72 人工智能人工智能的价值地图AI产业增强革命的模式与路径.docx
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72人工智能人工智能的价值地图AI产业增强革命的模式与路径
【人工智能】人工智能的价值地图：
AI产业添加革命的模式与路径
腾讯争辩院
微信号ai-cps
功能引见OT技术（工艺+精益+自动化+机器人）和IT技术（云计算+大数据+物联网+人工智能）深度融合，在场景中构建：
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统，实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2017-12-01原文
收录于话题
作者：
徐思彦来源：
腾讯争辩院授权转载。
人工智能革命正在跨越技术商业化的临界点。
截止目前，人工智能已在交通、城市服务、医疗、语音识别等诸多领域开头构成技术开放平台。
作为一次划时代意义的技术革命，人工智能带来的商业变革正在渗入到各行各业，传统产业的转型不行避开。
如何应对人工智能时代的转型？
人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？
“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。
3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的制造让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让一般人也可以通过智造来实现想法。
而今日，我们都看到“智”的含义又进化了。
人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。
从去年开头，我们腾讯争辩院就对人工智能的产业进展有一个持续的跟踪。
我今日将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家共享关于人工智能如何融合产业，制造万亿实体经济新动能的一些观看。
人工智能认知差距存在：
已走入平常生活
人工智能所包含的力气让人憧憬又恐惊。
2016年的两次人机大战第一次让公众生疏到人工智能的强大力气。
霍金和马斯克将AI列为“人类最大的威逼之一”。
在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威逼尚且遥远。
这其中次要的争议就来源于对“人工智能”定义的区分。
人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并处理问题，具有思维力气的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时进展出“强人工智能”并无定论。
现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。
你可能没无生疏到，我们日常生活中已经用到了很多人工智能技术：
早在2011年，苹果就领先将人工智能使用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的旧事推举引擎，也都用到了深度学习的算法。
人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。
虽然我们不愿定能够时时辰刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。
人工智能的商业潮起：
九大领域构成热点
人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年迸发的。
与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。
下图出自于腾讯争辩院发布的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了格外峻峭的增长趋势，转机点就是深度学习技术的突破。
IT产业经过数十年的进展，在存储、运算和传输力气上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。
互联网积累了20年的数据最终有了用武之地——训练数据。
机器学习和深度学习的飞速进展直接引领了此次人工智能产业浪潮。
截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。
人工智能产业进展出了九大热点领域，分别是芯片、自然言语处理、语音识别、机器学习使用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。
另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。
从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是矗立不败的关键。
技术革命将带来基础设备、商业模式、行业渠道、竞争规章变化的涟漪效应。
谷歌最早生疏到机器学习的重要性，从2012年开头从搜索业务积累数据。
从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。
业务进展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。
除此以外，美国的FAAMG（Facebook,Amazon,Apple,Microsoft,Google）以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。
他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：
第一，通过建立AI试验室，来建立核心的人才队伍。
其次，持续并购来抢夺人才和技术。
第三，建立开源的生态，占据产业核心。
今日，大多数技术进步都不是封闭的制造制造。
技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。
今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。
第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。
工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将本人的服务“云端化”来赋能全行业。
正如马化腾所说的将来的企业都是在云端用AI处理大数据。
并且在一些领域开头试水消费级人工智能的场景。
生疏人工智能的力气与局限
AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实力气。
AI的迸发对商业的塑造或许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。
使用场景不再是新颖的概念呈现，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，制造直接的经济价值。
从生疏物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种力气：
⒈感知智能：
在语音识别、图像识别领域已经有很深化的使用，赐予了机器“看”和“听”的力气。
甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。
⒉理解力气：
自然言语理解成为隐形的标配植入到产品中。
协作计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。
⒊数据智能：
机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的隐秘，并且不断自动优化算法，提升数据分析力气。
⒋决策力气：
本质是用数据和模型为现有问题供应处理方案。
棋类玩耍是一种典型的决策力气，人类在完善信息博弈的玩耍中已彻底输给机器，只能在不完善信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。
在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策力气的用武之地。
人工智能的价值地图：
产业融合正在加速
与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。
一大批AI使用的先导者正在将AI力气赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。
下面我将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业添加革命。
首先是零售行业。
上图是亚马逊推出的无人超市AmazonGo。
在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。
从顾客进店开头，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术推断商品品种，自动生成购物订单完成自动结算。
现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般衰亡。
当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同力气的使用将全面转变现在的零售模式。
比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、掩盖多少人群、卖多少东西？
时装周选购设计师的衣服，买那些今年会畅销？
以前这些都靠零售人的阅历做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。
其次个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济进展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。
人工智能在医疗行业的使用很广泛。
用人工智能来帮忙医疗影像诊断大家已经比较生疏了。
我想说的是人工智能对精准医疗的推动。
全部遗传密码的信息都是格外格外多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他将来健康进展的危急要素做出评估，依据评估进行适当干涉，这样的话有些疾病不进展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。
第三个例子来自制造业。
波士顿有家出名的机器人公司叫RethinkRobotics，顾名思义就是重新思考机器人。
这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。
