突如其来的疫情，拖垮了一部分企业，同时也推动了AI人工智能企业的（de）发展，让AI领域从还有（yǒu）被人贬低的状（zhuàng）态到被（bèi）更多的人认可，疫情成了人（rén）工智能的助推剂。但AI要落地（dì），还是存在很多困难和挑战。

前几年（nián）评价的（de）AI企业“落地即一地鸡毛（máo）”，今（jīn）年是否还会（huì）重蹈覆辙？人工智能行业要（yào）在疫情过（guò）后怎样突围呢？

近年来，由于技术与业务需（xū）求之间（jiān）的（de）鸿沟，人（rén）工（gōng）智能在走向产业落地的过程中面临了一系（xì）列的（de）挑战。企业在应用（yòng）AI技（jì）术（shù）推进产（chǎn）品（pǐn）业务转型升级的过程中，必须要了解这些问题并加以升（shēng）级（jí）。爱分析在近日发布了《人工智能2020:落（luò）地挑战与应对》。报告回顾了人工智能的行业概况，并结合实践案例分析了人工智能技术，给产业（yè）带来（lái）的具体（tǐ）价值创造盒各行业落地进展盒（hé）未来应用趋势。以此帮助企业推（tuī）动人工（gōng）智能的（de）价值落（luò）地。

新商业与新经（jīng）济模式的诞生

历史上任何一次新技术的爆发，都带（dài）来了超乎（hū）想象的新商业与新经（jīng）济模（mó）式。从最近的一次看，90年代互联网发展初期，我们没（méi）有预（yù）料到商业社会将如此大规模的（de）被影响和改变。互联（lián）网的影（yǐng）响开始于媒体（tǐ），纽（niǔ）约时报、华尔街日报等媒体通过网（wǎng）站更（gèng）新新闻，最终全媒体行业都开始面临（lín）转型压力。后来消费者逐（zhú）渐通过网络阅（yuè）读、看电影等（děng）。互联网对商业社会（huì）的影响有一个过程（chéng），人工（gōng）智能时代也是一样。

当前，国内（nèi）诞生了诸（zhū）如商汤科技、旷视科技、极（jí）链科技、依图科技等（děng）人工智能初创企业，这些（xiē）企业针对金融、医疗、内（nèi）容审核、广告、零售、自动（dòng）驾（jià）驶等行业都了（le）产生很（hěn）大的影响。目前，一些与（yǔ）计算机视觉相（xiàng）关的应用，比如在（zài）视频内（nèi）容审核方面，已经产生了比较大（dà）的变化。比如国（guó）内目前内容审核技术比较突出（chū）的极链（liàn）科（kē）技，推出了全（quán）栈式（shì）智能内容安全审核引擎神（shén）眼系统，为人类审核（hé）员进行减（jiǎn）负。

在人工智（zhì）能算法依赖大数据（jù）训练的阶段（duàn），产（chǎn）值大的行业（yè）会发展的（de）更好。如果一（yī）个行业应用人工智（zhì）能产生的价值够大，会有（yǒu）人（rén）愿意出钱标注数据。以（yǐ）金融（róng）领域的人工智能应用（yòng）为例（lì），在基金管理和辅助股票分析方面，技术公司与（yǔ）金融公司各有所长（zhǎng）。一些基（jī）金公司也有数（shù）据（jù）科学家的团队（duì），有些做的是比较传统的数据挖掘，还不是很了（le）解深度学习（xí）等人工智能技术。

有着数十年经验（yàn）的基（jī）金公司更擅长（zhǎng）判断一只股票是否值得投资（zī），哪些市场信息具有参（cān）考价值。而人工智能技术公（gōng）司没有这方（fāng）面（miàn）的知识积累，但（dàn）拥有先进的人工（gōng）智能（néng）技术储备（bèi）。通（tōng）过业务公司与技术（shù）公司的合作，基（jī）金经理可以在人工智（zhì）能（néng）的帮（bāng）助下更好（hǎo）的分析（xī）市场。例如，一家上市（shì）公（gōng）司称由于春（chūn）节较晚而影（yǐng）响（xiǎng）了这一季（jì）度的销售额，分析师需（xū）要就春节对销售额的（de）影响做一个分（fèn）析和历史对比，分（fèn）析这（zhè）是公司的（de）借口还是真实情况。每个上市公司都会有季（jì）报，内容几页到几（jǐ）十页的（de）不等，要做很细的分析，除（chú）了看现在的，还要把去年、前年、甚至大前（qián）年的数据做（zuò）对比，这么细的分析单靠人是不可能的，一个分析师要分析几（jǐ）十家公司，不可能每一份季报都看的非常细，这方面可以由人工智能（néng）来辅助分析。

