突（tū）如其来的疫情（qíng），拖（tuō）垮了（le）一部分企业，同时也推（tuī）动了AI人工智能企业的发展，让AI领（lǐng）域从还有被（bèi）人贬低（dī）的状态（tài）到被更多的人（rén）认可，疫情成了人工智能的助推剂。但（dàn）AI要（yào）落地，还是存在（zài）很（hěn）多困难和挑战。

前几年（nián）评价的（de）AI企业“落地即一地鸡毛”，今年是否还会重蹈覆辙？人（rén）工（gōng）智能行业要在疫情过（guò）后（hòu）怎样突围呢？

近年来，由于技术（shù）与业务（wù）需求（qiú）之间的鸿沟，人工（gōng）智（zhì）能在走向产业（yè）落地的过程中面临了一（yī）系列的（de）挑战。企业（yè）在应用（yòng）AI技术推进产品业务转型升级（jí）的过程中，必须（xū）要了解这些问题并加以升（shēng）级。爱分（fèn）析在近日发布了《人工智能（néng）2020:落地挑战与应对》。报告回顾了人（rén）工智（zhì）能的（de）行（háng）业概（gài）况，并结合（hé）实践案例分析了人工智能技术，给产业带来的具（jù）体价值创造盒各（gè）行业落（luò）地（dì）进展盒未来应用趋势（shì）。以此帮助企（qǐ）业推（tuī）动人工智能的价值落地。

新商业与新经济模式的诞生

历史上（shàng）任何一次新技术的爆发，都带来了（le）超（chāo）乎想象的新商业与新（xīn）经济模（mó）式。从最近的一次看，90年（nián）代互联网发展初期，我们没有预料到商（shāng）业社会将如此大规模的被影（yǐng）响和改变（biàn）。互联网的影响开始于媒体（tǐ），纽（niǔ）约时报、华尔街日报等（děng）媒（méi）体通过网站更新新（xīn）闻，最（zuì）终全媒体行业都开始面临转（zhuǎn）型压力（lì）。后来消费者逐渐通过网络阅读、看（kàn）电影等。互联网对商业社会（huì）的（de）影响有一个过程，人（rén）工（gōng）智（zhì）能（néng）时代（dài）也是一样。

当前（qián），国（guó）内诞生了诸如商汤科（kē）技、旷视（shì）科技、极链科技、依（yī）图科技等人工（gōng）智能初创企（qǐ）业（yè），这些（xiē）企业针对（duì）金（jīn）融、医疗（liáo）、内容审核、广告、零售、自动驾驶等（děng）行业都了产生很大的影响。目前，一些与计算机（jī）视觉相关（guān）的应用，比如在视（shì）频内容（róng）审核方面，已经（jīng）产生了比较大的变化（huà）。比如国内目（mù）前内容审核技术比较（jiào）突出的（de）极链科技，推出了全栈式（shì）智能（néng）内容安全审核引擎神眼系统，为人（rén）类审核员进行减负。

在人工（gōng）智（zhì）能算法依（yī）赖大数据训练的阶段，产值大的行业会发展的更好（hǎo）。如果（guǒ）一个行业应用人（rén）工（gōng）智（zhì）能（néng）产生（shēng）的价（jià）值（zhí）够大（dà），会有（yǒu）人愿意（yì）出钱标（biāo）注数据。以金融（róng）领域（yù）的人工（gōng）智能应用为（wéi）例，在基金管理和辅助股票分析（xī）方面，技（jì）术公司与金融公司各（gè）有（yǒu）所长。一些基金（jīn）公司也有数据科学（xué）家的团（tuán）队（duì），有些做的是比较传统的数据挖（wā）掘，还不是很了解深度学习等人工智能技术。

有着数十年经验的基金公司更擅长判（pàn）断（duàn）一只股票是否值得（dé）投（tóu）资，哪些市场信息（xī）具（jù）有参考（kǎo）价值。而（ér）人工智（zhì）能技术公（gōng）司没有这方面的知识（shí）积累，但拥有先进的人（rén）工智能（néng）技术储备。通过业务公司与技术公（gōng）司的合作，基金（jīn）经（jīng）理可以在人（rén）工智能的帮（bāng）助（zhù）下更好的分析市场。例如，一家（jiā）上市公司称由于春节较晚（wǎn）而影响了这（zhè）一季度的销售额，分析师需（xū）要就春（chūn）节对销售额的影响做一个分析（xī）和历（lì）史对比，分析这（zhè）是（shì）公司的借口还是真实情况。每个上市公司都会有季报，内容几页到几十页（yè）的不等，要做很（hěn）细的（de）分析，除了看现在（zài）的，还要（yào）把去年、前年、甚至大（dà）前年的数据做对比，这么细的分析（xī）单（dān）靠人是不可能（néng）的（de），一个分析师要分析（xī）几十家公司，不可能每（měi）一份季报都看的非常（cháng）细，这方面可以（yǐ）由人工智能（néng）来辅助分析（xī）。

