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Gartner:如果没有人工智能 ,技术提供商会错失 3000 亿美元市场

【新智元导读】Gartner上周在北京举办发布会,Gartner个人技术团队研究副总裁Tracy Tsai和新智元分享了她对于人工智能商业趋势和影响的分析与判断。Tracy Tsai认为,“人工智能+”时代正在到来,在未来的12个月,首席执行官及企业部门领导需要确定如何通过人工智能趋势盈利;人工智能领域的投资将从B2B开始;企业用户对AI的需求主要体现在降低成本和发现新商业模式两方面。

“10年以前,我们很难找出10款基于机器学习的应用;10年以后,很难找到10款不基于机器学习的应用。” Gartner个人技术团队研究副总裁Tracy Tsai如是说。

此时是2017年3月,IT研究和咨询公司Gartner认为这是一个好的时间节点,来进行一场媒体见面会,分享其对于“人工智能的商业影响及其使用案例”的观点。

如果没有人工智能,技术提供商会错失 3000 亿美元市场

“我们看到,”Tracy Tsai说,“到2021年,有30%的新的营收增长,只要和行业有关的,都一定会包含人工智能的技术。换句话说,一个技术提供商的技术里面如果没有包含人工智能,可能会错失这个30%的市场。”

Gartner 预测,到2020年,AI将产生 3000 亿美元的商业价值。智能化将渗透到生活和工作的方方面面,从语音虚拟个人助理(VPA)、智能视频数据分析、VR/AR头戴式显示器以及个人助理机器人到自动驾驶汽车,AI将无处不在。各大企业正在将AI与各类终端设备、平台和分析学相结合,以期到2021年仍能引领市场。在未来的12个月,首席执行官及企业部门领导需要确定如何通过人工智能趋势盈利;专注于硬件与零部件的供应商须与新的伙伴达成合作关系,以提供适应该趋势的解决方案。

“AI不是一个新生事物,”Tracy Tsai说,“其在技术上的主要进展是2012年开始使用深度学习的方法,能够让大量的信息数据,经过深度学习的机制,自我学习、训练,又有加速器可以帮助快速处理这些信息,从而得到我们想要的、预想的一个答案。这个提炼和分析信息并做出预测的过程,可以用到各行各业。”

“中国很喜欢使用‘互联网+’的时代这一概念,我们认为未来‘互联网+’最重要的是在线下,也就是物联网。物联网实际上提供了过去没有的信息和数据。使用AI深度学习技术,结合这些宝贵的数据,我们就可以去做预测,做风险管控,做视觉运算,做语音处理,等等等等。所以我们说未来可能是“人工智能+”的时代,几乎各行各业,包括在生活当中,会有越来越多的人工智能悄悄渗透,不管是哪个行业都可以用到这样的技术。”

“实际上从技术层面讲,基本原理就是这样。但是可以产生的案例有几千种,所带来的商业结果是几百万种。事实上这些案例中很多都不是新的,比如怎样预测消费者的消费行为、怎样预测价格、或者怎样预测某个系统会有什么样的故障。过去的方法是要把一个一个数据抽取出来,然后去标注、去做。现在我们可以把这个数据放到系统里面,让它自己去学习。比如一个很有经验的医生,他可能有十五年的经验,他看过500张的核磁共振的相片,他知道这个病人大概有什么样的、可能的病因,未来会发生什么。但是,人工智能机器人可能看过5000张甚至是50000张的核磁共振照片,它可以更快的诊断和诊疗。只要是需要很多年经验累积的,要看过很多数据的,包括法律、医疗、会计、人工服务等等,未来都可以交给人工智能机器学习去处理。这将是一个趋势。”

