突如其来的疫情，拖垮了一部分（fèn）企（qǐ）业（yè），同时（shí）也推动（dòng）了（le）AI人工智（zhì）能（néng）企业的发展，让AI领域从还（hái）有被人贬（biǎn）低的状态（tài）到被更多的人（rén）认可，疫情成（chéng）了人（rén）工智能的助推剂。但AI要落地，还是存在很多困难和挑战。

前几年（nián）评价的AI企业“落地即一地鸡毛”，今年是否还会重蹈覆辙（zhé）？人工智能（néng）行（háng）业要（yào）在疫情过后（hòu）怎样（yàng）突围呢？

近年来（lái），由于技术与业务需求之（zhī）间的鸿沟，人工智能（néng）在走向产（chǎn）业落地的过程中面临了（le）一系列的挑战。企业在（zài）应用AI技术推进产品业务转（zhuǎn）型升级的过程中，必（bì）须要了解（jiě）这些问（wèn）题并加（jiā）以升级。爱分析在近日发布了《人工智能2020:落（luò）地挑战与（yǔ）应对》。报告回（huí）顾了（le）人工智能（néng）的行业概况，并结合实践案例（lì）分析了人工智能技术，给产业带来的具体价值创造盒各行（háng）业落地进展盒（hé）未来应用趋势。以此帮助企业推动（dòng）人工智能的价值（zhí）落（luò）地。

新商业与新经济模式（shì）的诞生

历史上任何一次新技术的爆发，都带来（lái）了超（chāo）乎想象的（de）新商业与新（xīn）经济模（mó）式。从最近的一次看，90年代互联（lián）网发展初期，我们没有预（yù）料到商业社（shè）会将如此大规模（mó）的被影（yǐng）响（xiǎng）和改变。互（hù）联网的影响开始于媒体（tǐ），纽约时报、华尔（ěr）街日（rì）报等媒（méi）体（tǐ）通过网（wǎng）站更新新闻，最终全媒（méi）体行业都开始面临转型压力。后来消费者逐渐（jiàn）通过网络阅读（dú）、看（kàn）电影等。互联网（wǎng）对商（shāng）业社会的影响有一个过（guò）程，人工智能（néng）时代也是一（yī）样。

当前，国（guó）内诞生了诸如商汤（tāng）科技、旷视科技、极链科技、依图科（kē）技等（děng）人工智能初创企业，这些企（qǐ）业针对金（jīn）融、医疗、内容审核、广告、零售（shòu）、自动驾（jià）驶等行（háng）业都了产生很大的影响。目（mù）前，一些与计算机视觉相关的应用，比如在视频内（nèi）容审核方面，已（yǐ）经产生了比（bǐ）较大的（de）变化。比如国内目前内容（róng）审核技术比较突（tū）出的极链科技（jì），推出了全栈式智能内容安（ān）全审核引（yǐn）擎神（shén）眼系统，为人类审（shěn）核员进行减负。

在人工智能算法（fǎ）依赖大数据训练的阶段（duàn），产值大的行业会发（fā）展的（de）更（gèng）好（hǎo）。如（rú）果一（yī）个行业应用（yòng）人工智（zhì）能产生的价值够（gòu）大，会有人愿意出钱标注数据。以金融领域的（de）人工智（zhì）能应用为（wéi）例，在基金（jīn）管理（lǐ）和辅（fǔ）助股票（piào）分（fèn）析方（fāng）面，技术公司（sī）与金融公司各有所长。一些基金公司也有数据科学（xué）家的（de）团队，有些做的（de）是比较传（chuán）统的数据（jù）挖掘，还不是很了解（jiě）深度（dù）学习等（děng）人（rén）工（gōng）智能（néng）技术。

有着（zhe）数十年（nián）经验的基金公（gōng）司更擅长判断一只股票是否（fǒu）值得投资（zī），哪些市场（chǎng）信息（xī）具有参考价值。而人工智能技术公司没（méi）有这方面的知识积累，但拥有先（xiān）进的人工智能（néng）技术储备（bèi）。通过（guò）业（yè）务公司与技（jì）术（shù）公（gōng）司（sī）的合作，基金（jīn）经（jīng）理可以在人工智能的（de）帮助下更好的分析市场。例如（rú），一家上市公司称由于春节较（jiào）晚（wǎn）而影响（xiǎng）了（le）这一季（jì）度的（de）销售额，分析师需要就春节（jiē）对销售额的影响（xiǎng）做一（yī）个分析和（hé）历（lì）史对比，分析（xī）这（zhè）是（shì）公司的借口还是真实情况。每（měi）个上市（shì）公司都会有季报，内容（róng）几页到几十页的不等，要做很细（xì）的分析，除了（le）看现在的，还（hái）要（yào）把去年、前（qián）年、甚（shèn）至（zhì）大前年（nián）的（de）数据（jù）做（zuò）对比，这么细的分析（xī）单靠人是不可能的（de），一个分析师要分析几十家公司，不可能每一份季（jì）报都看（kàn）的非常细（xì），这（zhè）方面（miàn）可以由（yóu）人（rén）工智能来辅助分析。

