“人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)信息化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都是數(shù)字技術(shù)的不同表現(xiàn)形式，都遵循類似的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式。”
“我們創(chuàng)造了人工智能，人工智能在不斷模擬、學(xué)習(xí)和探索我們的思考方式，而助力AI持續(xù)進(jìn)化的核心因子就是各種應(yīng)用場景。”
“每一個(gè)場景與AI技術(shù)的結(jié)合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價(jià)值鏈的機(jī)會(huì)，而這些機(jī)會(huì)有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉(zhuǎn)型升級的起點(diǎn)，也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭。”
“在AI時(shí)代，‘見識(shí)’和‘知識(shí)’同樣重要：對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說，具備‘AI Thinking’和掌握一定程度的AI知識(shí)很重要；對于人工智能領(lǐng)域企業(yè)及其從業(yè)者來說，‘場景見識(shí)’比起‘AI知識(shí)’更加重要。”
“人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角，因?yàn)樗麄冋莆樟藞鼍凹皥鼍暗暮诵囊兀麄儾拍茯?qū)動(dòng)人工智能技術(shù)規(guī)模化滲透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。”
“這是一個(gè)創(chuàng)新鏈條比以往更長更復(fù)雜的時(shí)代，無論是個(gè)人還是企業(yè)都需要有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)精神和學(xué)習(xí)能力，唯有如此，我們才能適應(yīng)數(shù)字化、智能化時(shí)代的快速節(jié)奏。”
技術(shù)觸發(fā)商業(yè)變革，商業(yè)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步
今天，無論是國家競爭、企業(yè)發(fā)展還是學(xué)術(shù)研究，“人工智能”已經(jīng)成為社會(huì)各個(gè)層面競相開展價(jià)值創(chuàng)新的核心陣地，發(fā)展以人工智能技術(shù)為代表的先進(jìn)生產(chǎn)力已然成為國家競爭、企業(yè)競爭以及人才競爭的關(guān)鍵。
今時(shí)今日的“人工智能技術(shù)”無疑也被我們給予了“史詩級先進(jìn)生產(chǎn)力”的期望，像蒸汽技術(shù)、電力技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣，人們期待著“人工智能技術(shù)”能成為下一個(gè)引領(lǐng)世界進(jìn)步的“奇點(diǎn)”。
生產(chǎn)力的進(jìn)步，必然帶來生產(chǎn)關(guān)系的改變，生產(chǎn)力技術(shù)的商業(yè)化就是這一過程的具體呈現(xiàn)。
2013年6月，王堅(jiān)老師帶領(lǐng)的阿里云團(tuán)隊(duì)突破了基于自主架構(gòu)“飛天”的5000臺(tái)集群調(diào)度，這樣的技術(shù)突破得以成全“雙11購物節(jié)”成為全新的商業(yè)狂歡，不斷刷新紀(jì)錄的“雙11”也反向推動(dòng)阿里云發(fā)展出全球領(lǐng)先的全棧云技術(shù)能力。
技術(shù)觸發(fā)商業(yè)變革，商業(yè)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，這樣的例子還有很多，如SpaceX的火箭回收，美團(tuán)的百萬級騎手調(diào)度等；
以深度學(xué)習(xí)為代表此次人工智能浪潮，從2012年開始經(jīng)歷了產(chǎn)業(yè)和資本的狂熱追逐到如今的相對理性，AI雖然在一些行業(yè)獲得不錯(cuò)的應(yīng)用效果，但是整體上還是質(zhì)疑聲音更大，人工智能商業(yè)化的進(jìn)程似乎遇到了不小的阻力！
在《一個(gè)AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》一文中，我們已經(jīng)講到了人工智能技術(shù)的價(jià)值，這里就不再贅述，今天我們來分享一下對人工智能商業(yè)化的一些思考和總結(jié)。
技術(shù)的商業(yè)化想要取得成功，既要遵循技術(shù)的發(fā)展邏輯，更要符合商業(yè)邏輯，本文我們提出了一個(gè)簡單且直觀的模型來描述人工智能技術(shù)商業(yè)化的正確姿勢
深度學(xué)習(xí)的技術(shù)本質(zhì)和商業(yè)啟示
討論人工智能，必然離不開講技術(shù)，但是今天我們不做技術(shù)分析，只給出一些行業(yè)共識(shí)，以便于大家理解后面的解讀。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)是這次人工智能浪潮的主角，主要表現(xiàn)在：深度學(xué)習(xí)使得圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語義理解等應(yīng)用技術(shù)的關(guān)鍵性能相較于過往的傳統(tǒng)做法有了較大的提升，這樣的提升足以讓以前無法滿足的需求或者體驗(yàn)過差、成本過高的產(chǎn)品得以真正“落地”。
