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解读中国AI创新应用白皮书丨两大具体建议教你用AI赋能企业

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来源: 作者: 2019-04-09 05:26:46

在全球人工智能发展的浪潮下,市场对人工智能的投入与期望空前巨大,因此,正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态和市场情况,成为了各行各业的首要任务。基于此,中国人工智能学会与罗兰贝格联合发布了《中国人工智能创新应用白皮书》,这份报告为各行各业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议,同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。

为更好的服务于AI行业从业者,亿欧将通过本篇文章对《中国人工智能创新运用白皮书》进行解读,同时,在12月14日,亿欧将在北京·中国大饭店举办「2017亿欧创新者年会·AI产业应用峰会」,我们将邀请众多投资人、创业者、领域精英共同探讨AI。

1、人工智能发展背景介绍

近年来,在人工智能应用领域,无论是市场规模还是资金投入都在迅速增长:从2012年到2016年,全球每年人工智能融资总额持续增长并达到70%的增速,同时,预计在2025年,全球人工智能市场规模将到达3万亿美元。市场对人工智能持续高涨的热忱,一方面来自于技术本身的提高,包括数据、算法、计算力,这些因素为商业应用创造了价值;另一方面,大数据、物联网和云计算等技术,使人们意想到数据与信息的重要性,而这些正是人工智能技术发展的原材料。

具体来看,从1986年到2007年,全球单日信息存储能力增加了约120倍,而在数据生成量方面,预计到2020年,将到达44ZB,是2009年的44倍。数据量的成倍增长,伴随的是计算力的提升和机器学习算法的突破。近期,寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继取得融资,新一代计算芯片可以提供更强大的计算力,同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

不仅是在底层方面,物联网、大数据、云计算技术也是近几年发展的关键。其中,物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境,同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献,能够帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力不仅能够降低计算成本,还能提升计算的效力。

得益于技术的进步,人工智能产业发展受到了资本方的大力支持。从技术方面看,人工智能方向的企业主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业,如DeepMind、Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等,另外还有专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。其中,通用型人工智能由于研发技术难度大,目前多由巨头互联网公司在进行布局,短期内没有明确的技术突破前景;而专用型人工智能企业虽然数量众多,但其发展依然受制于需要人工标注的数据限制。

从应用方向上看,金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业,其运用场景相对成熟,企业的融资热度也较高。从上图可以看出,医疗、商业、金融、交通等领域深受资本青睐。在医疗领域,人工智能算法被应用到新药研制,提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展;在金融领域,智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的运用;在自动驾驶领域,谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纭加入。

二、人工智能商业应用现状

《中国人工智能创新应用白皮书》认为,人工智能的应用将率先落地在数据积累丰富的行业,以及在应用场景较为明确、应用价值较为直接的价值链环节(例如营销、服务等)。虽然目前人工智能在各个行业的发展会遭到数据量等因素的制约,但整体还是处在一种蓄势待发的状态。

从定量的角度进行分析,到2030年,人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。其最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗行业。

在金融行业,人工智能可以在风险控制、资产配置、智能投顾等方向进行应用,预计将带来约6000亿元的降本增益效益。在汽车行业,人工智能在自动驾驶上的技术突破,将带来约5000亿元的价值增益。在医疗行业,通过人工智能技术,在药物研发领域可以提高成功率、在医疗服务机构内可以提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助,预计可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业,人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现,同时能够对市场进行精准预测,下降库存,预计将带来约4200亿元人民币的降本增益效益。

3、企业该如何借力人工智能?

人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术,它将引导一系列新的商业变革。目前,谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都在收购人工智能初创企业或自建研发实验室,巨头都已如此,普通企业更加应当借力人工智能。

企业发展人工智能总体思路

企业在制定人工智能发展计划时,首先应当明确,在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术,有甚么机会可以把握,或者说,如果不开始布局人工智能,会失去哪些机会。其次,企业需要通过研究外部市场发展情况,来了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局,评估人工智能技术在本身业务背景下的各种应用机会。

企业发展人工智能配套能力的具体建议

企业在制定人工智能发展战略时需要斟酌的几大核心问题是:如何选择切入人工智能创新技术运用的适合时间点?是做创新运用的先行者还是跟随者?是采取自建技术团队的方式还是通过外部合作推进技术应用?

在理清这些关键问题的思路后,在相关的配套能力方面,《中国人工智能创新运用白皮书》有如下两条建议:

建议1,建立专项部门或负责小组,在组织间买通资源信息,并尽快执行融会技术,并指定高层人员负责建立的专项部门,各个部门共同承当人工智能项目推进所需要的资源支持;组建项目小组,并由企业高层人员直接管理。尽早开始在试点运用场景上进行实行:设计效果反馈机制,在小范围业务内进行试点与反复测试。

建议二,对内鼓励内部创新孵化,对外善用资本运作手段,加速人工智能能力进程;建立明确的投资策略与投资方向,建议企业学习早期项目投资机构的投资策略,对各类中小型人工智能企业进行大范围但小投资额度的布局。同时,斟酌将国外领先的人工智能技术型企业纳入投资范围内,建立专门负责的相关投资部门。

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