2017年，阿爾法狗（AlphaGo）的升級(jí)版來華對(duì)戰(zhàn)世界第一的圍棋冠軍柯潔并取得完勝，將人工智能的話題熱度推向一個(gè)新高潮。緊隨著，中國(guó)中央和地方政府連續(xù)發(fā)放針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的政策“紅包”,將人工智能推向落地應(yīng)用的快車道。2018以來，應(yīng)用型AI公司開始風(fēng)生水起，在資本和商業(yè)化兩線取得雙豐收。

所謂應(yīng)用型AI公司，簡(jiǎn)言之就是自己有研究、有技術(shù)，也有產(chǎn)品和解決方案，甚至擁有自己的應(yīng)用場(chǎng)景的一體化AI公司。目前，人工智能企業(yè)主要的應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在教育、醫(yī)療、無人駕駛、電商零售、金融、個(gè)人助理、園區(qū)、家居、展廳等多個(gè)垂直領(lǐng)域內(nèi)的多個(gè)場(chǎng)景。 

人工智能+教育：人工智能教育的相關(guān)概念一直受到資本市場(chǎng)的關(guān)注，技術(shù)上，通過語音交互和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人閱卷改卷、背誦機(jī)器人、在線口語評(píng)測(cè)等功能；

人工智能+醫(yī)療：去年8月，騰訊推出了首款將人工智能技術(shù)運(yùn)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的產(chǎn)品“騰訊覓影”，將圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)等AI領(lǐng)先技術(shù)與醫(yī)學(xué)跨界融合研發(fā)而成，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病篩查和診斷；

人工智能+無人駕駛：即使無人駕駛的噱頭足夠吸引人，但是為了彌補(bǔ)人工智能的不足，仍然需要采取幕后有人為監(jiān)督的干預(yù)措施，并逐漸逐漸將人工智能應(yīng)用在沒有監(jiān)督的情況下運(yùn)行；

人工智能+零售：人工智能針對(duì)電商領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的功能主要有客服、實(shí)時(shí)定價(jià)促銷、搜索、銷售預(yù)測(cè)、補(bǔ)貨預(yù)測(cè)，還可以智能推薦你喜愛的商品信息以及機(jī)械手臂機(jī)器人完成自動(dòng)工作；

人工智能+個(gè)人助理：在這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用通常比較多見，比如蘋果Siri、微軟小冰等，都是接觸較為基礎(chǔ)的應(yīng)用，隨著聊天機(jī)器人日益發(fā)展成真正的智能助理，其可以幫助用戶做很多事情；

人工智能+園區(qū)：通過“互聯(lián)網(wǎng)+”的領(lǐng)域延伸，構(gòu)建智慧運(yùn)維平臺(tái)，融入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等核心技術(shù)，為園區(qū)和入駐企業(yè)的產(chǎn)品與服務(wù)提供智能展示平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)招商的可視化；

人工智能+家居：通過語音控制設(shè)備，從而輕松調(diào)節(jié)家里的風(fēng)扇、空調(diào)、空氣凈化器等家電，這樣的場(chǎng)景目前已基本實(shí)現(xiàn)。

人工智能(AI)正對(duì)各行各業(yè)帶來深遠(yuǎn)影響，并被企業(yè)視為提升運(yùn)營(yíng)效能、應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的必經(jīng)之路。然而，對(duì)大部分傳統(tǒng)企業(yè)以及中小型企業(yè)而言，目前人工智能還未創(chuàng)造價(jià)值，距離真正落地尚遠(yuǎn)，還有許多障礙需要克服。當(dāng)前企業(yè)在部署AI時(shí)主要面臨技術(shù)復(fù)雜、使用門檻高、研發(fā)投入高以及現(xiàn)有IT系統(tǒng)的制約等障礙和挑戰(zhàn)。  

伴隨人工智能的發(fā)展與應(yīng)用逐步成為世界各國(guó)的發(fā)展戰(zhàn)略，AI技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了歷史性拐點(diǎn)，人工智能正在成為企業(yè)發(fā)展新的引擎。對(duì)企業(yè)而言，人工智能衍生的商業(yè)價(jià)值主要包括客戶體驗(yàn)、新增收入以及成本降低。未來10年人工智能將成為最具顛覆性級(jí)別的技術(shù)。

國(guó)內(nèi)許多企業(yè)已經(jīng)在嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)來提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)部，人工智能技術(shù)已應(yīng)用于生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、市場(chǎng)營(yíng)銷等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中；在傳統(tǒng)企業(yè)中，將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合，率先應(yīng)用人工智能的企業(yè)已經(jīng)有所斬獲，并已逐漸形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

