AI虛火無人買單？傳統企業的人工智慧場景在哪裡？
下期原創內容預告：雲端計算（釋出標題待定，敬請關注）
前言
源於網際網路領域的科技眾多，而其中最火爆的就是A-B-C-I這四項了，即AI（人工智慧）、Big Data（大資料）、Cloud computing（雲端計算）、Internet of things（物聯網）。
雖然也有區塊鏈尤其是虛擬幣圈的人為了提升關注度，將Block chain（區塊鏈）提升至同樣高度（作為ABCDI中的“B”,而大資料成為“D”），但從目前相對單薄的應用場景來看，其還不足以成為能夠影響幾乎所有傳統行業的網際網路新科技。
這四項技術互為依存，可以綜合運用，併發揮巨大的價值。如果將其擬人化的話，大致可以如此理解：
- 雲端計算好比一個人的軀體，提供這個人能夠感知和思考的基礎
- 物聯網好比一個人的感知，並能夠通過感知獲取外界的各種資訊
- 大資料好比一個人通過感知所獲取的資訊，包括成長中獲得的知識及經驗
- 人工智慧好比一個人的思想，能夠根據獲得的資訊以及知識和經驗做出行動
雲端計算、物聯網和大資料三項技術，經過多年的發展和應用，都已經相當成熟了，而隨著2016年穀歌阿爾法狗的出現，人工智慧這一網際網路科技終極收割者，也終於從實驗室走到了大眾面前，走到了傳統行業面前。
人工智慧可以說是網際網路科技領域的集大成者，涵蓋了如機器學習、深度學習、神經網路等很多的專業知識。作為促進傳統企業從業人員瞭解網際網路科技的平臺，我們不會在這裡宣講這些枯燥的知識，而是重點從應用角度，讓大家瞭解和認識人工智慧對傳統行業的價值。
人工智慧智慧在哪裡
在人類自己都遠遠無法解讀生物大腦複雜性的情況下，讓機器首先具備人的智慧，已經是極有挑戰的一件事了。所以其“智慧”可以體現在以下幾個方面：
- 像人一樣感知：如發現周圍環境的變化，天黑了或者十字路口變成紅燈了
- 像人一樣學習：能夠學習理解各種規則（如圍棋），或者學習總結大量經驗（如以前的病例）
- 像人一樣思考：能夠根據理解的圍棋規則以及感知到的對手招數給出應手，或者能夠根據總結出的治療規律和一個新病人的病情給出治療建議
當然，人工智慧這個“人”不是一個普通人，而是每種技能都藉助雲端計算、物聯網、大資料等其它網際網路技術得到了充分強化的人。它有著全方位的感知，無限的記憶空間，快速的思考和敏捷的行動。
對於人工智慧的應用，我們總結其應該是“無人+超人+巫師”三個層面：
- 無人：即通常可用於“無人”應用場景，如客服機器人、智慧結賬機或智慧零售機等，可模擬成一個收銀員或客服人員與消費者進行交流，展示商品和價格、展示賬單和付款、接受付款並完成交易以及解答問題。
- 超人：超人的含義就是能夠做很多人不能實現的事情，有些像最強大腦中的那些“超人”，快速的數字計算能力、準確的影象識別和分析能力、以及從海量的資訊中提取線索的能力等等。
- 巫師：巫師具備預測的能力，但人工智慧的預測不是因為了解未來，而是能夠根據當前發生的事情，通過可靠地分析，預測出未來會引起的變化。這就好像在能夠精確分析出全球大氣和洋流變化的前提下，當一隻南美洲亞馬遜河流域熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動幾下翅膀後，就可以預測到兩週以後會引起美國得克薩斯州有一場龍捲風。（蝴蝶效應）
人工智慧的發展現狀
目前，人工智慧發展的核心矛盾在於人工智慧產業的投資和創業熱情過高與傳統行業應用場景不明朗，尤其是經濟價值不明朗之間的矛盾。在過去兩年，人工智慧的專案大致分為三類。
