文 | 杜玉 2019年3月19日中央全面深化改革委员会第七次会议上，审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出全面促进人工智能与实体产业的融合，人工智能商业化再迎政策红利。 什么是人工智能商业化？ 商业化是相对于实验室概念产品而言，人工智能商业化即企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的商业行为。 人工智能基础技术渐趋成熟至达到商用条件，从而能够在更广泛的场景下发挥价值，是其商业化的前提。加之近年来，互联网产业进入洗牌期，资本市场对人工智能的投资也表现得更加理性。 可以说，商业化将是近几年维持人工智能热度的主要力量。 在本篇报告中，我们集中梳理了目前已进入商业化阶段的人工智能应用场景，并结合案例，阐述行业发展现状。 ? 本篇报告主要内容有： 1.人工智能商业化背景； 2.人工智能商业化驱动力； 3.人工智能投融资分析： 4.人工智能基础层发展现状； 5.人工智能技术层发展现状； 6.人工智能应用层主要场景：安防、金融
但就是这么厉害的技术，谷歌一直没将其商业化。 而据外媒最新消息，谷歌已经将“创造营收”做为其AI业务的一大新目标，开始将技术研发成果进行商业化落地。 部分外媒指出，这些都表明谷歌正准备让人工智能研究成果实现商业创收。可能对于谷歌来说，他们的AI棋盘已经初步成局，此时不动，更待何时。 核心搜索业务需要创新 人工智能技术需要场景落地 2016年，谷歌宣布合并的搜索与人工智能部门，任命原人工智能部门研究主管John Giannandrea负责公司旗下最重要的搜索引擎业务。 当时的合并理由是，互联网的核心技术正在发生从人类向人工智能转化的巨大变革，人工智能有望成为信息筛选更加有效的工具。 ? 这样的变化，从谷歌自身的发展看，最现实的理由可能就是：核心搜索业务需要继续创新，人工智能技术则需要更大的空间进行更多的场景落地。
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来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。 今天跟大家分享一下我们在行业里面的一些思考，我主要讲的主题是想跟大家分享，人工智能是如何商业化，我们认为怎么样可以更好的商业化人工智能技术。 ? 我们可以先看一下一个短片，这是我们自己所做的，怎么样去把技术应用到实际一个商业场景里面去。但首先我们先抛出结论，我们认为人工智能优先的技术应用应该优先在2B端，并且替代人力的一个商业应用。 更何况无人驾驶技术还能够大大的增加运输的效率。 今天咱们讲的话题是怎么样把人工智能技术更好的商业化。我们的思考是说为什么要选择2B以及替代人工的需求。 所以结论是，我们认为人工智能技术的商业化应该优先从2B端的服务，并且是替代人力的商用应用的开始。谢谢大家，这是我的分享。
虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。 人工智能和商业决策 在人工智能问世之前，企业不得不依赖于不一致的数据。因此，决策过程不是很精确。就在那时，人工智能来拯救世界。现在，有了人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。 在这里，您有一个智能机器人，它可以映射汽车玩家(包括买家、制造商和运输服务提供商)在各个级别所做的决定。这种人工智能的决策帮助汽车制造商预测了未来无人驾驶汽车的流行趋势。 对于营销专业人士来说，这是了解他们的产品如何被目标受众感知的一个很好的方式。一般来说，手工数据挖掘分析是乏味的，并且需要很长时间才能完成。人工智能以其先进的搜索和分析功能使时间消耗最小化。 基于人工智能的未来商业决策 可以说，那些认为人工智能会让员工过时的人的观点只能被认为是一个神话。人们实际上不会因为机器而失去工作，但会提高他们的工作质量。人工智能将帮助员工更有效地工作。
营销人员使用人工智能来产生个性化的推荐和自动完成订单。这个列表实际上是无限的。 如果没有人工智能，从信用卡欺诈检测到电子邮件垃圾过滤器、预测交通警报到个性化提醒等许多如今被认为是理所当然的服务都不可能实现。 AI被广泛使用的一个领域是商业智能。 人工智能商业智能软件使企业能够将数据分解为可管理的见解，并理解大数据。 人工智能也有可能改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据来报告发生了什么。 下一波由人工智能驱动的助手将能够实时分析大数据，以快速掌握客户的需求和优先级，并执行所需的工作。人工智能将使超个性化成为默认标准，而不是像现在这样的高级服务。 人工智能已经站稳脚跟。人工智能有可能改变高管的决策方式、营销人员与客户打交道的方式、企业之间的竞争方式以及企业整体发展的方式，使其变得更加强大。未来的商业智能必将由人工智能系统驱动。
