都在说人工智能，但是今天中国的企业该如何利用它？

“未来将只有两种公司，有人工智能的和不赚钱的。”——TCS《2017年全球趋势年度报告》

在今天，作为一个普通人，究竟离人工智能有多远？

老张在昨晚睡觉之前，看了一部叫做《西部世界》的美剧。这时候他只能用对艺术作品的想象力来连接人工智能。

早上，老张在上班的路上刷新闻，看到了各类AlphaGo的消息。这时候人工智能距离他，是新闻到生活的距离。

来到工作单位，老张是一名物流仓库管理员。今天他发现，整个仓库的摆放位置全部更新了。到晚上，老张发现了怪事：这一天搬送货物无比顺手，工作非常轻松。甚至感觉一天等于过去半天的工作量——这时候，人工智能已经进入了老张的工作，成为他看不见摸不着，却至关重要的同事和伙伴。

这一幕并不遥远，而是就发生在今天。在AI企业服务领域，已经有通过深度学习计算帮助企业实现仓储系统优化的案例。某案例结果显示，经过优化后，仓库管理员每天的工作量能从行走三万步，下降到行走两万步，效率提升30%。

这或许说明，人工智能与我们的距离，已经无限接近于零。

众多专家都将人工智能技术的落地划为三个阶段：第一阶段，人工智能将完成技术上的成熟，开始在多个领域达成超过人类平均水平的目标；第二阶段，企业将广泛运用人工智能，将智能作为燃油和电力一样的发展必备资源；第三阶段，通用人工智能将来到人们身边，人类在影视作品中想象的与真人类似的智能体将开始出现。

那么目前来看，人工智能正处在第一阶段向第二阶段进发的关键时期。在这个，阶段，如何让人工智能技术与企业需求和增长相结合，或许是属于整个时代的任务。

世界著名咨询公司TCS在此前的全球趋势年度报告中显示，全球范围内有84%的受访公司把人工智能视为竞争力的关键要素。

从人工智能到企业智能，从对AI的惊叹变成对AI如臂指使，我们还需要经历和跨越什么呢？

三重奏：人工智能带给企业的礼物

根据英国政府发布的《2017年人工智能产业发展报告》估计，到2030 年，人工智能将为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，这一数字将大于中国和印度目前的经济体量之和。其中，估计约有 6.6 万亿美元得益于生产率的提高，9.1万亿美元来自消费方面的影响。

到底是什么让人工智能有这样的底气？被寄予如此高的期望？

总体而言，以机器学习和神经网络带动的人工智能技术，在三个层面满足了企业的增长需求。

1.交互方式迭代

讨论人工智能带来的NLP、语音交互、机器阅读理解、机器视觉、机器传感等技术，正在让人与机器间长久以来通行的“手指命令输入”变得并不绝对。人类开始可以用语音、用动作来完成对机器的命令输入，甚至什么也不用做，让机器来主动理解人类。

比如一家线下零售企业，过去需要依赖店员去和顾客交流。很多时候店员的能力和态度直接决定企业收入，而在使用了人脸识别等机器视觉技术之后，企业可以通过摄像头直接了解来店的人流，甚至读取每一位顾客的满意程度。

2.生产效率优化

人工智能进入企业的另一个核心，在于通过让人工智能理解企业数据，优化数据处理结构，并使用算法智能分析出趋于合理的生产模式。从而将过去依靠人工粗略判断的效率提高为智能效率。

比如在巡检工作时，过去企业主要依靠人工检查、经验判断的方式,错误率较高的同时效率也较为低下。在企业智能时代，可以采用图像识别来精准判断设备和产品问题，其效率当然也极大提高。

举个更简单直接的例子，在养猪场，假如想要清点猪的数量，那么只能让人一头头的查过去。但假如用人工智能模型来完成这项工作，一次拍照后猪的数量就清楚了,可谓达成了效率的质变。

