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阿里研究院重磅報告:人工智能的五大商業(yè)模式

來源:智東西

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:阿里研究院 人工智能

    隨著本周阿里云棲大會的召開,阿里云研究中心、波士頓咨詢公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的《人工智能:未來制勝之道》也隨之發(fā)布。

    本期的智能內(nèi)參,我們就和大家一起解讀阿里新鮮出爐的人工智能報告。

      以下為智東西整理的報告干貨:

      1.人工智能的準(zhǔn)確定義與內(nèi)涵:

      人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

      根據(jù)人工智能的應(yīng)用,人工智能可以分為專有人工智能、通用人工智能、超級人工智能。

      根據(jù)人工智能的內(nèi)涵,人工智能可以分為類人行為(模擬行為結(jié)果)、類人思維(模擬大腦運(yùn)作)、泛(不再局限于模擬人)智能。

      人工智能的驅(qū)動因素:算法/技術(shù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)/計算、場景和顛覆性商業(yè)模式驅(qū)動。

      人工智能的承載方式:

      技術(shù)承載方式:單機(jī)智能、平行運(yùn)算/多核智能、高度分散/群體智能。

      表現(xiàn)方式:云智能、端智能、云端融合。

      人工智能與人的關(guān)系:機(jī)器主導(dǎo)、人主導(dǎo)、人機(jī)融合。

      2.人工智能會做什么?

      人工智能具備“快速處理”和“自主學(xué)習(xí)”兩種能力。

      人工智能實現(xiàn)了學(xué)習(xí)、決策和行動的快速處理。計算機(jī)處理信息、溝通信息、并行計算和線性計算的速度都快于人類。

      人工智能可以更靈活地自主學(xué)習(xí)和管理知識,支持知識的“產(chǎn)生——存儲——應(yīng)用——更新”的體系化管理。

    3.人工智能用在哪?

      人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理,以及人機(jī)交互、機(jī)器視覺、自動駕駛等方面都已經(jīng)成功應(yīng)用。

      人工智能更易于解決符合以下特點的商業(yè)問題:

     ?。?)行業(yè)存在持續(xù)痛點;

     ?。?)商業(yè)流程本身具有數(shù)字化的信息輸入,問題可以細(xì)分并清晰的界定,商業(yè)流程存在重復(fù),且獲得的結(jié)果的溝通以書面溝通或單相溝通為主;

     ?。?)商業(yè)流程較少受整體商業(yè)環(huán)境的復(fù)雜影響。

      4.大數(shù)據(jù)是戰(zhàn)略性競爭優(yōu)勢。

      海量、精準(zhǔn)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練人工智能提供了原材料。

      人工智能的三種主要技術(shù),都需要專有類型的數(shù)據(jù)。

      機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)。

      模式識別偏重于信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)。

      人機(jī)交互則需要積累大量的用戶數(shù)據(jù)。

    5.現(xiàn)階段,特別對于創(chuàng)業(yè)公司而言,數(shù)據(jù)的來源主要有三種。

      方式一,自籌數(shù)據(jù),即從零開始,投入大量人力采集數(shù)據(jù)。

      方式二,公共數(shù)據(jù)。例如美國、英國、加拿大、新西蘭,以及我國的香港、上海、北京、武漢、無錫、佛山和南海等城市都有自己的線上數(shù)據(jù)平臺。

      方式三,產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同,即下游創(chuàng)業(yè)公司或行業(yè)公司和產(chǎn)業(yè)鏈上游的數(shù)據(jù)或平臺型公司建立合作,連接對雙方均有利的產(chǎn)品或數(shù)據(jù)。

      6.從人工智能的技術(shù)突破和應(yīng)用價值兩維度分析,未來人工智能將會出現(xiàn)三個階段:

      情景一:未來3-5年,仍以服務(wù)智能為主。在仍工智能及有技術(shù)的基礎(chǔ)上,技術(shù)取得邊際進(jìn)步,機(jī)器始終作為人的輔助;在應(yīng)用層面,人工智能拓展、整合多個垂直行業(yè)應(yīng)用,豐富實用場景。隨著數(shù)據(jù)和場景的增加,人工智能創(chuàng)造的價值呈現(xiàn)指數(shù)增長。

