“人工智能技術和傳統(tǒng)信息化技術、互聯(lián)網技術都是數字技術的不同表現形式，都遵循類似的技術產業(yè)發(fā)展模式?！?/p>
“我們創(chuàng)造了人工智能，人工智能在不斷模擬、學習和探索我們的思考方式，而助力AI持續(xù)進化的核心因子就是各種應用場景?！?/p>
“每一個場景與AI技術的結合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價值鏈的機會，而這些機會有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉型升級的起點，也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭?！?/p>
“在AI時代，‘見識’和‘知識’同樣重要：對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說，具備‘AI Thinking’和掌握一定程度的AI知識很重要；對于人工智能領域企業(yè)及其從業(yè)者來說，‘場景見識’比起‘AI知識’更加重要?！?/p>
“人工智能時代，傳統(tǒng)產業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角，因為他們掌握了場景及場景的核心要素，他們才能驅動人工智能技術規(guī)模化滲透傳統(tǒng)產業(yè)?！?/p>
“這是一個創(chuàng)新鏈條比以往更長更復雜的時代，無論是個人還是企業(yè)都需要有強大的學習精神和學習能力，唯有如此，我們才能適應數字化、智能化時代的快速節(jié)奏?！?/p>
技術觸發(fā)商業(yè)變革，商業(yè)推動技術進步
今天，無論是國家競爭、企業(yè)發(fā)展還是學術研究，“人工智能”已經成為社會各個層面競相開展價值創(chuàng)新的核心陣地，發(fā)展以人工智能技術為代表的先進生產力已然成為國家競爭、企業(yè)競爭以及人才競爭的關鍵。
今時今日的“人工智能技術”無疑也被我們給予了“史詩級先進生產力”的期望，像蒸汽技術、電力技術、計算機技術以及互聯(lián)網技術一樣，人們期待著“人工智能技術”能成為下一個引領世界進步的“奇點”。
生產力的進步，必然帶來生產關系的改變，生產力技術的商業(yè)化就是這一過程的具體呈現。
2013年6月，王堅老師帶領的阿里云團隊突破了基于自主架構“飛天”的5000臺集群調度，這樣的技術突破得以成全“雙11購物節(jié)”成為全新的商業(yè)狂歡，不斷刷新紀錄的“雙11”也反向推動阿里云發(fā)展出全球領先的全棧云技術能力。
技術觸發(fā)商業(yè)變革，商業(yè)推動技術進步，這樣的例子還有很多，如SpaceX的火箭回收，美團的百萬級騎手調度等；
以深度學習為代表此次人工智能浪潮，從2012年開始經歷了產業(yè)和資本的狂熱追逐到如今的相對理性，AI雖然在一些行業(yè)獲得不錯的應用效果，但是整體上還是質疑聲音更大，人工智能商業(yè)化的進程似乎遇到了不小的阻力！
在《一個AI技術創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》一文中，我們已經講到了人工智能技術的價值，這里就不再贅述，今天我們來分享一下對人工智能商業(yè)化的一些思考和總結。
技術的商業(yè)化想要取得成功，既要遵循技術的發(fā)展邏輯，更要符合商業(yè)邏輯，本文我們提出了一個簡單且直觀的模型來描述人工智能技術商業(yè)化的正確姿勢
深度學習的技術本質和商業(yè)啟示
討論人工智能，必然離不開講技術，但是今天我們不做技術分析，只給出一些行業(yè)共識，以便于大家理解后面的解讀。
深度學習技術是這次人工智能浪潮的主角，主要表現在：深度學習使得圖像識別、語音識別、語義理解等應用技術的關鍵性能相較于過往的傳統(tǒng)做法有了較大的提升，這樣的提升足以讓以前無法滿足的需求或者體驗過差、成本過高的產品得以真正“落地”。
例如，如今基于深度學習的人臉識別產品，能夠在數億的人臉數據庫中準確檢索，而以前傳統(tǒng)技術下的人臉識別在萬人級別庫基本就沒有實用價值了。
所以，那些明顯符合深度學習技術特點的應用就被大量挖掘了出來，深度學習的商業(yè)價值也得以迅速發(fā)酵。
那么深度學習的本質特點是什么呢？通俗來說，深度學習能夠從海量標注數據中挖掘出人類難以發(fā)現的關聯(lián)知識，而這些關聯(lián)知識可以用來完成自動化的目標決策，從而在某種程度上替代人的角色（《一個AI技術創(chuàng)業(yè)者看<投資人逃離人工智能>》提到）。
深度學習的本質就是數據驅動決策（Data to Decision, D2D）。
