，實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，讓傳統(tǒng)企業(yè)在新常態(tài)下具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

云計(jì)算，大數(shù)據(jù)助力在公共云上構(gòu)建企業(yè)服務(wù)。本次會(huì)議上阿里云互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理金戈提出：大數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。阿里云通過(guò)完善的產(chǎn)品體系、豐富的解決方案及生態(tài)體系頂級(jí)的數(shù)據(jù)中心和優(yōu)良的帶寬資源，賦能企業(yè)向云化、數(shù)據(jù)化和智能化企業(yè)轉(zhuǎn)型。

化云為雨，助力傳統(tǒng)零售行業(yè)擁抱互聯(lián)網(wǎng)+。如何讓云計(jì)算化云為雨，真正幫助企業(yè)有效的使用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)和幫助中國(guó)企業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)+發(fā)展？駐云科技杭州分公司總經(jīng)理陳峰在會(huì)上分享：零售業(yè)與混合云、零售業(yè)與大數(shù)據(jù)分析、零售業(yè)與CRM、零售業(yè)與移動(dòng)支付、零售業(yè)與視頻直播與點(diǎn)播、零售業(yè)與 ERP等方面的解決方案及相關(guān)的成功案例，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的零售企業(yè)家有很大的借鑒意義。

020助力實(shí)體零售門(mén)店再升級(jí)。互聯(lián)網(wǎng)+概念興起后，延伸出各種O2O模式，我答答華東東北區(qū)總經(jīng)理盧曉江通過(guò)我答答服務(wù)幾十家上市企業(yè)與上千家零售企業(yè)的O2O落地經(jīng)驗(yàn)，并從貨品流通、云店活動(dòng)、人員激勵(lì)、會(huì)員粉絲、資金流轉(zhuǎn)、線上客服、門(mén)店?duì)I銷(xiāo)等多個(gè)維度，讓在座的各個(gè)企業(yè)家對(duì)“零售O2O”的未來(lái)有了更深層次的理解。

人工智能視覺(jué)技術(shù)助力打造智能零售商業(yè)場(chǎng)景。020的根本在于門(mén)店，在于更精準(zhǔn)的消費(fèi)數(shù)據(jù)分析，通過(guò)識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代即將到來(lái)。曠世科技智能商業(yè)產(chǎn)品線商務(wù)總監(jiān)宋晨帶著現(xiàn)場(chǎng)零售行業(yè)的企業(yè)家們進(jìn)入了人工智能場(chǎng)景，領(lǐng)略Face++人工智能視覺(jué)技術(shù)在智能零售商業(yè)場(chǎng)景，從相同產(chǎn)品、相同服務(wù)給到所有人，向相同產(chǎn)品、不同服務(wù)給到特定人群的轉(zhuǎn)變。

智能WLAN打造商業(yè)自循環(huán)系統(tǒng)。漢明科技華南區(qū)銷(xiāo)售總監(jiān)駱海昌帶來(lái)的WLAN技術(shù)可以進(jìn)行品牌宣傳、微信營(yíng)銷(xiāo)吸粉、下載專屬移動(dòng)APP應(yīng)用、大數(shù)據(jù)的挖掘與收集、無(wú)線盤(pán)點(diǎn)、吸引客戶入店？？功能相互服務(wù)與支撐直接形成了一個(gè)商業(yè)閉環(huán)。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)企業(yè)智能化營(yíng)銷(xiāo)。大數(shù)據(jù)已廣泛滲透并深入應(yīng)用于各領(lǐng)域，成為促進(jìn)生產(chǎn)方式、生活方式和社會(huì)管理方式創(chuàng)新變革的重要驅(qū)動(dòng)力。達(dá)觀數(shù)據(jù)CEO、創(chuàng)始人陳運(yùn)文針對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)講解，圍繞用戶的深度挖掘、商品的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與內(nèi)容的有效傳遞，以智能化系統(tǒng)整合大數(shù)據(jù)技術(shù)，最大化發(fā)揮大數(shù)據(jù)信息對(duì)于企業(yè)的推動(dòng)作用。

第5篇

網(wǎng)友提問(wèn)：連日來(lái)，世界冠軍李世石與“阿狗”力戰(zhàn)3局，戰(zhàn)況可謂空前激烈、驚心動(dòng)魄，最終李世石以0：3不敵“阿狗”。此一戰(zhàn)，人類遭遇完敗，我們?cè)撊绾慰创@場(chǎng)人類智能與人工智能的巔峰對(duì)決？

劉慈欣：1997年IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋冠軍弗加里?卡斯帕羅夫；2015年10月“阿狗”以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾；這次“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”中“阿狗”再度力克世界冠軍李世石。實(shí)際上，前兩次的比賽就已經(jīng)能夠證明計(jì)算機(jī)在棋類方面超越人類，結(jié)果屬于意料之中。雖然圍棋在復(fù)雜程度和組成數(shù)量上遠(yuǎn)超國(guó)際象棋，它最多有3361種局面，這個(gè)數(shù)字大概是10170，比已觀測(cè)到的宇宙中的原子數(shù)量還多。但不管怎樣，計(jì)算機(jī)下棋的思維方式?jīng)]有發(fā)生根本變化，可以說(shuō)本質(zhì)上是一樣的。

計(jì)算機(jī)在很多方面超越人類已經(jīng)是不爭(zhēng)的事實(shí)，這點(diǎn)毋庸置疑。相較于前兩次人類與計(jì)算機(jī)的對(duì)決，這次比賽的進(jìn)步之處在于計(jì)算機(jī)的處理速度、數(shù)據(jù)庫(kù)容量、檢索和分類速度都有巨大提高。但總體來(lái)看，仍屬于量變，而不是質(zhì)變。對(duì)于人工智能技術(shù)而言，想要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬人的意識(shí)、思維以及信息判斷，還需要計(jì)算機(jī)技術(shù)從本質(zhì)上發(fā)生變化。舉個(gè)例子，人工智能技術(shù)中包括模式識(shí)別功能，當(dāng)前計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別出人的面孔，但是還不能理解表情，更無(wú)法通過(guò)人的肢體動(dòng)作獲取人類內(nèi)心的想法。

網(wǎng)友提問(wèn)：據(jù)谷歌公司介紹，“阿狗”已經(jīng)擁有了極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”中，面對(duì)李世石“奇招”，“阿狗”從容應(yīng)對(duì)，似乎看出它除了有超強(qiáng)的計(jì)算能力之外，還具備了一定的學(xué)習(xí)能力。如果它具備了這種能力，那成熟的人工智能技術(shù)離我們還遠(yuǎn)嗎？李世石（中）

劉慈欣：從“阿狗”的表現(xiàn)來(lái)看，它主要展示出的能力還是計(jì)算機(jī)基本邏輯推理能力，至于谷歌所說(shuō)的學(xué)習(xí)能力還沒(méi)有得到完全驗(yàn)證。從人工智能的角度來(lái)講，計(jì)算機(jī)最需要向人類學(xué)習(xí)的能力是基于有限信息基礎(chǔ)上所產(chǎn)生的想象力和判斷力，當(dāng)計(jì)算機(jī)的邏輯推理能力和這些能力實(shí)現(xiàn)完美結(jié)合時(shí)，才意味著人工智能進(jìn)入成熟階段。

當(dāng)前距離實(shí)現(xiàn)成熟的人工智能技術(shù)還很遙遠(yuǎn)，甚至可以說(shuō)，未來(lái)能不能實(shí)現(xiàn)還是個(gè)謎。因?yàn)橛袃蓚€(gè)重要的技術(shù)屏障無(wú)法突破，一是當(dāng)前馮?諾依曼型計(jì)算機(jī)還不具備模擬人腦的強(qiáng)大能力；二是腦科學(xué)的發(fā)展速度仍然緩慢，人類對(duì)于自身大腦詳細(xì)的深層結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式知之甚少。如果腦科學(xué)無(wú)法實(shí)現(xiàn)重大突破，那產(chǎn)生真正意義上的人工智能就是天方夜譚。

如《三體》中所說(shuō)，當(dāng)半人馬座α星人發(fā)現(xiàn)地球存在生命體后，派出智子將人類的基礎(chǔ)科學(xué)鎖死，因?yàn)橹灰A(chǔ)科學(xué)不能實(shí)現(xiàn)重大突破，那么應(yīng)用型科學(xué)的發(fā)展是有瓶頸的。同樣，人工智能技術(shù)的發(fā)展也遵循這個(gè)道理，在人工智能技術(shù)之下還有更為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等領(lǐng)域，只有這些科學(xué)技術(shù)取得重大突破后，人工智能技術(shù)才能迎刃而解。

另外，有些網(wǎng)友對(duì)人工智能心懷恐懼，這是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技術(shù)真的誕生了，人類還是有很多辦法可以對(duì)它進(jìn)行約束的。李世石專心參賽

網(wǎng)友提問(wèn)：作為人工智能程序的“阿狗”還需要進(jìn)一步提升、完善，谷歌公司的負(fù)責(zé)人也表示，希望通過(guò)“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”找出它的弱點(diǎn)。不過(guò)經(jīng)此一戰(zhàn)，人類已經(jīng)見(jiàn)識(shí)到了人工智能技術(shù)的強(qiáng)大能量，那么未來(lái)當(dāng)這種技術(shù)成熟后，人類生活會(huì)發(fā)生哪些變化呢？

劉慈欣：這個(gè)現(xiàn)在還無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)，不過(guò)可以肯定的是，人工智能的出現(xiàn)，意味著人類所做的很多事情都可以完全被計(jì)算機(jī)、機(jī)器人所替代。而且可以斷定，計(jì)算機(jī)、機(jī)器人能憑借它們強(qiáng)大的能力幫助人類做出更多出色的成績(jī)。到那時(shí)，機(jī)器人會(huì)走入家庭，像朋友一樣與人類相處，甚至還可能為成為人類家庭中的一員。

將思路拉回現(xiàn)實(shí)，“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”再次讓科技成為輿論熱點(diǎn)，并引發(fā)公眾對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)的高度關(guān)注，對(duì)于科學(xué)推廣與普及有著積極的意義，會(huì)讓越來(lái)越多的人真實(shí)感受到科學(xué)技術(shù)的魅力，從而產(chǎn)生濃厚的興趣。同時(shí)，對(duì)于國(guó)家一直以來(lái)倡導(dǎo)的科技創(chuàng)新理念也有助推意義，相信人工智能技術(shù)會(huì)因此受到各方面的關(guān)注，吸引更多國(guó)家、企業(yè)與個(gè)人投入力量進(jìn)行研究。

第6篇

與此同時(shí)，諸如人工智能（AI）、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、區(qū)塊鏈等方興未艾的技術(shù)創(chuàng)新，正在滲透和影響著整個(gè)金融行業(yè)的面貌和商業(yè)模式。

4月29日，作為GMIC 2016全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)重頭戲之一，全球金融創(chuàng)新峰會(huì)在北京國(guó)家會(huì)議中心召開(kāi)，《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》作為特邀媒體全程報(bào)道。中信銀行軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)中心平臺(tái)開(kāi)發(fā)處處長(zhǎng)陳海、芝麻信用副總經(jīng)理鄧一鳴、匯百川信用首席技術(shù)官丁磊正分享了他們對(duì)于科技改變金融行業(yè)的看法。

當(dāng)人工智能遇上金融：

“刷臉火了”

今年3月，隨著人機(jī)圍棋大戰(zhàn)最終以Alpha Go 4：1完勝李世石的戰(zhàn)績(jī)收官，Alpha Go所代表的人工智能概念開(kāi)始躥紅。而從2015年開(kāi)始，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司也掀起了布局人工智能的熱潮，擴(kuò)展人工智能團(tuán)隊(duì)。在金融界，人工智能領(lǐng)域的科技創(chuàng)新技術(shù)正逐漸受到青睞。

