《電子技術(shù)應(yīng)用》
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深度解密人工智能商業(yè)化核心要素:“場景+AI”模型解析 | 菁銳同行

2019-10-20
關(guān)鍵詞: 人工智能 場景+AI

  “人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)信息化技術(shù),、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都是數(shù)字技術(shù)的不同表現(xiàn)形式,,都遵循類似的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式,?!?/p>

  “我們創(chuàng)造了人工智能,,人工智能在不斷模擬,、學(xué)習(xí)和探索我們的思考方式,,而助力AI持續(xù)進(jìn)化的核心因子就是各種應(yīng)用場景,?!?/p>

  “每一個場景與AI技術(shù)的結(jié)合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價值鏈的機會,,而這些機會有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉(zhuǎn)型升級的起點,也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭,?!?/p>

  “在AI時代,‘見識’和‘知識’同樣重要:對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說,,具備‘AI Thinking’和掌握一定程度的AI知識很重要,;對于人工智能領(lǐng)域企業(yè)及其從業(yè)者來說,‘場景見識’比起‘AI知識’更加重要,?!?/p>

  “人工智能時代,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角,,因為他們掌握了場景及場景的核心要素,,他們才能驅(qū)動人工智能技術(shù)規(guī)模化滲透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),?!?/p>

  “這是一個創(chuàng)新鏈條比以往更長更復(fù)雜的時代,無論是個人還是企業(yè)都需要有強大的學(xué)習(xí)精神和學(xué)習(xí)能力,,唯有如此,,我們才能適應(yīng)數(shù)字化、智能化時代的快速節(jié)奏,?!?/p>

  技術(shù)觸發(fā)商業(yè)變革,,商業(yè)推動技術(shù)進(jìn)步

  今天,,無論是國家競爭、企業(yè)發(fā)展還是學(xué)術(shù)研究,,“人工智能”已經(jīng)成為社會各個層面競相開展價值創(chuàng)新的核心陣地,,發(fā)展以人工智能技術(shù)為代表的先進(jìn)生產(chǎn)力已然成為國家競爭、企業(yè)競爭以及人才競爭的關(guān)鍵,。

  今時今日的“人工智能技術(shù)”無疑也被我們給予了“史詩級先進(jìn)生產(chǎn)力”的期望,,像蒸汽技術(shù)、電力技術(shù)、計算機技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣,,人們期待著“人工智能技術(shù)”能成為下一個引領(lǐng)世界進(jìn)步的“奇點”,。

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  生產(chǎn)力的進(jìn)步,必然帶來生產(chǎn)關(guān)系的改變,,生產(chǎn)力技術(shù)的商業(yè)化就是這一過程的具體呈現(xiàn),。

  2013年6月,王堅老師帶領(lǐng)的阿里云團隊突破了基于自主架構(gòu)“飛天”的5000臺集群調(diào)度,,這樣的技術(shù)突破得以成全“雙11購物節(jié)”成為全新的商業(yè)狂歡,,不斷刷新紀(jì)錄的“雙11”也反向推動阿里云發(fā)展出全球領(lǐng)先的全棧云技術(shù)能力。

  技術(shù)觸發(fā)商業(yè)變革,,商業(yè)推動技術(shù)進(jìn)步,,這樣的例子還有很多,如SpaceX的火箭回收,,美團的百萬級騎手調(diào)度等,;

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  以深度學(xué)習(xí)為代表此次人工智能浪潮,從2012年開始經(jīng)歷了產(chǎn)業(yè)和資本的狂熱追逐到如今的相對理性,,AI雖然在一些行業(yè)獲得不錯的應(yīng)用效果,,但是整體上還是質(zhì)疑聲音更大,人工智能商業(yè)化的進(jìn)程似乎遇到了不小的阻力,!

  在《一個AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》一文中,,我們已經(jīng)講到了人工智能技術(shù)的價值,這里就不再贅述,,今天我們來分享一下對人工智能商業(yè)化的一些思考和總結(jié),。

  技術(shù)的商業(yè)化想要取得成功,既要遵循技術(shù)的發(fā)展邏輯,,更要符合商業(yè)邏輯,,本文我們提出了一個簡單且直觀的模型來描述人工智能技術(shù)商業(yè)化的正確姿勢

