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人工智能产业链及五大商业模式解析

2019年10月31日 文章来源:网络整理 热度:107℃ 作者:刘英

  随着上周阿里云栖大会的召开,阿里云研究中心、波士顿咨询公司以及Alibaba InnovaTIon Ventures合作共同推出的《人工智能:未来制胜之道》也随之发布。

  本期的智能内参,我们就和大家一起解读阿里新鲜出炉的人工智能报告。

  以下为智东西整理的报告干货:

人工智能产业链及五大商业模式解析

  1.人工智能的准确定义与内涵:

  人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  根据人工智能的应用,人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。

  根据人工智能的内涵,人工智能可以分为类人行为(模拟行为结果)、类人思维(模拟大脑运作)、泛(不再局限于模拟人)智能。

  人工智能的驱动因素:算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。

  人工智能的承载方式:

  技术承载方式:单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。

  表现方式:云智能、端智能、云端融合。

  人工智能与人的关系:机器主导、人主导、人机融合。

  2.人工智能会做什么?

  人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。

  人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。

  人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识,支持知识的“产生——存储——应用——更新”的体系化管理。

  3.人工智能用在哪?

  人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理,以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。

  人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题:

  (1)行业存在持续痛点;

  (2)商业流程本身具有数字化的信息输入,问题可以细分并清晰的界定,商业流程存在重复,且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主;

  (3)商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。

  4.大数据是战略性竞争优势。

  海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料。

  

人工智能产业链及五大商业模式解析

  人工智能的三种主要技术,都需要专有类型的数据。

  机器学习需要大量的标签样本数据。

  模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。

  人机交互则需要积累大量的用户数据。

  5.现阶段,特别对于创业公司而言,数据的来源主要有三种。

  方式一,自筹数据,即从零开始,投入大量人力采集数据。

  方式二,公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰,以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的线上数据平台。

  方式三,产业数据协同,即下游创业公司或行业公司和产业链上游的数据或平台型公司建立合作,连接对双方均有利的产品或数据。

  6.从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析,未来人工智能将会出现三个阶段:

  

人工智能产业链及五大商业模式解析

  情景一:未来3-5年,仍以服务智能为主。在仍工智能及有技术的基础上,技术取得边际进步,机器始终作为人的辅助;在应用层面,人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。随着数据和场景的增加,人工智能创造的价值呈现指数增长。

  情景二:中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破,如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话,甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域,现有的应用向纵深拓展,价值创造限制在技术取得突破的领域。

  情景三:长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破,应用范围显著拓宽,人机完全融合,人工智能全面超过人类,无所不在,且颠覆各个行业和领域,价值创造极高。

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