例如，如今基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別產(chǎn)品，能夠在數(shù)億的人臉數(shù)據(jù)庫中準(zhǔn)確檢索，而以前傳統(tǒng)技術(shù)下的人臉識(shí)別在萬人級別庫基本就沒有實(shí)用價(jià)值了。
所以，那些明顯符合深度學(xué)習(xí)技術(shù)特點(diǎn)的應(yīng)用就被大量挖掘了出來，深度學(xué)習(xí)的商業(yè)價(jià)值也得以迅速發(fā)酵。
那么深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)特點(diǎn)是什么呢？通俗來說，深度學(xué)習(xí)能夠從海量標(biāo)注數(shù)據(jù)中挖掘出人類難以發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)知識(shí)，而這些關(guān)聯(lián)知識(shí)可以用來完成自動(dòng)化的目標(biāo)決策，從而在某種程度上替代人的角色（《一個(gè)AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》提到）。
深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策（Data to Decision, D2D）。
例如，今天大家的手機(jī)上都能接受到各種推薦商品或服務(wù)，實(shí)際上就是手機(jī)采集采集我們每個(gè)人海量的各種維度的數(shù)據(jù)（標(biāo)注數(shù)據(jù)），通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出海量個(gè)性化需求（知識(shí)），最后完成了個(gè)性化推薦（決策）。
技術(shù)本身是沒有商業(yè)價(jià)值的，結(jié)合到了商業(yè)元素才有價(jià)值，而“場景”提供了所有的商業(yè)元素。深度學(xué)習(xí)（人工智能技術(shù)）就像是一件精妙絕倫的工具，能夠激發(fā)任何符合它技術(shù)本質(zhì)的應(yīng)用場景的商業(yè)價(jià)值。
我們創(chuàng)造了人工智能，人工智能在不斷模擬、學(xué)習(xí)和探索人類的思考方式，而助力AI持續(xù)進(jìn)化的核心因子就是各種應(yīng)用場景。
技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律
在解析“場景+AI”模型之前，我們先來談一談技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律，方便大家更全面地比較和推敲。
人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)信息化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都是數(shù)字技術(shù)的不同表現(xiàn)形式，它們都遵循類似的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式。如下圖所示：
互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是模式創(chuàng)新的天堂，這一點(diǎn)大家是有共識(shí)的，“模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新”孰優(yōu)孰劣的爭論也一直未休，所謂的“新四大發(fā)明”更是被相關(guān)學(xué)者專家批得一無是處。
我們認(rèn)為大家看到的互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的結(jié)果固然是模式創(chuàng)新，但這些也都是基于多年的信息化技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的積累和演進(jìn)，最終才得以呈現(xiàn)。
在傳統(tǒng)信息化技術(shù)統(tǒng)治的PC時(shí)代，微機(jī)技術(shù)、存儲(chǔ)、IO等硬件技術(shù)和操作系統(tǒng)等軟件技術(shù)構(gòu)成了基礎(chǔ)設(shè)施；高級編程語言和編程工具能夠訪問復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施，為IT技術(shù)人員提供了友好的開發(fā)接口；
在開發(fā)工具成熟后，各種軟件應(yīng)用大量出現(xiàn)，如聊天軟件、殺毒軟件、游戲等等；各種應(yīng)用成為了各行業(yè)進(jìn)行模式創(chuàng)新和新型解決方案設(shè)計(jì)的工具，整個(gè)商業(yè)社會(huì)隨之發(fā)生變革。
在互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信運(yùn)營商體系和移動(dòng)終端構(gòu)成了基礎(chǔ)設(shè)施；LBS（基于位置的服務(wù)）、二維碼技術(shù)、支付技術(shù)、云計(jì)算等讓我們訪問網(wǎng)絡(luò)而進(jìn)行連接和計(jì)算成為了可能；
