矚目客戶端
矚目小T
矚目大板
矚目會議室系統
矚目直播
多媒體通信平臺
多媒體通信終端
多媒體通信軟件
網絡音頻處理器
變電站智能巡檢機器人
發電廠智能巡檢機器人
配電室智能巡檢機器人
室內工業智能巡檢機器人
機器人遠程專家診斷協同平臺解決方案
人工智能報告：AI短期內處于服務智能，5類競爭模式將涌現
時間：2016-11-17
在剛剛結束的阿里云棲大會上，BCG與阿里云研究院、Alibaba Innovation Ventures聯合發表了名為《人工智能：未來制勝之道》的報告，要了解未來人工智能行業的競爭格局及制勝之道，快來看看這篇文章的簡介吧。
圖為主要作者BCG資深董事經理李舒在云棲大會上進行報告發布
自20世紀50年代以來，三次技術革新浪潮中，人工智能誕生并發展。現階段，人工智能正在從專有人工智能向通用人工智能發展過渡，由數據、算法、計算等互聯網技術群和應用場景互為推動，協同發展，自我演進。人工智能已不再局限于模擬人的行為結果，而拓展到“泛智能”應用，即更好地解決問題、有創意地解決問題和解決更復雜的問題。這些問題既包含人在信息爆炸時代面臨的信息接受和處理困難，也包含企業面臨的運營成本逐步增加、消費者訴求和行為模式轉變、商業模式被顛覆等問題，同時還包含社會亟需解決的對自然／環境的治理、對社會資源優化和維護社會穩定等挑戰。
人工智能應用空間：三類關鍵商業流程特性預測人工智能應用空間
人工智能具備“快速處理”和“自主學習”兩種能力，并已在圖像識別、語言識別、自然語言處理等多個方面成功應用。本報告通過分析典型的商業流程，從三類關鍵商業流程特性預測了人工智能的應用空間。研究發現，人工智能最適于解決符合以下特點的商業問題：其一，行業存在持續痛點；其二，商業流程本身具備數字化的信息輸入，問題可以細分并清晰地界定，商業流程存在重復，且獲得的結果的溝通以書面溝通或單項溝通為主；其三，商業流程較少受整體商業環境的復雜影響。
人工智能未來趨勢：三階段發展場景，短期處于服務智能
從人工智能的技術突破和應用價值兩維度分析，未來人工智能將會出現三個階段（參閱圖2）：
情景一： 未來3-5年，仍以服務智能為主。在人工智能既有技術的基礎上，技術取得邊際進步，機器始終作為人的輔助；在應用層面，人工智能拓展、整合多個垂直行業應用，豐富實用場景。隨著數據和場景的增加，人工智能創造的價值呈現指數增長。
情景二：中長期將出現顯著科技突破。人工智能技術取得顯著突破，如自然語言處理技術可以即時完全理解類人對話，甚至預測出“潛臺詞”。在技術創新的領域，現有的應用向縱深拓展，價值創造限制在技術取得突破的領域。
情景三：長期可能出現超級智能。人工智能的技術取得顯著突破，應用范圍顯著拓寬，人機完全共融，人工智能全面超越人類，無所不在，且顛覆各個行業和領域，價值創造極高。
到目前為止，人工智能還停留在“專有人工智能”階段，主要應用是完成具體任務，例如“識別病灶醫學圖像并判斷是否是腫瘤”。現階段，人工智能將逐漸向“通用人工智能”過渡，應用于完成復雜任務，判斷并滿足用戶需求，如“識別醫學圖像，并快速診斷疾病（不限于腫瘤）”。中長期，隨著技術顯著突破，人工智能將逐步發展為“抽象人工智能”，在基礎科技取得重大突破后，人工智能可以理解用戶情感，從而改變用戶行為，例如“說服慢性病患者堅持按醫囑服藥并在患病后改變生活習慣”。在遙遠的將來，人工智能可能演變為“超級人工智能”，全面超越人類，通過技術突破和廣泛的應用，預測并預先改變消費者的行為，例如“預先說服用戶改變不良生活習慣，預防慢性病”。
未來3-5年，人工智能仍以服務智能為主要趨勢。在服務智能下，人工智能會取得邊際技術進步，如算法突破，小數據訓練或分布式算法（不從數據開始訓練，直接下載智能）成為可能；或者，圖像識別或自然語言處理技術取得邊際突破，對數據結構化的要求降低。人工智能的應用將更加廣闊，例如綜合天氣、土壤變化數據和大宗商品交易行情，人工智能可以為農業決策，選擇今年最有經濟效益的種植品種；或者，圖像識別技術突破后，機器人可以識別消費者微表情的變化，從而預測消費者的情緒。人工智能的應用將更有深度，產生新的社會、商業和個人生活模式，創造巨大的商業價值。人工智能的發展也將更為融合：實現“感知/交互—正確理解—自主決策—自我學習”的實時循環；數據傳輸速度實現質的飛躍，云端將無縫融合；介入式芯片等新的硬件形式將出現，甚至實現人機共融。