当前人（rén）工智能（néng）的商（shāng）业模式挑战（zhàn）

人工（gōng）智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角（jiǎo）度，企业要进入某（mǒu）一个垂直领（lǐng）域缺（quē）乏的是相关领（lǐng）域的数据（jù）和知识。如（rú）果与医院（yuàn）合作，技术（shù）企业如（rú）果没有经（jīng）验丰（fēng）富的医生，无法判断医学影像的数据是否正确。而人工智能缺乏相关（guān）专业知识（shí）和经验（yàn），在（zài）出错的（de）时候（hòu）也（yě）无（wú）法判（pàn）断是由于标（biāo）注（zhù）错误还是（shì）由于图像不够清晰造成。技术企业与垂直（zhí）行业互动的时（shí）候，需要（yào）让行业（yè）理解，人工智能不是超人类智慧，无法做到（dào）提供给机器一（yī）个数（shù）据库就可以得到（dào）想要的结果，这是目前双方合作前面对的挑战之一（yī）。

正如软银创始人孙正义（yì）说的，“跟（gēn）上人工智能带来的时代颠覆需（xū）要真（zhēn）正的（de）专（zhuān）注。”人工智能已经经过了学术研究阶段，正（zhèng）处（chù）于现实应用阶段（duàn）。未来将被广泛应用到企业的商业模式、医疗（liáo）保健（jiàn）以及交通（tōng）运输中。

从目前人工智能技术的发展趋势来看，未来（lái）人（rén）工（gōng）智能对于商业模（mó）式的影响（xiǎng）在以（yǐ）下（xià）几个方面有所体现（xiàn）：

第一：个性化服务将得到快速发展。随着人工智能产品（pǐn）的大面积采用，一个重要的结果就（jiù）是生产力水平的大幅度提升，这会使得（dé）人们在进行消费时有了更多的选（xuǎn）择，产品将逐渐从批（pī）量生产转向个性化生产。

第二（èr）：产（chǎn）业链将得到整合和压缩。人（rén）工智（zhì）能产品的应用将全面实（shí）现（xiàn）产业链的整合，不（bú）仅会（huì）进（jìn）一步压缩商（shāng）品流通（tōng）过（guò）程（chéng）中的中（zhōng）间环节，同时也（yě）会高效（xiào）率整合生（shēng）产环节的产业链，从而全面提升生（shēng）产效率。未来在人（rén）工智能技（jì）术的（de）推动下，产品的生产和流程环节中（zhōng）的传统人（rén）力岗位将逐渐减少，这也会在很大程度上降低产品的生产和流（liú）通成（chéng）本。

第三：研发费用占（zhàn）比将逐渐提（tí）升。在人工智能（néng）技（jì）术的（de）推动下，企（qǐ）业更多的资源将向研发领（lǐng）域倾斜，产（chǎn）品创新能力将是未来企（qǐ）业谋（móu）求（qiú）更大发展的核心能力，所以研发费用的占比未来将持（chí）续攀升。

虽然人工智能技术未来的发展（zhǎn）前景（jǐng）非常广阔，但是目前（qián）人工（gōng）智能技术（shù）依（yī）然处在发展（zhǎn）的初期，而且由于人工智能技术对于（yú）应用场（chǎng）景（jǐng）有较多的挑战，所以（yǐ）人工智能（néng）产品的全（quán）面应用还需要很长一段（duàn）时（shí）间。

中美人工（gōng）智能不同的发（fā）展（zhǎn）机遇

中美人工智（zhì）能应（yīng）用的（de）不同发展路径人（rén）工智能在不同国家的发展，与当地的产（chǎn）业发展特点相（xiàng）关，取决于技术与当地产业的结合（hé）。以金融（róng）业为例，中（zhōng）美（měi）有两个主要差异，第（dì）一，在技术应用方面，美国（guó）金（jīn）融（róng）市场竞争比较激（jī）烈，很多银行早就习惯（guàn）通过技术手段竞争。一个金融（róng）公司里10%的员工是IT和技术员工，在中国，这个比例大概是3%-4%。在美国（guó），人（rén）工智（zhì）能在（zài）金融方面的应用相对走的更（gèng）往前，很多对冲基（jī）金是通过机器学习、数据挖掘，量化（huà）基金通过程（chéng）序来管理基金。