在應(yīng)用層，電子商務(wù)、直播、外賣等在傳統(tǒng)信息化時(shí)代不能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用都得以落地；在中國，人口紅利的加持為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)各層次都帶來模式創(chuàng)新的巨大空間。
比如，攜程和美團(tuán)實(shí)質(zhì)也是用電子商務(wù)這樣的應(yīng)用形式提供了生活類（交通、住宿、吃喝玩樂）產(chǎn)品和服務(wù)的交易解決方案。
當(dāng)前，人工智能的發(fā)展還處在初級階段，基礎(chǔ)設(shè)施就是我們所說的人工智能技術(shù)黃金三角：“數(shù)據(jù)+算法+算力”；
信息化和互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使得大數(shù)據(jù)爆發(fā)，深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，使得算法價(jià)值穿越商業(yè)奇點(diǎn)，GPU（圖形處理器）、人工智能芯片等技術(shù)的發(fā)展也使得復(fù)雜的AI技術(shù)能夠達(dá)到實(shí)用水平；
在工具層，Google的Tensorflow，百度的飛槳等算法框架軟件以及一些人工智能芯片等基礎(chǔ)硬件，都是為了降低開發(fā)智能化應(yīng)用的門檻而出現(xiàn)的，現(xiàn)在也越來越成熟；
目前人工智能產(chǎn)業(yè)正在進(jìn)入應(yīng)用工業(yè)化大生產(chǎn)的階段，各行各業(yè)的場景與人工智能將會(huì)大量融合，深度和廣度都會(huì)有一個(gè)飛躍式的發(fā)展。
“場景+AI”商業(yè)化創(chuàng)新模型及解讀
菁銳同行對近千個(gè)人工智能應(yīng)用場景案例進(jìn)行了分析和研究，總結(jié)出了我們對于人工智能商業(yè)化現(xiàn)狀及趨勢的理解。
這里，我們試圖提出一個(gè)人工智能商業(yè)化模型：“場景（Application Scene）+人工智能（Artificial Intelligence）”商業(yè)化創(chuàng)新模型————“ASAI”模型，
來描述人工智能技術(shù)在商業(yè)化過程中的涉及到的基本要素和核心邏輯，以揭示人工智能技術(shù)如何才能做到對傳統(tǒng)行業(yè)場景的價(jià)值滲透。
“場景+人工智能”商業(yè)化創(chuàng)新模型：
ASAI模型 = 場景（場景痛點(diǎn)、產(chǎn)品需求、閉環(huán)數(shù)據(jù)、商業(yè)模式、交易渠道） + 人工智能（AI算法、算力、傳統(tǒng)IT技術(shù)）。
任何技術(shù)本身是不具備商業(yè)價(jià)值的，只有找到了合適的應(yīng)用場景才能產(chǎn)生價(jià)值，ASAI模型主要就是依照這個(gè)原則得出的。下圖為ASAI模型。
下面我們將對ASAI模型做一個(gè)詳細(xì)的解讀：
從商業(yè)的角度來說，有需求才有市場，有市場才有供給，場景中的痛點(diǎn)，以及因此痛點(diǎn)而產(chǎn)生的產(chǎn)品需求是前提；
場景中的閉環(huán)數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)用于解決場景痛點(diǎn)的核心，這里的“閉環(huán)”指的是從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備（如標(biāo)注、清洗等）到系統(tǒng)形成決策（推理）要形成閉環(huán)；
閉環(huán)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，AI算法、算力和傳統(tǒng)IT技術(shù)的加持，就可以形成智能化產(chǎn)品或者服務(wù)；
AI產(chǎn)品或降低原有場景的生產(chǎn)成本，或提高效益而產(chǎn)生價(jià)值，如果對整個(gè)行業(yè)、產(chǎn)業(yè)能夠產(chǎn)生積極影響，就可以配以相應(yīng)商業(yè)模式與交易渠道進(jìn)行商業(yè)化落地。
當(dāng)然，人工智能技術(shù)的商業(yè)化邏輯對于不同的對象也是有所不同的：
對于傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)來說，提煉好場景要素，用好各種人工智能工具，針對性地完成場景價(jià)值的優(yōu)化，以提升業(yè)務(wù)的附加值；
對于創(chuàng)新型科技企業(yè)而言，必須要深挖場景，做好長期作戰(zhàn)的準(zhǔn)備，幫助場景用戶成長，自己才能最終收獲。
從ASAI模型中可以看出，人工智能商業(yè)化過程中，最難的點(diǎn)在于如何挖掘場景中的數(shù)字資產(chǎn)，這需要對場景有深厚的理解和洞察，且需要具備“AI Thinking”，知道怎么使用人工智能技術(shù)進(jìn)行挖掘。
每一個(gè)場景與AI技術(shù)的結(jié)合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價(jià)值鏈的機(jī)會(huì)，而這些機(jī)會(huì)有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉(zhuǎn)型升級的起點(diǎn)，也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭！