3.多元成本降低

运用人工智能技术，企业不仅可以提高良品率、降低人工成本，提高安全生产系数。还可以通过人工智能外部工具来提高员工工作质量，降低企业多方面的成本压力。

举例来说，发票单填报是每个企业都要面对的工作。但手动填报非常耗费人力，并且错误频发。而华为云等企业智能服务商提供的OCR识别技术，则可以快速将发票单据内容转化为电子版，这样就节省了企业大量人力时间成本，提高了流程效率。

此外，人工智能的应用化还能够致力于降低社会成本，为社会效率和生态环保添砖加瓦。企业应用AI领域当中，有一个案例是去年某供暖企业，通过强化学习技术来为达成精准优化的“智慧供暖”解决方案。通过人工智能技术，依据室内外温度、供热侧热量等信息对用户供暖量进行精准调节，最终实现了在保证室温21°的条件下燃料消耗下降10%。对于环境问题严峻的今天来说，这降低的就已经不仅是企业成本。

当然，今天中国企业在面对AI时，更多的还是犹豫和

挑战：技术到商业的跋涉

人工智能到来之际，很多企业家与企业管理者、技术团队都希望能够运用人工智能来完成企业进化，但在实际操作中却可能面临各种各样的问题。

在刚刚发布的麻省理工《以人工智能重塑商业》年度产业报告中，分析者指出，当前有极高比率的企业希望尝试人工智能变革，但只有约五分之一的企业实际将人工智能纳入了某些产品或流程。

其中最主要的问题，在于从认知到解决方案，再到业务落地，企业面临着众多与机遇同时而生的挑战，在中国企业中尤其如此。比如说：

1.供需难以匹配

目前国内企业能够接触到的人工智能技术，普遍还是比较初级的机器学习模型。而从一些技术公司那里购买的技术解决方案，则很可能看起来花哨，却与企业实际需求并不匹配。两者强行结合，反而可能浪费企业的传统优势去配合人工智能进场。最终导致得不偿失。

2.人才困境

根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右。巨大的人才缺口和人才竞争压力，让中国企业难以找到真正理解人工智能，能够完整搭建和执行企业人工智能项目的人才。

3.成本焦虑

在今天，一家企业希望进行人工智能转型，或者尝试部分业务的人工智能化，很可能要负担算法使用、算力使用、数据购买、人才与团队支出、设备支出等方面的经济成本。在难以明确收益周期的情况下，很多企业在人工智能的大门前望而却步。

来自多方面的压力，以及对未来的不确定，明显放缓了人工智能进入企业的速度。但随着技术升级和平台级企业不断完善服务，越来越多的人工智能利好正在面向中国企业打开。

机遇：企业智能的下一幕

在今天，企业利用人工智能完成自身业务改造，获取产业竞争力，在多个层面展现出了持续的机遇升级。

我们可以从三个层面来看企业智能利好的打开：

1、企业级服务在不断完善

在英国、以色列等国家，企业级服务的人工智能项目会占据整个人工智能项目的85%以上，而在中国这个比率还相当低。幸运的是，随着国内云计算、互联网以及多种有一定积累的科技企业陆续进场，算法提供商、数据提供商以及企业服务项目跟进，今天中国市场正在经历人工智能企业级服务的高速发展，云服务提供商将人工智能作为一项服务开放出来给企业使用。例如，华为云发布了EI企业智能服务，已包括30多种子服务。

2、企业智能可以深入到各个产业、行业应用当中

另外一项利好，人工智能开始能够处理和解决各种传统产业、小数据产业和特殊产业的问题。

比如我们能看到，智能农业近期成为了产业风口，利用人工智能来实现种植业、畜牧业甚至环境治理工程的效率提升，开始成为可能。在工业、零售、政务、交通，乃至多个公共服务场景中，人工智能的渗透能力和渗透方式开始普遍增长。

3、人工智能正在变得“物美价廉”

