今天實(shí)施人工智能戰(zhàn)略的公司將有機(jī)會抓住未來,。AI正在改變我們做生意的方式,，對于大小企業(yè)來說,，這可能意味著一個(gè)令人不安的變化。然而,，無障礙技術(shù)和活躍生態(tài)系統(tǒng)的融合表明,，企業(yè)比以往任何時(shí)候都更加準(zhǔn)備參與這一新的創(chuàng)新浪潮。

人工智能(AI)從根本上改變了所有行業(yè)的企業(yè)的運(yùn)營(包括制造業(yè),，醫(yī)療健康,，信息技術(shù)和運(yùn)輸業(yè)),。

在過去的十年中,，AI的進(jìn)步為企業(yè)提供了自動化的業(yè)務(wù)流程,，改變客戶體驗(yàn)和產(chǎn)品差異化的機(jī)會。

Google和亞馬遜這樣的AI先行者已經(jīng)采用這些新技術(shù)來創(chuàng)造日益增長的競爭優(yōu)勢,，我們看到了他們的AI戰(zhàn)略帶來的的好處,。

雖然企業(yè)級AI的采用仍處于初級階段，但把握住AI帶來的機(jī)會需要管理層進(jìn)行更多的討論,，增加對AI及其生態(tài)系統(tǒng)的理解,，了解行業(yè)巨頭如何采取措施,，從而獲得差異化的競爭優(yōu)勢。

理解AI

AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,，旨在創(chuàng)造能夠?qū)崿F(xiàn)智能行為的機(jī)器,。AI內(nèi)有多種技術(shù)和細(xì)分，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是其中規(guī)模最大,，增長最快的領(lǐng)域之一,。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法從實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),，而不是依賴于預(yù)定義的規(guī)則或算法,。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，還有其他細(xì)分,，如深度學(xué)習(xí),，其重點(diǎn)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

今天,，AI準(zhǔn)備從幾項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新和更廣泛的專業(yè)知識的融合中受益,，特別是：負(fù)擔(dān)得起的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,，可用的大型數(shù)據(jù)集和算法優(yōu)化的飛躍。

這些進(jìn)步,，加上人工智能研究的投入增加,，為人類發(fā)展創(chuàng)造了一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的環(huán)境，并將繼續(xù)影響到未來的企業(yè)和社會,。

機(jī)器學(xué)習(xí)有何特別之處,？

最近AI的興起主要是由于機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步,。這些進(jìn)展導(dǎo)致了自然語言處理(蘋果的Siri,，GoogleTranslate),，推薦系統(tǒng)(亞馬遜的推薦引擎，音樂推薦服務(wù)Pandora)和圖像識別(診斷工具,，自動駕駛汽車)的突破,。

機(jī)器學(xué)習(xí)大致分為兩種學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)，其使用已知數(shù)據(jù)集基于標(biāo)記的輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行推理,。無監(jiān)督學(xué)習(xí),，從包含沒有標(biāo)記輸出的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集中得出推論。

今天工作中最流行的方法是監(jiān)督學(xué)習(xí),，無監(jiān)督學(xué)習(xí)對于更廣泛的應(yīng)用來說具有巨大的前景。在每種學(xué)習(xí)方法中,，有多種算法類型和選擇算法可供選擇,。根據(jù)問題的類型或所需的結(jié)果進(jìn)行不同的選擇。

在機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程中,，流程的每個(gè)部分都需要特定類型的專業(yè)知識和資源,。雖然領(lǐng)域?qū)I(yè)知識對工作流程的預(yù)處理/功能部分工作很重要，但訓(xùn)練階段需要獨(dú)立的AI專業(yè)知識,，領(lǐng)域知識較少。

從基礎(chǔ)設(shè)施的角度來看,，資源最密集的階段是數(shù)據(jù)處理時(shí)的模型訓(xùn)練階段,。然后是構(gòu)建ML模型時(shí)，理解和權(quán)衡各種方法和正在解決的問題的類型變得很重要,。

掌握AI需要的技術(shù)棧

AI技術(shù)棧是運(yùn)行AI模型所需的基礎(chǔ)架構(gòu),，包括優(yōu)化組件，存儲,，數(shù)據(jù)處理和分析工具。

組件：CPU,，GPU，F(xiàn)PGA和專用ASIC是AI技術(shù)棧的基礎(chǔ)組件,。雖然CPU是普遍存在的,，但在機(jī)器學(xué)習(xí)的資源密集型訓(xùn)練階段中使用的GPU和FPGA已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)中取得了巨大進(jìn)步。對于需要較少資源的推理部分,，傳統(tǒng)的CPU或超低功耗FPGA或ASIC是最常見的選項(xiàng),。