結(jié)合目前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和上面的技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模型，我們可以看到：科技巨頭有著做基礎(chǔ)設(shè)施的巨大優(yōu)勢，大部分初創(chuàng)型AI公司更多應(yīng)該把目光放在場景的挖掘上，也就是要多關(guān)注垂直領(lǐng)域的“智能+”機(jī)會(huì)！
在AI時(shí)代，“見識(shí)”和“知識(shí)”同樣重要：對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說，具備“AI Thinking”和掌握一定的AI知識(shí)很重要；對于人工智能領(lǐng)域企業(yè)及其從業(yè)者來說，“場景見識(shí)”比起“AI知識(shí)”更加重要。
舉個(gè)例子，人臉識(shí)別技術(shù)因其應(yīng)用范圍廣而明確，早期數(shù)據(jù)獲取相對容易，所以無論是技術(shù)性能還是商業(yè)化程度都相對較高。人臉識(shí)別的應(yīng)用場景主要是安防，但如今智能安防早已成紅海，那么人臉識(shí)別技術(shù)還能和其他有價(jià)值的場景結(jié)合嗎？
當(dāng)然有，醫(yī)美行業(yè)的專家把人臉識(shí)別技術(shù)當(dāng)成互動(dòng)引流的絕佳工具、活動(dòng)會(huì)務(wù)行業(yè)專家把人臉識(shí)別技術(shù)和活動(dòng)場景進(jìn)行深度融合等等，可見同樣的AI技術(shù)和不同場景結(jié)合就可能觸發(fā)不同的商業(yè)契機(jī)。
從ASAI模型中可以看出，“場景”要素是絕對更重要的那一部分，由此，我們認(rèn)為：在人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角，因?yàn)樗麄冋莆樟藞鼍凹皥鼍暗暮诵囊兀麄儾拍茯?qū)動(dòng)人工智能技術(shù)規(guī)模化滲透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
這個(gè)也是我們菁銳同行對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心觀點(diǎn)，我們希望更多的傳統(tǒng)行業(yè)的決策者能夠發(fā)現(xiàn)和感知到人工智能技術(shù)的價(jià)值、并大膽嘗試使用適配的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品。
人工智能創(chuàng)新項(xiàng)目的發(fā)展趨勢
按照ASAI模型的邏輯，我們針對人工智能創(chuàng)新項(xiàng)目的發(fā)展趨勢做出了如下解讀：
深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等人工智能算法正快速發(fā)展，微觀來講，無論是基礎(chǔ)研究層面、工具鏈層面還是應(yīng)用層面，這些技術(shù)都進(jìn)展喜人；
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)主和行業(yè)專家相對其他群體更有“場景優(yōu)勢”優(yōu)勢，只要能夠不斷強(qiáng)化其數(shù)字化思維，他們就將成為人工智能創(chuàng)新項(xiàng)目的主力；
“AI+X”項(xiàng)目指的是以AI算法（或者芯片）等底層技術(shù)起家或者為核心的人工智能初創(chuàng)項(xiàng)目，這一類項(xiàng)目也是過去5-8年人工智能風(fēng)口的主要形態(tài)。
在接下來的時(shí)間中，由于AI技術(shù)門檻不斷降低，營收壓力增大，同業(yè)競爭加劇等因素，這些項(xiàng)目會(huì)加速洗牌和轉(zhuǎn)型（目前已正在發(fā)生），人工智能算法技術(shù)會(huì)結(jié)合云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等成為產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。
“X+AI”項(xiàng)目指的是應(yīng)用AI算法（或者芯片）等底層技術(shù)垂直深耕某一個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域或者多個(gè)領(lǐng)域的項(xiàng)目，這類項(xiàng)目將成為主流，更多領(lǐng)域的應(yīng)用場景將被人工智能滲透，場景的數(shù)據(jù)潛力被徹底激發(fā)，智能化模式創(chuàng)新成為可能。
結(jié) 語
這是一個(gè)創(chuàng)新鏈條比以往更長更復(fù)雜的時(shí)代，無論是個(gè)人還是企業(yè)都需要有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)精神和學(xué)習(xí)能力，唯有如此，我們才能適應(yīng)數(shù)字化、智能化時(shí)代的快速節(jié)奏。
人工智能技術(shù)從學(xué)術(shù)研究到商業(yè)化，就是一個(gè)需要不斷“跨界”的過程，“保持敬畏，持續(xù)跨界學(xué)習(xí)”就是人工智能商業(yè)化落地的基本姿勢，與各位同仁共勉！
我們看好人工智能的未來！