当前（qián）人工智（zhì）能的商业模式挑战

人工（gōng）智能走向产业应用（yòng）的（de）过（guò）程中，从向（xiàng）企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，企业要进（jìn）入某（mǒu）一个垂直领（lǐng）域缺（quē）乏的是（shì）相关领域（yù）的（de）数据和知识。如果与医院合作（zuò），技术企业如果没有经验丰（fēng）富的（de）医生，无法（fǎ）判断（duàn）医学影像的（de）数据（jù）是否正（zhèng）确。而人工智能缺乏相关专（zhuān）业知识和（hé）经验，在出错（cuò）的时候也（yě）无法判断是（shì）由于标注错误还是由于图（tú）像不够（gòu）清晰（xī）造成。技（jì）术企业与垂直行业互动的时候，需要让（ràng）行业理解，人工智能不是超人（rén）类智慧，无法做到提供给机器一（yī）个数据库就可以得到想要（yào）的结果（guǒ），这（zhè）是目前双（shuāng）方合作（zuò）前（qián）面对的挑战之一。

正如软银（yín）创（chuàng）始人（rén）孙（sūn）正义说的，“跟上人工（gōng）智能带来的时代颠（diān）覆需（xū）要真正的专（zhuān）注。”人工智能（néng）已经经过（guò）了学术研究（jiū）阶段，正处（chù）于现（xiàn）实应用阶段。未来将被广泛应用到企业的商业模（mó）式、医疗保健以及交（jiāo）通（tōng）运输中。

从（cóng）目前人工智能（néng）技术的（de）发展（zhǎn）趋势来看，未（wèi）来人工智能对于商业模式的（de）影响在以下几个（gè）方面有所体现：

第一：个（gè）性化服（fú）务将（jiāng）得到（dào）快（kuài）速发展。随着人工智（zhì）能（néng）产品的（de）大面积采（cǎi）用，一个重要（yào）的结果就（jiù）是生产（chǎn）力水（shuǐ）平的大幅度提升，这会使得人们在进行（háng）消费时有（yǒu）了更多的选择，产品将逐（zhú）渐从批（pī）量生产转向个性化生产（chǎn）。

第二：产业（yè）链（liàn）将得到整合和压缩。人工智能（néng）产品的应用（yòng）将（jiāng）全面（miàn）实现产业链的整合（hé），不仅会进一步（bù）压缩（suō）商品流通过程中的中间（jiān）环节，同时也会高效（xiào）率整合（hé）生产环节的产业链，从而全（quán）面提升生产（chǎn）效率。未来在人工智能技术的推动下，产品的生（shēng）产和流程（chéng）环节中的传统人力岗（gǎng）位将逐渐（jiàn）减（jiǎn）少，这也会在很大程度上降低产品的生产和流通成本。

第三：研发费（fèi）用（yòng）占比（bǐ）将逐渐提（tí）升。在（zài）人工智能技术的推动下，企业（yè）更多的资源将向研发领域倾斜，产品创新能力将是未来（lái）企业谋求（qiú）更大发展的核心能力，所以研发费用的占（zhàn）比未（wèi）来将持续攀升。

虽（suī）然人工智（zhì）能技术未来的（de）发展前景非常（cháng）广阔，但是目前人工智能技（jì）术依然处在发展的初期，而（ér）且（qiě）由于（yú）人工智能（néng）技术对于应用场景有较多（duō）的挑战，所以人工智能产品的全面应用还需要很长一段（duàn）时间。

中美人工智能不（bú）同的发展机遇

中美人工（gōng）智能（néng）应用的（de）不同发展路径人工智能在不同国家的发展，与当地的产业发展特点相（xiàng）关，取决于技术与（yǔ）当（dāng）地产业的结合（hé）。以金融业为例（lì），中美有（yǒu）两个主要差异，第一，在技术应（yīng）用方面，美国金融市场竞争（zhēng）比较激烈，很多银行（háng）早就习惯通过技术手（shǒu）段竞（jìng）争。一个金融公司里10%的员工是IT和技（jì）术员工（gōng），在中国（guó），这个比（bǐ）例大概（gài）是3%-4%。在（zài）美国，人工智能在金（jīn）融（róng）方（fāng）面（miàn）的应用相对走的更（gèng）往前，很多对（duì）冲基金是通过机器学习、数（shù）据挖掘，量化基金通过程序来管（guǎn）理基金（jīn）。