“人臉是非常自然的生物特征，首先它便于攜帶，不容易遺忘，也不需要人去主動(dòng)配合，是非配合式、非侵入式、用戶體驗(yàn)非常好的生物驗(yàn)證手段，它也有官方可靠的數(shù)據(jù)源滿足銀行風(fēng)險(xiǎn)控制和身份驗(yàn)證要求。”曠視科技（Face++）云產(chǎn)品副總裁吳文昊表示，人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)入金融行業(yè)并非偶然現(xiàn)象。

中信銀行軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)中心平臺(tái)開(kāi)發(fā)處處長(zhǎng)陳海表示，對(duì)于傳統(tǒng)商業(yè)銀行而言，合規(guī)經(jīng)營(yíng)是其工作底線，為客戶服務(wù)則是其最大價(jià)值。商業(yè)銀行為客戶提供服務(wù)有兩個(gè)本質(zhì)需求，一是客戶在銀行做交易的時(shí)候完成安全可靠的認(rèn)證，傳統(tǒng)方式是使用密碼。二是銀行網(wǎng)點(diǎn)能夠識(shí)別這個(gè)客戶。“只有好的安全認(rèn)證手段才能為客戶帶來(lái)一種安全感，同時(shí)能夠識(shí)別出客戶身份才能給客戶提供更好的服務(wù)。”陳海稱，銀行里面存在許多場(chǎng)景，例如跨境匯款、大額存款、貸款授信等環(huán)節(jié)，能夠識(shí)別客戶，進(jìn)而提供差異化的服務(wù)是銀行的需求。

據(jù)陳海介紹，2015年，中信銀行與曠視科技合作，引入了人臉識(shí)別技術(shù)，首先在柜面和客戶交易的時(shí)候引入了相關(guān)流程，未來(lái)會(huì)在智能柜臺(tái)，客戶到網(wǎng)點(diǎn)以后使用設(shè)備自助服務(wù)場(chǎng)景也會(huì)使用刷臉場(chǎng)景。下一步，中信外拓人員開(kāi)展信用卡、存貸款業(yè)務(wù)時(shí)也將成為人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景。未來(lái)，該技術(shù)有望運(yùn)用到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上，“在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上體驗(yàn)刷臉的感覺(jué)”。

不過(guò)，人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)并非易事，吳文昊表示，人臉識(shí)別是人工智能中機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，背后需要強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法作為支撐。

“近幾年我們感覺(jué)科技改變潮流愈發(fā)明顯了，包括5G技術(shù)的應(yīng)用，可穿戴設(shè)備的發(fā)展以及智能分析能力的提升，傳統(tǒng)的金融行業(yè)已經(jīng)感覺(jué)到了這種壓力。”陳海表示，隨著競(jìng)爭(zhēng)者的增多，傳統(tǒng)金融行業(yè)需要在技術(shù)儲(chǔ)備和思想層面都提前布局。

“互聯(lián)網(wǎng)+”改造征信體系

互聯(lián)網(wǎng)征信在2015年可謂是風(fēng)頭“一時(shí)無(wú)兩”。包括騰訊征信有限公司、芝麻信用管理有限公司在內(nèi)的8家機(jī)構(gòu)成為首批獲得個(gè)人征信牌照的機(jī)構(gòu)，被獲準(zhǔn)進(jìn)入大數(shù)據(jù)征信業(yè)務(wù)。而數(shù)據(jù)和技術(shù)正在成為互聯(lián)網(wǎng)征信的關(guān)鍵門(mén)檻。

在全球金融創(chuàng)新峰會(huì)上，芝麻信用副總經(jīng)理鄧一鳴表示，整個(gè)普惠金融的升級(jí)所帶來(lái)的需求，技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)的應(yīng)用以及信用體系的完善，為芝麻信用的發(fā)展帶來(lái)了良好的機(jī)遇。

“芝麻信用專注征信行業(yè)，解決兩個(gè)問(wèn)題，一是真實(shí)性的問(wèn)題；二是靠譜度問(wèn)題。”鄧一鳴表示，“互聯(lián)網(wǎng)+信用”后，在用戶授權(quán)后通過(guò)采集方方面面的數(shù)據(jù)，通過(guò)云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，讓沒(méi)有信貸歷史的人也享受到了信用帶來(lái)的普惠金融便利。

鄧一鳴稱，作為螞蟻金服旗下獨(dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，目前芝麻信用接入的外部數(shù)據(jù)源在八成以上，包括政府的數(shù)據(jù)，而阿里的數(shù)據(jù)源只占約10%。目前，通過(guò)與芝麻信用的合作，包括拍拍貸、廣發(fā)銀行在內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款約280億元。

在他看來(lái)，“互聯(lián)網(wǎng)+信用”并沒(méi)有改變征信行業(yè)的本質(zhì)，即對(duì)經(jīng)濟(jì)信用的評(píng)價(jià)和違約概率的預(yù)測(cè)。移動(dòng)互聯(lián)對(duì)征信帶來(lái)的改變有三：第一，最大的改變是數(shù)據(jù)采集寬度與實(shí)時(shí)性得到了提升；第二，新技術(shù)的應(yīng)用令信用評(píng)價(jià)更加準(zhǔn)確；第三，用信過(guò)程變得更加便捷，應(yīng)用、服務(wù)場(chǎng)景更豐富、用戶體驗(yàn)更便捷。

“區(qū)塊鏈技術(shù)讓互聯(lián)網(wǎng)金融夢(mèng)想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)”

隨著虛擬電子貨幣“比特幣”風(fēng)靡全球，區(qū)塊鏈作為其底層技術(shù)也逐漸受到了銀行與金融業(yè)的關(guān)注。

作為對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)探索較早的公司，火幣網(wǎng)技術(shù)副總裁張健表示，區(qū)塊鏈正在成為互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)協(xié)議之一。“從應(yīng)用角度來(lái)講，或者從金融角度來(lái)講，我認(rèn)為區(qū)塊鏈技術(shù)可以讓互聯(lián)網(wǎng)金融夢(mèng)想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)，它從本質(zhì)上解決了如何在互聯(lián)網(wǎng)上傳遞價(jià)值的問(wèn)題。” 張健稱，“針對(duì)區(qū)塊鏈的研究還處于基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建階段，我們現(xiàn)在主要是做基礎(chǔ)設(shè)施的研究和構(gòu)建方面工作。”

“區(qū)塊鏈技術(shù)可以用一句話概括，就是一個(gè)分布式的可信任的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。”匯百川信用 CTO 丁磊表示，區(qū)塊鏈技術(shù)有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，一是分布式，不是集中式架構(gòu)，分布在全網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。二是可信任，任何在區(qū)塊鏈上寫(xiě)下的數(shù)據(jù)都沒(méi)辦法篡改。“這兩點(diǎn)特性，為我們挖掘區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域，包括其他非金融領(lǐng)域的應(yīng)用提供了空間。”丁磊說(shuō)。

第7篇

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 人工智能行為干預(yù)

近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的領(lǐng)域應(yīng)用這些技術(shù)來(lái)提高自身的專業(yè)水平。保險(xiǎn)作為基于大數(shù)法則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的一種方式，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用要求更高。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用主要是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和理賠服務(wù)等，但在保險(xiǎn)中的防災(zāi)防損方面的應(yīng)用還不夠。如果能夠深入挖掘大數(shù)據(jù)在被保險(xiǎn)人行為方面的研究，再結(jié)合人工智能進(jìn)行智能干預(yù)，則可以對(duì)被保險(xiǎn)人實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，提高被保險(xiǎn)人的身體健康狀況，從而極大程度的提升客戶效用，提高社會(huì)整體福利水平。

一、被保險(xiǎn)人行為干預(yù)簡(jiǎn)介

行為干預(yù)是通過(guò)對(duì)環(huán)境進(jìn)行控制從而使個(gè)體產(chǎn)生特定行為的方式，目前主要在教育，醫(yī)療等方面發(fā)揮作用。但在被保險(xiǎn)人管理方面，行為干預(yù)應(yīng)用很少。現(xiàn)行的對(duì)被保險(xiǎn)人的管理主要集中在投保審核的過(guò)程中，而在投保后提供的服務(wù)和干預(yù)很少，一般也就是提供健康體檢等服務(wù)，而對(duì)被保險(xiǎn)人投保后的日常生活行為方式，健康隱患則基本處于放任自流的狀況。而被保險(xiǎn)人行為干預(yù)則是通過(guò)對(duì)被保險(xiǎn)人日常生活行為，飲食習(xí)慣等進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和分析，然后制定干預(yù)方式進(jìn)行針對(duì)化管理的模式。

二、利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的優(yōu)點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、良好的對(duì)被保險(xiǎn)人的行為干預(yù)，需要利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)。大數(shù)據(jù)相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)具有海量、高速、多樣等特點(diǎn)，它實(shí)現(xiàn)了對(duì)信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險(xiǎn)人行為干預(yù)模式中，需要對(duì)每一個(gè)個(gè)體的日常生活作息，行為，飲食，身體健康指標(biāo)的進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，然后進(jìn)行分析，這用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法是難以做到的。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析能從海量信息中獲取被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而為精準(zhǔn)干預(yù)提供基礎(chǔ)。簡(jiǎn)單的干預(yù)難以實(shí)現(xiàn)特定的干預(yù)結(jié)果，而人工智能則讓干預(yù)顯得更加自然，讓被保險(xiǎn)人更加易于接受，從而很大程度上提高了干預(yù)效果。

三、如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)

利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人的行為干預(yù)主要有以下步驟：

首先利用人工智能設(shè)備進(jìn)行被保險(xiǎn)人數(shù)據(jù)收集，除了目前的手機(jī)APP，網(wǎng)絡(luò)等軟件和設(shè)備上的數(shù)據(jù)能夠被收集外，未來(lái)人工智能家居能提供更多的被保險(xiǎn)人信息。例如提供體重、坐姿等數(shù)據(jù)的椅子，提供飲食時(shí)間和品種的筷子，提供身體運(yùn)動(dòng)和健康數(shù)據(jù)的智能穿戴式設(shè)備等等。數(shù)據(jù)收集后，需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去噪等技術(shù)處理，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。第三步是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，制定具體的行為干預(yù)方案。最后一步是根據(jù)制定的方法，利用人工智能進(jìn)行干預(yù)，如智能椅子調(diào)整坐姿，智能廚具減少含油量，針對(duì)性的健康食譜推薦，鍛煉提醒，智能家居輔助鍛煉等等。與此同時(shí)，新一輪的數(shù)據(jù)收集又開(kāi)始了，整個(gè)過(guò)程是連續(xù)進(jìn)行，不斷循環(huán)的。

四、利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的預(yù)期成果

對(duì)被保險(xiǎn)人來(lái)說(shuō)，這種干預(yù)方式能有效的進(jìn)行健康管理。未來(lái)的健康保險(xiǎn)將成為個(gè)人真正的健康管家，從日常生活行為，到身體機(jī)能都能提供很好的干預(yù)，并且讓良好生活方式的養(yǎng)成更加容易，從而提高自身的健康狀況，達(dá)到更好的生活狀況。但另一方面，全面數(shù)據(jù)化，智能化的方式可能會(huì)帶來(lái)很大的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，所以如果保護(hù)客戶私密數(shù)據(jù)是另一個(gè)值得研究的問(wèn)題。另外，對(duì)于投保前健康狀況較差的客戶，或者是對(duì)行為干預(yù)較為抵制，干預(yù)效果較差的客戶，可能需要承擔(dān)更多的保費(fèi)。當(dāng)然對(duì)于優(yōu)質(zhì)客戶和樂(lè)于提升和改變的客戶則可以享受到更加優(yōu)惠的費(fèi)率。也就是說(shuō)在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)下，客戶進(jìn)行了進(jìn)步一步細(xì)分。