- 網際網路巨頭的人工智慧專案：主要用於網際網路巨頭公司內部使用或提供給外部中小科技公司做人工智慧應用開發。除了重大業務外（如百度車聯網），不太涉及具體應用場景
- 科技創新者的人工智慧專案：由從事人工智慧技術研究的科技人員發起的專案，技術含量高。但由於大多數應用場景源於“憧憬”或“猜測”，實際上並不接地氣。因此這些專案在產品化以後，發現由於應用場景不成立或使用成本與收益增加不匹配等原因，而很難在傳統行業中推廣。
- 偽人工智慧專案：一些企業對原有的一些低科技含量軟硬體產品的包裝，如自動客服到智慧客服、自動售貨機到智慧售貨機等，如果其本身技術水平和使用者體驗並沒有明顯提升，僅靠整個容，其市場競爭力也是不會有明顯提升的。
不過，雖然傳統企業買單的不多，但各地政府熱情很高。一方面他們缺乏對人工智慧專案的判斷能力，另一方面又需要一定的亮點來響應這個國家戰略。但依靠政府的“救濟金”，終究不是人工智慧產業發展的長久之計。
人工智慧的應用場景
我們認為，目前人工智慧的發展只是進入了一個短暫的瓶頸期。如果說之前的人工智慧產業是由科技領域發起的，自上而下進行推進的話，接下來需要傳統行業的企業們，根據自己的應用場景需要，自下而上地去影響和優化人工智慧的各種解決方案，並最終實現雙方供需的對接。
人工智慧是一個能夠引領未來社會發展的重大科技，可能會對企業的生產模式、運營模式、人才策略、管理策略等帶來巨大改變。其絕不是僅僅使用一款軟體或增加一個裝置這樣簡單。企業負責人必定會在對其應用場景深入瞭解，對其使用價值和使用成本進行全面考量的基礎上才會做出決策。
在人工智慧供需對接的這一段時間，對供、需雙方都是一種考驗。哪些人工智慧廠家的方案更接地氣，其就可能率先贏得客戶的信任；而哪些傳統企業率先正確理解並引入有效的人工智慧產品，其就可能在未來的市場競爭中取得先機。
不同行業對於人工智慧會有不同的應用場景，對一些常見的應用場景總結如下，企業可以根據自己所處行業做進一步的深入理解，包括可以與我們溝通：
- 家居：各類智慧家居家電（空調、燈、電源、監控攝像頭、音箱、掃地機器人、空調、冰箱等）
- 醫療：智慧醫療影像分析、智慧問診、智慧導醫、智慧醫療案例資料處理、智慧健康資料分析（心臟圖等）、智慧健康電子裝置（血壓計）等
- 零售：智慧結賬、智慧售貨、智慧共享裝置（KTV、按摩椅等）、智慧客流分析、智慧客戶識別等
- 安防：智慧監控、人像/車輛識別、、智慧指揮、智慧閘機、警情預測等
- 教育：自適應學習、早教機器人、智慧出題、智慧排課、智慧翻譯等
- 網路：智慧審圖/審稿、智慧推薦、語音文字轉換等
- 汽車：自動駕駛、智慧防碰撞、車載導航、其它車載智慧裝置等
- 營銷：精準營銷、智慧客服、智慧IVR等
- 物流：智慧物流、智慧倉儲、無人機配送、智慧提貨櫃等
- 工業：智慧監測、智慧報障、維保預測、智慧柔性生產等
- 農業：智慧大棚、智慧灌溉、智慧養殖、無人機作業、市場預測/預警
- 金融：智慧支付、智慧交易、智慧保險、智慧風控
結束
受限於篇幅和釋出平臺，以上僅是我們針對這一話題進行的簡單解讀。人工智慧作為最重要的網際網路科技，對於本文未展開介紹或未涉及的內容，我們會根據需要，在後續繼續進行介紹的。
不同企業一定會根據自身規模、所處行業、業務特點和競爭環境等方面的差異，針對人工智慧的應用場景有自己的認知，並且可能有更多的問題無法在這裡直接找到解答，我們非常願意與大家繼續深入探討。
有任何意見和建議，可與我們回帖互動。
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