这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。
Baxter 接受顺应式手臂并具无力度探测功能，能够顺应变化的环境，可“感知”特殊现象并引导部件就位。
你只需挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。
其次，对于制造业来说人工智能不只仅意味着完成某项工任务的机器人，也是将来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。
通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造配备的智能化。
人工智能的经济影响
共享了三个例子，我来总结一下人工智能在经济层面的影响。
第一，生产效率的提升。
人工智能制造了一种虚拟的劳动力，能够处理需要顺应性和灵敏性的简约任务。
其次，买卖成本的下降。
互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了买卖成本。
随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务婚配，进一步优化资源的支配。
第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。
机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多品种型的数据买卖模式。
数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。
数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。
转型之路：
五要素坚实人工智能基础
人工智能将一切变化都带入了超高速进展的轨道。
创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？
实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：
数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以使用的基础。
第一是数据。
我们对数据的生疏不该当停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。
而该当看到它导致机器智能的产生。
但首先，数据是有条件的。
垂直行业的数据，高质量的数据。
在国家层面，也有很多数据开放方案。
其次是算法，人工智能的人才照旧是很稀缺的。
高校和企业的人才流淌越来越频繁。
但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。
可以让更多中小企业享受AI力气。
第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。
但随着数据的迸发式增长，现有算力将无法婚配。
除了这三驾马车，从试验室到行业使用，在人工智能的使用过程中还需要加入两个元素：
■首先是场景。
理解场景是人工智能使用的核心。
人工智能必需落到精准的场景，才能实现实在的价值。
理解人工智力气量可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。
■其次是人机回环，即human-in-the-loop。
“人机回圈”的第一层含义是人工智能使用中需要用户，即人的反馈来强化模型。
更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。
机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。
“人机回圈”的核心是构建模型的想法不只来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。
专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。
人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的力气，再用到场景中，构成一个闭环和迭代。
总结
1. 本轮人工智能浪潮是基于深度学习的进展，将快速渗透到数据密集行业。
2. 人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的力气。
3. 人工智能成为新的生产要素，人机协同将成为普遍趋势。
4.人工智能的使用转型需要满足数据、算法、算力、场景、反馈五个元素才能奠定行业使用的基础。
目前，人工智能对实体行业的渗透还处于萌芽期。
人工智能被寄予了成为下一代产业革命驱动力的厚望。
而释放人工智能的能量，构成产业革命的动能，需要查找契合人工智能技术特点，并找到优于其他技术的实体经济适用领域，让人工智能真正处理行业痛点，实现系统层面的收益。
从长期来看，人工智能的定位绝不只仅是处理狭窄的、特定领域的简约使用，而是真正像人类一样能够同时处理不同领域、不同类型的问题，进行推断和决策。
这也是我们通常所说的“通用人工智能”。
进展人工智能的终极目的并不是取代人类，而是通过人工智能将人类从繁重的反复工作中解放出来，实现对人类全体更有价值的目标。
这个将来或许还有些遥远，但通往将来的道路上，新商业和新经济将会是革命性技术附赠的礼物，无限可能的将来等待我们一起描绘。
以上为腾讯争辩院高级争辩员徐思彦在腾讯全球合作伙伴大会“智造”分论坛上的共享。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPSOS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”：
云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今日，企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气，实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。
假如不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的志愿，这些将不行能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。
面对新一代技术+商业操作系统AI-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气，领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
1.重新行业规划：
你的世界观要怎样转变才算足够？
你必需对行业典范进行怎样的反思？
2.重新构建企业：
你的企业需要做出什么样的变化？
你预备如何重新定义你的公司？
3.重新打造本人：
你需要成为怎样的人？
要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必需如何去做？
AI-CPSOS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉，构成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
1.精细：
这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。
2.智能：
模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的力气。
3.高效：
企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
4.不确定性：
数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历，其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。
次要的不确定性包含于三个领域：
技术、文化、制度。
5.边界模糊：
数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。
这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速集中。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长：
1.制造虚拟劳动力，担当需要顺应性和灵敏性的简约任务，即“智能自动化”，以区分于传统的自动化处理方案；
2.对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
3.人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟簇新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
1.超越自动化，开启新创新模式：
利器具有自主学习和自我把握力气的动态机器智能，为企业制造新商机；
2.迎接新一代信息技术，迎接人工智能：
无缝整合人类才智与机器智能，重新
评估将来的学问和技能类型；
3.制定道德规范：
切实为人工智能生态系统制定道德准绳，并在智能机器的开
发过程中确定愈加明晰的标准和最佳实践；
4.留意再支配效应：
对人工智能可能带来的冲击做好预备，制定战略挂念面临
较高失业风险的人群；
5.开发数字化+智能化企业所需新力气：
员工团队需要乐观把握推断、沟通及想象力和制造力等人类所特有的重要力气。
对于中国企业来说，制造兼具包涵性和多样性的文化也格外重要。
子曰：
“君子和而不同，小人同而不和。
” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
假如说上一次哥伦布地理大发觉，拓展的是人类的物理空间。
那么这一次地理大发觉，拓展的就是人们的数字空间。
在数学空间，建立新的商业文明，从而发觉新的创富模式，为人类社会带来新的财宝空间。
云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPSOS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并制造新的强大引擎。
重构生产、支配、交换、消费等经济活动各环节，构成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。
引发经济结构严峻变革，深刻转变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的全体跃升。
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