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人工智能的商業模式范文1
鄭子斌
百度副總裁，百度美國研發中心總經理
畢業于美國斯坦福大學并獲得計算機科學碩士學位。曾任職于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企業，有二十余年的硅谷與國內研發管理經驗，其中十余年致力于互聯網營銷技術創新，是人工智能與大數據領域資深實踐者。2010年5月正式加盟百度，目前全面負責百度搜索公司大商業體系。
無論在PC時代，或移動時代，還是正在到來的人工智能時代，搜索一直是最便捷的信息獲取途徑。不同的是，用戶將會擁有越來越智能、多樣化的搜索手段。例如語音搜索，圖像搜索等新興搜索方式正在逐漸被廣泛的使用。百度作為代表中國人工智能最高水平的互聯網公司，在人工智能方面的應用體現在很多方面，從推出語音輸入法，到開放深度學習平臺，再到開放百度大腦平臺，百度正在嘗試在更多層面上將人工智能與搜索無縫銜接。
進入信息分發2.0時代，用戶不僅需要更便捷智能地找到信息，也需要個性化的信息主動推薦；在“人找信息”的同時，實現“信息找人”。百度能夠向用戶提供雙向智能適配的信息分發服務，通過搜索+推薦相結合，實現信息分發2.0?！笆謾C百度信息流”是百度“信息分發2.0”落地的一個縮影。2016年，短短三個月其流量快速增長了20倍，背后是優質內容與用戶信息需求的精準匹配，百度的人工智能技術始終扮演著重要角色。
人工智能在智能互聯網的時代背景下，重新定義了商業關系，也必將帶來商業模式的改變。2017年，在“人工智能+”新商業環境中，百度商業將會把更多領先的人工智能技術應用到整個產品和服務體系中，并向第三方合作伙伴開放，推動更多產品和服務智能化。百度將對大數據進行深度學習、深度應用、得到深度數據，從而幫助合作伙伴在商業決策、企業創新、行業重構上做出正確抉擇，完成生產流程、產品設計、解決方案及市場策略向人工智能時代的跨越，并實現行業突破與升級。
百度商業的“因智而能”讓營銷理念正在從“Big Data”到“Deep Data”進行轉變。數字化營銷的目標從之前被動捕捉迎合消費者需求，進入到下一個層級“激發、誘導”消費者需求。未來隨著技術發展，用戶的注意力成稀缺資源，因此，只有精準觸達目標用戶，輸出用戶關注的內容，才能獲得更大的商業價值。在數據層面，百度基于搜索數據的海量沉淀，百度大腦強大的數據處理技術，通過對用戶的實時匹配計算和動態建模，將信息標簽和人群標簽智能匹配，通過“搜索”+“推薦”相結合，實現真正雙向智能適配的信息分發服務。
基于百度營銷大腦的意圖引擎，百度打造了一種全新的人工智能營銷思維。通過搭建搜索、地圖、糯米等多元化的平臺，可以化媒體、廣告主及消費者間的溝通交流，并借助人工智能技術洞察消費者的意圖，在合適的時間和合適的地點向消費者推薦需要的服務。更為重要的是，百度正在把這些人工智能技術開放給更多的合作伙伴，賦能包括商業在內的各行各業。同時，百度也將在語音交互、圖片交互、自然語言交互等方面不斷智能創新，與廣大合作伙伴一起共享人工智能的紅利。
2016營銷感悟
技術與營銷越來越密不可分。當前媒介分散化，信息碎片化、用戶消費個性化的移動互聯網時代，快消品行業廣告的浪費率不是50%，可能是90%。百度“雙向智能適配的信息分發服務”可以幫助廣告主全面布控消費者決策路徑的不同環節，減少流量在跨媒體、跨平臺之間的流失。如今不論是效果類廣告，還是品牌類的營銷都離不開技術，運用技術可以幫廣告主更加智能的匹配信息，同時運用搜索+推薦的精準分發，讓用戶對信息消化的效率提高，這些不僅僅闡釋了互聯網的未來趨勢，每個做企業的人都應該把握住這個趨勢。因為，今天是互聯網的升級，明天就是整個產業鏈的升級。
人工智能的商業模式范文2
上周(2018.8.13-2018.8.17)市場再次大跌。其中上證綜指下跌4.52%，滬深300指數下跌5.15%;中小板綜指下跌4.63%，創業板綜指下跌4.84%。計算機(中信)板塊、人工智能板塊出現下跌。上周計算機(中信)板塊下跌3.71%，人工智能板塊下跌2.64%。人工智能指數市盈率(2018.8.17)為39.7倍，較上周略有下降;與滬深300指數市盈率(11.5倍)相比的溢價率為3.4，溢價率較上周保持穩定。
行業新聞
廣東公布人工智能發展“三步走”規劃