計(jì)算：公共云供應(yīng)商現(xiàn)在正在為AI提供量身定制的解決方案,。云計(jì)算服務(wù)商的選擇很多,，可使任何企業(yè),，中小企業(yè)或小團(tuán)隊(duì)都能夠以合理的價(jià)格運(yùn)行AI模型,。

存儲：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)所需的大量數(shù)據(jù)，特別是在特征工程階段,，數(shù)據(jù)存儲至關(guān)重要。Hadoop集群和云對象存儲的出現(xiàn)顯著提高了數(shù)據(jù)存儲容量,，以支持AI使用案例,。

AI技術(shù)棧依賴于公有云供應(yīng)商和開源項(xiàng)目提供的服務(wù)。云計(jì)算巨頭(如谷歌,，亞馬遜,，F(xiàn)acebook，微軟和百度)投入AI服務(wù)已經(jīng)有助于從擁有技術(shù)棧的專有廠商轉(zhuǎn)移,。

總而言之,，將開放源碼作為公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)在整個(gè)AI生態(tài)系統(tǒng)中引起了更快的發(fā)展。谷歌的開放源碼TensorFlow庫體現(xiàn)了這一觀念，TensorFlow可以讓任何對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的人開發(fā)模型,，而不必從頭開始構(gòu)建庫和算法。

AI生態(tài)系統(tǒng)

過去十年,，AI從研究機(jī)構(gòu)中脫穎而出,，成為世界上最先進(jìn)的技術(shù)公司的前沿。這些公司將AI嵌入其核心產(chǎn)品和服務(wù),，加速了人工智能生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)步,，人才開發(fā)和投資。例如：

亞馬遜正在使用AI來改善個(gè)性化推薦并優(yōu)化庫存管理,。在亞馬遜向股東提交的年度股東信中,，CEOJeffBezos討論了通過其云計(jì)算部門采用AI快速交付產(chǎn)品,，增強(qiáng)現(xiàn)有產(chǎn)品和創(chuàng)建新工具的重要性,。

Google使用自己的DeepMind技術(shù)來管理數(shù)據(jù)中心的電力,，將冷卻成本降低了40%,。該公司的AI優(yōu)先策略專注于利用AI進(jìn)行搜索優(yōu)化,，自動駕駛汽車以及投資了眾多其他的解決方案。

Facebook致力于打造AI的基礎(chǔ)技術(shù),。其研究小組FAIR是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破的頂尖人工智能實(shí)驗(yàn)室之一,。

微軟已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)AI業(yè)務(wù)部門，擁有超過5000名計(jì)算機(jī)科學(xué)家和工程師,，專注于將AI推向公司的產(chǎn)品,。

英特爾正在更新其服務(wù)器以應(yīng)對處理和訓(xùn)練AI系統(tǒng)所需增加的計(jì)算量。為了做到這一點(diǎn),，該公司已經(jīng)在CEONaveenRao(前深度學(xué)習(xí)公司NervanaCEO，2016年被英特爾收購)的領(lǐng)導(dǎo)下,，組建了一個(gè)統(tǒng)一的AI的機(jī)構(gòu),。

百度正在大力投入人工智能，建立圖像識別技術(shù),，推進(jìn)自主駕駛,，推出數(shù)字助理,，開發(fā)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工具,。

AI人才的短缺仍然是一個(gè)問題,。據(jù)麥肯錫稱，AI投資的70%來自最大的技術(shù)公司的內(nèi)部研發(fā)投入,。我們繼續(xù)看到,，云端巨人從學(xué)術(shù)界聘請了關(guān)鍵的AI人才領(lǐng)導(dǎo)AI的工作,。80%到90%的AI人才都在最大的幾家科技公司,。

人才競爭激烈，AI公司收購大幅增長,。據(jù)CBInsights的數(shù)據(jù),，僅在2017年就有不同行業(yè)使用AI的55家公司被收購,。Google，蘋果,，F(xiàn)acebook，英特爾,，微軟和亞馬遜一直是AI中最活躍的收購者,，大部分收購都落在核心AI技術(shù)中，如圖像識別和自然語言處理,。

在這些技術(shù)供應(yīng)商的帶領(lǐng)下，AI已經(jīng)出現(xiàn)一些早期的獲獎(jiǎng)?wù)?，并在此過程中創(chuàng)造了一個(gè)積極的技術(shù)和工具生態(tài)系統(tǒng),。2017年，美國共有650多筆AI融資并購事件,，總金額6.5億美元,，已經(jīng)超過了2016年全年近1000筆交易的5.7億美元。