与美（měi）国比，中国（guó）的（de）技（jì）术相对早期。另一方面，两国在金（jīn）融领域的监（jiān）管法（fǎ）规有一定差异。在美国，没有太多监（jiān）管限（xiàn）制（zhì）通过开发程（chéng）序（xù）管理基金，只要敢冒险，自负（fù）盈亏，相比之下中国（guó）则（zé）整体相对谨（jǐn）慎。在其他（tā）应用（yòng）领域，中美也呈现出（chū）各自的特点。对于中美（měi）两国，人口红（hóng）利都（dōu）在消失，但两国（guó）人工智能应用很有可能先在各自（zì）比较发达的产业中得到（dào）发展。未来（lái）中（zhōng）国先（xiān）把这些技术做成熟以后（hòu），也（yě）可能将技术应用到其他国（guó）家去（qù）。

传统行业尤其（qí）是企（qǐ）业的（de）最高（gāo）领（lǐng）导需（xū）要对人（rén）工智能有更客（kè）观的（de）认识（shí），尽可（kě）能去接触和理解人工智能可以（yǐ）做什么。毕（bì）竟有些技（jì）术还没到（dào）成（chéng）熟的阶段。目（mù）前有（yǒu）很多人工智能在线课程和（hé）书，也有很多免费的网（wǎng）上平台鼓（gǔ）励大家去尝（cháng）试，这个（gè）门槛正越来越（yuè）低。

当前，人工智能（néng）浪潮类（lèi）似互联（lián）网初期，无（wú）论企业规模大小，任何时候进入AI领域都不嫌早。企业最终将在人工智能（néng）的应用下而大（dà）幅（fú）提升生产效率。大型企业内部本（běn）身有（yǒu）IT部门，资源也多（duō）一些，有（yǒu）条件去研究AI，可以选择是自己做还是去（qù）寻求（qiú）外部帮助，小企（qǐ）业则可能需要找人做。大小企业的思考模式（shì）和基（jī）本逻辑相同，只是（shì）具体（tǐ）的操作方式不（bú）同。关（guān）于传统企业是否需要自己的技术（shù）团队，应该结合企业的自（zì）身情况，目前想做的项目难度有多大，是否（fǒu）需要专家的（de）帮助（zhù）。

企业具备了这个前提，理解（jiě）了（le）自己的问题，理（lǐ）解了技术如何去（qù）应用，进一（yī）步分析（xī）判断事情的难度和风险有多大。比如，微软有小冰（bīng）这样（yàng）的聊天机器人，不少企（qǐ）业兴趣很高，也（yě）希望用聊（liáo）天机器人来增强与客户的互（hù）动，那（nà）就（jiù）需要考虑聊天的内容是什么，如果出错的话（huà）成（chéng）本是什么？如果是（shì）医院需（xū）要（yào）用来和病人互动，并且（qiě）指导病人如（rú）何吃药（yào），这样错（cuò）误成本太高（gāo），就不建议通过内（nèi）部团队开发。

近几年（nián），VR 虚拟现实、自动驾（jià）驶、自然（rán）语言（yán）处理、机（jī）器学习等曾经（jīng）热度高涨的技术也逐渐（jiàn）回（huí）归理性。当 AI 企业一（yī）窝蜂涌入这些领（lǐng）域想（xiǎng）要（yào）分得一块蛋糕时，才发现（xiàn）蛋（dàn）糕的确是有，但手上却没有能装下蛋糕（gāo）的托盘（pán），PPT 或许（xǔ）可（kě）以做得“天花（huā）乱坠（zhuì）”，而真正落地时却成了“天（tiān）方夜谭（tán）”。深（shēn）度学习、图神经网络、知识图谱等技术仍处（chù）于瓶颈期，尚未找到（dào）落地应用的突破点，而此次疫情，恰好（hǎo）是一（yī）个转折点（diǎn）。

其实在此之前，企业界（jiè）和学术界普（pǔ）遍达成共识，认为互联网时代过后人工智能将会掀起新的浪潮，但至于多久会（huì）这场变革会正（zhèng）式（shì）启（qǐ）幕我们还并不清楚，但随着疫情的爆发，政府和企业都（dōu）在这（zhè）次（cì）疫情中看（kàn）到了 AI 市（shì）场（chǎng）更大的机会，有的把 AI 的功能和需求纳入到了智慧（huì）医疗系统中，这让传统医疗和 AI 技术融合得更（gèng）加紧密。未来，国内老龄化（huà）会越来越严（yán）重，AI 养（yǎng）老产品也（yě）会逐渐进入人们的视野，

疫情过后，AI人工智能企（qǐ）业的落（luò）地（dì）问（wèn）题是否可以顺利突（tū）围，现在还不能确定，敬请期待后续结果。