浅谈人工智能应用实践与趋势

数据智能技术是这些数字经济公司崛起的第一推动力，网络协同效应是这些平台型公司扩张的关键范式。这些公司利用数据和算法，只用了短短十几年的时间就形成的史上最庞大的用户群体，为投资者带了未来发展的巨大想象力。比用户规模更为重要的是，这些数字经济公司依托智能手机和各种APP在全球范围内形成的平台，为普罗大众提供了高频使用的数据服务，这更是传统公司所望尘莫及的。未来这些新兴公司手中掌握的数据智能技术不仅将改变个别产业模式，更具备全面服务工业、农业和服务业进行升级转型的巨大机会。

利用网络协同效应和数据智能技术，数字经济公司为个人消费者和企业用户带来了更精准的商业体验。网络协同效应构筑的平台模式，通过为个人消费者免费提供服务，沉淀了维度丰富的实时数据。数据智能技术，利用算法和模型来预测企业和民众的需求，提供主动化的服务。基于更多维度的数据，通过算法的持续改进，迭代和优化，用机器决策取代人的决策，才能在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，提供高质量的体验。

数字经济是以数据为生产资料，以云计算、大数据、人工智能等技术作为生产力，利用算力和算法，将数据转变为价值的一种新经济形态。数字经济是人类社会继农业经济、工业经济之后，一种全新的经济范式，生产要素和生产关系都发生了全新的变化。数字经济不仅不会替代工业经济和农业经济，而且会利用数据智能技术反哺工业经济和农业经济，提升产出效率。

数字经济由数字产业化和产业数字化两部分组成，产业数字化是数字经济的蓝海。数字产业化是指互联网、软件和电子通信等信息化行业，产业数字化是传统的第一、二、三产业利用数据智能技术带来的产出增值。

1. 支持机械、简单、重复性工作

在一些机械、简单、重复和毫无创意需求的劳动场景中，人工智能技术可以提供支持。在现代化工厂中，工业机器人和机械臂结合拥有更高“智力水平”的人工智能算法，能够为企业带来更高的生产效率和生产质量。

2. 创造数字经济时代新物种

从目前的技术及技术伦理来看，“类脑智能”等还为时尚早，但人工智能结合云计算、物联网、VR/AR等技术，确实能够解放和重构生产要素，催生各种商业社会创造“（产品、服务或企业类型方面的）新物种”的能力。翻译机诞生的背后，就是机器翻译水平的大幅提高。

3. 突破人类能力极限

随着计算机的普及，计算、存储和算法正在逐渐超越人类在全局认知、高并发性、深度逻辑和复杂准确记忆的能力极限，提供全新的生产力。此外，在一些高度危险、高度复杂的生产环境中，人工智能也能肩负起突破人类能力极限的重任。举例来说，人工智能在卫星遥感影像翻译中的应用可将传统解决方案需要的几个月缩短至几个小时。

4. 激活数据，创新业务和商业流程

过去20年，中国企业普遍经历了信息化和电子化，沉淀出大量高价值数据，这些数据均可以通过人工智能“激活”，从数据中找到新的业务价值点、业务流程或客户需求，帮助企业比现在的人工做出更好的业务服务和业务流程。举例来说，机器人流程自动化（RPA）工具可以帮助企业，将共享服务中的运营成本降低30%-50%。

5. 突破思维定式，发现潜在逻辑与联系

人工智能具有的强大数学能力和足够的计算速度，已经远远超过人类的计算承载力，可同时处理上百万种情况，这种能力能够突破“老专家”式的传统思维定式，将隐性和碎片化的问题变得显性化，并由此生成新的知识。因此，人工智能能够帮助企业精准匹配用户需求或业务需求，并且找到原本因为人力、人脑等因素限制而无法发现的潜在逻辑与内在联系。

6. 提供全新的人机或服务交互模式

目前人工智能在机器视觉（图像和视频识别）、自然语言理解和语音识别等领域已经具有非常强的能力，这意味着机器可以拥有近似于人类的“视觉、听觉和语言/语义理解能力”。新的、规模巨大且有利可图的人机交互相邻市场正在开放，特别是在汽车和医疗领域，有了新的增长和扩展机会，人工智能将是革新人机交互的新起点。

7. 辅助人类智能决策

人工智能能够为企业提供与传统的决策支持系统、知识辅助决策系统或专家系统不同且更具价值的智能决策，帮助企业构建决策支持系统（即Decision Support Systems，DSS，是人工智能的重要研究领域），为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。