瑞芯微與商湯科技前世戰略合作協議
華為官方:麒麟980本月末亮相，世界首枚商用7nm芯片
公司公告
8月17日，捷順科技《2018年半年度報告》
8月18日，華勝天成《2018年半年度報告》
8月20日，漢王科技《2018年半年度報告》
8月20日，?？低暋?018年限制性股票計劃(草案)》
投資策略
隨著我國不斷重視知識產權保護，這將長期有利于高新技術產業發展。我國在人工智能、大數據、云計算、信息安全等領域已具有一定的技術實力，這些領域未來將持續快速發展。多項國家政策出臺推動人工智能產業在我國快速發展，AI+場景正在逐步落地。在金融、交通、安防等領域，人工智能相關技術的滲透率正在快速提升，這將帶給相關領域企業的發展機遇。我們建議關注人工智能領域的語音識別領域、計算機視覺領域、無人駕駛領域的相關龍頭個股。
人工智能的商業模式范文3
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。
現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍?；ヂ摼W積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業融合正在加速
與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。
首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經濟影響
人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降?；ヂ摼W的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻?？梢宰尭嘀行∑髽I享受AI能力。
第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家?！叭藱C回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。
人工智能的商業模式范文4
（一）創新與普惠勢不可擋
科技發展激發更大的創新活力。中國政府正在推動“中國制造2025”計劃，隨著機器智能、物聯網、大數據等技術發展的日漸成熟，科技對社會經濟發展的影響日益深遠，也必將推動電子商務向智能商務轉型，創造新的商業模式，極大降低人工成本，商品搜索和推薦更加精準化和個性化，最終帶來消費者體驗的提升。
普惠貿易極大調動中小企業和個人參與熱情。中國政府提出“一帶一路”倡議，推動普惠貿易發展。隨著電子世界貿易平臺（eWTP）的推進，跨境貿易的門檻將不斷降低，中小企業和個人參與全球貿易的能力逐步增強，“貿易是每一個人的權利”終將得以實現。
新的規則體系推動消除貿易壁壘。世界海關大會與中國海關于2018年2月在中國召開了首屆世界海關跨境電商大會，探索如何在海關角度促進貿易便利化和消除不適應跨境電子商務發展的貿易壁壘問題。歐盟各國法律的差異導致其內部跨境電子商務運營成本高，阻礙電子商務產業發展，近些年也在極力推行“單一數字市場戰略”。2017年3月，阿里巴巴與馬來西亞數字經濟發展機構（MDEC）合作，聯手打造eWTP“試驗區”，建設“數字自由貿易區”，探索跨境電子商務貿易新規則，提供“一站式”外貿綜合服務，目標是促進貿易發展，特別是中小企業的貿易發展。
（二）新與舊的沖突和博弈
1、舊秩序與新文明：跨境電子商務
跨境電子商務知識產權保護面臨的突出問題是現行知識產權保護的地域性管轄。目前，知識產權的權利創設、運行、保護以主權國家的權力為依歸，權利效果也局限于一國之內。一個在某國完成并得到保護的作品，在它國則得不到保護。對此，各國用國際條約的方式相互承認知識產權，這一問題得到一定程度緩解。但因為商標和專利必須注冊或申請才能得到保護，需要權利人到各國去注冊或申請。在傳統國際貿易中，只有較大的制造商和經銷商才能承擔在眾多國家注冊商標（申請專利）以及運營的成本。由于傳統貿易也主要是大的制造商和經銷商參與，知識產權保護地域性造成的沖擊被暫時抵消?？缇畴娮由虅瞻l展起來后，中小企業和個人參與國際貿易逐漸增多，一旦發生侵權，傳統的權利救濟成本就難以負擔。由于知識產權保護規則各國不統一，也會增加跨境電子商務運營的成本，迫使賣家和跨境電子商務平臺在不同國家遵守不同的規則，進行不同的運營設計。
