2018年-阿里研究院_云栖大会一份报告读懂人工智能的应用空间发展阶段和未来竞争格局附下载地址_28页_902kb

人工智能：未来制胜之道总结

核心内容

本报告由阿里云研究中心、波士顿咨询公司（BCG）和阿里巴巴创新投资（AIV）联合发布，旨在探讨人工智能的内涵、发展趋势、竞争格局以及对企业和政府的启示。报告指出，人工智能正在从“专有人工智能”向“通用人工智能”过渡，未来将推动各行各业的智能化变革，成为新的战略竞争焦点。

主要观点

• 人工智能的定义与能力：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学。它具备“快速处理”和“自主学习”两种能力，能实现学习、决策和行动的快速处理，并通过“试验—验证—学习”的正循环不断优化。
• 人工智能的适用性：人工智能更适用于解决具备以下特性的商业问题：行业存在持续痛点；商业流程具备数字化信息输入，可细分且重复；较少受整体商业环境影响。
• 数据是核心竞争力：大数据是人工智能的战略性竞争优势，数据的积累、处理与分析是推动人工智能技术发展的关键。数据来源包括自筹数据、公共数据和产业协同数据。
• 人工智能的三阶段发展：短期处于“服务智能”阶段，中期将出现显著科技突破，长期可能演变为“超级智能”。
• 人工智能的五大竞争定位模式：生态构建者、技术算法驱动者、应用聚焦者、垂直领域先行者、基础设施提供者。其中，生态构建者在产业链中占据关键地位。

关键信息

人工智能的四大维度理解

1. 人工智能的定义：

   • 专有人工智能（执行特定任务）
   • 通用人工智能（执行复杂任务）
   • 超级人工智能（全面超越人类智能）

2. 人工智能的驱动因素：

   • 算法/技术驱动
   • 数据/计算驱动
   • 场景驱动
   • 颠覆性商业模式驱动

3. 人工智能的承载方式：

   • 技术承载方式：单机智能、多核智能、群体智能
   • 表现方式：云智能、端智能、云端融合

4. 人工智能与人的关系：

   • 机器主导
   • 人主导
   • 人机融合

人工智能的三阶段发展

• 服务智能（未来3-5年）：人工智能将作为人的辅助，拓展多个垂直行业应用，提高效率和准确性。
• 科技突破（中长期）：人工智能将实现自然语言处理、情感识别等技术突破，应用于更复杂的场景。
• 超级智能（长期）：人工智能全面超越人类，影响社会、经济和商业模式，实现深度人机共融。

人工智能的应用场景

• 医疗：临床决策支持、病人监控、自动化设备、慢病管理等。
• 金融：智能身份识别、高频交易、智能投顾等。
• 交通：无人驾驶、智能汽车、交通规划等。
• 教育：智能辅导系统、K-12线上教育等。
• 公共安全：人脸识别、无人机巡逻、预测警务等。
• 零售：精准搜索与推荐、智能导购等。
• 商业服务：智能客服、企业智能助手等。

人工智能的五大竞争定位模式

模式	主要参与者	关键成功因素
生态构建者	互联网公司	全产业链布局，场景应用作为入口
技术算法驱动者	软件公司	深耕算法与通用技术，建立技术优势
应用聚焦者	创业公司、传统行业公司	细分场景应用，与互联网公司合作
垂直领域先行者	垂直行业公司	杀手级应用，构建垂直生态
基础设施提供者	硬件公司	开发智能芯片，集成智能设备

企业与政府的启示

企业：构建人工智能竞争优势

• 传统竞争优势包括品牌、专利、供应链等，而人工智能时代，企业需转向算法和数据资产。
• 企业应建立学习网络和数据生态，实现360度洞察消费者，进行即时自动决策。
• 企业应与互联网公司合作，探索新的商业模式，如通用电气与微软合作推出Predix平台。

政府：构建人工智能产业体系

• 政府应开放公共数据，打造国家级人工智能资源平台。
• 推动企业主导、高校研发、国家投入的一体化发展模式。
• 通过产业基金、税收优惠、人才政策等激励人工智能创新。

人工智能产业链结构

层级	内容
基础层	计算能力层（云计算、GPU/FPGA、神经网络芯片）、数据层（行业一手数据）
技术层	框架层（TensorFlow、Caffe等）、算法层（机器学习、深度学习等）、通用技术层（语音识别、图像识别、NLP等）
应用层	应用平台层（行业分发平台、机器人运营平台）、解决方案层（智能广告、智能诊断、无人车等）

人工智能未来发展趋势

• 技术突破：从“模拟人”向“泛智能”发展，解决更复杂的问题。
• 场景融合：人工智能将实现“感知/交互—理解—决策—学习”的实时循环。
• 生态构建：生态构建者将成为主导模式，推动人工智能的广泛落地与应用。

总结

人工智能正成为未来企业与政府竞争的关键领域。其发展依赖于数据、算法、计算和场景的协同推进，未来将进入“服务智能”阶段，逐步向“科技突破”和“超级智能”演进。企业应抓住机遇，构建数据与算法驱动的竞争优势；政府则需加强政策支持，推动产业生态建设。人工智能的未来不仅关乎技术突破，更关乎社会、经济和商业模式的全面变革。