更重要的是，人工智能服务和产品本身也在快速经历“平民化”、“低价化”的进程。机器学习所必须的数据与算力，也在通过不同途径进入各领域企业触手可及的范围之内。

云计算服务商正在掀起AI落地运动。过去，企业想要运用人工智能，必须懂得高深技术、拥有大量人工智能人才的困境正在被改变。比如说谷歌此前发布了自动机器学习系统，号称可以不用写代码就让企业获得部分领域的人工智能业务能力。华为云等国内云服务企业也在推动优质的人工智能服务，将人工智能以服务的形式开放给企业客户使用，尽量消除企业的技术难点，让企业可以在轻成本的前提下快速进入智能阶段。

人工智能正在从神坛中走下，变成水、电、网络一样的企业必需品。

从“智能”到“致用”：时代留给企业的密码

需要注意的是，在人工智能从概念走向现实的过程当中，认知与产业结合方式并不是完全清晰的。很多企业投入大量资源建设人工智能，结果却差强人意。

在新的趋势、清晰的未来价值与真实存在的困难面前，今天中国企业进入人工智能世界有几种相对妥善的方式，以及相关的注意事项。这或许也可以被称为“智能密码”。

1、通过云服务快速获取人工智能

机器学习的技术特性，决定了云计算平台是企业使用和实际部署人工智能的基本方式。而国际和国内的主要云计算平台，也在争夺企业市场，为企业带来更妥善、低成本、高兼容度、定制化的人工智能通道。利用云计算生态部署自身产业能力，解决产业问题，是今天投身人工智能世界的主要方式。

通过平台来获取人工智能产品和服务，在今天来看是相对高效率低成本的方式。轻盈进场，快速试错，是企业进行智能转型中的关键保障。人工智能是一个高度模块化的产业结构，切忌一切从头开始，那好比想要买车却从轮子开始造起。

2、寻找成熟的企业智能解决方案

对于大部分企业来说，想要避免技术和实际之间的不匹配，最好的办法就是寻找与自身需求相同的、已经被验证过的人工智能解决方案。因为企业的很多基础需求是相通的，以其他企业应用的成功模块为参照，能够最大限度降低自身犯错的概率。

3、借助学术优势，提高企业智能

人工智能是一个高度产学一体化、高度世界化的技术种类。更广阔的信息与认知，是保证企业走在技术前沿，拥抱高效解决方案的唯一通道。

今天，我们可以看到很多学术界的新成果、新动向，正在以极快的速度融入产业界，成为企业智能发展的直接动力。企业自身建设学术窗口，搭建学术研究团队，也在日益成为高技术指向性企业的标准配置。当然，如何与学术良性互动，每个企业要量力而为。切不可为了智能而智能。

结束语

实事求是地说，今天大量中国企业在拥抱人工智能时，面对的是一曲“冰与火之歌”。

在人工智能进入实际应用的这个关口，中国企业面临的是广阔的商业前景、充沛的平台与技术优势，以及良好的国家战略环境。但技术、人才的稀缺，以及企业自身认知，依旧在制约企业智能发展的速度。在很多企业看来，人工智能是风口，是机遇，甚至是万能的“神器”。事实上，人工智能主要是工具，是众多可以推动企业优质发展的技术中的一种。企业要学会做人工智能的主人，而不是成为其奴隶。

推动智能化成为必需品，成为企业增长的关键推手，可能不是某一家企业或者某一个平台就可以解决的问题。而是需要平台、企业、学术、资本、研发等多方面力量协同参与，保持高度的产业配合，形成对新趋势、新技术的快速吸纳能力。

只有这样，以智能驱动产业发展，夺取高速、生态、低成本的企业长期增长，才能成为可能。

相比于技术炫技和算法霸权阴影下的AI单项技术时代，消解技术壁垒，快速进入各产业端口，为广大企业带来实际价值的EI（企业智能）新形态正在聚集。

化“智能”以“致用”，将在接下来很长一段时间中，成为中国智能产业生态的主旋律之一。

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