對(duì)保險(xiǎn)人來(lái)說(shuō)，行為干預(yù)能夠降低被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)，很多疾病能實(shí)現(xiàn)防范于未然，降低賠償程度。另外，借助大數(shù)據(jù)和人工智能，保險(xiǎn)人還能根據(jù)分析結(jié)果，被保險(xiǎn)人對(duì)干預(yù)的反應(yīng)等進(jìn)行客戶的進(jìn)一步分類，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)塊化管理。但這對(duì)保險(xiǎn)公司也提出了更高的技術(shù)要求，尤其在前期，可能會(huì)帶來(lái)加大的成本。

五、保險(xiǎn)公司推進(jìn)被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的建議

對(duì)于保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)，目前的一些人工智能技術(shù)還未能實(shí)現(xiàn)，或者成本高昂，難以普及。所以現(xiàn)階段對(duì)保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)首先是提高大數(shù)據(jù)能力。

具體來(lái)說(shuō)，首先是利用大數(shù)據(jù)對(duì)公司已有客戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，包括承保數(shù)據(jù)，理賠數(shù)據(jù)等，從而一定程度挖掘出客戶的特征，并提供服務(wù)。如根據(jù)挖掘出的性別差異，地區(qū)差異，年齡差異等，提供不同的生活建議。

如果公司已經(jīng)充分進(jìn)行了自身客戶已有數(shù)據(jù)的挖掘，則可以利用目前的手機(jī)APP，佩戴設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)的進(jìn)一步收集。例如，利用薄荷、飲食助手、微信運(yùn)動(dòng)、春雨掌上醫(yī)生、血糖記錄、小米手環(huán)等數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)收集。同時(shí)可以針對(duì)被保險(xiǎn)人開(kāi)發(fā)專門(mén)的手機(jī)APP，集數(shù)據(jù)收集和服務(wù)于一身。

更進(jìn)一步，保險(xiǎn)公司可以嘗試與其他高科技企業(yè)合作，開(kāi)發(fā)一些智能穿戴式設(shè)備，智能家居等，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)被保險(xiǎn)人的行為干預(yù)。

參考文獻(xiàn)

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[2]王和，鞠松霖.基于大數(shù)據(jù)的保險(xiǎn)商業(yè)模式[J].中國(guó)金融，2014，15：28-30.

第8篇

烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)大會(huì)已經(jīng)進(jìn)入到第三屆，本次大會(huì)除人工智能與物聯(lián)網(wǎng)成為熱門(mén)話題外，可以看到2B互聯(lián)網(wǎng)，也就是企業(yè)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正越來(lái)越成為一個(gè)重要的熱點(diǎn)方向。

從1988年到現(xiàn)在，用友在企業(yè)信息化領(lǐng)域已經(jīng)服務(wù)企業(yè)28年，在此過(guò)程之中，見(jiàn)證了信息技術(shù)一次又一次的浪潮，更見(jiàn)證了信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)企業(yè)發(fā)展的推進(jìn)作用越來(lái)越大。因此，從企業(yè)信息化的歷程來(lái)看，第一個(gè)階段的企業(yè)信息化從部門(mén)開(kāi)始，主要目的是通過(guò)電算化提高辦公效率；第二個(gè)階段進(jìn)入到企業(yè)的流程優(yōu)化階段，代表產(chǎn)物為信息化管理軟件，通過(guò)優(yōu)化流程提高效率；企業(yè)的信息化從部門(mén)應(yīng)用的階段走到企業(yè)應(yīng)用的階段；現(xiàn)在，企業(yè)信息化的發(fā)展進(jìn)入到第三個(gè)階段：以社會(huì)級(jí)的商業(yè)服務(wù)平臺(tái)為代表的企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化。如果說(shuō)前兩個(gè)階段是以辦公自動(dòng)化和流程優(yōu)化為主要價(jià)值，新階段則是以商業(yè)創(chuàng)新為核心價(jià)值。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已在重塑企業(yè)的商業(yè)思維和場(chǎng)景，正在革命性地改變企業(yè)邊界、資源、經(jīng)營(yíng)要素、資產(chǎn)等。所以，在產(chǎn)品與業(yè)務(wù)發(fā)展上，要突破既有的思維和范式，走出企業(yè)圍墻，從企業(yè)級(jí)到社會(huì)級(jí)，包括：從企業(yè)的部門(mén)內(nèi)、部門(mén)之間到企業(yè)之間，實(shí)現(xiàn)連接、協(xié)同和共享（B2B，生態(tài)經(jīng)濟(jì)）；從銷(xiāo)售商到最終消費(fèi)者，將最終消費(fèi)者納入到企業(yè)服務(wù)系統(tǒng)中，也正因?yàn)橹悄苁謾C(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及，使得任何企業(yè)連接最終消費(fèi)者變得極其便利（C2B，粉絲經(jīng)濟(jì)）；從部分人員使用到覆蓋全員應(yīng)用（社群經(jīng)濟(jì)），幫助客戶建立社會(huì)化的新商業(yè)。

企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化是全球企業(yè)進(jìn)步發(fā)展的重要?dú)v史進(jìn)程，是中國(guó)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要路徑。幾年前，曾經(jīng)預(yù)言“所有的企業(yè)都會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)”、“所有的企業(yè)都將成為金融企業(yè)”，現(xiàn)在這個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)逐步成為現(xiàn)實(shí)；幾年前，很多企業(yè)從開(kāi)始熱烈談?wù)撈髽I(yè)互聯(lián)網(wǎng)化，近兩年企業(yè)已經(jīng)都在積極實(shí)施過(guò)程中。在企業(yè)推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)化實(shí)踐過(guò)程中，已經(jīng)有一批企業(yè)取得成功，但是更多的企業(yè)還在探索。根據(jù)用友的實(shí)踐與服務(wù)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化的體會(huì)，企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化需要一種全局思維，不能只從技術(shù)的角度或者部署模式的角度看待它，而是應(yīng)該看到企業(yè)信息化焦點(diǎn)的應(yīng)用領(lǐng)域在哪里以及帶給企業(yè)的價(jià)值是什么，包括企業(yè)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)價(jià)值是什么。

互聯(lián)網(wǎng)化作為當(dāng)代企業(yè)的商業(yè)創(chuàng)新，是企業(yè)通過(guò)深度應(yīng)用新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)的商業(yè)模式與管理方式的巨大變革，包括：生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)從廠商導(dǎo)向（B2C）到客戶導(dǎo)向（C2B），真正建立起以客戶為中心的商業(yè)模式和流程；企業(yè)組織從傳統(tǒng)的從上到下（M2E）模式到員工能動(dòng) （E2M），成為員工的賦能平臺(tái)；企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與管理從流程驅(qū)動(dòng) （PDE）到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（DDE），數(shù)據(jù)超越流程成為新的核心；企業(yè)運(yùn)行從延時(shí)運(yùn)營(yíng)（DTE）狀態(tài)到實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)（RTE），“實(shí)時(shí)企業(yè)”的夢(mèng)想得以真正實(shí)現(xiàn)。

在商業(yè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，企業(yè)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化的最終目標(biāo)和價(jià)值仍然是：增長(zhǎng)收入、降低成本、提高效率、控制風(fēng)險(xiǎn)。所以，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)包括物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能為關(guān)鍵技術(shù)支撐，采用公有云包括專屬云、混合云或私有云方式的部署，通過(guò)在數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)與客服、社交與協(xié)同、智能制造、共享服務(wù)四個(gè)焦點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)走向C2B、E2M、DDE和RTE的商業(yè)創(chuàng)新，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)企業(yè)增收入、減成本、提效率和控風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)目標(biāo)，才是企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化全景圖。

在企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化的市場(chǎng)方向上，有五個(gè)焦點(diǎn)領(lǐng)域加速了產(chǎn)品創(chuàng)新和應(yīng)用推廣，包括數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)、社交協(xié)同、智能制造、財(cái)務(wù)/人力共享以及互聯(lián)網(wǎng)金融。

第一，數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)。也就是以客戶為中心的營(yíng)銷(xiāo)，這是今天眾多企業(yè)推進(jìn)信息化的第一焦點(diǎn)需求，因?yàn)樗軌驇?lái)收入的增長(zhǎng)，能夠更好的滿足客戶的個(gè)性化需求。

第二，社交協(xié)同。今天的企業(yè)要提高整體效率，不僅在企業(yè)內(nèi)部，更在于企業(yè)之間、外部組織之間進(jìn)行高效的溝通與協(xié)作。社交協(xié)同的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部的及時(shí)溝通和企業(yè)間的高效溝通。

第三，智能制造。主要體現(xiàn)在生產(chǎn)制造、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和管理方面；更廣義的智能制造同時(shí)也包括數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)。

第四，共享服務(wù)。主要以財(cái)務(wù)和人力資源等的共享服務(wù)為主。在企業(yè)中的財(cái)務(wù)、人力、法務(wù)這樣一些公共的應(yīng)用部門(mén)、支撐運(yùn)營(yíng)部門(mén)以及一些企業(yè)，通過(guò)私有云或者公有云的方式，把原來(lái)的人力資源/財(cái)務(wù)等工作，建立一個(gè)共享中心來(lái)服務(wù)企業(yè)，效率更高，成本更低。

第9篇

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(huì)(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。但與會(huì)期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺(tái)下的與會(huì)者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

這也是中國(guó)正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個(gè)在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過(guò)兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會(huì)的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫(xiě)為AI。它是研究開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對(duì)弈只是普及人工智能的一個(gè)秀。它的背后是規(guī)模千億級(jí)的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)。BBC預(yù)測(cè)，2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動(dòng)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)迭代。它甚至將超越移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開(kāi)始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外企業(yè)都開(kāi)始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個(gè)漫長(zhǎng)的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時(shí)出局。

BAT保守布局

中國(guó)的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

2012年10月，百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品研究會(huì)。當(dāng)時(shí)該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫(xiě)信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

當(dāng)年12月，李彥宏開(kāi)始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個(gè)研究院成立，李彥宏任院長(zhǎng)，余凱為常務(wù)副院長(zhǎng)。這是中國(guó)公司里的第一個(gè)人工智能研究院。

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個(gè)冗長(zhǎng)寂寞的過(guò)程。此后，迫于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

“到了后期，太長(zhǎng)遠(yuǎn)項(xiàng)目，或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目，百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒(méi)了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評(píng)價(jià)。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示，百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過(guò)驗(yàn)證沒(méi)有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無(wú)人駕駛汽車(chē)等長(zhǎng)期項(xiàng)目。

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會(huì)上，李彥宏將百度無(wú)人駕駛汽車(chē)稱作“一臺(tái)帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場(chǎng)播放了百度無(wú)人車(chē)路測(cè)的實(shí)況錄像，百度無(wú)人車(chē)已經(jīng)可以像正常車(chē)輛一樣加速、并線、超車(chē)，他同時(shí)表示，三五年之內(nèi)，無(wú)人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。

從整體來(lái)看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語(yǔ)音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來(lái)的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財(cái)經(jīng)》記者，百度是被他們列入競(jìng)爭(zhēng)列表的唯一中國(guó)公司。

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無(wú)人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

百度高級(jí)副總裁、自動(dòng)駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽(tīng)、說(shuō)和預(yù)測(cè)、規(guī)劃決策以及行動(dòng)控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬(wàn)億級(jí)的網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬(wàn)億參數(shù)排在世界第一。

2015年，百度的研發(fā)投入超過(guò)100億元。占百度2015年總營(yíng)收663.82億元的15%。

百度正在計(jì)劃將百度大腦在金融、汽車(chē)、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級(jí)，實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說(shuō)，它們更代表中國(guó)公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)開(kāi)始，逐漸加大檔位。

阿里從2011年開(kāi)始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購(gòu)和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計(jì)。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)已經(jīng)有超過(guò)400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來(lái)醫(yī)院”計(jì)劃，覆蓋全國(guó)90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里博士告訴《財(cái)經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