近年来，随着我国云计算，云存储，人工智能技术的飞速发展，线上数据的不断丰富，和移动支付技术的快速普及，人工智能时代，一种新的商业模式逐渐成形。这种模式就是OMO模式。 基于人工智能技术，和大数据技术，这种模式还可以提供精准的个性化服务。相比之下，其它商业模式很难做到。 其次，它是三位一体的模式，线上，移动，线下三位一体，打造全时空的体验店营销系统。 更重要的是，这种系统可以打破时空限制，通过人工智能技术，使消费场景更加灵活多样化，有效增强客户的消费体验。这是其它商业模式不具备的。 最后一点，这种平台型商业模式，相对于其它商业模式，人工智能技术和大数据技术的运用，可以有效降低经营成本；增加收益来源；客户粘性更大；它还可以整合资源，促进产业升级。 试想一下，在将来，通过对孩子平时学习数据的上传分析，制定个性化的有针对性的对孩子进行教育辅导的话，相信孩子学习将事半功倍。 人工智能时代，可以预见，未来OMO这种商业模式将逐渐成为主流。
其中，Landing.ai创始人、CEO，斯坦福大学计算机系客座教授，原百度首席科学家吴恩达发表了《如何用人工智能为商业赋能》的主题演讲。 ? 像电力一样，人工智能也改变了一些行业，特别是在智能交通方面，如自动驾驶。 今天，我将聊聊人工智能的发展现状和未来方向。 人工智能的发展现状：企业AI管理（案例） 此前，我去过很多国家，也和很多CEO聊过“AI是什么”。期间，他们会向我咨询关于如何运用AI更好的进行商业策略规划的问题，我给出了一些自己的建议。 如谷歌、百度等大公司，它们都想建立一个良好的人工智能框架，并且要建立一些细分的业务部门。 2. 要把团队建设跟平台化结合起来，把AI人才部署到不同的业务单元上。其中企业的技术培训很重要。 虽然人工智能很有价值，但是如果它替代了一些人的工作，政府就需要设立社会保障体系，提供一些培训，让他们再就业，成为有能力的纳税人。
商业智能是保持竞争力的关键，而数据分析提供了所需的最新信息。在2017年，一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。 随着更多的人可以访问敏感信息，安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。 ·瑟尔利(David Cearly)说： “人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。 人工智能和网络安全 《哈佛商业评论》写道： “讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。 随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。
迫于生活的压力，最近的更新的频度，吓人，好在没人催更。 本期的主题：人工智能--机器视觉的商业逻辑。 人工智能是一个非常热门的话题，涌现了诸多的人工智能公司，每家公司都标榜自己是人工智能公司。 那么其中机器视觉类的人工智能公司的商业逻辑是什么？ 本期就从后端的角度，讲述人工智能--机器视觉的商业逻辑。 1. 机器视觉 机器视觉的核心是识别。有识别物体的，也有识别人的。 识别物体的，有这类产品，比如机器人、拍照识图之类的，现在的很多的智能手机，采用某些公司的成熟算法，识别这块往往成为卖点。 对于这类创业公司，这是变现的一个途径，即把算法卖给手机厂商。 安防领域，集成了人工智能，又会发生什么样的火花？ 传统主要做监控，发生异常，可以及时处理，加入人工智能，可以用于防范、预测。 此时的摄像头已经不是传统意义上的摄像头，它变成了一个数据采集入口。 前面说了，集成人工智能的摄像头，是数据采集源头。针对采集到的人脸信息，可以分析出用户的基本信息，比如性别，年龄。
人工智能无论在商业领域，亦或个人领域，都会对花样繁多的产品和服务产生影响。一家公司保持竞争力最好的办法就是拥抱AI，尤其通过AI帮助企业提升工作效率，从而节约时间和成本。 但是充分的理解这些技术能够带来的结果，以及这些技术的优势和限制对于商业本身的影响，能为我们应对变化做好铺垫。毕竟，未来已来。 这个平台通过对海量数据的分析来减少由于人工或耗时任务等原因造成的限制。该平台可以用于指导媒体采买，人群定向，跨渠道投放，测试及优化以及分析洞察等工作。 这款工具提供营销人员进行快速试验以创造高转化率的个性化体验。 无论企业拥有何种商业愿景，也不管企业如何实现商业愿景，通过AI营销工具的协助，都将能获得极具洞察且以人为本的商业策略，并将为最终的成功提供有力支持。
