人工智能落地的挑战

人工智能落地的挑战

人工智能的商业形式

人工智能迈入产业应用的过程中,从向企业和个人用户供给人工智能产品服务的视角,人工智能公司的商业形式首要分为四种类型:API调取、产品订阅/License、“产品+服务”处理计划及效果付费。

API调取:常见于根底层厂商和通用层厂商,经过API形式输出本身的技能才能,如计算机视觉范畴的商汤科技、主动驾驶范畴的百度Apollo平台、语音辨认范畴的科大讯飞等,都是经过将人工智能技能输出给使用厂商,由使用厂商完结最终一步产品及计划的封装。这种形式的优势在于形式较轻,规模化仿制才能强。

产品订阅/License:首要是以机器人、APP等方法面向个人用户的产品,以标准SaaS形式面向互联网客户和传统职业中小型客户的产。例如,大疆、松鼠AI等公司首要采纳这种方法服务个人用户。

“产品+服务”处理计划:首要是面向传统职业中大型客户,这类客户的使用场景相对复杂,单一产品很难处理其需求,因而需求一定程度的定制化服务。例如旷视科技、明略科技等公司服务公安范畴客户,需求供给端到端的处理计划。

按作用付费:人工智能与事务场景结合后,依照其发生的可衡量的实践事务价值进行收费。人工智能公司与客户更多是相似合作形式,依照事务量收取一定费用,现在在使用较为老练的金融、智能客服范畴有一些早期落地。例如,智能客服厂商根据帮助企业客户节省多少人力成原本衡量作用,能够依照作业量和坐席数量进行收费。

人工智能价值发明的三个层次

发展至今,人工智能经历了明显的泡沫降温,技术成熟度曲线的低谷期。行业开始趋于理性,更多地关注人工智能如何落地工业,推动企业的数字化转型。

人工智能落地工业带来的价值,能够分为主动化、智能化、立异化三个层次,每个层次发明的价值度逐渐提高。

主动化,是依托人工智能技术提高主动性。主动化并不改动原有事务流程,而是由机器替代人来主动执职事务流程,从而提高功率,降低成本。

典型的场景,例如工业机器人替代工人进行分拣、拼装等重复性劳作;医学影像范畴,人工智能体系辅助阅片,提高医生诊断功率;广告营销范畴的程序化广告投放等。大多数场景下,主动化涉及的是业务线中的单个环节。

智能化,是基于知识图谱等认知智能技术,让机器具备分析和决策能力,可以完成人力无法实现的工作,对业务流程进行改造,创造增量价值。

人工智能价值发明的三个层次

例如,在安防范畴,根据行业常识图谱技术在几亿个实体中寻觅隐性联系,发现团伙作案的行为,人力无法处理如此大数据量的剖析。零售范畴,根据门店历史销售数据,经过机器学习构建销量预测模型,完成销量预测,完成远高于依托经历猜测的准确度,降低库存和损耗。

智能化主要涉及分析、推理和决策性的工作,应用场景中往往涉及到数据挖掘,以及NLP、深度学习、增强学习等认知智能技术和算法,并深入到相对完整的业务流程当中。

创新化,是人工智能与行业深度融合后重塑业务流程和产业链,形成新的商业模式甚至新的细分行业。例如,基于计算机视觉的智能货柜,相比传统机械式无人售货机成本下降50%以上,容纳更多商品种类。无人驾驶是未来最具备创新潜力的人工智能落地方向,一旦无人驾驶技术成熟,传统汽车行业从主机厂到用车场景的产业链关系将被颠覆。

人工智能在各行业的发展

人工智能助力企业业务智能化

数字化,是指利用数字技能来重塑业务流程,从而带来新的收入和价值创造机会。数字化转型,现已成为企业业务提高的必然选择。

数字化的典型路径分为“信息化——在线化——智能化”三个阶段。信息化即IT根底设施的完善,是企业服务客户和运营管理在线化的根底。在线化包括用户交互场景以及企业运营场景的在线化。智能化是根据在线化沉淀的数据,让企业的运营决议计划从经历和流程驱动转向数据驱动、主动化决议计划,完成降本增效。

企业的数字化转型正在走向深化。跟着事务信息化和在线化的推动,企业积累的数据量不断增加,同时事务场景的复杂度也在提高,传统的事务形式很难满足精细化运营和服务的需求,必然要走向智能化阶段。

例如,当零售企业经过APP等在线化途径完成了线上化的交易、会员运营、客户服务之后,将有机会根据客户数据进行个性化的产品引荐和促销计划,提高服务体验和销售额。但是,这种业务需要无法经过传统的人工匹配或单纯依靠业务经验规则来做到,必须要借助机器学习建模来实现。

因此,人工智能技术是助力企业数字化转型从信息化、在线化走向智能化的关键技术。基于人工智能技术应用的业务智能化,会成为企业新的核心竞争力。

此外,部分行业头部企业已经走在前列,通过自有业务场景的应用实践,逐步积累人工智能技术的自研能力,并开始对外输出。

人工智能助力企业业务智能化

人工智能的落地发展

随着产业数字化带来的数据基础的日益成熟,人工智能在营销、金融、数字政府、零售、医疗等职业的落地持续推动,开始带来显著的效益,但落地进展有先后之分。在部分行业,传统企业已经充分认可人工智能的应用价值,开始在实际业务场景规模化地引入相关技术。

在人工智能实际落地过程中,产业的数字化基础设施是影响落地进展的关键要素。产业数字化程度越高,人工智能的应用具备越完善的数据基础。

在数据基础设施差异的基础上,人工智能技术与各行业具体业务场景结合产生的主流应用场景和价值呈现也有不同,会处于不同的应用价值阶段。

基于不同行业的市场规模体量,人工智能技术应用创造的市场规模大小不同。下图中,气泡的大小代表了现阶段各个行业人工智能应用的市场规模,包括软件、硬件和服务。

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