阿里的設(shè)想是，未來(lái)，在阿里遍布全國(guó)邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過(guò)遠(yuǎn)程技術(shù)來(lái)完成專家級(jí)的診療過(guò)程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會(huì)變得越來(lái)越聰明，最終成為一個(gè)“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的專家評(píng)價(jià)，阿里這個(gè)技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動(dòng)，是機(jī)器擅長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

閔萬(wàn)里告訴《財(cái)經(jīng)》記者，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了技術(shù)平臺(tái)，還需要整個(gè)醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會(huì)共同推動(dòng)設(shè)備和資源的開(kāi)放。一旦打通，聚合在一個(gè)人工智能服務(wù)平臺(tái)之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景，從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動(dòng)”。

阿里是目前中國(guó)所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動(dòng)脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計(jì)算平臺(tái)。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場(chǎng)有關(guān)未來(lái)的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

阿里的人工智能研究分散在其各個(gè)業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬(wàn)里說(shuō)，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個(gè)集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來(lái)整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語(yǔ)音識(shí)別主要是在微信部門(mén)、圖片識(shí)別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識(shí)別，搜索部門(mén)則關(guān)注自然語(yǔ)言識(shí)別。

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識(shí)別領(lǐng)域，推出了黃圖識(shí)別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動(dòng)領(lǐng)域的拓展，也對(duì)圖像和語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語(yǔ)言與之溝通，解決此前語(yǔ)音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對(duì)于未來(lái)，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來(lái)，接入微信公眾號(hào)以及錢(qián)包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

騰訊高級(jí)副總裁姚星在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示，騰訊越來(lái)越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開(kāi)發(fā)，這包括兩個(gè)路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點(diǎn);二是加快對(duì)優(yōu)秀公司的收購(gòu)和合作步伐。

騰訊參與了多個(gè)人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購(gòu)部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬(wàn)美元的A輪。這家公司通過(guò)人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁(yè)關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開(kāi)始就是商業(yè)需求驅(qū)動(dòng)的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購(gòu)甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無(wú)目的研究和不必要的失敗，但也無(wú)法保證在下一輪的人工智能平臺(tái)大戰(zhàn)中勝出。

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，很快，騰訊人工智能研究院就會(huì)成立。

國(guó)際巨頭深入無(wú)人區(qū)

如果說(shuō)BAT的人工智能布局處于對(duì)標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國(guó)巨頭公司已經(jīng)開(kāi)始深入科技無(wú)人區(qū)。

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長(zhǎng)，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒(méi)。

IBM和微軟可能沒(méi)有谷歌、Facebook看起來(lái)那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，IBM甚至已經(jīng)開(kāi)始用人工智能賺錢(qián)。

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個(gè)電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個(gè)里程碑。

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片)。

Watson是一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，最初由90臺(tái)IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開(kāi)始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開(kāi)發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開(kāi)發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。

Watson已經(jīng)開(kāi)始為IBM賺錢(qián)了。法國(guó)農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測(cè)，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購(gòu)的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計(jì)算領(lǐng)域展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)的武器。

另一個(gè)代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗，在認(rèn)知計(jì)算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計(jì)算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財(cái)經(jīng)》記者表示，IBM推動(dòng)認(rèn)知計(jì)算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過(guò)1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識(shí)的5.1%，這是人工智能首次在識(shí)別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開(kāi)放的平臺(tái)，將多年的技術(shù)積累開(kāi)放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。

它在無(wú)人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人(2013年收購(gòu)了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來(lái)基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

值得一提的是，谷歌在無(wú)人駕駛汽車(chē)領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)汽車(chē)廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來(lái)的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源(如GPU)相對(duì)豐富，同時(shí)也沒(méi)有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見(jiàn)的。

如果說(shuō)前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算賦予技術(shù)更多勢(shì)能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過(guò)微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對(duì)手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購(gòu)物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對(duì)循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

以最熱衷開(kāi)源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計(jì)劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個(gè)基于微軟云平臺(tái)的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言、知識(shí)、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺(tái)快速開(kāi)發(fā)出來(lái)的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。

這些對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來(lái)說(shuō)相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

對(duì)于巨頭來(lái)說(shuō)，算法已經(jīng)不再是競(jìng)爭(zhēng)的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會(huì)采用開(kāi)源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯(cuò)和驗(yàn)證，最終也會(huì)反饋回開(kāi)源，而這正是巨頭們所期望的。

做B2B生意的IBM對(duì)數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無(wú)法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來(lái)訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過(guò)深度合作和并購(gòu)來(lái)獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔琁BM和多家世界級(jí)頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過(guò)分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過(guò)程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

2015年4月，IBM收購(gòu)了Explorys，它是一家可以查看5000萬(wàn)份美國(guó)患者病歷的分析公司。類似的收購(gòu)IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

Watson已經(jīng)可支持針對(duì)乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項(xiàng)對(duì)3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識(shí)別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識(shí)別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

國(guó)內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國(guó)際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價(jià)值的是它們的那些你看不見(jiàn)的、沒(méi)開(kāi)源的、國(guó)際會(huì)議上含含糊糊一筆帶過(guò)的技術(shù)。“那些才是可以顛覆未來(lái)的彈藥。”

填補(bǔ)斷層

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開(kāi)發(fā);基礎(chǔ)層則是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源。

BAT擅長(zhǎng)第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重?cái)鄬印Ｖ袊?guó)在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢(shì)在于海量數(shù)據(jù)，和國(guó)際巨頭的核心差距在技術(shù)。

騰訊高級(jí)副總裁姚星告訴《財(cái)經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購(gòu)部達(dá)成了一個(gè)共識(shí)，開(kāi)始大量考察美國(guó)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國(guó)這類技術(shù)公司不多;二則收購(gòu)這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

姚星向《財(cái)經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬(wàn)個(gè)樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺(tái)可能只需要幾個(gè)小時(shí)，速度慢的可能需要幾天時(shí)間。

對(duì)于海外收購(gòu)，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國(guó)內(nèi)適合收購(gòu)的標(biāo)的公司很少，因?yàn)楦菙嗟模?技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國(guó)外，要到國(guó)外看。”

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨(dú)斗練獨(dú)門(mén)秘籍也會(huì)錯(cuò)失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過(guò)各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，快速搶占市場(chǎng)。

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識(shí)別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開(kāi)立在線銀行賬號(hào)的用戶身份，即“人臉支付”。

Face++在人臉檢測(cè)的多項(xiàng)指標(biāo)評(píng)測(cè)中接連拿下世界第一。2013年，在極難識(shí)別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個(gè)指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

進(jìn)行面部識(shí)別，需要處理大量來(lái)自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個(gè)合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

“凡是花錢(qián)解決的問(wèn)題都不是問(wèn)題，阿里可以自己完成這些事情，但時(shí)間成本是相當(dāng)昂貴的。”閔萬(wàn)里對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，“阿里有1000件同級(jí)別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時(shí)間和資本效率最高的做法。”

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過(guò)結(jié)盟方式獲得未來(lái)，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過(guò)建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來(lái)，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問(wèn)題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開(kāi)放了微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬(wàn)美元，全面接入知乎內(nèi)容。

王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，“人工智能下一個(gè)五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人。”

李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開(kāi)放性讓各公司之間的競(jìng)爭(zhēng)變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺(tái)效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ龋袊?guó)和國(guó)際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，國(guó)外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國(guó)內(nèi)企業(yè)可以將國(guó)外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無(wú)論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說(shuō)。

擠出泡沫

馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒(méi)有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了。”

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國(guó)科技創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)言提到，“未來(lái)二三十年人類社會(huì)將演變成一個(gè)智能社會(huì)，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅(jiān)持創(chuàng)新，遲早會(huì)被顛覆。”

開(kāi)放趨勢(shì)之下，人工智能也注定不是一場(chǎng)巨頭間的戰(zhàn)爭(zhēng)。

市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)人工智能的投資增長(zhǎng)302%，達(dá)到3.09億美元。

中國(guó)人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國(guó)際開(kāi)源的平臺(tái)，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個(gè)模型，甚至照搬國(guó)際模型，這其實(shí)潛含危險(xiǎn)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒(méi)有突破性創(chuàng)新，根本沒(méi)有繼續(xù)走下去或被收購(gòu)的價(jià)值。

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄尽Ｋf(shuō)，辨識(shí)偽人工智能公司有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性?若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開(kāi)始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財(cái)經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒(méi)有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。

“這對(duì)于做偽人工智能的公司絕對(duì)是一個(gè)好消息。”楊洋調(diào)侃說(shuō)。

危險(xiǎn)在于，就算是一些初創(chuàng)時(shí)期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)始過(guò)早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷(xiāo)售開(kāi)始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營(yíng)銷(xiāo)公司，失去了被并購(gòu)的價(jià)值。

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識(shí)和長(zhǎng)線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用中，語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)業(yè)化最高，自動(dòng)駕駛汽車(chē)和智能顧問(wèn)處于炒作最高點(diǎn)，智能機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理/生成和虛擬個(gè)人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒(méi)研發(fā)成熟就被淘汰了。

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科，中國(guó)高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無(wú)法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對(duì)接的機(jī)制。這導(dǎo)致中國(guó)高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國(guó)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，正是其從法律、機(jī)制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國(guó)在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。

一些樂(lè)觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長(zhǎng)，一年或一年半的時(shí)間，很多真實(shí)情況就會(huì)暴露出來(lái)，泡沫也將逐漸散去”。

第10篇

掌上通的SP時(shí)代

2000年年底，中國(guó)移動(dòng)推出“移動(dòng)夢(mèng)網(wǎng)”品牌，開(kāi)啟SP業(yè)務(wù)的火熱時(shí)代。SP業(yè)務(wù)是服務(wù)提供商的縮寫(xiě)，是通過(guò)移動(dòng)通信網(wǎng)和定位技術(shù)獲取移動(dòng)終端（手機(jī)）的位置信息（經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)），開(kāi)展一系列應(yīng)用服務(wù)的新型移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。邁著SP時(shí)代的步伐，北京掌上通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“掌上通”）應(yīng)運(yùn)而生，是中國(guó)最早的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司。

掌上通從成立之初就風(fēng)生水起，在野蠻生長(zhǎng)的互聯(lián)網(wǎng)初期，SP服務(wù)接近完美。“掌上通從成立開(kāi)始便和整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)都有合作，向他們提供SP服務(wù)。因?yàn)楣緞?chuàng)始人作為最早期的投資者出身，并且曾投資過(guò)‘8848’和‘連邦軟件’這兩個(gè)當(dāng)時(shí)中國(guó)最著名的公司，所以在融資上也沒(méi)有多大困難。”掌上通首席產(chǎn)品官李科說(shuō)道。SP業(yè)務(wù)作為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)在流量經(jīng)濟(jì)上的最早應(yīng)用，掌上通與中國(guó)移動(dòng)等運(yùn)營(yíng)商合作取得號(hào)段，成為變現(xiàn)流量的主要通道，成為全球最早實(shí)現(xiàn)短信支付的SP。15年來(lái)，掌上通一直努力讓用戶在手機(jī)上指掌間通天下，獲得他想要的任何產(chǎn)品和服務(wù)。直到現(xiàn)在，掌上通的初心從未更改，這也是公司取名“掌上通”的由來(lái)，創(chuàng)立9588生活助理也是要延續(xù)同樣的夢(mèng)想。李科說(shuō)：“SP業(yè)務(wù)雖然已經(jīng)開(kāi)始衰落，但9588生活助理會(huì)比SP更便捷更貼心的為我們用戶提供服務(wù)。”