      情景二:中長期將出現(xiàn)顯著科技突破。人工智能技術(shù)取得顯著突破,如自然語言處理技術(shù)可以及時完全理解類人對話,甚至預(yù)測出“潛臺詞”。在技術(shù)創(chuàng)新的領(lǐng)域,現(xiàn)有的應(yīng)用向縱深拓展,價值創(chuàng)造限制在技術(shù)取得突破的領(lǐng)域。

      情景三:長期可能出現(xiàn)超級智能。人工智能的技術(shù)取得顯著突破,應(yīng)用范圍顯著拓寬,人機(jī)完全融合,人工智能全面超過人類,無所不在,且顛覆各個行業(yè)和領(lǐng)域,價值創(chuàng)造極高。

      7.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

      人工智能產(chǎn)業(yè)鏈根據(jù)技術(shù)層級從上到下,分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?;A(chǔ)層最靠近“云”,應(yīng)用層最靠近“端”。

      基礎(chǔ)層(按技術(shù)層級從上到下,下同)

      計算能力層:大數(shù)據(jù)、云計算、GPU/FPGA等硬件加速、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等計算能力提供商。

      數(shù)據(jù)層:身份信息、醫(yī)療、購物、交通出行等各行業(yè)、各場景的一手?jǐn)?shù)據(jù)。

      技術(shù)層

      框架層:TensorFlow,Caffe,Theano,Torch,DMTK,DTPAR,ROS等框架或操作系統(tǒng)。

      算法層:機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等各種算法。

      通用技術(shù)層:語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規(guī)劃等技術(shù)或中間件。

      應(yīng)用層

      應(yīng)用平臺層:行業(yè)應(yīng)用分發(fā)和運(yùn)營平臺,機(jī)器人運(yùn)營平臺。

      解決方案層:智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機(jī)器人等場景應(yīng)用。

    8.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈價值分析:

      人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中,基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ),價值最高,需要長期投入進(jìn)行戰(zhàn)略布局;通用技術(shù)層是構(gòu)建技術(shù)護(hù)城河的基礎(chǔ),需要中長期進(jìn)行布局;解決方案層直戳行業(yè)痛點,變現(xiàn)能力最強(qiáng)。

      9.未來人工智能競爭格局:

      在人工智能平臺化的趨勢下,未來人工智能將呈現(xiàn)若干主導(dǎo)平臺加廣泛場景應(yīng)用的競爭格局,生態(tài)構(gòu)建者將成為其中最重要的一類模式。

      模式一:生態(tài)構(gòu)建著——全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用作為突破口。

      關(guān)鍵成功因素:大量計算能力投入,積累海量優(yōu)質(zhì)多維數(shù)據(jù),建立算法平臺、通用技術(shù)平臺和應(yīng)用平臺,以場景應(yīng)用為入口,積累用戶。

      模式二:技術(shù)算法驅(qū)動者——技術(shù)層+場景應(yīng)用作為突破口。

      關(guān)鍵成功因素:深耕算法和通用技術(shù),建立技術(shù)優(yōu)勢,同時以場景應(yīng)用為入口,積累用戶。

      模式三:應(yīng)用聚焦者——場景應(yīng)用。

      關(guān)鍵成功因素:掌握細(xì)分市場數(shù)據(jù),選擇合適的場景構(gòu)建應(yīng)用,建立大量多維度的場景應(yīng)用,抓住用戶;同時,與互聯(lián)網(wǎng)公司合作,有效結(jié)合傳統(tǒng)商業(yè)模式和人工智能。

      模式四:垂直領(lǐng)域先行者——?dú)⑹旨墤?yīng)用+逐漸構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài)。

