阿里云-中国企业2020：人工智能应用实践-2019.8-50页_21mb

报告摘要

人工智能应用实践与趋势总结

核心内容

《人工智能应用实践与趋势》报告探讨了人工智能如何成为数字经济时代的新生产力，以及其在中国企业中的应用现状与未来趋势。报告指出，人工智能技术正深刻改变各行各业，并推动企业进行数字化创新，从产品、客户体验、业务流程到内部IT系统，全面赋能企业。

主要观点

数字经济的特征与趋势
- 数字经济是以数据为生产资料，以云计算、大数据、人工智能等技术为生产力的新经济形态。
- 数字经济由“数字产业化”和“产业数字化”两部分构成，其中“产业数字化”是当前增长最快的领域。
- 数字经济正在向其他行业渗透，如农业、工业、医疗、教育、金融、交通等。
人工智能的现状与挑战
- 人工智能在多个领域（如零售、医疗、交通、教育等）得到了广泛应用，但其发展仍面临投资降温、盈利困难、数据瓶颈等问题。
- 无监督学习、实时强化学习和边缘人工智能成为当前人工智能发展的关键方向。
人工智能的算法演进
- 人工智能算法从最初的感知机演进到反向传播算法，再到深度学习，逐步走向更复杂的模型结构。
- 深度学习在图像识别、语音识别、机器翻译等领域取得了显著突破。
人工智能算力发展趋势
- 云计算成为人工智能发展的核心基础设施，提供了强大的算力支持与数据存储能力。
- GPU仍然是人工智能算力的主要来源，边缘人工智能也逐渐发展，与云计算形成混合模式。
- 异构计算成为主流趋势，融合CPU、GPU、FPGA、ASIC等计算单元以提高算力效率。
人工智能在企业中的应用价值
- 人工智能能够取代重复性工作、创造新商业模式、突破人类能力极限、激活已有数据、提供新的交互方式、辅助智能决策等。
- 企业应从新问题和新痛点出发，优先尝试人工智能应用。
人工智能与数据的关系
- 数据是人工智能发展的核心驱动力，大数据的积累为深度学习提供了强大的训练基础。
- 数据隐私和数据孤岛问题需要通过联邦学习、合成训练数据等技术加以解决。

关键信息

一、人工智能赋能企业数字化创新的四大方向

产品和服务创新
- 企业通过人工智能技术实现产品和服务的智能化升级。
- 阿里巴巴的天猫精灵智能音箱已售出超1000万台，连接设备超1亿台。
客户体验创新
- 通过人工智能优化客户触点，提供更简单、直接和个性化的体验。
- 支付宝的刷脸支付系统大幅缩短了支付时间，提升了用户体验。
业务模式与工作流程创新
- 数字化商业模式成为主流，人工智能推动流程自动化。
- 温德姆酒店通过机器人进行需求监控和价格调整，提高了收入管理效率。
内部IT创新
- 企业内部IT系统正通过人工智能实现智能化升级。
- 钉钉等智能办公平台提升了企业内部的协作效率和合规性。

二、人工智能的关键技术

大数据：用于数据采集、存储和分析，是人工智能发展的基础。
机器智能：替代人力完成复杂任务，提升效率和准确性。
云计算：提供算力和数据存储，是人工智能发展的基础设施。
物联网：将物理世界数据化，为人工智能提供实时数据支持。
区块链：构建新的数据存证机制，提升数据可信度。

三、人工智能算力发展趋势

GPU主导：2018年GPU服务器销售额同比增加131.2%，成为主要算力来源。
异构计算：融合多种计算单元，以提高人工智能算力效率。
边缘人工智能：在终端设备上进行本地化处理，提升响应速度与数据安全性。
云边协同：云计算与边缘人工智能结合，形成混合计算模式。

四、人工智能在企业中的应用实例

菜鸟网络：通过人工智能与边缘计算构建智能物流系统，实现高效自动化。
阿里云工业大脑：在攀钢西昌钢钒炼钢工艺中优化参数，节省成本。
阿里云城市大脑：在智慧城市项目中，实现交通优化与应急响应。
阿里云天巡：通过遥感影像智能解译，提升建筑监测效率。

五、人工智能的未来趋势

从边缘走向核心：人工智能应用将逐步从边缘场景走向核心业务。
数据驱动的创新：人工智能的发展依赖于海量数据，数据成为核心生产资料。
联邦学习与合成数据：解决数据隐私和小数据集问题，提升数据利用效率。
迁移学习：通过知识迁移，提高模型的泛化能力，降低成本。

企业应用人工智能的关键思考

应用目标应聚焦创新商业模式
- 人工智能应成为企业创新的工具，而非炒作的热点。
- 企业应从数据驱动的业务形态出发，发展人工智能应用。
CEO需主导人工智能落地
- 人工智能应用涉及企业战略、组织、人才等多方面，需高层推动。
- 企业应从新问题和新痛点入手，减少试错成本与阻力。
人工智能发展需技术、数据与场景协同
- 技术、数据和场景是人工智能发展的三大支柱。
- 中国在数据、场景和生态方面具备显著优势，为人工智能应用提供沃土。