最懂用戶心理的生活助理

早在2011年，掌上通便成功上市。雖然掌上通經(jīng)歷門(mén)戶、電商、O2O等互聯(lián)網(wǎng)大時(shí)代，是見(jiàn)證者更是參與者，但是在日息萬(wàn)變的今天，SP時(shí)代的風(fēng)光早已消失殆盡。基于營(yíng)利狀況不是很好，掌上通不得不再次尋找企業(yè)自身發(fā)展的契機(jī)。李科向《融資中國(guó)》記者解釋說(shuō)：“轉(zhuǎn)型的第一個(gè)原因是因?yàn)楣镜腟P業(yè)務(wù)在走下坡路，目前整個(gè)新三板市場(chǎng)都知道掌上通在轉(zhuǎn)型。其二是生活服務(wù)市場(chǎng)的迅速崛起，已知日常服務(wù)市場(chǎng)便達(dá)26萬(wàn)億，像滴滴或是美團(tuán)等，都是在生活服務(wù)領(lǐng)域崛起的公司。”因此，2015年，掌上通重新出發(fā)，提倡一種生活態(tài)度，打造一種生活方式，構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放生態(tài)，與合作伙伴一起，成為最懂用戶心理的生活助理――“9588”。

9588生活助理源于美國(guó)的magic模式，這是一種全新的模式。在各種O2O高頻、低頻服務(wù)滿天飛的今天，大量服務(wù)質(zhì)量參差不齊的APP充斥著市場(chǎng)，困擾著眾多用戶。基于這些因素，美國(guó)產(chǎn)生一種新的商業(yè)模式，即magic模式。magic模式主要基于大數(shù)據(jù)、AI智能、人工客服，為用戶提取需求，包括提前預(yù)測(cè)推薦需求，然后將標(biāo)類、非標(biāo)類的服務(wù)通過(guò)匹配度分析，將需求分發(fā)給指定的服務(wù)提供商，滿足用戶的需要。9588生活助理正是基于這種模式，以微信公眾號(hào)9588為入口，為用戶提供全品類生活服務(wù)。在用戶關(guān)注9588公眾號(hào)后，可以在對(duì)話框中輸入自己需求，便于助理為用戶提供服務(wù)。比如說(shuō)：買(mǎi)東西，訂餐，送貨，送禮物，辦事，提醒，喊外賣(mài)，訂酒店，訂機(jī)票等等，有關(guān)生活的任何合理需求都可以提出來(lái)。李科強(qiáng)調(diào)，9588希望每個(gè)人都可以有一個(gè)萬(wàn)能的生活助理，有什么需求隨便說(shuō)說(shuō)話，就有個(gè)人專門(mén)去解決。而在現(xiàn)實(shí)生活中，一般人是不需要助理的，一方面成本比較高，另一方面可能自己也沒(méi)有那么忙。但是人們都是“懶”的，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的方式為每個(gè)人配個(gè)助理是并不是不可能，因?yàn)?588的助理誰(shuí)都可以用。

誠(chéng)然，人工溝通的方式雖然在應(yīng)對(duì)個(gè)性化需求上更加人性化，但隨著客戶數(shù)量的增加，客服人員團(tuán)隊(duì)會(huì)急劇膨脹，運(yùn)營(yíng)成本和管理壓力等將會(huì)越來(lái)越大，在這樣的情況下，怎么保持高效的服務(wù)呢？李科告訴記者，9588的價(jià)值觀是“助人為樂(lè)”。未來(lái)，掌上通的9588生活助理將采用是人工+人工智能的方式，即該助理服務(wù)通過(guò)9588微信公眾號(hào)連接用戶，人工智能會(huì)引導(dǎo)獲取用戶相關(guān)具體需求，一些相對(duì)簡(jiǎn)單、常規(guī)的場(chǎng)景由人工智能來(lái)提供服務(wù)，而一些復(fù)雜的需求場(chǎng)景則由人工客服完成下單和執(zhí)行。

那么，9588生活助理為什么選擇人工+人工智能的方式呢？這還得歸咎于掌上通在客服和人工智能這兩個(gè)領(lǐng)域都具有商業(yè)基因。例如，掌上通旗下9588旅行網(wǎng)擁有一個(gè)龐大的客服團(tuán)隊(duì)，支撐著來(lái)自114的大量訂機(jī)票、訂酒店業(yè)務(wù)；同時(shí)，掌上通還擁有TQ平臺(tái)，這是一個(gè)在線客服平臺(tái)，大概有10萬(wàn)家商戶日常使用TQ平臺(tái)為自己的用戶提供咨詢服務(wù)；此外，掌上通旗下還有一家名為蘿卜絲的人工智能公司，這將協(xié)助9588來(lái)完成人工智能程序。

轉(zhuǎn)型中國(guó)服務(wù)市場(chǎng)

反饋差是整個(gè)服務(wù)市場(chǎng)的本質(zhì)。譬如，你敢隨便叫修家電的人去你家嗎？為什么現(xiàn)在敢打?qū)＼?chē)，而以前的黑車(chē)不敢打？因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)平臺(tái)，雖然風(fēng)險(xiǎn)仍然存在，但平臺(tái)的監(jiān)管方式很透明，都由消費(fèi)者監(jiān)管，差評(píng)就是最好的證據(jù)。9588生活助理將其提供監(jiān)管和平臺(tái)，保護(hù)用戶權(quán)益。此外，通過(guò)投資生活服務(wù)市場(chǎng)和自建平成整個(gè)產(chǎn)業(yè)的布局也是掌上通的策略之一。雖然9588生活助理市場(chǎng)的定義是萬(wàn)能助理，但是當(dāng)不斷往下開(kāi)展時(shí)，實(shí)際上會(huì)面臨很多交付能力的問(wèn)題，一些奇形怪狀的服務(wù)將會(huì)凸顯。因此，掌上通為解決這些問(wèn)題，早在先前就做好了戰(zhàn)略部署。

2014年年底，掌上通投資一千兩百萬(wàn)元設(shè)立重慶啄木鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，占注冊(cè)資本的48%。目前，投資啄木鳥(niǎo)修家電O2O項(xiàng)目已成為國(guó)內(nèi)最大直屬直營(yíng)家電保外服務(wù)提供商，并在全國(guó)新設(shè)立14個(gè)子公司，服務(wù)范圍覆蓋52個(gè)城市，擁有1800余名師傅，維修品類達(dá)300多種，日均訂單從年初的1000單增至3000單，預(yù)計(jì)全年服務(wù)家庭將達(dá)到100萬(wàn)家。啄木鳥(niǎo)修家電圍繞家電產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行布局，采用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)思維改造傳統(tǒng)行業(yè)，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)+，解決傳統(tǒng)服務(wù)問(wèn)題及痛點(diǎn)，打造專業(yè)服務(wù)品牌。“我們通過(guò)投資來(lái)構(gòu)建9588的服務(wù)能力，如果用戶在9588生活助理上下單修家電，我們能夠在52個(gè)城市快速到達(dá)。”李科說(shuō)。此外，掌上通投資的云通訊服務(wù)商TQ（北京商之訊軟件有限公司）是中國(guó)唯一集成“WEB 即時(shí)通訊、語(yǔ)音呼叫中心、CRM以及工作流信息系統(tǒng)”的連鎖門(mén)店分布式一體化客戶聯(lián)絡(luò)中心軟件提供商。在房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)連鎖、教育連鎖、旅游連鎖、醫(yī)療服務(wù)、證券金融等領(lǐng)域擁有廣泛的客戶群體。截止至2015年上半年，累計(jì)用戶數(shù)已超過(guò)10萬(wàn)，其中分布式坐席量突破1萬(wàn)，同比增長(zhǎng)100%。

第11篇

在本文中，我們將重點(diǎn)關(guān)注在市場(chǎng)上取得良好發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)，一起討論2018年下半年的重大技術(shù)突破。

1.人工智能將重塑市場(chǎng)戰(zhàn)略

人工智能為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)帶來(lái)大改變，利用先進(jìn)技術(shù)與軟件的力量重塑整個(gè)行業(yè)。一些公司現(xiàn)在特別贊賞他們的業(yè)務(wù)實(shí)施人工智能戰(zhàn)略的價(jià)值，并且AI的重大技術(shù)飛躍也正在進(jìn)行中。擁有超過(guò)100，000名員工的巨頭公司更希望實(shí)施人工智能戰(zhàn)略，但對(duì)他們來(lái)說(shuō)，該過(guò)程更具挑戰(zhàn)性與價(jià)值。 2018年將成為領(lǐng)先企業(yè)將人工智能應(yīng)用納入其戰(zhàn)略和組織發(fā)展的一年。此外，算法市場(chǎng)也有潛力，工程師或公司創(chuàng)建的最佳解決方案可以共享，購(gòu)買(mǎi)和部署，供組織個(gè)人使用。

過(guò)去很難相信的想法正在變得真實(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)使每個(gè)企業(yè)都變成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，每個(gè)行業(yè)都變得更加智能化。

經(jīng)過(guò)多年的原型和創(chuàng)意背景研究，新的解決方案將令人嘆為觀止。為患病的人們提供虛擬援助，計(jì)算藥理藥藥以及遺傳學(xué)研究讓人們看到了醫(yī)學(xué)中更令人驚奇的案例。不同行業(yè)的自動(dòng)化，機(jī)器人化和數(shù)據(jù)管理給行業(yè)帶來(lái)重大變化。醫(yī)療保健、建筑、銀行、金融、制造業(yè)等等，每個(gè)現(xiàn)有之行業(yè)都將被重塑。

2.區(qū)塊鏈將為行業(yè)提供新機(jī)遇

現(xiàn)在每個(gè)人都在談?wù)搮^(qū)塊鏈，這是一種革命性的分布式技術(shù)，可以存儲(chǔ)和交換加密貨幣的數(shù)據(jù)塊。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含交易和智能合約的數(shù)字存儲(chǔ)器。區(qū)塊鏈存儲(chǔ)一個(gè)不斷增長(zhǎng)的有序記錄序列，這稱為塊，每個(gè)記錄包含一個(gè)時(shí)間戳和前一個(gè)塊的哈希鏈接。區(qū)塊鏈在數(shù)字交易領(lǐng)域具有令人無(wú)限想像的空間，這一切將在2018年開(kāi)辟新的商業(yè)機(jī)會(huì)。

該項(xiàng)技術(shù)打開(kāi)了在其它領(lǐng)域中的各種應(yīng)用，更多新的可能性。由于社會(huì)責(zé)任和安全性在互聯(lián)網(wǎng)上的需求日益增強(qiáng)，區(qū)塊鏈技術(shù)變得越來(lái)越重要。在使用區(qū)塊鏈的系統(tǒng)中，幾乎不可能偽造任何數(shù)字交易，所以這種系統(tǒng)的可信度肯定最高的。這種方法可以成為企業(yè)和初創(chuàng)公司中顛覆性數(shù)字業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，以前在線下運(yùn)營(yíng)的公司將能把流程完全轉(zhuǎn)化為數(shù)字化環(huán)境。（來(lái)源微信號(hào)數(shù)字化企業(yè)）

業(yè)務(wù)需要考慮區(qū)塊鏈風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，并分析該技術(shù)如何影響用戶（客戶）之行為。

隨著在金融服務(wù)行業(yè)中區(qū)塊鏈的炒作將放緩，我們將看到更多政府機(jī)構(gòu)，醫(yī)療保健，制造業(yè)和其它行業(yè)的潛在實(shí)例出現(xiàn)。例如，區(qū)塊鏈對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理有著巨大的影響，在防止版權(quán)侵權(quán)方面開(kāi)辟了新的見(jiàn)解。 Blockai，Pixsy，Mediachain和Exof of Existence等網(wǎng)站平臺(tái)打算將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于到該領(lǐng)域。

3.隱私安全的新方法即將來(lái)臨

“道高一尺，魔高一丈”。技術(shù)發(fā)展提升了數(shù)據(jù)的重要性，因此黑客技術(shù)也變得越來(lái)越先進(jìn)。連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量的增加，這會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使其更容易受到攻擊的機(jī)率更多。物聯(lián)網(wǎng)中的小工具越來(lái)越受歡迎并被廣泛使用，但它們?cè)跀?shù)據(jù)隱私方面仍然不是很安全。任何大型企業(yè)都經(jīng)常受到黑客攻擊的威脅，就像Uber和Verizon在2017年發(fā)生的那種問(wèn)題。