2、舊觀念與新創造：未來科技
科技創新對于電子商務知識產權保護而言，既是機遇也是挑戰。人工智能現在已經可以相對獨立的創造出作品（創造物），隨著人工智能、機器智能的不斷進步，其在創造領域所占份額將越來越大。微軟于2017年5月出版的《陽光失了玻璃窗》，是人類歷史上第一部百分之百由人工智能創作的詩集，但是根據現行著作權制度，無法確認權屬?，F行著作權法是以自然人創造為核心進行設計的，著作權一般情況下歸屬于創造作品的自然人（法人在一定條件下也能取得著作權），著作權的保護期限也與自然人的生命時長相關。人工智能創作的作品權屬問題，現行法中很難找到解決辦法。
3、舊體系與新需求：知識產權保護成本效益
電子商務引發的知識產權保護成本與效益的新需求，凸顯了現行知識產權保護體系的不匹配。按照現行法律規定，網絡用戶利用網絡服務實施侵權行為的，被侵權人有權通知網絡服務提供者采取刪除、屏蔽、斷開鏈接等必要措施。網絡服務提供者接到通知后未及時采取必要措施的，對損害的擴大部分與該網絡用戶承擔連帶責任。實踐中侵權、惡意侵權并存，如果過分信任投訴人，因為投訴人的一紙通知直接將店鋪商品下架，則可能讓賣家失去抗辯和舉證的機會，誤傷商家的正常經營權，而如果確系侵權，則又可能因為侵害后果加大而要承擔連帶責任。電商平臺作為商業經營者，并非專業人員，難以對侵權與否做出超越其能力的判斷，立法的滯后性和現實的復雜性已不能滿足知識產權保護的需要。阿里巴巴旗下平臺有著超過10億的商品數量，歷史圖片存量達一千億張，每天新增6到8億張圖片，如果用人工識別圖片中違規侵權的內容，工作量難以想象。為解決這一問題，阿里巴巴引入了“圖片保護”機制，騰訊也有“原創保護”機制。但是，各個平臺之間、平臺與有關主管部門之間的信息尚未實現共享，難以發揮聯動效應。
4、舊懲罰與新破壞：灰黑產業鏈
互聯網技術的發展推動了包括電子商務在內的產業進步，但也滋生了一些新型的違法犯罪形式，網絡灰黑產業鏈即是典型?；液诋a業以營利或者破壞性攻擊為目的，違反國家規定和平臺注冊規則，通過自動化軟件批量自動注冊，異常創建互聯網平臺用戶賬號，虛假認證身份信息、虛假交易，進行非法網絡工具買賣以及數據信息非法交易等。以侵犯知識產權犯罪為例，售假者為了逃避法律責任，通過惡意注冊、虛假認證等手段從事售假活動，對于這些行為存在立案難、取證難、認定犯罪數額難和適用法律難等問題，假貨的刑事打擊一直難如人意。
（三）用科學的方法找到面對明天的辦法
立法和監管部門應該保持一種開放心態，鼓勵探索、倡導創新，理性、包容、謙抑地對待新技術和新商業模式。既要重視域外相關法律的發展，也要重視本土形成的治理規則，將這些實踐經驗作為制定法律和政策的重要參考，推動解決不斷出現的新問題。
面對新技術和新商業模式的沖擊，相關利益主體往往表現出疑慮的心態，擔心新技術和新商業模式沖擊其既得利益，甚至會發生阻擾行為。在制定規制新技術和新商業模式的法律過程中，應該讓相關利益主體充分表達意見，聽取他們的訴求，以高度的公開透明打消疑慮，達成對電子商務知識產權保護新規則的共識。
電子商務知識產權保護問題，特別是假貨治理問題是一個復雜的挑戰。知識產權保護體系應當以激勵相關各方合作、共同治理為要義，推動包括政府、權利人、電子商務平臺等在內的多方主體共享治理信息和治理技術，以協同共治，實現互利共贏。
人工智能的商業模式范文5
2018年，是AI賦能行業、展示威力的關鍵年。企業和公眾已經不再質疑“AI能不能”，而是迫切的想知道“AI怎么能”。AI必須要在生態建設、行業應用、產業賦能等方面取得比以往更大的成就，才能更進一步，形成燎原之勢。
針對這個趨勢，在1月16日CSDN舉辦的“AI生態賦能2018論壇”上，CSDN副總裁孟巖重磅了《2017~2018中國人工智能產業路線圖V1.0》。
本路線圖從AI基礎資源、AI基礎技術以及AI技術主要應用領域等方面著手，基于十多位特邀業內專家的支持及眾多的實際案例調研，探索不同行業的企業智能化升級的路徑，并首次提出了AIMM——企業智能化成熟度模型，并將隨時更新，動態開放，希望成為中國企業實現AI轉型的有益參考。
CSDN《2017~2018中國人工智能產業路線圖V1.0》
主要觀點摘編
1. CSDN首次推出AIMM——企業智能化成熟度模型
根據AIMM可以將企業按照智能化的程度劃分為0~5級6個發展階段：
0級企業無信息化
1級數字化：企業核心流程標準化和數字化
