2018年人工智能商业化五大洞察

 

　　对于人工智能高速发展的原因，美国工程院院士、麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任丹妮拉·鲁斯曾介绍，人工智能高速发展得益于以下三条线：一、计算力的增长;二、海量数据的积累;三、算法的进步和优化。

 

　　她表示，这三条线并行发展带来了一种合力，导致人工智能技术高速发展。只要是商业活动，企业都可以从历史数据分析当中获得未来的一些发展趋势，并且知道基于历史数据该采取什么行动，这就是人工智能商业化应当扮演的角色。

 

　　2018年是人工智能商业化元年，国家也发布新一代人工智能发展方向，这一年人工智能也成为前沿科技的代名词，也在技术落地方面取得了可喜的成果。有专业人士也对此作了5个方面的洞察。

 

　　1、大数据积累的领域，AI落地速度快

 

　　智能零售和金融风控是两个典型领域。以智能零售来说，用AI技术实现人、货、场零售三要素的重新定位，让客户方便快捷购物的同时，让B端商家轻松经营，节省开店成本。

 

　　计算机视觉图像识别技术对于顾客购物习惯、商品图片的采集，行成庞大的数据积累，AI算法对于数据挖掘技术进行提升，加上算力的优化，使得B端商家公司能够快速调整商品售卖需求，通过大数据实现精准营销。例如深兰科技的智能零售、百融金服的智能风控服务等。

 

　　2、AI应用“多级变现”特征显着

 

　　不是所有的AI产品或服务，都本身具备较大的商业价值。在部分领域，AI只是作为类似“中间介质”的角色，帮助产品的其他环节和功能实现商业变现。例如，对于智能音箱、教育机器人等智能设备，语音交互技术优化了人机交互模式，提升了用户体验。然而，智能设备的使用价值不在于其本身，而是在于借助语音交互为用户提供的内容和服务。由于AI技术对于用户体验的优化，使得内容和服务的分发流量增加，从而实现商业价值。典型案例有科大讯飞的智能语音平台、出门问问的AI开放平台等。

 

　　再例如，医疗领域针对病理学的细胞自动检测设备，AI技术使得机器自动诊断成为可能，能够极大程度上弥补中国病理学医生的缺口。对于企业而言，自动检测设备带来的商业价值，远不及细胞固定剂、染色剂等耗材带来的商业价值更大。

 

　　3、整合人工智能+大数据+物联网+云计算，输出平台能力

 

　　技术平台类企业，往往能够根据不同行业、不同客户的不同需求，接入平台中特定的功能模块，其可塑性往往使其拥有广阔的目标市场。而有些企业本身未必是技术的原创研发者，他们更多是在做技术整合，拥有语音交互、人脸识别、图像识别等各类人工智能技术能力的企业作为其上游供应商，成为其技术能力的后院。此类平台型企业，往往针对具备多元化需求的应用场景，例如智慧社区、智慧城市、智慧家庭等等，典型的案例包括海尔U+的物联网系统等。

 

　　4、机器人市场火爆，带动产业链各环节进入商业红利期

 

　　在各类产品与服务中，机器人是公众认知最强烈的人工智能产物，近年来机器人在线下零售店、火车站等公共场所、家庭儿童教育、养老陪护与家务工作等多种场景落地速度快，国内一大批机器人企业迅速成长起来，例如优必选的场景机器人解决方案、智伴教育机器人、小米扫地机器人等等。

 

　　机器人市场的爆发，同时带动了上游零部件、核心技术产品供应商的商业落地。例如，为机器人提供自主定位导航、路径规划的激光雷达供应商，提供语音交互功能的芯片模组等等。

 

　　5、自动驾驶将成为门槛最高的赛道，未来潜力很大

 

　　自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。

 

　　我国自动驾驶领域开始探索的除了一些互联网巨头，如百度、腾讯、阿里、华为以外，还有人工智能领域的以DSK为首的企业也在布局。例如，商汤科技通过计算机视觉技术和本田合作研发自动驾驶车， 科大讯飞也计划整合语音技术和线控技术提供给车厂，深兰科技则在整车落地方面具备一定实力，通过机器视觉等软硬件技术自主研发生产了全球首款“国宝”外形的熊猫公交车。

 

　　在未来，人工智能领域的投资将以“AI+行业”的方式展开，预计人工智能应用场景较为成熟且需求强烈的领域，如安防、语音识别、医疗、智慧城市、金融、自动驾驶等领域，带来升级转换，提高行业智能化水平，改善居民智能生活情况，预计随着诸如无人驾驶汽车等认知智能技术的加速突破与应用，人工智能市场将加速爆发。