近年来，由于技术与业务需求的差距，人工智能在产业落地过程中面临一系列挑战。企业在应用AI技术推动产品业务转型升级的过程中，必须了解这些问题并进行升级。爱情分析最近发布了《人工智能2020:落地挑战与应对》。报告回顾了人工智能的行业概况，并结合实际案例分析了人工智能技术为行业带来的具体价值创造、各行业的实施进展以及未来的应用趋势。以帮助企业提升人工智能的价值。新业态和新经济模式的诞生历史上任何一次新技术的爆发都会带来超乎想象的新业态和新经济模式。最近回顾一下，在互联网发展的20世纪90年代初，我们没有想到商业社会会受到如此大规模的影响和改变。互联网的影响始于媒体。《纽约时报》、《华尔街日报》等媒体通过网站更新新闻。最终，整个媒体行业开始面临转型的压力。后来，消费者逐渐通过互联网阅读和观看电影。互联网对商业社会的影响是有一个过程的，人工智能时代也是如此。目前，中国已经诞生了商汤科技、旷视科技、极联科技、依图科技等人工智能初创企业。影响。目前，一些与计算机视觉相关的应用，比如视频内容审核，已经发生了比较大的变化。例如，目前在国内内容审查技术较为突出的极联科技，推出了全栈智能内容安全审查引擎——神眼系统，以减轻人工审查人员的负担。在人工智能算法依赖大数据训练的阶段，产值大的行业会发展得更好。如果人工智能在一个行业的应用产生的价值足够大，就会有人愿意为数据标注买单。以人工智能在金融领域的应用为例，在资金管理和辅助股票分析方面，科技公司和金融公司各有所长。一些基金公司也有数据科学家团队，有的做的比较传统的数据挖掘，对深度学习等人工智能技术了解不多。拥有数十年经验的基金公司更善于判断一只股票是否值得投资，哪些市场信息具有参考价值。人工智能科技企业不具备这方面的知识积累，但拥有先进的人工智能技术储备。通过商业公司和科技公司的合作，基金经理可以借助人工智能更好地分析市场。例如，某上市公司称本季度销售受到春节推迟影响。分析师需要分析春节对销售的影响，并与历史进行对比，分析这是公司的借口还是真实情况。每个上市公司都会有一份季报，少则几页，多则几十页。需要详细分析。除了要看现在的报告，还要对比上一年、前年、甚至前年的数据。如此详尽的分析，单靠人是不可能的。一个分析师要分析几十家公司，不可能每季报都详细看完。对此，人工智能可以辅助分析。当前人工智能的商业模式挑战着人工智能走向工业应用的进程。从为企业和个人用户提供人工智能产品和服务的角度来看，企业进入某个垂直领域所缺乏的是相关领域的数据和知识。如果与医院合作，没有经验丰富的医生，科技公司无法判断医学影像数据是否正确。但人工智能缺乏相关的专业知识和经验，在出错时无法判断是标注错误还是图像不够清晰。科技公司在与垂直行业互动时，需要让行业明白人工智能不是超人的智能，不可能给机器提供数据库来得到想要的结果。这是摆在两方合作面前的挑战之一。正如软银创始人孙正义所说，“跟上人工智能带来的颠覆时代，需要真正的专注。”人工智能已经过了学术研究阶段，进入实际应用阶段。未来将广泛应用于企业、医疗、交通等商业模式。从目前人工智能技术的发展趋势来看，未来人工智能对商业模式的影响体现在以下几个方面：第一：个性化服务将快速发展。随着人工智能产品的大规模采用，一个重要的结果就是生产力的大幅提高，这将使人们在消费时有更多的选择，产品也将逐渐从大规模生产转向个性化生产。第二：产业链将被整合压缩。人工智能产品的应用将全面实现产业链整合，不仅进一步压缩商品流通过程中的中间环节，还可以高效整合生产环节的产业链，从而全面提升生产效率。未来，在人工智能技术的推动下，产品生产和流程环节中的传统人力岗位将逐渐减少，这也将大大降低产品生产和流通成本。第三：研发费用占比将逐步提高。在人工智能技术的驱动下，企业更多资源将向研发领域倾斜，产品创新能力将是企业未来谋求更大发展的核心能力，因此未来研发费用占比将持续上升.虽然人工智能技术未来的发展前景十分广阔，但目前人工智能技术还处于发展初期，而且由于人工智能技术对应用场景的挑战较多，全面应用还需要很长时间的人工智能产品。中美人工智能发展机遇不同中美人工智能应用发展路径不同不同国家人工智能的发展与当地产业发展特点相关，取决于技术与地方产业。以金融业为例，中美之间主要有两点不同。首先，在科技应用方面，美国金融市场的竞争比较激烈，很多银行早已习惯通过科技手段进行竞争。金融公司10%的员工是IT和技术人员。在中国，这一比例约为3%-4%。在美国，人工智能在金融领域的应用比较先进。许多对冲基金使用机器学习、数据挖掘和量化基金来通过程序管理资金。与美国相比，中国的技术还比较早。另一方面，两国在金融领域的监管规定存在一定差异。在美国，通过开发程序管理资金的监管限制并不多。只要敢于冒险，盈亏自负。相比之下，中国总体上相对谨慎。在其他应用领域，中美两国也各有特色。对于中美两国来说，人口红利正在消失，但人工智能在两国的应用很可能首先在各自相对发达的行业发展。未来，中国在这些技术先成熟后，还可能将这些技术应用到其他国家。传统行业，尤其??是企业的一把手，需要对人工智能有更客观的认识，尝试去接触和了解人工智能能做什么。毕竟有些技术还没有达到成熟阶段。目前人工智能的在线课程和书籍很多，也有很多免费的网络平台鼓励大家去尝试。这个门槛越来越低。目前人工智能的浪潮类似于互联网的早期。无论企业规模大小，进入AI领域永远不嫌早企业在人工智能的应用下，最终将大大提高生产效率。大企业都有自己的IT部门，拥有更多的资源。如果他们有条件研究人工智能，他们可以选择自己做或寻求外部帮助。小企业可能需要找人来做。大企业和小企业的思维模式和基本逻辑是一样的，只是具体操作方式不同。关于传统企业是否需要自己的技术团队，应该根据企业自身情况，目前想做的项目难度有多大，是否需要专家的帮助来判断。企业有了这个前提，了解自身的问题，了解如何应用技术，进一步分析判断事情的难度和风险。例如，微软有一个像小冰这样的聊天机器人。许多公司对此很感兴趣，希望通过聊天机器人来加强与客户的互动。然后你需要考虑聊天的内容是什么，如果出了问题，代价是什么？如果是医院，需要用来和病人互动，指导病人怎么吃药。错误成本太高，不建议通过内部团队开发。在人工智能技术应用腾飞的前夕，这场讨论的价值在于，传统企业无论大小，都需要思考如何应对危机和机遇。进行这样的投资为时已晚。