在服務智能情景下，數據可得性高的行業，人工智能將率先用于解決行業痛點，爆發大量場景應用。醫療、金融、交通、教育、公共安全、零售、商業服務等行業數據電子化程度較高、數據較集中且數據質量較高，因此在這些行業將會率先涌現大量的人工智能場景應用，用以解決行業痛點。
對人工智能而言，醫療領域一直被視為一個很有前景的應用領域。基于人工智能的應用在未來數年內能夠為千百萬人改進健康結果和生活質量，例如臨床決策支持、病人監控、輔導、在外科手術或者病人看護中的自動化設備、醫療系統管理、慢病用藥和生活管理等。
在金融領域，智能個人身份識別將用于解決金融安全隱患，智能高頻交易將用于提高金融決策效率，智能投顧將幫助金融機構開拓用戶。
在教育領域，K-12線上教育以及大學配套設備等等人工智能應用已經被學校和學生廣泛使用，機器人早已經成為了廣為歡迎的教育設備，智能輔導系統（ITS）也成為了針對科學、數學、語言學以及其他學科相匹配的學生互動導師。
人工智能未來格局：五大競爭定位模式，生態構建者是關鍵一環
人工智能產業鏈根據技術層級從上到下，分為基礎層、技術層和應用層。基礎層最靠近“云”，應用層最靠近“端”。
人工智能產業鏈中，基礎層是構建生態的基礎，需要長期投入進行戰略布局；通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局；解決方案層直戳行業痛點，變現能力最強（參閱圖3）。
在人工智能平臺化的趨勢下，未來人工智能將呈現若干主導平臺加廣泛場景應用的競爭格局，生態構建者將成為其中最重要的一類模式（參閱圖4）。
模式一：生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口。以互聯網公司為主，長期投資基礎設施和技術，同時以場景應用作為流量入口，積累應用，成為主導的應用平臺，將成為人工智能生態構建者（如Google、Amazon、Facebook、阿里云等）。
關鍵成功因素：大量計算能力投入，積累海量優質多維度數據，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景應用為入口，積累用戶。
模式二：技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口。以軟件公司為主，深耕算法平臺和通用技術平臺，同時以場景應用作為流量入口，逐漸建立應用平臺（如Microsoft、IBMWatson等）。
關鍵成功因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶。
模式三：應用聚焦者——場景應用。以創業公司和傳統行業公司為主，基于場景或行業數據，開發大量細分場景應用。
關鍵成功因素：掌握細分市場數據，選擇合適的場景構建應用，建立大量多維度的場景應用，抓住用戶；同時，與互聯網公司合作，有效結合傳統商業模式和人工智能。
模式四：垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態。以垂直領域先行者為主，在垂直領域依靠殺手級應用（如出行場景應用、面部識別應用等）積累大量用戶和數據，并深耕該領域的通用技術和算法，成為垂直領域的顛覆者（如滴滴出行、曠視科技等）。
關鍵成功因素：在應用較廣泛且有海量數據的場景能率先推出殺手級應用，從而積累用戶，成為該垂直行業的主導者；通過積累海量數據，逐步向應用平臺、通用技術、基礎算法拓展。
模式五：基礎設施提供者——從基礎設施切入，并向產業鏈下游拓展。以芯片或硬件等基礎設施公司為主，從基礎設施切入，提高技術能力，向數據、算法等產業鏈上游拓展。
關鍵成功因素：開發具有智能計算能力的新型芯片，如圖像、語音識別芯片等，拓展芯片的應用場景；在移動智能設備、大型服務器、無人機（車），機器人等設備、設施上廣泛集成運用，提供更加高效、低成本的運算能力、服務，與相關行業進行深度整合。
目前，互聯網公司和軟件公司巨頭都在產業鏈的技術層和應用層著手布局。