当前（qián）人工智能（néng）的商业模式挑战（zhàn）

人工智能走向（xiàng）产业应用的过程（chéng）中（zhōng），从向企（qǐ）业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，企业要（yào）进入某（mǒu）一个垂直领域缺乏的是相关领域的数据和（hé）知识。如果与（yǔ）医院合作，技术企业如（rú）果没有经验丰（fēng）富的医（yī）生，无法（fǎ）判断医学影（yǐng）像的数据是否正确（què）。而人工智能缺乏相关专业知识和经验，在出错（cuò）的时候也无法判（pàn）断是由于标注错误还是由于图像不够（gòu）清（qīng）晰造成。技术企业与（yǔ）垂直（zhí）行业互动的时候，需要让行业（yè）理解，人工智能不（bú）是超人类（lèi）智慧，无法做到提供给（gěi）机器一个（gè）数据库（kù）就可以得到（dào）想要的结果，这（zhè）是目前双方（fāng）合作前面（miàn）对的挑（tiāo）战之一。

正如软（ruǎn）银创始人（rén）孙正（zhèng）义说的，“跟上（shàng）人工智能带（dài）来的时（shí）代颠覆需要真（zhēn）正的专注。”人工智能已经经过了学（xué）术研究阶（jiē）段（duàn），正处于现实（shí）应用阶段（duàn）。未（wèi）来将被广泛应用到企业的商业（yè）模式、医疗保健（jiàn）以（yǐ）及交通运输中。

从目前（qián）人（rén）工智能技（jì）术的发展趋势来看，未（wèi）来人工智能对于（yú）商业模式的影（yǐng）响在以（yǐ）下几个（gè）方面（miàn）有（yǒu）所体现：

第（dì）一（yī）：个性化服务将得到快速发展。随着人（rén）工（gōng）智能产品的（de）大面积采用，一个重要的结（jié）果（guǒ）就是生产力水平的（de）大幅度提升，这（zhè）会使得人们在进（jìn）行消费时有了（le）更多的选择，产品将逐渐（jiàn）从批（pī）量生产转向个性化生产。

第二：产业链将得到整（zhěng）合和（hé）压缩。人工智能产品的（de）应用将（jiāng）全（quán）面（miàn）实现产（chǎn）业链的（de）整（zhěng）合，不仅会进一步压缩（suō）商品流通（tōng）过程中的中间环节，同时也（yě）会高效率整合生产环（huán）节的产（chǎn）业（yè）链，从（cóng）而全面提升生（shēng）产效率。未来在人工智能技术的推动（dòng）下（xià），产品（pǐn）的生产和（hé）流程（chéng）环（huán）节中的传统人力岗位将逐渐减（jiǎn）少，这也会在很大程度上（shàng）降低（dī）产品的生产（chǎn）和流通成本。

第三：研发费用占（zhàn）比将（jiāng）逐渐提（tí）升。在人工智能技术的推动（dòng）下，企（qǐ）业更多的（de）资（zī）源将（jiāng）向（xiàng）研发领域（yù）倾（qīng）斜（xié），产（chǎn）品创新能力（lì）将是未来（lái）企业谋求更大发（fā）展的核心能力，所以研（yán）发费用（yòng）的占比未来将持续攀升。

虽然人工智能技术未来的发展（zhǎn）前景非常广阔，但是目前人工智能技（jì）术依然处在发展（zhǎn）的初（chū）期，而且由于人工智能技术对于应用场景（jǐng）有较多的挑战（zhàn），所以人工智能产品的全面应用还需要很长一段时间。

中（zhōng）美人工智（zhì）能不同（tóng）的（de）发展机遇

中（zhōng）美人工智能应用（yòng）的不同发（fā）展路径人工（gōng）智能在不同国家的发展，与当（dāng）地的产业发展（zhǎn）特（tè）点相关，取（qǔ）决于技术与当地产业的结合。以金融业（yè）为（wéi）例，中美（měi）有（yǒu）两个主要差异，第一，在（zài）技术（shù）应用方面，美国金融市场竞争比较激烈，很多银行早就习（xí）惯通过技术手（shǒu）段竞争（zhēng）。一个金融公司里10%的（de）员工（gōng）是IT和技术员（yuán）工，在中国，这个比例大概是3%-4%。在美国，人工智（zhì）能在金融方面的应用相（xiàng）对走的更往前，很多（duō）对冲基金是（shì）通过机（jī）器学习、数（shù）据挖掘（jué），量化基金通过程序来管理基金。