雖然目前國(guó)內(nèi)各界正紛紛擁抱人工智能技術(shù)，但一個(gè)不容忽視的現(xiàn)實(shí)是，人工智能技術(shù)的企業(yè)級(jí)應(yīng)用依然處于初級(jí)階段，尚未迎來大規(guī)模爆發(fā)。調(diào)研顯示，在制造業(yè)領(lǐng)域，人工智能目前尚未充分施展拳腳，應(yīng)用潛力仍待開發(fā)。絕大多數(shù)制造企業(yè)正試圖利用人工智能技術(shù)提升產(chǎn)品和服務(wù)。然而，出于數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全等原因，大規(guī)模應(yīng)用這一新興技術(shù)的企業(yè)依然寥寥。目前只有少數(shù)制造企業(yè)達(dá)到了“應(yīng)用智能”階段。僅有5%的企業(yè)正投資應(yīng)用人工智能技術(shù)改造其生產(chǎn)制造，而全面應(yīng)用人工智能解決方案的企業(yè)僅占2%。

人工智能技術(shù)不僅可以推動(dòng)企業(yè)核心業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型，還能提升員工和客戶體驗(yàn)，最終催生新的商業(yè)模式。但是在目前，對(duì)大部分傳統(tǒng)企業(yè)以及中小型企業(yè)而言，要想真正擁抱人工智能技術(shù)，還面臨著各種瓶頸和門檻。

例如，中國(guó)的制造業(yè)很多都是低毛利企業(yè)，企業(yè)會(huì)非?？粗赝顿Y回報(bào)率。在低毛利情況下，投AI這樣一個(gè)投資回報(bào)率不是那么明確的新技術(shù)時(shí)，企業(yè)管理層自然會(huì)有疑問，這是當(dāng)前人工智能技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用時(shí)不容回避的一個(gè)問題。企業(yè)目前應(yīng)用AI的挑戰(zhàn)主要包括人才、新技術(shù)投入、AI科研與企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境不匹配等。

企業(yè)當(dāng)前在部署AI時(shí)主要面臨四大挑戰(zhàn)。首先，處在爆發(fā)期的AI技術(shù)快速迭代演進(jìn)，讓傳統(tǒng)企業(yè)無所適從。人工智能技術(shù)本身具有一定的復(fù)雜性，因?yàn)樗蔷C合性的學(xué)科，涉及數(shù)字計(jì)算、優(yōu)化算法等眾多學(xué)科。對(duì)企業(yè)來講人工智能技術(shù)處于爆發(fā)期，新的算法層出不窮，很難跟蹤這些技術(shù)。

其次，AI全周期應(yīng)用鏈涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，使用門檻極高，對(duì)人員技能有很高的要求。企業(yè)里做的可能是端到端的解決方案，一整條鏈條都要做好，而現(xiàn)在市場(chǎng)上缺乏端到端的解決方案。而且，企業(yè)在應(yīng)用人工智能時(shí)，還要懂業(yè)務(wù)、懂大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等知識(shí)，這些又是企業(yè)比較缺乏的。

再次，大規(guī)模技術(shù)研發(fā)投入也成為企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的一大障礙。隨著人工智能技術(shù)成為當(dāng)前最熱門的技術(shù)，大的互聯(lián)網(wǎng)公司和科技公司都在進(jìn)行大規(guī)模投入，競(jìng)相重金爭(zhēng)奪人工智能人才。企業(yè)發(fā)展到這一階段，如果要應(yīng)用人工智能，肯定要有投入。

此外，企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)還需要滿足企業(yè)級(jí)IT系統(tǒng)的苛刻要求。企業(yè)的人工智能平臺(tái)并不是很容易就能創(chuàng)建，需要涉及到很多問題，比如安全問題、數(shù)據(jù)集中問題、平臺(tái)跟大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合問題、與互聯(lián)網(wǎng)對(duì)接問題等，面臨的門檻非常高。

現(xiàn)階段并非所有的應(yīng)用都適合AI，AI技術(shù)分成三個(gè)層次：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。AI的成功應(yīng)用必須要與現(xiàn)階段的技術(shù)成熟度，以及應(yīng)用成熟度相結(jié)合。

基礎(chǔ)層：包括像硬件、云服務(wù)、傳感、開源的一些數(shù)據(jù)模塊，目前這些優(yōu)勢(shì)大部分還掌握在美國(guó)的大公司手中。

技術(shù)層：中國(guó)這兩年發(fā)展的非?？?，其中有圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語義的識(shí)別、運(yùn)動(dòng)的學(xué)習(xí)和時(shí)間序列的學(xué)習(xí)，但是它離商業(yè)化的場(chǎng)景還有一定距離，當(dāng)它訓(xùn)練成功的時(shí)候，可以成為一種模塊來加載它的應(yīng)用層。

第三層是應(yīng)用層，現(xiàn)有AI的場(chǎng)景一般分成幾類。第一類是以智能駕駛為代表的應(yīng)用，表面直觀，看起來非常容易理解的，但其實(shí)在應(yīng)用場(chǎng)景中的情況非常復(fù)雜；第二類是底層結(jié)構(gòu)非常清晰完整的抽象的數(shù)據(jù)模型，例如物流倉(cāng)儲(chǔ)貨運(yùn)的數(shù)據(jù)優(yōu)化，以及企業(yè)資源管理優(yōu)化，這兩個(gè)方向從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來講是非常標(biāo)準(zhǔn)的，特別適合用AI進(jìn)行優(yōu)化；另外還有一個(gè)方向是量化金融和智能投顧等。

參考資料：人工智能企業(yè)級(jí)應(yīng)用要邁四道坎