隨著本周阿里云棲大會(huì)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(bào)告。

　　以下為智東西整理的報(bào)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(jí)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(dòng)因素：算法/技術(shù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)/計(jì)算、場景和顛覆性商業(yè)模式驅(qū)動(dòng)。

　　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(huì)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(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)、決策和行動(dòng)的快速處理。計(jì)算機(jī)處理信息、溝通信息、并行計(jì)算和線性計(jì)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(shí)，支持知識(shí)的“產(chǎn)生——存儲(chǔ)——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(shí)別、語言識(shí)別和自然語言處理，以及人機(jī)交互、機(jī)器視覺、自動(dòng)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(diǎn)的商業(yè)問題：

　　（1）行業(yè)存在持續(xù)痛點(diǎn)；

　　（2）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；

　　（3）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(shì)。

　　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(shí)別偏重于信號(hào)、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(duì)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(tái)。

　　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(tái)型公司建立合作，連接對(duì)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(jià)值兩維度分析，未來人工智能將會(huì)出現(xiàn)三個(gè)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(gè)垂直行業(yè)應(yīng)用，豐富實(shí)用場景。隨著數(shù)據(jù)和場景的增加，人工智能創(chuàng)造的價(jià)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(shí)完全理解類人對(duì)話，甚至預(yù)測(cè)出“潛臺(tái)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(jià)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(jí)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(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，價(jià)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(jí)從上到下，分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層最靠近“云”，應(yīng)用層最靠近“端”。

　　基礎(chǔ)層（按技術(shù)層級(jí)從上到下，下同）

　　計(jì)算能力層：大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、GPU/FPGA等硬件加速、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等計(jì)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(shí)別、圖像識(shí)別、人臉識(shí)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(tái)層：行業(yè)應(yīng)用分發(fā)和運(yùn)營平臺(tái)，機(jī)器人運(yùn)營平臺(tái)。

　　解決方案層：智能廣告、智能診斷、自動(dòng)寫作、身份識(shí)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(jià)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(jià)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(diǎn)，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(tái)化的趨勢(shì)下，未來人工智能將呈現(xiàn)若干主導(dǎo)平臺(tái)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(jì)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(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場景應(yīng)用為入口，積累用戶。

　　模式二：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)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(shì)，同時(shí)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(shí)，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?jí)應(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(jí)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(tái)、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(jì)算能力的新型芯片，如圖像、語音識(shí)別芯片等、拓展芯片的應(yīng)用場景；在移動(dòng)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(duì)企業(yè)的啟示：

　　傳統(tǒng)企業(yè)的競爭優(yōu)勢(shì)主要來自兩個(gè)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(shí)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(shí)代，企業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)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(shí)，同時(shí)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，進(jìn)行即時(shí)自動(dòng)決策。

　　利用人工智能構(gòu)建新的競爭優(yōu)勢(shì)，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(duì)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(gè)維度加強(qiáng)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的政策支持：

　　（1）開放政府及公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)，打造國家級(jí)人工智能資源平臺(tái)。數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。為鼓勵(lì)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(tái)，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(lì)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(jià)值。同時(shí)，鼓勵(lì)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。

　　（3）以產(chǎn)業(yè)基金、專項(xiàng)基金等激勵(lì)人工智能創(chuàng)新，提供針對(duì)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(duì)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(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值，以及商業(yè)模式的剖析，對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司的價(jià)值非常大。指出機(jī)會(huì)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(shì)，回避短板，獲得更好的發(fā)展。