接下来Tracy Tsai又分别以投资理财、安防监控、无人驾驶、自然语言交互等领域中AI技术的应用为例,进一步说明了这一趋势。

当被新智元问到“2017年人工智能最重要的发展趋势是什么”时,Tracy Tsai表示,除了如上所述,各行各业都会涌现出和AI相关的应用——这一点是从2016年就已经开始的,另外值得注意的就是会出现更多的新创公司。“因为现在的投资标地不多,钱又很多。但是市场需求又很明确,都希望让自己的商业数字化改造能够有好的效率,而这么多的新创公司也都有自己的创意。这些新创公司也不是小公司,也是大的公司。因为市场需求大,新创公司有机会,钱又多,就会有很多产品出来。现在已经有2000多家的新创公司在做AI的解决方案,所以2017年我们会看到有很多的新创公司还在演变当中。”

AI相关的硬件

对于和AI相关的硬件,Tracy Tsai将其分为计算性能加速、AI用户端、AI自动设备端和感测器等相关零件四个门类。

谁来为AI买单:2B 到 2C

Tracy Tsai 认为,第一波比较积极的人工智能领域的投资,一定是和B2B相关的,之后是B2B2C,然后才是消费者。

Tracy Tsai以智能家居为例,描绘了AI的B2B图景。AI技术提供者为智能家居厂商的产品提供了附加值,由此吸引了投资。“智能家居可能不是把成本增加移到消费端,让消费者多付。消费者从来不觉得我要多付钱,消费者会觉得:我要更好的服务,我要更好的品质,可是我不多付钱。

AI技术提供商会从第三方去收取费用。整合了AI技术的第三方平台会在消费者购买某件产品——比如冰箱时,智能地分析他还需要什么产品,然后做出相关推荐。这时第三方就必须付给AI技术提供商相应的费用,而这一费用本质上是从冰箱等产品的销售中收上来的。这是B2B模式的一种。

相似的例子还有健康管理、教育咨询等,都是借助AI技术进行相应的推荐,它不属于产品本身的价值,但是带动了产品的销售。由此实现AI技术从第三方的收费。还有一种是通过数据的搜集直接帮助销售(当然必须是匿名的),比如借助AI技术获知某个区域消费者对某类产品的偏好等等。还有就是AI技术提供商直接跟冰箱厂商合作。假设我是联网家居解决方案的厂商,但只做开关控制,我就可以跟冰箱厂商搭载在一起,研究如何实现更好的应用,增加产品附加值和功能,实现B2B2C。”

企业用户对AI技术的需求:如何降低成本,发掘新的商业模式

根据对千人以上企业的调研,Tracy Tsai 非常明确地指出了厂商对 AI 技术的两大需求。

“第一是帮我去了解有什么方式可以降低成本。因为现在要增加新的业务是很难的,我唯一可以增加营业额的办法,就是降低成本。所以你如果告诉我说我原来需要花两天或者两个礼拜的流程,现在可以缩短到只要两个小时,我一下就能算出来我成本可以节省多少,我就愿意投资了。所以你必须要去了解你的技术可以帮助他有多少成本效率上的提升。”

“第二就是AI技术能够告诉我一个原来我还不知道的新的商业模式,原来我还可以这样卖东西。我有了一个新的渠道,我可以这样去赚钱,那么我愿意投资。”

细化来看,可以从下表体现:

下图则是关于企业使用AI或机器学习技术的具体用途:

应明确对话式AI的应用

Tracy Tsai特别提到,智能家居的一个问题,就是操作界面太过复杂,也许在未来只要通过说话发布指令就好了。这无疑有赖于对话式AI的发展。针对新智元提出的“交互式AI目前的语义理解水平是否能满足智能家居等真实应用的要求”这一问题,TracyTsai说:“其实目前的对话式AI,在具体的、单纯的应用场景下还是可用的。比如教育咨询客服、银行客服等等,在有限的语境下可以工作,而且还能不断学习。

但在开放的环境下,进行人机对话,这还是非常难的。比如一定要和电灯开关探讨哲学问题,或者为了好玩问它很多超出它设计范围的问题,反馈就不会很好。这样一来就容易把技术贬低化。因为期待值太高,反而会把负面的东西放大。所以技术提供商要很小心的去介绍产品,不要太夸大。太夸大对产品或者对公司本身,或者对整个人工智能行业都是有伤害的。”

本文分享自微信公众号 - 新智元(AI_era)

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原始发表时间:2017-03-22

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