在產業鏈的基礎層，科技巨頭通過推出算法平臺吸引開發者，希望實現快速的產品迭代、活躍的社區、眾多的開發者，從而打造開發者生態，成為行業標準，實現持續獲利。谷歌、Facebook、IBM、微軟等科技巨頭已經相繼推出并在近期開源自家的人工智能工具。其中，Facebook開源多款深度學習人工智能工具；谷歌發布新的機器學習平臺TensorFlow并將其開源，被稱為人工智能界的Android；IBM也宣布通過Apache軟件基金會免費為外部程序員提供SystemML人工智能工具的源代碼；微軟宣布將開源旗下人工智能（AI）平臺Project Malmo，所有研究者都可以用廉價、有效地對人工智能算法和程序進行測試。
在產業鏈的應用層，科技巨頭都借助積累的個人用戶數據，開發針對個人用戶和企業用戶的解決方案。在個人用戶應用上，Apple推出Siri個人助手，Facebook推出虛擬用戶助手Moneypenny，Amazon推出智能家居硬件Echo，Google推出家具中樞GoogleHome，阿里巴巴推出個人助手阿里小蜜和智能家居等。個人用戶應用既可以吸引用戶和流量，又可以收集數據，驗證商業模式，從而開發新場景應用。在針對企業用戶的解決方案上，Google、Apple布局無人駕駛，IBMWatson推出醫療、金融、政府、呼叫中心等企業應用， 阿里巴巴布局智能金融解決方案等。針對企業用戶的應用/解決方案未來的變現模式除直接出售解決方案外，還可以從流量和廣告中轉化價值。
創業企業除直接布局場景應用解決方案外，更有效的方式是采取從深挖技術到拓展應用的發展路徑。例如，曠視科技以機器視覺技術為突破點，深耕先進的人臉識別、圖像識別技術，進而拓展到行業智能解決方案、智能硬件及智能云服務。在發展前期（2011-2014年），曠視科技定位為商用機器視覺開放平臺，深耕Face++人臉識別云服務、Image++圖像識別云服務和Brain++人工智能深度學習系統。2014年后，Face++開始發力智能行業解決方案，主攻覆蓋銀行、保險、互聯網金融的泛金融行業解決方案，和覆蓋地產、零售、公安的泛安防解決方案，目前已形成遠程核實身份、智能企業、智能商超、智能生活、智慧安防等多種解決方案和人臉識別智能攝像機等智能硬件。未來，曠世科技將向縱深拓展，構建人工智能云、智能感覺網、服務機器人等智能生態基礎架構。
人工智能對企業的啟示：抓住戰略機遇，構建競爭優勢
傳統企業的競爭優勢主要來自于兩個方面，其一，在企業布局上，企業有專有的固定資產、品牌、知識產權等資源，在所在領域取得規模經濟和范圍經濟，并通過門店和經銷商網絡建立了穩定的客戶關系；其二，在企業自身的能力上，企業積累獨特的人力資源和技能，并在流程上盡可能精簡。
大數據和人工智能將企業競爭帶入新的紀元，互聯網不僅連接虛擬空間，還連接人和資產所在的現實空間。人工智能時代，企業競爭優勢轉變為算法和數據資產，建立學習網絡和數據生態，360度洞察消費者，通過人工智能不斷地學習產生新的知識，同時再數據驅動下，進行即時自動決策。
為實現快速轉型，在人工智能階段構建新的競爭優勢，傳統企業需要攜手互聯網企業，探索新的商業模式。通用電氣（GE）公司與微軟公司近期宣布合作將通用電氣用于工業互聯網的Predix平臺登陸MicrosoftAzure云平臺為工業客戶提供服務。2015年，富士康和阿里巴巴合作發起“淘富成真”項目，這一項目開放富士康世界級的設計、研發、專利、供應鏈、智造等能力，阿里云的云計算平臺和大數據處理能力，YunOS物聯網操作系統能力，阿里電商平臺、淘寶眾籌能力，同時引入基金和孵化器等企業為創業者提供全鏈路創新創業服務，目的是幫助中小智能硬件的創業者，完成硬件創業孵化的閉環。
關于作者：
PhilippGerbert是波士頓咨詢公司資深合伙人兼董事總經理。
李舒是波士頓咨詢公司資深董事經理。
武治中是波士頓咨詢公司董事經理。
莫薪儒是波士頓咨詢公司咨詢顧問。
董曉菡是波士頓咨詢公司咨詢顧問。
田豐是阿里云研究中心主任。
任海霞是阿里云研究中心高級專家。
AlibabaInnovation Ventures
轉載自BCG波士頓咨詢
如有侵權請聯系刪除
相關閱讀：
-
分享本文到：
-
關注隨銳：
微信掃描，獲取最新資訊 -
聯系我們：
如果您有任何問題或建議，
請與我們聯系:
suiruikeji@suirui.com
掃碼關注微信眾公號
抖音掃一掃 關注隨銳
China
京公網安備111010802031601號