      關(guān)鍵成功因素:在應(yīng)用較廣泛且有海量數(shù)據(jù)的場景能率先推出殺手級應(yīng)用,從而積累用戶,成為該垂直行業(yè)的主導(dǎo)者;通過積累海量數(shù)據(jù),逐步向應(yīng)用平臺、通用技術(shù)、基礎(chǔ)算法拓展。

      模式五:基礎(chǔ)設(shè)施提供者——從基礎(chǔ)設(shè)施切入,并向產(chǎn)業(yè)鏈下游拓展。

      關(guān)鍵成功因素:開發(fā)具有智能計算能力的新型芯片,如圖像、語音識別芯片等、拓展芯片的應(yīng)用場景;在移動智能設(shè)備、大型服務(wù)器、無人機(jī)(車),機(jī)器人等設(shè)備、設(shè)施上廣泛集成運(yùn)用,提供更加高效、低成本的運(yùn)算能力、服務(wù),與相關(guān)行業(yè)進(jìn)行深度整合。

      10.人工智能對企業(yè)的啟示:

      傳統(tǒng)企業(yè)的競爭優(yōu)勢主要來自兩個方面:

      其一,在企業(yè)布局上,企業(yè)有專有的固定資產(chǎn)、品牌、知識產(chǎn)權(quán)等資源,在所在領(lǐng)域取得規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì),并通過門店和經(jīng)銷商網(wǎng)絡(luò)建立了穩(wěn)定的客戶關(guān)系;

      其二,在企業(yè)自身的能力上,企業(yè)積累獨(dú)特的人力資源和技能,并在流程上盡可能精簡。

      人工智能時代,企業(yè)競爭優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴ê蛿?shù)據(jù)資產(chǎn),建立學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)生態(tài),360度洞察消費(fèi)者,通過人工智能不斷地學(xué)習(xí)產(chǎn)生新的知識,同時在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,進(jìn)行即時自動決策。

      利用人工智能構(gòu)建新的競爭優(yōu)勢,傳統(tǒng)企業(yè)需要攜手互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),探索新的商業(yè)模式。

      11.人工智能對政府的啟示:

      為加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,政府應(yīng)從以下三個維度加強(qiáng)對人工智能產(chǎn)業(yè)的政策支持:

     ?。?)開放政府及公共領(lǐng)域數(shù)據(jù),打造國家級人工智能資源平臺。數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。為鼓勵人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,應(yīng)開放公共數(shù)據(jù),并優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量,建立系統(tǒng)化結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫平臺,為人工智能的發(fā)展提供資源。

      (2)建立企業(yè)主導(dǎo)、高校研發(fā)、國家投入的人工智能產(chǎn)業(yè)一體化發(fā)展模式。人工智能在未來數(shù)年內(nèi)將以服務(wù)智能為主,因此需要樹立企業(yè)在人工智能行業(yè)的主導(dǎo)地位,鼓勵企業(yè)積極開發(fā)人工智能的場景應(yīng)用,以將人工智能科研成果轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)價值。同時,鼓勵高校研發(fā)、增加國家科研投入,為長期人工智能基礎(chǔ)科技突破做準(zhǔn)備。

     ?。?)以產(chǎn)業(yè)基金、專項基金等激勵人工智能創(chuàng)新,提供針對人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)的稅收優(yōu)惠,以人才為導(dǎo)向,配套全球人工智能人才安家政策,提供寬松的人工智能法律法規(guī)環(huán)境。

      結(jié)語

      總體而言,阿里的人工智能體現(xiàn)于對于自身的產(chǎn)品與業(yè)務(wù)進(jìn)行功能試水。當(dāng)然,類似的方式也是騰訊和華為的人工智能戰(zhàn)略邏輯。

      但其對人工智能產(chǎn)業(yè)鏈價值,以及商業(yè)模式的剖析,對于創(chuàng)業(yè)公司的價值非常大。指出機(jī)會在哪里,有助于創(chuàng)業(yè)公司在巨頭的夾縫中找到自身優(yōu)勢,回避短板,獲得更好的發(fā)展。



    (審核編輯: 智匯胡妮)

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