2級商業智能：在業務中運用數據挖掘和數據分析，實現描述性分析
3級算法模型：企業運用機器學習算法建立模型，預測和優化決策
4級AI采用：在業務中使用AI為基礎的解決方案，實現創新和效率的提升
5級AI驅動：以AI為核心的全新企業形態和商業模式
2. AI投資熱潮來臨，然而超過五分之一的企業還不具備基本條件
2017年CSDN中國軟件開發者大調查顯示，22%的企業還未進行信息化改造，51%的企業剛剛在核心業務中實現了核心流程標準化和數字化。
3. AI人才需求迅速增長，薪酬比IT工程師高出一個等級
2017年，AI類工程師在全部IT技術招聘崗位中的占比為9.86%，是2014年的8.8倍。
十年以上工作經驗的AI工程師，最高年薪可達140萬，而10年以上工作經驗的普通IT工程師的最高年薪還不到55萬。
4.中美互有勝負：美國壟斷AI芯片，中國在AI應用領域蓬勃發展
中國在AI芯片領域實力薄弱，玩家多為創業公司。而美國在這一領域既有英偉達、英特爾等重量級玩家，創業公司也層出不窮。
中國在AI領域除了BAT之外，還誕生了包括商湯、曠視、云知聲在內的新興獨角獸，融資額度甚至超過美國同行，支撐AI應用蓬勃發展。
5.金融、文娛、安防等領域向AI轉型的條件最成熟，農業、制造業等還有待觀察
AI對各行業賦能需具備數據、計算力、算法、應用場景這四個要素，其中計算力屬于通用基礎設施。
金融、文娛、安防等行業條件最成熟，農業、制造業等還在積累階段。
6.人工智能領域投資額逐年攀升，智慧金融、智能汽車、智慧醫療最受資本青睞。
人工智能的商業模式范文6
來自全世界的初創企業齊聚一堂，討論融入區塊鏈的業務，然而這些業務將遠不止于，顛覆各行各業并為他們的投資者賺錢.
有些企業家相信他們的商業模式和技術還將解決全人類面臨的一些基本問題，包括結束世界饑餓。
OSA DC首席運營官 Alex Zdrilko說：“大多數人僅僅認為區塊鏈只是資本，炒作背后的推動力量，而這項技術在金融領域之外還有更多的潛能。比如說OSA，我們相信它將幫助零售商大幅減少浪費，并利用省下的數十億資金，來填飽本來會要挨餓的數百萬人的肚子。”
注：OSA DC（一個收集和分析零售商數據的人工智能驅動型平臺）
在與東歐零售商一起開展的試點項目中提供他們的技術后，Alex Zdrilko 和他的同事正在向投資者和區塊鏈企業家同行，推介他們的商業模式，以實現全球接納。
項目推介中還包括一個，得到許多行業專家贊同的論點——區塊鏈將使各行各業解決其低效率的方式發生結構性轉變，并將賦能所有國家與其公民一起解決包括犯罪、貧窮和饑餓在內的重復性問題。
由于其絕對透明性、提升的安全措施，以及存儲在區塊鏈，分布式賬本上的數據不易破壞，專注于零售的 OSA DC 平臺許諾，通過減少產品浪費（超過“保質期”、必須丟棄的食品），為食品雜貨零售行業，每年節省至少1000億美元。
Alex Zdrilko 設計了 OSA DC 平臺的人工智能大腦，它監測整個商場，供應鏈的易變質食品庫存，識別出即將過保質期的產品，并自動在整個商場打折銷售這些產品，從而將浪費降至最低。
然后，在易變質食品過保質期之前，若它們仍未售出，則可捐贈給面向窮人和營養不良者的當地避難所和食品項目。
Alex Zdrilko 說道：“想象一下各種可能性，借助區塊鏈技術，再也不會丟棄一瓶牛奶、一顆生菜、甚至一片面包了，這一切只需要商場和他們供應鏈上的合作伙伴，一起擁有這項神奇、透明、高效和智能的技術?！笨梢哉f很完美了。
除了幫助商場從產品浪費損失中節省超過 1000 億美元以外，Alex Zdrilko 還許諾區塊鏈技術，將為該行業的零售商，每年再額外節省因天天奮力擺脫的斷貨問題，引起的 4000 億美元損失，這項斗爭是由確保每一個商場的供應，滿足顧客需求，這一始終波動的挑戰引起的。
通過利用 OSA DC 平臺背后的人工智能大腦等智能來管理庫存，商場將確保產品永不“斷貨”。平臺還將為零售顧客賦予，他們在街坊雜貨店，從來沒有獲得過的數據，包括產品的制作或加工地點、添加了什么防腐劑，以及除了失效日期以外，消費者還將掌握有關其原料和營養成分的一切數據。
世界經濟論壇，最近發表的一份題為“有目的的創新：在加速食品系統轉型過程中，技術創新的角色”的報告中，綜述了食品分銷中的低效率，包括供應鏈中消費者和零售商每年造成的、占全球食品產量將近三分之一的損失，大致相當于 13 億噸食品?。?！