例如，Aptonomy和Sanbot，这两家分别是无人机和机器人的制造商，他们正在使用改进的视觉系统来自动化大部分保安人员的工作。 人工智能已经不仅仅是一个书上的概念，已经可以让聪明的、有潜力的学生们达到能够创建工业级的机器学习算法部署的目的。 影响业务流程的一个例子是，在引入机器人和基于机器学习的优化算法之后，重新设计了Amazon实现中心的工作流和布局。类似地，业务模型需要再优化，以利用可以智能化地推荐音乐或电影的机器学习系统。 在我们看来，人工智能，尤其是机器学习，是我们这个时代最重要的通用技术。这些创新对商业和经济的影响不仅反映在他们的直接贡献上，也体现在他们能够支持和鼓励互补创新的能力上。 未来十年，人工智能不会取代管理人员，但使用人工智能的经理将取代那些不使用人工智能的人。
使用功能强大的商业智能 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 商业智能是一种预测、跟踪、分析，并展示与业务绩效相关的量化指标的方法，通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从中获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动，以帮助企业决策者在正确的时间 商业智能系统的软件平台能支持业务部门制作复杂的合并报表，在减少业务人员工作量、提高工作效率的同时，帮助业务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 商业智能解决方案的目标是，帮助企业充分利用其业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，实现对信息的智能化加工和处理，为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据，使企业适应日趋激烈的市场竞争环境，提升运营商的核心竞争力 商业智能软件强大的报表制作和展示功能能够制作/展示任何形式的报表，其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。
本文介绍了人工智能在商业营销中的十个应用，包括推荐系统、聊天机器人、决策支持、内容营销、优化网站加载、营销预测、定制网站、语音搜索、图像识别系统等。 人工智能已成为营销竞争战场上的强有力武器。最初，商业营销人员不确定人工智能在商业营销中的好处，这可能是由于缺乏信任或缺乏认识。但在最近的一段时间里，人工智能应用见证了商业营销的迅猛发展。 越来越多的商业营销人员希望充分利用人工智能的潜力。 1 .推荐系统 人工智能能够帮助建立更个性化的推荐系统。 人工智能也有助于内容营销。AI提供了一些工具，使商业营销人员能够通过提供最多人用的搜索关键字、竞争最少的关键字、关键字优化等统计信息来创建好的内容。 8 .人工智能的市场价值 人工智能的市场价值具有巨大的净值空间。随着商业营销概念的日益增多，人工智能的市场价值也越来越多元化。人工智能公司与商业营销合作，获得了巨额利润。
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
04 智能商业双螺旋之一：数据智能 无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。 在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化 数据化：商业创新的基础 对于当下的商业而言，智能化指的是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。 机器将逐步取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作产生的效果 几乎可以断言，基于数据智能的商业必将超越1913年横空出世的福特流水线，给人类整体的生产力带来一次根本性的巨大突破 如果数据仅仅被用来支持人的决策，那便无法形成真正的闭环，不具备大规模复制推广的价值 举个例子，如今很多企业不太理解数据工程师跟商业智能（BI）分析师的区别。 ，你的商业有了数据智能这一核心引擎，你就能跑在竞争对手之前 我总结了企业智能化的两大步骤 核心业务在线化 “流利说”的定位并不是一个评测公司，他们所做的口语练习工具，其实就是数据和用户的入口。