幸運(yùn)的是，這些解決方案是可以達(dá)成的，今年我們將看到數(shù)據(jù)保護(hù)服務(wù)的巨大改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)將確保數(shù)據(jù)安全，概率性預(yù)測(cè)方法是下一步的安全趨勢(shì)。實(shí)施行為分析等技術(shù)可以檢測(cè)和阻止能夠繞過(guò)保護(hù)系統(tǒng)的攻擊。另外，區(qū)塊鏈將我們的注意力引向一個(gè)名為Zero Knowledge Proof的新技術(shù)，此技術(shù)將在2018年進(jìn)一步發(fā)展，它使用數(shù)學(xué)技術(shù)確保用戶隱私的交易。另一種新的安全方法稱為CARTA（持續(xù)適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和信任評(píng)估），它基于對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)和信任程度的持續(xù)評(píng)估，以適應(yīng)各種情況。該方法適用于所有業(yè)務(wù)參與者：從公司的開(kāi)發(fā)人員到合作伙伴。

雖然我們的安全性仍比較脆弱，但有很多有前景的解決方案可以為我們的生活帶來(lái)更好的隱私保護(hù)。

4.物聯(lián)網(wǎng)將更加智能

智能物品將成為日常設(shè)備普及，它與人、環(huán)境進(jìn)行更智能的互動(dòng)。這些東西在不受控制的現(xiàn)實(shí)條件下半自動(dòng)或自主地運(yùn)行，而無(wú)需人為干預(yù)。

很多年來(lái)，智能產(chǎn)品一直備受關(guān)注，并且不斷擴(kuò)展和增強(qiáng)，它們將影響另一個(gè)全球趨勢(shì)，這就是物聯(lián)網(wǎng)。

未來(lái)將有一個(gè)協(xié)作智能網(wǎng)絡(luò)，其中多個(gè)智能設(shè)備將協(xié)同工作，充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的潛力。通過(guò)有線和無(wú)線通信渠道連接到全球互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將變成一個(gè)大型集成系統(tǒng)，推動(dòng)人機(jī)交互的重大轉(zhuǎn)變。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合帶來(lái)了創(chuàng)造智能家居和智慧城市的全新技術(shù)。

5.深度學(xué)習(xí)將更快，大數(shù)據(jù)收集更好

如今，深度學(xué)習(xí)面臨著大數(shù)據(jù)收集和計(jì)算復(fù)雜性相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)。目前業(yè)界正在開(kāi)發(fā)硬件創(chuàng)新技術(shù)以加速深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，例如具有更多內(nèi)核和不同架構(gòu)形式的新GPU。根據(jù)GE研究院的高級(jí)信息科學(xué)家Marc Edgar的說(shuō)法，深度培訓(xùn)將在未來(lái) 3到5年內(nèi)將軟件解決方案的開(kāi)發(fā)時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾天，這將改善功能特性，提高生產(chǎn)率并有效降低產(chǎn)品成本。

目前，大多數(shù)大公司都意識(shí)到大數(shù)據(jù)收集的重要性及其對(duì)業(yè)務(wù)有效性的價(jià)值影響。在未來(lái)一年內(nèi)，更多公司將開(kāi)始使用更多數(shù)據(jù)，這取決于結(jié)合不同數(shù)據(jù)的能力。（來(lái)源微信號(hào)數(shù)字化企業(yè)）

2018年，更多公司將通過(guò)CRM，任務(wù)系統(tǒng)，BMP和DMP以及全渠道平臺(tái)收集客戶數(shù)據(jù)，像LIDAR這樣的專用傳感器上收集數(shù)據(jù)的普及也在增加。將現(xiàn)有系統(tǒng)與所有類型的客戶數(shù)據(jù)集成到一個(gè)信息池中肯定會(huì)有趨勢(shì)。初創(chuàng)公司將繼續(xù)創(chuàng)建收集和使用數(shù)據(jù)的新方法，從而進(jìn)一步降低成本。

6. AI模型能自動(dòng)構(gòu)建與優(yōu)化

自Google去年推出AutoML以來(lái)，使用人工智能工具加速構(gòu)建和調(diào)整模型的過(guò)程正在迅速普及。這種人工智能開(kāi)發(fā)的新方法允許自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)，并且無(wú)需人工輸入即可構(gòu)建模型，從而讓其中一個(gè)AI成為另一個(gè)AI的架構(gòu)師。

2018年下半年，預(yù)計(jì)商業(yè)AutoML軟件包的普及和AutoML集成到大型機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將進(jìn)一步增長(zhǎng)。

在AutoML之后，有一個(gè)名為NASNet的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，用于實(shí)時(shí)識(shí)別視頻流中的對(duì)象。使用AutoML實(shí)現(xiàn)的NASNet上的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”可以訓(xùn)練模型，與需要人工輸入的算法相比，人類顯示更好的結(jié)果變得無(wú)關(guān)緊要。

這些技術(shù)發(fā)展，明顯拓寬了機(jī)器學(xué)習(xí)的視野，并將在未來(lái)幾年完全重塑模型建設(shè)的方法。

7. CDO職位持續(xù)走高

首席數(shù)據(jù)官（CDO）和其它專業(yè)人員越來(lái)越多地參與公司高層管理，從而改變他們的數(shù)據(jù)管理方法。 CDO將是創(chuàng)新和差異化的驅(qū)動(dòng)力：會(huì)徹底改變現(xiàn)有的商業(yè)模式，改善與目標(biāo)受眾與企業(yè)溝通，并探尋改善業(yè)務(wù)績(jī)效的新機(jī)會(huì)。雖然這個(gè)角色很新，但不論在國(guó)內(nèi)外它已向主流邁進(jìn)。據(jù)Gartner公司調(diào)查稱，到2019年，CDO職位將出現(xiàn)在90％的大型組織中，因?yàn)槭切陆巧苍S只有一半的人會(huì)成功。這需要強(qiáng)大的個(gè)人品質(zhì)，對(duì)責(zé)任的深度理解和突破潛在障礙，這才是取得成功的關(guān)鍵。還有一個(gè)重要的步驟來(lái)釋放CDO的全部潛力：企業(yè)可以考慮將IT部門(mén)分別劃分為“I”和“T”兩部分，CDO應(yīng)該在負(fù)責(zé)信息管理的團(tuán)隊(duì)中起帶頭作用。（來(lái)源微信號(hào)數(shù)字化企業(yè)）

8.AI道德?tīng)?zhēng)論會(huì)爆發(fā)

隨著人工智能行業(yè)在日常生活中執(zhí)行各種任務(wù)和行動(dòng)方面取得重大進(jìn)展，人們就道德，責(zé)任和人際交流提出了問(wèn)題。如果人工智能使用了非法行為，誰(shuí)將受到指責(zé)？AI機(jī)器人是否需要遵守法律規(guī)定？它們要接管所有人類工作嗎？

前兩個(gè)問(wèn)題中，假設(shè)有一天機(jī)器人被法律承認(rèn)為人類，可以承擔(dān)責(zé)任或因其行為而受到懲罰，這種觀點(diǎn)還需要幾年的時(shí)間，但關(guān)于AI道德的爭(zhēng)論已經(jīng)在升溫，考慮到不同的可能性，科學(xué)家們正試圖找到關(guān)于機(jī)器人權(quán)利與責(zé)任的妥協(xié)方案。

大可放心，機(jī)器人占領(lǐng)所有工作場(chǎng)所的可能性接近于零。當(dāng)然，人工智能行業(yè)的發(fā)展速度非常快，但是它仍然處于起步階段。

2018年下半年，圍繞這個(gè)問(wèn)題的討論還會(huì)持續(xù)。當(dāng)我們深入討論這個(gè)主題，了解如何與人工智能互動(dòng)，并忠于這個(gè)事實(shí)，關(guān)于機(jī)器人接管地球的神話相信會(huì)被驅(qū)散。

9.沒(méi)有具體的命令：增長(zhǎng)的NLP

在客戶服務(wù)中使用聊天機(jī)器人即將到來(lái)，這是2018年的主要趨勢(shì)之一。在2018年下半年，機(jī)器將需要能夠識(shí)別用戶訪問(wèn)的細(xì)微差別，用戶希望通過(guò)提問(wèn)和以自然語(yǔ)言發(fā)出命令來(lái)獲得聊天軟件的響應(yīng)，而無(wú)需考慮“正確”的詢問(wèn)方式。 NLP的發(fā)展與計(jì)算機(jī)程序的整合將是2018年最激動(dòng)人心的挑戰(zhàn)之一，我們對(duì)此抱有很高的期望。

對(duì)于習(xí)慣于理解特定命令語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，理解語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)，情感色彩和多重含義的語(yǔ)言似乎是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。這些復(fù)雜的算法需要許多預(yù)測(cè)模型和計(jì)算步驟，所有步驟都在一秒鐘內(nèi)完成，這些計(jì)算都發(fā)生在云中。

在NLP的幫助下，人們提出更多問(wèn)題，都會(huì)快速獲得機(jī)器返回合適的答案，甚至比人的回答有更好的見(jiàn)解。

10.沒(méi)有人類數(shù)據(jù)，AI自學(xué)更加自信

當(dāng)人工智能第一次發(fā)明以來(lái)，該領(lǐng)域的發(fā)展速度超出了人們的預(yù)期。專家們?cè)?jīng)預(yù)測(cè)，到2027年人工智能將在圍棋游戲中擊敗人類，但是它提前發(fā)生了10年 - 2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成為人類歷史上最好的圍棋玩家，它在沒(méi)有任何人類數(shù)據(jù)輸入的情況下進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，并且制定了人類玩家無(wú)法實(shí)現(xiàn)的策略。

2019年，一個(gè)更發(fā)達(dá)的，自學(xué)成才的人工智能與人類的競(jìng)賽會(huì)繼續(xù)展開(kāi)。我們期待AI在解決許多人類問(wèn)題方面取得更多突破，如決策，業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)和科學(xué)模型，識(shí)別對(duì)象，情感與演講，以及重新塑造客戶體驗(yàn)。

此外，我們更希望AI能夠比人們做得更好，更快，成本更低地應(yīng)對(duì)這些任務(wù)。算法之自學(xué)能力能將AI應(yīng)用到人類生活的更多領(lǐng)域。（來(lái)源微信號(hào)數(shù)字化企業(yè)）

總體上講，2018年在技術(shù)創(chuàng)新方面會(huì)取得重大進(jìn)展。開(kāi)發(fā)者將見(jiàn)證更快，更精確的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI應(yīng)用程序，包括一些新的令人興奮的發(fā)展。

第12篇

離開(kāi)谷歌，回國(guó)創(chuàng)業(yè)

EW：一開(kāi)始你是怎么接觸到人工智能的？

LZF：2005年，我在美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)讀計(jì)算機(jī)博士。我所在的實(shí)驗(yàn)室是全世界最好的實(shí)驗(yàn)室之一，我當(dāng)時(shí)做的就是語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理以及機(jī)器翻譯。

畢業(yè)后，IBM、微軟、谷歌、雅虎、Facebook的offer我基本上都拿到了。最后選擇去谷歌是因?yàn)楣雀璧臋C(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)是全球最好的。當(dāng)時(shí)谷歌的產(chǎn)品影響力也更大，再加上我自己對(duì)創(chuàng)業(yè)文化比較有興趣，所以想去硅谷看看。

EW：在谷歌工作的經(jīng)歷對(duì)你的最大影響是什么？

LZF：主要是兩方面。一是基本理念。在學(xué)校，我做的是學(xué)術(shù)，在谷歌，需要把學(xué)術(shù)的東西產(chǎn)品化、工程化。對(duì)我來(lái)說(shuō)，在將技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品上，自己的能力有了一個(gè)非常大的提升。二是谷歌的工作機(jī)制和文化。因?yàn)槲易约阂恢币蚕雱?chuàng)業(yè)，除了做好本職工作，我一直在琢磨，谷歌這樣的公司，它為什么能夠這么厲害。