例如，今天大家的手機上都能接受到各種推薦商品或服務，實際上就是手機采集采集我們每個人海量的各種維度的數據（標注數據），通過深度學習等技術進行數據分析，得出海量個性化需求（知識），最后完成了個性化推薦（決策）。
技術本身是沒有商業(yè)價值的，結合到了商業(yè)元素才有價值，而“場景”提供了所有的商業(yè)元素。深度學習（人工智能技術）就像是一件精妙絕倫的工具，能夠激發(fā)任何符合它技術本質的應用場景的商業(yè)價值。
我們創(chuàng)造了人工智能，人工智能在不斷模擬、學習和探索人類的思考方式，而助力AI持續(xù)進化的核心因子就是各種應用場景。
技術產業(yè)發(fā)展規(guī)律
在解析“場景+AI”模型之前，我們先來談一談技術產業(yè)的發(fā)展規(guī)律，方便大家更全面地比較和推敲。
人工智能技術和傳統(tǒng)信息化技術、互聯(lián)網技術都是數字技術的不同表現形式，它們都遵循類似的技術產業(yè)發(fā)展模式。如下圖所示：
互聯(lián)網/移動互聯(lián)網時代是模式創(chuàng)新的天堂，這一點大家是有共識的，“模式創(chuàng)新與技術創(chuàng)新”孰優(yōu)孰劣的爭論也一直未休，所謂的“新四大發(fā)明”更是被相關學者專家批得一無是處。
我們認為大家看到的互聯(lián)網/移動互聯(lián)網項目的結果固然是模式創(chuàng)新，但這些也都是基于多年的信息化技術和互聯(lián)網技術的積累和演進，最終才得以呈現。
在傳統(tǒng)信息化技術統(tǒng)治的PC時代，微機技術、存儲、IO等硬件技術和操作系統(tǒng)等軟件技術構成了基礎設施；高級編程語言和編程工具能夠訪問復雜的基礎設施，為IT技術人員提供了友好的開發(fā)接口；
在開發(fā)工具成熟后，各種軟件應用大量出現，如聊天軟件、殺毒軟件、游戲等等；各種應用成為了各行業(yè)進行模式創(chuàng)新和新型解決方案設計的工具，整個商業(yè)社會隨之發(fā)生變革。
在互聯(lián)網/移動互聯(lián)網時代，網絡技術、通信運營商體系和移動終端構成了基礎設施；LBS（基于位置的服務）、二維碼技術、支付技術、云計算等讓我們訪問網絡而進行連接和計算成為了可能；
在應用層，電子商務、直播、外賣等在傳統(tǒng)信息化時代不能實現的應用都得以落地；在中國，人口紅利的加持為互聯(lián)網產業(yè)各層次都帶來模式創(chuàng)新的巨大空間。
比如，攜程和美團實質也是用電子商務這樣的應用形式提供了生活類（交通、住宿、吃喝玩樂）產品和服務的交易解決方案。
當前，人工智能的發(fā)展還處在初級階段，基礎設施就是我們所說的人工智能技術黃金三角：“數據+算法+算力”；
信息化和互聯(lián)網/移動互聯(lián)網使得大數據爆發(fā)，深度學習等技術的突破，使得算法價值穿越商業(yè)奇點，GPU（圖形處理器）、人工智能芯片等技術的發(fā)展也使得復雜的AI技術能夠達到實用水平；
在工具層，Google的Tensorflow，百度的飛槳等算法框架軟件以及一些人工智能芯片等基礎硬件，都是為了降低開發(fā)智能化應用的門檻而出現的，現在也越來越成熟；
目前人工智能產業(yè)正在進入應用工業(yè)化大生產的階段，各行各業(yè)的場景與人工智能將會大量融合，深度和廣度都會有一個飛躍式的發(fā)展。
“場景+AI”商業(yè)化創(chuàng)新模型及解讀
菁銳同行對近千個人工智能應用場景案例進行了分析和研究，總結出了我們對于人工智能商業(yè)化現狀及趨勢的理解。
這里，我們試圖提出一個人工智能商業(yè)化模型：“場景（Application Scene）+人工智能（Artificial Intelligence）”商業(yè)化創(chuàng)新模型————“ASAI”模型，
來描述人工智能技術在商業(yè)化過程中的涉及到的基本要素和核心邏輯，以揭示人工智能技術如何才能做到對傳統(tǒng)行業(yè)場景的價值滲透。
“場景+人工智能”商業(yè)化創(chuàng)新模型：
ASAI模型 = 場景（場景痛點、產品需求、閉環(huán)數據、商業(yè)模式、交易渠道） + 人工智能（AI算法、算力、傳統(tǒng)IT技術）。
任何技術本身是不具備商業(yè)價值的，只有找到了合適的應用場景才能產生價值，ASAI模型主要就是依照這個原則得出的。下圖為ASAI模型。
下面我們將對ASAI模型做一個詳細的解讀：
從商業(yè)的角度來說，有需求才有市場，有市場才有供給，場景中的痛點，以及因此痛點而產生的產品需求是前提；
場景中的閉環(huán)數據是人工智能技術用于解決場景痛點的核心，這里的“閉環(huán)”指的是從數據的準備（如標注、清洗等）到系統(tǒng)形成決策（推理）要形成閉環(huán)；