  深度學(xué)習(xí)的技術(shù)本質(zhì)和商業(yè)啟示

  討論人工智能,必然離不開講技術(shù),,但是今天我們不做技術(shù)分析,,只給出一些行業(yè)共識,以便于大家理解后面的解讀,。

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)是這次人工智能浪潮的主角,,主要表現(xiàn)在:深度學(xué)習(xí)使得圖像識別、語音識別,、語義理解等應(yīng)用技術(shù)的關(guān)鍵性能相較于過往的傳統(tǒng)做法有了較大的提升,,這樣的提升足以讓以前無法滿足的需求或者體驗過差、成本過高的產(chǎn)品得以真正“落地”,。

  例如,,如今基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別產(chǎn)品,,能夠在數(shù)億的人臉數(shù)據(jù)庫中準(zhǔn)確檢索,而以前傳統(tǒng)技術(shù)下的人臉識別在萬人級別庫基本就沒有實用價值了,。

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  所以,,那些明顯符合深度學(xué)習(xí)技術(shù)特點的應(yīng)用就被大量挖掘了出來,深度學(xué)習(xí)的商業(yè)價值也得以迅速發(fā)酵,。

  那么深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)特點是什么呢,?通俗來說,深度學(xué)習(xí)能夠從海量標(biāo)注數(shù)據(jù)中挖掘出人類難以發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)知識,,而這些關(guān)聯(lián)知識可以用來完成自動化的目標(biāo)決策,,從而在某種程度上替代人的角色(《一個AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》提到)。

  深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策(Data to Decision, D2D),。

  例如,,今天大家的手機上都能接受到各種推薦商品或服務(wù),實際上就是手機采集采集我們每個人海量的各種維度的數(shù)據(jù)(標(biāo)注數(shù)據(jù)),,通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,,得出海量個性化需求(知識),最后完成了個性化推薦(決策),。

  技術(shù)本身是沒有商業(yè)價值的,,結(jié)合到了商業(yè)元素才有價值,而“場景”提供了所有的商業(yè)元素,。深度學(xué)習(xí)(人工智能技術(shù))就像是一件精妙絕倫的工具,,能夠激發(fā)任何符合它技術(shù)本質(zhì)的應(yīng)用場景的商業(yè)價值。

  我們創(chuàng)造了人工智能,,人工智能在不斷模擬,、學(xué)習(xí)和探索人類的思考方式,而助力AI持續(xù)進(jìn)化的核心因子就是各種應(yīng)用場景,。

  技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律

  在解析“場景+AI”模型之前,,我們先來談一談技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律,方便大家更全面地比較和推敲,。

  人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)信息化技術(shù),、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都是數(shù)字技術(shù)的不同表現(xiàn)形式,它們都遵循類似的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式,。如下圖所示:

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  互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)時代是模式創(chuàng)新的天堂,,這一點大家是有共識的,“模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新”孰優(yōu)孰劣的爭論也一直未休,,所謂的“新四大發(fā)明”更是被相關(guān)學(xué)者專家批得一無是處,。

  我們認(rèn)為大家看到的互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)項目的結(jié)果固然是模式創(chuàng)新,,但這些也都是基于多年的信息化技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的積累和演進(jìn),,最終才得以呈現(xiàn),。

  在傳統(tǒng)信息化技術(shù)統(tǒng)治的PC時代,微機技術(shù),、存儲,、IO等硬件技術(shù)和操作系統(tǒng)等軟件技術(shù)構(gòu)成了基礎(chǔ)設(shè)施;高級編程語言和編程工具能夠訪問復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施,,為IT技術(shù)人員提供了友好的開發(fā)接口,;

  在開發(fā)工具成熟后,各種軟件應(yīng)用大量出現(xiàn),,如聊天軟件,、殺毒軟件、游戲等等,;各種應(yīng)用成為了各行業(yè)進(jìn)行模式創(chuàng)新和新型解決方案設(shè)計的工具,,整個商業(yè)社會隨之發(fā)生變革。

  在互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)時代,,網(wǎng)絡(luò)技術(shù),、通信運營商體系和移動終端構(gòu)成了基礎(chǔ)設(shè)施;LBS(基于位置的服務(wù)),、二維碼技術(shù),、支付技術(shù)、云計算等讓我們訪問網(wǎng)絡(luò)而進(jìn)行連接和計算成為了可能,;

  在應(yīng)用層,,電子商務(wù)、直播,、外賣等在傳統(tǒng)信息化時代不能實現(xiàn)的應(yīng)用都得以落地,;在中國,人口紅利的加持為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)各層次都帶來模式創(chuàng)新的巨大空間,。