与（yǔ）美国（guó）比（bǐ），中国的技（jì）术相对（duì）早期。另一（yī）方（fāng）面，两国在（zài）金融领域（yù）的（de）监管（guǎn）法规有一定差异（yì）。在美（měi）国，没有太（tài）多监管限制通过开（kāi）发程序管（guǎn）理基金，只要敢冒险，自负盈亏（kuī），相（xiàng）比之（zhī）下中（zhōng）国则（zé）整体（tǐ）相对谨（jǐn）慎。在其他应用领域，中（zhōng）美也呈现出（chū）各（gè）自的特（tè）点。对于（yú）中（zhōng）美两国（guó），人口红利都在消失，但（dàn）两国人工智能（néng）应用很有可能先在各自（zì）比较发达的产业（yè）中得到发展。未来中国先（xiān）把这些（xiē）技术做成熟以后，也可能将技术应用到其他国家去。

传统行业尤其（qí）是企（qǐ）业的最高领导需要对（duì）人工智能有更（gèng）客观的认（rèn）识，尽可能去接触和理解（jiě）人工智能可以做（zuò）什么。毕（bì）竟有些技术还没到成熟的阶段。目前有很多人工智能在线课程和书（shū），也有很多免费的（de）网上平（píng）台鼓励大家去尝试，这个门槛正越来越低。

当前，人工智能浪潮类似互联（lián）网初期，无论企业规模大小，任何时候进入AI领（lǐng）域都不嫌早。企业最终将在人工智能的应用（yòng）下而大幅提升生产效率。大型（xíng）企业内部本身有IT部门，资源（yuán）也多一些（xiē），有条件（jiàn）去研究AI，可以选（xuǎn）择是自己做还是去寻（xún）求外部帮助，小企业则可（kě）能需要（yào）找人做。大小企业（yè）的（de）思考（kǎo）模式和基本逻辑（jí）相（xiàng）同，只是具体的操作方式不同。关于（yú）传统企业是否需要自己的技术团队，应该结合企（qǐ）业的自身（shēn）情（qíng）况，目前想做的项目难度有多大（dà），是否需要专家（jiā）的帮助。

企业具备了这个前提，理解了自己的（de）问（wèn）题，理（lǐ）解了技术（shù）如何去应用，进一步分析判断（duàn）事情的难度（dù）和（hé）风险有多大。比如，微软有小冰这样的聊天机器人，不少（shǎo）企（qǐ）业兴趣很高，也希望用（yòng）聊天机器人来（lái）增强与客户（hù）的（de）互动（dòng），那就需要考虑（lǜ）聊天的内容是什么，如果出错的（de）话成本是什么？如果（guǒ）是医院需要用来和病人互动，并且指导病人如何吃药，这样错误成（chéng）本（běn）太（tài）高，就不建议通过内部团（tuán）队开发。

近几年，VR 虚（xū）拟现实、自动驾驶、自然语言处理、机器（qì）学习等曾经热度高（gāo）涨的技术也逐（zhú）渐回归理性。当（dāng） AI 企业一窝蜂（fēng）涌入这些领域想要分（fèn）得一块蛋糕（gāo）时，才（cái）发（fā）现蛋糕的确是有，但手上却没有能装下蛋糕的托盘（pán），PPT 或许可以做得“天花乱坠”，而真正落地时却成了“天方夜（yè）谭（tán）”。深度学习（xí）、图神经网络、知识图谱（pǔ）等技术仍处于瓶颈期（qī），尚未找到落地应（yīng）用的（de）突破点，而此次（cì）疫情，恰好是一个转折点。

其实（shí）在此之前，企（qǐ）业界和学术界普遍达（dá）成共识（shí），认为（wéi）互联网时代过（guò）后人工智（zhì）能将会掀起新的浪潮，但至（zhì）于多（duō）久（jiǔ）会这场（chǎng）变革会正（zhèng）式启幕我们还并（bìng）不清（qīng）楚，但随着疫（yì）情的（de）爆发，政府和企业都在这次疫情中（zhōng）看到了（le） AI 市场（chǎng）更大的（de）机（jī）会，有的把 AI 的（de）功能和需求纳入到了智慧医疗（liáo）系统（tǒng）中，这让传统（tǒng）医疗和 AI 技（jì）术融合（hé）得更（gèng）加紧密。未（wèi）来（lái），国（guó）内老龄化会越来越严重，AI 养老（lǎo）产品也会逐渐（jiàn）进入人们的视野，

疫情过后，AI人工智能企业的落地问题是否可以顺利突围，现在还不（bú）能确定，敬请期（qī）待后续结果（guǒ）。