下期原创内容预告：云计算（发布标题待定，敬请关注）
前言
源于互联网领域的科技众多，而其中最火爆的就是A-B-C-I这四项了，即AI（人工智能）、Big Data（大数据）、Cloud computing（云计算）、Internet of things（物联网）。
虽然也有区块链尤其是虚拟币圈的人为了提升关注度，将Block chain（区块链）提升至同样高度（作为ABCDI中的“B”,而大数据成为“D”），但从目前相对单薄的应用场景来看，其还不足以成为能够影响几乎所有传统行业的互联网新科技。
这四项技术互为依存，可以综合运用，并发挥巨大的价值。如果将其拟人化的话，大致可以如此理解：
- 云计算好比一个人的躯体，提供这个人能够感知和思考的基础
- 物联网好比一个人的感知，并能够通过感知获取外界的各种信息
- 大数据好比一个人通过感知所获取的信息，包括成长中获得的知识及经验
- 人工智能好比一个人的思想，能够根据获得的信息以及知识和经验做出行动
云计算、物联网和大数据三项技术，经过多年的发展和应用，都已经相当成熟了，而随着2016年谷歌阿尔法狗的出现，人工智能这一互联网科技终极收割者，也终于从实验室走到了大众面前，走到了传统行业面前。
人工智能可以说是互联网科技领域的集大成者，涵盖了如机器学习、深度学习、神经网络等很多的专业知识。作为促进传统企业从业人员了解互联网科技的平台，我们不会在这里宣讲这些枯燥的知识，而是重点从应用角度，让大家了解和认识人工智能对传统行业的价值。
人工智能智能在哪里
在人类自己都远远无法解读生物大脑复杂性的情况下，让机器首先具备人的智能，已经是极有挑战的一件事了。所以其“智能”可以体现在以下几个方面：
- 像人一样感知：如发现周围环境的变化，天黑了或者十字路口变成红灯了
- 像人一样学习：能够学习理解各种规则（如围棋），或者学习总结大量经验（如以前的病例）
- 像人一样思考：能够根据理解的围棋规则以及感知到的对手招数给出应手，或者能够根据总结出的治疗规律和一个新病人的病情给出治疗建议
当然，人工智能这个“人”不是一个普通人，而是每种技能都借助云计算、物联网、大数据等其它互联网技术得到了充分强化的人。它有着全方位的感知，无限的记忆空间，快速的思考和敏捷的行动。
对于人工智能的应用，我们总结其应该是“无人+超人+巫师”三个层面：
- 无人：即通常可用于“无人”应用场景，如客服机器人、智能结账机或智能零售机等，可模拟成一个收银员或客服人员与消费者进行交流，展示商品和价格、展示账单和付款、接受付款并完成交易以及解答问题。
- 超人：超人的含义就是能够做很多人不能实现的事情，有些像最强大脑中的那些“超人”，快速的数字计算能力、准确的图像识别和分析能力、以及从海量的信息中提取线索的能力等等。
- 巫师：巫师具备预测的能力，但人工智能的预测不是因为了解未来，而是能够根据当前发生的事情，通过可靠地分析，预测出未来会引起的变化。这就好像在能够精确分析出全球大气和洋流变化的前提下，当一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀后，就可以预测到两周以后会引起美国得克萨斯州有一场龙卷风。（蝴蝶效应）
目前，人工智能发展的核心矛盾在于人工智能产业的投资和创业热情过高与传统行业应用场景不明朗，尤其是经济价值不明朗之间的矛盾。在过去两年，人工智能的项目大致分为三类。
- 互联网巨头的人工智能项目：主要用于互联网巨头公司内部使用或提供给外部中小科技公司做人工智能应用开发。除了重大业务外（如百度车联网），不太涉及具体应用场景
- 科技创新者的人工智能项目：由从事人工智能技术研究的科技人员发起的项目，技术含量高。但由于大多数应用场景源于“憧憬”或“猜测”，实际上并不接地气。因此这些项目在产品化以后，发现由于应用场景不成立或使用成本与收益增加不匹配等原因，而很难在传统行业中推广。
- 伪人工智能项目：一些企业对原有的一些低科技含量软硬件产品的包装，如自动客服到智能客服、自动售货机到智能售货机等，如果其本身技术水平和用户体验并没有明显提升，仅靠整个容，其市场竞争力也是不会有明显提升的。
不过，虽然传统企业买单的不多，但各地政府热情很高。一方面他们缺乏对人工智能项目的判断能力，另一方面又需要一定的亮点来响应这个国家战略。但依靠政府的“救济金”，终究不是人工智能产业发展的长久之计。
人工智能的应用场景
我们认为，目前人工智能的发展只是进入了一个短暂的瓶颈期。如果说之前的人工智能产业是由科技领域发起的，自上而下进行推进的话，接下来需要传统行业的企业们，根据自己的应用场景需要，自下而上地去影响和优化人工智能的各种解决方案，并最终实现双方供需的对接。
人工智能是一个能够引领未来社会发展的重大科技，可能会对企业的生产模式、运营模式、人才策略、管理策略等带来巨大改变。其绝不是仅仅使用一款软件或增加一个设备这样简单。企业负责人必定会在对其应用场景深入了解，对其使用价值和使用成本进行全面考量的基础上才会做出决策。
在人工智能供需对接的这一段时间，对供、需双方都是一种考验。哪些人工智能厂家的方案更接地气，其就可能率先赢得客户的信任；而哪些传统企业率先正确理解并引入有效的人工智能产品，其就可能在未来的市场竞争中取得先机。
不同行业对于人工智能会有不同的应用场景，对一些常见的应用场景总结如下，企业可以根据自己所处行业做进一步的深入理解，包括可以与我们沟通：
- 家居：各类智能家居家电（空调、灯、电源、监控摄像头、音箱、扫地机器人、空调、冰箱等）
- 医疗：智能医疗影像分析、智能问诊、智能导医、智能医疗案例数据处理、智能健康数据分析（心脏图等）、智能健康电子设备（血压计）等
- 零售：智能结账、智能售货、智能共享设备（KTV、按摩椅等）、智能客流分析、智能客户识别等
- 安防：智能监控、人像/车辆识别、、智能指挥、智能闸机、警情预测等
- 教育：自适应学习、早教机器人、智能出题、智能排课、智能翻译等
- 网络：智能审图/审稿、智能推荐、语音文字转换等
- 汽车：自动驾驶、智能防碰撞、车载导航、其它车载智能设备等
- 营销：精准营销、智能客服、智能IVR等
- 物流：智慧物流、智慧仓储、无人机配送、智能提货柜等
- 工业：智能监测、智能报障、维保预测、智能柔性生产等
- 农业：智能大棚、智能灌溉、智能养殖、无人机作业、市场预测/预警
- 金融：智能支付、智能交易、智能保险、智能风控
受限于篇幅和发布平台，以上仅是我们针对这一话题进行的简单解读。人工智能作为最重要的互联网科技，对于本文未展开介绍或未涉及的内容，我们会根据需要，在后续继续进行介绍的。
不同企业一定会根据自身规模、所处行业、业务特点和竞争环境等方面的差异，针对人工智能的应用场景有自己的认知，并且可能有更多的问题无法在这里直接找到解答，我们非常愿意与大家继续深入探讨。
有任何意见和建议，可与我们回帖互动。
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