  比如,,攜程和美團實質(zhì)也是用電子商務(wù)這樣的應(yīng)用形式提供了生活類(交通、住宿,、吃喝玩樂)產(chǎn)品和服務(wù)的交易解決方案,。

  當(dāng)前,人工智能的發(fā)展還處在初級階段,,基礎(chǔ)設(shè)施就是我們所說的人工智能技術(shù)黃金三角:“數(shù)據(jù)+算法+算力”,;

  信息化和互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)使得大數(shù)據(jù)爆發(fā),深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破,,使得算法價值穿越商業(yè)奇點,,GPU(圖形處理器)、人工智能芯片等技術(shù)的發(fā)展也使得復(fù)雜的AI技術(shù)能夠達(dá)到實用水平,;

  在工具層,,Google的Tensorflow,,百度的飛槳等算法框架軟件以及一些人工智能芯片等基礎(chǔ)硬件,都是為了降低開發(fā)智能化應(yīng)用的門檻而出現(xiàn)的,,現(xiàn)在也越來越成熟,;

  目前人工智能產(chǎn)業(yè)正在進(jìn)入應(yīng)用工業(yè)化大生產(chǎn)的階段,各行各業(yè)的場景與人工智能將會大量融合,,深度和廣度都會有一個飛躍式的發(fā)展,。

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  “場景+AI”商業(yè)化創(chuàng)新模型及解讀

  菁銳同行對近千個人工智能應(yīng)用場景案例進(jìn)行了分析和研究,總結(jié)出了我們對于人工智能商業(yè)化現(xiàn)狀及趨勢的理解,。

  這里,,我們試圖提出一個人工智能商業(yè)化模型:“場景(Application Scene)+人工智能(Artificial Intelligence)”商業(yè)化創(chuàng)新模型————“ASAI”模型,

  來描述人工智能技術(shù)在商業(yè)化過程中的涉及到的基本要素和核心邏輯,,以揭示人工智能技術(shù)如何才能做到對傳統(tǒng)行業(yè)場景的價值滲透,。

  “場景+人工智能”商業(yè)化創(chuàng)新模型:

  ASAI模型 = 場景(場景痛點、產(chǎn)品需求,、閉環(huán)數(shù)據(jù),、商業(yè)模式、交易渠道) + 人工智能(AI算法,、算力,、傳統(tǒng)IT技術(shù))。

  任何技術(shù)本身是不具備商業(yè)價值的,,只有找到了合適的應(yīng)用場景才能產(chǎn)生價值,,ASAI模型主要就是依照這個原則得出的。下圖為ASAI模型,。

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  下面我們將對ASAI模型做一個詳細(xì)的解讀:

  從商業(yè)的角度來說,,有需求才有市場,有市場才有供給,,場景中的痛點,,以及因此痛點而產(chǎn)生的產(chǎn)品需求是前提;

  場景中的閉環(huán)數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)用于解決場景痛點的核心,,這里的“閉環(huán)”指的是從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備(如標(biāo)注,、清洗等)到系統(tǒng)形成決策(推理)要形成閉環(huán);

  閉環(huán)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,,AI算法,、算力和傳統(tǒng)IT技術(shù)的加持,就可以形成智能化產(chǎn)品或者服務(wù),;

  AI產(chǎn)品或降低原有場景的生產(chǎn)成本,,或提高效益而產(chǎn)生價值,如果對整個行業(yè),、產(chǎn)業(yè)能夠產(chǎn)生積極影響,,就可以配以相應(yīng)商業(yè)模式與交易渠道進(jìn)行商業(yè)化落地,。

  當(dāng)然,人工智能技術(shù)的商業(yè)化邏輯對于不同的對象也是有所不同的:

  對于傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)來說,,提煉好場景要素,用好各種人工智能工具,,針對性地完成場景價值的優(yōu)化,,以提升業(yè)務(wù)的附加值;

  對于創(chuàng)新型科技企業(yè)而言,,必須要深挖場景,,做好長期作戰(zhàn)的準(zhǔn)備,幫助場景用戶成長,,自己才能最終收獲,。

  從ASAI模型中可以看出,人工智能商業(yè)化過程中,,最難的點在于如何挖掘場景中的數(shù)字資產(chǎn),,這需要對場景有深厚的理解和洞察,且需要具備“AI Thinking”,,知道怎么使用人工智能技術(shù)進(jìn)行挖掘,。

  每一個場景與AI技術(shù)的結(jié)合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價值鏈的機會,而這些機會有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉(zhuǎn)型升級的起點,,也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭,!