AI公司的范圍從那些專注于開發(fā)核心AI技術(shù)到構(gòu)建AI工具來解決行業(yè)特定問題,。在投資方面,，AI的最大細(xì)分部門是網(wǎng)絡(luò)安全和通用解決方案,，其次是商業(yè)智能和物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司,。

企業(yè)如何利用人工智能

在評估如何部署或構(gòu)建AI工具時(shí),，公司應(yīng)分析最高價(jià)值用例,，并計(jì)劃建立強(qiáng)大的支持和人才的基礎(chǔ)。任何AI都將依靠三個(gè)主要的部分：數(shù)據(jù),，基礎(chǔ)設(shè)施和人才。

數(shù)據(jù)驅(qū)動洞察力需要訪問大型數(shù)據(jù)集,。機(jī)器學(xué)習(xí)的有效性通常與可用數(shù)據(jù)量相關(guān),。在這個(gè)階段，訪問大量數(shù)據(jù)是推動ML工具價(jià)值的一個(gè)要求。

技術(shù)設(shè)施,，軟件和硬件的基礎(chǔ)設(shè)施必須有效運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型,。云服務(wù)提供商有能力將其產(chǎn)品擴(kuò)展到AI基礎(chǔ)設(shè)施，并提供可與開源軟件結(jié)合使用的解決方案,。對于一些公司來說,，由于監(jiān)管或其他商業(yè)原因，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)移至云端太貴或不可行,。對于這些公司,，將需要大量的計(jì)算能力，有時(shí)需要使用GPU,，F(xiàn)PGA或ASIC的硬件加速,。

AI人才在有效利用機(jī)器學(xué)習(xí)方面至關(guān)重要,。雖然并不是每家公司都將尋求建立一個(gè)內(nèi)部的AI組織，但是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家是從AI推動價(jià)值的關(guān)鍵,。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)需要專業(yè)知識的難題,。

將AI推向核心產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。公司必須在內(nèi)部建立一個(gè)能夠處理AI開發(fā)的強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施,。

在許多情況下,，實(shí)施戰(zhàn)略需要大量資本入。如果構(gòu)建內(nèi)部解決方案不可行,，那么采用第三方工具就是一個(gè)合適的選擇,。無法將其產(chǎn)品通過AI進(jìn)行差異化的公司仍然可以采取措施來改進(jìn)和自動化核心業(yè)務(wù)。運(yùn)營效率也是競爭優(yōu)勢,。

通過高級機(jī)器人和虛擬助理進(jìn)行差異化的客戶服務(wù),，對財(cái)務(wù)規(guī)劃,，庫存管理和銷售渠道進(jìn)行更智能的預(yù)測,，自動人力資源流程，通過優(yōu)化招聘,，自動人才管理和量身定制的優(yōu)勢，通過自動出站銷售,，智能客戶參與和目標(biāo)營銷,，提高銷售人員的生產(chǎn)力，通過AI合同盡職調(diào)查,，輔助法律研究和自動化IP監(jiān)控來簡化法律流程,。

每家公司的優(yōu)先級都不一樣,，有些公司可能自動化客戶服務(wù)解決方案為其業(yè)務(wù)帶來最大的價(jià)值，但更智能的預(yù)測庫存管理可能對另一家公司產(chǎn)生更大的影響,。這需要領(lǐng)導(dǎo)層分析和探索在自己的部門采用人工智能工具的好處,，將揭示人工智能產(chǎn)生影響最大的領(lǐng)域。

結(jié)論

AI不再是學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)或研發(fā)實(shí)驗(yàn)室的理論研究;相反,，它是一種本質(zhì)上能夠顛覆整個(gè)社會,，帶來數(shù)十年創(chuàng)新的基礎(chǔ)技術(shù)，從我們工作的方式,，醫(yī)生識別和治療疾病的方式來看,，AI將為未來創(chuàng)造無限的可能性,。

今天實(shí)施人工智能戰(zhàn)略的公司將有機(jī)會抓住未來,。AI正在改變我們做生意的方式，對于大小企業(yè)來說,，這可能意味著一個(gè)令人不安的變化,。然而，無障礙技術(shù)和活躍生態(tài)系統(tǒng)的融合表明,，企業(yè)比以往任何時(shí)候都更加準(zhǔn)備參與這一新的創(chuàng)新浪潮。

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