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如今，人工智能已经在零售、制造、传媒、金融等领域发挥着日益重要的作用。在即将到来的2020年，企业将如何更好地拥抱人工智能?

8月29日，2019世界人工智能大会上，阿里云研究中心发布《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书。白皮书分析了当前中国企业应用AI技术的成熟度、阶段性演进的路径，总结出人工智能为企业创造价值的七大模式，为企业在2020年的AI应用提供了落地指南。

AI为企业创造价值的七大模式

会上，阿里巴巴集团副总裁刘松表示，AI将影响企业的服务方式，影响他们与客户连接的方式，影响政府管理城市的方式。阿里云已大规模应用了AI赋能各行各业，实践经验将在2020年更广泛地复制推广到更多的产业与合作伙伴。

接下来的一年，AI将如何为产业赋能?白皮书中梳理了“AI为企业创造价值的七大模式”：

1、提升简单重复性工作的效率，做好人类不愿意做的事情。在一些无创意需求的重复劳动场景中，人工智能技术可以提升效率。比如，在现代化工厂中工业机器人和机械臂的应用，结合拥有更高“智力水平”的AI，能够为企业带来更高的生产效率和生产质量。

智能化、数字化、自动化打造智能机器工厂

2、创造数字经济时代新物种，做出原来无法做到的事情。目前，AI结合云计算、物联网、VR/AR等技术可以解放和重构生产要素，催生新模式，新产品、新服务，新业态方面的产生“新物种”的能力。例如翻译机诞生，就是源于AI翻译水平的大幅提高。

3、承担突破人类能力极限的工作，做到人无法做到的事情。AI正在超越人类在全局认知、深度逻辑和复杂准确记忆的能力极限，提供全新生产力。此外，在一些高度危险、高度复杂的生产环境中，AI也能肩负起突破人类能力极限的重任，比如AI+机器人在矿山等高危险环境的作业。

4、重新激活数据，创新业务和商业流程，数据激活全新流程。过去20年，中国企业实现了信息化和电子化，沉淀了大量行业数据，这些数据都可以通过AI“激活”。在数据中找到新的价值点或客户需求，帮助企业优化业务。

5、突破思维定式，发现直觉无法发现的潜在逻辑与联系。AI的计算能力能够突破“老专家”式的传统思维定式，将隐性和碎片化的问题变得显性化，由此生成新的知识。比如，AI能够帮助企业精准匹配用户需求或业务需求，找到原本因为人力、人脑等因素限制而无法发现的潜在逻辑与联系。

6、提供全新的人机或服务交互模式。目前，AI在机器视觉(图像和视频识别)、自然语言理解和语音识别等领域已经具有非常强的能力。人机交互市场正在兴起，特别是在汽车和医疗领域，有了新的增长和扩展机会。

7、辅助人类智能决策，帮助人做出更精准的决策。AI能为企业提供与传统的决策支持系统、知识辅助决策系统或专家系统等智能决策方案，帮助企业构建决策支持系统。提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，提高决策水平和质量。

在“七大模式”之下，阿里云还在白皮书中从零售业、制造业、传媒业、教育业、金融业、车险行业、政务民生领域等八大行业入手，分别详细介绍了人工智能具体的应用价值和成功案例。

中国企业AI应用将迎来“从边缘到核心”的爆发期

“在未来十年，企业应用人工智能的终极目标是创新数据智能带来的商业模式，这是企业的CEO需要从长远着想，从新问题、新痛点入手的议题。”刘松说，“中国在人工智能技术、数据、场景和生态快速协同演进的大背景下，我们有理由相信，人工智能在企业的应用向从边缘逐步进入到核心，迎来各行业应用的爆发期。”

回顾人工智能发展历程，我们要特别强调一下“从互联网到人工智能”这个演进过程，本轮人工智能的崛起，很大程度是算法技术的创新与互联网平台交叉的一个产物，互联网，大数据，人工智能的结合，在大规模公共云的承载下，通过物联网向物理世界延伸，是此轮人工智能与产业结合的总基调，人工智能不是一个跳变的“孤儿”，未来依然会长期与5G，IOT，云计算，大数据，智能手机紧密结合。对于企业来说，人工智能技术快速发展是数据智能驱动的数字经济商业模式崛起的结果，企业业务量的快速增长让搜索、推荐、人脸识别和语音识别等AI算法不断诞生和进化，以满足新的业务目标。

以阿里巴巴的人工智能客服为例，十年来平台订单数增加了几十倍。但是客服团队的人员并没有增加多少，增加的任务量都被AI客服所消化掉，天猫“双11”中AI解决了95%客服问题。AI应用将是数字经济商业模式的发展的必然结果，如果一个企业的业务形态是靠数据和算法在线提供服务，那么它一定需要应用AI技术成为未来业务发展的引擎。

据《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势白皮书》分析，当前中国已有全球领先的人工智能公司，除了BAT外，涌现出一大批独角兽公司，为我国企业AI应用从边缘到和核心演进做好了技术准备。中国庞大的互联网应用市场所产生的海量数据，为AI应用创新提供了充足的生产资料，智能+其实很大程度要与互联网+结合才有双剑合壁的效力，这也意味着智能+只有以“在线”作为前提，才能有巨大的效能，要考虑人口红利，物口红利(设备连接数)，数据密度，场景丰富度等多个因素，才能找到AI与产业叠加的甜点。忽略互联网场景的丰富性，仅仅从AI出发，为技术而技术的小场景可能会遇到ROI的尴尬，当然AI技术的崛起也带来一些新的蓝海，比如可以用于环保，农业，水利，交通，城市建设的遥感AI技术，可以通过较低成本的遥感数据对大面积，多模式的区域治理提供利器，这个是之前的地理信息系统所不能做到的。在新旧动能转换向高质量发展的关键时期，AI受到政府和企业的重视，拥有了丰富的应用场景。在技术、数据和场景都占优势的情况下，中国的人工智能应用正在迎来快速崛起的时期，未来AI核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模50000亿元。

与此同时，白皮书中也指出了中国企业2020年在人工智能应用中需要面对的潜在议题：第一，人工智能时代将面临的企业安全挑战。AI既能防御和诊断企业网络安全隐患漏洞、提升对潜在威胁的对抗能力，同时应用AI的网络黑客能力也在不断强化，企业需做好充分的应对措施;第二，企业人工智能AI应用存在的浪费问题。企业在应用AI是会出现AI算力浪费、数据浪费、AI能力浪费和AI人才浪费等问题，由于企业数据和技术缺乏共享机制，未运用公共云资源共享、按需付费的优势，重复建设AI计算平台导致的浪费低效正在许多企业中出现;第三，人工智能的伦理问题与通用治理准则议题。人工智能将成为技术伦理讨论的热点，如何保证AI被善用和慎用，AI潜在伦理风险与隐患以及责任划分等技术伦理议题将更会成为持续讨论的话题。