閉環(huán)數據基礎之上，AI算法、算力和傳統(tǒng)IT技術的加持，就可以形成智能化產品或者服務；
AI產品或降低原有場景的生產成本，或提高效益而產生價值，如果對整個行業(yè)、產業(yè)能夠產生積極影響，就可以配以相應商業(yè)模式與交易渠道進行商業(yè)化落地。
當然，人工智能技術的商業(yè)化邏輯對于不同的對象也是有所不同的：
對于傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)來說，提煉好場景要素，用好各種人工智能工具，針對性地完成場景價值的優(yōu)化，以提升業(yè)務的附加值；
對于創(chuàng)新型科技企業(yè)而言，必須要深挖場景，做好長期作戰(zhàn)的準備，幫助場景用戶成長，自己才能最終收獲。
從ASAI模型中可以看出，人工智能商業(yè)化過程中，最難的點在于如何挖掘場景中的數字資產，這需要對場景有深厚的理解和洞察，且需要具備“AI Thinking”，知道怎么使用人工智能技術進行挖掘。
每一個場景與AI技術的結合都有可能給創(chuàng)新者帶來切入傳統(tǒng)價值鏈的機會，而這些機會有可能是傳統(tǒng)企業(yè)開啟轉型升級的起點，也有可能是另一家偉大新型科技公司的源頭！
結合目前人工智能產業(yè)發(fā)展現狀和上面的技術產業(yè)發(fā)展模型，我們可以看到：科技巨頭有著做基礎設施的巨大優(yōu)勢，大部分初創(chuàng)型AI公司更多應該把目光放在場景的挖掘上，也就是要多關注垂直領域的“智能+”機會！
在AI時代，“見識”和“知識”同樣重要：對于傳統(tǒng)企業(yè)及其從業(yè)者來說，具備“AI Thinking”和掌握一定的AI知識很重要；對于人工智能領域企業(yè)及其從業(yè)者來說，“場景見識”比起“AI知識”更加重要。
舉個例子，人臉識別技術因其應用范圍廣而明確，早期數據獲取相對容易，所以無論是技術性能還是商業(yè)化程度都相對較高。人臉識別的應用場景主要是安防，但如今智能安防早已成紅海，那么人臉識別技術還能和其他有價值的場景結合嗎？
當然有，醫(yī)美行業(yè)的專家把人臉識別技術當成互動引流的絕佳工具、活動會務行業(yè)專家把人臉識別技術和活動場景進行深度融合等等，可見同樣的AI技術和不同場景結合就可能觸發(fā)不同的商業(yè)契機。
從ASAI模型中可以看出，“場景”要素是絕對更重要的那一部分，由此，我們認為：在人工智能時代，傳統(tǒng)產業(yè)的企業(yè)和企業(yè)的決策者才是主角，因為他們掌握了場景及場景的核心要素，他們才能驅動人工智能技術規(guī)?；瘽B透傳統(tǒng)產業(yè)。
這個也是我們菁銳同行對于人工智能產業(yè)發(fā)展的核心觀點，我們希望更多的傳統(tǒng)行業(yè)的決策者能夠發(fā)現和感知到人工智能技術的價值、并大膽嘗試使用適配的人工智能技術和產品。
人工智能創(chuàng)新項目的發(fā)展趨勢
按照ASAI模型的邏輯，我們針對人工智能創(chuàng)新項目的發(fā)展趨勢做出了如下解讀：
深度學習、強化學習、遷移學習等人工智能算法正快速發(fā)展，微觀來講，無論是基礎研究層面、工具鏈層面還是應用層面，這些技術都進展喜人；
傳統(tǒng)產業(yè)的企業(yè)主和行業(yè)專家相對其他群體更有“場景優(yōu)勢”優(yōu)勢，只要能夠不斷強化其數字化思維，他們就將成為人工智能創(chuàng)新項目的主力；
“AI+X”項目指的是以AI算法（或者芯片）等底層技術起家或者為核心的人工智能初創(chuàng)項目，這一類項目也是過去5-8年人工智能風口的主要形態(tài)。
在接下來的時間中，由于AI技術門檻不斷降低，營收壓力增大，同業(yè)競爭加劇等因素，這些項目會加速洗牌和轉型（目前已正在發(fā)生），人工智能算法技術會結合云計算、物聯(lián)網等成為產業(yè)基礎設施。
“X+AI”項目指的是應用AI算法（或者芯片）等底層技術垂直深耕某一個傳統(tǒng)領域或者多個領域的項目，這類項目將成為主流，更多領域的應用場景將被人工智能滲透，場景的數據潛力被徹底激發(fā)，智能化模式創(chuàng)新成為可能。
結 語
這是一個創(chuàng)新鏈條比以往更長更復雜的時代，無論是個人還是企業(yè)都需要有強大的學習精神和學習能力，唯有如此，我們才能適應數字化、智能化時代的快速節(jié)奏。
人工智能技術從學術研究到商業(yè)化，就是一個需要不斷“跨界”的過程，“保持敬畏，持續(xù)跨界學習”就是人工智能商業(yè)化落地的基本姿勢，與各位同仁共勉！
我們看好人工智能的未來！