银行 银行业的人工智能发展比你想象的要快!许多银行已经采用了基于人工智能的系统来提供客户支持，并检测异常和信用卡欺诈。 HDFC银行就是一个例子。 人工智能应用-人工智能在银行业 利用人工智能来防止欺诈并不是一个新概念。事实上，人工智能解决方案可以用于增强多个业务部门的安全性，包括零售和金融部门。 话虽如此，人工智能可以帮助农民从土地中获得更多，同时更可持续地利用资源。 气候变化、人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更创新的方法来提高作物产量。 人工智能在医疗保健领域最棒的一点是，你甚至不需要开发一种新的药物。通过正确使用现有药物，你也可以挽救生命。 电子游戏 在过去的几年里，人工智能已经成为游戏产业不可分割的一部分。 事实上，人工智能最大的成就之一就是在游戏行业。 以击败围棋世界冠军李世石(Lee Sedol)而闻名的DeepMind基于人工智能的AlphaGo软件，被视为人工智能领域最重要的成就之一。
人工智能赋能各行业人工智能终端无限可期 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 人工智能到底是什么 人工智能被称为继“机械化”、“电气化”、“数字化/网联化”后的第四次工业革命—智能化时代的核心推动技术，是一项基于“深度学习”技术，依赖“数据”支持，模拟人类大脑思考、决策和行动的前沿科技技术 人工智能赋能各行业智能化发展 疫情当下，人工智能如何科技抗疫 在今年新冠疫情爆发事件中，人工智能的应用渗透及价值重点体现在“医疗”、“防控”、“非接触”三方面。 疫情的爆发和防疫的长期化虽然令许多行业遭受重创，却成为人工智能应用落地的最新催化剂和加速器。 人工智能在诸多领域的应用正在加速落地，经历疫情催化的智能化时代可能已经悄然到来……
Andreas Lydersen Elmatica 首席技术官 最近在挪威进行的一项调查表明，1/7的工程师认为他们的工作可以在10年内由人工智能（AI）完成。 在这种格式、语言和方言混杂的世界中，人工智能不是唯一的前进方向，也不是一个“孤注一掷”的选择。CircuitData是一个开源项目，使用标准化来取代脑力。 图1：为了使“语言”更易于理解，Lydersen将其分为三部分：词典、句法和模式 现在，加上考虑到自动化和人工智能，你可能会想：这对我有什么用？因为最终，这是每个人都关心的问题。 这对我有什么用？ 还能避免在供应链的下游出现问题。 这听起来像是我们会在科幻电影中看到的情节，机器人接管了各种系统，然后让世界变得更加美好？并不是。 自动化将继续普及，由标准化和人工智能驱动。 在PCB行业中，这意味着最终目标是成为供应链中一个相互关联的部分。制造商将不得不根据客户需求自动调整车间设置，并将重点放在车间中每个工位的机器人技术上。
《AI进化论：解码人工智能商业场景与案例 》 数据原作者：亿欧智库 简评：亿欧智库的报告、书籍总是令人印象深刻受益匪浅，亿欧坚持使用数据说话，细分行业横向对比，向大家强烈推荐。 以及大公司依托其商业实力所建设的计算能力，人工智能似乎迎来了一个真正爆发的时机，最显著的表现是，其应用场景已经部分落地，并且正在创造着规模化的商业成绩。 这是一项技术真正开始走向成熟的标志与信号，也让我们感受到人工智能的商业突破点可能即将到来。 ； （3）商业环境——以互联网为代表的新经济，塑造了富有创新活力的商业氛围； （4）资本——大量的风险投资基金（中国乃至全球）在中国市场投入了可观的资金，用以支持人工智能相关企业成长； （5）政策 森亿智能是国内专注于医学文本分析的人工智能公司，其主要业务是通过机器学习和自然语言处理技术自动抓取医学文本中的临床变量，将积压的病例自动转化为结构化数据，生成标准化的数据库。
伴随着时代的发展，企业精细化、科学化的管理要求越来越高，传统的报表工具已不能满足日益增长的业务需求，BI商业智能工具的时代已经到来。 企业为何需要BI商业智能工具？ 没有BI商业智能工具的数据分析在大数据时代不会影响企业的正常运作，但没有BI商业智能工具的企业一定不会成长和发展。 大多数大中型企业已经建立了诸如OA，ERP等信息基础系统。 BI商业智能工具存在的意义在于，如何使业务人员能够查看和分析自己的数据，使分散的、独立存在的海量数据成为有价值的信息，使业务人员、管理者能够充分掌握和利用这些信息，并辅助决策。 BI商业智能工具可以帮助企业做出明智的经营决策。运用BI商业智能工具，用户可以实现横向联动和纵向挖掘，可以一直深入钻取，也可以从多层次获取信息，以不同的组合方式为决策提供数据支持。 值得注意的是，BI商业智能工具的目的是带给企业更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表工具依然有其不可取代的优势，并且将会长期与BI商业智能工具一起并存下去。
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