比如谷歌的TGIF（Thank God It’s Friday）大，就是每周五下午舉行的文化活動(dòng)，我覺(jué)得這就挺有意思的。谷歌到今天，應(yīng)該還是比較扁平化的公司。它不像其他大公司是金字塔架構(gòu)，從上往下一層一層，像軍隊(duì)一樣把命令嚴(yán)密往下推。

TGIF的作用是，它能夠讓員工把公司創(chuàng)始人的戰(zhàn)略跟自己的工作聯(lián)系起來(lái)。這是至關(guān)重要的。因?yàn)楸娝苤雀栌幸淮笈鷺O其聰明的人，但聰明的人最麻煩的是，如果他們的目標(biāo)不一致，大家不是非常清楚地知道為什么要做這件事的話，每個(gè)人都會(huì)有自己強(qiáng)烈的想法，這樣反而可能會(huì)以天天吵架收?qǐng)觥Ｍㄟ^(guò)TGIF活動(dòng)，創(chuàng)始人可以經(jīng)常地向員工解釋，公司做這個(gè)產(chǎn)品的初衷是什么，我們?cè)趺丛u(píng)估對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)，公司接下來(lái)的規(guī)劃是什么等。

EW：出門(mén)問(wèn)問(wèn)也在參考這種做法嗎？

LZF：是的。我們平時(shí)也都是每周五下午舉行。

EW：創(chuàng)辦出門(mén)問(wèn)問(wèn)4年半，你覺(jué)得自己有哪些決策做得特別正確，又有哪些失誤？

LZF：很多東西很難說(shuō)正確還是錯(cuò)誤，我只不過(guò)是沒(méi)有什么后悔的。比如，我們當(dāng)時(shí)決定做智能手表，這是一個(gè)很大的決定，因?yàn)槲覀兊慕?jīng)驗(yàn)不在硬件上。但這是一個(gè)我認(rèn)為很正確的決定，因?yàn)橛辛酥悄苁直聿僮飨到y(tǒng)，我們才能去跟谷歌達(dá)成合作。另一件事情是我們?nèi)ツ曜鲕?chē)載硬件，也是同樣的道理，因?yàn)樽隽塑?chē)載，我們可以去跟大眾汽車(chē)集團(tuán)有較大的戰(zhàn)略合作。

人工智能這種技術(shù)行業(yè)，是相對(duì)長(zhǎng)線的，它不像O2O，時(shí)間窗口就那么兩個(gè)月，過(guò)了你就沒(méi)機(jī)會(huì)了。技術(shù)創(chuàng)業(yè)并不是這樣的。我覺(jué)得我們沒(méi)有失去這種巨大無(wú)比的機(jī)會(huì)，是因?yàn)槲覀冇凶銐虻臅r(shí)間去琢磨產(chǎn)品。可能沒(méi)有特別大的失誤吧，即使有，我們也還不知道。

EW：目前出門(mén)問(wèn)問(wèn)團(tuán)隊(duì)有多少人？你的性格對(duì)公司和產(chǎn)品的影響有多大？

LZF：我們現(xiàn)在有接近350人，占大頭的還是研發(fā)，包括硬件、軟件、算法，這部分占了三分之二。

我覺(jué)得一家創(chuàng)業(yè)公司的文化也好，對(duì)內(nèi)的做事方式也好，一定是跟創(chuàng)始人有特別大的關(guān)聯(lián)的。我覺(jué)得自己的性格還是比較偏工程師特質(zhì)的，比如，我非常推崇效率至上，我最不喜歡干的事情就是花冤枉錢(qián)，像O2O這種資金使用效率很低的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，即使做成功了，我也不會(huì)有很多喜悅感。

工程師都希望用一個(gè)新技術(shù)去優(yōu)化資源，最后讓產(chǎn)品有不錯(cuò)的效果。這也就決定了我們公司，如果要去做特別偏運(yùn)營(yíng)主導(dǎo)的事情，我們肯定做不好。在那種競(jìng)爭(zhēng)模式下，如果不燒錢(qián)去拼，你可能真就贏不了。

EW：這是否意味著出門(mén)問(wèn)問(wèn)在市場(chǎng)推廣方面存在短板？

LZF：是的，尤其在公司發(fā)展早期，在資源和能力都非常有限的時(shí)候。我覺(jué)得，目前的出門(mén)問(wèn)問(wèn)，如果跟一家稍微成熟的公司對(duì)比，我們的研發(fā)費(fèi)用在總支出中的占比是過(guò)高的。因?yàn)槲覀兠刻於荚谙胫绾蝿?chuàng)新，如何在市場(chǎng)上做一個(gè)有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品。但確實(shí)，由于我本身不是銷(xiāo)售出身，這可能就會(huì)導(dǎo)致我們?cè)阡N(xiāo)售、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的規(guī)劃和投入上都存在滯后。任何一家創(chuàng)業(yè)公司，一定是從自己最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域出發(fā)的，比如你讓我?guī)ьI(lǐng)50名工程師開(kāi)展工作，我會(huì)非常擅長(zhǎng)這項(xiàng)管理。應(yīng)該說(shuō)，這是一個(gè)我們必然會(huì)遇到的問(wèn)題，只是看后面我們?nèi)绾谓鉀Q吧。

EW：目前你們研發(fā)投入最高的是哪一款產(chǎn)品？

LZF：智能手表Ticwatch和智能車(chē)載后視鏡Ticmirror的每一款產(chǎn)品，我們都花了不少錢(qián)，預(yù)算都是數(shù)千萬(wàn)元。我們這種模式的性價(jià)比可能是比較低的，其實(shí)我們完全可以調(diào)用免費(fèi)API，能外包的都外包，而且大家普遍覺(jué)得，后者才是目前絕大部分做智能硬件產(chǎn)品企業(yè)的模式。但是我們不這樣認(rèn)為，研發(fā)這一塊，我們?nèi)渴仟?dú)立投入，目前光人工智能算法，我們就有七八十人在做。

EW：回溯這幾年，你覺(jué)得哪幾個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)于出門(mén)問(wèn)問(wèn)至關(guān)重要？

LZF：主要是兩個(gè)吧。第一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)就是我們最初開(kāi)始做硬件，谷歌投錢(qián)的，錢(qián)還是蠻重要的。第二個(gè)是我們真正把Ticwatch第一代做出來(lái)并量產(chǎn)，這件事培養(yǎng)了我們公司軟硬結(jié)合的能力。

圍繞語(yǔ)音交互做布局

EW：出門(mén)問(wèn)問(wèn)4年前曾做過(guò)虛擬語(yǔ)音助手，近期你們又了一個(gè)虛擬語(yǔ)音助理，在這一產(chǎn)品上，你們經(jīng)歷了一個(gè)怎樣的迭代過(guò)程？

LZF：我覺(jué)得我們?cè)缙谧龅恼Z(yǔ)音助手，更像是一個(gè)搜索引擎，問(wèn)一句話，給一個(gè)答案，沒(méi)有上下文對(duì)話，也沒(méi)有遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互。但是，通過(guò)這4年的折騰，今天再看語(yǔ)音助手需要的東西，我們發(fā)現(xiàn)，我們當(dāng)時(shí)做的是不對(duì)的。比如，在車(chē)載或家居的場(chǎng)景下，你沒(méi)有一個(gè)基本上下文對(duì)話，這種語(yǔ)音交互給用戶帶來(lái)的價(jià)值就非常小。

我們現(xiàn)在做的東西，已經(jīng)不是純粹的語(yǔ)音交互了，而是一個(gè)虛擬的個(gè)人助理。它除了能跟你說(shuō)話交流以外，更重要是他能夠懂你，包括你的習(xí)慣、常用地址、常去的地方等，能夠向你做很多個(gè)性化的推薦，甚至有角色幫你去做事。

這是我們4年前完全沒(méi)想到的。比如，你只要跟虛擬助理說(shuō)，要訂去上海的機(jī)票，就不用每次都說(shuō)我喜歡坐國(guó)航的飛機(jī)，它是懂你的。這種東西可能慢慢跟語(yǔ)音交互沒(méi)什么關(guān)系了。包括我們講的跨場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)，4年半前，我們連一個(gè)硬件都沒(méi)有，有什么能力去思考跨場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)呢。今天，我這兒有設(shè)備，我都可以控制，跟以前完全不同了。

整個(gè)大環(huán)境也不一樣了，現(xiàn)在像媒體、大公司甚至傳統(tǒng)行業(yè)，都在討論人工智能。有人討論，總會(huì)有人嘗試，這可以認(rèn)為是一個(gè)螺旋式的上升。做的東西或者描述的東西，可能跟之前比較類似，其實(shí)是不一樣的，我覺(jué)得現(xiàn)在是一個(gè)新的起點(diǎn)。

EW：出門(mén)問(wèn)問(wèn)推出的系列產(chǎn)品有著怎樣的關(guān)系，你們的布局邏輯是怎樣的？另外，智能手表、車(chē)載后視鏡、智能音箱等硬件產(chǎn)品，輻射范圍確實(shí)挺大，但是對(duì)公司來(lái)說(shuō)，會(huì)不會(huì)有用力太分散的問(wèn)題？

LZF：肯定有。我同意你說(shuō)的，會(huì)有精力分散的問(wèn)題。但是我想說(shuō)，它們其實(shí)是有關(guān)聯(lián)的，最重要的是，我們想打造一個(gè)跨場(chǎng)景的虛擬個(gè)人助理，這背后的核心技術(shù)是語(yǔ)音交互。首先，我從來(lái)沒(méi)有做充電器或電風(fēng)扇，因?yàn)檫@跟語(yǔ)音交互沒(méi)什么關(guān)系。我們希望這個(gè)語(yǔ)音虛擬個(gè)人助理，無(wú)論是在你跑步時(shí)、在家里還是在開(kāi)車(chē)時(shí)，它都能跟你在一起，無(wú)處不在。

這樣的話，我們的語(yǔ)音虛擬個(gè)人助理，能夠讓用戶熟悉交互習(xí)慣，哪些東西能做，哪些東西不能做，這很重要。今天很大的問(wèn)題是用戶對(duì)虛擬助理的認(rèn)知不對(duì)，以為它啥都能做，其實(shí)不是。但是，你要知道，在手機(jī)上能做的事情，在手表上、車(chē)?yán)铮材軌蜃龅健Ｎ覀兿Ｍ摂M個(gè)人助理能夠?qū)τ脩舻纳钴壽E、個(gè)人興趣愛(ài)好有更深刻的理解，這樣我們才能提供最貼心的服務(wù)。

我們希望通過(guò)多場(chǎng)景交互，更深刻地去了解語(yǔ)音交互到底應(yīng)該怎么去做。舉個(gè)例子，當(dāng)我們做車(chē)?yán)锏恼Z(yǔ)音交互時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，它跟在手機(jī)或手表上的語(yǔ)音交互是非常不一樣的：在車(chē)?yán)铮易钕Ｍ氖牵也恍枰檬郑恍枰醚劬Γ簿褪撬^的無(wú)手無(wú)屏交互方式――在車(chē)?yán)铮悴荒軉?wèn)一個(gè)問(wèn)題，再去點(diǎn)一下屏幕，因?yàn)槟阍陂_(kāi)車(chē)，這樣很危險(xiǎn)。按照手機(jī)的交互模式，你在車(chē)?yán)锓乓皇滓魳?lè)，中間想換一首歌或者換成導(dǎo)航，你得先按一個(gè)按鈕，把音樂(lè)關(guān)掉，把地圖打開(kāi)，再用語(yǔ)音說(shuō)我導(dǎo)航去國(guó)貿(mào)之類，這會(huì)很傻。