与美国比，中（zhōng）国（guó）的（de）技术相对早期。另一方面，两国（guó）在金融领域（yù）的（de）监管法规有（yǒu）一（yī）定差异。在美（měi）国，没有太（tài）多监管限（xiàn）制通过开发程序管（guǎn）理基金，只要敢（gǎn）冒（mào）险，自负（fù）盈亏，相比之下（xià）中国则整体相对谨慎（shèn）。在其他应（yīng）用（yòng）领域，中美（měi）也呈现（xiàn）出各自的特点。对于中美两国，人口（kǒu）红利都在消失，但两国人工智能应用（yòng）很有可能先（xiān）在各自比较发达（dá）的产（chǎn）业（yè）中得到发展。未来中（zhōng）国先把这些技术做成（chéng）熟以后，也可（kě）能将技术应用（yòng）到其他国（guó）家去（qù）。

传统行业尤其是企业的最高领导需要对人工智能（néng）有更客（kè）观的认识，尽可能去（qù）接触和理解人工智能（néng）可以做什么。毕竟有些（xiē）技术（shù）还没到成（chéng）熟的阶（jiē）段。目前有很多人（rén）工智能在线课程和书，也有很多免（miǎn）费的网上平台鼓励大家（jiā）去（qù）尝（cháng）试，这（zhè）个门槛正越来越低。

当前，人工智能浪潮（cháo）类似（sì）互联网初（chū）期（qī），无论企业规模大小，任何（hé）时候进入AI领域都不嫌早。企业最（zuì）终将（jiāng）在人工智能的应用下（xià）而大（dà）幅（fú）提升生产效率。大型企业（yè）内部本身有IT部门，资源也多一（yī）些，有（yǒu）条件去（qù）研究（jiū）AI，可以选择是自己做还是去寻求外部帮助，小（xiǎo）企业则可能需要找人做（zuò）。大小企业的思考模（mó）式和基本（běn）逻辑相同，只是具体的操作方式不同。关（guān）于传统企业是否需要自（zì）己的技术团队，应该结合企业（yè）的自身情（qíng）况，目前想做的项目难度有多大（dà），是否需要专家的帮助。

企业（yè）具（jù）备了这个（gè）前提，理解了自己的问题，理（lǐ）解了技术如何（hé）去（qù）应用，进（jìn）一（yī）步分析判断事情的难度（dù）和风险有多大。比如，微软有小冰这样的聊天机（jī）器人（rén），不少企业兴趣很高（gāo），也希（xī）望用聊天机（jī）器（qì）人（rén）来增强与客户的互动，那就需要考（kǎo）虑（lǜ）聊天的（de）内容是（shì）什么，如果出错的话（huà）成本是什么？如果（guǒ）是医院需要用来（lái）和病人互动，并且指导病人如何吃药，这（zhè）样错误成本太（tài）高，就不建议通过内部团队开发。

近几年，VR 虚（xū）拟现实、自（zì）动驾驶、自然语（yǔ）言（yán）处理、机器学习等曾（céng）经热度高涨（zhǎng）的技术也逐渐回归理性。当 AI 企业一窝蜂涌（yǒng）入这些领域想要分得一块蛋（dàn）糕时，才发（fā）现蛋糕的确是有，但手上却没有能装下（xià）蛋糕的托盘，PPT 或许可以做得“天花乱坠”，而真正落（luò）地时（shí）却（què）成了“天（tiān）方夜谭”。深度学习、图神（shén）经网（wǎng）络（luò）、知（zhī）识图谱等技术仍处于瓶颈期，尚未找到落（luò）地应（yīng）用的突（tū）破点，而此次疫情，恰好是一（yī）个转折（shé）点。

其实在此之前，企业界和学术界普遍达成共（gòng）识（shí），认为互联网时代过后（hòu）人（rén）工智能将会（huì）掀起新的浪潮，但至于多（duō）久会这场变革（gé）会正（zhèng）式启幕我们还并不清楚，但随着疫情的爆发（fā），政（zhèng）府（fǔ）和企业都在这次疫情中看到了 AI 市场更大的机会，有的把 AI 的（de）功能（néng）和需（xū）求纳（nà）入到了智慧医疗系统（tǒng）中，这（zhè）让（ràng）传统医疗和 AI 技术融合（hé）得更加紧密。未（wèi）来（lái），国内（nèi）老龄（líng）化会越（yuè）来越严重，AI 养老产品也会逐（zhú）渐进入（rù）人们（men）的视野，

疫情（qíng）过后，AI人工（gōng）智能企业的落（luò）地问题是（shì）否可（kě）以顺利突围（wéi），现在还不能确定，敬请期待后（hòu）续结果。