  結(jié)合目前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和上面的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模型,我們可以看到:科技巨頭有著做基礎(chǔ)設(shè)施的巨大優(yōu)勢,,大部分初創(chuàng)型AI公司更多應(yīng)該把目光放在場景的挖掘上,,也就是要多關(guān)注垂直領(lǐng)域的“智能+”機會!

  在AI時代,,“見識”和“知識”同樣重要:對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說,,具備“AI Thinking”和掌握一定的AI知識很重要;對于人工智能領(lǐng)域企業(yè)及其從業(yè)者來說,,“場景見識”比起“AI知識”更加重要,。

  舉個例子,人臉識別技術(shù)因其應(yīng)用范圍廣而明確,,早期數(shù)據(jù)獲取相對容易,,所以無論是技術(shù)性能還是商業(yè)化程度都相對較高。人臉識別的應(yīng)用場景主要是安防,,但如今智能安防早已成紅海,,那么人臉識別技術(shù)還能和其他有價值的場景結(jié)合嗎?

  當(dāng)然有,,醫(yī)美行業(yè)的專家把人臉識別技術(shù)當(dāng)成互動引流的絕佳工具,、活動會務(wù)行業(yè)專家把人臉識別技術(shù)和活動場景進(jìn)行深度融合等等,,可見同樣的AI技術(shù)和不同場景結(jié)合就可能觸發(fā)不同的商業(yè)契機。

  從ASAI模型中可以看出,,“場景”要素是絕對更重要的那一部分,,由此,我們認(rèn)為:在人工智能時代,,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角,,因為他們掌握了場景及場景的核心要素,他們才能驅(qū)動人工智能技術(shù)規(guī)?;瘽B透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),。

  這個也是我們菁銳同行對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心觀點,我們希望更多的傳統(tǒng)行業(yè)的決策者能夠發(fā)現(xiàn)和感知到人工智能技術(shù)的價值,、并大膽嘗試使用適配的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品,。

  人工智能創(chuàng)新項目的發(fā)展趨勢

  按照ASAI模型的邏輯,我們針對人工智能創(chuàng)新項目的發(fā)展趨勢做出了如下解讀:

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  深度學(xué)習(xí),、強化學(xué)習(xí),、遷移學(xué)習(xí)等人工智能算法正快速發(fā)展,微觀來講,,無論是基礎(chǔ)研究層面,、工具鏈層面還是應(yīng)用層面,這些技術(shù)都進(jìn)展喜人,;

  傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)主和行業(yè)專家相對其他群體更有“場景優(yōu)勢”優(yōu)勢,,只要能夠不斷強化其數(shù)字化思維,他們就將成為人工智能創(chuàng)新項目的主力,;

  “AI+X”項目指的是以AI算法(或者芯片)等底層技術(shù)起家或者為核心的人工智能初創(chuàng)項目,,這一類項目也是過去5-8年人工智能風(fēng)口的主要形態(tài)。

  在接下來的時間中,,由于AI技術(shù)門檻不斷降低,,營收壓力增大,同業(yè)競爭加劇等因素,,這些項目會加速洗牌和轉(zhuǎn)型(目前已正在發(fā)生),,人工智能算法技術(shù)會結(jié)合云計算、物聯(lián)網(wǎng)等成為產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,。

  “X+AI”項目指的是應(yīng)用AI算法(或者芯片)等底層技術(shù)垂直深耕某一個傳統(tǒng)領(lǐng)域或者多個領(lǐng)域的項目,,這類項目將成為主流,更多領(lǐng)域的應(yīng)用場景將被人工智能滲透,,場景的數(shù)據(jù)潛力被徹底激發(fā),,智能化模式創(chuàng)新成為可能。

  結(jié) 語

  這是一個創(chuàng)新鏈條比以往更長更復(fù)雜的時代,無論是個人還是企業(yè)都需要有強大的學(xué)習(xí)精神和學(xué)習(xí)能力,,唯有如此,,我們才能適應(yīng)數(shù)字化、智能化時代的快速節(jié)奏,。

  人工智能技術(shù)從學(xué)術(shù)研究到商業(yè)化,,就是一個需要不斷“跨界”的過程,“保持敬畏,,持續(xù)跨界學(xué)習(xí)”就是人工智能商業(yè)化落地的基本姿勢,,與各位同仁共勉!

  我們看好人工智能的未來,!


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