家里又是另一個(gè)場(chǎng)景，家里對(duì)遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互要求更高。手機(jī)、手表可能是50厘米內(nèi)，車(chē)載在1米以內(nèi)范圍，但在家里，可能是2～4米的交互范圍，我覺(jué)得這對(duì)技術(shù)是個(gè)挑戰(zhàn)。

EW：亞馬遜有Echo音箱，谷歌有Home音箱，百度也在醞釀推出智能音箱，這些巨頭似乎都想以家庭智能硬件作為人工智能的切入點(diǎn)。家庭智能硬件這件事，國(guó)內(nèi)已做了好幾年，目前看仍是雷聲大雨點(diǎn)小，但人工智能公司卻非常看好這個(gè)市場(chǎng)，你覺(jué)得這是為什么？

LZF：因?yàn)闆](méi)別的可做。在這一領(lǐng)域，其實(shí)不管是媒體還是創(chuàng)業(yè)者，都在關(guān)注To C的市場(chǎng)。但我問(wèn)你，你覺(jué)得現(xiàn)在有什么別的石破天驚的新硬件形態(tài)出來(lái)嗎？去年爆紅的VR，事實(shí)上它也還沒(méi)有那么快地實(shí)現(xiàn)普及。我覺(jué)得智能音箱特別重要。

EW：為什么偏偏是音箱，而不是其他家居產(chǎn)品？

LZF：音箱小、便捷。比如電視，現(xiàn)在很多年輕人都不看電視了。第一，我覺(jué)得智能音箱是比較好的產(chǎn)品形態(tài)，本身需求還是挺大的。第二，電視要成為一個(gè)智能家居的中心還是比較難，你要使用電視，必須把屏幕打開(kāi)才可以用，這樣很不智能。但智能音箱是個(gè)比較輕量的產(chǎn)品，永遠(yuǎn)都在那兒，跟智能家居連接起來(lái)是比較自然的形態(tài)，而且它的額外成本沒(méi)那么高，價(jià)錢(qián)相對(duì)便宜。

亞馬遜Echo音箱在國(guó)外賣(mài)得比較成功。中國(guó)跟美國(guó)在智能家居的接受度上還是有差距的。在美國(guó)，人們對(duì)智能音箱這種概念，認(rèn)知度可能有60%～70%，而國(guó)內(nèi)可能只有10%～20%的人了解，這本來(lái)就存在認(rèn)知差距。另外是使用場(chǎng)景，美國(guó)本來(lái)就有聽(tīng)音樂(lè)和買(mǎi)音箱的習(xí)慣，客廳較大，廚房也是開(kāi)放式的，這些都是造成中美之間差異的原因。但我認(rèn)為，使用智能音箱是大的趨勢(shì)，以后兩國(guó)都會(huì)趨同的。

仍在探尋爆發(fā)點(diǎn)

EW：在你看來(lái)，目前出門(mén)問(wèn)問(wèn)發(fā)展上的最大煩惱是什么？

LZF：商業(yè)化。其實(shí)在目前的人工智能公司里面，我們?cè)诋a(chǎn)品性能、營(yíng)收上都是最頂級(jí)的。我們是2015年6月智能手表Ticwatch及其操作系統(tǒng)的，而真正大規(guī)模賣(mài)，是同年10月。在早期，我們基本都是做線上，今年才開(kāi)始建立線下團(tuán)隊(duì)。

也有人問(wèn)過(guò)我說(shuō)，你為什么不先養(yǎng)活自己，先做To B，再去做To C。我的答案是，我們創(chuàng)業(yè)從來(lái)不是為了活著，只為活著有什么意義。我從來(lái)沒(méi)有生存的危機(jī)，我們要活著太容易了。我們真的是希望能夠推動(dòng)一個(gè)行業(yè)，或者促成一個(gè)更大的創(chuàng)新，這才是我們要做的事情。

我希望人工智能技術(shù)能夠真正用起來(lái)，最后產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。我一直說(shuō)谷歌，它真是在全世界層面非常成功的一家科技技術(shù)型公司，這個(gè)沒(méi)人否認(rèn)。我覺(jué)得谷歌能做到今天，就是因?yàn)樗鸭夹g(shù)用到了可以商業(yè)化的地方，然后產(chǎn)生了非常好的商業(yè)模式，而這又支撐著它能夠不停地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。

人工智能走C端市場(chǎng)，本身就是很難的事情。我從來(lái)不認(rèn)為我們成功了，我認(rèn)為我們是走了一條非常獨(dú)特的路。如果我們?cè)侔唁N(xiāo)售、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的能力增強(qiáng)一下，說(shuō)不定我們真的就能夠做出一家自負(fù)盈虧、能夠正向循環(huán)的公司。

EW：現(xiàn)在完全沒(méi)有B端業(yè)務(wù)？

LZF：我們沒(méi)有傳統(tǒng)意義上的B端業(yè)務(wù)，但像我們的語(yǔ)音開(kāi)發(fā)平臺(tái)等是面向B端的。我其實(shí)沒(méi)有那么排斥說(shuō)一定要做To B或To C，對(duì)我來(lái)說(shuō)，我想看到的是，人工智能技術(shù)真正能夠應(yīng)用起來(lái)，解決一些問(wèn)題，這是最核心的東西。

我們真的不是為了活著而活著。To B的公司有它的好處，養(yǎng)活自己容易，但要做成規(guī)模化非常非常難。今天你要到美元上市，你至少營(yíng)收得有1.5億美金，靠To B我覺(jué)得真的蠻難的。但你要是賣(mài)設(shè)備，To C，如果你把產(chǎn)品做好，把渠道打開(kāi)，其實(shí)沒(méi)有那么難。我覺(jué)得To C的天花板很高，To B的天花板比較低一點(diǎn)。

EW：出門(mén)問(wèn)問(wèn)一開(kāi)始就獲得了真格基金、紅杉資本、SIG海納亞洲的投資，之后是谷歌投資，最近是大眾汽車(chē)集團(tuán)獨(dú)家投了D輪。作為公司創(chuàng)始人，你覺(jué)得出門(mén)問(wèn)問(wèn)為什么能夠獲得這些知名投資方的垂青？

LZF：我覺(jué)得這是要分早期和后期的，不一樣。無(wú)論是早期的紅杉、真格還是SIG，這些機(jī)構(gòu)，說(shuō)白了是投資我的個(gè)人背景以及我的團(tuán)隊(duì)，還有我們?cè)诩夹g(shù)上做出的一些demo。

其實(shí)今天也是一樣。我屬于較早一批在美國(guó)谷歌本部工作，然后要回國(guó)創(chuàng)業(yè)的科學(xué)家之一。這種背景的人，在當(dāng)時(shí)是非常稀缺的，甚至稱得上獨(dú)一無(wú)二。

真正懂語(yǔ)音交互、自然語(yǔ)言處理的PH.D，對(duì)紅杉或真格這些早期投資基金而言，你能夠在美國(guó)一家最頂尖的學(xué)校拿到博士學(xué)位，在一家最頂尖的工業(yè)實(shí)驗(yàn)室做科學(xué)家，這本身就是一個(gè)很大的背書(shū)，而人工智能創(chuàng)業(yè)這件事，本身又是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的，所以對(duì)他們來(lái)說(shuō)，當(dāng)時(shí)可能也沒(méi)有別的更好的選擇。所以我說(shuō)，早期真的基本上是靠我個(gè)人、我的團(tuán)隊(duì)以及一些基本的技術(shù)拿到投資的。

如果說(shuō)我再重新做一次出門(mén)問(wèn)問(wèn)的創(chuàng)業(yè)，我覺(jué)得早期的投資對(duì)我來(lái)說(shuō)很簡(jiǎn)單，只是后面的東西，今天我要再重新做一遍，還真不一定能成功。到后面，我們中間還有別的戰(zhàn)略投資者，無(wú)論是谷歌還是大眾汽車(chē)，我覺(jué)得我們能拿到這些投資還是有獨(dú)一無(wú)二的價(jià)值在里面。

EW：你所謂獨(dú)一無(wú)二的價(jià)值，具體是指什么？

LZF：比如2015年，谷歌要把它的智能手表操作系統(tǒng)帶進(jìn)中國(guó)，但是它的語(yǔ)音助手Google Now在中國(guó)是不能用的。這時(shí)候，谷歌要在國(guó)內(nèi)找合作伙伴。出門(mén)問(wèn)問(wèn)之所以獨(dú)一無(wú)二，是因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)的智能手表已經(jīng)是一個(gè)端到端的產(chǎn)品了。谷歌一看我們的產(chǎn)品，放上去基本上跟在美國(guó)是一樣的，無(wú)論是體驗(yàn)還是配套服務(wù)，都已經(jīng)非常完備了。

當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)智能手表產(chǎn)品的端到端，就是語(yǔ)音搜索、語(yǔ)義識(shí)別、垂直搜索、內(nèi)容的對(duì)接，到最后，整個(gè)服務(wù)包括圓形屏幕這種手表的展現(xiàn)方式，市場(chǎng)上除了我們之外，真的沒(méi)別的公司，現(xiàn)在大家可能覺(jué)得不可能。如果不找我們，可能谷歌語(yǔ)音用訊飛，語(yǔ)義用另一家公司，搜索內(nèi)容、UI界面再找另一個(gè)團(tuán)隊(duì)。那時(shí)候我們真的是谷歌唯一的選擇。

大眾汽車(chē)也一樣，因?yàn)樗麄儾皇且粋€(gè)VC的投資，他們希望通過(guò)跟我們合作，能夠在汽車(chē)方面產(chǎn)生一個(gè)非常快的協(xié)同效應(yīng)。比如我們的問(wèn)問(wèn)魔鏡（即Ticmirror），大眾汽車(chē)覺(jué)得，無(wú)論從硬件、軟件、算法，還是從內(nèi)容以及語(yǔ)音的交互上看，這都是他們過(guò)去想了很多年都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)過(guò)的東西。這時(shí)候，大眾汽車(chē)如果想在智能化方面快速行動(dòng)，想建立一個(gè)比較扎實(shí)的啟動(dòng)點(diǎn)，想在未來(lái)提供一個(gè)什么樣的體驗(yàn)的話，那我不認(rèn)為在中國(guó)除了我們，還有別的公司有這種能力。

EW：D輪這1.8億美元打算怎么用？

LZF：重點(diǎn)會(huì)投入到母公司出門(mén)問(wèn)問(wèn)以及跟大眾汽車(chē)合資開(kāi)設(shè)的子公司身上。母公司仍然專注做人工智能，各種算法、迭代，另一塊是人工智能的產(chǎn)品化和商業(yè)化，我們已經(jīng)做了可穿戴手表和家居智能音箱，未來(lái)可能還有其他商業(yè)化產(chǎn)品，我們會(huì)去擴(kuò)充業(yè)務(wù)方向。子公司就是做汽車(chē)的智能化。到目前來(lái)說(shuō)，怎么在汽車(chē)不聯(lián)網(wǎng)，連4G、攝像頭都沒(méi)有，屏幕也很差的情況下，先把汽車(chē)的智能化做起來(lái)，這是我們正致力解決的問(wèn)題，也是雙方合作的目標(biāo)。

EW：國(guó)內(nèi)有你比較欣賞的創(chuàng)業(yè)公司嗎？不一定是人工智能行業(yè)的。

LZF：我不能f欣賞，我比較羨慕像今日頭條那樣的公司。它還是有一些核心技術(shù)的，然后用這個(gè)技術(shù)，快速做出了一家具有海量用戶且有很高用戶黏性，最后實(shí)現(xiàn)了商業(yè)變現(xiàn)的公司。它的模式還是比較清晰的。我想，這其實(shí)是很多技術(shù)創(chuàng)業(yè)者夢(mèng)寐以求但不一定能達(dá)到的。

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